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1 中国金融科技产业生态 分析报告 中国信息通信研究院 云计算与大数据研究所 金融科技研究团队 2018 年 1 月 2 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字 或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院 ”。违反上述声明者，本单位会将追究其相关法律责任。 编写指导： 何宝宏、 张雪丽 编写小组： 韩涵、何阳 、 赵博、张啸野、许一骏 3 前 言 当前金融行业进入转型发展 阶段，随着人工智能、区块链、云计算、大数据等 新兴技术的发展与应用，金融科技正在以迅猛的势头重塑金融产业生态，“无科技不金融”成为行业共识。近年来，中国的金融科技 (Fintech)行业发展迅速，在云计算、大数据、人工智能和区块链等领域已经成长出一批拥有先进技术和行业实践的核心骨干企业 。 本报告聚焦于中国金融科技产业生态发展情况。首先，从金融科技产业生态现状分析入手，通过国内外对比分析，明确中国金融科技产业的发展水平和发展阶段；其次，通过金融科技产业各类主体的全面梳理分析，形成中国金融科技产业生态图谱，并分析指出当前行业生态的发展特点；接着，对人工智能、 区块链、云计算、大数据等金 融科技关键技术进行深入分析，展示其在金融行业的实践应用情况；再次，从监管、个人信息保护、竞争、应用场景和人才等五个方面，探讨当前中国金融科技产业生态发展面临的挑战和困难；最后 ，从融合应用、产业机遇 、技术发展和政策监管等多个角度，展望中国金融科技产业的 发展趋势 。 中国信息通信研究院作为国家在信息通信领域最重要的支撑单位与工业和信息化部综合政策领域主要依托单位，积极把握时代发展趋势，专门组建了金融科技研究团队，充分发挥在 ICT 行业重大战略、规划、政策、标准和测试认证等方面的积累优势，积 极促进人工智能、大数据、区块链、云计算等新兴技术在金融行业的应用，推动金融行业转型发展，支撑金融行业主管部门的政策和标准制定，提高金融行业的安全合规水平。 4 目 录 一、 金融科技产业发展历程 . 5 (一 ) 金融科技行业发展阶段 . 5 (二 ) 全球金融科技市场概况 . 7 (三 ) 中国金融科技市场概况 . 9 二、 金融科技产业生态体系 . 12 (一 ) 金融科技产业主体生态结构 . 12 (二 ) 金融科技产业主体类型划分 . 12 (三 ) 金融科技产业生态体系发展特点 . 16 三、 金融科技关键技术 . 23 (一 ) 金融云快速部署落地 . 23 (二 ) 金融大数据广泛普及 . 25 (三 ) 人工智能成为应用新方向 . 26 (四 ) 区块链带来金融服务机制的深刻变革 . 28 四、 金融科技产业发展面临的挑战 . 30 (一 ) 金融科技产业发展带来监管新挑战 . 30 (二 ) 金融科技广泛应用加深了个人信息安全管控风险 . 30 (三 ) “赢者通吃”的竞争态势不利于产业生态健康发展 . 31 (四 ) 金融科技产业应用场景仍有待丰富 . 31 (五 ) 金融科技产业人才仍面临较大缺口 . 31 五、 金融科技产业 的发展趋势 . 33 (一 ) 金融科技强化金融服务与实体经济的跨界融合应用 . 33 (二 ) 金融科技应用带来金融业转型发展的结构性机遇 . 33 (三 ) 人工智能和区块链将引领金融科技产业发展新浪潮 . 34 (四 ) 产业监管更加注重鼓励创新与预防风险的平衡 . 34 附录 -金融科技企业名录（部分） . 35 5 一 、 金融科技 产业 发展 历程 (一 ) 金融科技行业发展阶段 1. 从金融行业的信息科技应用发展历程来看 金融行业的信息科技应用可以分为三个阶段：第一阶段是金融电子化，第二阶段是互联网金融，第三阶段是金融科技。随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新兴技术的发展与应用，金融科技正在以迅猛的势头重塑金融产 业生态，“无科技不金融”成为行业共识。 