官網(wǎng)整理后課件1 fintech發(fā)展現(xiàn)狀

1、FinTech內(nèi)部資料目錄1金融科技（ Fin Tech）行業(yè)概述2Fin Tech 1 . 0 與 Fin Tech 2 . 03數(shù)字化投顧主要模式分析4發(fā)展回顧5中國(guó)金融科技發(fā)展趨勢(shì)分析01Part One金融科技（FinTech）行業(yè)概述概述科技驅(qū)動(dòng)金融服務(wù)業(yè)的重構(gòu)F信int譽(yù)ech金融信息技術(shù)科技類初創(chuàng)企業(yè)及金融行業(yè)新進(jìn)入者利用各類科技手段對(duì)傳統(tǒng)金融行業(yè)所提供的產(chǎn)品及服務(wù)進(jìn)行革新，提升金融服務(wù)效率，因此可以認(rèn)為FinTech是從外向內(nèi)升級(jí)金融服務(wù)行業(yè)。概述科技驅(qū)動(dòng)金融服務(wù)業(yè)的重構(gòu)概述金融科技的迭代演進(jìn)依據(jù)基礎(chǔ)技術(shù)與金融的融合變遷來(lái)劃分FinTech的發(fā)展分為以下兩個(gè)階段：Tech1.0

2、Tech2.0概述金融科技的迭代演進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使產(chǎn)品在用戶體驗(yàn)上取得了革命性的提升，金融產(chǎn)品更是如此。利用互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)設(shè)備為客戶提供線上服務(wù)，簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)流程，優(yōu)化產(chǎn)品界面，改善用戶體驗(yàn)，這一策略在所有的金融科技行業(yè)都是適用的。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使 得產(chǎn)品不僅僅是界面變得好看，而是產(chǎn)品更加好用。除此之外，互聯(lián)網(wǎng)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使金融服務(wù)可以低成本便利的抵達(dá)用戶，為更多創(chuàng)新性服務(wù)提供基礎(chǔ)，使其得以實(shí)現(xiàn)。02Part TwoFinTech1.0與Fintech2.0Fintech1.0大數(shù)據(jù)+信息，初入分析門檻在FinTech1.0階段，大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要應(yīng)用是集中于第一和第二

3、層次，即數(shù)據(jù)架構(gòu)和信息整合；初步進(jìn)入第三層次，進(jìn)行簡(jiǎn)單的初步分析和決策。 人工建模+大數(shù)據(jù)該階段的大數(shù)據(jù)分析通常依靠人工建模分析，加之由于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析模型對(duì)于度、多形態(tài)的數(shù)據(jù)存 在不適用的情況，因此該類技術(shù)應(yīng)用僅僅是大數(shù)據(jù)分析的初級(jí)階段。 大數(shù)據(jù)架構(gòu)+信息整合建立一個(gè)收集和存儲(chǔ)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，加之信息整合和數(shù)據(jù)計(jì)算Fintech2.0大數(shù)據(jù)：度多層次的大數(shù)據(jù)分析金融是個(gè)強(qiáng)數(shù)據(jù)導(dǎo)向的行業(yè)。經(jīng)過(guò)多年的數(shù)據(jù)發(fā)展和積累，大數(shù)據(jù)的數(shù)量、分析速度與數(shù)據(jù)種類都發(fā)生著極速的變化?？纱┐髟O(shè)備、 智能家居等智能硬件的興起，再次擴(kuò)充了數(shù)據(jù)的維度，使得可獲取的數(shù)據(jù)維度擴(kuò)展到線下。目前，大數(shù)據(jù)已經(jīng)發(fā)展到公司及第三方處理分

4、析大量終端用戶數(shù)據(jù)的階段，為金融科技公司提供了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，進(jìn)而促進(jìn)了個(gè)人征信、授信、風(fēng)控以及保險(xiǎn)定價(jià)等金融領(lǐng)域的發(fā)展。Fintech2.0大數(shù)據(jù)：以信用及定價(jià)為核心的主要應(yīng)用場(chǎng)景大數(shù)據(jù)分析在借貸環(huán)節(jié)中的主要金融應(yīng)用：貸前評(píng)估：驗(yàn)真、反、授信國(guó)內(nèi)個(gè)人征信試點(diǎn)于2015年才開(kāi)始試行，具代表的是芝麻信用。阿里體系的交易數(shù)據(jù)以及螞蟻體系的金融數(shù)據(jù)形成強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐，自主研發(fā)信貸模型可用以支持銀行、小貸機(jī)構(gòu)進(jìn)行征信及授信活動(dòng)。信貸模型的訓(xùn)練需要人工智能技術(shù)作為輔助，通器學(xué)習(xí)不斷完善模型并實(shí)時(shí)校正。貸中監(jiān)測(cè)：用戶行為、市場(chǎng)情況主要是通過(guò)用戶在貸款期的行為數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題客戶并及時(shí)報(bào)警貸后反饋：還款記錄

