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金准数据 2018智能金融研究报告

发布日期:
2018-07-03
浏览量:
66041

前言

中国金融服务业数字化转型的速度,金融科技发展的规模和前景在全球范围内皆不可小觑。在经历了“互联网金融”的快速发展后,通过人工智能、区块链、云计算、大数据等新兴技术的崛起,金融行业将跨入科技与金融结合的新阶段――智能金融。围绕“以用户为中心”的理念,智能金融将提供更加丰富、便捷、个性的服务。

智能技术的应用可以创造全新的金融产品和服务,如智能投顾,智能合约,智能手环(用于健康保险)等;服务边界也将重构,不同的金融服务与其他非金融服务相融合,在融合中形成的数据闭环和不同维度的交叉分析,能产生新的洞察,进一步优化提供给客户的服务。这将会是对金融服务的重新想象和重新构造。

金准大数据研究中心从以下4个方面深度解析与建议:

一、智能金融的兴起与发展

智能金融是以人工智能为代表的新技术与金融服务深度融合的产物,它依托于无处不在的数据信息和不断增强的计算模型,提前洞察并实时满足客户各类金融需求,真正做到以客户为中心,重塑金融价值链和金融生态。

1. 智能金融与科技融合的过程

智能金融是金融科技发展的新阶段,也是科技与金融融合的第三个阶段。不同于早期电子金融时代的由“点”到“线”发展和线上金融时代的由“线”到“面”变革,智能金融拓展了金融服务的广度和深度,践行了普惠金融梦想,实现了金融服务由“面”向“立体”的跨越。

图1:金融发展历程

2. 智能金融的四大特征

在新的阶段,智能金融呈现出四大特征,真正实现了“随人、随时、随地、随需”的以客户为中心:

图2:智能金融四大特征

自我学习的智能技术:人工智能将实现“感知—认知—自主决策—自我学习”的实时正循环;数据传输速度实现质的飞跃,云端将无缝融合;介入式芯片等新的硬件形式将出现,甚至实现人机共融。

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数据闭环的生态合作:智能金融企业的战略重点从互联网时代的业务闭环转向实现数据闭环,不再局限于满足当前用户需求的联手,更加注重企业间数据结果回传对于合作各方未来能够可持续满足用户需求的能力的提升。

技术驱动的商业创新:智能技术将不仅仅在“效率”上发挥价值,而是通过与产业链的深度结合,在“效能”上有所作为。在金融领域,移动互联网时代更多体现的是“渠道”迁移;人工智能时代则使得技术在金融的核心,即风险定价上发挥更大的想象力。

单客专享的产品服务:基于海量的客户信息数据、精细的产品模型和实时反馈的决策引擎,每一个客户的个性数据将被全面捕获,并一一反映到产品配参和定价中。

金准数据认为在金融既有的价值链条上,智能金融正促成四方面的重构:1)重构用户连接和服务的价值链,实现触达无缝化、交互人性化、经营立体化、设计灵活化;2)重构风险评估和管理体系,打造更为实时、主动、全面的风险管理;3)重构服务的边界;4)重构基础设施的建设标准和运行逻辑。

图3:智能金融重构服务边界

二、智能金融市场蓬勃兴起

在政策、经济、社会、技术等诸多利好的支持和驱动下,智能金融正飞速发展,并带动了新型商业模式,促成了大批创业企业的涌现。

1. 中国金融科技企业创投涌向金融领域

据金准数据统计,过往两年成立的金融科技创业公司达1753家,BAT等互联网巨头也纷纷抢滩智能金融领域。创新方向从金融服务的互联网化逐步深入到金融服务的技术重构、流程变革、服务升级、模式创新等,从通用技术应用的语音识别、活体识别、区块链、云等到细分场景应用的信贷、理财、保险、资管等,几乎渗透到了金融业务的方方面面。

图4:国内智能金融创新创业公司涉及金融服务的各个领域

传统金融机构同样不甘示弱。以四大行为代表,金融机构争先与科技公司达成战略合作,如农行与百度合作成立金融科技联合实验室并共建金融大脑,中行与腾讯合作成立科技联合实验室等;而工行近期更在未借助外界技术团队的情况下自主研发上线了“AI投”,效果不俗。

2016年,全球金融科技公司拿到了1177亿美元投资,其中,中国金融科技公司以约918亿美元的融资额占全球融资总额的78%,首次超越美国,位列全球第一,是同年全球金融科技融资额唯一有所增长的地区。中国金融科技的投资额更是自2012年起实现了高达119%复合增长率。