在 第一阶段的金融电子化时期，金融机构主要是尝试以现代通信网络和数据库技术为基础，将业务数据逐步集中汇总，利用信息化软硬件实现办公的电子化，提升业务处理效率。 代表性应用包括 核心交易系统、账务系统、信贷系统等。 第二阶段是互联网金融发展期，主要是互联网技术和金融业务深入融合，金融机构利用互联网对接金融的资产端 -交易端 -支付端 -资金端，实现渠道网络化，并催生出大量创新的业务模式和业务形态。代表性应用包括网上银行、互联网基金销售、 P2P、移动支付等。 第三阶段以金融科技应用发 展为代表，主要是金 融机构利用 大数据、云计算、人工智能和区块链等前沿技术进行业务革新，将传统的银行、证券、保险业务进行分解，提供 更加精准高效的金融服务 。 通过 自动化 、精细化 和智能化业务运营 ， 有效 降 低交易成本，提升 运营 效率。代表性应用包括大数据征信、智能投顾、风险定价、量化投资等。 6 图 1： 金融行业科技应用的 发展阶段 2. 从 科技企业 在 金融 领域的 服务 模式 变革来看 科技 企业 为金融行业 提供 信息化 服务的 发展 历程 也 可以分为三个阶段：第一阶段是 售卖 金融 IT 软硬件服务 ，第二阶段是 提供基于 云 的 整套 业务解决方案 ，第三阶段是 以金融科技 为依托 提供 跨界 金融服务 。 过去， 传统 金融 IT 企业帮助金融机构建设 IT 基础设施 ，提供外包服务 。现在，金融科技企业在金融服务领域中表现 的 更加积极， 在不断通过新兴技术创新金融业务服务模式的同时，更多的开始与金融结构合作，为最终用户提供直接的金融业务服务 。 第一阶段： 科技 企业 提供 的 产品 为 定制化 金融 IT 软件 和 相关 部署 ， 以及相应的 运维 服务， 营收 由项目的数量和规模决定。 企业 的收入 与 员工 的数量相关，单个企业收入规模受限。 第二阶段：科技 企业 提供 的 产品 为 整套 基于 云 的 从 IaaS 层 到 SaaS 层的业务解决方案 。 由于 产品 为整套的解决方 案，项目规模较大 ， 客户黏性较高 。 相对 第一阶段，基于云的解决方案具有更强的 业务 可持续性。 第三阶段 ： 科技 企业 提供 的 产品为直接面向最终 用户 提供的 金融服务 ，包括 大数据 征信、 智能投顾 等。科技 企业 的业务已经超出 纯粹 的金融 IT范畴 ，直接 参与 部分金融业务 ， 实现销售分成 或 业务分成。 7 (二 ) 全球 金融科技市场 概况 1. 全球金融科技市场 发展迅速 从企业数目以及融资额来看，全球金融科技产业正处于高速增长态势 。 波士顿咨询公司的研究数据显示， 2016 年全球金融科技企业数量增长了 167%，达到8000 家，是 2015 年的约 2.7 倍； 2016 年全球 金融科技初创企业融资额增长了364%，达到 839 亿美元，是 2015 年的约 4.5 倍 。 图 2： 全球金融科技 发展状况 1 2. 北美 地区 金融科技市场 发展相对均衡 北美地区金融 科技 市场较为 成熟， 各细分 领域 的企业 融资 规模 相对均衡。 其中，支付领域的企业融资规模占比最高，达到 30%； 数据分析次之，占比为 18%；占比最少的信贷 /众筹领域也达到了 14%。相比之下， 从融资分布领域来看， 亚太地区金融科技 市场仍处于快速成长阶段，各细分领域的企业融资规模差别较大。其中，信贷 /众筹领域的企业融资规模占比最高，达到 42%，支付次之， 占比为 32%；数据分析最少，仅为 4%。 1 数据来源：波士顿咨询 8 图 3： 北美和亚太地区金融科技创业企业融资比例 1 3. 亚太 地区金融科技市场 发展处于高速成长期 北美地区金融业发展 较为成熟，金融服务人群覆盖比例高，消费者对基本金融需求满足度较高，金融科技侧重于为消费者提供更加便捷的金融服务， 作用更类似 于“锦上添花”。在亚太地区， 特别是以中国和东南亚各国为代表，金融服务水平相对滞后，仍 存在 大量未开发市场 ，金融科技使金融服务触及海量长尾用户， 作用更类似 于“ 雪中送炭 ”。 整体来看，亚太地区对金融科技应用的市场需求广阔，发展潜力巨大。 