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中国金融科技现状及趋势,中国金融科技发展的现状与趋势

中国银行业协会首席经济学家 香港交易所首席中国经济学家 巴曙松

一、金融科技的定义

金融科技是当前金融界十分关注的话题。目前,中国的互联网金融行业进入到一个阶段性的调整时期,在这样的氛围下讨论金融科技,能提供一个反思和总结的机会,客观分析一下中国金融科技发展的现状和趋势。

根据国际权威机构金融稳定理事会的定义,金融科技是指技术带来的金融创新,它能创造新的模式、业务、流程与产品。区分“金融科技”与“互联网金融”、“科技金融”能充分理解金融科技的内涵。“互联网金融”将传统金融业务互联网化,但未改变金融业的生产方式,“金融科技”是对金融业务的根本性变革,包括业务形态和组织形态,金融科技包含互联网金融,但影响更为深刻、彻底。

金融科技通常被界定为金融和科技的融合,就是把科技应用到金融领域,通过技术工具的变革推动金融体系的创新。全球金融稳定委员会对金融科技的界定是,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大的影响。金融科技的外延囊括了支付清算、电子货币、网络借贷、大数据、区块链、云计算、人工智能、智能投顾、智能合同等领域,正在对银行、保险和支付这些领域的核心功能产生非常大的影响。

根据《“十三五”国家科技创新规划》的定义,“科技金融”属于产业金融的范畴,落脚点在金融(与其并列的概念是三农金融、消费金融),是金融服务实体经济的典型代表;而金融科技落脚点在于科技(与其并列的概念是军事科技、生物科技),意在科技为金融服务赋能。金融科技的内涵

如果从IT技术对金融行业推动变革的角度看,目前可以把它划分为三个阶段。

金融科技应用流程图

第一个阶段可以界定为金融IT阶段,或者说是金融科技1.0版。在这个阶段,金融行业通过传统IT的软硬件的应用来实现办公和业务的电子化、自动化,从而提高业务效率。这时候IT公司通常并没有直接参与公司的业务环节,IT系统在金融体系内部是一个很典型的成本部门,现在银行等机构中还经常会讨论核心系统、信贷系统、清算系统等,就是这个阶段的代表。

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第二个阶段可以界定为互联网金融阶段,或者叫金融科技2.0阶段。在这个阶段,主要是金融业搭建在线业务平台,利用互联网或者移动终端的渠道来汇集海量的用户和信息,实现金融业务中的资产端、交易端、支付端、资金端的任意组合的互联互通,本质上是对传统金融渠道的变革,实现信息共享和业务融合,其中最具代表性的包括互联网的基金销售、P2P网络借贷、互联网保险。

资料来源:智研咨询整理

第三个阶段是金融科技3.0阶段。在这个阶段,金融业通过大数据、云计算、人工智能、区块链这些新的IT技术来改变传统的金融信息采集来源、风险定价模型、投资决策过程、信用中介角色,因此可以大幅提升传统金融的效率,解决传统金融的痛点,代表技术就是大数据征信、智能投顾、供应链金融。

二、金融科技发展历程

中国目前基本上处于金融科技1.0阶段的后期。一旦虚拟现实技术成熟,基本就意味着金融科技1.0时代结束,进入到金融科技的2.0阶段。

从电子化到金融科技的全面融合

两大重要领域

从金融行业对科技的应用来看,金融科技的发展历程可以分为三个阶段:

当前,市场对金融科技期望非常高的领域,最典型的一个是人工智能。首先,人工智能是指通过快速吸收信息,把信息转化为知识,比如,对一个公司上市前的各个融资阶段或者放贷对象的基本分析,以及在实体经济中对于产业业态和竞争格局的分析。采用这个技术,原来的一些中低端的分析活动会被大面积地替代。其次,人工智能是指在领域建模和大数据分析的基础上尝试对未来进行预测,在时间维度上利用人工智能沟通过去和未来,可以减少跨越时间的价值交换带来的风险。第三,人工智能还包括在确定规则下优化博弈的策略,可以更充分地学习历史数据,采用左右互补来增强策略,实现共同协作。而且,人工智能在决策过程中不会出现人类面对利益时的情绪波动。

第一阶段:金融电子化时期(1993年-2004年)。1993年,国务院发布《有关金融体制改革的决定》,明确指出要加快金融电子化建设。中国人民银行和银行业金融机构开始探索行业电子化建设之路,通过构建自身的IT系统,来实现办公和业务的电子化、自动化。2001年之后,金融机构在利用现代通信网络技术的基础上,更加注重数据库技术的应用,将数据逐步集中汇总,提升服务和管理水平。代表性应用包括ATM、POS机、银行的核心交易系统、信贷系统、清算系统等。

