風口與痛點

顧新

能夠存活下來的物種既不是那些最強壯的，也不是那些最聰明的，而是那些最能適應變化的。

——查爾斯·達爾文《物種起源》

如果轉換下文風，也可以說——那些把握風口或成為風口，包括找到痛點并解決痛點的新物種才能夠存活下來。千禧一代成為消費主力的新時代，即在未來的類金融科技超市中，或許唯有新型金融機構或為之服務的科技公司可以生無顧慮。

這并非誑言。未來5年，零售銀行、投資及財富管理和資金轉移支付將是被金融科技顛覆程度最高的領域，一些現有業務將流向獨立的金融科技公司。如果這些行業能夠像移動支付和網貸的發展勢頭一樣迅猛，潛力將無可限量。

中國金融機構自我轉變的需求比其他各個國家和地區都要迫切，轉型的速度也前所未見，這是大勢所趨。而金融科技在中國的發展路徑，也不完全和其他國家和地區一致：顛覆相對較少，更多關注的是應用先進技術形成解決方案，并實現合作共贏。另外，監管如何與時俱進也是迫切需要解決的問題。

支付之變

支付行業所面臨的變動與挑戰主要有兩點：個人信息保護、電子支付與新舊利益團體之爭。

前者，支付與商業、生活密切相關，在被電子化并與互聯網結合時，用戶信息很容易被泄露和盜取。現今，眾多互聯網金融機構依托智能手機，可以用自定義手勢和密碼進行支付。除此之外，指紋識別、刷臉識別、虹膜識別、聲音識別技術也在逐步發展。這些新一代的識別技術一反常規的密碼形式，用人身上獨一無二的自然屬性作為支付的識別依據。這種免去密碼記憶與存儲的識別和保密方式無疑更加可靠，會極大提高用戶的支付體驗。

后者，網上支付的服務區別于傳統銀行和信用卡巨頭所提供的服務，其業務發展也會受制于傳統金融部門的掣肘。因此，將網上支付與信用卡支付結合起來的Square等金融科技企業隨之出現。

純技術發展角度而言，當電子貨幣在全社會通用之后，第三方支付將面臨電子貨幣及其相應支付方式的挑戰，基于區塊鏈底層技術的電子貨幣使得個人對個人的去中介交易成為可能，第三方機構可能將面臨更大的變局。

全球市場看，在支付電子化趨勢之下，人們從最初的網上支付時代進入到現今的移動支付時代，支付業的競爭將會更加劇烈。傳統支付體系只局限在銀行和銀行間，在移動支付引入了移動運營商后，又加入了第三方支付機構。正如之前無法預料第三方支付機構對支付行業的沖擊，我們沒有理由認為當前支付格局的劃分會一成不變。近場支付技術的成熱和區塊鏈技術投入實踐，讓我們看到未來智能設備行業和技術公司在支付行業中的巨大潛力。

監管持續收緊

2017年，銀行業金融機構共處理電子支付業務1525.80億筆，金額2419.20萬億元；非銀行支付機構發生網絡支付業務2867.47億筆，金額143.26萬億元。在電子支付市場，銀行支付服務仍占據主要地位。隨著市場格局的變化，銀行與支付機構在競爭中合作，在合作中競爭，未來將進一步形成良性競爭狀態，深化各自優勢，推動支付服務的發展。

近年來，第三方支付機構不斷拓展線下支付場景，將支付產業鏈由基礎設施延伸至增值服務，中國的第三方支付產業迅猛發展。隨著新技術與支付應用的深入融合、應用場景的不斷拓展和支付業務的開拓，支付機構網絡支付業務還將繼續高速發展。

隨著支付行業的快速發展，行業監管體系不斷完善。2015年，支付行業綜合監管、分層監管的主旋律基本定調，非銀行支付機構監管制度框架不斷完善，多層次、全領域的支付清算行業自律制度體系基本形成。2016年，央行不但明確了一段時期內原則上不再批設新支付機構，更對違規支付機構嚴懲不貸。2017年，互聯網金融整治持續，央行印發《實施支付機構客戶備付金集中存管的有關事項的通知》、我國非銀行支付機構網上支付清算平臺（網聯平臺）上線都意味著監管將持續趨嚴，同時，監管部門對支付機構、銀行的違規處罰仍然嚴格，支付行業將進一步規范經營。

