1. 智慧金融简介

1.1概述（shù）

智慧金（jīn）融（róng）是依托于互联网技术，运用大数据、人工智能、云（yún）计算、区块链等金（jīn）融科技手段，使金融行（háng）业在业务流程、业务开拓和客户服（fú）务（wù）等方面得（dé）到全面的智慧（huì）提升，实（shí）现金融产品（pǐn）、风控（kòng）、营销、服务的智慧化（huà）。

1.2主要产品及服务

智慧金融（róng）产（chǎn）品，是指依托智能金融（róng）场景服务如智慧（huì）风控、智慧风控、智慧运营等打造的产品。近年来，我国（guó）智慧金融产（chǎn）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（xiǎo）微（wēi）e贷、融e行、融e 联等；

农业银行（háng）：农银e贷、智能化风控（kòng）平台（tái）、案防监测预警（jǐng）平（píng）台、智能反欺诈平（píng）台、智能反洗钱（qián）平台、零售智慧营销平台（tái）等；

招商（shāng）银行：智能风（fēng）控（kòng）平台“天（tiān）秤系统”、AI服务平台、“政采贷”、“退税（shuì）贷”、Open API平台（tái）等；

1.2.2 服务类

智能营销、智（zhì）能风（fēng）控、智能投顾（gù）、智能理赔、智能（néng）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（zú）

智（zhì）慧金融的概念虽然在（zài）我（wǒ）国（guó）由来已（yǐ）久，但是纵观我国的金（jīn）融行（háng）业，仅仅（jǐn）有少数的互联网金（jīn）融（róng）企业积极（jí）向智慧金融的方向（xiàng）发展（zhǎn），而许多大型国（guó）有银行和商业银行只是在行业发展（zhǎn）过程中被“倒（dǎo）逼”发展。

截至目前，我国（guó）以银行（háng）、保险等（děng）金融企业纷（fēn）纷与科技公（gōng）司合作布（bù）局智慧金融业务，但是（shì）尚未（wèi）有具有标杆（gǎn）性智（zhì）慧（huì）金融机构可以借鉴，智（zhì）慧金融参与企业也多处在（zài）市场探索和试验阶段，总体（tǐ）看商（shāng）业（yè）银行缺乏向智慧金（jīn）融转型的（de）历史经（jīng）验。

2.2各（gè）主体建设统（tǒng）一难度高

随着我国（guó）互联网（wǎng）金融、金（jīn）融（róng）科（kē）技的（de）不断发展（zhǎn）完善，及人工智能（néng）、大数据（jù）、区块链等（děng）技术（shù）的快速应用，以银行、信托等为（wéi）代表的主体（tǐ）纷纷加大信息科技（jì）的投入（rù）。

根据相关统计数据，2019年中国银行（háng）、农业银行、建（jiàn）设银行、交通银行、工商银行（háng）以（yǐ）及（jí）邮（yóu）储（chǔ）银行（háng）这几家银行的信息科技投（tóu）入总和超700亿元，达到（dào）716.76 亿（yì）元，银行科技人员62805人，体现对智慧金融发展的（de）重视。

但是从某种程度讲，目前，我（wǒ）国智慧金融的发展（zhǎn）建设（shè）主要是各主（zhǔ）体依（yī）托自身银（yín）行的业务特征及（jí）业务优势实现（xiàn）智慧金融平台（tái）的建设及（jí）发（fā）展，在（zài）分析平台架构、数据标准统一及方法模型通用的构建上（shàng），存在不统一的问题，不利于形成整个金融领域（yù）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（wán）善

根据中（zhōng）国互（hù）联网金融协会对（duì）A股88家（jiā）上市（shì）金（jīn）融（róng）机构2019年年报（bào）的统计（jì）分析，73%的上市（shì）金（jīn）融机构已开（kāi）展（zhǎn）人（rén）工智能（néng）应（yīng）用，主（zhǔ）要（yào）的（de）应用场景如智能风控（kòng）、智能客服和（hé）智（zhì）能营销。机（jī）构的（de）占比分别（bié）为47%、41%和（hé）32%。

其中（zhōng），上市公（gōng）司在人工智能应用方面更为（wéi）积极（jí），超（chāo）九（jiǔ）成的上市银行已开展相关的应用探索。

总体（tǐ）来看，人工智能在我国（guó）金（jīn）融领域中已获得（dé）一定的应用成效，但人工智能技（jì）术本身尚处于不断（duàn）发展（zhǎn）演进的（de）过程。

