浅谈金融科技对金融的影响与创新

2017-04-11 22:47乔冰琴申黎明
山西财政税务专科学校学报 2017年5期
关键词:区块人工智能金融

乔冰琴 申黎明

(山西省财政税务专科学校,山西 太原 030024)

一、从互联网金融到金融科技

2007年以前,网络技术为金融机构的业务提供支持,其主要表现就是金融机构的一部分业务以网站形式呈现。2007年以后,金融业务领域开始与互联网深入融合,同时第三方支付与网络借贷业务兴起。2013年是互联网开启新纪元的一年,被称作“互联网金融元年”,当年诞生了余额宝等一批互联网金融产品和团贷网等一批互联网金融企业,中国互联网金融呈现爆发式增长。2014年3月15日,李克强总理在第十二届全国人民代表大会第二次会议所做的政府工作报告中提出“要深化金融体制改革,促进互联网金融健康发展……”,互联网金融无论从市场层面还是政策层面,都站在了“风口”,迎来了蓬勃发展的历史性机遇。

互联网技术、移动互联网技术、大数据技术是互联网金融的主要技术,互联网技术与移动互联网技术使金融产品在用户体验上取得了革命性提升:线上金融服务便捷、业务流程简化、产品界面优化、用户体验改善等优势使金融产品更加好用。互联网的流量入口、网络外部性、零边际成本等特征,使金融服务扩展到更多的应用场景,聚合更多的用户,服务于长尾用户。同时,在互联网技术与移动互联网技术支持下,产生大量应用场景用户数据,为互联网金融收集与存储包括交易、社交、多媒体、位置、兴趣、职业、学历等在内的各种数据提供了支撑,进而可以进行简单的初步分析和决策。

但是金融是个强数据导向的行业,各种数据的数量、分析速度和数据种类都在急速发生变化,各种智能家居、可穿戴设备、健康管理、安防等智能硬件的兴起,更是再次扩充了数据的维度,加之生物识别、语言处理、区块链、人工智能、物联网等技术在金融中应用,为整个金融体系带来改变。2016 年 7 月,在上海举办的浪迪Fintech(金融科技,financial 和 technology 的缩写)峰会之后,“Fintech”进入人们的视野,成为业界和媒体热议的焦点。

2017 年1月,英格兰银行总裁、国际清算银行金融稳定委员会主席Mark Carney首次提出,广义的金融科技是指技术进步带来的金融服务创新,这些创新包括新的业务模式、新的应用、新的流程和新的产品,金融科技会对金融市场、金融机构、金融服务的提供方式产生重要影响。本质上讲,金融科技是技术驱动的金融创新,它没有改变金融跨时间和空间配置金融资源、管理风险等核心功能,依然符合金融合约的内涵。

二、互联网金融与金融科技的区别

互联网金融是国内创造的一个概念,金融科技是国外创造的一个概念。国内外研究人员在“互联网金融和金融科技都是技术带来的金融创新,并没有改变金融的本质”这一观点上看法是一致的。

在我国,互联网金融主要是互联网、移动互联网、大数据等技术在金融业务中的创新应用,主要应用包括互联网+支付、互联网+借贷、互联网+保险、互联网+理财等横向金融创新模式。一方面,小型创业公司及BAT巨头纷纷侵入传统金融市场,不断撼动传统金融的格局;另一方面,传统金融机构几乎把整套金融业务扩充到了线上,因此形成多方发力、线上线下业务融合、重分市场份额,共同重筑互联网金融局面。

随着科学技术和互联网金融的发展,需要更深层次的技术来进一步改善金融服务的效率、普及程度和智能水平,而金融科技的主要任务就是提高金融业务效率、降低信息不对称、惠及更多人群或企业。因此,金融科技本身更多的是技术含义,更倾向于金融纵向市场的深度技术创新。从技术发展的角度来看,当前互联网金融使用的技术没有金融科技成熟,可以把当前互联网金融的技术看作是Fintech1.0阶段,接下来的几年,该技术将迈进Fintech2.0阶段。