图5:2012-2016年中国金融科技投资金额与次数


2017 年《全球金融科技100强》报告中,排名前十的企业中,中国公司有5 家,占据半壁江山。特别是排名前3 的公司都是中国企业。其中,蚂蚁金服依靠出色的技术优势以及金融销售服务模式,成为全球金融科技企业的典型代表;众安保险凭借出众的保险科技生态系统以及高速的业务发展位居次席;趣店则依托海量在线借贷业务,在排行榜中位居第三。以上三家企业体现了中国金融科技行业在全球范围内的领先发展态势。


图6:2017 年全球金融科技企业Top 10


2017年中国企业在人工智能领域的投资额高达582亿元,投资事件数353次。包括百度和谷歌在内的科技巨头在AI上的花费在 200 亿至 300 亿美元之间,其中 90%用于研发和部署,10%用于AI 收购。机器人和语音识别是两个最受欢迎的投资领域。计算机视觉是获投资最多的子领域。金准数据分析认为从各大企业的采纳和投资角度来说,人工智能现在只处在“温热”时期,高科技、通信和金融服务将成为未来三年内采用人工智能的主导行业。

同时,金准数据研究统计,2016 年全球金融科技独角兽企业数量为27 家,中国公司有8 家,仅次于美国,排名第二。2016 年全球金融科技独角兽企业估值规模为1389 亿美元,中国企业为964 亿美元,占比约70%,全球排名第一,领先优势十分突出。

图7:2016 年中国金融科技独角兽表现


2. 中国金融科技用户渗透率快速提升

金准数据研究统计,中国金融科技市场总体发展居全球第二位。从用户渗透率来看,从2013-2016 年,网络信贷、网络资管和电子支付的用户渗透率均处于显著上升趋势,预计2020 年,以上三个细分领域的用户渗透率将分别上升至28.4%、77.9%和83.1%。尤其是电子支付领域,以支付宝和微信支付为代表的移动支付工具快速发展,截止2017年底,微信支付用户已达到8 亿。

图8:2013-2020 年中国金融科技主要板块用户渗透率

三、合作共进,构建智能金融生态体系

金准数据认为智能金融时代的到来,不仅催生了新的商业模式,也在重塑金融界的生态圈——出于优势互补与资源整合的需要,生态各方合作愈加紧密,呈现出利润共享化、风险共担化和合作伙伴化的变化趋势,共同构建未来智能金融生态体系。这一生态体系包含三大特征:

1. 市场垂直细分,构成局部垄断

金融科技的出现使部分原本处在金融机构内部的服务链条节点得以释放,并推动金融服务链条走向细化,比如触达和转化作为链条上不同节点,在未来将由两个机构分别提供服务,并在各自领域经过充分竞争,最终由效率更高的公司承担相应角色。智能金融同样如此。

图9:智能金融市场从细分到垄断过程

网络资管领域,2016 年网络资管市场规模增速超过50%。中国网络资管规模超过2.7 万亿元,预计2020 年,中国网络资管将超过6万亿元。

图10:2013-2020 年中国网络资管市场规模

第三方支付领域,2016 年我国支付机构的网络支付金额达到99.27 万亿元,交易笔数达到1639.02 亿笔。相比2015 年,在交易笔数和交易金额上均达到近100%的增长。

在网络借贷规模上,2016 年我国网络借贷规模达到19544 亿元。相比2015年,市场规模增长达到99%。

图11:2014-2016 年中国细分金融科技市场规模


2. 务能力升级,参与角色蜕变

面对科技与金融结合愈来愈紧密的趋势,生态中的各方都将经历服务能力升级和参与角色蜕变的过程。在未来金融智能化浪潮的推动下,以用户为服务的目标和中心,智能金融生态将会出现五类参与者。

金准数据指出,部分企业并不一定只限于扮演其中一种角色,而可能出于战略发展规划需要同时兼备两种甚至多种角色,这些企业占比虽小,却是智能金融闭环的构建者、生态构建的推动者。

图12:各方参与角色蜕变




零售企业率先转型进入金融科技市场,传统行业中,以具有ToC 服务经验的零售企业为代表,它们往往拥有大规模的用户信息和消费行为数据,在客户服务方面的经验丰富,对客户需求理解较深刻。借助金融科技的应用趋势,大量传统零售企业将金融服务与自身原有服务进行融合,通过捆绑式服务,大力发展基于原有服务的金融服务,以消费金融、智能风控、智能营销等应用场景为突破口,转型进入金融科技市场。



