维金携手多家知名银行,为撮合型交易平台提供一站式交易合规解决方案,助力企业解决资金合规、商户信任、税务风险、支付等问题。
维金业财融合解决方案是以维金业财通产品为基础,以金融级别账户体系为根本,对内打通企业各业务、财务系统,对外接入银行、支付机构等通道,实现业财数据联动和交互,进行实时记账和数据分析,实时产生数据报表,同时实现对监管营收资金的按时、保量上缴,监控资金欠款、资金在途,确保营收资金的安全、准确。帮助企业不同业务或岗位的管理层有效洞察和理解运营数据,快速做出业务决策,真正实现企业业财一体化。
维金连锁零售解决方案是基于连锁零售场景,为品牌客户提供的一整套在线化、电子账户、易对账、灵活分账、资金合规的解决方案,用于连锁加盟分账、采购支付、供应链上下游支付、资金划拨的场景,可实现品牌企业资金管理的合规性和账务全面掌控,高效对接和使用,降低非必要支出,助力品牌降本增效,满足业务的快速增长需求。
新能源行业解决方案借助了银行的合规方案来处理资金,所以不存在“二清”问题,也解决了客户资金流转中不必要的税费问题。
维金针对大型企业集团,提供创新的“1+1+N”模式综合服务—— 1,是站在顶层设计角度,提供完整的产业金融战略咨询; 1,是站在底层建设角度,提供坚实可靠的产业金融基础设施建设; N,是站在联合运营角度,提供基于场景(N个)的金融业务赋能。
物流业是国家经济支撑性产业,2009-2017年,全国社会物流总费用在GDP中的占比由18.1%下降至15.5%,但与发达国家物流费用占GDP约10%的比例相比还有很大差距,提高物流效率,降低物流成本成为政府、物流生态圈企业力争实现的目标。
从行路难,到如今交通的四通八达,我们每时每刻都在见证着城市的快速发展。随着云计算、大数据和人工智能在各行各业中的普及,交通出行的方式也发生很多改变。
B2B行业正在步入快速发展期。目前,我国主要B2B平台覆盖范围在全国快速拓展,对城市的覆盖深度也在不断地加深。
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日期:2020-07-22
作者:赛迪工业和信息化研究院
来源:百家号
金融科技是金融与科技深度融合的产物。金融科技依托于互联网技术,运用大数据、人工智能、云计算、区块链等新一代信息技术,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、获客、服务的数字化。
赛迪顾问发布《2020金融科技发展白皮书》在界定清楚金融科技概念的基础上,系统总结金融科技的发展环境、发展阶段以及发展概况。
目录
01
浪潮来袭
● 概念界定
迄今为止,各国际组织与主权国家对于如何严谨地界定“金融科技”并无统一定义。
从国际组织和主权国家的观点来看,金融科技的本质就是科技在金融领域的应用,旨在创新金融产品和服务模式、改善客户体验、提升服务效率、降低交易成本和降低金融风险。
▲金融科技相关定义
数据来源:相关部门,赛迪顾问整理 2020.05
金融科技产业链自下而上可分为三大层级:技术服务层、解决方案层和业务应用层。
▲金融科技产业链全景图 数据来源:赛迪顾问2020.05
● 发展环境
新一代信息技术正形成融合生态, 将推动金融科技发展进入新阶段
金融科技强调的是用技术来推动金融的发展,是以技术为核心驱动力。
近年来,云计算应用已进入深水区,将更加关注安全稳定与风险防控;大数据应用正走向跨界融合,标准与规范是未来发展关键;人工智能应用加速发展,正从计算向感知与认知的高阶演进;区块链已从概念走向应用,虽面临多重制约但前景广阔。
金融业务转型发展的需求不断纵深,将带来金融科技创新发展新机遇
