2019中国金融科技行业分析报告.pptx

2019中国金融科技行业分析报告,2019/2/27,2,分析说明,金融科技指运用云计算、大数据、人工智能、区块链等技术，帮助提升金融行业运转效率的一种业态。它一方面可 以助力传统金融机构转型，另一方面通过技术的迭代和创新，发展出传统商业模式无法提供的、由科技公司提供支 持的高壁垒性新产品和新服务。,随着金融科技的快速发展，大数据、云计算、人工智能、区块链等新兴前沿技术在金融各个领域催生变革与创新， 对金融行业发展产生深远的影响。基于此，聚焦大数据、区块链、云计算、人工智能等新兴前沿技术 创新发展，洞察对金融市场以及金融服务业务供给产生重大影响的新兴业务模式、新技术应用、新产品服务等，并 对金融科技产业的未来趋势做出预测。,金融科技（FinTech）定义,分析背景、范畴及数据说明,PART 1,国内外金融科技发展环境分析,2019/2/27,3,国外发展环境：重视监管，鼓励发展,2018年以来，国外很多变革性的监管政策付诸实践，包括年初英国落地开放银行战略，实现银行与第三方机构数据 共享；欧盟实施第二代支付服务法令，要求银行向第三方机构开放支付接口；美国接受金融科技公司申请全国性银 行牌照。,美国,英国,日本,韩国,立陶,2019/2/27,4,宛,启动监管沙盒，鼓励数币和 区块链创新开始接受从事银行业务的非 储蓄性金融技术（金融科技） 公司申请全国性银行牌照,创建一项全球计划，以改善 监管机构与公司在创新金融 技术(如区块链)上的合作大不列颠和北爱尔兰市场份 额最大的9家银行（CMA9） 建立并采用统一的开放银行 服务数据和客户资格指标,为了更好地推进金融科技和 数字货币领域的发展，日本 对其金融监管机构金融 服务管理局（FSA）进行了 全面改革,想要进入欧盟市场的金融科 技企业可直接在线申请金融 牌照，牌照将在单一欧元支 付区域内有效,推出新监管法规，旨在鼓励 金融机构在支付系统中使用 区块链技术，以更好地保护 用户信息。新法规将会为银 行和保险公司打开大门，一 方面可以保护客户数据，另 一方面能够简化区块链解决 方案的验证流程,2019/2/27,5,国内发展环境：严监管,中国人民银行鼓 励银行积极运用 技术手段提升账 户审核水平流程,央行明确外商 投资支付机构 准入和监管政 策。鼓励公平 竞争、促进市 场开放、防范 业务风险,支金标委：付机 金标委提出了聚 构条码支付和监 合技术平台的基 测标准即将出台 本框架，规定了聚合支付系统实 现、安全技术、 安全管理、风险 控制等要求,2018年我国对金融科技的相关措施及政策2018.12018.32018.52018.72018.8,2018.10,2018.12,2018年是落实十九大报告防范化解重大金融风险 攻坚之年，年初虚拟货币暴涨及年中P2P大规模 暴雷引起了监管层高度关注。金融科技在促进创 新和服务效率的同时也带来了一些问题与风险隐 患。随着监管机构对金融科技的理解和认识的加 深，正在逐步建立和完善金融科技的长远发展和 长效监管机制。从近期央行及银监会的表态来看，监管力度会越来越严。对金融科技的严监管和 防风险既是众望所归，也是大势所趋。,金标委：加强支付 互金协会发布互 受理终端安全管理， 联网金融从业机构 保障支付受理终端 反洗钱和反恐怖融 注册信息和交易信 资风险管理及内控 息的真实性、完整 指引手册性、可追溯性和一 致性,央行严惩支付 机构为非法互 联网平台提供 资金清算、支 付服务的违法 违规行为,监 管 体 系,市场辅助管理机,构（互金协会）,监管分类,监管制度,互联网基金,互联网支付,P2P网贷互联网保险供应链金融 股权众筹,银保监会,证监会,央行,地方政府,中国金融科技管理机构,商务部等部委,2018年中央经济工作会议将“防范化 解重大风险”列为重点工作，其中防范 金融风险是其工作的重中之重。金融科 技作为本质上的金融行业，也将会被列 为监管工作的重点之中。在金融稳定发 展委员会的统一部署下，影子银行、资 产管理业和金融控股公司等非银行业金 融机构的监管政策正在加强并细化，金 融科技依托生存的环境被压缩。