传统金融企业将科技能力对外转化服务,成立独立化运营的科技公司,传统金融机构成立的科技子公司拥有云、大数据和人工智能平台搭建能力、行业应用搭建能力和海量金融数据积累。向科技公司转型的金融企业对行业理解深入,并拥有切实的新兴科技应用实践,较易获得传统金融企业的信任。


3. 生态全面开放,多维深度合作

传统机构如银行与科技公司在智能化的大势之下皆不甘人后。他们拥有自身独特的属性和优势,但也有发展的短板。因此,通过合作共同打造未来的智能金融生态圈成为不少机构企业的重要选择。未来,双方将会有融合、共建和开放输出三种合作模式。

图13:智能金融的三种合作模式

在上述行业趋势的共同作用下,数据将引领金融发展新动能,智能化将改写金融世界新逻辑,而跨界竞争则将塑造金融领域新格局。

四、智能金融胜在应用

金准大数据研究中心深度解析,智能金融将不仅仅是一个前瞻的概念,而是可以应用到各个金融细分领域的大趋势,是金融与科技融合发展的必然结果。随着算法和数据的突破,智能金融应用率先在通用领域中发力,解决效率提升的问题;随着数据在细分领域中的积累和整合,智能金融的应用不断向拓展各细分场景、提升业务效能的方向进步,从而展现出多样化的金融应用布局。

图14:智能金融应用点分布

在各领域中,支付、个人信贷、企业信贷、财富管理、资产管理,以及保险六大板块,将是智能金融未来发展的重中之重。

支付——智能创新最前沿:作为与消费者连接最紧密的环节,智能金融对于广大用户的支付需求影响得最早、最广、最深。而随着智能技术的进一步成熟,支付将进入“万物皆载体”的新阶段,智能手环、手表、汽车、空气净化器、冰箱、空调、电视等都可以成为支付的“账户载体”和“受理终端”。

企业信贷――新技术应用初显成效:通过近年来的探索,智能金融将为包括贸易融资、供应链金融、企业信用贷款等对公信贷业务起到完善企业信用体系、补充企业经营状况信息和降低放贷机构单据确权难度的作用。

个人信贷――全链条智能化:消费金融需求已不再局限于房贷、车贷等大额消费,而逐步深入家电、食品、旅游、教育等商品消费及服务场景中,信贷模式多样化;也有越来越多的客户愿意为好的产品付费。针对不同类型的客户开发适合他们的信贷产品,提升客户体验将是金融业未来努力的方向。

资产管理――穿透资产底层试水期:资管市场产品多样,结构复杂,资产方、资金方具有较多痛点。智能金融时代,智能技术逐步突破应用到资管领域,解决跨期资源配置中的信息不对称问题,全面提升资金和资产流通效率。

财富管理――智能匹配初具雏形:智能技术在投资偏好洞察和投资资产匹配环节能够极大地降本提效,使财富管理逐渐走出高费率、高门槛,走向中低净值人群,呈现高效、低费、覆盖更广泛的特点。

保险――行业变革的开启:互联网为存量保险产品带来了新的渠道入口,成为保险科技的开端。如今,智能技术在保险业的应用不断深化,逐渐涉足核心的产品设计和精算定价领域,真正开启保险业的全面变革。

影响智能金融应用在推广上的速度、规模和潜力的因素很多。从技术角度看,包括技术的成熟度、数据可获取性等;从金融的角度看,包括金融机构变革的意愿、以及对于新技术替代旧技术产生新增加值的认可程度;从用户需求的角度看,切换成本的高低、新人群是否已经形成、新习惯是否已经被培育以及新的金融行为在多大程度上符合刚需,都是影响应用普及的重要因素。

那么需要思考的问题是,什么才是决定智能金融应用之争能否胜出的关键因素呢?金准数据认为,规模、标准、独特资源、行业理解,以及生态合作的深度与广度,这六大要素至关重要。

图15:智能金融应用关键制胜因素分析

在此基础上,金准数据提出了十二大建言,覆盖行业监督、生态合作、科技安全和社会责任四个方面。

图16:十二大建言

金准大数据研究中心指出,智能金融为金融创新开创了一个新时代,智能技术突破发展、场景应用加快落地、业界机构深化合作将为智能金融发展带来新动能,取得新突破,塑造新格局。而今天的金融机构必须在文化、组织架构和激励措施等各方面着手,使得习惯于传统运作模式的组织转型成能不断推陈出新的创新引擎。