1. 智慧金融简介

1.1 概述

智慧金融是依托于互联网技术，运用大数据、人工智能、云计算、区块链等金融科技手段，使金融行业在业务流程、业务开拓和客户服务等方面得到全面的智慧提升，实现金融产品、风控、营销、服务的智慧化。

1.2 主要产品及服务

智慧金融产品，是指依托智能金融场景服务如智慧风控、智慧风控、智慧运营等打造的产品。近年来，我国智慧金融产品层出不穷。

1.2.1 产品类

工商银行：融智 e 信、智慧银行生态系统 ECOS、小微 e 贷、融 e 行、融 e 联等；

农业银行：农银 e 贷、智能化风控平台、案防监测预警平台、智能反欺诈平台、智能反洗钱平台、零售智慧营销平台等；

招商银行：智能风控平台“天秤系统”、AI 服务平台、“政采贷”、“退税贷”、Open API 平台等；

1.2.2 服务类

智能营销、智能风控、智能投顾、智能理赔、智能监管等服务

2. 智慧金融发展中存在的问题

2.1 智慧金融建设经验不足

智慧金融的概念虽然在我国由来已久，但是纵观我国的金融行业，仅仅有少数的互联网金融企业积极向智慧金融的方向发展，而许多大型国有银行和商业银行只是在行业发展过程中被“倒逼”发展。

截至目前，我国以银行、保险等金融企业纷纷与科技公司合作布局智慧金融业务，但是尚未有具有标杆性智慧金融机构可以借鉴，智慧金融参与企业也多处在市场探索和试验阶段，总体看商业银行缺乏向智慧金融转型的历史经验。

2.2 各主体建设统一难度高

随着我国互联网金融、金融科技的不断发展完善，及人工智能、大数据、区块链等技术的快速应用，以银行、信托等为代表的主体纷纷加大信息科技的投入。

根据相关统计数据，2019 年中国银行、农业银行、建设银行、交通银行、工商银行以及邮储银行这几家银行的信息科技投入总和超 700 亿元，达到 716.76 亿元，银行科技人员 62805 人，体现对智慧金融发展的重视。

但是从某种程度讲，目前，我国智慧金融的发展建设主要是各主体依托自身银行的业务特征及业务优势实现智慧金融平台的建设及发展，在分析平台架构、数据标准统一及方法模型通用的构建上，存在不统一的问题，不利于形成整个金融领域全方面、全场景的智慧化发展。

2.3 人工智能等技术应用尚待完善

根据中国互联网金融协会对 A 股 88 家上市金融机构 2019 年年报的统计分析，73%的上市金融机构已开展人工智能应用，主要的应用场景如智能风控、智能客服和智能营销。机构的占比分别为 47%、41%和 32%。

其中，上市公司在人工智能应用方面更为积极，超九成的上市银行已开展相关的应用探索。

总体来看，人工智能在我国金融领域中已获得一定的应用成效，但人工智能技术本身尚处于不断发展演进的过程。

在金融领域中更大规模的应用落地上，还面临数据、成本、安全、人才等各种显性和隐性的障碍

2.4 智慧金融建设人才匮乏

智慧金融的基础发展涉及包括大数据、人工智能、云计算、移动互联网、区块链等众多技术领域和新兴技术，具有经验丰富且专业技术实力强劲的人才是保证智慧金融企业稳定、高效运营的内生力。

虽然中国对金融科技的发展十分重视，但由于目前中国高等院校的人才培养周期较长，难以满足当前金融科技快速发展所需的人才规模。

2.5 数据维度多元及质量难以把控问题

数据是智慧金融发展的重要基础元素，在互联网及金融科技蓬勃发展背景下，用户的交易渠道多元化，例如电商交易、社交网络转账等。交易数据的维度多元化，造成数据复杂性增加。

用户的交易数据分布在多个应用场景，增加了智慧金融数据收集成本。

若对金融用户交易数据信息收集的不全面，便不能形成对用户的完整画像，最终会导致金融机构无法精准地对客户进行评估并推荐其心仪的产品，进而影响客户体验。

例如在智能营销领域中，若智慧金融企业在收集客户数据信息时没有全面覆盖到客户的消费偏好、消费水平、理财习惯等数据信息，极易造成对客户偏好产品信息采集不完整，难以精准评定风险指标以及匹配交易策略，进而影响智能营销效果，降低客户信任感和忠诚度。

