作者：Wall Street Fintech Club (趙聞飈， 周玉琳，葉嬋倩)

目錄

（續Fintech的前世今生與未來（上）

（下篇）

三、尺短寸長 (今生優劣)

長路漫漫修遠兮（劣勢）

資質牌照

風險控制

融資成本

雛鳳清於老鳳聲（優勢）

創新能力

平台生態

數據科技

規模效益

四、曇花一現還是一覽眾山？（未來挑戰與展望）

三座大山（未來挑戰）

合規考驗

聲譽考驗

時間考驗

泡沫重現?

錦囊三計（未來機遇）

全球戰略

普惠金融

協作相融

三、尺短寸長 (今生優劣)

前面細細剖析了Fintech的前世（歷史和緣起）今生（現狀），大家也一定在思索，尺有所短，寸有所長，相對於幾百年歷史的傳統金融機構， 「Fintech」的優勢劣勢在哪裡呢？她的顛覆性在哪些地方？而更重要的是，對於Fintech的同行們來說，未來有哪些發展的空間和需要提前注意的？

長路漫漫修遠兮（劣勢）

不可諱言，Fintech當前也有明顯的弱於傳統金融業的地方。長路漫漫其修遠兮，對比傳統金融機構的老前輩們，Fintech尚有不少「內功」急需修鍊：

資質牌照

Fintech從本質上來講，還是科技公司在跨界從事金融服務業務。但是金融行業受政府國家的保護的同時，也受到嚴格的監管以及審查，准入門檻非常高。尤其是在中國，如果沒有資質與牌照，許多業務的開展是禁止的。因此，金融牌照多寡與行業資質高低對於Fintech就變成了一個重要的砝碼，目前也是不少Fintech公司的短板。也正因為資質的問題，為傳統銀行業提供了保護壁壘，使得許多如股票交易、企業上市等業務受到了保護，避免了Fintech公司的進一步衝擊。參與金融遊戲的資格，直接把大部分的互聯網公司擋在了門外。而擁有牌照的那幾家公司，為了獲得資質所付出的代價也是巨大的。

風險控制

隨著中國去年一大波的P2P公司倒閉跑路， 以及今年Lending Club, Prosper紛紛提出違約率高於預期，Fintech對於移動支付、借貸業務的風險控制的弱勢是一個不爭的事實（雖然Fintech公司大多標榜風控嚴格甚至超過傳統銀行）。

如何把握好風險控制的度量，如何進一步提高風險預警和預測能力，對於Fintech是很大的考驗。一個好的風控模型可以幫助公司減少壞賬率，獲得可觀的盈利。簡單的說，好的風控可以使借錢的人享受合理的額度和借款成本，而出錢的人可以得到風險調整後合理的收入。道理說得容易，但是實現起來卻沒那麼簡單。

好的風控模型首先需要好的數據。儘管現在是大數據時代，但是乾淨、規範、有預測性的數據並不容易得到。絕大多數公司只能通過各種渠道收集零散的數據，再經過各種複雜的清理整合，拼貼出模糊的用戶的畫像。在數據質量不高的時候，再好的模型也是相當受限的，預測能力相當局限(GarbageIn, Garbage Out)。而Fintech公司大多缺少歷史的數據量和廣大的用戶基礎，在風控的投入上也往往不如傳統金融行業（銀行受監管限制在風控上投入了大量優秀人才和財力）。另一個缺陷是，隨著Fintech新業務的誕生的擴展，因為業務是全新的，怎麼定義誰是壞人是一個問題，以及用來建模的「壞人」數量不夠，又是另一個問題。通常情況下，好人太多，壞人數據太稀少，模型沒有經過時間（尤其是經濟衰退期）驗證，這些都給建模帶來了重重困難。

風險控制並不僅僅是用非常高深的演算法建造出一個複雜的公式。它是一種平衡盈利和損失的藝術。既然是藝術，就不能只把視野局限在建立幾個模型公式。它需要風控人員結合實際情況，作出精確的嘗試。然而悲哀的是，大部分的Fintech機會只有一次，它們並沒有很大的容錯空間。