5、、行為打分基于用戶本次貸款期間的數(shù)據(jù)，對(duì)該用戶原有信貸記錄評(píng)分進(jìn)行補(bǔ)充，提升或降低其信用額度以供后續(xù)使用Fintech2.0大數(shù)據(jù)：以信用及定價(jià)為核心的主要應(yīng)用場(chǎng)景大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)定價(jià)中應(yīng)用：車險(xiǎn)根據(jù)車主的日常行車路線、里程、行車習(xí)慣、出險(xiǎn)記錄以及車主的屬性比如年齡、職業(yè)、性別等，給出適合于該車主的車險(xiǎn)定 價(jià)。其中，車載智能硬件的發(fā)展使得行車數(shù)據(jù)的的獲得變得簡(jiǎn)單且準(zhǔn)確。運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)是近年才出現(xiàn)的險(xiǎn)種，電商的發(fā)展是必不可少的促進(jìn)因素。運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)是“小而美”的金融產(chǎn)品代表。據(jù)相關(guān)資料顯示， 其業(yè)務(wù)量近年的增長(zhǎng)超過(guò)100%極速核賠實(shí)施差異化定價(jià)、出現(xiàn)率預(yù)測(cè)實(shí)施核保Fintech2.0人工智能：智慧金融的無(wú)限

6、可能大數(shù)據(jù)、云計(jì)算及智能硬件的發(fā)展為人工智能技術(shù)提供了基礎(chǔ)保障，將人工智能拆分為：123基礎(chǔ)層人工智能技術(shù)的技術(shù)支持，各個(gè)細(xì)分技術(shù)，包括大數(shù)據(jù)的發(fā)展與FinTech相關(guān)的是機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜；自然語(yǔ)言處理技術(shù)層主要與計(jì)算智能領(lǐng)域相關(guān)，應(yīng)用示例包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、AlphaGo等應(yīng)用層Fintech2.0人工智能：智慧金融的無(wú)限可能大數(shù)據(jù)投資征信行業(yè)產(chǎn)生基礎(chǔ)技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域云計(jì)算人工智能數(shù)據(jù)分析與決策保險(xiǎn)智能硬件借貸Fintech2.0人工智能：智慧金融的無(wú)限可能智能化是FinTech重要發(fā)展方向簡(jiǎn)單來(lái)講，智能化是指用計(jì)算機(jī)代替人腦來(lái)進(jìn)行分析并作出決策。 目前，人工智能尚在發(fā)展初期，代替人腦來(lái)進(jìn)

7、行決策尚早，但至少可以做到大規(guī)模的量化、替代部分人力分析的層面。 在金融領(lǐng)域，人工智能主要有以下四類應(yīng)用：Fintech2.0人工智能自動(dòng)報(bào)告生成投行業(yè)務(wù)及證券研究業(yè)務(wù)中涉及大量的固定格式的文檔撰寫工作，如招股說(shuō)明書、研究報(bào)告及投資意向書等。 這些報(bào)告的撰寫需要初級(jí)研究員投入大量的時(shí)間及精力進(jìn)行數(shù)據(jù)整理以及文本復(fù)制粘貼的工作。而這些文檔中， 有大量?jī)?nèi)容可以利用模板生成，比如公司股權(quán)變更、會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)變更等等。利用自然語(yǔ)言處理及OCR技術(shù)可以方 便快捷的完成以上工作，并終形成文檔。所需技術(shù)：OCR（光學(xué)字符識(shí)別）針對(duì)印刷體字符，以光學(xué)的方式將紙質(zhì)文檔中的文字轉(zhuǎn)換成為黑白點(diǎn)陣的圖像文件，通過(guò)識(shí)別軟件將

8、圖像中的文字轉(zhuǎn)換成文本格式，供文字處理軟件進(jìn)一步編輯加工的技術(shù)A自然語(yǔ)言生成將計(jì)算機(jī)處理后的拆分的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成人們可以理解的自然語(yǔ)言B自然語(yǔ)言理解將人們自然語(yǔ)言消化理解，并轉(zhuǎn)化結(jié)構(gòu)使之可為計(jì)算機(jī)進(jìn)行后續(xù)處理CFintech2.0人工智能自動(dòng)報(bào)告生成Fintech2.0人工智能人工智能輔助量化交易：一直以來(lái)，量化交易都是運(yùn)用計(jì)算機(jī)來(lái)進(jìn)行輔助工作的：分析師通過(guò)編寫模型，選取一些指標(biāo)作為變量，利用機(jī)器來(lái)觀察數(shù)據(jù)分布及計(jì)算結(jié)果。也就是說(shuō)，計(jì)算機(jī)僅是進(jìn)行了簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)計(jì)算。近年來(lái)， 隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)崛起。計(jì)算機(jī)可以進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的處理、分析、擬合和預(yù)測(cè)，因此人工智能與量化交易的關(guān)系也變得

9、愈發(fā)密切。Fintech2.0人工智能人工智能輔助機(jī)器學(xué)習(xí)：由數(shù)據(jù)到模型所用數(shù)據(jù)維度有限，僅限于交易數(shù)據(jù)利用傳統(tǒng)方法建模交易策略的弊端模型可處理的變量有限， 模型的有效與否取決于所選取變量的特征和變量間的組合，而這很大程度上取決于研究員對(duì)數(shù)據(jù)的敏感程度利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合預(yù)測(cè)算法，可以依據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)和新的市場(chǎng)信息不斷演化，預(yù)測(cè)股票、債券等金融資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)及波動(dòng)間的相互關(guān)系，以此來(lái)創(chuàng)建符合預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)收益的投資組合。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)可能是個(gè)相對(duì)緩慢的過(guò)程，且該過(guò)程無(wú)法通過(guò)其他統(tǒng)計(jì)方法來(lái)提供擔(dān)保行為。機(jī)器學(xué)習(xí)雖可能適用于尋找隱藏的趨勢(shì)、 信息和關(guān)系，但在金融領(lǐng)域的應(yīng)用和效果仍存在較大不確定性。市場(chǎng)上對(duì)