同时，监管科技（RegTech）将会更加 广泛地运用到金融科技监管领域，监管 科技将利用技术改变过去被动应对风险 为主动预防风险。,转 型 满 足 监 管 需 求,金融科技企业需打破传统金融体系原本闭 合的产品生产线，开始形成开放式的金融 服务产业链,生态圈建设,03,从以往聚焦运营效率走向更全面的行业 监管效率,效率方面,01,从以往关注客户体验走向所有利益相关者 体验包括客户、监管机构以及金融行 业从业者的体验,体验方面,02,2019/2/27,6,国内发展环境：促转型,国内发展环境：经济下行压力明显,2018年我国GDP为90.03万亿元人民币，首破90万元大关。按可比价格计算同 比增长6.6%。创2009年以来新低，放缓 幅度扩大，显示经济有从前期“L”型一 横再次下台阶的压力。目前来看，银行面临资本充足率、风险 偏好偏低、行业政策限制等约束，信用 投放能力受到极大抑制，新增信贷主要 流向相对安全的居民部门，对企业部门 则主要以票据融资来冲规模。与此同时，随着经济下行程度的加深， 企业对未来的预期开始走弱，融资需求 相应较前期开始回落。,在贸易战导致的外部环境恶化因素叠加前期我国加强金融监管、去杠杆、环保加码与房地产调控等因素的共同作用下，2018年中国宏观经济下行压力加大，经济增速创新低。,54.03,59.52,82.71,90.03,7.30%68.9064.39,6.90%,6.70%,6.90%,6.60%,6.00%,6.50%,7.00%,74.357.50%,8.00%,2012-2018年我国GDP及同比增速100.007.90%90.007.80%80.0070.0060.0050.0040.0030.0020.0010.000.00,5.50%2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年GDP（万亿人民币）同比增速,2019/2/27,7,PART 2,中国金融科技产业发展情况,2019/2/27,8,供给端：高速发展的目标市场背景，超百亿规模的市场供给,中国金融科技市场规模2018年115万亿元 ，2020年超过157万亿元财富管理2018年智能投顾、在线交易平台市场规模超过51万亿元，2020年超过65万亿元融资信贷2018年互联网消费金融、智能风控市场规模超过3万亿元，2020年超过10万亿元银保证创新2018年互联网证券/保险、量化交易工具等市场规模超过60万亿元，2020年超过80万亿基础设施2018年金融云服务、大数据征信市场规模超过1万亿元，2020年超过2万亿元,2019/2/27,9,供给端：中国金融科技产业图谱,金融科技基础设施,金融科技服务,金融科技应用,云计算,大数据,区块链,人工智能,客服,营销,投顾,支付,风控,互联网金融,产业金融,传统金融,实体行业,创业企业,2019/2/27,10,需求端：中国金融科技产业发展沿革,回顾金融科技发展历程，技术对于金融的作用，正在逐步从辅助业务的地位，上升成为决定金融未来发展的关键因 素。在广义范畴下,互联网金融仅仅是金融科技发展过程中的一个过渡阶段，特定市场环境下的阶段性高峰，科技在 下一个阶段将更加深入到金融体系内部，降低行业成本，从根本上提升行业效率。由于行业发展本身带有一定的无 序性，政策对于行业发展、有序竞争，起到了保障的积极作用。技术上升成为决定金融未来发展的关键因素，合理的监管制度令行业有序发展2.0：互联网技术的发展令传统金融销售渠道变革，本质是信息共享和业务撮合。1.0：政策主导，金融业通过传统IT软硬件提升效 率。,2019/2/27,11,3.0：金融科技创新升级，金融与科技产业内的市 场结构、资源要素边界进一步融合，协同效应规 模化释放，新技术进一步深入传统金融内部，大 幅提高传统金融运营效率，解决固有痛点。,中华人民共和国科学技术进步法颁布，中国科技金融促进会成立。,1993年，国务院在有关金融体制改革的决定 中，明确提出“加快金融电子化建设”。