当前非常热门的智能投顾,通常就是指机器人通过资产组合理论相关的算法来搭建数据模型和后台算法,为投资者提供智能化和自动化的资产配置建议。在美国,每一个人要对他的养老金账户做出决策,因此需要专业的投资顾问,正是个人对养老金账户的投资决策需求,直接推动产生了美国的智能投顾。而在中国市场上,智能投顾需要寻找新的发展模式。智能投顾比下围棋要复杂得多,下围棋只有两个人博弈,规则是非常清楚的;而金融投资的参与博弈者非常多,而且许多规则是变动的,市场上既有很多已经充分披露的信息,也有很多需要挖掘、没有被编码的信息,此外还有情绪的波动等。

第二阶段:互联网金融时期(2004年-2016年)。互联网金融时期呈现的特点是金融机构或互联网公司搭建在线业务平台,汇集海量用户,利用移动互联网技术对传统金融服务进行变革,对接金融的资产端、交易端、支付端和资金端,实现渠道网络化。如网上证券开户、网银系统、P2P、移动支付等。

金融科技领域第二个广受关注的是区块链技术。从目前的趋势看,它有可能会重构金融行业底层的架构,其优势是可以降低信任的风险,每一个数据节点都可以验证账本内容和记录历史,提高了系统的可追责性,降低了系统的信任风险,而且具有灵活的架构。区块链技术也可以降低金融机构的运作成本,实现共享金融的效果。其具体应用领域包括点对点的交易,P2P的跨界支付、汇算、结算,也可以应用于记录各种信息,如客户身份资料和交易记录等,应用于土地所有权、股权真实性的验证和转移,以及智能合同管理。所谓智能合同管理,就是利用智能自动检测这个合同是不是具备生效的环境,一旦满足预先设定的程序,合同就自动处理,比如说自动付息、自动分红。前一阶段金融界非常关注钢贸融资等局部的金融风险,如果运用区块链的记账技术,就可以在很大程度上避免,因为区块链技术可以防范源头仓单的多次重复质押。

第三阶段:金融科技时期。与互联网金融时期不同的是,金融科技的范围更广。除了互联网技术,更多新兴技术如大数据、云计算、人工智能、区块链被融合到金融业务中,传统金融企业、金融行业的新进入者和科技类企业利用科技手段对传统金融产品和服务进行变革或催生新的金融产品或服务,降低交易成本、提升运营效率。代表性应用除互联网金融时期的应用外,还包括大数据征信、智能投顾、供应链金融等。

很多领域在利用区块链技术方面都有很大的空间。比如说征信方面,利用数字和技术来做信用背书,不需要权威的中介机构就能够自动完成,相对公正,而且资料永久地保存。在股票交易中,现在需要中心化数据的储存、交易的平台,而区块链技术的应用可以直接去中介化地完成这个过程。

三、全球金融科技投资高涨,中国金融科技后来居上

不同的发展路径

2018年全球金融科技投资增长逾一倍,达到553亿美元。其中中国投资额达255亿美元,同比增长9倍,占据全球总投资额的半壁江山,几乎相当于2017年全球金融科技投资额。

目前中国的金融科技活动,主要集中在五类机构六大业态。五类机构包括传统金融业、互联网机构、新兴互联网金融、通信机构和基础设施。六大业态包括互联网支付、网络借贷、众筹融资、互联网基金销售、互联网保险,互联网消费金融。

2010-2018年全球及中国金融科技投资规模统计

经过这些年的发展,中国的网络支付已经成为互联网金融活动中最成熟的细分行业之一,并为金融科技未来广泛应用于各行业提供了一个场景介入的基础。在这点上,中国市场的发展是领先的。有一个有趣的测试:一个无现金的旅行者可以在一个城市生活多长时间?测试发现,在中国内地的主要城市,无现金而用网络支付,可以生活很多天;而不少国际化的城市,例如香港,在这方面还有欠缺。

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支付有金融和数据的双重属性,支付场景拥有的数据资源是进一步发展为信贷、征信等复杂金融业务的基石。社交媒体可以整合个人消费领域、安全领域的众多信息,直接转化为金融服务的提供平台。搜索引擎可以将用户流量引入到金融领域,未来可以方便地使用大数据、人工智能分析。