融資成本

融資成本高低對一個企業有著舉足輕重的地位。如果能夠拿到巨額的成本較低的融資，無疑可以減少企業的成本，提高企業利潤率。在融資方面，傳統金融機構有其得天獨厚的優勢。他們大多有著投資類評級（investmentgrade），容易靠發行低廉的公司債或打包證券拿到相對低廉的資金。而對於許多Fintech而言，他們主要獲得資金支持的渠道是尋找投資機構，例如VC/PE,進行股權融資或者IPO上市，或者把債全賣給傳統金融機構（如LendingClub）。Fintech依靠自己快速的成長性和對於未來利潤井噴的預期，來提升估值，獲得投資人的認可。自然在這種方式下，獲得資金的成本比傳統金融行業高出不少。

雛鳳清於老鳳聲（優勢）

前面談了Fintech相對於傳統金融業的軟肋，但Fintech的顛覆性優勢也很明顯，將來鹿死誰手尚未可知。對比傳統金融業，Fintech在以下方面做得比較成功：

創新能力

Fintech的生命力在哪裡？在於源源不斷的團隊創新能力。創新意識是去勇敢嘗試那些沒有人走過的道路，這正是Fintech成功的奧義。市場是殘酷的，每一天在這個行業里都可能發生新的變化。保持企業生命力的精髓就是保持企業的創新能力。這並不僅僅是一句空話，而在創新這點上說，Fintech目前確實做得比很多傳統金融機構好。它們總的來說體量較小，機構平層化，少了很多傳統金融機構的繁複機構內耗，船小好掉頭；同時它們受到的監管比較寬容，可以嘗試更多更新的領域。

另外如前文提過，當前Fintech集中了一批最聰明的金融從業者，他們中有不少是從傳統銀行業轉來的，也有不少是科技大牛，他們有理想，有夢想，也有能力。曾經有人這樣評價過，矽谷的員工不僅僅為了賺大錢，而是為了改變世界而奮鬥。Fintech的這些從業者不但重視金融的基本法則，也更重視科技的先進性。Fintech的從業者們試圖用最近的科技來改變金融界的版圖。確實Fintech正在重新定義了我們獲取金融服務的方式，比如PayPal，支付寶。同時他們在技術上的投入，可能比傳統金融機構在同等功能的投入佔比更高。以建立風險預測模型為例，隨著時代的更新，大眾生活情況發生了改變，總有全新的風險特徵出現，比如手機病毒，網路信息泄露等等（這些特徵在過去網路和智能手機還沒有普及的時候是不可能存在的）。而Fintech的優勢在於，他們的團隊始終在更新自己的演算法和模型，重新定義業務，讓產品與時代接軌，當變化來臨時作出最快的應變。以螞蟻金服為例，他們擁有幾千人專業的科技研究團隊，不斷創新嘗試新的方向，對於各個不同層面的風險進行把關。這樣的技術團隊規模，是某些傳統銀行的好幾倍。

平台生態

對於許多Fintech而言，其商業的核心思想是提供一個良好的平台聯動的產品生態圈，可以讓各個產品之間形成聯動吸引客戶。特別是支付型公司，客戶基數和交易流量是創造利益的關鍵點。螞蟻金服、百度金融、京東金融都是走的這樣的捷徑。百度作為互聯網的主要流量入口，擁有龐大的數據神經網路，基於海量的用戶和資訊，百度金融力圖建立合理的生態，實現一站式服務，包括用數據和技術在財富管理上做到個人定製的風控和資產配置，讓用戶在百度的平台上可以滿足和金融相關的幾乎所有需求。

再以螞蟻金服為代表，我們看到一個完整的金融服務生態圈已經成型。參照DT財經整理的關於螞蟻金服的前世今生[1]：

(Source: 「七課聽懂：拿下印度後，螞蟻金服如何啟動『全球開掛』模式」， DT財經 and 三十六計（文/張弦，圖/鄒磊），accessed June30, 2016, 七課聽懂：拿下印度後，螞蟻金服如何啟動「全球開掛」模式)