,借贷、财富管理、征信、众筹、支付、互联网保 险等新模式不断涌现，金融业务的互联网化改造 升级，原有业务流程和销售渠道改变。,央行、证监会、（原）银监会等部门强化互金行 业监管，“穿透式”监管令行业回归有序发展， 科技推动金融变革重要性显现。,1993年2001年2007年,2013年2016年,2020年,需求端：逐步丰富的需求业态,2019/2/27,12,P2P,IT,按业态分类，中国的金融科技产业总共分为五大类，财富管理、融资信贷和第三方支付将传统银行的存贷汇业务从 银行机构中剥离出来，借助技术形成了单独的业务体系。在互联网时代，借助新兴技术，银行、保险公司与证券公 司从物理网点转向互联网，成为了新型的网络银行、网络券商和网络保险机构，传统银证保机构的业务也开始不断 触网，发展出智能投顾等新兴业态。金融业的基础设施也不断地数字化，在人工智能、大数据、区块链技术的推动 下持续变革。金融科技企业按业态分类,金融科技加速渗透,从科技对金融的变革路径来看，技术对于金融的作用，正在逐步从辅助业务的地位，上升成为决定金融未来发展的关键因素，也成为目前互联网金融、传统金融企业竞争的核心支撑。近年来，金融科技应用产生出了移动支付、互联网银行、智能投顾、大数据征信等互联网金融业务，但互联网金融 仅仅是发展过程中的一个过渡阶段，接下来科技将更加深入金融体系内部，降低行业成本，从本质上改变经营业态、提升效率，助力创造新型的金融业务模式和业务形态。,1.0：90年代-2007年金融业通过传统IT软、 硬件提升效率，优化 用户体验,2.0：2007年-2020年传统金融渠道变革，优 化信息共享和业务撮合 机制,3.0：2020年以后金融科技创新升级，金 融与科技产业内的市场 结构、资源要素边界进 一步融合,互联网,移动互联,银行类投资类,保险类,IT,移动化,人工智能,区块链,信息化,互联网化,互联网金融,智慧金融,“新型”金融,信息金融,智能化,全面变革,科技对金融的变革路径示意图大数据云计算金融业务 科技金融阶段,移动金融,2019/2/27,13,投融资情况：国内外资本加持，资本寒冬中的一股暖流,2018年以来，中国金融科技企 业数量迅速增长，受到国内外 资本热捧。在以红杉资本、 IDG为代表的老牌投资机构加 持下，金融科技领域的一级市 场融资十分活跃。从资本倾向 的角度看，2018及2017年金融 科技领域的融资事件数量普遍 低于2016年，其中受监管影响，往年受到资本热烈追捧的网 络借贷、网络理财等领域在2018和2017年热度更是大幅退减。值得注意的是，新兴领域也越 来受到投资机构的关注，如财 富管理、智能投顾。,中国金融科技细分领域融资事件统计（次数）,140120100806040200,网 网 网 网 网 信 金 消 大 区 人 络 络 络 络 络 用 融 费 数 块 工 证 借 支 保 理 及 信 金 据 链 智 券 贷 付 险 财 征 息 融 金能信服融金,务融,供 跨 智 云 综 应 境 能 服 合 链 支 投 务 金 金 付 顾融 融,2016年2017年2018年,2019/2/27,14,未来已来：监管科技助力解决监管及合规需求,监管科技作为金融科技的一个具体分支，融资从早期项目向中后期项目转移，随着合规成本的提高、监管难度的加大以及金融监管的趋严，监管科技的需求越来越大，成为金融科技新的增长点。,目的,对监管机构而言，监管科技可以助其高效进行监管政策制定，提高对金融机构的监 管水平和效率。对金融机构而言，监管科技可以助其满足监管规定，增强持续合规 能力，降低合规成本。对第三方机构而言，监管科技可以助其将监管要求及机构合 规需求整合，提供第三方解决方案。,场景,监管科技能发挥巨大空间的场景包括监管监控、监管报告自动化、反欺诈、反洗钱、 智能内控、交易合规等。,技术,大数据监管可以通过挖掘金融机构多维度数据，对金融机构的行为和其潜在风险进 行有效监管；人工智能主要助力监管智能化及合规管理；区块链则可以实现金融机 构与监管机构间的信息共享，实现穿透式监管。