1 数据来源 ： 波士顿咨询 。 其中 ，规划包括业务流程自动化、客户关系管理、 了解客户、库存 与供应链管理、个人理财工具， 数据 &分析包括大数据解决方案，数据可视化，预测分析，数据提供。 表 1：金融 科技市场定位对比 项目 北美 亚太 市场现状 消费者基本金融需求满足度较高； 金融服务人群覆盖比例高； 大量消费者没有获得正规的金融服务； 市场定位 在零星领域起补充作用，侧重于为消费者提供更加便捷的金融服务； 服务广大的未开发市场，侧重于长尾 用户的拓展； 市场价值 “锦上添花” “雪中送炭” 落地方式 原创技术，并自主探索新的商业模式。 快速地借鉴，并根据当地环境改变商 业模式。 9 (三 ) 中国 金融 科技 市场 概况 1. 中国金融科技产业 发展位居世界前列 2017 年毕马威 咨询公司 发布的全球金融科技 100 强报告 中， 排名前十的企业中，中国公司有 5 家，占据半壁江山。特别是 排名前 3 的公 司都是中国企业 。 其中，蚂蚁金服 依靠出色的技术优势以及金融销售服务模式， 成为全球金融科技企业的典型代表 ；众安保险凭借出众的保险科技生态系统以及高速的业务发展位居次席；趣店则依托海量在线借贷业务，在排行榜中位居第三。以上三家企业 体现 了中国金融科技行业在全球范围内的 领先 发展态势。 图 4： 2017 年全球金融科技 企业 Top 101 同时， Visual Capitalist 公司研究数据显示， 2016 年全球金融科技独角兽 2企业数量为 27 家，中国 公司有 8 家，仅次于美国，排名第二。 2016 年 全球金融科技独角兽企业估值规模为 1389 亿美元，中国企业为 964 亿美元，占比约 70%，全球排名第一，领先优势十分突出。 1 数据来源：毕马威 2 金融科技独角兽为估值超过 10 亿美元的金融科技私营初创企业。 10 图 5： 2016 年 中国 金融科技独角兽 表现 1 2. 中国 金融科技 用户渗透率快 速提升 美国国际贸易署 (ITA)发布的 2016 顶级市场报告认为，中国金融科技市场总体发展居全球第二位。 从用户渗透率来看 ， 从 2013-2016 年，网络信贷、网络资管和电子支付的用户渗透率均处于显著上升趋势 ， 预计 2020 年 ， 以上三个细分领域的用户渗透率将分别上升至 28.4%、 77.9%和 83.1%。尤其是电子支付领域 ， 以支付宝和微信支付为代表的移动支付工具快速发展 ， 截止 2017 年底，微信支付用户 已 达到 8 亿。 图 6： 2013-2020 年中国金融科技主要板块用户渗透率 2 3. 金融科技重点细分领域市场规模成倍增长 网络资管领域 ， 2016 年 网络资管 市场规模增速超过 50%。 中国网络资管规模超过 2.7 万亿 元 ，预计 2020 年，中国网络资管将超过 6 万亿 元 。 1 数据 来源： Visual Capitalist 2 数据来源：艾瑞咨询 11 图 7： 2013-2020 年中国 网络资管 市场规模 1 第三方 支付领域， 2016 年 我国 支 付机构 的 网络支付金额达到 99.27 万亿 元 ，交易笔数达到 1639.02 亿 笔。相比 2015 年 ，在交易笔数和 交易 金额上均达到近100%的增长。 在 网络借贷规模上， 2016 年我国 网络借贷规模达到 19544 亿元。 相比 2015年 ， 市场规模增长 达到 99%。 图 8： 2014-2016 年中国 细分 金融科技市场规模 2 1 数据来源：艾瑞 咨询 2 数据来源：人民 银行、前瞻研究院 12 二、 金融 科技 产业 生态体系 (一 ) 金融科技 产业主体 生态 结构 我国金融科技 产业 生态体系 主要 由金融企业、科技企业、金融监管机构、 行业协会 和 研究机构 组成 。 其中 ， 金融企业 主要是 运用云计算 、 大数据、人工智能和区块链等先进技术，提供 创新 金融服务。 科技企业 主要是 为金融企业和金融监管机构 在 客服、风控、营销、投顾和征信 等 领域 ，提供 云计算、大数据、人工智能和区块链 等 技术服务。 