用戶在螞蟻金服的平台上可以享受到各種健全的金融服務，如移動支付、小額信貸、徵信分數、理財產品、移動錢包等等。螞蟻金服的原型是支付寶，一個用於淘寶交易安全的支付手段。依託淘寶電子購物積聚的巨大人氣，以及在支付寶初期積累的風控經驗，阿里巴巴下了很大一盤棋，最終衍生出了之後的螞蟻金服完整的生態圈。有黏滯性很強的產品，海量的客戶群體，以及頂尖的風控技術，把螞蟻金服的生態圈稱為Fintech帝國都不為過，這也是4月螞蟻金服被資本估值高達600億美元最重要的原因。

數據科技

在這個大數據的時代，隨著機器學習演算法的飛速突破和計算機科技的日新月異，許多過去無法實現的事情現在都變成了可能。一個最簡單的例子，在數據還處於EXCEL的時代，我們只能通過幾萬條數據點，做一些基礎的表格分析，來獲得一個籠統的概念。而如今雲計算大大提高了計算機處理數據的能力，我們只需要幾行代碼，就可以讓計算機從TB或者更大的數據流中提煉出我們想要的信息。Fintech公司們通過向第三方機構購買信息或者網路爬蟲收集信息，擁有了海量的用戶線上線下生活中各個方面的行為數據。利用這些數據來進行用戶畫像，則可以提供更加客戶導向型、定製化的服務。而機器學習的出現，使得模型可以更輕鬆的擬合非線性數據，更加準確的找出壞人。

現有的Fintech領域中的業務涉及的數據和科技理論的還只是冰山一角，未來空間巨大。當然，傳統金融機構也在加緊這方面的研究和應用，比如華爾街銀行普遍對於區塊鏈（Blockchain）的研究就相當領先。但Fintech由於其體量小、監管輕、重技術的優勢，在這場技術更新戰中具有比傳統金融業更多的優勢。隨著科技一日千里的進步，海量數據的處理方式更加先進，我們絕對有理由相信在不久的未來，Fintech還有無窮無盡的可能性。不用幾十年，相信僅僅幾年以後，我們的生活方式也會和現在截然不同。

規模效益

傳統銀行如果要成倍的擴大業務，他們雖然也有成熟的技術，但大多需要更大量的人員來進行人工的審核、批准和跟進。所以隨著他們的客戶群體和營收增加，他們的僱員也要增加，其人力成本也是相應翻倍。然而Fintech不一樣，比如搞信用貸款的，使用模型進行自動化審批的，只要模型開發出來，技術團隊的人數並不需要隨著客戶人數的增長而變多，後期只要一定的人數進行模型的更新和維護即可，所以邊際成本比傳統金融行業會低很多。這一點，看看LendingClub的員工數和傳統借貸銀行的員工數量對比就清楚了。京東金融CEO陳生強也歸納過京東金融的優勢在於通過海量數據快速獲取用戶，通過用戶標籤找到用戶，減少人工審批，降低成本。

四、曇花一現還是一覽眾山？（未來挑戰與展望）

三座大山（未來挑戰）

隨著Fintech近兩年的炙手可熱，人們對Fintech的質疑聲也越來越高。有些人認為Fintech只會是曇花一現，消失無蹤跡；有些人認為Fintech會最終顛覆傳統金融行業，徹底改變人們有關金融的生活方式，一覽眾山小。下面我們轉轉水晶球，先看看Fintech將來發展必須要繞過的三座大山和嚴峻考驗。