,监管 科技,2019/2/27,15,PART 3,中国金融科技创新发展现状分析,2019/2/27,16,ABCD技术赋能，推动金融服务全产业链创新发展,随着云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术的探索，科技对于金融的作用被不断强化，创新性的金融解决 方案层出不穷。云计算是底层设施，大数据、人工智能提高了生产力，区块链技术则推动了模式重构，ABCD四种 技术发展起步不同，相互之间有所关联，整体为金融行业升级起到推动作用。,大数据(D) 地位：基础资源应用现状：金融大数据应用数量众 多，金融巨头优势明显,展迅,区块链(B)地位：实现价值传递的中枢应用现状：在各行业处于扩展应用 阶段，金融区块链应用探索起步,受关注时间轴,2019/2/27,17,2013年,云计算（C） 地位：IT架构的主流应用现状：以云计算为基础的金融云服务发展较快，应用较为成熟2010年,人工智能(A) 地位：迈向智能化的关键应用现状：人工智能应用发 速，正在成为应用的热点方向2017年,2018年,大数据技术定位,金融行业数据资源丰富，数据应用由来已久。从发展特点和趋势来看，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断 强化，数据的整合、共享和开放正在成为趋势。对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞 争要素。大数据的特点与基础技术,大数据的5V特点,Volume（大量）,Velocity（高速）,Variety（多样）,Value（低价值密度）,Veracity（真实性）,机器学习和数据挖掘算法与模型,有监督,2019/2/27,18,无监督,线性模型决策树支持向量机神经网络贝叶斯分类器,聚类分析因子分析概率图模型复杂网络分析,特点,基础技术,大数据助力金融行业风控升级及精准营销,提升运营效率,促进创新,节约成本,保障合规,大数据可以帮助金融企业总结现状、 预测未来，从而更精准地对市场变化 做出反应,大数据技术在金融领域融合的过程中 能不断衍生出服务与业务模式的创新,大数据底层平台可以实现大规模数据的存储和调度，在部分场景替代 原有的Oracle 数据库，节约成本,大数据可以集中组织的数据并进行分 析，从而做到充分了解客户的状态,金融大数据应用优势,金融大数据应用实践,金融行业,支付互金,银行精准营销黑产防范消费信贷信贷风险评估,2019/2/27,19,保险证券骗保识别 股市行情风险定价预测股价预测智能投顾,数据资产 高频交易,变现 社交情绪交易欺诈分析识别 信贷风险分析,云计算技术定位及行业特性,云计算在金融领域的行业特性,交付方式,基础设施即服务IaaS,平台即服务软件即服务,PaaSSaaS,公有云,社区云,混合云,云计算技术定位,云服务一般有四种部署方式：公有云、私有 云、混合云和社区云，其中混合云和社区云 是在公有云和私有云的基础上衍生而来。因服务能力不同，云服务在交付方式上分为 基础设施即服务 （ IaaS ） 、 平台即服务 （PaaS）、软件即服务（SaaS）。,运营方面,在运营上，金融机构通过私有云的新架构转型可以摆脱 旧有架构的高成本包袱，转而具备更灵活的基础设施弹 性。,成本效用方面,在成本和效用上，将大大减低中小金融机构的研发成本， 同时提升运营外部云计算资源的技术能力。,风险防范方面,不同云之间在网络间整合，形成统一的服务能力，屏蔽 单一绑定的系统性风险。,部 署 方 式,部 署 方 式,承载或管理组织内信息系统，消除信息孤岛，将保存在 各系统的数据集中到一起，形成“数据仓库”，从而实 现组织内部数据的集中化管理。,数据集中化管理,2019/2/27,20,云计算加速金融行业发展,伴随互联网、云计算的快速发展，金融行业在云计算技术的运用方面也紧跟时代步伐，早在2014左右，互联网企业 及金融机构间已开始出现去IOE转向云端的浪潮。