资料来源:智研咨询整理

中国知名互联网机构参与金融科技的路径各不相同。阿里巴巴是电商场景,首先有交易,接着自然就要有支付,有了支付和大量数据,就能延伸到信贷、征信、借贷和众筹。腾讯有很强大的社交场景,社交场景本来离金融活动有一定距离,但腾讯以微信红包为载体进入到支付领域,由社交到微信红包,从红包再到微信支付,之后进入到个人消费,再到小额信贷、保险等领域。相比较而言,百度离直接的金融业务似乎比较远,特别是在支付领域介入得少,但是,百度有可能在金融科技2.0或3.0的阶段,应用搜索场景和网络流量介入到人工智能分析和大数据分析等领域。

2018年5月,蚂蚁金服获得140亿美元融资,占中国金融科技投资额一半以上,是2018年全球融资额最高的企业;排名第二为中国的度小满金融,该公司于4月份从百度中分拆出来,通过两次单独交易筹集了43亿美元以支持其消费金融业务。2019年3月,中国平安在其2018年度业绩报告中披露,旗下陆金所已完成C轮融资,融资额超过13亿美元,参投机构包括卡塔尔投资局、春华资本、麦格理资本、软银集团等全球知名机构、国家主权基金、知名私募等,投后估值达394亿美元。

中美金融科技发展的路径也有不同。美国的线下金融体系比较发达,金融科技企业的角色被定义为覆盖传统金融体系遗漏的客户和市场缝隙,以及提高已有业务的效率。金融科技是从硅谷成长起来,但华尔街迅速替代硅谷,成为研发中心。在中国市场上,传统的金融服务供给本身就不足,科技类公司发展可以填补这个空白,并且利用互联网的优势形成高速扩展,有可能占领先机。传统金融业吸纳科技人才和技术显得并不是很积极主动。因此,中国可能需要给金融技术企业金融业牌照,以促进竞争和创新。

2018Fintech100榜单,排名前十的公司中,中国有4家。蚂蚁金服位居榜首,京东金融位居第二,度小满金融排名第四,陆金所排名第十。50强榜单中有9家中国公司入选,体现了中国金融科技行业在全球范围内的迅猛发展态势。

如何监管?

2018全球金融科技企业TOP10

讨论金融科技,就必须讨论监管。

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中国的互联网金融活动在起步阶段时,监管环境是相对包容的。这就给了中国互联网金融主体一个相对宽松的探索机会。在出现了一些局部的风险之后,总体上看,监管力度在加强,互联网金融活动开始进入到调整期。

资料来源:智研咨询整理

与此形成对照的是,国际范围内对于金融科技的监管趋势则是初期总体上偏紧,而现在一些主要的金融中心开始转向积极地与市场互动,促进金融科技的发展。在发达市场,前期主要是从微观审慎角度和行为监管角度出发,评估金融科技的影响,坚持监管一致性原则,对金融科技和现有金融业务保持一致的监管。比如,P2P在美国归属于证券业务,和众筹一道纳入证券市场的行为监管。英国对P2P网贷和众筹都有最低的资本金要求。监管一致性原则、监管的渐进适度原则和市场自律原则,共同成为当前发达经济体对金融科技进行监管的基本原则。美国总统奥巴马在快离任之前,发布了一个金融科技的监管框架报告,其中重点强调消费者的权益保护和监管的一致性。经过前期的探索之后,主要经济体在强调监管一致性原则的前提下,开始尝试在防风险和促进创新中找一个平衡,允许金融科技公司在某些范围内合理冲撞现有法律政策的灰色地带,强调市场自律。

传统金融服务的覆盖面尚窄、互联网基础设施的超前发展以及政策支持为中国金融科技的发展创造了条件,使得中国金融科技发展后来居上。美国等发达国家金融业发展成熟,金融服务覆盖率高,金融科技的作用在于为消费者提供更加便捷的金融服务,提高已有业务的效率。而中国金融服务覆盖率低,传统金融机构对小微企业的贷款占比仅在30%左右,2018年四季度,银行业金融机构小微企业贷款余额334923亿元,同期银行业金融机构贷款余额1050169亿元。目前,小微企业贷款尚存在大量未开发市场,金融科技的作用在于覆盖更多的长尾用户,实现普惠金融,发展潜力巨大。

