中國金融科技價值研究報告

1、w w w . i r e sea r ch. com. cn中國金融科技價值研究報告概念定義來源：定義參考中國人民銀行金融科技（Fintech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021）、金融穩(wěn)定理事會（FSB），艾瑞研究院自主研究及繪制。金融科技定義：金融科技主要指運用前沿科技成果（如：人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等）改造或 創(chuàng)新金融產(chǎn)品、經(jīng)營模式、業(yè)務流程，以及推動金融發(fā)展提質(zhì)增效的一類技術(shù)。金融科技公司定義：將金融科技應用于自身金融業(yè)務（且該公司只經(jīng)營金融業(yè)務）或?qū)ν夂献鞯囊活惞?。金融科技服務商定義：通過企業(yè)自身技術(shù)能力，對金融機構(gòu)或金融科技公司進行技術(shù)輸出或合作（且不僅服務于金融機

2、構(gòu) 及金融科技公司）的一類技術(shù)公司。2報告摘要來源：研究院自主研究及繪制。趨勢建議金融科技發(fā)展 與價值行業(yè)分析經(jīng)歷了“IT電子化互聯(lián)網(wǎng)金融金融科技”的發(fā)展階段，金融科技的概念逐漸明晰，且逐漸成為了推進金融業(yè) 務創(chuàng)新發(fā)展的主要力量；幾年來，監(jiān)管陸續(xù)出臺“科技+金融”政策導向性文件，肯定了金融科技的同時為建立健全金融科技監(jiān)管制度與 市場秩序做出了卓越貢獻，2019年8月金融科技三年發(fā)展規(guī)劃的落地更是為金融科技發(fā)展做出了頂層規(guī)劃與 指導建議；一大批互金企業(yè)重點發(fā)展金融科技的同時，傳統(tǒng)金融機構(gòu)也逐漸意識到了科技的重要性，頭部機構(gòu)紛紛加大金融 科技資金投入，金融科技的戰(zhàn)略地位得到顯著提升。3金融科技企業(yè)

3、推動了技術(shù)的發(fā)展，為加速金融科技的價值變現(xiàn)，中國企業(yè)正在增強科技自主創(chuàng)新發(fā)展的力量，如 積極進行開源生態(tài)建設，通過聯(lián)邦學習等技術(shù)解決數(shù)據(jù)孤島難題進而推動AI落地；金融科技已經(jīng)滲透到金融業(yè)務各領(lǐng)域，以借貸、理財、保險、支付等為代表的金融典型領(lǐng)域在快速發(fā)展的同時仍 面臨各類業(yè)務問題，金融科技在各業(yè)務領(lǐng)域中的創(chuàng)新與應用使業(yè)務痛點得到了不同程度上的解決。在全球經(jīng)濟增 速放緩、中國經(jīng)濟進入新常態(tài)的宏觀背景下，金融科技可以幫助提供更優(yōu)質(zhì)的金融服務能力、簡化金融業(yè)務流程、 降低金融服務成本的同時提升金融服務效率，不斷驅(qū)動業(yè)務發(fā)展；基于金融科技在不同業(yè)務中的創(chuàng)新應用以及對業(yè)務痛點的解決，金融科技在金融業(yè)務中的

4、價值主要體現(xiàn)在獲客效 率的提升、風控效果的提高、產(chǎn)品設計的精細化與差異化、成本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、更高效的多方業(yè)務協(xié)作。國內(nèi)監(jiān)管科技尚處初級發(fā)展階段，但在政策的鼓勵和監(jiān)管升級需求的雙重推動下，監(jiān)管科技的藍海市場逐漸涌現(xiàn)；直銷銀行、智慧銀行、互聯(lián)網(wǎng)銀行、虛擬銀行、開放銀行等概念頻現(xiàn)，銀行業(yè)正在逐步走向數(shù)字化、開放化的新 格局；區(qū)塊鏈政策向好將帶動金融機構(gòu)區(qū)塊鏈技術(shù)投入增長，預計至2022年金融機構(gòu)區(qū)塊鏈投入將達90.4億元，其中 銀行占比遙遙領(lǐng)先；RPA市場被廣泛看好，金融機構(gòu)RPA資金投入力度將逐漸增加，預計至2022年將達42.5億元；企業(yè)在過度關(guān)注金融科技技術(shù)發(fā)展的同時，更需重視技術(shù)的業(yè)務落地、關(guān)

5、注金融科技為企業(yè)帶來的實際價值，培 養(yǎng)具備“業(yè)務思維”的技術(shù)型人才，以降低試錯成本并提高技術(shù)產(chǎn)生的價值。4金融科技行業(yè)概述1金融科技發(fā)展與價值分析2典型企業(yè)案例介紹3發(fā)展趨勢及建議4中國金融科技發(fā)展脈絡科技從后臺支持的位置走 向前端，后第一批P2P企 業(yè)出現(xiàn)，純線上化金融業(yè) 務得到發(fā)展，科技終于真 正滲透到金融最核心的業(yè) 務中，成為部分金融機構(gòu) 創(chuàng)收的重要因素第三方移動支付嶄露頭角， 余額寶橫空出世，傳統(tǒng)金融行業(yè)受到?jīng)_擊，各機構(gòu) 開始進行大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)化布局，P2P、互聯(lián)網(wǎng)保險、互聯(lián)網(wǎng)理財?shù)纫幌盗行屡d科技在金融業(yè)務的主要應 用領(lǐng)域為IT系統(tǒng)構(gòu)建、獲 客和風控金融科技概念進入中國， 受到監(jiān)管、行業(yè)

6、和用戶的 普遍關(guān)注，以技術(shù)輸出為 核心業(yè)務的企業(yè)涌現(xiàn)，但 普遍處于初創(chuàng)期金融業(yè)務快速興起和發(fā)展。 適逢互金行業(yè)亂象頻生，監(jiān)管收緊，很多互金公司 開始標榜金融科技公司， 但事實上多數(shù)企業(yè)的科技 屬性還非常弱，金融科技 只浮于概念互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)字技術(shù)出現(xiàn)， 傳統(tǒng)金融機構(gòu)受到提高工 作效率等需求推動，開始 通過傳統(tǒng)IT軟硬件實現(xiàn)辦 公自動化、電子化，以實 現(xiàn)業(yè)務升級IT電子化互聯(lián)網(wǎng)金融金融科技，技術(shù)在業(yè)務中的滲透逐步 深入中國金融與技術(shù)的融合開始于20世紀80年代，而金融科技（FinTech）的概念在2015年進入中國。早期的技術(shù)應用是金融 業(yè)務的IT基礎(chǔ)設施，電子化工具為主。后隨著第三方支付、P2P網(wǎng)

7、貸等一系列互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務的快速發(fā)展，技術(shù)逐漸從后 臺的位置轉(zhuǎn)移到了前端，滲透到了金融的核心業(yè)務領(lǐng)域。2016年起，伴隨著金融科技概念興起和監(jiān)管的收緊，行業(yè)開始重 新審視科技的重要性，以技術(shù)輸出為核心業(yè)務的企業(yè)開始出現(xiàn)，此外，金融科技對于金融業(yè)務的意義也更加重要，以消費 金融為例，2018年以來，在監(jiān)管愈加收緊背景下，多數(shù)互金公司轉(zhuǎn)型助貸，通過金融科技為銀行、信托、消金公司等金融 機構(gòu)提供獲客、風控、反欺詐等技術(shù)輸出服務。中國金融科技發(fā)展歷程2004年以前2004-2012年2013-2015年2016-2018年2018年以后大數(shù)據(jù)、云計算、人工智 能等技術(shù)快速發(fā)展，行業(yè) 對技術(shù)的理解愈加深入