銀聯與第三方支付爭奪支付場景

銀聯擁有完善成熟的資金清算系統，且政府監管規定明確第三方支付機構不得繞開清算機構與銀行合作，這代表銀聯必能在支付業務中分得一杯羹；另一方面，隨著銀聯與手機巨頭蘋果、三星等達成合作，NFC技術可能重獲生機，實現對支付寶、微信支付的反擊。

對第三方支付而言，2017年支付寶用戶5.2億，騰訊財付通旗下的微信支付和QQ錢包兩大產品的用戶數超過8億，兩者占據第三方支付市場9成以上的市場份額。支付寶、騰訊擁有龐大的客戶資源和銷售渠道，借助其強大的生態系統，已逐漸培養了用戶的支付習慣。在雙方的爭奪中，支付場景成為制勝關鍵，第三方支付公司應搶占B端資源。對用戶來說，無論是移動支付還是NFC支付，不同支付機構提供的支付方式在便捷性、安全性上并無顯著性差異，因此支付場景成為制勝關鍵。隨著移動支付使用場景的不斷延伸，與不同線下場景達成合作成為各大支付機構爭搶的熱點。未來第三方支付公司應盡快搶占線下支付入口，掌握B端資源。

區塊鏈技術變革路線仍待檢驗

可以看到，基于類似區塊鏈技術的應用具有一定的優勢，但也存在較大的制約，需要利弊之間的權衡。在跨境支付場景中，由于目前在全球范圍內仍缺乏一個低成本、高效率的解決方案，不同國家之間還存在政治、監管等因素的差異，類似區塊鏈技術這一去中心化、去信任化的模式是非常具有潛力的解決方案，但是具體的技術變革路線仍需在國內本土化落地，其實踐效果也有待觀察和檢驗。

在支付領域，圍繞支付場景、個人及商戶，金融科技公司在積極打造動態的服務場景，構筑以支付為核心的金融服務生態。圍繞支付的大數據行為分析已經成為領先支付企業的必備技術能力。

而隨著掃碼、聲音、NFC、基于生物識別的指紋等輔助支付手段的普及應用，第三方支付企業致力于提供更加便捷且安全的認證方式，特別是當支付與大數據反欺詐技術相結合以后，將更好地解決支付領域的安全性痛點問題。

直銷銀行之惑

就互聯網直銷銀行而言，其風口得益于科技的影響，以下3個方面可以為證：

首先，大數據、云計算技術已成為互聯網銀行運營的重要基石。近幾年，直銷銀行App和網站訪問呈快速增長，重訪客戶規模不斷擴大，如何挖掘客戶數據價值，把握其潛在需求成為提升核心競爭力的關鍵。

其次，生物智能技術將逐步成為互聯網銀行安全認證的核心手段。人臉識別、指紋識別是目前生物智能技術的代表，其作為身份認證的重要方式，已在多個領域得到廣泛應用。目前，蘋果、谷歌、京東、騰訊、百度、阿里等國內外知名企業已將指紋識別應用至支付領域，并積極涉足人臉識別技術。該技術將運用于互聯網銀行開戶、身份驗證等業務流程之中。

最后，區塊鏈技術將是互聯網銀行實現跨越式發展的顛覆性技術。目前大多數互聯網金融本質上是傳統金融的電子化，信用創造的方式并沒有改變。而區塊鏈技術從根本上改變了這種中心化的信用創造方式，在機器之間建立信任網絡，通過技術背書而非中心化信用機構進行信用創造。隨著區塊鏈技術的成熟，將逐步應用于互聯網銀行。