国际社会对金融科技未来的监管框架开始形成一些共识。2016年3月,金融稳定理事会首次正式讨论金融科技的系统性风险和全球监管的问题,金融科技对金融稳定的宏观和微观影响成为重要考虑,国际协作开始启动。这个会议重点讨论了几个方面的问题,比如,对金融创新产品和创新服务进行实质性的界定,特定的金融科技创新是什么性质的金融产品?边界在什么地方?对微观与宏观层面的稳定有什么影响?会不会走向新的集中化和市场垄断?中国参与金融科技监管国际合作、参与国际金融监管体系构建,已经成为一个重要课题。

2015-2018年银行业金融机构小微企业贷款余额

(本文根据作者2017年1月17日在亚洲金融论坛上的演讲整理,作者授权本报发表,有删节。)

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资料来源:中国银行保险监督管理委员会

以云计算、大数据和通讯技术为代表的基础设施的发展为各个行业提供动力。以BAT为代表的互联网公司,不断加大科技金融的研发及相关领域的投资。中国拥有庞大的市场和消费者,使得中国互联网渗透率和使用率以及线上消费、电子支付等科技应用处于全球领先地位。

2012-2017年中国网络零售市场交易规模

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资料来源:智研咨询整理

我国出台了一系列政策鼓励金融科技的发展,如党的十九大报告指出要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,为金融科技创造了有利条件。

四、金融科技的关键技术:ABCD赋能金融行业

云计算(CloudComputing)、大数据、人工智能、区块链(BlockChain)等新兴技术逐渐成为金融行业发展的核心驱动因素。

1)云计算作为底层设施,可以降低金融公司的运营成本或满足复杂运算分析需求。

2)大数据为金融行业带来不同种类、不同领域的大量数据,能帮助金融机构提供差异化服务,实现精准营销,增强客户粘性,加强风险控制。

3)人工智能可以代替人的程序化工作,提升工作效率和用户体验。

4)区块链推动了“去中心化”的模式重构,提高交易处理效率,增强安全性。四种技术彼此之间相互依赖、相互促进(如人工智能需要大数据来感知、认知、分析和预测世界,人工智能提高数据采集和处理的速度和质量),共同推动金融行业的变革。

ABCD技术赋能金融行业

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资料来源:智研咨询整理

1、云计算:提供基础设施,发展较为成熟

云计算(CloudComputing)是一种基于互联网的计算方式,计算资源存储在云端进行计算,可以按需求提供给计算机和其他设备,需求方按照计算使用量付费。金融行业经常面临产品创新层出不穷、交易量峰值无法预测的挑战,所以对IT设备的需求迭代越来越快。云计算能够将IT资源按需提供给金融机构,可以让金融机构像使用水、电、煤一样使用IT资源。

云计算能够根据金融机构的业务量需求向其提供合适的计算资源。在银行领域,电子银行用户规模不断扩大,客户在电子银行上产生的小额高频的需求来源常常是多点同时触发的,很难事先预料;在证券、基金领域,交易已全面实现电子化,再加上中国个人投资者较多,占比大,也容易导致交易终端出现多点触发的情形。因此,金融机构对于IT基础设施的计算资源弹性的要求很高,若完全依靠自身资金和技术来满足此需求,不仅成本高而且易造成闲置资源的浪费。云计算良好的计算弹性能够按需向金融机构提供计算服务,有效降低成本、改善运营。具体来看,云计算可以在降低成本、改善运营、防范风险和数据集中化管理等方面推动金融行业的发展。

云计算在金融科技的应用

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资料来源:智研咨询整理

2、大数据:由前端业务向风控、流程改进等领域延伸

金融行业数据资源丰富,业务开展离不开海量数据的处理。大数据技术有力促进了金融行业的发展,对于大数据的应用分析能力,正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。大数据技术在金融行业的应用逐渐深入,从前端业务向更为复杂的领域(风险控制、流程改进等)不断延伸。产品设计方面,大数据技术在金融领域融合的过程中不断衍生出服务与业务模式的创新,为不同的客户群体提供差异化定制产品,优化客户体验,提高客户粘性。销售方面,大数据技术可以帮助金融企业实现精准营销。风控和流程改进方面,大数据可以显著提升金融企业的运营效率,节约成本,保障合规。大数据技术在不同的金融领域表现出不同的应用场景。

大数据在金融领域的应用

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资料来源:智研咨询整理

3、人工智能:应用方向广泛,智能投顾最受关注

人工智能在金融领域的应用主要包括五个关键技术:机器学习、生物识别、自然语言处理、语音识别、知识图谱。目前,人工智能技术在金融领域应用的范围主要集中在智能客服、智能投顾、智能风控、智能投研、智能营销等方面。其中,智能投顾最受金融投资领域的关注。