金融科技注重以科技手段对金融服务进行改造和颠覆,数据和技术是金融科技的两个重要因素。金融科技可以将原有的以人为媒介的规章制度和流程控制如手续、审批、风控等,转变为以技术控制的订单监控系统、用户评估模型、风险决策系统等自动化流程,从而最大程度地释放社会资源,完成投融资匹配的需求。因此,金融科技相比互联网技术,更有可能打破原来以人际关系维系的渠道和商业模式,在统一的数字化平台上基于资金本身的属性进行配置、风控和产品设计,省略传统模式中不必要的中间环节,提升金融整体服务效率,降低成本。

三、金融科技的核心技术

当前金融科技不仅包括互联网、移动互联网、大数据技术,其更核心、更前沿的技术是区块链、基于大数据的人工智能等。

职工论坛是院内文化的体现。院内职工可随时在企业号内参与论坛活动,在论坛上发布一些正能量、学术性等的文字、图片、小视频等内容,增强大家相互学习的积极性,提高医院的创效能力;此外,院内职工还可直接通过企业号查看及收发邮件,并提供职工信箱、职工诉求等渠道。

(一)区块链技术

2013年,以美国为首的国外科技开始关注区块链技术;到2015年下半年,关注度出现爆发式增长。我国从2015年下半年开始关注区块链技术。2017年,区块链技术在全球大热,区块链领域的交易数量和总融资金额均达到了历史最高点。多名专业人士、高管、学者、研究人员预言,区块链是目前最有潜力触发第五轮颠覆式革命浪潮的核心技术,有可能实现去中心化的数字资产安全转移。

区块链(Blockchain)是一种分布式共享数据库(数据分布式储存和记录),利用“去中心化”和“去信任方式”集体维护一本数据簿的可靠性技术方案。

1.区块链的核心技术。区块链的核心技术主要包括以下四方面:

区块链的核心技术之一是区块和链。每个区块结构包括块头和主体两部分。块头包含前一区块的交易信息的压缩值,即该区块包含其父区块的信息,每个区块只有一个父区块。因此,从创始块到当前区块就形成了区块链。区块的主体是对前一区块创建后、当前区块创建前的这段时间里所发生的所有价值交换活动的记录。

区块链的核心技术之二是数学加密。该加密算法采用非对称密钥,其中一个称为私钥,另一个称为公钥。私钥归用户私有,在交易时,用户用私钥生成支付时的数字签名信息,该信息代表支付人的身份识别证明;公钥用来接收交易金额,公钥类似于银行账号。

区块链的核心技术之三是分布式结构。在分布式结构中,数据不是存储在中心电脑或中心主机上,而是采用去中心化的协议使每个参与交易的节点都存储所有的数据信息。由于每笔交易都会发送给全网所有节点,即使信息在网络传输中遭到拦截,也无法成功拦截所有传输路径中的信息;即使所有节点都收到了该信息,由于信息的解密需要私钥,因此只有拥有该私钥的人才能解密该信息。收到信息的节点需要对收到的信息进行正确性验证,只有全网大部分节点甚至所有节点都确认记录的正确性后,该数据信息才会被写入区块。而试图入侵并篡改全球至少一半以上数量的存储节点,几乎是不可能的,因此区块链可以有效防止数据在网络中被篡改。

区块链的核心技术之四是证明机制。区块链需要一种证明算法来证明区块的正确性和拥有权,以使全网各个节点达成共识,比如在加入新区块前,需要各节点对交易数据进行正确性验证,只有通过验证的交易才能进行存储。

2.区块链技术对金融的影响。通过上面的分析可以看出,区块链技术具有去中心化、信息完备公开透明、采用分布式记录存储、基于可编程脚本等特点。去中心化的特点可以解决传统金融业务的中间成本问题,达到高效率低成本运作;信息完备公开透明的特点便于解决传统金融业务中的数据追踪和信息防伪等问题;分布式记录存储的特点大大降低了传统中心节点设备的损耗和不安全等问题;可编程脚本的特点允许对每笔交易进行信息补充。总之,区块链结构保证了交易信息的不可伪造、不可虚构和不可篡改。