8、， 技術(shù)輸出型金融科技企業(yè) 價值快速上升，新進入者 也不斷增加互金企業(yè)科技屬性增強， 不僅將金融科技深度應用于 獲客、風控、貸后管理、客 戶服務等環(huán)節(jié)，部分公司 也開始探索純技術(shù)輸出。技術(shù)作為業(yè)務基礎(chǔ)設施，未能進入核心領(lǐng)域科技從后臺支持的位置走向前端，并進入金融業(yè)務核心環(huán)節(jié)概念逐漸明晰，金融科技成為業(yè)務發(fā)展核心力量，甚至發(fā)展成 為企業(yè)主營業(yè)務，并且在業(yè)務中的應用與滲透逐漸加深。IT電子化互聯(lián)網(wǎng)金融金融科技來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。5中國金融科技政策環(huán)境1993年深圳科技局首次提出“科技金融”概念2014年1月2015年1月2015年7月2017年5月央行成立金融科技委員會2019年8月2

9、017年7月科技與金融開始走向融合在大力培育和發(fā)展服務科技創(chuàng)新的金融組織體系、進一步深化科技和金融結(jié)合試點等七個方面提出了部署和要求旨在加強金融科技工作的研究規(guī)劃和統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，切實做好金融科技 發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)模與政策指引金融科技三年發(fā)展規(guī)劃確立了金融科技發(fā)展的指導思想、基本原則、發(fā)展目標、重點任務 及保證措施，全視角統(tǒng)籌金融科技的未來發(fā)展新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃將智能金融發(fā)展上升到國家戰(zhàn)略高度關(guān)于促進互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導意見鼓勵新興金融業(yè)務與服務業(yè)態(tài)創(chuàng)新，提出“分類指導”的監(jiān)管思路，健全純線上金融業(yè)務的監(jiān)管制度與市場秩序關(guān)于大力推進體制機制創(chuàng)新，扎實做好科技金融 服務的意見關(guān)于推動移動金融技術(shù)創(chuàng)新

10、健康發(fā)展的指導意 見來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。6推動科技金融的底層基礎(chǔ)環(huán)境建設，推動科技金融在各領(lǐng)域的應用金融科技創(chuàng)新助力金融高質(zhì)量發(fā)展的價值已被充分肯定在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命背景下，科技與金融業(yè)務的結(jié)合也越來越廣泛與深入，科技助力金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的態(tài)勢顯 著。監(jiān)管部門循序漸進地出臺一系列“科技+金融”的政策導向性文件，建立健全金融科技的監(jiān)管制度與市場秩序，2019 年下旬，金融科技未來三年發(fā)展規(guī)劃落地，從創(chuàng)新金融產(chǎn)品、經(jīng)營模式及業(yè)務流程等方面進一步肯定了金融科技的價值， 并提出了一系列金融科技發(fā)展的頂層規(guī)劃與指導建議，為金融科技的發(fā)展提供更高效、全面的保障。中國金融科技政策沿革71

11、0%18%30%50%45%36%28%28%25%12%9%9%201820172016200億元200億元以上金融科技企業(yè)估值變化企業(yè)平均估值水平上升在技術(shù)密集、人才密集和數(shù)據(jù)密集的金融科技領(lǐng)域，整體實力較強的企業(yè)會更受資本青睞，從我國金融科技企業(yè)的估值 分布也可看出，200億以上的高估值金融科技企業(yè)數(shù)量占比較以往有所提升，而估值低于10億的企業(yè)數(shù)量占比近三年有 所減少。此外，從金融科技企業(yè)的平均估值水平來看，2018年一家金融科技企業(yè)的平均估值較2017年提升了18億左右， 增長率達25%，這表明在資本偏謹慎的大環(huán)境下，金融科技領(lǐng)域的投資市場熱度仍在上升。10億元1000 元/人行業(yè)整體

12、獲客成本正在快速提升政策約束市場趨于理性 授信門檻提升存量用戶競爭激烈， 新客獲取難度變大010009008007006005004003002001002014Q12014Q22014Q32014Q42015Q12015Q22015Q32015Q42016Q12016Q22016Q32016Q42017Q12017Q22017Q32017Q42018Q12018Q22018Q32018Q42019Q12019Q22019Q3在政策短期強驅(qū)動下，2018年信用卡逾期情況得到 緩解，但整體信用卡逾期未償還資金規(guī)模仍呈上升 趨勢，這表明行業(yè)內(nèi)逾期風險未得到有效控制。2014Q1-2019Q3中國信

13、用卡逾期半年未償信貸資金規(guī)模（單位：億元）保 險企 業(yè) 融 資消 費 金 融理財支 付創(chuàng)新與應用價值分析來源：中國人民銀行，專家訪談，艾瑞研究院自助研究及繪制。20金融科技對消費金融的創(chuàng)新與應用金融科技助力消費金融全生命周期風險管理模式落地面對新用戶獲客成本暴漲，用戶逾期風險提升等問題，消費金融從業(yè)機構(gòu)亟需運用金融科技提升自身的全流程風控能力和 老客戶運營能力。在用戶數(shù)據(jù)的串聯(lián)下，消費金融從業(yè)機構(gòu)通過研發(fā)大數(shù)據(jù)分析、生物識別、深度學習等技術(shù)可以實現(xiàn)消 費金融業(yè)務的全生命周期風險管理模式，從而有效提升風控效果、降低逾期風險并提高老用戶的復貸率。貸前+ Fintech貸后+ Fintech貸中+

14、Fintech信貸審核催收消費金融業(yè)務結(jié)束提交申請還款用戶追蹤反欺詐違約風險識別放款信用行為跟蹤基于人工智能 的催收體系個人信息校驗央行征信 百行征信 芝麻信用分 運營商數(shù)據(jù)生物識別活體檢測 人臉識別 指紋識別組 合 策 略 推 動用戶畫像文本分析行為特征分析 規(guī)則模型識別 關(guān)聯(lián)分析風險識別自動識別虛假交易 自動阻止惡意套現(xiàn)合理滿足個人信貸需求 保證風險與收益相匹配智能客服 催收策略 網(wǎng)上法庭智能催收提高老用戶 復貸率會員體系 獎勵機制 精準營銷貸中監(jiān)測貸中動態(tài)復盤 追溯資金流向確定特定場景用戶 畫像催收記錄的實時反 饋數(shù)據(jù)隱私保護輿論環(huán)境分析預警消費金融全生命周期風險管理模式到共債風險識別

15、期智能運營保 險企 業(yè) 融 資消 費 金 融理財支 付創(chuàng)新與應用價值分析來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。21理財業(yè)務發(fā)展痛點對專業(yè)理財顧問的強烈需求VS智能服務覆蓋率與精準度雙低隨著居民財富的不斷積累、大眾理財意識的逐漸覺醒，國人對于理財?shù)男枨笠踩找鎻娏?，但專業(yè)理財知識的匱乏使用戶無 法獲得最適合的服務，理財用戶對專業(yè)化理財顧問服務的需求逐漸凸顯。通過技術(shù)拓寬理財服務邊界、降低單客服務成本 是解決傳統(tǒng)理財顧問無法覆蓋所有大眾富裕人群問題的有效手段，但是，受數(shù)據(jù)孤島、技術(shù)發(fā)展等各方面因素的限制，目 前專業(yè)化理財服務的供需矛盾是當前理財服務行業(yè)主要問題之一，調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，理財用戶對于專業(yè)化智能理財

