金|融|关|点

关浣非

责编：陈惟杉

（本文刊发于《中国经济周刊》2017年第50期）

在中国，科技向金融领域的大规模渗透始于2013年，也有人说这一年是中国的互联网金融元年。当年，技术巨头从支付板块下手，之后是客户沉淀货币的金融产品化，继而是P2P、众筹等。总之，一切围绕传统金融服务的薄弱处、金融市场发育的不足之处展开。因为中国人口众多，传统金融的服务手段、服务内容并未跟上技术的进步及金融消费者的客观要求，使这种以技术为驱动力的先进服务方式很快在中国大行其道，既改变了中国金融业的发展模式，也改变了中国金融业的发展格局，同时也增强了全社会的金融意识。

由于相关技术应用所产生的金融交易规模一路高歌，5年间中国已从一个金融业技术应用弱国变成了技术应用强国，因技术应用而产生的金融交易规模已居全球首位。

截至2016年，中国共有34亿第三方支付账户。支付宝有5.2亿用户（截至2017年3月），财付通有6亿用户（截至2016年12月）。相比之下，PayPal仅有1.97亿用户（截至2016年12月）。根据中国支付清算协会发布的数据，2017年第二季度银行业支付机构移动支付业务86.22亿笔，同比增长40.51%；金额39.24万亿元，同比增长33.84%。非银行支付机构累计发生网络移动支付业务632.90亿笔，同比增长67.85%；金额31.49万亿元，同比增长34.87%。中国的移动支付规模已是美国的50倍还多。而截至2017年三季度末，余额宝规模为15595.95亿元，成为全球单体最大规模货币基金。

金融科技为何在中国突飞猛进？

我们今天看到的多种技术在中国金融领域的应用模式，从西方一些发达国家的金融市场中能找到其承袭或借鉴对象，如谈到电子支付，不能不提PayPal支付系统；谈到P2P，一定要提lending club、prosper；谈到众筹则一定要提到kickstarter。但为什么这些最早在西方金融业及西方金融市场实现了的技术创新应用并未对行业和市场产生太大影响，反倒在中国则呈现出突飞猛进、一日千里的景象？

这和中国大的社会经济技术及市场背景是连在一起的。一是近10年来移动互联网、智能手机在中国得到了大面积普及；二是社会经济生活产生了前所未见的交流和交易数据，使批量获客和有效实施风险控制成为可能；三是长期以来我国金融机构奉行“二八定律”所造成的“长尾业务”效应迟迟未能改变，80%左右人群的基本金融需求并不能获得良好的服务；四是金融市场产品的供给结构长期偏狭，资金供需两端都存在资金价格偏离状态；五是有关技术可带来明显的降低交易成本效应；六是存在监管真空，存在监管套利空间。

这些因素交织在一起，才使得一些技术巨头异军突起，通过把握人的本质需求和痛点来打造商业模式，有系统地实行板块突破策略，逐步对传统金融机构的支付、银行间市场、中小企业及个人贷款、基金等领域展开蚕食，并在某些市场获得了超出常人想象的成果，也让人体验到了技术对当今生产、生活的重要性。

然而，就如同一些物种遇到新环境会发生变异一样，这些技术创新在金融领域带来的模式变化来到中国后也发生了改变甚至“走形”，最典型的便是原本在国外仅为在网上进行的各种金融交易在中国则变成了网上网下相互配合，居间撮合则变成了平台的社会融资，所谓“共享”的公共服务实际上干的是金融租赁，市场上更出现了一些害群之马，如现在整治的“现金贷”采用的手法是，贷款给一些不具还款能力的对象、收取极高利率、暴力催贷，在任何社会都是不被允许的。同时，这种金融领域的技术创新模式既撕开了原有金融机构的服务边界，又削弱了这些金融机构原有的生存基础，还改变了金融市场原有的交易模式和收益结构。毋庸讳言，银行因特有的功能，在这场金融技术应用变革冲击前首当其冲，其传统的存、贷、汇三大业务都面临着前所未有的挑战。

为何我国传统金融机构在新技术面前手足无措？

2016年起各项技术在金融领域的应用步伐明显加快，这不仅是指深度，也包括应用种类。一时间几乎无人不谈大数据、云计算、区块链、人工智能、生物科技、物联网，颇给人以眼花缭乱之感。而围绕技术在金融领域的应用更有互联网金融（Internet finance）、金融科技（Fintech）、科技金融（Techfin）、金融技术整合（Fintegrade）等说法，如果不是真正的行家里手恐怕真不能说出个所以然来。

