2019年中國金融科技行業(yè)市場發(fā)展現狀及趨勢：金融消費規(guī)模提升，催生新興金融業(yè)態(tài) [圖]

    一、金融科技的定義

    根據國際權威機構金融穩(wěn)定理事會（FSB）的定義，金融科技（Fintech）是指技術帶來的金融創(chuàng)新，它能創(chuàng)造新的模式、業(yè)務、流程與產品。區(qū)分“金融科技”與“互聯網金融”、“科技金融”能充分理解金融科技的內涵。“互聯網金融”將傳統(tǒng)金融業(yè)務互聯網化，但未改變金融業(yè)的生產方式，“金融科技”是對金融業(yè)務的根本性變革，包括業(yè)務形態(tài)和組織形態(tài)，金融科技包含互聯網金融，但影響更為深刻、徹底。

    根據《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》的定義，“科技金融”屬于產業(yè)金融的范疇，落腳點在金融（與其并列的概念是三農金融、消費金融），是金融服務實體經濟的典型代表；而金融科技落腳點在于科技（與其并列的概念是軍事科技、生物科技），意在科技為金融服務賦能。金融科技的內涵

金融科技應用流程圖

資料來源：智研咨詢整理

    二、金融科技發(fā)展歷程

    （1）從電子化到金融科技的全面融合

    從金融行業(yè)對科技的應用來看，金融科技的發(fā)展歷程可以分為三個階段：

    第一階段：金融電子化時期（1993年-2004年）。1993年，國務院發(fā)布《有關金融體制改革的決定》，明確指出要加快金融電子化建設。中國人民銀行和銀行業(yè)金融機構開始探索行業(yè)電子化建設之路，通過構建自身的IT系統(tǒng)，來實現辦公和業(yè)務的電子化、自動化。2001年之后，金融機構在利用現代通信網絡技術的基礎上，更加注重數據庫技術的應用，將數據逐步集中匯總，提升服務和管理水平。代表性應用包括ATM、POS機、銀行的核心交易系統(tǒng)、信貸系統(tǒng)、清算系統(tǒng)等。

    第二階段：互聯網金融時期（2004年-2016年）。互聯網金融時期呈現的特點是金融機構或互聯網公司搭建在線業(yè)務平臺，匯集海量用戶，利用移動互聯網技術對傳統(tǒng)金融服務進行變革，對接金融的資產端、交易端、支付端和資金端，實現渠道網絡化。如網上證券開戶、網銀系統(tǒng)、P2P、移動支付等。

    第三階段：金融科技時期（2016年至今）。與互聯網金融時期不同的是，金融科技的范圍更廣。除了互聯網技術，更多新興技術如大數據、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈被融合到金融業(yè)務中，傳統(tǒng)金融企業(yè)、金融行業(yè)的新進入者和科技類企業(yè)利用科技手段對傳統(tǒng)金融產品和服務進行變革或催生新的金融產品或服務，降低交易成本、提升運營效率。代表性應用除互聯網金融時期的應用外，還包括大數據征信、智能投顧、供應鏈金融等。

    三、全球金融科技投資高漲，中國金融科技后來居上

    2018年全球金融科技投資增長逾一倍，達到553億美元。其中中國投資額達255億美元，同比增長9倍，占據全球總投資額的半壁江山，幾乎相當于2017年全球金融科技投資額。

2010-2018年全球及中國金融科技投資規(guī)模統(tǒng)計

資料來源：智研咨詢整理

    2018年5月，螞蟻金服獲得140億美元融資，占中國金融科技投資額一半以上，是2018年全球融資額最高的企業(yè)；排名第二為中國的度小滿金融，該公司于4月份從百度中分拆出來，通過兩次單獨交易籌集了43億美元以支持其消費金融業(yè)務。2019年3月，中國平安在其2018年度業(yè)績報告中披露，旗下陸金所已完成C輪融資，融資額超過13億美元，參投機構包括卡塔爾投資局、春華資本、麥格理資本、軟銀集團等全球知名機構、國家主權基金、知名私募等，投后估值達394億美元。