10、于金融領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)仍存在一定程度的炒作Fintech2.0人工智能人工智能輔助自然語(yǔ)言處理：追蹤市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，引入更多變量為了解決由 數(shù)據(jù)推測(cè)模型的局限性將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，并從中尋找影響市場(chǎng)變動(dòng)的因素除了可以豐富模型變量外，自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)“智能投融資顧問(wèn)助手”。集合自然語(yǔ)言搜索、用戶界 面圖形化及云計(jì)算，智能助手可以將問(wèn)題與實(shí)踐關(guān)聯(lián)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，提供研究輔助、智能回答 復(fù)雜金融投融資問(wèn)題通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，引入新聞、政策以及社交媒體中的文本Fintech2.0人工智能人工智能輔助知識(shí)圖譜：降低及虛假關(guān)聯(lián)性對(duì)預(yù)測(cè)的干擾在發(fā)生時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理會(huì)失效。e.g. 2015年

11、中國(guó)公布的熔斷機(jī)制。由于人工智能系統(tǒng)內(nèi)沒(méi)有載入類似現(xiàn)較大風(fēng)險(xiǎn)。及后果，無(wú)法從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到相關(guān)模式。此時(shí)， 由人工智能決策的投資就會(huì)出虛假關(guān)聯(lián)性虛假關(guān)聯(lián)性對(duì)人工智能處理數(shù)據(jù)的影響不小于。人工智能善于發(fā)現(xiàn)變量間的相關(guān)性，而非因果性。Fintech2.0人工智能人工智能輔助知識(shí)圖譜是一種語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，根據(jù)已設(shè)計(jì)的規(guī)則及不同種類的變量連接所形成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜提供了從關(guān)聯(lián)性角度去分析問(wèn)題的能力，將規(guī)則、關(guān)系及變量通過(guò)圖譜的形式表現(xiàn)出來(lái)，進(jìn)行更深層次的信息梳理和推測(cè)以投資關(guān)系為例，知識(shí)圖譜可以將公司的股權(quán)變更沿革串聯(lián)起來(lái)，清楚展示某家PE機(jī)構(gòu)于某一年進(jìn)入某家企業(yè)、進(jìn)入價(jià)格是多少、是否

12、有對(duì)賭協(xié)議等等。這些信息可以用以判斷PE機(jī)構(gòu)進(jìn)入時(shí)的估值及公司的成長(zhǎng)節(jié)奏，同時(shí) 該圖譜還可以用來(lái)學(xué)習(xí)投資機(jī)構(gòu)的投資偏好及邏輯的發(fā)展。目前，知識(shí)圖譜并未進(jìn)行大規(guī)模的應(yīng)用。其難點(diǎn)在于如何讓行業(yè)專家承擔(dān)部分程序員的的工作，將行業(yè)邏輯等關(guān)系通過(guò)計(jì)算機(jī)建模，輸入計(jì)算機(jī)以供機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí)和驗(yàn)證?？梢?jiàn)，開(kāi)發(fā)形成簡(jiǎn)易編程的界面及系統(tǒng)是目前應(yīng)用推廣的關(guān)鍵Fintech2.0人工智能金融搜索引擎研究員在進(jìn)行研究工作時(shí)需要搜集大量的數(shù)據(jù)和信息并進(jìn)行整理和分析目前所運(yùn)用的軟件如Bloomberg、Wind等數(shù)據(jù)終端只解決了信息和數(shù)據(jù)的問(wèn)題，并沒(méi)有解決信息過(guò)載后的整理和分析問(wèn)題利用人工智能技術(shù)可以從大量噪音信息中快速找到

13、準(zhǔn)確且有價(jià)值的信息，提高研究工作效率Fintech2.0人工智能金融搜索引擎關(guān)鍵技術(shù)：高質(zhì)量的知識(shí)圖譜幫助實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)、屬性查找及聯(lián)想。除了人工智能相關(guān)技術(shù)，金融搜索引擎需要人機(jī)協(xié)作界面，方便使用者記錄、迭代和重復(fù)使用；推薦和推送系統(tǒng)則可以幫助用戶聚焦于關(guān)鍵數(shù)據(jù)和信息，省時(shí)省力的做投前發(fā)現(xiàn)和投后監(jiān)測(cè)。解決信息獲取和信息碎片問(wèn)題，復(fù)雜的查詢和邏輯判斷交給用戶來(lái)完成搜索引擎提供不同類型信息及的查詢，如脫歐對(duì)貨幣市場(chǎng)的影響；將搜集的信息切片后再進(jìn)行聚合，提供可用于對(duì)比縱覽的變量，如天使投資退出時(shí)平均收益率。對(duì)于相對(duì)復(fù)雜的查詢和邏輯判斷，搜索引擎將會(huì)提供相關(guān)的查詢結(jié) 果給用戶，讓用戶進(jìn)行復(fù)雜的過(guò)濾和篩選。