合規考驗

一位金融大牛曾經說過：90%的金融創新都是為了規避監管而產生的，等監管追上創新，人們又只有去追逐新的創新了。此話乍聽難以置信，仔細想想卻很有道理。不少Fintech的繁榮正是在規避日趨嚴苛的金融監管的夾縫中誕生和茁壯成長起來的。很多傳統銀行無法做的業務，Fintech因為沒有披著銀行的殼卻可以做，從而免於應對多種對資本和合規的要求或只需應付更鬆弛的要求（BaselIII, CCAR, ICAAP, DFAST等等不一而足；反歧視、反對客戶信息不公開、反洗錢等等）。但是，一旦監管加大力度，Fintech現有的業務空間就會受到擠壓（有些業務被規定不能做，有些參數被規定不能用），成本也會上升（大量的風控和合規成本）。總之，隨著對於監管的加強，不少Fintech公司和傳統銀行相比的競爭優勢會逐漸減少。

聲譽考驗

Fintech的火熱才剛起步不久，投資界和消費者對Fintech公司的信心還不夠穩定。因此著名Fintech企業遇到的挫折和Fintech行業中騙子公司的暴露很容易使這個行業整體受到嚴重打擊，進而影響到整個行業的融資和發展。比如今年2月 Lending Club審核過程不合規導致CEO離職和市值腰斬就是例子。Square Inc 去年12月的IPO只募集到了75%的目標融資，這也影響到後來Fintech公司IPO和融資。好在2016第一季度Fintech投資大幅度回暖，雖然Q4 2015 Fintech投資同比減少了47%到22億美元。

同時，因為Fintech行業的准入門檻較傳統金融業低很多，Fintech公司如過江之鯽，魚龍混雜。其中不乏資質不夠的，甚至招搖撞騙的公司。比如在中國，據網貸之家報告，2015年中國有2595家P2P平台，相比2014年底增長了1020家，絕對增量超過去年再創歷史新高。但2015年全年問題平台達到896家，是2014年的3.26倍[2]。而今年的e租寶等重大新聞頭條更使中國整個P2P行業聲譽受到嚴重打擊，對一些運營良好的創新的P2P平台也帶來了負面影響。

時間考驗

對於大部分Fintech公司來說，未來的成功與否會取決於它們能否安然度過下一輪經濟衰退。如之前提到的Fintech的弱勢之一就是風控的能力大多比傳統銀行弱。風控，尤其在借貸行業，在經濟上行期並沒有明顯的危險，但在經濟下行時，卻會因為違約率的大量上升而給金融公司帶來破產的風險。而傳統銀行在多重監管下，有更為穩健的風控系統，也有更為雄厚的資產準備金，更容易熬過經濟衰退的寒冬。並且很多Fintech公司正處於起步期，沒有足夠成熟的產品和龐大的用戶群，更沒有開始盈利，這些公司會經歷一個長期的試錯過程，最後必然會優勝劣汰，兼并整合。但即使優秀的Fintech公司從眾多Fintech公司中勝出，他們能否在和傳統銀行，尤其是 「too big to fail」(大到不能倒）的頂級金融公司一較高下，迄今仍是未知數。

泡沫重現?

基於上述提到的這些未來的「攔路虎」，而當下Fintech的發展和融資如火如荼，人們自然而然會聯想到2000年的互聯網泡沫(dotcom bubble) ，當下的Fintech大熱是否是2000年泡沫的重現呢？據AlessandroHatami在」 Afterthe fintech bubble – the winners and losers「一文所述

[3]

， 2000年的互聯網大熱和當前的Fintech大火確實有些相似：

1. 估值偏高（更多投資估值用的相對估值，而不是現金流預測法，許多公司甚至還在虧錢但仍然持續不斷的獲得新的投資）

2. 大量年輕優秀人才從傳統金融行業離開創建新公司

3. 風險投資大量融入 （數據需要）

4. 眾多Fintech中心和孵化器

但正如Alessandro Hatami所分析，這次的Fintech大火又有很多明顯的不同：

1. 當前「泡沫」體量比2000年小不少

2. 當前目標市場要大很多。目前33億人使用網路，但在2000年的時候這個數字只有5億

3. 金融產品的本身特性使遠程服務變得可行，比2000年的各種實體產品方便。

4. 當前Fintech企業的水準比2000年時高不少

5. 當下投資者主要是風險投資、公司或天投資人，他們比2000年的普通大眾更有經驗。

簡言之，2015/2016 Fintech的繁榮和2000的互聯網泡沫有相似性，但不同點更多，而且是更為樂觀的不同，主要體現在Fintech的技術土壤更加肥沃，群眾基礎更加穩固，金融行業的特徵也比2000年的互聯網概念更適合和技術結合，當前的投資也更趨理性。可以說，Fintech「泡沫」在短期內破滅的可能性並不大。

