本文來源于微信公眾號“艾瑞咨詢”。
核心摘要：
行業(yè)整體發(fā)展分析：
回顧歷史，金融科技并不是一個新生事物。人類金融發(fā)展過程中，科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新始終緊密相連。尤其進入信息社會以來，在摩爾定律作用下，信息技術的運算速度及新技術的出現速度不斷加快，而金融與科技的共生式成長也使得現代金融體系伴隨信息技術共同經歷著指數級的增長。
放眼全球，中國的金融科技市場正占據著越來越重要的位置。與歐美等發(fā)達國家相比，我國金融基礎要薄弱許多，但正是我國金融市場尚未成熟這一特點給予了我國金融科技快速發(fā)展的土壤。
聚焦中國，金融與科技的融合也帶動了金融企業(yè)與科技企業(yè)的融合。2018年我國各類金融機構技術資金投入已達2297.3億元，其中投入到大數據、人工智能、云計算等為代表的前沿科技資金為675.2億元，占總體投入比重為29.4%。
細分領域落地分析：
本報告第二章對存、貸、匯三個版塊，證券、基金、保險、銀行理財、供應鏈金融、消費金融、支付七個金融細分業(yè)務的金融科技落地及投入情況進行了梳理，由于各細分業(yè)務特點不同，金融科技在業(yè)務中的也有很大差別。存：證券、基金業(yè)科技化程度較低，前沿科技的應用以頭部企業(yè)試水為主，受監(jiān)管合規(guī)約束較強；保險業(yè)中，“數字場景搭建à智能化落地”已成為保險科技的主要投資方向；銀行理財目前以智能化應用為主，智能營銷效果顯著，智能投顧完善空間較大；貸：供應鏈金融業(yè)務中，應收賬款+Fintech在多數銀行，金融科技企業(yè)等已有較多落地案例，但仍屬于初步落地階段，相比之下，ARIF+Fintech落地稍顯落后，僅少數核心企業(yè)擁有落地案例；消費金融業(yè)務中，目前在用戶數據的串聯(lián)下，頭部消費金融企業(yè)通過大數據分析、生物識別、深度學習等技術已經實現了貸前貸中貸后的全流程風險管理；匯：產業(yè)互聯(lián)網背景下，前沿科技將助力支付企業(yè)在“產業(yè)支付”領域進行發(fā)力。
趨勢洞見：
整體落地趨勢來看：短期以業(yè)務賦能為主，長期以模式創(chuàng)新為主，且隨著金融科技業(yè)務滲透的逐漸加深，監(jiān)管難度增加，監(jiān)管科技將逐漸落地。短期趨勢來看：金融科技對人力的逐漸替代成為明顯趨勢，以智能客服為例，預計至2022年，智能客服將替代約73%～80%的金融機構人力；此外，AI落地難的背景下，RPA價值逐漸釋放，著重體現在“催化”金融AI落地及RPA自身價值場景的擴展，預計至2022年，金融機構對RPA技術資金投入將達42.5億元。
回顧人類的金融發(fā)展史，科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新始終緊密相連，金屬冶煉技術的發(fā)展讓金屬貨幣取代了實物貨幣，造紙印刷術的成熟讓紙幣逐漸流通。進入信息社會以來，在摩爾定律作用下，信息技術的運算速度及新技術的出現速度不斷加快，而金融與科技的共生式成長也使得現代金融體系伴隨信息技術共同經歷著指數級的增長。從“IT+金融”到“互聯(lián)網+金融”階段，再到現在我們正經歷的以人工智能、大數據、云計算等為代表的“新科技+金融”階段，每個金融階段持續(xù)的時間越來越短，金融科技的創(chuàng)新速率越來越快，對于金融從業(yè)者及金融監(jiān)管來說新時代下的金融科技發(fā)展充滿了機遇與挑戰(zhàn)。