展望直銷銀行的發展趨勢，不難發現：產品與服務創新是互聯網銀行發展的基礎，互聯網銀行可利用成本和產品優勢拓展客戶，加強理財、存款等產品的迭代升級；營銷創新是互聯網銀行發展的關鍵，互聯網銀行應當注重品牌宣傳，提升品牌影響力；風險控制是互聯網銀行發展的根本，直銷銀行自身的特性使得對風險控制要求更高，風控管理水平直接關系到直銷銀行的成敗。

保險科技之痛

從保險科技行業現狀來看，存在的痛點主要有以下兩個方面：

一方面，信息披露程度有待提高。互聯網保險業務的主要特點是整個購買保險的過程都由消費者通過瀏覽宣傳網頁來了解和比較，從而點擊購買產品。因此，在產品購買頁面上進行全面、充分的信息披露和風險提示顯得尤為重要。

另一方面，產品創新能力有待提升。互聯網保險業通過大數據技術的應用對消費者的互聯網交易行為有了一定統計基礎，但行業內部數據積累、數據挖掘、發現數據背后價值的能力還相對較弱。且個別保險產品違背保險基本原理和大數法則，混淆了創新的邊界，如跌停險、貼條險，互聯網保險行業真正有價值的創新型產品相對匱乏。

綜上，全球互聯網保險發展迅猛，較之傳統保險業，其在線作業的特點更加突出，對網絡和IT技術的依賴也比以往更甚。基于電子數據的IT技術，互聯網保險可以和當下的科技熱點對接，例如物聯網和移動智能終端可分析被保險人的行為模式或投保標的狀態，然后再進行風險定價；人工智能能夠自動處理保險文件，并為保險人提供咨詢意見；區塊鏈技術對接保險，可以實現場景化的自動覆蓋。

當下看來，大數據、云計算、人工智能、物聯網可以助力保險業的發展，在不久的將來，這些科技的普及將會由保險來推動，進入普羅大眾生活的各個角落。

伴隨著大數據和智能技術的嘗試使用，傳統復雜保險產品開始降維，進一步體現保險產品的個性化，伴隨而來的個性化定價將給保險產品的開發和銷售帶來新的契機。高速發展的金融科技企業進入零售保險行業將大幅加速這一進化過程。

面對消費行為的不斷變化，保險業基于用戶行為的風險模式將采集風險相關數據的新方法視為主要趨勢，為了有效滿足現有客戶的預期，更加自助的服務依然是轉型過程中的重中之重。以客戶為中心的設計帶來優越的用戶體驗，如通過發送駕照和車輛識別碼快照來獲取保險報價等。新的解決方案可以將核心保險流程時間縮短為幾個小時，如在傳統系統中使用機器人提供訪問服務，增添服務的靈活性或是對現有主要服務的擴充，如能在第一時間發出出險通知等。

消費金融之喜憂

對消費金融而言，其風口同樣得益于科技助力。

一方面是“生物識別+消費金融”。在互聯網金融領域，由于人工效率低、用人成本高、欺詐風險高等因素，對人臉識別技術的訴求更加強烈。目前眾多企業都開始將人臉識別服務廣泛應用于各業務流程中。

另一方面是“大數據風控+消費金融”。風險控制模型體系包括申請評分模型、欺詐評分模型、套現識別模型、交易監測模型、催收評分模型等十多個模型，每一個模型都還將持續優化和迭代，幫助識別和管理金融業風險。

消費金融在國內市場的發展趨勢，可能存在以下3個方向：

第一，互聯網消費金融市場繁榮發展。2013年，中國互聯網消費金融市場規模達到60億元；2014年，交易規模突破150億元，增速超過150%。預計2017年整體市場將突破千億元。

第二，國內市場潛力無限。與發達國家消費信貸占整個金融機構所發放信貸超過60%相比，中國消費信貸占比僅為20%左右，中國消費支出存在巨大潛力。商務部數據顯示，2015年中國全年最終消費支出對國內生產總值增長的貢獻率為66.4%，較2014年提高15.4個百分點，但與美國80%左右的貢獻率相比仍有一定差距。