錦囊三計（未來機遇）

雖然前面分析了一堆Fintech未來展望中的風險和挑戰，但筆者對Fintech的未來還是充滿信心，而且作為Fintech的從業者，如果能做到下面這三條錦囊妙計，相信睥睨群雄、一覽眾山小就指日可待！

全球戰略

許多Fintech在本土市場做大做強之後，都會自然的孕育出一個想法——攻佔全球市場。 海外市場對於每一個大型的互聯網公司都是一個香餑餑，因為本土的市場容量總是有局限的，當覆蓋率到達一定極限的時候，市場擴張的邊際效益總是遞減的。全球市場意味著全球60多億的人口有一天都是潛在的客戶，流量從某種程度上來講，也代表著利潤。從另一個角度出發，全球化市場的意義不僅僅在於可以獲得更多的用戶流量，更重要的是海外還有著大量的商戶資源。這些國際上的商戶資源實為寶貴，因為它們能進一步帶動本土市場的需求。全球化戰略的最終目標將會是實現交易的無國界無障礙夢想。但如何進行全球化擴張卻是一個令人頭疼的問題。業務鏈的全面向海外市場鋪開是個非常直接的想法，然而其中巨額的資金和精力的投入也是需要深入研究的。全球化想說愛你不容易。另一個主要的問題是，許多國家政府對於本土產業保護嚴重，有些設立了外資持股上限。如何與外國的國家監管層進行有效溝通也是不可忽視的問題。

關於這個話題，不得不提到螞蟻金服的國際化戰略。螞蟻金服在這方面的經驗是「利用當地的合作夥伴的資源與當地監管層進行溝通，取得信任。」根據DT財經的總結，從2014年開始，螞蟻金服積極地在海外尋找合適的合作夥伴以及收購目標。其中2015年2月，螞蟻金服投資了一家印度公司 One97 Communications。這家公司是印度最大移動支付和商務平台Paytm的母公司。同年9月，阿里巴巴集團及其旗下金融子公司螞蟻金服宣布戰略投資印度最大引動支付和商務平台Paytm。在2016年6月，支付寶傳出和一家德國移動支付公司Wirecard洽談收購事宜，該公司提供各種線上支付產品和解決方案，並且連隨之產生的風險控制問題也一起解決了。WireCard旗下還擁有一家全業務的銀行Wirebank，同時是信用卡的發卡行和收單行。另有消息稱，螞蟻金服計劃收購泰國AscendMoney 20%的股份，主營個人和企業融資業務以及電子支付業務，旨在拓展東南亞的在線支付和小額信貸市場。

（Source: 「七課聽懂：拿下印度後，螞蟻金服如何啟動「全球開掛」模式」, DT財經 and 三十六計（文/張弦，圖/鄒磊），accessedJune 30, 2016, 七課聽懂：拿下印度後，螞蟻金服如何啟動「全球開掛」模式）

另一個典型案例是PayPal。PayPal佔有全球200多個市場，流通100多種貨幣，並且近幾年來海外市場的利潤超過了總利潤的一半,它的全球化開展得遠比螞蟻金服早，也更為成熟，並且有美元貨幣的強力支撐。不過當下螞蟻金服也不甘示弱，正在發力猛追。