监管 机构 主要是依据 国家相关政策法规， 对提供 金融科技 服务 的企业进行 合规 监管 。 行业协会和 研究机构 主要是 进行 金融科技产业研究，推动 行业 交流 和 标准 制定 ，促进金融科技 应用成果的经验分享和互动交流。 图 9：金融 科技 产业 生态结构 (二 ) 金融科技 产业主体 类型划分 根据 我国金融科技 产业 主体的 发展特点 ， 从“新金融”和“新技术”两个不同角度，可将 金融科技企业分为两大主要类型：科技金融类和金融科技 类。 科技金融类 主要是利用 互联网 、大数据、 云计算 、 大数据、人工智能和区块链等 新兴技术 ，变革金融业务模式， 提供创新型的 金融服务 。科技金融类企业可以从原生背景和业务领域两个 方面，进行更进一步的深入划分。其中，原生背景 13 是指企业最初的行业属性，业务领域是指企业主要提供的业务类型。 金融科技类 主要是为金融机构在 客服、风控、营销、投顾和征信 等 服务领域 ，提供 云计算、大数据、人工智能和区块链 等新兴 技术 支撑 服务 。金融科技类企业可以从技术领域和服务领域两个方面，进行更进一步的深入划分。其中，技术领域是指 支撑服务能力聚焦在 云计算 、大数据等不同技术领域，服务领域是指 支撑服务领域分布在 客服、风控等不同服务环节。 1.科技金融企业 -按原生背景划分 根据科技金融企业的原生背景 ， 可将其 主要 分为五 大 类： 互联网 背景、 金融IT 背景 、 传统 金融背景、其他传统行业背景 和 初创 背景 。 互联网 背景的科技金融 企业 具有技术、数据、平台 和人才 优势， 正在 迅速 成长 为国内金融科技的核心力量 。 金融 IT 背景的科技金融 企业 拥有 深厚的行业积累 和 丰富的风控经验 ， 正在 积极进行战略转型，开展 金融 科技服务。 其他传统 行业 背景的科技金融 企业，则是 利用自有渠道和用户优势，提供跨界金融科技服务 。 初创 背景的科技金融 企业 是指以金融科技为核心业务的初创型企业， 企业在创立初期就以 金融科技领域的技术和 商业模式 创新 为核心竞争力。 图 10： 按原生 背景划分 的 科技 金融 企业 14 2.科技金融企业 -按 业务类型 划分 对于科技 金融企业 ， 按其主要提供的 业务类型可 分 为两类： 一是 提供传统 金融 业务类 ， 包括 银行 、 保险 、 证券 和 基金 等 。 开展传统 金融业务的企业， 转型需求相对迫切，需要 利用 科技手段 提升业务发展能力 ，发现 新需求、降低成本、优化流程 、开辟新业务， 完成转型升级。 二是 提供 互联网金融 业务 类， 包括消费金融、小额信贷、征信 、第三 方 支付等 。 这类 科技金融企业 利用 新兴技术，大力发展创新型金融服务，在促进普惠金融、小微金融和智能金融方面具有重要作用 。 图 11： 按业务类型划分 的 科技 金融 企业 3.金融科技企业 -按技术领域划分 对于金融科技企业，按照其 为 金融行业提供 支撑 服务的 技术领域 可 分为 四大类：云计算、大数据、区块链和人工智能 等 。 其中， 云计算 已经 成为金融 lT 架 15 构转型的 主流 方向 ， 金融云 部署较快 ， 企业发展较为成熟 。 大数据是金融业创新发展的基础资源 ，提供 金融大数据 服务的 企业数量众多， 互联网巨头 优势明显。人工智能是金融服务迈向智能化的关键 ，人工智能 应用发展迅速，正在成为金融科技应用的热点方向。 区块链是实现金融价值传递的 重要 支撑技术 ， 金融区块链应用 仍处于起步阶段，企业 数量 相对较少，但发展迅速 。 1 图 12：按技术领域划分的 金融 科技企业 4.金融科技企业 -按服务领域划分 金融科技企业按照 为 金融行业提供 支撑 服务的 具体 领域可分为 五大类： 客服、风控、营销、投顾和 支付 等 。 客服 领域 企业 主要是 利用大数据和人工智能技术，通过自动化和智能化客服，实现客服效率和质量的双提升，并实现与精准营销的有机结合 ，助力客服从成本中心向营销中心转变。 风控 领域企业主要是 运用大数据、机器 学习和人工智能等技术 ，实现智能风控，降低 业务坏账率，提高放贷效率。