14、比如搜索人工智能產(chǎn)業(yè) 鏈的上游公司，引擎在無(wú)法準(zhǔn)確提供上游公司的信息時(shí)，將會(huì)在便 于交互的界面向用戶推薦相關(guān)信息，以供用戶進(jìn)行篩選Fintech2.0人工智能智能投顧傳統(tǒng)投資顧問(wèn)智能投顧/機(jī)器人投顧12智能投顧的目的在于提供自動(dòng)化的資產(chǎn)管理服務(wù)，為投資者提供符合其風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資建議。智能投顧平臺(tái)借助計(jì)算機(jī)和量化交易技術(shù)，為經(jīng)過(guò)問(wèn)卷評(píng)估的客戶提供量身定制的資產(chǎn)投資組合建議，提供的服務(wù)包括股票配置、債券配置、股票操作、房地產(chǎn)資產(chǎn)配置等理財(cái)顧問(wèn)是計(jì)算機(jī)人工費(fèi)用相對(duì)較低投資門檻低高素質(zhì)理財(cái)顧問(wèn)主導(dǎo)昂貴的人工費(fèi)用投資門檻高Fintech2.0區(qū)塊鏈金融產(chǎn)業(yè)的技術(shù)已來(lái)談到區(qū)塊鏈，必然先想到比特幣。從技術(shù)角

15、度來(lái)看，比特幣的系統(tǒng)包括以下三層：Fintech2.0區(qū)塊鏈金融產(chǎn)業(yè)的技術(shù)已來(lái)區(qū)塊鏈（Blockchain）一種分布式共享數(shù)據(jù)庫(kù)（數(shù)據(jù)分布式儲(chǔ)存和記錄），利用去中心化方式集體維護(hù)一本數(shù)據(jù)簿的可靠性的技 術(shù)方案。該方案要讓參與系統(tǒng)中的任意多個(gè)節(jié)點(diǎn)，通過(guò)一串使用學(xué)方法相關(guān)聯(lián)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)塊（即區(qū)塊，block），每個(gè)數(shù)據(jù)塊中都包含了一定時(shí)間內(nèi)的系統(tǒng)全部信息交流的數(shù)據(jù)，并生成數(shù)據(jù)“ 和鏈接下一個(gè)數(shù)據(jù)塊?！庇糜隍?yàn)證其信息的有效性比特幣是一種全球范圍內(nèi)可交易的電子貨幣，是目前區(qū)塊鏈技術(shù)成功的應(yīng)用。當(dāng)前銀行等機(jī)構(gòu)更多關(guān)注的也正是比特幣背后的區(qū)塊鏈技術(shù)。Fintech2.0區(qū)塊鏈以去中心化的核心的技術(shù)優(yōu)勢(shì)去中心

16、化：高效低成本解決中間成本問(wèn)題區(qū)塊鏈的信任機(jī)制基于非對(duì)稱原理，是純數(shù)學(xué)加密方法。實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中信息共享的同時(shí)，也保證了數(shù)據(jù)背后交易者個(gè)人隱私信息的安全。這使得區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的交易雙方在陌生模式下即可進(jìn)行可信 任的價(jià)值交換。同時(shí)， 在去中心化的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，價(jià)值交換的中間成本幾乎為0。因此區(qū)塊鏈技術(shù)在保證了信息安全的同時(shí)，也保證了系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)的高效及低成本。應(yīng)用場(chǎng)景：應(yīng)用于傳統(tǒng)的中心化場(chǎng)景中，替代原本由中介或中心機(jī)構(gòu)處理的交易流程。信息完備公開(kāi)透明：便于追蹤和驗(yàn)證及信息問(wèn)題區(qū)塊中包含了創(chuàng)始?jí)K以來(lái)所有的交易數(shù)據(jù)，且形成的交易記錄不可篡改或虛構(gòu)，任何網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)可以追本溯源，因此交易雙方之間的價(jià)值交換數(shù)據(jù)可以隨

17、時(shí)被追蹤和驗(yàn)證。現(xiàn)實(shí)生活中，信息和數(shù)據(jù) 在傳遞過(guò)程中經(jīng)過(guò)多次交換會(huì)出現(xiàn)失真的狀況，長(zhǎng)鏈條的傳遞過(guò)程 也給數(shù) 據(jù)建立一套不可篡改的記錄。應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)追蹤和分子提供了可乘之機(jī)。利用區(qū)塊鏈技術(shù)便可以為物品或Fintech2.0區(qū)塊鏈以去中心化的核心的技術(shù)優(yōu)勢(shì)分布式記錄編存：數(shù)據(jù)可持續(xù)性高，解決物聯(lián)網(wǎng)的核心缺陷區(qū)塊鏈中每個(gè)參與記錄和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)信息的節(jié)點(diǎn)具有相同的權(quán)利，不 存在中心節(jié)點(diǎn)，因此在受到攻擊的時(shí)候，也可以保持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)的正常 運(yùn)轉(zhuǎn)。同時(shí)，由于區(qū)塊鏈技術(shù)可以使得無(wú)需信任單個(gè)節(jié)點(diǎn)的情況下 達(dá)成整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的共識(shí)， 使得節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間具備了能動(dòng)性。此外， 分布式結(jié)構(gòu)也大大降低了傳統(tǒng)中心節(jié)點(diǎn)設(shè)備的損耗。數(shù)據(jù)的