中國尚未成熟的金融市場給予金融科技快速發(fā)展的土壤與歐美等發(fā)達國家相比，我國金融基礎要薄弱許多，但正是我國金融市場尚未成熟這一特點給予了我國金融科技快速發(fā)展的土壤。以中美狹義消費信貸滲透情況對比為例，2016年中國狹義消費信貸滲透率僅為18.3%，與同期美國34.5%的狹義消費信貸滲透率相比差距巨大。但隨著2017年開始中國金融科技行業(yè)的爆發(fā)，中國狹義消費信貸滲透率在2016-2018短短兩年的時間內完成了從18.3%到32.4%的增長，大幅縮小了我國與美國普惠金融進程之間的差距。從全球金融科技投資分布情況來看，2014年中國金融科技企業(yè)融資規(guī)模僅占全球的3.1%，但到2018年中國金融科技企業(yè)融資規(guī)模已占全球的16.4%，增速遠超歐美等地區(qū)。
中國金融科技市場的參與企業(yè)按各自側重點不同，可以分為三類：第一類，金融業(yè)務開展方，這類企業(yè)主要指持牌開展金融業(yè)務的銀行、證券、保險等金融機構；第二類，技術提供方，這類企業(yè)主要指專注研發(fā)人工智能、大數據、云計算等前沿科技底層技術的科技研發(fā)公司；第三類，金融科技解決方案提供方，這類企業(yè)主要指將前沿科技與金融業(yè)務相結合，為金融機構提供可落地的業(yè)務解決方案的科技公司。值得一提的是金融與科技的融合也帶動了金融企業(yè)與科技企業(yè)的合作融合，目前這三類參與者的邊界正變得越來越模糊。技術提供方正努力補齊金融業(yè)務能力的短板，為金融機構提供從單一技術到整體業(yè)務的科技升級服務；金融科技解決方案提供方一方面在加強前沿科技的研發(fā)，一方面在申請金融牌照，在金融業(yè)務與技術兩方面發(fā)力；而金融業(yè)務方正加大前沿科技的研發(fā)投入，部分頭部金融機構已經開展了面向同業(yè)的技術輸出服務。
2018年中國金融機構技術資金投入達2297.3億元，支付業(yè)務投入占比最高2018年我國金融機構技術資金投入達2297.3億元，其中投入到以大數據、人工智能、云計算等為代表的前沿科技資金為675.2億元，占總體投入比重為29.4%。從金融機構技術資金投入結構來看，支付業(yè)務因其受眾最廣、交易最高頻的特性投入占比最高。艾瑞咨詢預計，到2022年中國金融機構技術資金投入將達到4034.7億元，其中前沿科技投入占比將增長到35.1%。
金融科技的頂層規(guī)劃
央行金融科技頂層規(guī)劃的出臺利好我國金融科技的健康發(fā)展柳下池：細分領域落地分析
證券+Fintech業(yè)務模式及落地情況
證券業(yè)科技化程度較低，前沿科技的應用以頭部企業(yè)試水為主，且受監(jiān)管合規(guī)約束較強
相較于銀行業(yè)、保險業(yè)，證券行業(yè)的科技應用相對滯后，主要以信息系統(tǒng)使用為主；AI、區(qū)塊鏈等前沿科技僅在頭部企業(yè)中“試水“，出現較好落地案例且通過監(jiān)管的合規(guī)性審查后，在非頭部企業(yè)中才會逐漸對該項技術進行使用，監(jiān)管成為證券科技化的關鍵制約因素?，F階段前沿科技的應用在證券行業(yè)中普遍處于技術落地探索，甚至是概念階段。
證券：技術資金投入情況
首要實現IT建設完善可控，前沿科技投入以頭中部企業(yè)為主
以基礎IT建設為主的非前沿科技在證券技術投入中占較大比重，約2/3為完全通過外部采購實施，這部分證券企業(yè)的數據及業(yè)務處于非自主可控的狀態(tài)，因此實現IT建設自主化是當下證券業(yè)務科技化的關鍵。