16、服務的需 求度高達79%，但實際上這一服務的覆蓋度還不足三成，且提供服務的質(zhì)量也多數(shù)無法滿足用戶需求。VS專業(yè)化智能理財 服務需求度79%理財產(chǎn)品智能 推薦覆蓋率29%理財產(chǎn)品智能 推薦精準度22%專業(yè)化理財服務供需發(fā)展矛盾矛盾：對專業(yè)化理財服務的需求強烈理財產(chǎn)品智能推薦服務覆蓋率和 精準度“雙低”用戶產(chǎn)生對專業(yè)化理財顧問的需求技術(shù)手段可拓寬理財服務邊界、降低單客服務成本，并提高客觀公正度受數(shù)據(jù)、技術(shù)發(fā)展掣肘，專業(yè)化理財服務理財產(chǎn)品智能推薦覆蓋率與精準度“雙低“大眾理財意識 覺醒居民財富 積累自身理財經(jīng)驗 不足傳統(tǒng)理財顧問人力不足，無法觸達所有人理財產(chǎn)品的銷售大多為利益導向保 險 企 業(yè) 融

17、資消 費 金 融理財支 付創(chuàng)新與應用價值分析來源：于2019年5月通過iClick社區(qū)調(diào)研獲得， N=1794，艾瑞研究院自主研究及繪制。22金融科技對理財業(yè)務的創(chuàng)新與應用智能理財更深層次地挖掘用戶潛力，讓投顧服務逐漸走向大眾目前中國在智能投顧方面的落地程度相對落后于美國，由于投顧業(yè)務的個性化需求較高，深度的咨詢業(yè)務仍需要依靠專業(yè)的投資顧問。算法模型的強化、知識圖譜的構(gòu)建等成為智能投顧突破的關(guān)鍵。智能營銷方面的落地情況相對較好，得益于銀行的用戶數(shù)據(jù)積累，以及與互聯(lián)網(wǎng)公司等多方數(shù)據(jù)的合作，實現(xiàn)用戶的深度 分析進而讓理財產(chǎn)品得到精準化推薦，通過數(shù)據(jù)分析促活沉睡用戶，最大化挖掘用戶購買理財產(chǎn)品的潛力

18、。智能營銷智能投顧銀行理財主要面向銀行已有客戶，為 基金等理財產(chǎn)品提供銷售渠道。通過 每個用戶的不同標簽及定位，分析用 戶需求，形成“千人千面”的個性化 智能推薦、深度挖掘客戶價值，促活 沉睡客戶。注釋：以銀行理財為業(yè)務場景展開分析。理財產(chǎn)品 A款理財產(chǎn)品 B款Step 1：對客戶進行風險偏好評測Step 2：根據(jù)客戶風險偏好，進行 理財產(chǎn)品推薦金融科技對理財業(yè)務的創(chuàng)新與應用（ 銀行理財為例 ）+用戶主觀填寫 大數(shù)據(jù)風險偏好分析客服是否 可以回答用戶問題輸出答案根據(jù)用戶需求及客戶類 別，接入不同客服是否智能客服業(yè)務邏輯用戶可通過智能 客服對推薦產(chǎn)品 進行進一步了解根據(jù)風險評測 結(jié)果，部分流 程

19、化問題可利 用智能客服與 用戶進行交互理財產(chǎn)品 A款理財產(chǎn)品 B款理財產(chǎn)品 C款選擇保 險企 業(yè) 融 資消 費 金 融理財支 付創(chuàng)新與應用價值分析來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。231722220235242833095936581201320142015201620172018原保費收入（億元）費用率賠付率保險業(yè)務發(fā)展痛點注釋：按市場占有率劃分：大型險企5%， 中型險企1-5%， 小型險企1%；賠付率=賠付金額/凈收入，費用率=費用/凈收入。矛盾：保險行業(yè)高速增長的同時保險公司綜合成本率超高37%43%49%60%59%60%大型險企中型險企小型險企97%102%109%產(chǎn)品同質(zhì)化、產(chǎn)品定價

20、能力差等原因?qū)е戮C合成本率飆高作為市場經(jīng)濟條件下風險管理基本手段，保險業(yè)的良性發(fā)展對于穩(wěn)定社會秩序、助力社會進步具有至關(guān)重要的意義。我國 保險行業(yè)2012年到2018年保費收入實現(xiàn)高速增長，復合增長率達17.2%，但是，隨著監(jiān)管的逐漸收緊和行業(yè)競爭激烈程 度的增加，保險公司的綜合成本率也越來越高，2017年，全國大型財產(chǎn)險企的綜合成本率高達97%，企業(yè)數(shù)量上占據(jù)絕對 優(yōu)勢的中小型財產(chǎn)險企的這一指標甚至超過了100%，這意味著大部分財產(chǎn)險企業(yè)都處于入不敷出的狀態(tài)。而造成這一結(jié) 果的主要原因包括企業(yè)“價格戰(zhàn)”激烈、定價能力差、道德風險問題等。此外，當前民眾的保險意識還未完全覺醒，一方 面是由于傳統(tǒng)

21、保險代理機制未給用戶帶來正面影響，另一方面，保險條款動輒幾十頁的文字說明晦澀難懂，使得保險知識 的用戶教育始終未能很好的普及。2013-2018年中國保險原保費收入2017年財產(chǎn)險公司綜合成本率38017VSCAGR：17.2%綜合成本率保 險 行 業(yè) 現(xiàn) 存 主 要 問 題綜合成本率高的 主要原因產(chǎn)品同質(zhì)化，“價 格戰(zhàn)”激烈精算能力低，產(chǎn)品 定價能力差風控水平低，道德風險問題頻出用戶教育未普及， 業(yè)務拓展難度大保 險企 業(yè) 融 資消 費 金 融理財支 付創(chuàng)新與應用價值分析來源：銀保監(jiān)會，麥肯錫咨詢，艾瑞研究院自主研究及繪制。24金融科技對保險業(yè)務的創(chuàng)新與應用推進全域數(shù)字化建設，驅(qū)動保險業(yè)務智

22、能化落地金融科技對保險業(yè)務的應用主要體現(xiàn)在以云計算與大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建全域數(shù)字化的業(yè)務場景，進而實現(xiàn)從保險產(chǎn)品設計、 銷售到售后服務的全流程智能化改造。區(qū)塊鏈目前僅處于探索階段，缺乏剛需場景，我們認為隨著區(qū)塊鏈金融基礎(chǔ)設施的 逐漸完善，區(qū)塊鏈在保險業(yè)務中的應用將會逐漸增加。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展將會加強保險全域數(shù)字化的構(gòu)建，讓數(shù)據(jù)更好地助力 保險科技落地。來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。全域數(shù)字化下的保險科技應用產(chǎn)品設計銷售理賠投保成保避險移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)積累用戶性別、年齡、健康情況、消費習慣 云計算與大數(shù)據(jù)平臺物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集場景智能家居設備、可穿戴設備、車聯(lián)網(wǎng)、倉儲監(jiān)控設備 大數(shù)據(jù)投保評估售后服務

23、 智能客服差異化產(chǎn)品設計用于產(chǎn)品設計、定價等， 一定程度上改變產(chǎn)品同質(zhì) 化問題。智能營銷實現(xiàn)客戶群精準定位、 投放、提高獲客轉(zhuǎn)化。風險提前預警場景舉例：倉促被盜預警、 家庭；煤氣泄漏報警等風險 防控智能理賠機構(gòu)數(shù)據(jù)打通、線上理賠、 不受時間地點限制，效率 提高保 險企 業(yè) 融 資消 費 金 融理財支 付創(chuàng)新與應用價值分析25支付業(yè)務發(fā)展痛點交易規(guī)模、用戶體驗等發(fā)展良好，但支付安全隱患仍然存在得益于互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展和國人消費習慣的逐步變化，第三方移動支付自2013年以來得到飛速發(fā)展，交易規(guī)模從1.2 萬億元上升至2018年的190.5萬億元，基本形成了以支付寶、財付通兩大巨頭壟斷的市場格局。