    2018Fintech100榜單，排名前十的公司中，中國有4家。螞蟻金服位居榜首，京東金融位居第二，度小滿金融排名第四，陸金所排名第十。50強榜單中有9家中國公司入選，體現了中國金融科技行業(yè)在全球范圍內的迅猛發(fā)展態(tài)勢。

2018全球金融科技企業(yè)TOP10

資料來源：智研咨詢整理

    傳統(tǒng)金融服務的覆蓋面尚窄（普惠金融供給不足）、互聯網基礎設施的超前發(fā)展以及政策支持為中國金融科技的發(fā)展創(chuàng)造了條件，使得中國金融科技發(fā)展后來居上。

    美國等發(fā)達國家金融業(yè)發(fā)展成熟，金融服務覆蓋率高，金融科技的作用在于為消費者提供更加便捷的金融服務，提高已有業(yè)務的效率。

    而中國金融服務覆蓋率低，傳統(tǒng)金融機構對小微企業(yè)的貸款占比僅在30%左右，2018年四季度，銀行業(yè)金融機構小微企業(yè)貸款余額334923億元，同期銀行業(yè)金融機構貸款余額1050169億元。目前，小微企業(yè)貸款尚存在大量未開發(fā)市場，金融科技的作用在于覆蓋更多的長尾用戶，實現普惠金融，發(fā)展?jié)摿薮蟆?/p>

2015-2018年銀行業(yè)金融機構小微企業(yè)貸款余額

資料來源：中國銀行保險監(jiān)督管理委員會

    以云計算、大數據和通訊技術為代表的基礎設施的發(fā)展為各個行業(yè)提供動力。以BAT為代表的互聯網公司，不斷加大科技金融的研發(fā)及相關領域的投資。中國擁有龐大的市場和消費者，使得中國互聯網滲透率和使用率以及線上消費、電子支付等科技應用處于全球領先地位。

2012-2017年中國網絡零售市場交易規(guī)模

資料來源：智研咨詢整理

    我國出臺了一系列政策鼓勵金融科技的發(fā)展，如黨的十九大報告指出要推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，為金融科技創(chuàng)造了有利條件。

    四、金融科技的關鍵技術：ABCD賦能金融行業(yè)

    云計算（CloudComputing）、大數據（BigData）、人工智能（AI）、區(qū)塊鏈（BlockChain）等新興技術逐漸成為金融行業(yè)發(fā)展的核心驅動因素。

    1）云計算作為底層設施，可以降低金融公司的運營成本或滿足復雜運算分析需求。

    2）大數據為金融行業(yè)帶來不同種類、不同領域的大量數據，能幫助金融機構提供差異化服務，實現精準營銷，增強客戶粘性，加強風險控制。

    3）人工智能可以代替人的程序化工作，提升工作效率和用戶體驗。

    4）區(qū)塊鏈推動了“去中心化”的模式重構，提高交易處理效率，增強安全性。四種技術彼此之間相互依賴、相互促進（如人工智能需要大數據來感知、認知、分析和預測世界，人工智能提高數據采集和處理的速度和質量），共同推動金融行業(yè)的變革。

ABCD技術賦能金融行業(yè)

資料來源：智研咨詢整理

    1、云計算：提供基礎設施，發(fā)展較為成熟

    云計算（CloudComputing）是一種基于互聯網的計算方式，計算資源存儲在云端進行計算，可以按需求提供給計算機和其他設備，需求方按照計算使用量付費。金融行業(yè)經常面臨產品創(chuàng)新層出不窮、交易量峰值無法預測的挑戰(zhàn)，所以對IT設備的需求迭代越來越快。云計算能夠將IT資源按需提供給金融機構，可以讓金融機構像使用水、電、煤一樣使用IT資源。

    云計算能夠根據金融機構的業(yè)務量需求向其提供合適的計算資源。在銀行領域，電子銀行用戶規(guī)模不斷擴大，客戶在電子銀行上產生的小額高頻的需求來源常常是多點同時觸發(fā)的，很難事先預料；在證券、基金領域，交易已全面實現電子化，再加上中國個人投資者較多，占比大，也容易導致交易終端出現多點觸發(fā)的情形。因此，金融機構對于IT基礎設施的計算資源彈性的要求很高，若完全依靠自身資金和技術來滿足此需求，不僅成本高而且易造成閑置資源的浪費。云計算良好的計算彈性能夠按需向金融機構提供計算服務，有效降低成本、改善運營。具體來看，云計算可以在降低成本、改善運營、防范風險和數據集中化管理等方面推動金融行業(yè)的發(fā)展。