18、可持續(xù)性及信息的安全性均得到了保證。應(yīng)用場(chǎng)景：物聯(lián)網(wǎng)、智慧交通、供應(yīng)鏈等可編程腳本：可編程“智能合約”模式有效規(guī)范市場(chǎng)秩序區(qū)塊鏈中每筆交易信息基于可編程原理，內(nèi)嵌了腳本概念，使得基于區(qū)塊鏈技術(shù)的價(jià)值交換活動(dòng)升級(jí)成為可編程“智能合約”模式。因此，在市場(chǎng)秩序不夠規(guī)范的環(huán)境下，在資產(chǎn)或價(jià)值轉(zhuǎn)移合約中引入?yún)^(qū)塊鏈的“可編程 特性”，可以規(guī)定該筆交易資金日后的用途和 方向。應(yīng)用場(chǎng)景：各類合約Fintech2.0區(qū)塊鏈應(yīng)用領(lǐng)域基于以上四個(gè)主要優(yōu)勢(shì)，憑借比特幣網(wǎng)絡(luò)的自身貨幣及價(jià)值傳播基礎(chǔ)，區(qū)塊鏈技術(shù)可自然而廣泛的運(yùn)用于金融領(lǐng)域，應(yīng)用前后差別如下：Fintech2.0區(qū)塊鏈應(yīng)用領(lǐng)域銀行作為資金的安全倉(cāng)庫(kù)和傳輸樞

19、紐，與 blockchain作為一個(gè)數(shù)字化、安全和不可篡改的分步賬簿，具備通過(guò)區(qū)鏈塊技術(shù)可以繞過(guò)傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)復(fù)雜的流程, 創(chuàng)造一個(gè)更加直接的付款流程。因此，區(qū)塊鏈技術(shù)可能會(huì)改變資金轉(zhuǎn)移業(yè)務(wù)的體系機(jī)構(gòu)。 該相似的功能。這意味著基于blockchain 的式改變可能將在未來(lái)對(duì)銀行產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。 據(jù)公開(kāi)信息，銀行和英國(guó)巴克萊銀行都已經(jīng)開(kāi)始試用區(qū)塊鏈技系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)跨境、無(wú)中介、低成易可以快速完成本，且交術(shù)，以加快結(jié)算功能。支付與轉(zhuǎn)賬銀行股票投資眾籌智能合約在股權(quán)眾籌發(fā)起初期，由項(xiàng)目發(fā)起方、眾籌平臺(tái)、領(lǐng)投人等多方共同發(fā)起眾籌智能合約，來(lái)約定各方的責(zé)任和義務(wù)。這份智能合約可以保存在區(qū)塊鏈中，由此保證合約在履

20、行過(guò)程中不被篡改，到 期后的強(qiáng)力執(zhí)行股票購(gòu)買、銷售和交易的過(guò)程存在著很大可以簡(jiǎn)化的空間。區(qū)塊鏈 技術(shù)有望實(shí)現(xiàn)整個(gè)流程的自動(dòng)化，提升效率和安全性Fintech2.0區(qū)塊鏈應(yīng)用領(lǐng)域 其他領(lǐng)域來(lái)源：MAGISTER Advisors, 逐鹿, 其他公開(kāi)資料，36氪研究Fintech2.0區(qū)塊鏈應(yīng)用領(lǐng)域 其他領(lǐng)域來(lái)源：MAGISTER Advisors, 逐鹿, 其他公開(kāi)資料，36氪研究Fintech2.0區(qū)塊鏈應(yīng)用領(lǐng)域 其他領(lǐng)域來(lái)源：MAGISTER Advisors, 逐鹿, 其他公開(kāi)資料，36氪研究03Part Three數(shù)字化投顧主要模式分析智能數(shù)據(jù)分析利用大數(shù)據(jù)的洞察力，提供數(shù)據(jù)服務(wù)智能數(shù)據(jù)

21、分析主要分為兩類：收集并處理大量數(shù)據(jù)主要是提供能搜索服務(wù)，從大量噪音信息中快速且準(zhǔn)確的找到有價(jià)值的信息，提高信息的獲取及搜索效率利用數(shù)學(xué)模型，從大量數(shù)據(jù)中分析并預(yù)測(cè)出結(jié)果通常是通器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和 知識(shí)圖譜，分析宏觀經(jīng)濟(jì)、公司業(yè)績(jī)、網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)，判斷事物之間關(guān)聯(lián)性，提供細(xì)分金融投資咨詢服務(wù)，如推薦股票、預(yù)測(cè)公司收入等智能數(shù)據(jù)分析利用大數(shù)據(jù)的洞察力，提供數(shù)據(jù)服務(wù)量化策略利用數(shù)據(jù)和模型生成投資策略，代碼即生產(chǎn)力量化投資分兩類：01目標(biāo)是提供多樣化風(fēng)險(xiǎn)特征的投資產(chǎn)品，如ETF、分級(jí)基金等02目標(biāo)是通過(guò)主動(dòng)地尋找市場(chǎng)上證券的定價(jià)偏差以實(shí)現(xiàn)超 額收益或者絕對(duì)正收益，如量化對(duì)沖基金等。本報(bào)告中的量化策略