营销 领域企业主要是利用大数据和人工智能进行智能营销， 建立个性化1 何宝宏 . 新一代信息技术推动金融科技向纵深发展 J. 金融电子化 , 2017(5):67-69. 16 的顾客沟通服务体系，实现精准营销 。 投顾领域企业主要 是基于算法和模型， 实现智能投顾， 规避市场风险，获得最大化收益。 支付 领域企业主要是 基于大数据和人工智能技术，将 人脸识别、指纹识别等 智能 识别 技术 应用于支付领域， 实现支付技术的创新发展 。 图 13：按 服务 领域划分的 金融 科技企业 (三 ) 金融科技 产业 生态体系发展 特点 1.互联网 企业成为金融科技领域 的 支柱力量 互联网企业成为金融科技领域 在 金融和科 技两侧 的重要主体 。 百度金融 、 蚂蚁金服 、 财付通 和京东 金融等 互联网 巨头旗下 的 金融科技企业 具有数据 和技术 上的 双重 优势 ， 快速成长为科技金融类 的独角兽 企业 。同时 ，这些 互联网行业巨头将 其 经过验证的云计算、大数据 、人工智能 和 区块链 等新兴 技术 ， 提供 给 其他 金融机构 ， 在 金融科技类 企业中也 具备较为突出的发展优势 。 17 表 2： 互联网背景 的 金融科技企业 1 企业 云服务 大数据 人工智能 区块链 综合特点 百度云 公有云、 私有云 数据分析、展现和开放 客服、智能风控、智能 API 设有金融云解决方 案 百度金融 私 有云 用户画像 智 能风控、 智能获客 资产证券 化 对外输出云、大数 据、 AI 解决方案 阿里云 公有云、 私有云 数据分析和 展现 智能风控、 平台开放 设有金融云解决方 案 蚂蚁金服 公有云、 私有云 用户画像 客服、智能风控、智能 API 公益 -募捐 对外输出云、大数 据、 AI 解决方案 腾讯云 公有云、 私有云 数据计算和分析、展现 开发套件、 智能 API 设有金融云解决方 案 财付通 用户画像 智能风控 黄金红包 支付 API 开放 京东云 公有云、 私有云 数据计算、分析和展现 开发套件、 智能 API 设有金融云解决 方案 京东金融 私有云 数据治理， 用户画像 智能风控 资产管理 对外输出云、大数 据、 AI 解决方案 网易云 公有云 用户画像 客服、 营销 设有互联网 金融 解决方案 网易金融 用户画像 智能风控、 智能投顾 技术自用 360 金融 用户画像、大数据选股 智能风控 技术 自用 小米金融 用户画像 智能风控 营销 技术 自用 2.传统 金融 IT 企业积极谋取金融牌照 传统金融 IT 企业基于长期的金融 IT 服务实践， 拥有 先天性的金融科技应用优势，其 熟知 金融行业 运作 方式 ， 通过收购 、参股、成立子公司 申请 和引入 投资的 方式 获得 金融 牌照 ，向金融领域跨界转型 。 随着 传统金融 IT 企业的金融化转型， 其与传统金融机构 “科技 +牌照” 的双向合作 成为趋势： 传统金融机构 的优势是 拥有牌照、研发实力、资金和客户优势， 劣势是缺乏金融科技创新的能力，或是创新环境相对薄弱。 1 数据来源 ： 各企业官网 18 科技公司的优势是具有科技能力和对金融创新的敏锐嗅觉， 劣势是 缺少金融牌照。 表 3： 传统 金融 IT 行业 背景 的 金融科技企业 1 合作方式 公司 情况简介 参股 安硕信息 投资 5000 万元入股凉山州商业银行，获得银行牌照。 东华软件 出资 1.5 亿元，占海南银 行 5%股份，获得银行牌照。 恒生电子 出资 1 亿元参股粤财信用保险公司，获得保险牌照。 申请牌照 汉得信息 投资 1 亿元设立全资保理子公司，申请保理牌照。 收购 新大陆 收购国通星驿 100%股权，获得支付牌照。 3.零售企业率先转型进入金融科技市场 传统行业中 ，以 具有 To C 服务经验的零售企业 为代表，它们往往 拥有 大规模的用户信息和消费行为数据，在客户服务方面的经验丰富，对 客户 需求理解较深刻。借助金融科技的应用趋势，大量传统零售企业将金融服务与自身原有服务进行融合，通过捆绑式服务，大力发展基于原有服务 的金融服务，以消费金融、智能风控、智能营销等应用场景为突破口， 转型进入金融科技市场。 