云計算在金融科技的應用

資料來源：智研咨詢整理

    2、大數據：由前端業(yè)務向風控、流程改進等領域延伸

    金融行業(yè)數據資源豐富，業(yè)務開展離不開海量數據的處理。大數據技術有力促進了金融行業(yè)的發(fā)展，對于大數據的應用分析能力，正在成為金融機構未來發(fā)展的核心競爭要素。大數據技術在金融行業(yè)的應用逐漸深入，從前端業(yè)務（產品設計、銷售）向更為復雜的領域（風險控制、流程改進等）不斷延伸。產品設計方面，大數據技術在金融領域融合的過程中不斷衍生出服務與業(yè)務模式的創(chuàng)新，為不同的客戶群體提供差異化定制產品，優(yōu)化客戶體驗，提高客戶粘性。銷售方面，大數據技術可以幫助金融企業(yè)實現精準營銷。風控和流程改進方面，大數據可以顯著提升金融企業(yè)的運營效率，節(jié)約成本，保障合規(guī)。大數據技術在不同的金融領域表現出不同的應用場景。

大數據在金融領域的應用

資料來源：智研咨詢整理

    3、人工智能：應用方向廣泛，智能投顧最受關注

    人工智能在金融領域的應用主要包括五個關鍵技術：機器學習、生物識別、自然語言處理、語音識別、知識圖譜。目前，人工智能技術在金融領域應用的范圍主要集中在智能客服、智能投顧、智能風控、智能投研、智能營銷等方面。其中，智能投顧最受金融投資領域的關注。

    智能投顧，也可以稱為“機器人理財”，利用投資者的投資目標、風險偏好、財務狀況等各種信息，使用算法自動推出資產配置組合。智能投顧在金融投資、資產管理領域備受關注，被認為是變革傳統(tǒng)投資管理模式的基礎創(chuàng)新。目前，已有許多智能投顧產品及服務落地。國際上，2016年Aidyia推出一支基于人工智能技術的對沖基金，通過自動分析各種市場數據，自主做出市場預測，做出最佳投資決策。我國智能投顧領域也有所突破，同花順與泰達宏利合作推出的大數據基金產品，是我國首個智能投顧的落地產品。

人工智能技術在金融科技的應用

資料來源：智研咨詢整理

    4、區(qū)塊鏈：處于發(fā)展初期，或帶來顛覆性突破

    區(qū)塊鏈是隨比特幣等數字貨幣而興起的一種全新技術。區(qū)塊鏈技術通過建立一個共同維護且不可被篡改的數據庫來記錄過去所有的交易記錄和歷史數據，所有數據都是分布式存儲且公開透明的。區(qū)塊鏈技術基于非對稱加密算法進行了信用機制的重構：在金融交易系統(tǒng)中，參與者之間無需了解對方的基本信息，也無需借助第三方機構的擔保，直接進行可信任的價值交換。區(qū)塊鏈的技術特點保證了系統(tǒng)對價值交換的活動記錄、傳輸、存儲的結果都是可信的，具有以下三個優(yōu)勢。

    第一，去中心化有效解決中間成本問題。區(qū)塊鏈的信用機制基于非對稱加密法，使得陌生的交易雙方能夠進行可信任的價值交換，交易成本幾乎為0，并且非對稱加密法是純數學加密方法，也保證了交易雙方的隱私安全。因此，區(qū)塊鏈技術能夠在保證信息安全的情況下，高效低成本的進行價值交換。

    第二，信息完備且公開透明，便于數據追蹤及驗證。傳統(tǒng)技術中，信息可能在多次傳遞中出現失真的情況，而區(qū)塊鏈的數據塊中包含所有的交易數據，且不可篡改，任何的交易數據都可以被追蹤、驗證。

