互聯網誕生以來，造就了電子郵件、社交媒體、移動網絡等，大幅提升信息交流和資源分配效率，也為金融業帶來網上銀行、線上支付、網絡貸款等業務模式革新。在當下的數字化浪潮中，區塊鏈、大數據、云計算、人工智能等新興技術的出現將從不同層次實現技術革新，開啟新一輪金融科技革命。

　　步入2020年，美股排名前五的公司均為科技公司。這5家公司，即蘋果、微軟、Alphabet、亞馬遜和Facebook，市值總和已占標準普爾500指數總市值的18%。市場以前所未有的熱情追隨科技巨頭公司，人們相信科技所帶來的創新是創造新財富的源頭，值得為之傾倒。而傳統的金融行業，則是資產運作永恒不變的幫手。數百年來的投資邏輯創造了無數商業神話，見證了商業帝國的起起伏伏、國家政權的衰落與復興，推動了社會的進步、技術的革新，將充滿機遇和挑戰的時代帶給世界。金融和科技，傳統和新興，在過去的時代里從不同側面為青睞它的投資者們帶來了豐厚的回報。站在21世紀第3個10年的起點，我們將見證一場金融科技革命逐步影響和改變整個市場。

　　時代在變化，新的技術和思維不斷涌現。我們有理由相信金融和科技相互融合將帶來新的投資前景。

　　金融科技的發展歷程

　　金融科技是以人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等近些年來逐漸成熟的技術為手段，在傳統金融的基礎上進行改良和創新的一場產業升級運動。由于金融本身就對信息數據等資源高度敏感，因此現代信息技術的發展與金融的需求高度一致，繼而共同推動金融和科技融合逐步加深，最終推動新一輪金融創新。

　　1.什么是金融科技

　　2011年，硅谷的高科技公司基于云計算、區塊鏈、人工智能等新興技術的應用，開始改造傳統金融行業，金融科技(FinTech，即Financial Technology)進入投資者的視線。步入2017年，全球市場和投資機構對金融科技的熱情開始爆發，市場的變革正逐步到來。

　　綜合來說，定義金融科技需要從金融和科技兩方面來分別論述。其中金融是基礎，金融科技本身就是一場產業升級，其所依靠的正是金融本身。而科技是手段，是金融科技這場產業升級所憑借的技術抓手。但在這之上，投資者還需要重點考慮二者的結合程度，因為無論是改良傳統金融業務，還是創造金融新業態，能夠集二者之所長的產品才能被市場所接受。

　　2.發展歷程

　　以信息技術發展為藍本，我們可以將金融科技的發展分為三個階段。

　　階段一：傳統金融開始提供網絡業務服務。2011年之前，互聯網的快速發展使得網民群體迅速擴大，越來越多的人開始在互聯網中產生交集。而網民數量的擴張孕育著新的商業潛力，互聯網商業隨之迅速發展。受此影響，傳統金融行業開始將部分簡單的業務進行線上化，以謀求業務效率的提高，例如網上銀行。此時的金融公司內部開始出現IT部門，為部分金融業務提供技術支持。而在外部，亦出現科技公司充當相關技術顧問。

　　階段二：移動互聯網的出現催生互聯網金融。2011-2015年，移動互聯網出現，智能手機的逐步普及極大地改變了人們的生活方式。基于移動平臺(手機、平板電腦等)的應用服務將信息交互效率提升至令人羨慕的高度。而正是基于高信息交互效率，使得無數業務成為可能。在這一階段，傳統金融開始進行平臺升級，以改良信息渠道的方式實現對快速信息流的運用。例如P2P、互聯網基金、互聯網保險、互聯網理財等。

　　階段三：新型技術推動金融科技革命。2016年至今，云計算、大數據、區塊鏈等關鍵技術逐步成熟，為新一輪金融創新提供重要推力。在新技術的支持下，信息來源、風險模型、投資決策等均出現高度信息化、自動化的變革，從而大幅度提升效率，例如大數據征信、智能投顧、供應鏈金融等。與前兩個階段不同，現階段的變革動力來自金融行業本身。

　　數字金融的技術創新

　　1.區塊鏈

　　有別于傳統數據庫，區塊鏈本質上是一個以去中心化為核心的分布式賬本數據系統。在區塊鏈的概念中，所有能夠部署服務器節點的人均可參與。而所有參與者都有權利在系統中進行操作，最終各節點將在某種機制下完成同步，從而實現所有節點數據的一致性。

　　區塊鏈的意義在于可以構建一個可靠的互聯網網絡，以較低的成本及簡化的流程解決價值交換與轉移中可能存在的不誠信現象。區塊鏈的應用從對交易各方有建立相互信任的需求，卻又難以在短時間內實現的領域開始，例如金融業中的銀行、證券以及保險等行業。區塊鏈技術的公開、不可篡改特征解決了金融業去中心化后潛在的信任風險。各類金融產品，如股權、債券、票據等均可以通過整合進區塊鏈賬本，成為區塊鏈上的資產而實現快速又低成本的鏈上存儲、轉移及交易。