第三，政策驅動，產業欣欣向榮。投資、消費、出口是推動經濟發展的三駕馬車。受國內外經濟形勢的影響，中國投資和出口在GDP中的比重減少，而消費在GDP中的比重正穩步增加，對于推進經濟增長效果正日漸顯著。

而對于消費金融市場面臨的挑戰，在未來消費金融市場不斷擴大，類花唄、白條等資產體量不斷增大的趨勢下，一方面需要不斷建立完善多種風險測算模型，針對不同消費者合理授信；另一方面也需要優化事中風險識別機制、事后逾期資產催收機制，結合反欺詐、信用風險、營銷等應用模型體系，加強資產事中、事后的風險管理。同時，也應繼續提高評級機構等中介機構的盡調要求、優化評級方法、規范消費信貸資產證券化的業務信息披露的操作準則。

伴隨著移動應用的普及，越來越多的消費金融服務嵌入到大眾日常消費場景中，移動支付和消費分期已經成為許多線上消費應用的必備功能。為了提升消費金融的用戶體驗，金融科技企業開始結合大數據征信，深度推廣基于機器學習的自動化信用風險量化評估模型的應用，將消費金融的審批時間從日縮短到小時、分鐘，并且朝著秒級和預授信模式推進。用戶體驗的提升，和基于互聯網的大數據基礎密不可分，隨著大眾觸網的頻度、維度和時間長度的不斷提升，基于網絡的個人大數據積累爆發式增長，給大數據環境下的風險評估和客戶數字化肖像識別提供了可能。

目前，金融科技公司在消費金融領域的切入點主要關注央行征信系統尚未覆蓋的客戶群，如學生、藍領和大部分農村戶籍居民，隨著競爭的不斷滲透，這片藍海未來將逐漸轉紅。在消費金融領域，金融科技公司未來發展的趨勢將是利用大數據支持下的客戶肖像刻畫，提升消費信貸個性化定價能力，不斷推動場景化服務水平的提升以及客戶群體的擴張，從而進入傳統金融服務的客戶領域。

融資之愁

對于關乎互聯網融資的眾籌來說，其面臨的挑戰主要有3個：

一是需增加保護支持者的措施。眾籌是一種新型投資模式，投資均具有風險，但眾籌中的“眾”字決定了此種新型模式涉及人數較多，沒有太多投資經驗，極易引發群體性事件。可以考慮增加保護支持者利益的措施，比如接入征信系統，只要發起人有籌資需求，可調取其個人信用信息，未達到一定標準的，判定其風險性較高，可不允許發起眾籌需求，或增加其他擔保措施才可以發布眾籌需求。

二是強調眾籌模式的風險性，加強支持者教育。無論是哪種細分領域的眾籌模式，均帶有一定風險性，支持者不能把眾籌等同于保本付息的債權關系或商品銷售，應該對其持有理性看法，正確認識眾籌，積累自身投資經驗，憑借投資獲得收益和回報，但也要能夠承擔可能出現的風險和損失。

三是進一步完善監管政策，規范行業發展。互聯網股權融資仍處于發展初期，關于股權眾籌和互聯網非公開股權融資的相關管理辦法仍在制定過程中，大部分互聯網非公開股權融資平臺在審核管理、投資者教育、投后管理等方面仍處于摸索階段。未來，該行業不僅需要監管政策的引導和規范，也需要行業自身的自律和創新探索。

智能投顧之道

智能投顧行業的痛點在于以下兩方面：一方面，現有專業人工投顧數量不足，不少散戶仍在服務范圍外，受金融牌照和投顧資質影響，擁有從業資格的機構和投資顧問集中于券商，券商成為開展投顧業務的主力軍；另一方面，機構和高凈值個人投資者是重點服務對象，海量股民仍未得到充分服務。