在金融领（lǐng）域中更大（dà）规模的应用落地上，还面临数据、成本、安全、人才等（děng）各种显性和隐（yǐn）性的障碍（ài）

2.4智慧（huì）金融（róng）建设人才匮乏

智慧金融（róng）的（de）基础发展涉及包括（kuò）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（jīng）验（yàn）丰富（fù）且专业技术实力强（qiáng）劲的人（rén）才（cái）是保（bǎo）证（zhèng）智慧金融企（qǐ）业稳定、高效（xiào）运营的内生力。

虽（suī）然中国对金融（róng）科（kē）技的（de）发展十分重视（shì），但由于目（mù）前（qián）中国高等院校（xiào）的人才培养周期较长，难以满足当（dāng）前金融科技快速发（fā）展所需（xū）的人才规模。

2.5数据（jù）维（wéi）度多元及质量难以把控问（wèn）题

数据是智慧金融（róng）发展的重要基础元素（sù），在互（hù）联网（wǎng）及（jí）金融（róng）科（kē）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（luò）转账等（děng）。交易数据的维度多元化（huà），造成数（shù）据复杂性增加（jiā）。

用（yòng）户的（de）交易数据分布（bù）在多（duō）个应（yīng）用场景，增加了智慧金（jīn）融数据收集成本。

若对金（jīn）融（róng）用户交（jiāo）易数据信息收集的不（bú）全面，便不能（néng）形成对用户的（de）完整画像，最终会导致金融机构无法精准地对客（kè）户进行评估并推荐（jiàn）其心仪的产品（pǐn），进而影响客户体验。

例如（rú）在智能营销领域中，若智慧（huì）金（jīn）融企业在收集客户（hù）数据信（xìn）息时没有全面覆盖到客户的消费偏好、消费（fèi）水平、理财习惯等数据信息（xī），极易（yì）造成（chéng）对客户偏（piān）好产品信息采集（jí）不完整（zhěng），难以（yǐ）精准（zhǔn）评定风（fēng）险指标以及匹配（pèi）交易策（cè）略，进（jìn）而影响智能营销效果，降低客户信任感和（hé）忠诚度。

3. 智慧金（jīn）融发展问题解决思路

3.1完善（shàn）智慧金融的政策监管

现阶段（duàn），国（guó）内政策为智慧金融发展提供（gòng）了良好的发展机遇。

2017年5月15日（rì），中国人民银（yín）行成立金融科技委员会，旨在加强金（jīn）融科技（jì）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（kě）控、普惠民生、开放共赢”的基本（běn）原则来推动金融（róng）科技（jì）的（de）创新发展。

到2021年，建（jiàn）立（lì）健（jiàn）全我（wǒ）国金融科技发展的“四梁八柱”，进一（yī）步增强金融（róng）业科技（jì）应用（yòng）能力，实现金融与科技深（shēn）度融（róng）合（hé）、协调发展。

3.2 实现技术与业务的充分融合

实现传（chuán）统银（yín）行运营和服务的智能（néng）化升级可以通过（guò）以下五个方向：

1）推动（dòng）智能服（fú）务在传（chuán）统网点（diǎn）和线（xiàn）上网络的应用，通过机器学（xué）习分析（xī）服（fú）务效能，优化人员（yuán）结（jié）构和网（wǎng）点资源配置。

2）利用计算机视觉技（jì）术对业务资料进行（háng）图像自动识别（bié）和处理，减少人工录入，降低运（yùn）营成本（běn）。

3）借（jiè）助（zhù）语音识别和自然语言（yán）理解技术，强化智能机器（qì）人的交互深度和广度，并通过机器学习、深度学习不（bú）断丰富知识库，提升服务质量。

4）基于（yú）场景（jǐng）和业务模型开（kāi）发上下文关联模（mó）型（xíng），预判（pàn）客户（hù）下一步的操（cāo）作行（háng）为，推送（sòng）相（xiàng）应交易（yì）页面（miàn），提升客户（hù）体验。

5）扩大人脸识别、指纹识别（bié）、声纹识别等生物识（shí）别（bié）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（jīn）融业（yè）务（wù）的结合，提升服务（wù）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（gōng）智（zhì）能（néng）、云计算、移动互联网及区块链技术（shù）的复合型人才是智慧金融不断发展（zhǎn）的根本性保障（zhàng）。

未来（lái）智（zhì）慧金融的发展应该是以银行、保（bǎo）险（xiǎn）和证券为代表的（de）金融（róng）机构（gòu）与全国高等（děng）院校（xiào）联合培养，注（zhù）重对复合人才（cái）专业能力及具体实际操作技能的培（péi）养。