24、但是，伴隨著用戶量的快 速增長和支付習慣的逐漸養(yǎng)成，支付領(lǐng)域的安全問題也在不斷增加。2018年，中國金融支付領(lǐng)域安全事件頻出，涉及到終 端安全、應用安全、數(shù)據(jù)安全等方方面面，頻頻出現(xiàn)的支付安全事件向支付行業(yè)發(fā)起了新的挑戰(zhàn)。支付作為與居民消費、 生活息息相關(guān)的最重要的環(huán)節(jié)，其對資金安全的良好把控、用戶數(shù)據(jù)的嚴格保護都至關(guān)重要，金融數(shù)據(jù)的泄露、篡改可能 造成系統(tǒng)性金融風險。注釋：PCI DSS，指企業(yè)遵守/完全符合第三方支付行業(yè)數(shù)據(jù)安全標準的比例，企業(yè)遵守PCI DSS有助于保護支付系統(tǒng)免受持卡人數(shù)據(jù)的泄露和盜竊。37.1%企 業(yè) 融 資消 費 金 融2013-2018年中國第三方移動支付交易規(guī)模

25、（單位：萬億元）問題：第三方支付行業(yè)快速發(fā)展的同時支付安全隱患逐漸凸顯理財1.26.012.258.8120.3190.52018年中國金融支付領(lǐng)域典型安全事件2018年1月，透明膠帶+導電筆破解終端安全指紋解鎖并用于支付保險支 付201320.0%20142015201620172013-2017年全球PCI DSS48.4%55.4%20182017年首降52.5%2018年初，支付寶、微信相繼被爆應用安全存在克隆漏洞2018年8月，網(wǎng)友被通過“短信嗅探技術(shù)”盜刷支付寶、京東及關(guān)聯(lián)銀行卡數(shù)據(jù)安全2018年10月，全國多地發(fā)生蘋果用戶支付寶賬戶被盜刷事件2018年7月，利用POS機非接支付完

26、其他成盜刷的測試視頻刷爆網(wǎng)絡20132014201520162017創(chuàng)新與應用價值分析來源：Verizon 2018 年支付安全報告，移動支付網(wǎng)，艾瑞研究院自主研究及繪制。26金融科技對支付業(yè)務的創(chuàng)新與應用支付 + Fintech監(jiān)管方支付機構(gòu)斷直連監(jiān)管沙盒大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡 安全分析智能風險識別區(qū)塊鏈生物識別大數(shù)據(jù)采集大數(shù)據(jù)分析實體畫像 違規(guī)取證威脅預警 溯源定位網(wǎng)絡威脅風險的智能性、可視化、 自動化安全分析與處置終端指紋日志終端用戶行為日志 用戶身份權(quán)限日志網(wǎng)絡設備日志應用業(yè)務日志安全設備日志支付機構(gòu)通過指紋識別、人臉識別、聲紋識別等生物識別 技術(shù)，增加了支付賬戶被盜用的難度，保障了支付安全性支付

27、機構(gòu)利用區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)了支付信息的可追溯、可驗 證，進一步保障了支付安全性支付機構(gòu)利用智能算法制定反欺詐場景模型與規(guī)則、賬戶 洗錢特征模型、智能風險監(jiān)測模型和異常行為安全基線， 減少支付欺詐、洗錢等違法行為的發(fā)生網(wǎng)聯(lián)采用分布式云系統(tǒng)對支付業(yè)務進行穿透式監(jiān)管，并應 用大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)對海量支付數(shù)據(jù)進行深度智能化 監(jiān)管分析決策，有效保障了我國支付業(yè)務的安全性在可控范圍內(nèi)發(fā)現(xiàn)并降低潛在風險 促進金融支付創(chuàng)新的不斷健全保 險企 業(yè) 融 資消 費 金 融理財支 付監(jiān)管與支付機構(gòu)通過金融科技有效緩解支付安全風險作為支付業(yè)務的參與主體，監(jiān)管方與支付機構(gòu)通過大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能和區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)，對支

28、付安全進行了多重保障，降低了支付欺詐、洗錢、賬戶被盜用等支付犯罪行為的發(fā)生概率，從而有效緩解了支付業(yè)務的安全風險。金融科技助力支付安全創(chuàng)新與應用價值分析來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。27精準捕捉用戶畫像、深度挖掘用戶需求傳統(tǒng)金融的營銷獲客主要通過線下鋪陳式地推和線上海量式廣告投放的方式進行，伴隨著金融業(yè)務的互聯(lián)網(wǎng)化進程，其線 上獲客的比重不斷提升，但盲目的線上營銷手段并不能精準觸達目標用戶，各類機構(gòu)往往通過投放海量廣告來獲取更多的 用戶，獲客成本水漲船高。而且，大同小異的獲客方式、集中式的渠道和同質(zhì)化的內(nèi)容使得潛在用戶對各類廣告內(nèi)容基本 “免疫”，用戶轉(zhuǎn)化率愈來愈低。智能營銷可以很好的解決這

29、一問題。通過整合多方數(shù)據(jù)，從多個維度實現(xiàn)對一個用戶的 深度理解和精準化定位，洞察用戶潛在需求，并針對性的推出個性化的品牌營銷策略，精準獲取用戶的同時有效降低獲客 成本、提高獲客效率。通過多維度用戶信息，形成“千人千面”的用戶畫像，在此基礎(chǔ) 上，分析不同用戶的差異化需求，實現(xiàn)產(chǎn)品推廣的精準觸達、用 戶價值深層次挖掘及沉睡客戶喚醒基礎(chǔ)信息行為信息 興趣愛好消費信息風險判定客戶畫像智能營銷業(yè)務示意圖精準用戶畫像精準觸達喚醒沉睡用戶客戶價值挖掘智能營銷品牌創(chuàng)意：品牌定位、創(chuàng)意活動媒介投放：投放渠道選擇內(nèi)容營銷：廣告內(nèi)容設計、日常運維等個性品牌營銷外部數(shù)據(jù)獲取信貸、理財、支付 等金融行為數(shù)據(jù)消費、娛樂、

30、上網(wǎng) 等日常行為數(shù)據(jù)多方數(shù)據(jù)整合自有數(shù)據(jù)沉淀存量用戶數(shù)據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)深度挖掘精準營銷全面提升獲客效率29創(chuàng)新與應用價值分析來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。營 銷 獲 客風 險 控 制產(chǎn) 品 設 計成 本 機 構(gòu)業(yè) 務 協(xié) 作風控升級30大數(shù)據(jù)與風控模型助力風控升級風控水平的好壞直接影響公司的營業(yè)收入和社會形象。數(shù)據(jù)與技術(shù)是風控的基礎(chǔ)，在數(shù)據(jù)匹配、風險審核、風險監(jiān)測等環(huán) 節(jié)也起著至關(guān)重要的作用，在金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，數(shù)據(jù)豐富化、動態(tài)化的調(diào)動結(jié)合智能技術(shù)手段，大大提升了金融機 構(gòu)的風險控制效率。傳統(tǒng)的風控方式主要依靠人工進行身份信息的匹配與查驗，數(shù)據(jù)維度小，穩(wěn)定性低，風控效果整體較 弱。隨著智能技術(shù)