3. 智慧金融发展问题解决思路

3.1 完善智慧金融的政策监管

现阶段，国内政策为智慧金融发展提供了良好的发展机遇。

2017 年 5 月 15 日，中国人民银行成立金融科技委员会，旨在加强金融科技的研究规划和统筹协调工作。

2019 年 9 月 6 日，央行官方正式发布了《金融科技(FinTech)发展规划(2019—2021 年)》，提出到金融科技是技术驱动的金融创新，要秉承“守正创新、安全可控、普惠民生、开放共赢”的基本原则来推动金融科技的创新发展。

到 2021 年，建立健全我国金融科技发展的“四梁八柱”，进一步增强金融业科技应用能力，实现金融与科技深度融合、协调发展。

3.2 实现技术与业务的充分融合

实现传统银行运营和服务的智能化升级可以通过以下五个方向：

1）推动智能服务在传统网点和线上网络的应用，通过机器学习分析服务效能，优化人员结构和网点资源配置。

2）利用计算机视觉技术对业务资料进行图像自动识别和处理，减少人工录入，降低运营成本。

3）借助语音识别和自然语言理解技术，强化智能机器人的交互深度和广度，并通过机器学习、深度学习不断丰富知识库，提升服务质量。

4）基于场景和业务模型开发上下文关联模型，预判客户下一步的操作行为，推送相应交易页面，提升客户体验。

5）扩大人脸识别、指纹识别、声纹识别等生物识别技术在各类安全认证中的应用，推进服务中身份核查的无媒介化，充分实现互联网技术与金融业务的结合，提升服务效率。

3.3 重视对复合型人才的培养

具有丰富经验且精通大数据、人工智能、云计算、移动互联网及区块链技术的复合型人才是智慧金融不断发展的根本性保障。

未来智慧金融的发展应该是以银行、保险和证券为代表的金融机构与全国高等院校联合培养，注重对复合人才专业能力及具体实际操作技能的培养。

3.4 多主体参与并提升数据质量

近年来在业务快速发展过程中，金融机构积累了丰富的客户数据、交易数据及外部数据，这是金融机构的重要资产和核心竞争力。

面对银行业等金融机构数据准确性和完整性欠缺，时效性和适应性不足等数据质量问题，应结合科技技术手段建立数据质量管理系统，对数据质量进行评价，从数据一致性、唯一性、完整性等几个角度对数据进行分析。以监管数据质量问题为导向，通过机构自查自评和监管检查评估双向驱动，促进银行保险机构在发现问题、分析原因、落实整改的过程中，不断提升监管数据质量，增强数据的可用度。

4. 智慧金融市场现状分析

4.1 金融大数据服务市场分析

根据全球最大的企业增长咨询公司 Frost & Sullivan 的数据显示，2019 年中国金融服务业大数据分析服务市场的收入总额为人民币 1093 亿元，受 COVID-19 疫情影响，2020 年上半年，金融机构的业务发展步伐放慢，导致对大数据分析服务的整体需求下降，但随着经济持续恢复，未来金融服务业大数据分析服务有望持续快速增长。

从细分需求来看，2019 年在金融服务业大数据分析服务市场中，有 323 亿元用于金融风险管理，占比约 30%；770 亿元用于客户生命周期管理，其中者包括吸纳新客及现有客户管理，占比约 70%。

4.2 金融云市场分析

2020 年 5 月，根据 IDC 发布报告显示，2019 年中国金融云市场规模达到 33.4 亿美元，同比增长 49.6%，其中金融云基础设施市场规模达到 23.5 亿美元，同比增长 50.0%；金融云解决方案市场规模达到 9.8 亿美元，同比增长 48.6%。

2020 年上半年，中国金融云市场规模达到 19.1 亿美元。

尽管受到疫情影响，金融云市场在本周期内依然维持了良好的增长，同比增长 37.5%。其中，金融云基础设施市场规模达到 13.4 亿美元，同比增长 35.6%。金融云解决方案市场规模达到 5.7 亿美元，平台与应用解决方案市场分别达到 2.2 亿美元与 3.5 亿美元。