3.4多主体（tǐ）参与（yǔ）并提升（shēng）数据质量

近年来在业（yè）务（wù）快速（sù）发（fā）展过程中（zhōng），金（jīn）融机构积累了丰（fēng）富的客户数据（jù）、交易数据及外（wài）部数（shù）据，这是（shì）金融机构（gòu）的（de）重要资产和核心竞（jìng）争力（lì）。

面对银行（háng）业等金融机构（gòu）数据准确（què）性和完整性欠缺，时效（xiào）性和适应性不足（zú）等数据质量问题，应结合科技技术手段建立数（shù）据质量管理系统，对数据质量进行（háng）评价，从数据（jù）一致性、唯一性、完整（zhěng）性（xìng）等几个角度对数据进行（háng）分析。以监（jiān）管数据（jù）质量问题为导向，通（tōng）过机构自查自评和监管检（jiǎn）查评估（gū）双向驱（qū）动（dòng），促进银行保险机构在发现问题、分析原因、落实整改（gǎi）的过程中，不（bú）断提（tí）升监管数据（jù）质量，增强数据的可用度。

4. 智慧（huì）金融市场现（xiàn）状分（fèn）析

4.1金融大数据服务市场分析

根据（jù）全球最大（dà）的（de）企业增长（zhǎng）咨询公司Frost & Sullivan的数据显示，2019年中国金融服（fú）务业大数据分析服务市场的收入总额（é）为（wéi）人民币1093亿元，受COVID-19疫情影响（xiǎng），2020年上半年，金融机构的业（yè）务发展步伐放慢，导（dǎo）致（zhì）对大数据分析服（fú）务的整体需（xū）求（qiú）下降，但随着经济（jì）持续恢复，未来金融（róng）服务业（yè）大数据分析服务有（yǒu）望持续快速（sù）增长。

从细分需求来看，2019年在金融服务业（yè）大数据分析服（fú）务市场（chǎng）中（zhōng），有（yǒu）323亿元用于金融风险管（guǎn）理，占（zhàn）比约（yuē）30%；770亿（yì）元用于客户（hù）生命周期管理，其中（zhōng）者包括吸纳新客及现有客（kè）户（hù）管理，占（zhàn）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（nián）中国金融云（yún）市场规（guī）模达（dá）到33.4亿美元，同比增长49.6%，其中（zhōng）金融云基础设施市场规模达到（dào）23.5亿美元，同比增长50.0%；金融云解决方案市场规（guī）模达到9.8亿美元，同比增（zēng）长（zhǎng）48.6%。

2020年上（shàng）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（qī）内依（yī）然维持了良好的增长（zhǎng），同比增长37.5%。其中，金（jīn）融云（yún）基础（chǔ）设施市场规模达（dá）到13.4亿美元，同比增长35.6%。金融云（yún）解决方（fāng）案市场规模达（dá）到5.7亿美元，平台（tái）与应用解决方案市（shì）场分别达到（dào）2.2亿美（měi）元与（yǔ）3.5亿美元。

竞争方面，从金融云(平（píng）台（tái）)解决方案市（shì）场份额来（lái）看，金融云基础设施（shī）（公有云+私有云）市场上，阿里、华为（wéi）、腾讯、百度等（děng）云服务商，紧抓“数据”与“智能”两（liǎng）大主线，不（bú）断（duàn）完善、丰（fēng）富底层分布式架构、数据（jù）库、开（kāi）发平台和（hé）API平台等产品，业务规模在疫情（qíng）期间依然维（wéi）保持高速增长（zhǎng）。

2020年上半年阿里、华为、腾讯（xùn）、百度市场份额（é）分别（bié）为27.7%、13.2%、12.7%、12.2%

4.3 金融+人工智能市（shì）场（chǎng）分析

近年来在（zài）人工智能技术不断成熟及金融业（yè）积极拥抱金融科技和创新的推动（dòng）下，人工智能在金融（róng）领域（yù）的应用场景不（bú）断落地加深，以（yǐ）智（zhì）能营销（xiāo）、智（zhì）能投顾、智能风控等人工（gōng）智能+金融的（de）这种应用场（chǎng）景不断受到市（shì）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（tóu）入总规模达到了197.9亿元，2020年（nián）达（dá）到254.4亿元，人工智能（néng）正不断成为金融机构产（chǎn）品、服务转型的重要途径。

5. 总结（jié）与展望（wàng）

我国智慧金融的概（gài）念由来（lái）已久（jiǔ），但近几年才真（zhēn）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（le）大（dà）量资金及人力。