表 4： 传统 零售行业背景 的 金融科技企业 2 1 数据来源 ：各企业官网 2 数据来源：各企业官网 19 企业 云服务 大数据 AI 服务 区块链 万达金融 用户画像 智能风控、智能 营销 电子发票 苏宁金融 用户画像、个性 化服务 智能风控、智能营销、智能投顾 已成立实验室 海尔金融 用户画像 智能风控、智能 营销 资产证券化、智 能合约 永辉金融 用户画像、供应 链金融 智能风控 4.传统金融机构成立科技子公司提供 对外 技术服务 传统金融企业将科技能力对外转化服务，成 立独立化运营的 科技公司， 传统金融机构成立 的 科技子公司拥有云、大数据和人工智能平台搭建能力、行业应用搭建能力和海量金融数据积累。 向科技公司转型的金融企业对行业理解深入，并拥有切实的新兴科技应用实践，较易获得传统金融企业的信任。 2016 年 7 月 ， 银监会 发布的 中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见（征求意见稿） 表示 ，“ 鼓励有条件的银行利用技术优势和冗余资源，为其他银行提供场地、系统、运维等方面的托管服务与外包服务。 增加信息科技工作透明度，尝试信息科技公司化运作。 ” 从目前的发展趋势看 ， 一是 部分银行机构 正在积极筹备 独立运作的科技子公司 ，二是 部分 大型传统金融机构正在 联合成立 独立运营的 科技 合资 公司。 表 5： 传统金融机构成立科技子公司 1 企业 云服务 大数据 AI 服务 区块链 兴业数金 云平台搭建、SaaS 服务 大 数 据 平 台 搭建、数据建模 人工智能平台搭建、智能风控 区块链平台，适用于供应链金融、数字票据和积分系统 平安科技 云平台搭建、SaaS 服务 大 数 据 平 台 搭建、数据建模、数据开放 人工智能平台搭建、智能风控 区块链平台，适用于支付清算、资产管理、供应链金融和智能合1 数据来源：各企业官网 20 约 招银网络科技 云平台搭建、SaaS 服务 大 数 据 平 台 搭建、数据建模 智能风控、智能投顾 供应链金融 5.第三方支付领域已经进入市场整合期 第三方支付领域已呈“赢家通吃”态势。 2016 年的数据显示， 超过 80%的第三方支付 市场份额被支付宝和微信支付 占据。卡拉卡、易宝、 联动优势、连连支付、平安付、百度钱包、京东支付和快钱等八 家第三方支付占据 13%的 市场份额 。领先企业的线上线下生态还在继续扩张，其他 257 家支付机构正面临较为严峻 的竞争 态势 。 随着 线上线下 的 生态拓展，市场份额还将进一步向 支付宝和微信支付聚集，大量 支付企业将面临被 淘汰 出局的严峻挑战 。 图 14： 2016 年 第三方支付业国内市场份额情况 1 6.网络借贷 市场进入 严格 监管期 网络借贷是“互联网 +金融”模式下，金融服务模式和服务渠道的重大变革，它在一定程度上满足了部分群体的金融服务需求。然而，随着网络借贷业务的快速发展， 过度借贷、重复授信、不当催收、畸高利率、侵犯个人隐私等 违规经营问题 越来越 突出，存在着较大的金融风险和社会风险隐患。 监管机构 正在采取有效措施强化对网络借贷业务的合规管控 。 2017年 12月，1 数据来源：中国人民银行 21 互联网金融风险专项整治、 P2P 网贷风险专项整治工作领导小组办公室正式下发关于规范整顿“现 金贷”业务的通知，明确统筹监管，开展对网络小额贷款清理整顿工作。 在业务上 ， 严格限制 网络小额贷款 和 P2P 网贷的 经营范围， 暂停现金贷业务； 从严管理 小额贷款公司资金来源 ； 限制杠杆比例 和 ABS； 在 管理流程 上 ， 再次重申 一行三会 、 工信部、网信办和地方金融办的 职责 ； 强调对 不合规的企业将 限期 整改或吊销牌照 。 2017 年 12 月 13 日， 银监会 P2P 网贷风险专项整治工作领导小组办公室于近日向各地 P2P 整治联合工作办公室下发了关于做好 P2P 网络借贷风险专项整治整改验收工作的通知（ 57 号文） ，对下一步的整改验收阶段做出了具体、 详细的部署。 