竞争方面，从金融云(平台)解决方案市场份额来看，金融云基础设施（公有云+私有云）市场上，阿里、华为、腾讯、百度等云服务商，紧抓“数据”与“智能”两大主线，不断完善、丰富底层分布式架构、数据库、开发平台和 API 平台等产品，业务规模在疫情期间依然维保持高速增长。

2020 年上半年阿里、华为、腾讯、百度市场份额分别为 27.7%、13.2%、12.7%、12.2%

4.3 金融+人工智能市场分析

近年来在人工智能技术不断成熟及金融业积极拥抱金融科技和创新的推动下，人工智能在金融领域的应用场景不断落地加深，以智能营销、智能投顾、智能风控等人工智能+金融的这种应用场景不断受到市场青睐。

根据 iResearch 公布的数据显示，2019 年金融场景下人工智能的投入总规模达到了 197.9 亿元，2020 年达到 254.4 亿元，人工智能正不断成为金融机构产品、服务转型的重要途径。

5. 总结与展望

我国智慧金融的概念由来已久，但近几年才真正得到传统金融机构尤其是大型传统金融机构重视，并投入了大量资金及人力。

以银行业为例，2019 年国有大型银行和股份制银行金融科技/信息科技资金投入合计 1008 亿元，占营收比重总体上超过了 2%。其中建设银行、工商银行、农业银行和中国银行 4 家大型银行投入超过百亿。

科技人员投入方面，2019 年国有大型银行和股份制银行的金融科技人员总数已突破 8 万人，且 2020 年都有进一步的人才扩充计划。

另外中小银行方面，虽然总体规模偏小，但对科技的投入同样非常重视。2019 年度有近三分之一的中小银行金融科技投入占总营收比重超过了 3%，与 2018 年相比，金融科技投入增加 30%以上的银行接近五分之一，增加 10%以上的接近三分之二。

有超七成的银行设有金融科技一级部门，比 2018 年的调查数据提高了近 25%。

近年来，传统金融机构积极拥抱科技，加快智慧化发展，主要源于以下几个方面原因：

1）传统金融机构面临因竞争加剧、人工成本增加、效率低下、产品同质化以及客户需求不断变化等困境和压力，导致利润下滑和客户流失，行业亟待转型；

2）国家和监管部门对金融机构拥抱科技，加快产品和服务创新，提供经营效率持开放和鼓励的态度；

3）近年来，互联网、5G、大数据、人工智能、云计算、区块链等新兴技术的快速发展，为智慧金融的发展奠定了技术基础；

4）自带科技属性的新兴金融服务提供商的服务和业务领域从 C 端和 B 端的进行切入，开始深耕金融服务的新场景。如消费金融公司、互联网银行、互联网小贷公司等，进一步加剧了传统金融机构的竞争。

在这里，我并不是想坚持租房比起拥有自己的房子来所具有的不利因素，但是，显然，野蛮人拥有自己的房子，因为盖房子的花费太低了，而文明人一般都租房子，因为他买不起房子；

综上，在此背景下，我国智慧金融行业得到极高的重视并迎来了快速的发展，各类型金融机构纷纷加大科技技术资金和人力的投入。但总体而言我国智慧金融发展仍处于初期，行业内专业技术人才较为缺乏、政策有待完善、新兴技术融合有待加强、场景应用较为单一且大多处于初级阶段、创新产品较为同质等诸多痛点。

展望未来，未来我国智慧金融的发展趋势包括：

1）金融机构将持续加大科技方面的资金、人才投入，保证智慧金融转型的顺序实施；

2）继发布《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021 年)》，启动并扩大“监管沙盒”试点后，未来国家将加快完善智慧金融监管政策；

3）未来随着智慧金融的持续发展，将加快新兴技术的深度融合；

4）智慧金融场景应用将从单一或者简单的场景叠加向广阔的“生态金融圈”发展；

5）当前中小金融机构在科技投入上存在同质化的问题，产品创新仍显不足

未来金融机构将加快转变服务思维，从产品供给到以客户需求为中心不断创新产品并优化服务