22、投資指主動(dòng)量化投資。量化策略利用數(shù)據(jù)和模型生成投資策略，代碼即生產(chǎn)力主動(dòng)量化投資是把主動(dòng)投資的策略（投資邏輯和經(jīng)驗(yàn)等），通過(guò)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言來(lái)編寫成代碼，做為量化策略。策略將由計(jì)算機(jī)程序管理 組合、執(zhí)行交易及風(fēng)控。量化策略利用數(shù)據(jù)和模型生成投資策略，代碼即生產(chǎn)力近年來(lái)，隨著我國(guó)個(gè)人財(cái)富水平的提升，投資規(guī)模不斷擴(kuò)大、投資品種數(shù)量與日俱增，依靠投資經(jīng)理個(gè)人判斷為主的傳統(tǒng)投資面臨較大挑戰(zhàn)。越來(lái)越多投資人開(kāi)始關(guān)注量化投資。起初，由于缺乏金融工具和金融產(chǎn)品，量化對(duì)沖技術(shù)難以在國(guó)內(nèi)展開(kāi)，追溯到早的2004年僅有封閉型基金一種策略。自2010年推出股指期貨以來(lái)，我國(guó)量化對(duì)沖基金得到迅速的發(fā)展，但是與全球發(fā)展水平相

23、比，仍處于起步階段，其原因主要有三個(gè)：A缺乏構(gòu)建量化模型所需的足夠數(shù)據(jù)B資本市場(chǎng)開(kāi)放程度相對(duì)較低，監(jiān)管和政策限制較多C頂尖量化人才尚缺，且往往因產(chǎn)品種類少而缺乏實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)然而，隨著政策不斷放開(kāi)，私募納入金融監(jiān)管，更多金融產(chǎn)品將不斷推出，加之優(yōu)秀人才不斷涌入行業(yè)，預(yù)計(jì)量化投資相關(guān)領(lǐng)域?qū)⒃?短期內(nèi)。量化策略量化投資重點(diǎn)在于數(shù)據(jù)及模型，售賣策略是目前主要商業(yè)化模式量化投資與Robo-Advisor之間的主要差別在于，Robo-Advisor是全流程管理，承擔(dān)咨詢建議及資產(chǎn)管理的角色， 重點(diǎn)在于機(jī)器人和自動(dòng)化；而量化投資主要提供投資方法，重點(diǎn)在于數(shù)據(jù)和模型。量化策略量化投資重點(diǎn)在于數(shù)據(jù)及模型，售賣策略是

24、目前主要商業(yè)化模式目前量化投資領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的模式主要有兩種：提供量化投資工具為投資者提供簡(jiǎn)單適用的量化策略平臺(tái)，目標(biāo)用戶包括專業(yè)從業(yè)人員及個(gè)人量化愛(ài)好者提供策略超市平臺(tái)篩選并售賣由專業(yè)人員或愛(ài)好者開(kāi)發(fā)的量化策略，供普通投資者選擇參考這兩種模式并不是孤立的。數(shù)字化投顧主要包含的是提供策略超市類的量化投資平臺(tái)。量化策略量化投資重點(diǎn)在于數(shù)據(jù)及模型，售賣策略是目前主要商業(yè)化模式量化投資平臺(tái)策略進(jìn)展過(guò)程：銷售策略除了為量化投資平臺(tái)商業(yè)化之外，策略開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)平臺(tái)操作及管理更多資金，大額資金的實(shí)盤交易會(huì)啟發(fā)和督促開(kāi)發(fā)者對(duì)現(xiàn)策略的不斷修正和完善。在策略逐漸成熟的過(guò)程中，愛(ài)好者也逐漸完成了向?qū)I(yè)量化交易人員的轉(zhuǎn)

25、變，這對(duì)于非專業(yè)人員是具有非常意義的。Robo-Advisor大資產(chǎn)配置模型，以賺收益為目的Robo-Advisor 平臺(tái)采用的是被動(dòng)投資方式，關(guān)注各市場(chǎng)或各大資產(chǎn)類別的整體表現(xiàn)狀況，是以獲取系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，即以收益為目標(biāo)的長(zhǎng)期投資方式。通過(guò)復(fù)制市場(chǎng)組合實(shí)現(xiàn)，費(fèi)用相對(duì)低，標(biāo)的資產(chǎn)規(guī)模大。Robo-Advisor大資產(chǎn)配置模型，以賺收益為目的目前，各大Robo-Advisor主要的投資標(biāo)的為ETF及公募基金，部分平臺(tái)也將大宗商品、黃金等包含在投資范圍內(nèi)Robo-Advisor服務(wù)鏈條短，系統(tǒng)自動(dòng)推薦投資標(biāo)的Robo-Advisor能夠讓客戶在App上實(shí)現(xiàn)財(cái)富的智能管理，步驟簡(jiǎn)單便利。市場(chǎng)上Rob

26、o-Advisor產(chǎn)品的服務(wù)流程大同小異，現(xiàn)以 Wealthfront為例做說(shuō)明Robo-Advisor服務(wù)鏈條短，系統(tǒng)自動(dòng)推薦投資標(biāo)的Robo-Advisor更少成本，更多用戶更理性的投資服務(wù)與傳統(tǒng)的人工投顧相比，Robo-Advisor主要有以下特點(diǎn)： 服務(wù)成本低，受眾范圍廣：一方面，傳統(tǒng)的人工投資顧問(wèn)服務(wù)受限于服務(wù)成本， 而智能投資顧問(wèn)的費(fèi)用是非常有限的，這極大的提 高了客戶群體的范圍，將普通用戶納入到客戶群體。Robo-Advisor會(huì)向用戶推薦符合其自身投資偏好的個(gè)性化投資組合 算法先進(jìn)，避免非理性因素另一方面，利用算法、大數(shù)據(jù)作為投資依據(jù)，又能避免人工投資顧 問(wèn)的非理性因素。 投資

