中國大陸本土的FinTech發展路徑與模式（一）·總覽

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概要

FinTech——金融科技今年來在投融資市場、業界應用方面有著火爆的影響，在FinTech的帶動下將會打破以往單一的貨幣形式發展，FinTech也將會作為所有金融行業發展的服務基礎。信息技術和金融的深層融合不斷打破著現有的金融便捷，深刻地改變著金融服務的運作方式，在解決金融本質問題上（資金方向短缺方解決流通）能夠更高效地運作。在中國大陸本土，目前還正處於傳統金融向新金融的經濟形態發展過程當中，FinTech金融科技才這其中將會充當著最好的催化劑。

在現在的金融科技發展階段，技術對於金融領域的介入可以更加快速地解決傳統金融的一些問題，比如估值模型、投資決策、信用評估等十分重要的痛點。

FinTech的主要研究熱點

根據京東金融發布的《2017金融科技報告——行業發展與法律前沿》來看，以下幾個方面是近年來全球FinTech的重點研究方向：

一、金融科技與監管政策的探討

二、金融科技與傳統金融業的關係

三、技術在金融領域的應用和引發的變革

四、金融科技細分領域

五、技術與安全、隱私等問題的探討

而我國的金融科技則著重在一下方面進行探索（關鍵詞參考）：

中國大陸本土FinTech市場形態

依據科技金融在中國大陸的發展環境，我們對FinTech的應用做出了以下細分類別：

消費信貸、商業信貸、眾籌平台、商業銀行、財務管理、消費致富、後台支付及基礎架構、股權融資、散戶投資、小微企業的金融工具、量化投資機構、銀行技術設施服務、交易安全保障、匯款服務、數據研究。

中國大陸本土FinTech市場主要分布於以下4個城市：北京、深圳、上海、杭州。

北京：金融科技行業監管部門所在地，相關企業數量比較多，且在該方面配備又眾多的教育資源。在借貸、創投方面資源集中。
深圳：金融創新機構的集中第，保險、證券業發達，互聯網金融創業的氛圍十分之濃厚，為其金融科技的發展奠定了良好的基礎。同時擁有深圳證券交易所。
上海：中國國內的金融中心，具備良好的金融科技發展基礎，是金融科技企業競爭的必爭之地。
杭州：今年來在螞蟻金服旗下支付寶的帶領下，發展勢頭迅猛，特別是移動支付的發展環境更加濃烈。

從投融資的幾個維度看FinTech

2005~2016年FinTech領域企業整體融資總額分布

數據來源：Venture Scanner

從以上圖表來看，2013年起投資機構加大了在金融科技領域上的投資砝碼，不過從2015年開始對於初創期企業的投資出現了下滑的勢頭，投資力量集中於中後期階段。

FinTech各領域公司的整體融資情況及公司數量

數據來源：Venture Scanner

以上圖標比較了金融科技里各個領域公司的整體融資情況和公司數量，其中消費級別的信貸行業發展最為發達，總融資額及公司數量均排行最高，排行其次的是支付後端領域及商業信貸領域。說明這三個領域對於金融科技的需求最大，需要有更多的技術支撐。

FinTech各個領域公司的退出情況

數據來源：Venture Scanner

財務管理方面的金融科技企業的投資退出成功數量最多，可見這方面的企業在公司後期發展都比較優秀，能夠讓投資人得到更多的回報，投資退出幾率也更大。

FinTech的重要技術維度驅動力

大數據

「Big Data」作為一種新型的處理模式，能夠直接地讓金融相關企業擁有更強的決策力、洞察力，同時優化金融企業內部的工作流程，在提高金融企業的投資回報率上具有很大的意義。大數據其實就是一種信息資產，在金融科技行業當中適合作為一種產品進行輸出。

我國在世界範圍內對於大數據的研究都走在前列，根據資料庫Scopus的數據顯示，排行前十的大數據研究機構都在中國內地，其中對於大數據研究最為積極的當屬中科院莫屬，與「大數據」相關的文獻就超過200件。

除此之外，我們也要看到大數據技術與金融領域之間相結合所擁有的優勢。首先大數據可以對金融事件和投融資行為進行多維度的展示並且描繪出大致的畫像，企業對於大數據掌握的量越多，所能夠支撐的業務範圍也就越廣。

以下幾個範圍是目前大數據與金融相結合最為突出的領域：大數據風控、大數據徵信、大數據消費金融、大數據資產管理、數據量化交易。

雲計算

「雲計算」概念產生於谷歌和 IBM 等大型互聯網公司處理海量數據的實踐。2006 年 Google 首席執行官埃里克 · 施密特 (Eric Schmidt) 在搜索引擎大會首次提出「雲計算」的概念。

雲計算同時也是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問，進入可配置的計算資源共享池 ( 資源包括網路、伺服器、存儲、應用軟體、服務等 ) ，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。以上這些便捷的優勢能夠方便金融機構進行信息化的處理，用更大的數據量來對市場進行決斷。