在相當長的時間里，機構和高凈值個人投資者是重點服務對象，這部分目標用戶投資金額高，因而個人投資顧問服務性價比高，海量的、投資額相對小的個人投資者沒有享受到優質的服務和產品。然而，這部分市場是很廣闊的，散戶的交易額占比在總交易額的80%以上。對于中國市場而言，所面臨的挑戰主要在于以下3個方面。

牌照限制 按照中國監管規定，開展投資顧問業務需取得監管機構頒發的證券投資咨詢牌照，開展資產管理業務需取得監管頒發的資產管理牌照，銷售金融產品需要取得相應的金融銷售牌照。在《證券投資顧問業務暫行規定》《證券、期貨投資咨詢管理暫行辦法》等法規約束下，投資顧問與資產管理兩塊業務分開管理。按照規定，證券公司、證券投資咨詢機構可以接受客戶委托，輔助客戶做出投資決策，但不能接受全權委托，從事資產管理服務（代客下單、理財）并保證賬戶不能跨平臺投資。

數據瓶頸 金融大數據是數字化投顧的血液，國外金融市場成熟、數據全面，能滿足量化分析的必要條件，而國內監管規定要求金融機構數據不得提供給第三方使用。用戶的行為、消費、投資等數據目前仍未打通，存在使用門檻。突發事件等結構化數據采集和分析存在一定難度，數字化投顧無法通過數據分析用戶偏好，這也為數字化投顧業務的正常開展增加了難度。

配置資產單一 BusinessInsider報告顯示，ETF是當下美國市場中成長最快的投資品種，而國內ETF規模較小、數量少。根據Wind數據，截至2016年7月，共有130只可交易的ETF，凈資產為4729億元，其中權益型ETF和貨幣型ETF合計114只，債券型ETF、商品型ETF等品種較少，對沖工具匱乏，可分散的風險也有限。如果擴展投資標的到非標領域，則面臨難以評估風險問題。

展望未來，我國智能投顧市場可能有以下兩個發展趨勢：一是后端收費模式有望成為主流。互聯網降低數字化投顧成本，使成本接近于零，逐漸降低了傳統投顧行業的門檻，滿足長尾模式下客戶的需求。簡言之，以后客戶在購買理財產品時不需要支付費用，而是在賣出時依靠收益支付相關的費用。二是傳統大機構會與數字化投顧機構合作或并購。為了促進在線服務的發展，SigFig與瑞銀集團正在計劃建立用來開發新的在線管理工具的研究實驗室。包括高盛集團和貝萊德集團在內的其他公司，也都有相應的行動。

基礎設施之難

關于基礎設施的征信，數據源是基礎，算法和數據迭代經驗則是征信模型難點。

優質數據是征信的基礎

隨著信息技術的發展，互聯網和大數據的普及，數據積累的數量和質量得到飛躍，這為征信行業的發展打下很好的基礎，數據源或將成為征信行業的一大競爭熱點。在數據獲取方面，除了和政府及互聯網巨頭合作以外，不少平臺也在不斷積極嘗試，試圖從數據源端收集第一手數據，從而在源頭上建立自身優勢。

算法和數據迭代經驗是征信模型的難點

從大數據征信模型算法的成熟度來看，中國雖與美國存在一定差距，但中國的電商數據、社交數據非常豐富，這為大數據征信的嘗試探索建立了很好的基礎。征信模型與應用場景密不可分，需要不斷注入新的數據進行模型的優化和驗證。因為模型本質上產生的是預測用戶信用行為的作用，預測的準確與否需要實踐數據修正，不斷動態優化調整。

此外，對于區塊鏈這一基礎技術，盡管概念很火，但其與金融業務的結合或者場景應用上，業內尚存疑問。這正如畢馬威報告所言，目前，金融領域的很多痛點問題都需要通過領先技術的應用，和以技術應用為背景的模式創新實現突破。例如利用量化風險模型實現消費借貸的快速審批，利用移動計算體系提升服務便捷度，利用云計算大幅提升服務的響應速度，利用大數據快速準確發現信貸領域的欺詐行為等。在畢馬威所關注的十多個技術領域，大數據和數據分析技術的研發和應用普及度最高。