智能投顾,也可以称为“机器人理财”,利用投资者的投资目标、风险偏好、财务状况等各种信息,使用算法自动推出资产配置组合。智能投顾在金融投资、资产管理领域备受关注,被认为是变革传统投资管理模式的基础创新。目前,已有许多智能投顾产品及服务落地。国际上,2016年Aidyia推出一支基于人工智能技术的对冲基金,通过自动分析各种市场数据,自主做出市场预测,做出最佳投资决策。我国智能投顾领域也有所突破,同花顺与泰达宏利合作推出的大数据基金产品,是我国首个智能投顾的落地产品。

人工智能技术在金融科技的应用

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资料来源:智研咨询整理

4、区块链:处于发展初期,或带来颠覆性突破

区块链是随比特币等数字货币而兴起的一种全新技术。区块链技术通过建立一个共同维护且不可被篡改的数据库来记录过去所有的交易记录和历史数据,所有数据都是分布式存储且公开透明的。区块链技术基于非对称加密算法进行了信用机制的重构:在金融交易系统中,参与者之间无需了解对方的基本信息,也无需借助第三方机构的担保,直接进行可信任的价值交换。区块链的技术特点保证了系统对价值交换的活动记录、传输、存储的结果都是可信的,具有以下三个优势。

第一,去中心化有效解决中间成本问题。区块链的信用机制基于非对称加密法,使得陌生的交易双方能够进行可信任的价值交换,交易成本几乎为0,并且非对称加密法是纯数学加密方法,也保证了交易双方的隐私安全。因此,区块链技术能够在保证信息安全的情况下,高效低成本的进行价值交换。

第二,信息完备且公开透明,便于数据追踪及验证。传统技术中,信息可能在多次传递中出现失真的情况,而区块链的数据块中包含所有的交易数据,且不可篡改,任何的交易数据都可以被追踪、验证。

第三,分布式存储,保证数据安全可持续运行。区块链中所有数据都是分布式存储且公开透明的,每个存储数据的节点都具有相同的权利,不存在中心节点。因此,即使受到攻击,数据库也可正常运转。

基于以上三个优势,区块链架构带来更加安全、可信、高效、低成本的交易网络和更加灵活的交易工具,将催生更加复杂、多样化的金融业务模式。利用区块链构建金融行业的底层基础设施,将为金融业务带来颠覆性的突破,由于去中心化的特性,区块链可以承担诸如银行等金融中介机构的相同功能,各类交易将不再需要第三方信用中介的背书。但目前区块链仍处于发展初期阶段,值得进一步探索。

五、金融科技催生新兴金融业态

1、网络借贷:集中度提升,消费金融潜力巨大

根据2015年7月中国人民银行、工信部等联合发布的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》,网络借贷包括个人网络贷款(即P2P网络借贷平台)和网络小额贷款。其差别在于P2P网贷平台的性质为信息中介,提供信息撮合、信用审核的中介服务,收取服务费、管理费等,而网络小额贷款通过网络获取借款客户,综合运用网络平台积累的数据(客户经营、网络消费、网络交易等行为数据)、即时场景信息等,分析评定借款客户的信用风险,确定授信方式和额度,提供放贷服务,实现息差收入。

网络借贷能够补充传统金融机构服务能力的不足,符合监管层提倡普惠金融的理念。依托于互联网和大数据技术的发展,网络借贷定位于商业银行覆盖不到的中低收入人群,具有单笔授信额度小、服务方式灵活、申请流程简便、贷款期限短以及到账迅速等特点,是传统金融服务的有力补充。

风险控制是P2P借贷的核心竞争力,科技助力其高效健康成长。大数据、云计算、人工智能等技术的发展为网络借贷的发展提供了条件,大数据征信能够解决网络借贷的痛点,将多维度、碎片化的信息进行整合、分析和过滤,通过数据共享为行业搭建黑白名单数据库,消除信息不对称,打破了传统征信成本高和低时效的局限性。云计算、人工智能等技术能够简化审批流程,加快贷款速度,实现风险动态定价以及自动化决策。