頭部證券企業(yè)前沿科技資金投入約為中部企業(yè)的2～3倍，尾部企業(yè)投入幾乎為0，而中部企業(yè)數量為頭部企業(yè)數量的4倍左右。一方面頭部企業(yè)有足夠的資金實力布局科技投入；另一方面，頭部企業(yè)在實現良好可控的基礎IT建設后，在監(jiān)管允許范疇內進行科技化升級探索為尋求業(yè)務增長。未來至2022年，我們認為證券業(yè)在各項前沿科技投入的增長基本趨穩(wěn)，單一技術資金投入增長情況不會出現較大波動。云計算與大數據的基礎建設，以及AI、RPA/IPA這類應用場景明顯的技術將作為整體的重點投入對象，區(qū)塊鏈這類以應用探索為主的技術，主要以頭部企業(yè)進行資金投入為主。
基金+Fintech業(yè)務模式及落地情況
基金科技現狀：信息化建設成當務之急、前沿科技以探索為主頭部基金公司信息化程度相對較高，IT建設逐漸自主可控，同時進行前沿科技的投入，目前主要以云計算與大數據、AI的落地與探索為主，極少數企業(yè)進行區(qū)塊鏈落地探索。中尾部企業(yè)目前聚焦于企業(yè)的信息化建設，前沿科技投入較少；特別是尾部企業(yè)的信息化搭建目前仍只依靠外部技術采購?？梢娀鹦袠I(yè)整體科技化程度較低，做好自主可控的信息化基礎建設成當務之急，也是金融科技轉型關鍵。
基金：技術資金投入情況
IT建設成中尾部公司發(fā)力重點；頭部公司鞏固完善IT建設的同時，穩(wěn)步增加前沿科技投入目前行業(yè)平均水平來看，前沿科技在基金公司每年技術資金投入占比情況：頭部企業(yè)約為10%；中部企業(yè)約為2%；尾部企業(yè)幾乎為0，IT建設等非前沿科技投入依然是主要部分。鑒于中尾部公司之前對IT建設不足，我們預計至2022年，其IT建設投入增速要高于頭部企業(yè)。而頭部企業(yè)依然是前沿科技投入的主力軍，中部企業(yè)次之；尾部企業(yè)伴隨著IT建設逐漸完善，預計在2020年前沿科技的資金投入占比將提高至5%，進而實現逐年增長。智能營銷、智能投顧等有助于提高獲客轉化進而提高收益的落地場景是基金科技的主要應用方向，因此前沿科技的增長將以云計算與大數據、AI為主，區(qū)塊鏈等需進行場景探索的技術資金投入優(yōu)先級次之。以場景為核心，通過全域數字化構建，釋放保險科技價值
保險：技術資金投入情況
“數字場景搭建à智能化落地”成保險科技主要投資方向中尾部保險公司將技術投資重點放在信息化建設，前沿科技投入以頭部企業(yè)為主。頭部企業(yè)云計算建設逐漸趨于成熟，對云計算的投入增速將趨緩至微降，中尾部企業(yè)的投入增速將逐漸增加。伴隨著智能化應用的逐漸發(fā)展，AI資金投入增速將會穩(wěn)步上漲，同時也將帶動大數據投入的增長，而IoT可有效擴展場景數據邊界，如出車聯(lián)網、倉儲監(jiān)控、智能家居等場景，將更有效豐富保險數據場景，更全面實現全域數據化，但受限于規(guī)?；渴?、硬件成本等因素，我們認為在1～3年內，IoT在保險領域的應用仍將處于探索階段，投入上不會出現大幅增長。RPA/IPA針對規(guī)則經常變化的業(yè)務，無法給出長期有效的解決方案，但對于規(guī)則較為統(tǒng)一業(yè)務的RPA/IPA投入將會逐步增長。而區(qū)塊鏈在未來幾年將主要以場景探索投入為主，更多應用在相互保這類需強化互信關系的業(yè)務中。
銀行理財+Fintech解決方案及落地情況
銀行理財以智能化應用為主，智能營銷效果顯著，智能投顧落地效果提升空間較大
銀行理財：技術資金投入情況
IT系統(tǒng)投入增速放緩，大數據與AI投入穩(wěn)步增長除了選擇與具備流量優(yōu)勢的互聯(lián)網金融公司合作，通過自身技術強化與落地應用成為銀行理財業(yè)務增長關鍵策略之一。銀行信息化建設相對較為成熟，理財業(yè)務IT系統(tǒng)資金投入在未來1～3年內的增速將逐漸放緩。目前智能化應用還未成熟但價值前景明朗，銀行在構建自有技術團隊的同時也會選擇商湯、云從這類頭部AI服務商進行定制化開發(fā)，因此大數據、AI技術的資金投入將繼續(xù)的穩(wěn)步增長。銀行經過多年的云平臺建設與積淀，相比于證券、保險行業(yè)要領先很多，因此“大數據與云計算”類別中的云計算技術在未來增速將逐漸放緩。