以银行业为例，2019年国有大型银行和（hé）股（gǔ）份（fèn）制银行金（jīn）融科技/信（xìn）息（xī）科技资金投（tóu）入（rù）合计1008亿元，占营收比（bǐ）重总体上超过了2%。其中建设银行（háng）、工商（shāng）银行、农业银行和中（zhōng）国银行4家大型银行投（tóu）入超过百亿。

科技（jì）人员投入（rù）方面，2019年国有大型银行和股份制（zhì）银行的金融科技人（rén）员总数已（yǐ）突破8万人，且2020年都有进一步的（de）人才扩充计划。

另外中小银行方面（miàn），虽然（rán）总体规模偏（piān）小（xiǎo），但（dàn）对科技的投入同样非常重视。2019年度有近三分之一的中（zhōng）小银行金融科技投入占总（zǒng）营（yíng）收比重（chóng）超过了3%，与2018 年相（xiàng）比，金融科技投入增加30%以上的（de）银行接近五分之一，增加10%以上的接近三（sān）分之二。

有超（chāo）七成的银行设有（yǒu）金融科技（jì）一级部门（mén），比2018年（nián）的调查数据提高（gāo）了近25%。

近（jìn）年来，传（chuán）统金融机构积极拥抱（bào）科技，加快智慧化发（fā）展，主要源于（yú）以（yǐ）下几个方面原因：

1）传统金融机构面临因竞争（zhēng）加剧、人（rén）工（gōng）成本增（zēng）加、效率（lǜ）低下、产品同质化以及客户需求不断变化等（děng）困（kùn）境和压力，导致利润下滑和客户流（liú）失，行业亟待转型；

2）国家和监管（guǎn）部（bù）门对金融（róng）机构拥抱科技，加快产品和服（fú）务创新，提（tí）供经营效率持开放（fàng）和鼓励的态（tài）度；

3）近（jìn）年来，互联网、5G、大数据、人工智能、云计算、区块链等新兴（xìng）技术的快（kuài）速（sù）发展，为智慧金融的发展（zhǎn）奠定了（le）技术基础（chǔ）；

4）自带科（kē）技属性的新兴金融服务提供商的服务和业务领域（yù）从C端和（hé）B端的（de）进行切入，开始深耕金融服（fú）务（wù）的新（xīn）场景（jǐng）。如消（xiāo）费金融公司、互（hù）联网（wǎng）银行、互联网小贷公（gōng）司等（děng），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（bǐ）起拥有（yǒu）自己的房子来（lái）所（suǒ）具（jù）有的不利因素，但是，显然，野蛮人（rén）拥有自己的房（fáng）子（zǐ），因为盖房子的花费太低了，而文明人一般（bān）都租房（fáng）子（zǐ），因为他买不起房子（zǐ）；

综上（shàng），在此背景下，我国智慧金融行业得到极高（gāo）的重视并迎来了快（kuài）速的发展，各类型金融机（jī）构纷纷加大科技技术（shù）资金和人力（lì）的投入。但总体而言我国智慧金融发（fā）展仍处于（yú）初（chū）期（qī），行业内专业技术人才较为缺乏（fá）、政策（cè）有（yǒu）待（dài）完善（shàn）、新兴技术融合有待加强、场（chǎng）景（jǐng）应用较为（wéi）单一且大多（duō）处于初级阶（jiē）段、创新产品较为同质等诸多痛点（diǎn）。

展望未来（lái），未（wèi）来我国智慧金融的发展趋（qū）势包括：

1）金（jīn）融机构（gòu）将（jiāng）持续加大科技方面（miàn）的资金、人才投入，保（bǎo）证智慧（huì）金融转（zhuǎn）型的顺序实施；

2）继发布《金融科技(FinTech)发（fā）展规（guī）划（huá）(2019-2021年)》，启动并扩大“监管沙盒”试点后，未来国家将加快完善（shàn）智慧金融（róng）监管（guǎn）政策；

3）未来随着智慧（huì）金（jīn）融的（de）持续发展，将加快新兴技术的深度融合；

4）智慧金（jīn）融场景应用将（jiāng）从单（dān）一或者简单的场（chǎng）景叠（dié）加向广阔的“生态（tài）金融圈”发展；

5）当前中小（xiǎo）金融（róng）机构在科技投（tóu）入上存在同质化（huà）的问题，产品创（chuàng）新（xīn）仍显不足

未来金融机构将加快（kuài）转变（biàn）服（fú）务思维，从产品供给到（dào）以客户（hù）需求（qiú）为中心不断创新产品并优化服务（wù）