区块链技术有利于解决金融行业的三大行业痛点。其一是解决信息痛点。区块链有利于解决信息不对称及信息无法获取、信息风险等问题。信息不对称、不正确或者不一致,都可能使金融机构处于不利地位,出现决策失误或者决策延迟等现象。其二是解决互动痛点。区块链技术可以降低交易成本,提高交易的灵活性,有利于帮助企业,尤其是小微企业以高效或可靠的方式进行交易。其三是解决创新痛点。区块链技术有利于刺激企业突破制度惰性,打破地域限制性法规,降低企业面临的无形威胁。

在金融领域中应用区块链技术,可以简化原本复杂的业务流程,可以改变中心化的数据存储为分布式数据存储,提升数据的安全性,摒弃第三方担保,降低业务成本。区块链技术用于银行,可加快后台结算功能;用于支付与转账,可实现跨境交易、无中介和低成本交易、快速交易等;用于股票投资,可实现整个股票购买、销售、交易等流程的自动化,提高安全性和效率;用于众筹智能合约,可保证合约在履行过程中不被篡改和到期后的强力执行,整个交易是一种不需第三方参与的自动化的执行过程;用于回购,可实现分布式账簿替代担保品托管方及托管方制约,简化交易;用于债权分配,可使债权能被追溯、保留及监管,极大地减少债务管理工作并增强安全性;用于保险业务,可保证保险处理过程的完整性,减少欺诈,并实现文件管理的流程化。

3.区块链技术的尝试与应用。以智能合约为例介绍目前的区块链技术应用。当前主要的智能合约系统有两个:以太坊(Ethereum)和Symbiont。以太坊是一个开源的区块链底层系统,提供了非常丰富的API和接口,用户可以利用其快速开发出各种区块链应用。以太坊的智能合约系统功能多样,执行能力强,所以成为银行业和互联网金融行业的首选,纳斯达克、摩根大通、VISA和高盛等多家金融机构均在使用以太坊的智能合约系统。Symbiont智能合约平台则拥有独立的安全代码库,与以太坊相反,Symbiont最大的特点是匿名性。

路透社曾报道了一则农产品贸易使用区块链技术完成交易的新闻。这笔交易由路易斯-德瑞弗斯公司、山东渤海实业股份有限公司、ING 集团、法国兴业银行以及荷兰银行共5家公司参与,交易通过一个名为 Easy Trading Connect(简称 ETC)的区块链平台进行,该平台上整合了多种农产品国际贸易所需的贸易合同与检疫证明。跨国企业使用区块链技术的目的是要进一步精简业务,提高效率。

金融大数据风控服务商云蜂科技筹建了人脉宝,这是一款基于区块链的“去中心化点对点”“不可篡改”“智能合约自动执行”等特点建立起来的熟人社交关系借条平台,人脉宝的风控主要建立在实名制和去中心化的“链上规则”。人脉宝既可以让出借人保持匿名,免除熟人尴尬,又解决了互联网借贷类产品风控弱、盈利难的问题。人脉宝更长远的目标是“跨链”打通不同数据体系,调用多个数据源的违约名单,但尽量不引入中心化的征信机构。

(二)人工智能

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是运用智能硬件和计算机程序,解决在一般情况下需要人脑解决的问题的科学技术。计算能力、深度学习算法和大数据的发展使人工智能发展进入第三次热潮。由于金融本身就是一个强数据的行业,人工智能将驱动金融的数字化转型,其与金融的融合受到风投的青睐。一些专家认为,眼下正热的人工智能技术首先会在金融领域引起一轮新的变革。