供應鏈金融+Fintech模式及落地情況
構建企業(yè)間貿易系統(tǒng)為基礎，憑證拆轉融為主要創(chuàng)新落地情況：應收賬款+Fintech在多數銀行，金融科技企業(yè)等已有較多落地案例，但仍屬于初步落地階段，下一階段任務將是尋找促進憑證流轉策略、吸引更多企業(yè)加入鏈上網絡生態(tài)；相比之下，ARIF+Fintech落地稍顯落后，僅少數核心企業(yè)擁有落地案例。
供應鏈金融：技術資金投入情況
聯(lián)合運營成主流，銀行供應鏈金融區(qū)塊鏈資金投入平穩(wěn)增長從銀行角度看，區(qū)塊鏈系統(tǒng)成為供應鏈金融科技的主要投入，且無論是頭部的國有大行及商業(yè)銀行，還是中尾部的地方銀行、民營銀行等，均對區(qū)塊鏈供應鏈金融有所投入。目前雖有“構建區(qū)塊鏈生態(tài)網絡、如何促進憑證高效流轉”等難題的存在，但通過對銀行調研反饋顯示：行業(yè)整體對區(qū)塊鏈在供應鏈金融業(yè)務中的應用前景較為看好，同時分析目前聯(lián)合運營逐漸成為主流（聯(lián)合運營：金融機構提供資金、技術商提供技術支持、核心企業(yè)提供貿易數據，三方分潤），銀行將更多以資金方參與其中，在現有基礎上，我們預估銀行供應鏈金融業(yè)務對區(qū)塊鏈技術投入將穩(wěn)定在13%～14%左右的增速，不會出現較大波動。僅部分銀行會參與ARIF+IoT全棧系統(tǒng)建設（如：背靠核心企業(yè)的民營銀行），但是這類投入仍然主要以核心企業(yè)、倉促物流公司或技術服務商為主。
消費金融+Fintech模式及落地情況
消費金融業(yè)務的核心是風控，如何做到在貸前、貸中、貸后三個不同環(huán)節(jié)中，動態(tài)地了解貸款用戶的還款意愿與還款能力是消費金融企業(yè)面臨的主要難題之一。目前在用戶數據的串聯(lián)下，頭部消費金融企業(yè)通過研發(fā)大數據分析、生物識別、深度學習等技術已經實現了貸前貸中貸后的全流程風險管理，而中小的消費金融企業(yè)往往也會與拉卡拉金科等較大的金融科技平臺合作來獲取相應的技術支持。科技能力高的消費金融平臺在完成自身技術系統(tǒng)搭建后，將其形成產品輸出給金融生態(tài)系統(tǒng)內的合作者更優(yōu)秀的金融科技能力使平臺能夠更好地利用其業(yè)務中產生的大量數據，定制和優(yōu)化其產品模型和風控模型，以降低壞賬風險、滿足用戶需求。同時在自身系統(tǒng)構建完畢后將其形成產品，輸出給金融生態(tài)系統(tǒng)內的所有合作者。消費金融業(yè)務2018年技術資金投入達157.1億元，其中前沿科技投入達93.6億元。在前沿科技的各項技術中，云計算與大數據是目前占比最高的技術投入，未來人工智能的技術投入占比將逐步提升。
支付+Fintech模式及落地情況
產業(yè)互聯(lián)網背景下，前沿科技助力支付企業(yè)發(fā)力“產業(yè)支付”目前，面向個人端的第三方支付工具的滲透率已足夠高，用戶量增長已逐漸穩(wěn)定下來。支付寶、財付通兩大巨頭在個人端占絕對優(yōu)勢，其他支付機構在產業(yè)側尋求新的增量市場成為關鍵。產業(yè)側的支付需求相較個人端要復雜很多，許多企業(yè)面臨的最大痛點并不是支付，而是拉新留存、資金周轉和貨品供應等。因此從支付業(yè)務入手，運用云計算、大數據、人工智能等前沿科技為企業(yè)提供行之有效的整體解決方案才是支付企業(yè)發(fā)力“產業(yè)支付”關鍵。
支付：技術資金投入情況