云计算面向服务的特性，和应用紧密结合，其对于依赖信息技术 的金融行业发展具有显著的推动作用，可以大大提升金融行业的信息化水平。金融行业应用实践,中大型金融机构 应用混合云,已上云或准备上云的业务包括，开发测试(包 括桌面云)、办公(包括外网邮件)、互联网相 关业务(如移动营销、网上交易、Web前端 等)、中后台业务(如收单、资格审查等) 和分 行特色业务(托管)。,小型金融机构 应用混合云,2019/2/27,21,小型金融机构倾向于使用公有云，公 有云可以集中行业用户的共性，产生 规模效应，从而降低使用成本，并减 少自身在云平台的运维成本。,人工智能技术特点及行业特性,人工智能特点,特点,人工智能优势,快速吸收 信息、将 信息转化 为知识,在领域建模和大 数据分析基础上 预测未来,在确定规则 下优化博弈 策略,人工智能在对文本、语音和视频等非结构化信息的获取方面出现较大飞 跃，人类手工收集、整理、提取非结构化数据中有用信息的能力已不如 人工智能。,基于知识图谱的领域建模、基于规模化大数据的处理能力、针对半结构 化标签型数据的分析预测算法三者的结合，是人工智能在时间维度上沟 通过去和未来，减少跨越时间的价值交换带来的风险的优势所在。,人工智能可以比人更充分地学习有史以来的所有公开数据，比人更充分 地利用离线时间，采用左右互搏来增强学习策略，规避人类面对利益考 量时所带来个体局限性。,非结构化信息处理,模式规律识别与应用,最优对策搜寻与求解,优势,2019/2/27,22,人工智能五大关键技术提升行业效率,机器学习,生物识别,自然语言 处理,语言识别,知识图谱,。,2019/2/27,23,机器学习具有多种衍 生方法，包括监督学 习、无监督学习、深 度学习和强化学习等 从贷款审批到资产管 理，再到风险评估， 机器学习均发挥着不 可或缺的作用,、,、,生物识别技术主要包 括指纹、人脸、静脉 虹膜、声纹、掌纹等 体表的和内在的多种 技术，在金融业中运 用于客户身份验证、 远程开户、无卡取款 刷脸支付、金库管理 和网络借贷等场景,对海量复杂多样的企 业信息进行处理，以 提取出行业分析人员 最关注的数据指标， 并进行投资分析总结， 最大化减少不必要的 重复人力劳动，帮助 分析人员进行投资决 策,语音识别通常与语音 合成技术结合在一起， 提供一个基于语音的 自然流畅的人机交互 方法，其应用遍布各 大银行及证券公司的 交易与非交易性工作 中,通过将公司、管理层、 新闻事件以及使用者 个人偏好都表示为实 体，发现其间的联系， 让金融数据的搜索更 加高效，能够进一步 为投资者提供针对性 的投资建议,金融行业的海量数据能够有效支撑机器学习，不断完善机器的认知能力，消除感性因素，达到接近甚至反超人类的 水平，尤其在金融交易与风险管理这类复杂数据的处理方面，人工智能的特点及优势将大幅降低人力成本，通过对 大数据进行筛选分析，帮助人们更高效率地决策，提升金融风控及业务处理等能力。,智能投研,智能风控,智能投顾,智能客服,区块链沉浮录：眼看他起朱楼，眼看他宴宾客，眼看他楼塌了,2018年春节后，在资本大佬的背书及三点钟无眠区块链群等事件营销的催热下，区块链创业团队如同雨后春笋般冒 出来，成为资本的香饽饽。随后受币价大幅下跌及全球政策趋严的影响，区块链泡沫破裂，行业将逐渐回归理性。,2019/2/27,24,区块链构建金融行业的底层基础设施，驱动行业推陈出新,时间：135762214 场合：581512551上一区块的哈希值：Ofc8125b6ed4 交易,区块5624,时间：135762858 场合：653312362上一区块的哈希值：85cb1976c171交易,区块5625,时间：135763321 场合：2092352335上一区块的哈希值：8ef2752b7bc3 节点A,区块5626,区块链示意图,区块链技术可以解决双方 的信任问题。有了分布式 账簿，大家都基于同一本 账，便不再需要对账的过 程，极大地提高交易的效 率,区块链“去中心化”的特 点可以使智能合同自动执 行合约条款。