1.人工智能对金融的影响。大数据、云计算、物联网的发展为新一轮人工智能的大热提供了机会。李开复指出,人工智能首先会取代大部分金融领域的从业者,因为金融领域拥有大量历史上积攒下来的数据供机器建模、计算,且领域足够垂直、目标足够优化。人工智能可将金融内部海量的交易数据、资产数据、决策数据以及金融外部环境中的股价、公司财报、公告、新闻等相关数据存储起来,再挖掘这些数据之间的关系,抽取有相关性的数据形成金融图谱,再建立相应的预测分析模型,实现智能金融。目前智能金融进入实际应用的模式有智能投顾、智能客服、大数据风控等。

智能投顾是人工智能用于资产管理领域的智能算法,智能投顾依据投资人的风险偏好、期望收益、投资状况以及市场动态,采用多种智能算法和模型给投资者提供综合的、自动化的投资组合及资产配置建议。智能投顾与人工投顾相比具有成本低、专业性强、人群覆盖面广等特点,在国内金融领域发展十分迅速。传统投顾主要面对机构投资人和高净值人群,且收费也比较高;智能投顾由于降低了成本,可针对互联网的中低端人群的资金管理需求提供自动化、智能化的投顾产品。80后等年轻一代正处于财富的快速积累时期,其对互联网金融创新业务的接受程度较高,因此,智能投顾针对这部分人群的市场上升空间仍然很大。

智能客服作为一种聊天机器人,起源于1950年的图灵测试。智能客服的主要作用是同用户进行基本沟通,并自动回复用户有关产品或服务的问题,以达到降低企业客服运营成本、提升用户体验的目的。智能客服系统主要包含以下几个功能模块:一是用户语音识别,接收用户的语音输入,并将其转换成文字形式;二是自然语言理解,根据文字理解语义,匹配特定的语义表达式;三是对话管理,协调各个模块的调用及维护当前对话状态,依据语义从语料库中选择特定的回复方式;四是自然语言生成,依据特定的回复方式生成回复文本;五是语音转换,将回复文字转换成语音输出给用户。

风险控制是金融发展的根本。基于大数据的人工智能算法与传统金融的风控经验结合成为智能金融风险管理的重点发展方向之一。传统金融机构通常服务信用记录较好的人群,而互联网金融公司服务对象多为信用较低甚至没有信用记录的长尾客户。不论是传统金融还是互联网金融,其典型的金融借贷业务都需要风控来评估用户信用等级,并识别欺诈用户。传统金融风控使用的金融数据主要是央行征信报告、社保、学历、工作单位、薪酬水平等变量,维度一般比较少,但信用属性比较强大,信用相关程度强;而互联网金融的大数据风控使用的数据维度可以多达上千维,但这些数据的信用相关程度可能较弱。互联网金融大数据风控采用的数据包括借款人身份信息、居住信息、单位信息、户籍信息、网上申请填单行为信息、黑灰名单、使用的移动设备位置信息、移动设备安装的APP应用活跃度信息、消费记录信息、社会关系信息、社会属性和社会行为信息、司法信息等,这些数据在一定程度上弥补了传统金融风控的数据维度不足的缺点,可以根据数千信用指标的正交组合,对借贷人群进行极为精密的分类,再基于此建立精准模型,这不仅能更全面地评价借款人的还款意愿和还款能力,进行反欺诈和多头共债风险的识别,而且有利于定制更加灵活的金融产品,从而实现更高的利润。

互联网金融面对大量的长尾低额小微贷客户,由于这部分客户群数量众多,信用数据较少甚至没有,并且多属于低净值人群,其大数据风控模型相比传统风控模型而言,在计算能力上要求更高。现阶段构建在云计算基础上的大数据风控模型可以7×24小时不间断运行,其毫秒级的运算能力使得针对借款人的多维度风控模型在短短的几分钟内就能完成自动风控审核。因此大数据风控模式相比传统风控,在贷前、贷中、贷后的三阶段管理中都更加容易操作且成本更低。

2.智能金融的尝试与应用。2017年7月,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,其中提到在智能金融方面,要建立金融大数据系统,提升金融多媒体数据处理与理解能力;创新智能金融产品和服务,发展金融新业态;鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备;建立金融风险智能预警与防控系统。这意味着人工智能金融应用得到了国家层面的力挺。