27、組合的選擇是基于其構(gòu)建的模型推算而出，可以在一定程度上消除人工投顧的非理性因素或由于投資經(jīng)驗(yàn)不足導(dǎo)致的問(wèn)題Robo-Advisor國(guó)內(nèi)剛剛起步，智能程度低，優(yōu)質(zhì)企業(yè)較少目前，公開(kāi)表示具有或正在研發(fā)“Robo-Advisor”“智能投顧” 功能的互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)平臺(tái)已經(jīng)超過(guò)二十家，比如京東金融、積木盒子、 聚愛(ài)財(cái)plus等。但智能化程度參差不齊，和美國(guó)同類企業(yè)相比仍有差距。 部分互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)以“智能投顧”為噱頭，并非真“智能”一些P2P企業(yè)僅對(duì)用戶進(jìn)行簡(jiǎn)單的風(fēng)險(xiǎn)偏好測(cè)試，根據(jù)用戶偏好推薦相應(yīng)理財(cái)產(chǎn)品，更多屬于分散化投資，并未實(shí)現(xiàn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)算法來(lái)優(yōu)化投資模型，意在借“智能投顧”的幌子進(jìn)行市場(chǎng)宣傳。

28、致力于“Robo-Advisor”的創(chuàng)業(yè)企業(yè)仍在模仿 Wealthfront 的產(chǎn)品形式，基本實(shí)現(xiàn)智能算法模型的搭建，使用數(shù)字化手段提供投資咨詢服務(wù)以彌財(cái)、藍(lán)海財(cái)富為代表的國(guó)內(nèi)Robo-Advisor公司，在2015年年初成立，是國(guó)內(nèi)早的智能投顧公司之一，借鑒Wealthfront、 Betterment的產(chǎn)品模式，推出了機(jī)器人投顧產(chǎn)品。目前這兩家公司的投資標(biāo)的均以指數(shù)基金ETF為主，跟蹤全球市場(chǎng)，目標(biāo)客戶多為有海外資產(chǎn)配置需求的人群。兩家公司的管理費(fèi)用均小于國(guó)內(nèi)人工投顧費(fèi)率，藍(lán)海財(cái)富咨詢費(fèi)為所管理資產(chǎn)的0.5%，彌財(cái)更是將咨詢費(fèi)降低到零以廣泛獲客。Robo-Advisor國(guó)內(nèi)剛剛起步，智能程

29、度低，優(yōu)質(zhì)企業(yè)較少Robo-Advisor國(guó)內(nèi)Robo-Advisor公司詳解04Part Four發(fā)展回顧發(fā)展回顧Fintech海外先行，中國(guó)后來(lái)者居上中國(guó)美國(guó)美國(guó)和中國(guó)金融市場(chǎng)的不同發(fā)展環(huán)境以及用戶對(duì)金融服務(wù)的不同訴求決定了FinTech在兩國(guó)發(fā)展的不同狀況。 一直是以“科技金融”的概念存在，且沒(méi)有大量的互聯(lián)網(wǎng)金融公司 其線下金融體系已經(jīng)比較發(fā)達(dá)，各項(xiàng)金融服務(wù)也趨于成熟，做創(chuàng)新難度和成本均較高。 互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展迅猛 金融服務(wù)的供給不足，給互聯(lián)網(wǎng)金融公司制造了發(fā)展條件發(fā)展回顧Fintech海外先行，中國(guó)后來(lái)者居上對(duì)比不同監(jiān)管體系下，F(xiàn)inTech創(chuàng)業(yè)公司套利空間差距大2010年，金融至上”的

30、思想后，美國(guó)金融改革落地，從“傘式監(jiān)管”升級(jí)到全面監(jiān)管。新法案中，著重體現(xiàn)了“消費(fèi)者新成立一個(gè)獨(dú)立的消費(fèi)者金融保護(hù)機(jī)構(gòu)（CFPA），保護(hù)消費(fèi)者和投資者不受金融系統(tǒng)中不公平和行為損害。該機(jī)構(gòu)將擁有包括規(guī)則制定、從事檢查、實(shí)施罰款等在內(nèi)的權(quán)力；0102從增強(qiáng)、簡(jiǎn)單化、公平性和可得性四個(gè)方面進(jìn)行消費(fèi)者保護(hù)改革03加強(qiáng)對(duì)投資者的保護(hù)，促進(jìn)退休證券投資計(jì)劃，鼓勵(lì)更多儲(chǔ) 蓄對(duì)比不同監(jiān)管體系下，F(xiàn)inTech創(chuàng)業(yè)公司套利空間差距大對(duì)比不同監(jiān)管體系下，F(xiàn)inTech創(chuàng)業(yè)公司套利空間差距大監(jiān)管體系的升級(jí)使得創(chuàng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新監(jiān)管成本加大以當(dāng)下火熱的P2P平臺(tái)為例，美國(guó)監(jiān)管認(rèn)為，這些平臺(tái)上發(fā)行的貸款已經(jīng)具備了證券的性