明确要求 各地应在 2018 年 4 月底前完成辖内主要 P2P 机构的备案登记工作、 6 月底之前全部完成；并对债权转让、风险备付金、资金存管等关键性问题作出进一步的解释说明。 图 15： 2012-2016 年 中国 网贷信息中介机构 数量 1 7.个人 征信领域 发展将纳入牌照监管 目前 ， 个 人征信领域 的主要服务机构包括 人民银行征信中心、 信用 中国 和 百行征信 （牌照申请中） 等 三家机构 。 人民银行征信中心于 2006 年成立 。 信用中国网站于 2015 年正式上线运行 。 2018 年 1 月 4 日 ， 中国人民银行受理了百行征信有限公司（信联 ）的个人征信 业务申请 。 百行 征信最大股东为中国互联网金融协会，持股 36%，其他 8 家 个人征信1 数据来源：中国人民银行、 前瞻产业研究院 22 试点单位芝麻信用、腾讯征信、深圳前海征信、鹏元征信、中诚信征信、考拉征信、中智诚征信、北京华道征信作为 股东加入信联 ， 各持股 8%。 1 表 6： 个人征信 机构对比 征信机构 简介 人民银行 征信中心 征信中心于 2006 年成立，负责企业和个人征信系统的建设、运行和维护。 截至 2017 年 3 月，人民银行数据库收录自然人 9.2 亿人，有信贷记录的自然人 4.4 亿人。 信用中国 信用中国网站于 2015 年正式上线运行，是政府褒扬诚信、惩戒失信的窗口。 截至目前，网站已发布信用信息 1.4 亿余条。（包含企业基础信息、红黑名单信息、行政许可与行政处罚信息、统一社会信用代码信息） 百行征信 （信联） 信联由互联网金融协会牵头组建， 2017 年底将正式批筹，收编 8 家首批个人征信牌照试点机构。 信联 为央行征信系统 提供 补充 支撑 ，主要服务对象为互联网金融个人借贷业务机构，且数据共享。 1 中国人民银行 ， 关于百行征信有限公司（筹）相关情况的公示 23 三、 金融科技关键技术 云计算 、 大数据 、人工智能和区块链 等新兴技术的发展与应用 对金融机构的业务服务模式产生了重大影响 ， 已逐渐成为金融 行业 发展的 关键性技术驱动 。 云计算、 大数据和人工智能 技 术之间存在相互依赖、相互促进的关系。 如果说 大数据 是 金矿 ，那么 金融云 可被看作是 矿井。矿井的安全性、可靠性决定了金矿的开采效率。人工智能需要海量高品质的训练数据来感知、认知、分析和预测世界；反过来，人工智能又能促进大数据的发展，提高数据采集与 处理的 速度和质量，推动大数据产业的发展。 区块链的去中心化和分布式记账，则会带来金融服务机制的根本性转变。 图 16：金融科技关键技术 (一 ) 金融 云 快速部署落地 1.技术定位 “互联网 +金融 ” 时代对金融行业的技术架构提出新 的要求 。 金融 企业普遍面临 产品创新 层出不穷 ， 产品迭代越来越快 ， 交易量峰值 无法 预测 的 挑战 。 云计算 作为 实现 IT 资源按需供给的技术手段， 可以实现让 金融 企业 像使用水、电、煤 一 样使用 IT 资源 。 云计算 ，可以提升金融行业 的 信息化水平，推动金融科技行业 发展 。在 性能上， 云计算 具有 高可靠性和高可扩展性，同时还 支持 通过 添加 服务器和 存储等 24 IT 设备实现 性能 提升 。在成本上，云计算采用相对 廉价的 X86 服务器作为 基础设施， 并且 可以通过 提高单位 IT 设备的使用效率， 降低成本。在 运维 上，云计算 通过统一 的平台 实现金融企业 内服务器、存储和网络 设备等 设备的 集中管控，提升了企业对 IT 设备 的管理能力 ，有助于实现 精益管理 。在数据 管理上 ，云计算 使得组织可以 通过一个 平台，承载或管理组织内所有的信息系统，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。 2.行业特性 金融机构物理设备多样性 导致 金融 云 整体 架构 相对 复杂 。物理设备层 ， 大型金融机构 经过 数十年的信息化建设， 拥有 复杂的 IT 基础设施。包 括 X86 服务器、小型机、 SAN 存储、 NAS 存储 和 网络 等。 虚拟化 层 ， 不同 的设备 拥有 各自的虚拟化软件 ，各类 设备 组成 多个资源池。 