31、應用的落地，實現(xiàn)了技術(shù)驅(qū)動下的多維數(shù)據(jù)連接，數(shù)據(jù)間的動態(tài)交互使得用戶特征更加具象化，幫助機 構(gòu)精準排查潛在風險用戶。以微眾銀行為例，其搭建的有關(guān)個人經(jīng)營貸的額度評估模型，解決了對企業(yè)的風險核定，且實 現(xiàn)差異化額度策略來控制風險。此外，微眾銀行還推出了基于輿情的貸中風控平臺，輔助識別貸中用戶畫像，能夠幫助機構(gòu)更好的實現(xiàn)風險抑制。金融科技的逐漸應用智能風控的核心要素及價值分析數(shù)據(jù)維度更多、可靠性更高價值場景列舉01實現(xiàn)用戶立體化、多維度化數(shù)據(jù)掃描，降低“騙貸”等獲客風險02 信貸業(yè)務逾期預警、智能催收03識別異常登錄，降低申請反欺詐風險，實現(xiàn)交易過程反欺詐預警數(shù)據(jù)技術(shù)數(shù)據(jù)覆蓋人群少數(shù)據(jù)累計基數(shù)小數(shù)

32、據(jù)安全性低數(shù)據(jù)維度單一，靜態(tài)數(shù)據(jù)為主數(shù)據(jù)覆蓋人群范圍廣建立海量數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)安全性高數(shù)據(jù)維度豐富，動態(tài)交互線下人力投入高統(tǒng)計工具較簡易，Excel為主創(chuàng)新技術(shù)投入少，多處實驗階段知識圖譜、深度學習等智能技術(shù)應用大數(shù)據(jù)評估模型已逐漸成熟區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)已嘗試投入營 銷 獲 客風 險 控 制產(chǎn) 品 設 計成 本 機 構(gòu)業(yè) 務 協(xié) 作創(chuàng)新與應用價值分析來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。金融產(chǎn)品設計的升級金融科技讓金融產(chǎn)品設計去同質(zhì)化，更加滿足用戶需求通常保險、基金等金融產(chǎn)品的品類較為固定，同質(zhì)化嚴重，缺乏產(chǎn)品創(chuàng)新。通過移動端、物聯(lián)網(wǎng)設備等多方終端數(shù)據(jù)采集， 利用大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)實現(xiàn)用戶需求深度分析，進而在

33、一定程度上改善產(chǎn)品同質(zhì)化現(xiàn)象。該應用目前處于探索階段，保險為 主要的應用方向之一，雖無法形成“千人千面”的金融產(chǎn)品，但一方面可以通過更加精準的用戶需求設計出更加符合大眾 需求的金融產(chǎn)品，另一方面，可在一定程度上增加產(chǎn)品品類，讓金融產(chǎn)品在更加貼近用戶需求的同時，更加多樣化。31金融科技在金融產(chǎn)品設計方面的價值分析獲取數(shù)據(jù)通過自有用戶數(shù)據(jù)、第三方 合作數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多方、多維 度數(shù)據(jù)的整合。價值體現(xiàn)：01在一定程度上讓保險、基金等產(chǎn)品實現(xiàn)差異化設計，進而符合更多用戶需求，提高成交率，降低售后服務成本02 產(chǎn)品迭代需求更加精準，實現(xiàn)更優(yōu)產(chǎn)品設計。需求分析利用所整合的數(shù)據(jù)，通過大數(shù) 據(jù)與人工智能技術(shù)對用戶

34、進行 深層次的用戶分析，挖掘用戶 需求。產(chǎn)品設計在精準的用戶需求分析的基礎(chǔ) 上，一定程度上實現(xiàn)差異化產(chǎn) 品設計，同時讓產(chǎn)品更加貼合 用戶需求。產(chǎn)品迭代結(jié)合用戶反饋及最新用戶行為及 使用習慣進行大數(shù)據(jù)分析，讓產(chǎn) 品迭代方向更加精準，確保產(chǎn)品 與當下市場需求高度匹配。營 銷 獲 客風 險 控 制產(chǎn) 品 設 計成 本 機 構(gòu)業(yè) 務 協(xié) 作創(chuàng)新與應用價值分析來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。注釋：1、人工降本價值指智能客服對人工勞動力替代所節(jié)約的人力成本；2、該年的降本價值= 上一年人工客服成本 本年人工客服成本。優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)32技術(shù)催化金融企業(yè)優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)、增強版塊協(xié)同在科技飛速發(fā)展的同時，傳統(tǒng)金融機

35、構(gòu)也正在悄悄裂變，不論是直接面對客戶的業(yè)務端還是后端提供支持的職能端，都能 看到金融與科技深度融合的影子，金融科技已經(jīng)滲透到了金融業(yè)各領(lǐng)域的具體流程和環(huán)節(jié)。在此影響下，銀行、保險等傳 統(tǒng)金融機構(gòu)對于大量人力的依賴正逐漸變小，冗雜的業(yè)務流程和運作邏輯正被優(yōu)化，大量重復性、機械性的工作被技術(shù)工 具承擔或替代，與此同時，獲客效率、風控效果、業(yè)務增長等方面也受到了科技的促進作用，金融科技極大地降低了金融 業(yè)務的獲客、人力和運營等成本，技術(shù)支出在企業(yè)成本結(jié)構(gòu)中的重要性越來越強，金融企業(yè)的成本結(jié)構(gòu)正被逐步優(yōu)化、各 版塊的協(xié)同性越來越強、企業(yè)的工作效率也隨之不斷提高。以智能客服對人工客服的替代為例：在此過程

36、中，金融機構(gòu)與 企業(yè)的技術(shù)研發(fā)成本有所提升，但人力成本被大大降低。與人工客服相比，智能客服的工作速度更快、錯誤率低，可以 7*24小時不間斷服務，極大了提高了工作效率，且隨著業(yè)務量的擴大，邊際成本也在逐漸降低。金融科技對金融企業(yè)成本結(jié)構(gòu)的改變成 本 結(jié) 構(gòu) 變 化人力成本運營成本獲客成本技術(shù)成本2018-2022年中國金融機構(gòu)智能客服帶來的 人工降本價值44.1102.944.144.117.670.334.112.8 0.327.70.529.80.20.70.80.40.40.60.03 0.12018銀行（億元）2019e2020e2021e保險（億元）證券（億元）2022e基金（億元）

37、營 銷 獲 客風 險 控 制產(chǎn) 品 設 計成 本 結(jié) 構(gòu)業(yè) 務 協(xié) 作創(chuàng)新與應用價值分析來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。多方業(yè)務協(xié)作更加高效33區(qū)塊鏈通過多方組網(wǎng)聯(lián)盟鏈，讓業(yè)務協(xié)作更加高效如供應鏈金融、ABS等業(yè)務都需要多方參與并進行業(yè)務協(xié)作。由于傳統(tǒng)IT技術(shù)的數(shù)據(jù)存儲方式無法滿足各金融業(yè)務參與方 需求，所以無法構(gòu)建一套企業(yè)間的業(yè)務協(xié)作系統(tǒng)。而區(qū)塊鏈通過聯(lián)盟鏈組網(wǎng)，可構(gòu)建一套便于多方參與的鏈上業(yè)務協(xié)作系 統(tǒng)，數(shù)據(jù)可經(jīng)授權(quán)查看，智能合約等技術(shù)讓業(yè)務協(xié)作鏈上化成為可能。營 銷 獲 客風 險 控 制產(chǎn) 品 設 計成 本 機 構(gòu)業(yè) 務 協(xié) 作價值分析：區(qū)塊鏈金融業(yè)務協(xié)作平臺的應用與價值數(shù)據(jù)上鏈存儲聯(lián)盟