　　中央于2019年10月24日就區塊鏈技術發展現狀和趨勢進行了第十八次集體學習，并強調了區塊鏈技術的集成應用在新的技術革新和產業變革中的重要作用，顯示該技術在政府層面得到認可。同時，該技術也逐步向金融行業滲透，應用案例相繼出現。

　　1.1區塊鏈最為人們熟悉的應用——比特幣

　　當提及區塊鏈，我們隨即就會聯想到比特幣。作為加密貨幣的一種，比特幣植根于一個基于公有鏈技術支持的去中心化的對等支付網絡，是目前最主要和最活躍的加密貨幣。用戶客戶端互相連接構成比特幣網絡，整個網絡共享一個包含所有交易信息的公共總賬，但每筆交易信息由發送地址對應的用戶信息保護，達到去中心化記賬。不同于傳統貨幣的運轉方式，比特幣的發行無需信用背書，而是通過共享賬本的方式實現貨幣流轉，對貨幣體系產生了顛覆性的影響。目前以比特幣為代表的數字貨幣在歐美國家已有一定的接受度。

　　1.2跨境支付

　　隨著全球一體化的推進，跨境支付需求日益旺盛。傳統的跨境支付不可避免地存在大量中心化的信用中介和信息中介，在降低資金流動效率的同時增加了資金往來成本，使得一筆跨境支付需要至少24小時完成。目前跨境支付主要依賴于SWIFT系統，不僅手續繁瑣、耗時較長、費用率高，且受制于地域的金融基礎設施限制，難以服務于金融設施落后的國家與地區。而應用區塊鏈的跨境支付，不僅可以提供7×24小時不間斷的服務，更能減少支付流程中大量人工對賬操作，大大縮短清算結算時間。此外，金融機構在運營中需要時刻履行了解你的客戶的義務(know your customer)，而核實客戶信息的過程耗時冗長又難以保證信息的真實性。此時，利用區塊鏈技術建立信任，存儲客戶身份的電子檔案，在滿足監管要求的前提下也保護了客戶的信息安全，可謂一舉多得。

　　1.3區塊鏈技術的局限性

　　在市場中成熟運行并被廣泛接受或認知的區塊鏈應用并不多見。自身的技術瓶頸及法律監管的不確定性等問題，都是區塊鏈未廣泛運用的原因之一。從技術層面來看，由于節點的延遲，完全去中心化的區塊鏈技術的交易性能目前并不適合高頻交易場景。典型的區塊鏈如比特幣需要約10分鐘來確認交易，安全的交易確認時間甚至需要一個小時左右，平均交易速率約為每秒4個交易。以太坊的交易吞吐量略高，能夠達到10~20個。然而與傳統VISA交易網絡平均每秒處理2000筆交易、幾秒鐘內確認交易相比，也只能是小巫見大巫了。從監管層面來看，區塊鏈的去中心化概念淡化了國家監管的概念，對現行的制度產生了一定沖擊。除此以外，對于一個分散式網絡來說，監管資金動向也極為困難。比特幣由于其匿名特性，正在成為犯罪資金的載體。

　　區塊鏈，突破了互聯網時代一直無法實現的分布式可信網絡架構，也加固了人與人之間的信任橋梁。未來，在一個萬物互聯的時代，不僅僅是信息互聯，更是信用與價值的互聯，為各個產業領域提供無限想象空間。

　　2.大數據

　　大數據是一個巨大規模的數據集合，大到無法在使用常規的數據庫軟件工具對其內容進行獲取、分析和管理，其具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。需要使用新的分布式數據處理模式，對這些數據進行加工以實現數據的“增值”。

　　2.1信貸風險評估

　　大數據征信將散落在不同機構的碎片化征信數據整合成為相對完整的全面信息，并從中發掘風險信號，以此來預測還款者的償還能力及償還意愿等，實現科學風控。舉例而言，傳統方式下，銀行對企業的信貸風險評估是基于一些既有的數據包括信貸及交易記錄等，缺乏前瞻性。然而影響違約的因素不僅是歷史的信用情況，現下的經營狀況、整體的行業發展都需要被考慮在內。因此大數據的運用會使得評估結果更為準確。商業銀行在估評客戶價值、預測違約可能性的過程中，既會參考內部既有的信息記錄，也會參考外部機構掌握的客戶公共評價信息、經營環境條件、社會關聯信息等，從而獲得更多維度的數據以形成貸款風險評估資源。