其实，之所以中国的传统金融机构在这场技术应用浪潮前显得手足无措、招架乏力，一方面是多年形成的“守株待兔”式经营模式短时间无法改变，以往所面临的竞争充其量也只是同质化主体增多的竞争；另一方面是传统金融机构对外部技术的发展变化基本后知后觉，更谈不上如何从竞争的角度对这些技术加以充分利用，因此也就无法形成金融科技优势。

那些在某些技术领域占有优势的机构通过发现金融客户服务需求痛点及“窥测”金融机构服务弱点，从系统形成服务技术方案入手，一俟得到机会进入金融行业，很快就会表现出凌厉的科技金融板块突破能力，快速地“攻城略地”，对传统金融机构造成损伤。这些以技术优势为武器的机构对传统金融机构来讲的可怕之处在于，他们通过提供更便捷、更有效率的支付服务，以及可在线上生成的具更高收益的金融产品或更便利的贷款服务，彻底切断了客户与原有金融机构的联系。

在金融业在中国经济发展中作用日益凸显、强调加强金融监管、抑制金融脱实向虚的今天，金融科技最后的着眼点必须放在金融上，因为技术应用可改变金融的效率，却不会改变金融的本质。

过往几年，一些以技术优势赢得市场的机构之所以能够异军突起，很重要的一个原因就是中国监管部门的“包容式监管”，监管部门没有像对传统金融机构一样对他们实行资本约束和风险约束，在市场准入方面则给予了更为宽松的条件，如单一股东持股比例等。

未来，在中国进一步扩大金融市场开放程度的环境下，金融监管对不同背景的金融机构监管标准必然会趋向统一，会鼓励金融机构以技术优势、服务优势脱颖而出，但不会放宽对任何机构的资本约束和风险约束要求。而在全球的一些主要经济体已把金融技术应用目标对准中国的情况下，中国的金融机构更不可故步自封、自我陶醉，一要清楚自身整体发展与国外先进经济体的差距，二要清晰自身未来技术应用应努力的方向和领域，三要把握具体技术应用及组合的选定依据和替代逻辑，四要解决技术应用推进中会遇到的体制和机制上的问题。既不能囫囵吞枣，又不能搞形象工程，一些传统金融机构对此尤其不能回避。

应对金融科技挑战，我国传统金融机构首先要提升用户体验

以往所谈论的金融科技，其实是从技术应用的发端而论的，而互联网金融这种说法更是中国人的创造。技术本身并无属性，用到哪个领域就会使哪个领域受益，运用到金融领域的技术自然就可称之为金融科技。2016年3月，全球金融稳定委员会发布《金融科技的描述与分析框架报告》，对科学技术在金融领域的应用做出初步定义，即金融科技是金融与科技相互融合，创造新的业务模式、新的应用、新的流程和新的产品，从而对金融市场、金融机构、金融服务的提供方式形成非常重大影响的业务模式、技术应用以及流程和产品。

如果把金融科技的应用当作一种挑战来看，中国的传统金融机构明显处于守方的位置，为了保持原有业务市场之不失，其提升自身技术应用水平的压力和紧迫性明显要大于那些依靠技术优势拼抢的后来者。但在推进相关技术在自身服务和管理的应用过程中，这些金融机构既要避免帽子大、身子小，雷声大、雨点小的状况，又要防止大而全、小而全的问题，还要防止不讲主次、眉毛胡子一把抓的情况。如果一个金融机构幻想把所有的技术一下子都用起来，可以断言这一定会是一个最糟糕的金融机构。

就中国金融机构目前的服务和经营模式而论，最紧迫的并不是马上就采用何种先进技术，而是要考虑如何从改善服务及管理流程入手，系统解决金融消费者在金融机构门外就可获得满意金融服务的问题。这是金融科技应用发展到今天对所有金融机构提出的一种客观要求。

在中国金融机构提升自身技术应用水平过程中，首先就要提升客户的体验。金融机构要清楚地意识到技术应用必然带来渠道变革、场景变革以及服务模式变革，一方面要优化自身连接客户的App、API（应用程序编程接口）平台，另一方面致力打造能满足客户交易和消费的各种服务“场景”，牢记任何不能与嵌入自身产品和服务的“场景”相连接的技术应用，说到底都是自娱自乐、自欺欺人。因此有人说，未来的银行服务应嵌入到生活的方方面面，这是银行4.0版。