38、鏈業(yè)務協(xié)作系統(tǒng)“讀、寫、授權(quán)”歷史操作記錄智能合約多方共識協(xié)議監(jiān)管部門資金方企業(yè)端相關(guān)第三方機構(gòu)業(yè)務線上化，效率增加；較少人工參與降低人工成本、減少人工失誤；避免紙質(zhì)單據(jù)流轉(zhuǎn)造假風險。智能合約執(zhí)行，防止故意違約情況發(fā)生。實現(xiàn)穿透式監(jiān)管，降低監(jiān)管成本、提升監(jiān)管效率。創(chuàng)新與應用價值分析來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。34金融科技行業(yè)概述1金融科技發(fā)展與價值分析2典型企業(yè)案例介紹3發(fā)展趨勢及建議4微眾銀行35合作伙伴非銀機構(gòu)接入更豐富的金融業(yè)務銀行拓寬金融業(yè)務觸達場景銀行獲取其他參與方更多的創(chuàng)新技術(shù)貢獻參與者可以節(jié)約搭建底層平臺的成本跨領(lǐng)域生態(tài)銀行與其他參與方之間協(xié)調(diào)作業(yè)共建和諧共享、平等智能、共贏

39、的商業(yè)生態(tài)通過開放平臺引 入更多的合作伙 伴， 積極促進多 方在技術(shù)創(chuàng)新與 分享方面的互動， 繼而實現(xiàn)多領(lǐng)域 多組織不同形式 的合作。金 融 科 技 企 業(yè)技 術(shù) 服 務 商Big Data/ 大數(shù)據(jù)風控/ 差異化服務/ 大數(shù)據(jù)精準營銷Blockchain/ 機構(gòu)間對賬/ 供應鏈金融/ 仲裁鏈牽頭成立金融區(qū)塊鏈合作聯(lián)盟，聯(lián)合金鏈盟開 源工作組共同研發(fā)金融版區(qū)塊鏈底層平臺 FISCO BCOS，并完全開源；開發(fā)區(qū)塊鏈機構(gòu) 間對賬平臺；聯(lián)合研發(fā)“仲裁鏈”；參與區(qū)塊 鏈相關(guān)的國際、國家、行業(yè)與團體標準的制 定。完成多類金融云產(chǎn)品能力的整合，具備云計 算的全線交付能力，搭建起具備自主知識產(chǎn) 權(quán)的云管理

40、平臺。應用多個業(yè)務場景，實現(xiàn)業(yè)務數(shù)據(jù)的多維分析 與運用，包括全渠道的精準營銷與智能運營平 臺，提供高效的數(shù)據(jù)集成、中轉(zhuǎn)、存儲和計算 服務及豐富功能工具與數(shù)據(jù)視圖的金融級一站 式大數(shù)據(jù)平臺，基于輿情的貸中風控平臺，以 及監(jiān)管報送和反洗錢應用平臺。堅持“ABCD”技術(shù)戰(zhàn)略，引入“3O”開放銀行體系微眾銀行作為分布式商業(yè)基礎(chǔ)設施提供者，在開發(fā)完善各類金融科技基礎(chǔ)上，不僅將技術(shù)用于自身的業(yè)務產(chǎn)品，而且積極 向國內(nèi)外合作伙伴分享，通過開源代碼、免費軟件、開放接口等不同形式的合作，連接多方，共建一個平等、共享、透 明、智能、共贏的分布式商業(yè)生態(tài)圈。堅持“ABCD ”技術(shù)戰(zhàn)略，引入“3O”開放銀行體系。微眾

41、銀行“ABCD”技術(shù)戰(zhàn)略與“3O”開放銀行體系來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。開放平臺Open Platform連接開放創(chuàng)新Open Innovation構(gòu)建開源技術(shù)社區(qū)開放協(xié)作Open Collaboration賦能Artificial IntelligenceFedAI合作生態(tài)/智能服務/ 智能營銷 / 智能資管/Cloud Computing分布式銀行核心系統(tǒng) /高擴展性金融云 / API/SDK服務 /“3O”體系打造以聯(lián)邦學習為核心和特色的新一代人工 智能核心技術(shù)框架，引領(lǐng)大數(shù)據(jù)合規(guī)合作潮 流；構(gòu)建以金融服務為核心的機器人技術(shù)， 探索新一代人機交互方式與場景；打造專注 高價值產(chǎn)品的隱

42、私安全AI營銷及金融服務； 結(jié)合新型另類大數(shù)據(jù)和機器學習技術(shù)，研發(fā) 新一代AI驅(qū)動的智能資管系統(tǒng)。微眾銀行36金 融 科 技 企 業(yè)技 術(shù) 服 務 商研發(fā)全球首個工業(yè)級聯(lián)邦學習框架聯(lián)邦學習開源項目FATE（Federated AI Technology Enabler）是微眾銀行AI團隊自主研發(fā)的全球首個工業(yè)級聯(lián)邦學習框架， 旨在為聯(lián)邦學習架構(gòu)體系和各種機器學習算法的安全計算提供強有力支持，幫助社會各界在符合數(shù)據(jù)安全和政府法規(guī)前提 下，有效和協(xié)作地進行數(shù)據(jù)使用和聯(lián)合建模，同時為立法和監(jiān)管提供技術(shù)依據(jù)。作為國內(nèi)“聯(lián)邦學習”技術(shù)的首倡者和領(lǐng) 導者，微眾銀行AI團隊已于19年6月將其自研的FATE捐

43、贈給Linux Foundation。模型A模型B機器學習深度學習遷移學習加密安全計算環(huán)境FATE 分布式安全計算框架加密安全計算環(huán)境聯(lián)合跨域交互模型隱私數(shù)據(jù)不可交互加密訓練微眾銀行聯(lián)邦學習開源框架（ FATE ）介紹及落地案例分析FATE 核心功能聯(lián)邦在線模型服務 FATE-Serving聯(lián)邦建?？梢暬?FATE-Board端到端聯(lián)邦建模Pipeline FATE-Flow聯(lián)邦學習算法功能組件 FATE FederatedML分布式計算和存儲 EggRoll跨站點網(wǎng)絡通信 Federated NetworkFATE 價值體現(xiàn)打破多數(shù)行業(yè)面臨的數(shù)據(jù)割裂、數(shù)據(jù)孤島等問題；讓參與各方可以在不暴露底

44、層數(shù)據(jù)的前提下聯(lián)合建模，共同提升機器學習效果，實現(xiàn)AI協(xié)作；FATE提供了一套跨域交互信息管理方案，解決了 聯(lián)邦學習信息安全審計難的問題。來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。微眾銀行37金 融 科 技 企 業(yè)技 術(shù) 服 務 商案例介紹：聯(lián)邦學習在反洗錢中的應用通過微眾銀行聯(lián)邦學習平臺，在銀行/保險反洗錢的應用中實現(xiàn)了如下價值：銀行/保險企業(yè)：1）LR模型的AUC提升了14%，顯著減少了手工評審的工作量和難度；2）AUC隨建模數(shù)據(jù)的增加而增加， 從而提高了對數(shù)據(jù)增長的需求。隨著聯(lián)邦homo-LR的使用，每日審查案例已從1000+減少至38。多方“小數(shù)據(jù)”聯(lián)動：銀行數(shù)據(jù)+保險數(shù)據(jù)本地化反洗錢建模，工作