因此 ， 金融 机构需要一个 多云 管理 平台 来统一管理这些 IT 资源 ， 以实现 内部系统 的 打通和数据的整合 。 金融 行业 的 特性 对 云 计算 的 业务连续性 有严格的要求。 金融机构的 IT 系统的稳定性、可用性、网络时延性以及数据安全性的要求非常 高 。银行和证券 企业关键业务系统停机属于极度严重的金融事故，造成巨大的经济损失。业务连续性是涉及到管理制度、技术方案和物理设施等多个层次，要确保这些关键职能在任何环境下都能持续发挥作用。 为满足业务 连续 性 要求， 金融 企业 需要建立 完善的灾难备份 和灾难恢复体系 。灾难 备份主要有三种， 分别为 同城灾备、异地灾备和两地 三中 心。通过业务 和数据的备份可以 减少系统停机时间，保证业务的连 续运行。 3.应用 现状 目前，大型金融机构纷纷开启了基于云计算的信息系统架构转型之路， 逐步将业务向云迁移。新兴金融机构如蚂蚁金服、微众银行等在诞生之初就把所有 IT系统架构在云上。 25 中大型金融机构倾向使用混合云。 在 私有云 上运行核心业务系统，存储重要敏感数据。自主购买硬件产品、 虚拟化管理解决方案、容器解决方案、数据库软件、运维管理 系统 等， 搭建 私有云系统 。在生产过程中实施外包驻场运维、自主运维或外包运维。 在 公有云上运行 面向互联网的营销管理类系统 和 渠道类系统。 小型金融机构倾向将全部系统 放在 公有云上 。 通过金融机构间 在基础设施领域的合作，通过资源 共享，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及其垂直下属机构 提供资源共享服务。一般 为 购买云主机、云存储、云数据库、容器 PaaS 服务、金融 SaaS 应用等云计算服务。 (二 ) 金融 大数据 广泛普及 1.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 ， 金融云快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础 ，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向， 金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势。 大数据 可以显著提升 金融 企业的 运营 效率 ， 促进 创新，节约成本 ， 保障合规 。提升 效率 方面， 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。 促进 创新 方面 ， 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 。 节约成本 方面 ， 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。 保障合规 方面 ， 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 ，从而帮助金融企业做到 KYC（ 了解 你的客户） 和 AML（ 反洗钱 ） 。 2.行业 特性 金融机构的业务要求大数据平台具有实时计算的能力。目前，金融机构最常使用的大数据应用场景为精准营销、实时风控、交易预警和反欺诈等业务都需要 26 实时计算的支撑。大数据分析平台可以 对金融 企业已有客户和 部分 优质 潜在 客户进行 覆盖 ，对客户进行 画像和 实时动态 监控 ，用以构建主动、高效、智能的营销和 风险管控体系。 为 切实 做到 数据驱动，金融企业需要定制化的技术平台 。 首先， 金融企业要进行顶层设计， 把技术和业务结合起来 ，将 技术应用在 企业 价值链的每 个场景上。其次 ， 金融 企业需要 大规模的 系统改造 。为实现 数 据的 汇聚 ，需要将原来 存储在上百个 信息系统的数据整合， 重新 设计 并 搭建数据采集、存储、传输的 架构 。最后 ， 金融 大 数据 具有极高的重要性 ， 需要更加完善的安全保障措施 。金融数据的泄露、篡改