    第三，分布式存儲，保證數據安全可持續(xù)運行。區(qū)塊鏈中所有數據都是分布式存儲且公開透明的，每個存儲數據的節(jié)點都具有相同的權利，不存在中心節(jié)點。因此，即使受到攻擊，數據庫也可正常運轉。

    基于以上三個優(yōu)勢，區(qū)塊鏈架構帶來更加安全、可信、高效、低成本的交易網絡和更加靈活的交易工具，將催生更加復雜、多樣化的金融業(yè)務模式。利用區(qū)塊鏈構建金融行業(yè)的底層基礎設施，將為金融業(yè)務帶來顛覆性的突破，由于去中心化的特性，區(qū)塊鏈可以承擔諸如銀行等金融中介機構的相同功能，各類交易將不再需要第三方信用中介的背書。但目前區(qū)塊鏈仍處于發(fā)展初期階段，值得進一步探索。

    五、金融科技催生新興金融業(yè)態(tài)

    1、網絡借貸：集中度提升，消費金融潛力巨大

    根據2015年7月中國人民銀行、工信部等聯合發(fā)布的《關于促進互聯網金融健康發(fā)展的指導意見》，網絡借貸包括個人網絡貸款（即P2P網絡借貸平臺）和網絡小額貸款。其差別在于P2P網貸平臺的性質為信息中介，提供信息撮合、信用審核的中介服務，收取服務費、管理費等，而網絡小額貸款通過網絡獲取借款客戶，綜合運用網絡平臺積累的數據（客戶經營、網絡消費、網絡交易等行為數據）、即時場景信息等，分析評定借款客戶的信用風險，確定授信方式和額度，提供放貸服務，實現息差收入。

    網絡借貸能夠補充傳統(tǒng)金融機構服務能力的不足，符合監(jiān)管層提倡普惠金融的理念。依托于互聯網和大數據技術的發(fā)展，網絡借貸定位于商業(yè)銀行覆蓋不到的中低收入人群，具有單筆授信額度小、服務方式靈活、申請流程簡便、貸款期限短以及到賬迅速等特點，是傳統(tǒng)金融服務的有力補充。

    風險控制是P2P借貸的核心競爭力，科技助力其高效健康成長。大數據、云計算、人工智能等技術的發(fā)展為網絡借貸的發(fā)展提供了條件，大數據征信能夠解決網絡借貸的痛點，將多維度、碎片化的信息進行整合、分析和過濾，通過數據共享為行業(yè)搭建黑白名單數據庫，消除信息不對稱，打破了傳統(tǒng)征信成本高和低時效的局限性。云計算、人工智能等技術能夠簡化審批流程，加快貸款速度，實現風險動態(tài)定價以及自動化決策。

    2、消費金融：金融科技帶來消費金融大發(fā)展

    消費金融一般指提前消費或信用消費，其本質是借貸。消費金融通過互聯網、大數據等與特定消費場景結合，滿足消費者的即時、多樣化需求。所以，消費金融作為一種新興業(yè)務模式，可以說是金融科技和傳統(tǒng)金融服務不足的產物。目前，開展消費金融服務的主體主要有三大類，分別為銀行、持牌消費金融公司、互聯網消費金融公司。

    根據智研咨詢發(fā)布的《2019-2025年中國金融科技行業(yè)投資潛力分析及發(fā)展前景預測研究報告》數據顯示：截至2019年4月，我國居民消費貸款規(guī)模達39.7萬億元，占住戶貸款的比重為79.04%，其中短期消費貸款和中長期消費貸款規(guī)模分別為8.81萬億元和30.89億元，占境內貸款的比重分別為61.5%和17.54%。

2015-2019年4月居民消費貸款占住戶總貸款的比重

資料來源：中國人民銀行、智研咨詢整理

    居民的中長期貸款主要為房貸和車貸，所以短期貸款更能反應消費金融規(guī)模的增長趨勢。2017年以來，短期消費貸款占境內貸款的比重不斷攀升（中長期貸款趨于平緩），從2010年1月的1.7%增長至現在的6.1%。