45、人員處理可疑案例大量減少 。微眾銀行聯(lián)邦學習反洗錢案例介紹銀行反洗錢聯(lián)盟數(shù)據(jù)集A銀行本地建模數(shù)據(jù)集B銀行本地建模數(shù)據(jù)集C銀行本地建模保險反洗錢聯(lián)盟數(shù)據(jù)集A保險本地建模數(shù)據(jù)集B保險本地建模數(shù)據(jù)集C保險本地建模銀行反洗錢 聯(lián)合模型保險反洗錢聯(lián)合模型工作人員處理的 可疑案例大量減少來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。螞蟻金服38螞蟻金服以“普、惠”作為出發(fā)點，旗下主要品牌包括支付寶、網(wǎng)商銀行、螞 蟻金融科技、螞蟻區(qū)塊鏈、螞蟻財富、芝麻信用、余額寶、螞蟻森林、花唄、 借唄，愛心捐贈等。截止2018年12月底，螞蟻金服約有11000名員工，技術(shù)崗 位員工占50%以上，高級技術(shù)專家的人數(shù)約占30%。螞蟻金服聚

46、焦“BASIC”戰(zhàn)略， 進行全球化生態(tài)建設及技術(shù)輸出，服務全球個人與企業(yè)用戶，如：螞蟻金服利 用區(qū)塊鏈技術(shù)，為中小企業(yè)提供可靠高效、快速便捷的融資服務，解決中小微 企業(yè)的融資難題。聚焦“BASIC”戰(zhàn)略，服務個人與中小企業(yè)用戶數(shù)字金融科技 整體解決方案金融智能 技術(shù)解決方案技術(shù)解決方案海量金融交易技術(shù)解決方案新一代交互 技術(shù)解決方案區(qū)塊鏈應用技術(shù)解決方案BlockchainAIBASICSecurityIoTCloud computing金融安全案例：螞蟻區(qū)塊鏈在供應鏈金融業(yè)務中的應用 中科大旗核心企業(yè)增信機構(gòu)銀行上 鏈 前上 鏈 后接入接入接入中科大旗一級二級供應商供應商至少三個月拿到貨款成

47、都冠勇只能做融資擔保單一融資擔保服務核心企業(yè)的大供應商1個10個100個客戶經(jīng)理核心企業(yè)供應商中科大旗銀行一級二級供應商供應商一秒鐘拿到貨款成都冠勇融資擔保+供應鏈金融不怕蘿卜章，服務核心企業(yè)上下游所有長為客戶提供1個10個100N個客戶經(jīng)理核心企業(yè)供應商螞蟻雙鏈通金 融 科 技 企 業(yè)來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。技 術(shù) 服 務 商拉卡拉金科39通過金融科技為金融機構(gòu)提供全流程解決方案拉卡拉金科作為拉卡拉集團旗下的金融科技平臺，自主研發(fā)了“天穹”反欺詐平臺和“鷹眼”風控引擎，已建立起完善的 線上全流程用戶信貸風控能力，并在多年信貸業(yè)務實踐中進行了成功應用和反復驗證，可用秒級速度完成對用戶的

48、風險畫 像和風險評估。拉卡拉全流程金融科技解決方案核心解決目標面臨挑戰(zhàn)工具及技術(shù)實時流失離線計算自迭代數(shù)據(jù)采集集成模型有效整合多種模型，應用于完全 自主研發(fā)的智能營銷、風險管控 AI引擎。多種特征提取框架，對若干維度 進行特征處理，有效解讀及加工 海量數(shù)據(jù)。利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在內(nèi)的全域數(shù)據(jù)， 分析長尾客戶精準畫像，實現(xiàn)下 探經(jīng)營管理。圖計算深度學習最大化利用專家經(jīng)驗，聯(lián)手機器 學習及模型自迭代，實現(xiàn)實時反 饋及調(diào)整。人機結(jié)合地域限制線上線下形式不同客戶信息流失信息缺失、不對稱導致對客戶認知的局限非面簽模式下欺詐風險的防范新產(chǎn)品形態(tài)下的客戶經(jīng)營及管理特征工程知識圖譜數(shù)據(jù)的獲取與加工信息整合的方法及能

49、力業(yè)務及風險管理的實踐經(jīng)驗擴大客戶來源提高營銷成功率額度及定價管理欺詐風險管控行為軌跡監(jiān)測客戶偏好分析償付能力預測意圖及饑渴度識別逾期預警長期償付能力預測最佳介入時點及手段貸前貸中客戶獲取客戶經(jīng)營挽回損失貸后來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。金 融 科 技 企 業(yè)技 術(shù) 服 務 商云從科技40云從科技“六大解決方案” 賦能銀行，助力科技化升級云從科技是孵化自中科院重慶研究院的人工智能高科技企業(yè)，在金融領(lǐng)域憑借“智慧鑒身解決方案、智慧識人解決方案、 智慧刷臉支付解決方案、小微企業(yè)貸解決方案（風控）、個人信貸解決方案（風控） 、數(shù)據(jù)服務解決方案（風控）”六大 解決方案賦能400多個銀行客戶、超過8.

50、8萬銀行網(wǎng)點、50余行業(yè)場景解決方案、日均人臉比對 2.16億次以上。此外，云從科技國內(nèi)首發(fā)“3D結(jié)構(gòu)光人臉識別技術(shù)”，打破蘋果公司等國外企業(yè)技術(shù)壟斷；跨鏡追蹤（ReID）商業(yè)應用技術(shù)， 一次性刷新3項世界紀錄并保持至今；人體3D重建技術(shù)，實現(xiàn)從0.1秒到0.005秒的跨越，并將世界紀錄準確率大幅提升 30%，用技術(shù)推動了金融業(yè)及社會發(fā)展。云從金融科技落地案例舉例中國農(nóng)業(yè)銀行總行采購云從科 技集成生物識別平臺，將人臉 識別技術(shù)應用于柜面、超級柜 臺、ATM機等場景進行用戶身 份核實、開卡時身份驗證以及 免攜帶銀行卡進行刷臉取款應 用，目前已應用于全國范圍內(nèi) 37個省分行，30000多臺自助 柜

51、員機，日均交易量達100萬 筆，在用戶身份核實、工作人 員審核效率、用戶交易體驗方 面得到了很大的提升。金 融 科 技 企 業(yè)技 術(shù) 服 務 商中國銀行從總行層面與云從 科技深度合作，就人工智能 技術(shù)在銀行內(nèi)各個業(yè)務渠道 進行應用。在柜面應用方面 應用到各個分支行，將人臉 識別應用與用戶身份核實， 提升柜員業(yè)務辦理效率；另 外在各個省分行也應用到自 助發(fā)卡機、手機APP方面， 以提升交易的安全性、可追 溯性與便捷性。云從科技作為國家發(fā)改委提 名的“人工智能基礎(chǔ)資源服務 平臺”建設單位之一，與中國 建設銀行各個省分行在智慧 網(wǎng)點、校園e銀行、普惠金 融、人工智能技術(shù)體驗進行 合作，在建行獲客、活

