金融科技是什么(一文講清楚，金融科技是什么?)
如果將時間向前推10年，彼時的“金融科技”還是一個相當新穎的詞語。
10年后的今天，金融科技離人們已經不再遙遠。即使我們對金融科技一詞還不夠了解，但在使用支付寶、手機銀行的過程中，我們都直接或間接地和金融科技這一概念扭結在一起。
支付和交易變得越來越簡單，過去出于安全和成本考慮的柜臺業務，如今絕大部分都可以通過手機端在線辦理；過去許多需要人工處理而耗費大量時間的業務審核，如今可以使用各種算法模型在短時間內予以確認。
這些在我們生活中愈發不可或缺的金融工具，正是金融科技這座冰山展露出的一角：它們能使客戶感知到最直接、最有沖擊力的改變。而金融科技隱藏起來的“冰山”，如銀行的數字化轉型、信息的線上遷移、大數據計算“上云”“刷臉支付”背后的人工智能技術等則讓頗具沖擊力的改變成為可能。
理解清楚這一點并不容易——對這樣一個交叉領域尤其如此。如果一個人是金融專家，但對科技知之甚少，那他很難判斷清楚哪些事情從技術層面是真正可行的；如果一個人只是某方面的技術專家，但對金融業務知之甚少，那么他很有可能找不到真正有價值、能提升效率的業務點。這座冰山相當龐大，想要看懂它，我們就必須先在頭腦中有一條清晰的路徑，從這條路徑出發去理解各種技術和業務。
金融是一個相當寬泛的領域，科技同樣是一個包羅萬象的集合體，那么“金融+科技”所內蘊的場景和應用就更加紛繁復雜了。如果我們不能清晰地抓住其主要的脈絡就很容易迷失其中，陷入盲人摸象的困局。
金融科技的主線是什么？一言以蔽之，科技賦能金融。既是賦能，就繞不開金融行業本身的屬性：其核心是圍繞貨幣和信用展開的。或者通俗來說，是圍繞“錢”展開的。因此，金融科技的核心和金融沒有區別，它仍然是圍繞著以下三個問題展開的：錢從哪里來？錢流到哪里去？如何保障錢的流動？
這三個問題的回答，分別對應三個關鍵詞，即：客戶、資管、風控。
錢來自客戶。銀行需要從每個客戶的口袋里拿到存款，這些存款就是銀行信用的根本來源；基金公司需要從每一位基金份額持有人手中拿到資金，當基金份額持有人認購了一款基金產品后，基金經理就能夠用基金份額持有人的資金去市場上進行投資；受托人需要從委托人處獲得資金，委托人即是信托業務的客戶；保險公司需要從保單中獲得客戶繳納的保費，這依賴于保險代理人或其他線上渠道的推廣。如何觸達更多的客戶、如何降低客戶服務成本、如何提升客戶服務的滿意度，這一直是金融重要的創新領域，也正是科技融入其中的價值所在。歸根結底，資金端的錢來自客戶，需要服務好客戶才能獲得。
錢用于投資。投資可以看作是資產端的業務。銀行需要將理財產品募集的資金用于投資；同樣，基金公司需要有專業的經理人將募集到的資金投資于債權或股權；券商的自營業務顯然具有與基金公司類似的屬性，而其首次公開募股（Initial Public Offering，簡稱IPO）和并購業務則可以看成是股權投資服務在一級市場的延拓。無論是債權投資還是股權投資，無論身處一級市場還是二級市場，投資者、管理者關心的核心問題是一致的：如何讓投資更穩健和透明，如何提升投資收益。這依賴于投資者和管理者對信息的捕捉能力、對信息的分析能力以及對資產組合的管理能力。而這些方面正是科技可以賦能的關鍵。
錢需要風控。銀行不希望有壞賬，基金公司不希望有虧損，券商希望自己承銷的IPO業務不存在風險，各類消費金融公司也不希望自己的消費貸款出現違約，然而，在金融市場中風險是永恒存在的。如果不存在任何風險和不確定性，金融體系也將失去存在的必要性和正當性。雖然銀行不希望有壞賬，但在具體實踐中其希望的是壞賬率保持在某個范圍以內；雖然基金公司不希望有虧損，但具體而言其希望的是最大回撤率控制在某個范圍以內……其基本的含義是：風險控制是一個統計意義下的、基于歷史數據總結出的管理風險的機制。傳統風控依賴主觀判斷，而計算機基于大數據進行的征信處理、模型計算，顯然比主觀判斷要更可靠。這些方面，我們已經看到了諸多科技推動金融的具體實踐。