但對於金融機構來說，信息的安全十分重要，不管是物理設施還是信息資產。雲計算環境下的大部分金融系統往往需要在瀏覽器內訪問客戶端，網路伺服器成為其溝通的紐帶和橋樑。

基礎的金融信息風險常涉及兩個方面：一是金融內部人員的濫用導致金融資產損失；二是金融設施的缺陷使部分金融業務陷入中斷。雲計算下網路金融系統最大的安全隱患在於病毒或木馬的侵襲。網路伺服器未受到有效保護，一旦遭到病毒入侵，網路數據就會丟失，雲計算環境下的金融服務體系，因其具有特殊的分布性，針對其中的敏感數據，必須採取針對性的保護措施。

人工智慧

「Artificial Intelligence」一直以來在硬體方面的應用比較廣泛，如機器人、智能語音等方面的學習。但其實在金融服務上人工智慧這一門技術的效率也十分突出。所謂的人工智慧就是要讓機器的行為決策像人為一樣，而在金融行業人工智慧更多地就是應用在與大數據的結合，融入到金融領域的徵信、交易、資產配置、信息分析、保險當中。

而在人工智慧方面，我國的相關研究及投入也相當之大。清華大學、中科院、武漢大學等高等院校對於該方面的文獻貢獻也十分突出。但目前我國的人工智慧應用情況在金融方面並不是十分突出，相對於美國，仍有很大的一段差距需要追趕。最直接的一點體現在二級市場的量化交易上，我國參與這一行業的從業者還遠遠不夠。但今年來逐漸興起的幾個領域也深受金融機構客戶的喜愛和資本的追捧：智能投顧、融資授信、金融環境預測、反欺詐。

區塊鏈

BlockChain技術在近年來引起的爭議一波接一波，但無可否認的是區塊鏈技術對於金融領域的革新是革命性的，尤其是以比特幣這種新興金融事物存在的形態來看，去中心化、分散式記賬、智能合約等特點都是金融革新的重要方向。近年來對於這方面相關的文獻研究也比較多（但相對於大數據和人工智慧來說較少），且由於政策等相關監管原因相對集中於海外地區。

區塊鏈近年來在金融領域的重要應用場景如下：加密數字貨幣、支付與結算、票據與供應鏈金融、二級市場交易、徵信與反欺詐。

金融科技生態相關技術層級陳列應如下圖。

我國FinTech的主要商業模式應用：

互聯網+金融（銀行、證券、保險）
智能投顧
電子支付
徵信
P2P（點對點金融）
眾籌（股權、收益權、產品）
SaaS及系統服務

中國內地FinTech的相關監管政策

2016年11月，中國財政部公布「第八次中英經濟財經對話」的政策成果，國務院副總理馬凱和英國財政大臣菲利普·哈蒙德主持了對話，雙方在五大領域達成了63項成果。其中針對金融科技領域，雙方給予了高度重視，宣布搭建「中英金融科技橋」，鼓勵更緊密的監管和政府間的合作，深化兩國金融科技企業之間的合作。

2017年3月，深圳市福田區政府率先推出促進金融科技發展專項政策《關於促進金融科技快速健康創新發展的若干意見》，提出搶抓金融科技發展機遇，推動金融核心區建設，實現金融業創新發展、提質升級，打造現代化金融產業高地，助力深圳打造全球科技產業創新中心。這就是深圳政府對於科技與金融相結合的遠見所在。

2017年5月，中國人民銀行成立金融科技委員會，旨在加強金融科技工作的研究規劃和統籌協調。中國人民銀行指出，金融科技是技術驅動金融創新，為金融發展注入活力，也給金融安全帶來全新的挑戰。中國人民銀行將組織深入研究金融科技發展對貨幣政策、金融市場、金融穩定、支付清算等領域的影響，切實做好我國金融科技發展戰略規劃與政策指引。進一步加強國內外交流合作，建立健全適合我國國情的金融科技創新管理機制，處理好安全與發展的關係，引導新技術在金融領域的正確使用。強化監管科技應用實踐，積極利用大數據、人工智慧、雲計算等技術豐富金融監管手段，提升跨行業、跨市場交叉性金融風險的甄別、防範和化解能力。致力於推動我國金融科技健康發展有序、踐行普惠金融作出貢獻。

2017年9月4日，人民銀行等七部委便發布《關於防範代幣發行融資風險的公告》（下稱《公告》），將ICO界定為「未經批准非法公開融資的行為，涉嫌非法發售代幣票券、非法發行證券以及非法集資、金融詐騙、傳銷等違法犯罪活動」。同時，限期同年10月30日之前對國內所有虛擬數字貨幣交易所實行關停政策。

金融科技的金融監管政策主要有一下幾個方向：電子支付監管、互聯網銀行監管、互聯網保險監管、互聯網證券監管、互聯網消費金融監管、P2P監管、互聯網眾籌監管、數字化投顧監管、徵信監管。

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