在满足特定 条件时自动触发特定动作， 如贷款放款、收益发放等,基于区块链不可篡改及可 追溯等特点，作为可信赖 的分布式数据库来完成可 信存储，具体而言较适合 上链的业务有供应链金融、 征信管理等,支付,信息,资产 确权,智能 管理,共享清算 区块链,应用方向,利用区块链可追溯的特点， 针对票据、数据、抵质押 物等进行确权，数据确权 很容易，具体而言较适合 上链的业务有数字票据,2019/2/27,25,当前区块链技术应用于金融行业面临的约束条件,模式设计,技术局限,政策监管,2019/2/27,26,区块链节点的存储空间、实时同步的速 度、同步交易的容纳能力，限制运行效 率。区块链技术在“去中心化”、“安全”、 “高效低能”三个方面存在不可能三角，如何权衡三者成为重要的挑战。工作量证明机制的节点计算能力比拼造 成了资源的浪费，如何从技术层面避免 这种资源浪费是个难题。,缺乏中心机构监督的前提下的运行机 制，可能导致区块链应用的部分场景 下的监督管理难以进行，例如数字货 币市场。法律及政策规范相对于新技术的发展往往存在一定的滞后性，这就会导致 区块链应用发展实践前期缺乏相应的 政策引导和法律规范，从而使得区块 链应用市场风险较高。,区块链技术彻底改变了传统的社会信任 机制、数据存储方式，对目前发展成熟 的中心化信任机制、数据存储方式带来 冲击。彻底变革整套的信任机制，需要打破现 有机制的束缚，顶层设计、底层基础的 是个巨大的挑战。如何找到适合的场景、建立匹配的模式 对区块链的应用发展来说至关重要。,PART 4,中国金融科技重点行业发展经验分析,2019/2/27,27,金融科技在银行服务领域应用实践,商业银行培养科技人才与团队，利用科技升级改造业务流程，积极拥抱金融科技。商业银行积极推动金融科技应用，升级现有IT体系，打造数据平台、云服务平台等，同时组建科技团队，强化对互联网、移动互联网、大数据、人工智能、区块链等技术的研究和掌控，培养金融科技领域人才。目前，商业银行借助互联网、移动互联网技术建设各类网络平台，并且以场景化的方式向客户提供金融服务。在内 部业务流程中，商业银行使用大数据技术提升客户管理与风险控制等能力，使用人工智能改造与客户的交互方式， 提升效率与客户体验，使用区块链技术创新跨境支付方式与供应链金融。,工行“融e行”、“融e购”、“融e联”,招行“掌上生活”,社交生活平台电子商务平台互联网平台直销银行金融服务平台,移动支付移动互联网手机银行场景化金融服务,建设银行“善融贷”,工行“工小智”,2019/2/27,28,银行跨境支付,区块链供应链金融创新建行“善融商务”、“悦生活”,智能投顾智能客服人工智能 智能核身 智能销售,客户管理精准营销大数据 智能风控 经营管理,华夏银行供应链金融服务平台,中信银行“动卡空间”招商银行“积分兑换”摩羯智投平安智投招商银行跨境直联支付系统,金融科技在银行服务领域应用实践,随着金融行业“互联网+”战略实施的快速深入，对银行业务及运维系统高效敏捷运行提出了严峻挑战，为此银行 开始高度关注分布式云计算架构下IT的发展与应用部署。银行IT系统应用具有历史包袱较重的特点，其IT系统迁移 分布式架构仍需逐步进行。传统银行IT系统上云难度大，私有云和行业云仍是首选,技术实力和经济基础比较强的大型银行,倾向于私有云的部署方式，一般将一些核心业务系统，存储重要敏感数据部署到私有 云上。主要采用购买硬件产品，基础设施解决方案方式搭建，在生产过程中实施外包 驻场运维自主运维或自动运维方式。,通常采取行业云的方式，金融行业云通过金融机构间的基础设施领域的合作，以资源 等方面的共享方式，在金融行业内形成公共基础设施，公共接口，公共应用等一批技技术实力和经济实力偏弱的中小型银行术公共服务。用于对金融机构外部客户的数据处理服务，或为一定区域内金融机构提供资源共享服务。,2019/2/27,29,金融科技在银行服务领域应用实践,大数据助力银行实现精准营销及智能风控客户管理：商业银行根据客户年龄、职业、收入、 金融资产、贷款、消费行为、渠道偏好、互联网 行为数据等，通过大数据分析提供精准用户画像， 进行客户细分。