螞蟻金服和PayPal在全球化的戰略布局上的大展宏圖，正是大多數Fintech公司已經或者應該追逐的方向。

普惠金融

在過去很長的歷史中，人們覺得似乎銀行只為富人服務，窮人或信用風險較高的個人和機構並不受傳統銀行的青睞。「我們不僅僅只和有錢人做生意「只是一句烏托邦似的的口號。然而，Fintech行業正在」窮人」（unbanked,underbanked）這片藍海里挖掘著巨大的商機，並且將來會有更多的機會（長尾效應）。這也為社會謀取了福利造福了百姓，是資本和社會雙贏的過程。那些無法接觸到銀行的群體，例如沒有收入的大學生們、尋求融資的小微企業以及信息較不發達的農村人口。他們在以前經常因為被傳統銀行認為風險較大，所以在申請信用卡和申請貸款時被擋在門外，Fintech卻給與了他們一個全新的融資渠道，Fintech力圖抓住那些被擋在銀行門外的人們，對其中較為優質的客戶提供了較低的融資成本。資本的流動更有金錢的價值，也不乏「人文」關懷。可以想像，一個大學生用分期貸款可以在第一時間擁有最新的智能手機，企業不會因為規模太小無法融資購買設備而錯失發展壯大的好機會，農民們也終於找到了信賴的渠道貸款購買化肥和機械材料進行農業創收。讓錢可以到真正需要的人的口袋中。這個市場有多大呢？在發展中國家，銀行服務覆蓋人群只有41%；而在發達國家，這一數字是89%。Fintech的服務可以幫助沒有被覆蓋的群體更加安全的存儲他們的錢和借貸，並且在支付的時候不用擔心需要攜巨額存款。據菲律賓信用卡協會數據，只有7百萬菲律賓人有信用卡（截至2015年四月）。PayMaya這個手機軟體用虛擬的Visa借記卡讓沒有信用卡的人能夠買手機軟體、網上購物、手機轉賬、購買車票等等，滿足了沒有信用卡的人群對於信用卡方便功能的需求[4]。

在2015年年初，網上鋪天蓋地的消息都和李克強總理見證中國首家互聯網銀行第一筆貸款有關。李克強總理在深圳前海微眾銀行敲下電腦回車鍵，卡車司機徐軍就拿到了3.5萬元貸款。李克強總理給予了「微眾銀行一小步，金融改革一大步」的高度評價[5]。螞蟻金服走的「普惠金融」的道路，並非獨闢蹊徑，而是Fintech的必然趨勢。螞蟻金服總裁井賢棟這樣詮釋螞蟻金服的普惠金融：「普」就是移動互聯網，「惠」就是雲計算和大數據，「普惠」就是人工智慧。螞蟻金服通過大數據的信貸模式服務小微企業，讓金融服務走進農村，給Fintech公司自身和不被傳統金融機構青睞的人群都帶來了顛覆性的機會。

Fintech能夠這麼做有其背後的道理在的。《風控中的大數據和機器學習（個人貸）》[6]一文就很好的解釋了這個商業模式背後的原理。傳統銀行為減少風險成本，一般只會給優質的客戶提供信用借貸，而一般認為大學生、小微企業、農民等相對而言經濟能力稍差、風險係數較高，提供的金融服務較少，或者收費更高。但其實這個群體並不是所有人都會發生信用違約，就像硬幣有壞的一面也有好的一面，在這群人中還是有相當多的人會遵守誠信按時履約。一些先進的Fintech能夠通過前沿的技術手段利用大數據機器學習等來提高在這個群體中好人與壞人的識別度，從裡面分離出相對較好的客戶，給出比傳統銀行更為優惠的利息，從而把這個群體的更多人變成金融業的潛在客戶（普惠金融）。

當然，如果不加甄別（或者甄別不夠）地把傳統銀行擋在門外的人群都納入金融系統，無疑也會帶來風控風險。前面提到Fintech的風控大多比傳統銀行更弱。總的來說傳統銀行更保守（由於自身和監管原因），但也通常更安全；Fintech更激進（由於技術，也有些是由於純粹自信或賭博），但也通常有更高風險。所以優質的Fintech需要用技術手段加強風控，一方面真正實現「普惠金融」，把更多傳統銀行拒絕的用戶迎入門檻，增加營收，同時嚴格風控，才能經歷住經濟衰退時期的打擊，而不是成為巴菲特說的潮退後在沙灘上裸泳的人。