技术应用给金融机构带来前所未有机会的同时，也会给金融机构带来前所未有的风险，数字化的风险同步发生，围绕着产品线、交易线、服务线的延长，金融机构所有风险控制线也必须同步内嵌，要利用大数据、图像识别、声音识别、NFC等技术，画好客户财富图谱、金融消费图谱、信用风险图谱，多维度地洞察客户需求，适时设计满足个性需要产品，以利于实施精准营销及精准风险控制。

我国金融机构应如何应用金融科技？

真正弄清有关技术的专业内涵和相互联系，这是中国金融机构推进有关技术应用中要准确把握的一个重要问题。现在可用于金融机构的技术已包括移动互联网、大数据、云计算、人工智能、生物科技、区块链、物联网等，这些技术并不是互相孤立的，有些更是互为条件。如云计算一定离不开大数据，人工智能也离不开大数据和云计算，区块链也必然与大数据产生联系，区块链强调信息封闭，大数据则寻求信息开放等。

金融机构不可因对某些技术概念的表面理解或片面理解，使自己陷入一种孤芳自赏的境地。比如很多人都在说我国的金融机构具备大数据的优势，天然地具备应用云计算、人工智能的优势，其实数据量大并不等于大数据，一些拥有大量数据的金融机构在大数据应用上仍处在较低的水平，而人工智能会用到大数据，有时更会用到小数据。

品牌专家马丁•林斯壮在《小数据：发掘大趋势的微小线索》一书里描述了他对77个国家大约2000个家庭的观察，得出人们生活方式的诸多细节与线索。他认为，所谓小数据可以用来解释大数据所揭示信息的成因，大数据是在寻找相关性，小数据则是在找出因果关系。而就在我们还在关注大数据之时，其实早已有人把注意力转移到了块数据上，块数据是大数据发展的高级形式，如同一个计算机的主板，块数据建立起一个开放、共享、连接的数据基地，各个行业和领域的数据就是一个个可插拔的板卡，它们融合并集成到主板上。

而一些技术的应用又存在一定的内在逻辑要求，如数字化能力应该优先于人工智能。调查发现，在人工智能应用方面领先的行业，如高科技、电信和汽车等，也是数字化程度最高的行业。同样，所有早期应用人工智能技术的企业都已在包括云基础架构和大数据的数字化能力方面进行了投资。

同时还必须看到，我们在一些技术领域与国外强国比，无论从人才数量上，还是从技术的基础层上，仍不占据优势。比如目前BAT所拥有的数据中心服务器数量之和，还不及美国亚马逊一家公司的一半，亚马逊AWS是全球最大的云计算厂商。故在确定有关技术在金融服务及管理的应用中，既要立足于赶超，更要着眼于促成相关技术产生最大的协同效应。

在具体的金融技术应用过程中，中国的金融机构应在利用相关技术突破服务盲点上下大功夫。如供应链金融服务一直是国内银行服务的薄弱环节，原因是银行对有关货品、资金动态信息掌控严重滞后。现在，国内有银行与物联网专业机构合作，对仓储货物可在线上“一站式”完成借款、提款、还款、质押、解押等全部流程，实现7×24小时随借随还，全流程最快仅需两分钟，极大方便了企业融资。这种技术应用描绘了未来可以在供应链金融后端实现动产质押的前景——随货品运输实时监控的“感知箱”，随处可放的小型感知定位工具“感知卡”，可以以租代售甚至完全赠送的“感知托盘”，这些感知元件将嵌入在供应链金融甚至生产中的各个环节，为企业融资提供增信支持。

在国外，已有银行将生物识别技术和人工智能等一系列先进技术进行整合，摆脱了传统银行业务需填写繁杂表格等冗长的流程，完全实现无纸化、无需客户签字确认、无需前往银行办理任何手续的远程开户，为客户提供颠覆性的银行体验，如新加坡发展银行去年推出的Digibank。中国的出入境现已实现了人员影像控制，金融监管机构应视相关技术的发展，如影像识别、生物特征识别等，逐步放开网上开户限制，以进一步提升中国金融机构的线上服务水平。

在各项技术在金融领域的应用过程中，还应注意克服“技术万能论”。不要说一些技术本身发展还有一定的局限性，比如人工智能，说其完全可替代人类的程度就显得过于夸张了。智能金融不等于智慧金融，再先进的技术也是源于人类的智慧，先进的金融技术与先进的人类服务智慧结合才能创造出更高级的金融服务。

（作者系某国有银行香港分行副行长，曾在香港及内地创建多家产险、寿险公司并任董事长、总裁。）

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《中国经济周刊》2017年第50期封面