31、質(zhì)，因此該類平臺(tái)應(yīng)該理解成證券交易所，按照證券交易所的規(guī)定來(lái)監(jiān)管。同時(shí)，從保護(hù)個(gè)人投資者和借款人的角度，需要由消費(fèi)者保護(hù)機(jī)構(gòu)來(lái)監(jiān)管。這種方式下，創(chuàng)業(yè)公司可能需要取 得不同州的借貸業(yè)務(wù)牌照，創(chuàng)新監(jiān)管成本加大。競(jìng)爭(zhēng)充足和壟斷的兩種不同市場(chǎng)環(huán)境，也導(dǎo)致傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新意識(shí)不同由于美國(guó)金融市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境激烈，金融服務(wù)機(jī)構(gòu)多為私營(yíng)背景，創(chuàng)新意識(shí)也相對(duì)較強(qiáng)。相比國(guó)內(nèi)，金融牌照壟斷相對(duì)嚴(yán)重，天然的資源壟斷優(yōu)勢(shì)賦予了傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)金融資源定價(jià)能力，享有現(xiàn)有的資源優(yōu)勢(shì)就可以獲得高額利潤(rùn)，故而企業(yè)創(chuàng)新和服務(wù)提升的動(dòng)機(jī)不足。對(duì)比傳統(tǒng)金融服務(wù)體系力量的差別是中國(guó)創(chuàng)新的機(jī)會(huì)美國(guó)的金融市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境促就了傳統(tǒng)金融體系的完備。傳統(tǒng)

32、金融體系的力量和影響是金融市場(chǎng)的大不同，也因此成為中國(guó)相比而言大的機(jī)會(huì)。從及保險(xiǎn)滲透率可以清晰的說(shuō)明這個(gè)問(wèn)題。對(duì)比傳統(tǒng)金融服務(wù)體系力量的差別是中國(guó)創(chuàng)新的機(jī)會(huì)在美國(guó)，傳統(tǒng)理財(cái)產(chǎn)品、中小企業(yè)信貸、保險(xiǎn)等均有成熟的金融巨頭覆蓋，消費(fèi)者習(xí)慣已養(yǎng)成。與已成熟的巨頭進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)，是多數(shù)創(chuàng)業(yè)企業(yè)無(wú)法承擔(dān)的。對(duì)比美國(guó)傳統(tǒng)金融體系成熟，F(xiàn)inTech更多扮演“補(bǔ)充”角色由于美國(guó)成熟的金融服務(wù)體系，相比“”銀行等傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)， FinTech公司更多的是尋求與之合作。未被傳統(tǒng)金融服務(wù)覆蓋的客戶或市場(chǎng)縫隙， 由FinTech企業(yè)來(lái)補(bǔ)充，其角色更多的是“提高某 已有業(yè)務(wù)的效率”。反觀中國(guó)，金融服務(wù)供給的不足，部分監(jiān)管環(huán)境的模

33、糊地帶給金融 科技類公司制造了發(fā)展條件。模式創(chuàng)新、普惠金融等在中國(guó)的發(fā)展 十分之迅速。近年來(lái)P2P的迅猛發(fā)展正說(shuō)明該問(wèn)題：大量未被傳統(tǒng) 借貸服務(wù)覆蓋的中小企業(yè)和個(gè)人，通過(guò)P2P平臺(tái)可以獲得融資，解 決短期的資金缺口對(duì)比細(xì)分領(lǐng)域梳理及對(duì)比征信在征信領(lǐng)域，美國(guó)起步早, 征信體系自1920年起伴隨消費(fèi)企業(yè)的擴(kuò)張而推進(jìn)，征信公司數(shù)量曾從2000多家減少到500家，行業(yè)經(jīng)歷了充分競(jìng)爭(zhēng)，機(jī)構(gòu)征信和個(gè)人征信體系趨于完善成熟。中國(guó)起步晚，線下數(shù)據(jù)被銀行與保險(xiǎn)公司壟斷割據(jù)，線上數(shù)據(jù)隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及而完善，目前數(shù)據(jù)量龐大但發(fā)展歷程短暫，征信模型仍待完善。從大數(shù)據(jù)征信模型算法的成熟度來(lái)看，我國(guó)雖與美國(guó)存在一定的差距

34、，但數(shù)據(jù)的快速迭代為算法的優(yōu)化提供了很好的環(huán)境。伴隨大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，征信數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景更加豐富，不僅僅用于信貸，更可以滿足社交、消費(fèi)等方面的需求。而這方面的探索尚在起步階 段，國(guó)外企業(yè)也尚未經(jīng)歷大數(shù)據(jù)征信的迭代驗(yàn)證。因而從這點(diǎn)個(gè)角度來(lái)講，美國(guó)和我國(guó)幾乎是站在同一起跑線上的。對(duì)比細(xì)分領(lǐng)域梳理及對(duì)比借貸在美國(guó)，真正意義上的P2P借貸（即個(gè)人對(duì)個(gè)人的借貸）公司只有 Lending Club和Prosper。其他平臺(tái)需要投資者不僅僅是高凈值個(gè)人，而是需要其為具備投資資質(zhì)的個(gè)人，即機(jī)構(gòu)投資者、專業(yè)投資者等。而國(guó)內(nèi)的P2P平臺(tái)則是面向大眾的理財(cái)工具。對(duì)比細(xì)分領(lǐng)域梳理及對(duì)比個(gè)人理財(cái)如上所述，美國(guó)傳統(tǒng)金融服務(wù)完備，因此大多數(shù)中產(chǎn)階級(jí)的理財(cái)服務(wù)是由傳統(tǒng)銀行和資產(chǎn)管理公司、投資顧問(wèn)公司提供的。近年來(lái)，智能投顧平臺(tái)（自動(dòng)化投資平臺(tái)）的興起，如Betterment、 Wealthfront，其主要服務(wù)對(duì)象是年輕人群，是未