協作相融

Fintech來勢洶洶，給傳統銀行業帶來措手不及的巨大衝擊。然而換個角度來看待這個問題，Fintech和傳統銀行業其實挑戰與機遇並存。兩者之間表面上看似乎在非此即彼地競爭，但從長遠來看，傳統銀行與Fintech行業的互相合作互相融合才是大勢所趨，所謂不戰而屈人之兵，乃是傳統金融機構和Fintech公司的上上之策。

a. 戰略合作、兼并或股權投資：

在面對科技金融的挑戰時，許多公司首先可以選擇的是一種最為直接的手段：合作、兼并或者入股已經具有一定流量和影響力的相關的Fintech初創公司，從而豐富自身的產業鏈，彌補自身產品的不足，促進了企業自身產品生態圈的更新。與現有的科技金融公司合作，在短時間內具有速成的效果。對於傳統銀行來說，是一個快捷的建立自己在科技金融領域版圖的一種手段。

以高盛為例，高盛一直在從事Fintech尤其是P2P market place lending的研究。今年正式涉足P2P借貸行業，變成了第一家試水開展平台的銀行。2015年8月，高盛收購了GECapital旗下實業銀行實體182億美元存款中的約170億美元，並且還將收購GE用於管理在線銀行平台的特定技術。此外，高盛正在連續不斷的從美國P2P巨頭LendingClub和Prosper挖人，希望他們加入高盛的線上貸款業務。類似的企業合作與併購，在Fintech行業屢見不鮮。前有eBay收購PayPal長達15年（他們現在分家了，當然這是後話），後有京東與ZestFinance合作、螞蟻金服全球化合作戰略。這些都為傳統銀行業的布局提供了成功的案例。

b. 人才和技術的交流：

傳統銀行可能受制於嚴格的監管，不能和Fintech在某些領域進行直接戰略合作，但技術與人才的流動和交流，無疑可以互相促進彼此企業的成長。傳統銀行有非常寶貴的悠長歷史累計的金融行業的豐富「套路」和經驗，同時有著眾多風控專家豐富的個人經驗來應對市場上的種種突發情況。而科技金融公司擁有強大的技術研發團隊，運用資料庫和模型來系統化的解釋預測市場變動，極大地降低了人力的成本。兩者之間固然有各自擅長的領域和優勢，人才與技能優勢點不盡相同。如果兩者企業之間進行合作，例如定期開展經驗交流會，彼此分享行業經驗，優勢互補，這將極大地推動整個金融服務行業的進步。在不遠的未來，整個金融服務行業的格局也或許會發生質的飛躍。

c. 銀行內部成立新的部門：

傳統銀行也可以成立自己的高科技數字化研發中心，從內部孵化出與科技金融相關的業務，使傳統銀行與科技金融以這樣的一種形式，最後融合在了一起。銀行的傳統業務組面對日新月異的市場上新的趨勢變化，也需要尋找新的突破口，故而成立公司自己的數字化研發事業組，給予他們研究課題的自由，這對於銀行來說也是個不錯的選擇，相對於尋求外部合併解決方案通常更加具有針對性。同時因為研發實驗室與銀行其他部門之間緊密地關聯性，在新的創意的生成實行的過程中，有更多協同性遊刃有餘，也進一步加速了新應用的開發周期。

例如，American Express (美國運通) 在四年前成立了大數據實驗室(BigData Lab)，率先應用最新的機器學習演算法，搭建Hadoop平台來迎接海量數據的時代，具有深遠的影響。例如，美國運通的大數據實驗室致力於開發在線銀行業務的APP，把客戶和商家更加緊密地聯合在了一起，根據用戶的消費習慣和物理地址，實時地發送優惠券給持卡者。這讓APP不僅僅是一個手機銀行，更是和持卡者的生活結合在了一起。更不用說機器學習演算法處理大數據的能力使得美國運通進行風險管理的能力有了質的飛躍。毫無疑問，大數據實驗室讓美國運通如虎添翼，成為了同行業中的科技先鋒。