同时，大数据分析还可以帮助银 行预防流失客户，找出具有潜在流失可能性的现 有客户及流失的具体原因，并推出个性化营销方 案。精准营销：在客户细分的基础上，精准判断客户 需求，对不同客群进行精准营销，可以降低营销 成本，提高营销转化率。银行还可通过客户筛选， 产品及精准化营销方案提高交叉销售率，提升客 户价值贡献。风险管理：通过积累银行系统和互联网生态多方 数据资源，利用大数据技术优化风控模型，提升 风控模型的有效性和精准度。,人工智能助力银行服务效率及客户体验提升智能核身：商业银行通过“人脸识别”、“指纹 识别”等生物识别技术实现智能核实用户身份， 应用在电子银行登录、转账、手机充值等场景中， 提升交易安全及用户体验。,智能客服：借助智能机器人为客户提供标准化便 捷服务，24小时实时在线满足客户需求。智能 客服可以提高银行服务效率，节约人员成本，减 少操作风险 。,金融产品智能销售：根据投资者的风险偏好、投 资目标等，运用智能算法及投资组合优化等理论 模型，为用户量身定制投资规划。,基于大数据技术，我国很多商业银行目前已经在客户管理、精准营销、智能风控、经营管理等方面取得了较为显著的应用成效。商业银行积极探索人工智能应用，陆续推出智能核身、智能客服、智能投顾、智能销售等智能化应用，极大提升银 行服务效率，同时提升用户体验。,2019/2/27,30,金融科技在银行服务领域应用实践,区块链驱动银行跨境支付、供应链金融创新。区块链技术对商业银行的改变正从概念走向应用，目前在跨境支付、供应链金融、资产托管等均有应用实践。未来，基于区块链技术的商业银行应用场景和商业模式还将不断探索创新。,跨境支付,供应链金融,提高效率,降低成本,通过区块链打造的多级供应商融资体系，能够依托核心企业的信用，降低中小企业的融资成 本，提高资金流转的效率。如华夏银行与腾讯 合作，以腾讯区块链技术为底层技术打造供应链金融服务平台，可在供应链信用价值链重构 的基础上，实现供应链金融全流程线上化、智 慧化，提高效率,区块链去中介化、交易公开透明和不可篡改的特点，可以缩短跨境支付周期、降低费用。如 招商银行依靠自身研发及境内外联通的双重优 势，打造基于区块链技术的跨境直联支付系统， 支付时间缩短至秒级，而且具有较高的安全性,缩短跨境 支付时间,降低跨境 支付费用,银行应用场景,2019/2/27,31,金融科技在银行服务领域应用实践,商业银行纷纷加强与第三方互联网公司和科技公司的合作，在客户资源、科技开发与应用、风险防控等领域进行合作，共同推进金融科技应用与提升。,将围绕金融科技、金融产品、渠道用户 三大方向开展合作，并共建 “金融科技 联合实验室”,在金融科技、零售银行、消费金融、企 业信贷、校园生态、资产管理、个人联 名账户等领域开展合作,将基于云计算、大数据、区块链和人工 智能等方面开展合作，共建普惠金融、 云上金融、智能金融和科技金融,商业银行与互金企业金融科 技领域的合作有助于商业银 行提升业务效率、探索和培 育新的业务、进行机制改革 和流程改造合作效果还需要看双方客户与数据共享情况、业务竞争 情况、落地执行情况等,兴业数科金融壹账通光大科技招银云创建信金科民生科技,2019/2/27,32,商业银行纷纷成立金融科技子公司，通过市场化机制扩大银行在金融科技方面的研发和场景应用落地。,保险科技领域探索,传统保险公司面临“互联网+”背景下科技驱动的转型压力，基于自身优势业务积极拥抱并探索金融科技落地应用成为传统保险公司面临的重要课题。互联网公司一方面为了寻求金融圈的完整布局，另一方面为了推动其金融科技技术在应用层面得到切实的落地，逐 渐涉足保险行业。互联网保险公司从成立之初便背负着保险行业创新改革的使命，是保险科技创新应用的重要推动力量，依托金融科 技在产品创新、销售、理赔等环节不断创新。,2019/2/27,33,保险科技领域探索,大数据在保险业的应用环节众多：大数据可以应用的保险环节较多，目前，产品开发、风险定价、交叉销售、索赔、反欺诈等诸多环节已经实现应用。