百度金融日前提出将专注于利用百度技术实力和数据资产,打造一套人工智能金融科技。云从科技针对未来智慧金融发布了智慧鉴身、智慧识人、刷脸支付、智慧网点、智能大数据金融等一系列金融解决方案,以及人脸识别智能相机、红外双目摄像头等产品。人工智能聊天机器人初创公司TalkBank于近日宣布获得了一笔100万美元的种子轮融资,TalkBank的人工智能客服几乎帮客户覆盖了现有银行的所有主要咨询业务,用户可以随时随地查询银行业务、获取最新理财咨询、了解信用卡交易明细、了解如何激活或冻结银行卡和如何进行资金管理等业务。交通银行试点推出了智能服务机器人,该机器人可以在大堂内自由走动,可以通过语音识别、触摸交互、肢体语言等方式,为银行客户提供聊天互动、业务引导、业务查询等服务,扮演部分大堂经理的“角色”。

四、金融科技的未来发展

金融科技的本质是技术驱动的金融创新,金融科技使金融服务突破时间和空间的限制,降低金融服务成本,创新更多的应用场景,缓解信息不对称,使信息更加透明,使用户获得金融服务的门槛更低,有利于金融服务惠及更多的小微企业和个人,推动金融包容性发展。

但金融科技的未来发展在短期内实现大规模的应用与推广,也会有一定的难度。例如,未来的区块链技术一定会给金融带来颠覆性的突破,它将重构互联网金融服务的底层技术,形成去中心化、可追溯、透明化、防篡改的互联网金融体系,但区块链技术在互联网金融中的应用应首先得到政府相关政策的支持。

人工智能在互联网金融中的发展目前也只能算是弱人工智能,目前的人工智能技术还无法在所有的金融业务环节替代人工,也无法解决投资决策中的所有问题,因此短期内人工智能只能作为传统人工的辅助。强人工智能需要大数据的支持,而目前的数据体量还没有达到强人工智能所需的数据体量,同时需要进一步标准化数据收集和统计口径,进一步提高数据的实时性和全面性,尽快融合多头数据供应商,进一步理解和剖析数据,才能最终推进人工智能在金融领域的应用。

用于智能金融的大数据,其供应来源主要有三种:第一种是巨头公司的大数据供应,互联网巨头以阿里巴巴、百度、腾讯、京东等为代表,这些公司在自己的业务生态圈中积累了大量的电商、社交、搜索等数据;而细分行业中也有华为、小米等大数据巨头成立的大数据公司,这类巨头大数据公司的特点是数据自有。第二种是初创系大数据公司的数据供应,如百融金服、同盾科技、聚信立等,这一类公司很少自有数据,他们采集数据,进行清洗加工,再输出数据产品。第三种是国有系公司的大数据供应,如电信、移动、联通等运营商,也尝试建立自己的大数据公司。以上各类大数据公司百花齐放的同时,也带来了数据来源是否合法、是否侵权,以及相应的监管与政策法律法规等问题。同时,金融科技还面临各部委、各企业、各级政府的数据融合问题,目前,央行已形成针对信用大数据的全面基础设施规划体系,未来金融大数据的统一监管和融合将对基于金融科技的金融创新提供巨大支撑。

对于专门从事金融科技的公司而言,由于其不直接从事金融业务,而是通过与金融机构合作,为金融机构提供技术、平台和服务,辅助金融机构实现创新金融服务。因此,专门的金融科技公司并不在传统的金融监管机构的监管范围之内,这就带来一些问题。如果不对金融科技公司进行监管,若出现隐私泄露等问题,最终受害的便是个人。倘若由金融监管机构与其他相应的部门合作对金融科技的软件技术、平台和服务进行监管,也许不仅可以保证金融业务运作平台、技术的稳定和安全,也可以对一些处于监管真空地带的新技术给社会、个人带来的乱象、侵权等问题做到有法可依、有章可循。

参考文献:

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