我國支付業(yè)務技術投入已超千億，前沿科技投入增長迅速根據央行披露的信息，2018年銀行業(yè)金融機構共處理電子支付業(yè)務1751.92億筆，非銀行支付機構發(fā)生網絡支付業(yè)務5306.1億筆。我國龐大的電子支付交易體系推動了我國支付業(yè)務技術資金的投入規(guī)模的增長，2018年我國支付業(yè)務技術資金投入達1033.6億元，其中前沿科技投入僅為152.6億元，占比較低。但隨著“支付+科技”的結合越來越緊密，未來支付企業(yè)對前沿科技的資金投入將快速增長，艾瑞預計2022年支付企業(yè)前沿科技投入將增長到337.2億元。其中商湯、云從等人工智能企業(yè)的智慧支付解決方案在未來的支付業(yè)務前沿科技投入占比中將會迅速提升。
梅花詩：中國金融科技行業(yè)趨勢洞見
金融科技落地趨勢
金融科技落地：短期以業(yè)務賦能為主，長期以模式創(chuàng)新為主
金融科技對人力的逐漸替代
金融科技將對下述五個能力階段實現逐步完全的人力替代：
Stage 1：簡單場景的重復與流程化的工作
Stage 2：復雜場景的重復與流程化的工作
Stage 3：初級決策性工作
Stage 4：高級決策性工作
Step1～Step4為可見的技術實現情況，如智能客服等替代基礎性工作的應用已落地、智能投顧等決策性應用正在落地探索；Step5處于理論階段層面，由AI的“計算智能—感知智能—認知智能—創(chuàng)造智能”發(fā)展路徑得出。
目前，以實現Step1、Step2為主，智能客服、RPA/IPA等技術將逐漸替代傳統(tǒng)金融業(yè)務中的流程化、重復性的人力工作。相比之下，科技化業(yè)務執(zhí)行可提供7×24小時同效服務，極大地降低錯誤率。而技術替代人力需要一個循序漸進的過程，以智能客服為例：隨著NLP、知識圖譜等技術的突破，智能客服將逐漸適應更加復雜的業(yè)務場景，進而提升人工替代率。
金融RPA價值的逐漸顯現
RPA將不斷豐富金融科技應用場景，并催化AI等技術落地從技術資金投入情況可見，對金融機構而言，RPA與“ABCDI”不在同一戰(zhàn)略層級，但從金融科技落地角度看，RPA更像是一枚催化劑，加速了AI等技術與金融業(yè)務的融合，如RPA+文本識別應用于合同掃描與關鍵信息檢索分析，豐富了AI落地場景的同時，也讓AI與金融業(yè)務實現了更深度融合。作為催化劑的同時，RPA自身落地的業(yè)務場景也在不斷拓展，如：RPA最初只作為財務自動化工具，而后逐漸在清結算、流程化運營等業(yè)務場景中被逐漸應用。從技術發(fā)展的宏觀角度看，RPA在推動金融科技落地方面起到了“過渡”價值，加之RPA自身業(yè)務場景的不斷豐富，因此在未來幾年，金融機構對RPA的投入會逐漸增加。而對金融RPA服務商來說：1）提供“RPA+技術”的綜合解決方案會打破金融RPA市場規(guī)模瓶頸；2）同樣的技術能力下，更懂金融業(yè)務的金融RPA服務商會更具競爭力。
金融的未來
分布式金融（體系）將成終態(tài)
分布式金融是建立在完全科技化的、分布式網絡基礎設施之上新的金融形態(tài)，新的業(yè)務協(xié)作關系與金融模式成為主要創(chuàng)新，而新思維的認知將成為從業(yè)者的關鍵競爭力。
分布式金融目前處于概念階段，分布式金融體系的關鍵是以區(qū)塊鏈技術為核心的分布式金融網絡，分布式金融網絡將作為協(xié)調業(yè)務、實現點對點交易，保證可信關系的基礎設施，同時將承載數字化場景、金融AI智能化場景的應用。這樣點對點分布式網絡將具備“高效、普惠、低成本”的優(yōu)勢。
（編輯：文文）
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