錢的流動以及錢如何以更低成本創造更多價值、更風險可控地流動，構成了金融科技的脈絡：科技從客戶、資管、風控的角度讓金融領域相關工作變得更高效、成本更低。
越是對金融科技有深入理解、拋開對其浮光掠影的認知，就越能意識到金融科技并非只是新興科技和金融業務的簡單疊加。
2017—2018年，隨著比特幣備受關注，區塊鏈和加密貨幣也成了金融科技中最火的領域，彼時的首次代幣發行（Initial Coin Offering，簡稱ICO）如火如荼地開展。但在今天，我們可以看到許多當時的區塊鏈項目只是披上了一層區塊鏈外衣，根本沒有能力解決金融中真正的信用問題。這并非因為區塊鏈技術本身有什么問題，而是因為太多應用場景只是盲目地使用這一新興技術，僅僅從概念上將“加密”和“信用”聯系在一起，卻沒有真正去思考客戶、資管、風控三個方面如何能夠在區塊鏈的“去中心化”機制下做得更好。
金融科技的目的并非為技術而技術、為科技而科技，而是讓金融創新自然而然地發生。從客戶的角度而言，客戶并不會因為科技含量高而選擇一項金融服務，他們關注的仍然是自身的體驗是否夠好、費用是否降低；從機構的角度而言，機構也并不會因為“科技含量高”而取得必然的成功，他們關注的仍然是能否觸達更多的客戶、能否使服務變得更簡單和高效。
目前國內金融科技公司在全世界范圍內都具有較強的優勢。全球排名前十的金融科技公司中國占3家，以“互聯網+”為代表的金融科技公司在最近10年內涌現（如螞蟻集團、陸金所、度小滿、京東金融等）。但其實這類金融科技公司其業務仍主要集中在小額信貸和消費金融，少數業務涉及為傳統金融公司提供軟件即服務（Software-as-a-Service，簡稱SaaS）系統。相對于整個金融領域來說，科技賦能涉及的范圍仍然較小。而在傳統金融涉及的資管、保險、信托等其他領域，中美兩國之間的“金融科技”發展水平差距依然很大。
在個人銀行業務方面，美國的信用卡業務從1970年就已經開展，美國人均持有信用卡數量超過3張，而國內的信用卡業務仍然處在起步階段，以比較粗放式的增長為主。相比起來，美國信用卡公司更善于運用科技手段對客戶采取更為精準的營銷策略。在客戶服務上，如使用智能顧問等方面，他們有更加成熟的落地經驗。
在投資方面，美國以彭博（Bloomberg）為代表的全球金融數據庫，其數據覆蓋度、精準度、時間跨度等都是目前我國數據供應商無法比擬的。底層數據不夠完善只是一方面，我國投資界更大的問題還在于可用金融工具不足、市場體系不夠完善、投資群體不夠成熟。從19世紀80年代開始，美國就出現了許多量化基金（這是當年金融+科技的“明星代表”）。另一方面，美國已有成熟的、專門從事做市交易的公司，并且作為做市商的一部分為市場提供了大量流動性；而目前我國的做市制度仍然處于萌芽期。
從風控角度，美國已經形成相當完善的征信體系（FICO），其覆蓋程度相當高，對于消費數據已經形成成熟的“收集—過濾—分析—輸出”體系，各類信用卡公司也建立了基于微觀消費數據的數據倉庫，并將其用于商業預測、風險預警等。另外，以標準普爾為代表的評級機構覆蓋了大量企業，對全球金融市場都具有相當深遠的影響力，其數據處理廣泛使用了各類機器學習、深度學習方法。金融機構、監管部門在風險控制方面也積累了相當充足的經驗，在反洗錢、防火墻隔離、重點風險事件等具體項目中也已經開始運用人工智能算法進行處理。相比起來，我國的風控和監管經驗都是比較缺乏的。
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