　　2.2股市預測

　　大數據在證券企業量化投資方面的運用將大大增強其數據廣度。除去對賬本投資收益率、持倉率等客觀指標的跟蹤統計，大數據運用于證券企業對投資者的交易行為變動、投資狀態變化以及風險偏好等難以用簡單統計方法處理的信息，使其成為輔助企業更加準確了解市場行情的工具。在大數據技術使用之前，例如市場情緒這樣偏主觀的因素很難進行量化。但在大數據技術之下，可以通過社交網絡中結構化和非結構化數據，分析市場對某一件事或者某一家公司的觀感，使得情緒的感知量化為數據。更多元的量化因子有助于投研模型更加完善。隨著大數據的廣泛應用、數據規模的不斷積累及分析能力的持續提升，量化投資的發展將會越跑越快。

　　2.3精準營銷

　　當前消費是我國經濟增長的第一驅動力。這個移動互聯網高速發展的時代，客戶的消費需求更為細化，因此個性化金融產品的定制具有市場。但是互聯網金融行業難以接觸和了解每一位潛在客戶并向他們推廣適合的產品。此時大數據平臺便可以幫助機構進行用戶挖掘、標簽化分類及后續的產品推薦和客戶追蹤，實現精準營銷并最大化縮短業務操作流程。

　　2.4消費信貸

　　消費信貸是用于個人消費目的而非經營目的的貸款。與企業信貸不同，消費信貸具有小額、分散、高頻、無擔保的特點，主要面向缺乏信用記錄的年輕客戶。而大數據的運用則貫穿了消費信貸的始末。基于大數據對客戶進行評分、對借款進行審批及催收是消費信貸的基礎。手機使用年份、本地消費等級、游戲消費金額等都可以成為判斷客戶穩定性的數據來源。

　　舉例來看，螞蟻金服推出的消費貸產品螞蟻花唄，依靠阿里系商城過去十多年以來龐大的電商消費數據，為其授信提供了強有力支撐。通過綜合分析用戶的購物習慣、支出記錄等，決定該用戶能否使用花唄及使用額度。大數據的搭建為中國消費金融的發展提供了新的思路。

　　數字化浪潮中，傳統金融業務模式的革新

　　數字化時代為金融行業帶來了區塊鏈、大數據、云計算等新興技術，打破了現有互聯網基礎設施下的技術壁壘，為科技金融業務提供了巨大的發展潛力。但是，我們也需警惕技術革新對傳統業務帶來的沖擊和擠壓。

　　1.商業銀行

　　商業銀行將享受業務流程自動化的紅利，但也需警惕虛擬銀行對傳統銀行業務帶來的沖擊：人工智能的應用可幫助銀行實現審批自動化，省去精簡繁復的文件審核程序。銀行也可通過建立信息化數據庫以及優化算法，對客戶的交易、消費以及借貸記錄進行數據建模以監控客戶償貸能力，估測潛在的違約風險。與此同時，大數據的應用可提供更加精確的客戶資質評估，滿足不同客戶的資金需求。例如，在普惠金融政策下，精準幫扶可有效改善政策的實施效用。不過，一批不設實體分行、架構在網上開戶或手機應用程式之上的虛擬銀行，將隨著金融科技的升級優化對傳統銀行業的支付、存貸款業務帶來沖擊。那些主要服務于個體和中小企業的中小銀行，由于業務重疊率高，將面臨市場份額萎縮的風險。

　　2.保險公司

　　保險業務將從線下轉線上，一切有風險的事物均可受保：傳統保險業務主要通過代理人渠道銷售，不僅耗費較大的人力成本，且難以抵御風險事件的沖擊，例如新冠疫情。受益于科技金融升級，保險公司將從線下人工銷售轉移到依托于移動互聯網的線上銷售服務模式。同時，在數字化時代，保險產品將不再受困于有限的設計和批量化的量產。保險公司可運用不同維度的原始數據，結合不同客戶的健康、消費、財力、借貸等信息，為各類的風險收益需求提供個性化的產品設計。隨著金融科技的融合和生活工作模式的改變，未來的險種將更加多樣化，人們將不再只對健康、財產設立保險，一切有風險的事物均是潛在保險對象。

　　3.基金公司

　　金融科技將改變資產管理業態，資本市場生態圈或被重塑。人工智能的融入能通過數據收集、信息整合和算法優化，對大量數據甚至從交易噪音中提煉有效信息，以實現投資組合的最佳收益風險比，為投資人提供投資決策參考。目前量化對沖基金已開始結合大數據分析和人工智能技術來提高投資組合勝率，走在了金融科技前沿。在常規工作中，人工智能將代替交易員執行交易指令，實現人力成本與交易效率的雙重改善。但是，金融科技的融入，也將改變資產投資的生態環境。投資將從人與人之間的博弈演變人與算法的博弈，甚至純粹是算法與算法之間的直接博弈。隨著“參與者結構”的改變，現存的投資理念均將隨著投資者行為的改變而改變。在人工智能不斷的自我學習強化下，無論是投資策略的趨同還是技術路線的分化，市場的風險波動將被放大。