    但與美國等發(fā)達國家相比，中國消費金融滲透率仍然較低，未來還有很大發(fā)展空間。根據美聯儲統(tǒng)計，2017年底，美國消費貸款（未償付余額）中非循環(huán)貸款（包括居民為購買汽車、度假、家居改善和教育等融資的消費貸款）扣除車貸后達到1.7萬億美元（約11.4億元人民幣），而中國短期消費貸款為6.8億元（沒有考慮消費者還貸金額，考慮后差距更大）。因此，中國的消費金融規(guī)模相對還比較低，還具有很大的發(fā)展空間。

    3、第三方支付增長迅速，科技推動二次加速

    第三方支付是指具備一定實力和信譽保障的獨立機構，采用與各大銀行簽約的方式，為商戶和消費者提供交易支付平臺的網絡支付模式。根據《非金融機構支付服務管理辦法》，第三方支付業(yè)務包括網絡支付、銀行卡收單、預付卡發(fā)行與受理以及其他。銀行卡收單是指通過POS終端等為銀行卡特約商戶代收貨幣資金的行為；網絡支付根據支付所依托的終端主要分為互聯網支付（PC端）和移動支付（移動設備端）等。

    第三方支付規(guī)模巨大且快速增長，移動支付逐漸占據主導地位。自2013年網絡支付市場興起，第三方支付交易規(guī)模大幅提升，2017年交易規(guī)模達155萬億元，增長率仍有105%。

2010-2017年中國第三方支付市場規(guī)模及增速

資料來源：智研咨詢整理

    移動支付逐漸占據主導地位，市場規(guī)模已經從2009年的3億元快速增長至2017年的120萬億元，同比增速自2013年起連續(xù)5年超過100%，相對來說，互聯網支付同比增速連年放緩。一方面是由于PC端向移動端的轉移，另一方面在于線下掃碼支付、NFC支付的廣泛使用推動了移動支付的大規(guī)模增長。

    用戶、資本和技術是推動互聯網行業(yè)發(fā)展的三個重要因素，用戶和資本都遵循邊際遞減效應，二者的促進作用將逐漸降低，而技術對行業(yè)的促進是“脈沖式”的，技術的重大改進會使行業(yè)出現跳躍式增長。目前，移動設備、二維碼技術、指紋識別技術和大數據是第三方支付的基礎設施。未來，人工智能、云計算、區(qū)塊鏈會推動第三方支付二次加速。以生物識別為代表的人工智能技術將突破支付的空間限制、云計算讓支付更加便捷、區(qū)塊鏈讓支付更加安全。

    4、供需兩側雙驅動，金融科技加速征信格局形成

    從需求側來看，消費金融、第三方支付的興起、應用場景的豐富，對征信行業(yè)提出了更大的需求，以央行征信中心為主導的征信體系已經無法完全滿足金融市場運行的需求。特別是在個人征信領域，截至2019年4月，央行個人和企業(yè)征信系統(tǒng)已采集9.9億自然人、2591.8萬戶企業(yè)和其他組織的信息，分別接入機構3564家和3465家，年度查詢量分別達到17.6億次和1.1億次。

2012-2019年4月全國個人征信系統(tǒng)采集人數

資料來源：中國人民銀行、智研咨詢整理

    消費金融是個人征信的基本使用場景，近年消費金融規(guī)模的增長極大地刺激了個人征信的需求。此外，從傳統(tǒng)的金融機構、政府部門、公共服務等場景向各類生活化、日常化場景拓展（租車免押金、住宿免押金、先試后買的購物模式），也推動了個人征信需求的崛起。

    從供給側來看，互聯網、大數據、機器學習、區(qū)塊鏈等新興技術的發(fā)展催生了市場化征信機構的出現。金融科技推進征信數據的可得性，使得征信模型信用評價更加精準。居民的生活與互聯網的關系日益密切，其行為數據在互聯網上沉淀，使得衣食住行等日常生活行為逐步實現信用化。金融科技的運用使金融機構通過互聯網數據（包括電商交易數據、社交類數據和網絡行為數據等）充分了解客戶，彌補央行個人征信覆蓋面的不足。