當然，上面僅僅是三條錦囊妙計，其實Fintech的機遇遠遠不止這些。Fintech作為新時代科技和互聯網催生下的寵兒，有著得天獨厚的想像空間和無限發展可能性。金融傳統機構和Fintech公司的從業者只要充分運用Fintech的特點，揚長避短，繞過攔路大山，規避暗礁和險灘，把握風控穩步求發展，Fintech一定會在我們的金融世界中發揮顛覆性的作用，改變我們對於金融行業的整體認知。

在日新月異的金融界DT時代，金融機構如同逆水行舟，不進則退。這是一個最壞的時代，也是一個最好的時代。我們預見在不遠的將來，在Fintech公司之間、Fintech公司和傳統金融機構之間必將迎來更多的整合重組，或者自身經歷基因突變，再通過一兩個經濟膨脹和衰退周期的洗禮，淘汰一批潮退後的裸泳者，真正的Fintech巨頭必將真正金榜封神！

時值2016年美國獨立日長周末，我們華爾街Fintech俱樂部撰寫此文剖析Fintech的前生今生和未來，期待和諸位同仁一起交流！

作者：周玉琳

來源：知乎

華爾街Fintech俱樂部：多年浸淫華爾街的資深金融人士組成的Fintech研究俱樂部，國內外同業人士的交流平台。

作者簡介:

趙聞飆(Wenbiao Zhao), PhD：十多年華爾街頂級金融公司風險管理主管經驗，精通各類信用風險和運營風險模型，擁有多項風險管理專利。在構建和發展世界一流風險管理系統、運用大數據及機器學習建模等方面有專家級認知和多次成功運用經驗。現任美國運通銀行控股公司總部全球風險監管副總裁，制定和審批全球22個市場的風險政策與策略、以及包括信用審批、信用額度管理、欺詐管理以及客戶發展的風險管理在內的所有模型。

周玉琳(JuliaZhou), CFA, FRM：多年華爾街頂級金融公司和保險公司風險管理和證券分析經驗，精通信用風險評估評級、公司分析、盡職調查和投資組合管理。現任美國運通銀行控股公司總部全球風險監管高級經理，與其團隊負責近千億美元的機構信用風險組合的監控和信用評級。認證國際特許金融分析師(CFA) 和國際金融風險管理師 (FRM)。

葉嬋倩(ChanqianYe), FRM:多年華爾街頂級金融公司和諮詢公司消費金融經驗，精通各類信用風險和戰略營銷模型，運用機器學習演算法為多家金融公司制定了基於大數據的風險控制方案，對於客戶生命周期管理有深刻的理解。 現任美國運通銀行控股公司總部全球風險監管經理，審核全球22個市場的風險策略與政策，包括授信審核、信用額度管理、客戶管理以及欺詐預測在內的所有風險管理模型。認證國際金融風險管理師(FRM)。

[1] 「七課聽懂：拿下印度後，螞蟻金服如何啟動『全球開掛』模式」， DT財經 and 三十六計（文/張弦，圖/鄒磊）」，accessedJune 30, 2016, 七課聽懂：拿下印度後，螞蟻金服如何啟動「全球開掛」模式

[2]「網貸之家發布《2015年P2P網貸行業年報簡報》」，網貸之家，accessedJune 30, 2016, 網貸之家發布《2015年P2P網貸行業年報簡報》

[3] 「Afterthe fintech bubble – the winners and losers」, Alessandro Hatami, accessed June28, 2016, After the fintech bubble

[4] "Fintechfor millennials: PayMaya』s push for financial inclusion"， EdenEstopace, accessed July 4,2016,Fintech for millennials: PayMaya』s push for financial inclusion

[5] 」總理見證首家互聯網銀行第一筆貸款」,中國政府網,accessedJune 30, 2016 總理見證首家互聯網銀行第一筆貸款

[6] 」乾貨|風控中的大數據和機器學習（個人貸）」，《消費金融行業咨訊》,accessedJune 30 2016, 乾貨|風控中的大數據和機器學習(個人貸)