2、消费金融:金融科技带来消费金融大发展

消费金融一般指提前消费或信用消费,其本质是借贷。消费金融通过互联网、大数据等与特定消费场景结合,满足消费者的即时、多样化需求。所以,消费金融作为一种新兴业务模式,可以说是金融科技和传统金融服务不足的产物。目前,开展消费金融服务的主体主要有三大类,分别为银行、持牌消费金融公司、互联网消费金融公司。

截至2019年4月,我国居民消费贷款规模达39.7万亿元,占住户贷款的比重为79.04%,其中短期消费贷款和中长期消费贷款规模分别为8.81万亿元和30.89亿元,占境内贷款的比重分别为61.5%和17.54%。

2015-2019年4月居民消费贷款占住户总贷款的比重

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资料来源:中国人民银行、智研咨询整理

居民的中长期贷款主要为房贷和车贷,所以短期贷款更能反应消费金融规模的增长趋势。2017年以来,短期消费贷款占境内贷款的比重不断攀升(中长期贷款趋于平缓),从2010年1月的1.7%增长至现在的6.1%。

但与美国等发达国家相比,中国消费金融渗透率仍然较低,未来还有很大发展空间。根据美联储统计,2017年底,美国消费贷款中非循环贷款(包括居民为购买汽车、度假、家居改善和教育等融资的消费贷款)扣除车贷后达到1.7万亿美元(约11.4亿元人民币),而中国短期消费贷款为6.8亿元(没有考虑消费者还贷金额,考虑后差距更大)。因此,中国的消费金融规模相对还比较低,还具有很大的发展空间。

银河国际所有网址大全,3、第三方支付增长迅速,科技推动二次加速

第三方支付是指具备一定实力和信誉保障的独立机构,采用与各大银行签约的方式,为商户和消费者提供交易支付平台的网络支付模式。根据《非金融机构支付服务管理办法》,第三方支付业务包括网络支付、银行卡收单、预付卡发行与受理以及其他。银行卡收单是指通过POS终端等为银行卡特约商户代收货币资金的行为;网络支付根据支付所依托的终端主要分为互联网支付和移动支付等。

第三方支付规模巨大且快速增长,移动支付逐渐占据主导地位。自2013年网络支付市场兴起,第三方支付交易规模大幅提升,2017年交易规模达155万亿元,增长率仍有105%。

移动支付逐渐占据主导地位,市场规模已经从2009年的3亿元快速增长至2017年的120万亿元,同比增速自2013年起连续5年超过100%,相对来说,互联网支付同比增速连年放缓。一方面是由于PC端向移动端的转移,另一方面在于线下扫码支付、NFC支付的广泛使用推动了移动支付的大规模增长。

用户、资本和技术是推动互联网行业发展的三个重要因素,用户和资本都遵循边际递减效应,二者的促进作用将逐渐降低,而技术对行业的促进是“脉冲式”的,技术的重大改进会使行业出现跳跃式增长。目前,移动设备、二维码技术、指纹识别技术和大数据是第三方支付的基础设施。未来,人工智能、云计算、区块链会推动第三方支付二次加速。以生物识别为代表的人工智能技术将突破支付的空间限制、云计算让支付更加便捷、区块链让支付更加安全。

4、供需两侧双驱动,金融科技加速征信格局形成

从需求侧来看,消费金融、第三方支付的兴起、应用场景的丰富,对征信行业提出了更大的需求,以央行征信中心为主导的征信体系已经无法完全满足金融市场运行的需求。特别是在个人征信领域,截至2019年4月,央行个人和企业征信系统已采集9.9亿自然人、2591.8万户企业和其他组织的信息,分别接入机构3564家和3465家,年度查询量分别达到17.6亿次和1.1亿次。

2012-2019年4月全国个人征信系统采集人数

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资料来源:中国人民银行、智研咨询整理

消费金融是个人征信的基本使用场景,近年消费金融规模的增长极大地刺激了个人征信的需求。此外,从传统的金融机构、政府部门、公共服务等场景向各类生活化、日常化场景拓展(租车免押金、住宿免押金、先试后买的购物模式),也推动了个人征信需求的崛起。

​从供给侧来看,互联网、大数据、机器学习、区块链等新兴技术的发展催生了市场化征信机构的出现。金融科技推进征信数据的可得性,使得征信模型信用评价更加精准。居民的生活与互联网的关系日益密切,其行为数据在互联网上沉淀,使得衣食住行等日常生活行为逐步实现信用化。金融科技的运用使金融机构通过互联网数据(包括电商交易数据、社交类数据和网络行为数据等)充分了解客户,弥补央行个人征信覆盖面的不足。

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