未来的应用广度会逐渐扩散，保险行业将迎来基于大数据技术的产业链升级。,大数据 对在保 险各个 环节的 应用,核保/保单管理,大数据在保险行业的应用方向众多 目前多个方向已经开始落地产品设计营销,理赔,市场调研产品开发风险定价产品优化,核对保单交易处理付款管理保单管理,市场划分客户管理交叉销售营销活动,欺诈检测索赔调查索赔预防结算/垫付,资产管理,风险管理资产管理投资组合负债管理,注：图中“”表示目前已经有大数据应用并且未来是重点应用方向,在产品开发方面： 大数据帮助众安保 险定制化产品设计 在风险定价方面： 蚂蚁金服推出基于 大数据的车险分,在交叉销售方面：平安建立保险云平台在市场划分方面： 在市场划分方面， 众安保险借助大数 据划分场景,2019/2/27,34,在保单管理方面： 平安的保险云平台 安心保险的云平台 众安保险的云平台,在欺诈检测及索赔 调查方面：众安的基于大数据和人工智能技术的自动化 理赔,在资产风险管理方 面：基于市场及自 身资产管理的历史 数据分析和预测风 险，从而有效管理 资产,保险科技领域探索,人工智能在保险行业的应用目前已经涉及客服、代理、核保、理赔四个重要的方向。虽然目前国内外各个保险公司 都在探索，但目前在这四个方向的应用尚属于不成熟阶段。比照英美的金融科技发展趋势，我国以互联网保险为代 表的保险科技仍有巨大的潜在发展空间。未来人工智能在保险行业的应用会延伸到更多的方向，并且应用的成熟度会不断提升，但人工智能技术在保险行业 的应用对大数据、物联网技术等依赖性较高。人工智能正在逐渐改造保险业态 以互联网保险为代表的保险科技市场潜力大,智能客服,智能代理,智能核保,智能理赔,.,售前，通过与潜在客户深度交谈获取客户需求及客户信息,通过获取的客户需求及信息，提供定制化的保险方案,售后，通过与客户进行深度交流， 及时跟踪维护客户信息，为客户解答客户相关问题提供定制化的专属服务,依据参保人全方位的数据信息，,对参保人员进行智能综合分析，量化风险，依据风险程度提供作 出是否承保及确认承保条件,智能分析和确定保险公司在疾病、伤亡和财产损失时的责任,自动计算、确定需要支付的费用反欺诈检测,2019/2/27,35,金融科技在证券服务领域应用,智能投顾：低成本提供投顾服务智能客服：低成本24小时服务智能选股：低成本提供量化分析智能移动应用：随时随地炒股,股价预测：预测股价走势概率资产管理：有效了解市场和用户客户关系管理：提供定制化服务企业数字化运营：提升运营效能/客户体验,证券市场是一个天然的大数据市场，存储了大量历史交易数据、成交量、经济数据等容易量化的数据。大数据技术扩大了证券市场数据运用边界，从多个方位助力券商进行数字转型。人工智能在证券领域主要的应用方向有智能投顾、智能客服、智能风控、智能选股和智能移动应用，总体来看，智 能投顾和智能移动应用是最受重视、也是目前能够落地的产品。目前，日本交易所、德意志交易所、芝加哥商品交易所、纳斯达克等全球主要证券交易所都积极投入区块链技术的 研发，希望利用区块链技术来提升现有系统的功能和效率。人工智能大数据区块链,证券发行：提升IPO的透明度证券登记与存管：保障登记有效可靠清算与交收：减少延迟，保障安全资产证券化：加强协同和共享实时数据,2019/2/27,36,金融科技在证券服务领域应用,目前，日本交易所、德意志交易所、芝加哥商品交易所、纳斯达克等全球主要证券交易所都积极投入区块链技术的 研发，持开放的态度去试行这项技术，希望利用区块链技术来提升现有系统的功能和效率。具体来看，证券区块链 的应用中，证券发行、登记与存管、清算与交收和资产证券化的发展潜力较大。将证券市场的各环节部署于区块链上，可以从多方面有利于市场运行效率并降低市场摩擦，但是，证券区块链在发 展路径、具体应用、监管对策等方面仍处于探索期，证券区块链本质属于金融，仍需谨慎前行。,证券发行,证券登 记与存管,清算与交收,资产证券化,全链进行公证证明， 保障登记有效可靠权属变动全链实时传播更新， 信息随时保 持同步衔接起证券发行、 证 券清算交收等流程弱化登记公司作用，降低中介成本,