52、客、 普惠等方面提供差異化競爭 優(yōu)勢，實現(xiàn)真正的為人民服 務。交通銀行信用卡中心為提 升營銷人員業(yè)務辦理效率， 優(yōu)化內(nèi)部信用卡申請流程， 提升用戶體驗，將云從科 技人臉識別技術(shù)應用于信 用卡申請、激活等方面進 行用戶身份核驗，在用戶 申請、使用方面提供差異 化競爭。來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。京東數(shù)科41 “北斗七星”產(chǎn)品幫助中小銀行從零啟動 零售信貸，將零售信貸規(guī)模提升40%。聯(lián)名發(fā)卡業(yè)務，與15家大中型銀行合作， 累計用戶申請量超 2000萬張，效率比傳 統(tǒng)渠道高出10倍以上，在線申請核準率提 高2-3 倍?！伴_放平臺”產(chǎn)品幫助機構(gòu)與場景端企業(yè) 對接，已形成理財、票據(jù)、供應鏈金融等 多

53、條產(chǎn)品線，已入駐銀行超100 家。金融產(chǎn)品/場景 x 科技幫助機構(gòu)實現(xiàn)多樣化產(chǎn)品升級與場景建設知識圖譜神經(jīng)網(wǎng)絡行為序列生物識別關(guān)系網(wǎng)絡其他智能技術(shù)AI信用風險評分模型，設置150個子 模型，變量有90萬維以上，該模型已 經(jīng)歷10 個大版本20 多次迭代。搭建企業(yè)級區(qū)塊鏈防偽追溯平臺（JD BaaS）已有超13億條上鏈數(shù)據(jù)，700余家品牌建立合作，5萬個以上SKU接 入防偽追溯平臺，逾280萬次售后用戶訪問查詢。以技術(shù)為驅(qū)動，提供定制化服務與場景建設京東數(shù)字科技創(chuàng)立于京東集團內(nèi)部，前身為京東金融，2013年10月開始獨立運營。公司以大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、 區(qū)塊鏈等時代前沿技術(shù)為基礎(chǔ)，建立起以

54、數(shù)字化風險管理、用戶運營為核心的產(chǎn)品體系，通過深度的產(chǎn)業(yè)理解助力企業(yè)實 現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)化、數(shù)字化與智能化，降低成本、提高效率、提升用戶體驗和模式升級，旨在創(chuàng)造更加公平與普惠的社會價值。京東數(shù)科：數(shù)字科技 x 金融版圖資管科技產(chǎn)品“JT智管有方”，基于3大通用型服務模塊與4 大投資技術(shù)服務模塊的組合，幫助機構(gòu)在業(yè)務中實現(xiàn)數(shù)據(jù)應 用智能化、開發(fā)運營工程化和投資技術(shù)創(chuàng)新化，目前合作資 管機構(gòu)達13家，將指數(shù)設計及維護效率提升50%。定制化服務 x 科技基于不同需求，推出差異化服務合作伙伴先進技術(shù)探索嘗試在不同行業(yè)實現(xiàn)技術(shù)應用落地來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。金 融 科 技 企 業(yè)技 術(shù) 服 務 商42金

55、融科技行業(yè)概述1金融科技發(fā)展與價值分析2典型企業(yè)案例介紹3發(fā)展趨勢及建議4監(jiān)管科技的藍海市場政策與監(jiān)管升級需求的雙重推動下，監(jiān)管科技將迎來突破發(fā)展2017年5月，央行成立金融科技委員會，在重點關(guān)注金融科技發(fā)展的同時強調(diào)了監(jiān)管科技的重要性。之后，一系列鼓勵監(jiān) 管科技發(fā)展政策文件陸續(xù)下發(fā)，2018年8月中國證監(jiān)會監(jiān)管科技總體建設方案的印發(fā)等一系列舉措都為監(jiān)管科技在中 國的發(fā)展提供了有力的支持。與以美國、英國為代表的金融業(yè)發(fā)展成熟度高的企業(yè)相比，中國的監(jiān)管科技企業(yè)起步晚、數(shù) 量少，2013-2017年美國以外地區(qū)全球監(jiān)管科技融資企業(yè)分布中，中國還不到4%。此外，金融科技在業(yè)務中的逐漸應用讓 傳統(tǒng)的監(jiān)

56、管模式無法滿足監(jiān)管需求，監(jiān)管升級迫在眉睫。政策與需求的雙重推動下，監(jiān)管科技將成為一個爭相涌入的市場。43注釋：監(jiān)管科技融資企業(yè)分布數(shù)據(jù)截止到2017年10月17日。 來源：CBinsights，艾瑞研究院自主研究及繪制。英國, 37%印度, 10%加拿大, 9%以色列, 6%6%德國, 6%愛爾蘭,新加坡, 4%瑞士, 4%其他,19%2017.6央行印發(fā)中國金融業(yè)信息技術(shù)“十三五”發(fā)展規(guī)劃，提出要加強金 融科技和監(jiān)管科技研究與應用2017.12證監(jiān)會主席劉士余提出2018年的四個重點方向之一是大力推進科技監(jiān) 管，提升監(jiān)管智能化科技化水平2018.52018.5證監(jiān)會正式印發(fā)稽查執(zhí)法科技化建設

57、工作規(guī)劃，資本市場監(jiān)管執(zhí)法 科技化建設進入全面提升質(zhì)量和水平的新階段2018.8證監(jiān)會副主席李超表示，要加快推動資本市場數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展，大力加強科技監(jiān)管，提升監(jiān)管科技化智能化水平2018.11央行成立金融科技委員會，強化監(jiān)管科技應用實踐作為豐富金融監(jiān)管的 重要手段2017.5證監(jiān)會印發(fā)中國證監(jiān)會監(jiān)管科技總體建設方案，完成了監(jiān)管科技建 設工作的頂層設計，并進入了全面實施階段“健全系統(tǒng)性金融風險防范體系”專題協(xié)商會發(fā)言：進一步加強金融監(jiān) 管能力建設迫在眉睫，要發(fā)揮監(jiān)管科技作用，精準監(jiān)管，提高監(jiān)管人員 的技術(shù)和能力水平2017-2018年中國監(jiān)管科技相關(guān)政策2013-2017年美國以外地區(qū)全球監(jiān)管科

58、技融資企業(yè)分布中國：低于4%銀行走向開放化互聯(lián)網(wǎng)銀行、開放銀行等新型模式書寫銀行業(yè)發(fā)展新格局作為在市場經(jīng)濟中的重要主體、貨幣流通的重要媒介，商業(yè)銀行在金融體系內(nèi)始終占據(jù)最重要的位置。但是，受到經(jīng)濟形 勢低迷、監(jiān)管政策收緊、互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)沖擊等影響，銀行的利潤率持續(xù)性走低。為改善發(fā)展現(xiàn)狀、適應用戶習慣的改變、 提高自身競爭力，銀行業(yè)也在金融科技浪潮影響下探索起了新的發(fā)展模式，開啟數(shù)字化轉(zhuǎn)型：2013年，民生銀行率先成立 了直銷銀行部；近兩年，四大行、股份行、城商行、民營銀行等從業(yè)主體都在積極探索智能銀行、智慧銀行、開放銀行等 新模式。除原有銀行參與者外，大批的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也在積極布局銀行業(yè)：2014年底，中國第一家互聯(lián)網(wǎng)銀行微眾銀行開業(yè)， 其后多家互聯(lián)網(wǎng)銀行也相繼開業(yè)；2019年3月，香港金管局發(fā)放了八張?zhí)摂M銀行牌照。直銷銀行、智慧銀行、互聯(lián)網(wǎng)銀行、 虛擬銀行、開放銀行等概念，本質(zhì)都是通過先進的技術(shù)為用戶提供更便捷、更優(yōu)質(zhì)的服務，在時代的變革中，銀行業(yè)正在 逐步走向數(shù)字化、開放化的新格局。銀行新型發(fā)展模式44來源：艾瑞研究院自主研究及繪制。傳統(tǒng)銀行的 數(shù)字化探索直銷銀