随着金融科技的广泛应用,金融产业生态发生深刻变革,以互联网金融为代表的金融服务模式创新层出不穷。
国务院办公厅发布《关于促进平台经济规范健康发展的指导意见》:将进一步规范金融科技的发展
本次《意见》共分为五个部分,指明了平台经济的发展方向,即优化完善市场准入条件,降低企业合规成本;创新监管理念和方式,实行包容审慎监管;鼓励发展平台经济新业态,加快培育新的增长点;优化平台
中国人民银行出台金融科技发展三年规划:顶层设计推进金融科技发展
▲中国金融科技产业主要政策、标准
数据来源:相关部门,赛迪顾问整理 2020.05
● 发展阶段
从金融行业对科技的应用来看,金融科技的发展历程可以分为三个阶段。
第一阶段:金融电子化阶段(1993-2004年)
1993年,国务院发布《关于金融体制改革的决定》,明确指出要加快金融电子化建设。
2001年之后,金融机构在利用现代通信网络技术的基础上,更加注重数据库技术的应用,此时期代表性应用如ATM、POS机、银行的核心交易系统、信贷系统、清算系统等。
第二阶段:互联网金融阶段(2004-2016年)
互联网金融时期呈现的特点是金融机构或互联网企业搭建在线业务平台,汇集海量用户,利用移动互联网技术对传统金融服务进行变革,对接金融的资产端、交易端、支付端和资金端,实现渠道网络化。
此时期代表性应用如网上证券开户、网银系统、P2P、移动支付等。
第三阶段:金融科技阶段(2016年至今)
除了互联网技术,更多新兴技术如大数据、云计算、人工智能、区块链被融合到金融业务中,传统金融企业、金融行业的新进入者和科技类企业利用科技手段对传统金融产品和服务进行变革。
此时期代表性应用如大数据征信、智能投顾、供应链金融等。
● 发展概况
2019年,中国金融科技整体市场规模超过3753亿元,预计到2022年, 中国金融科技整体市场规模将超过5432亿元。
▲2017-2022年中国金融科技整体市场规模及预测
数据来源:赛迪顾问整理 2020.05
2019年,中国金融科技投融资时间数量达977件,2018年相比有所下降,但仍然保持高位。
▲2015-2019年中国金融科技投融资事件数量及增长
数据来源:赛迪顾问2020.05
从业人数分布趋势来看,以北京、上海、广东、浙江为重点聚集地,其中北京拥有34.1%的金融科技从业者,具备绝对优势。
上海拥有14.3%的从业人数,位居第二。
▲2015-2019年中国金融科技投融资事件数量及增长
数据来源:赛迪顾问2020.05
02
技术为上
● 技术赋能
金融科技作为依托科技创新推动金融高质量发展的新业态,在依靠科技创新转化发展动力以适应和引领我国经济发展新常态的大环境下,在“新基建”着力发展的浪潮中,迎来了大有可为的历史机遇期。
▲金融科技典型应用领域 数据来源:赛迪顾问2020.05
▲金融科技类型和价值 数据来源:赛迪顾问2020.05
大数据
大数据在金融领域的应用主要是以业务数据集为核心,提供面向银行业、证券业、保险业和互联网金融等细分行业,覆盖从数据采集、存储、分析挖掘到可视化展示全流程的解决方案,用于提升资源配置效率、强化风险管控能力和创新业务能力等。
云计算
云计算以其快速部署、高可拓展的特性,而逐渐成为金融机构实现业务创新的首选架构。
云计算在金融领域的应用,主要是面向银行、证券、保险、信托、基金、金融租赁、互联网金融等金融机构的业务,量身定制集互联网、行业解决方案、弹性IT资源为一体的云计算服务。
人工智能
在大数据、云计算的背景下,通过人工智能技术为主要动力,为金融行业的各参与主体、业务环节赋能,进行服务升级是AI的重要作用。
人工智能的基础是大数据,而金融领域是唯一纯数字的领域,与数据紧密相关让人工智能能够轻而易举地应用其中。
区块链
区块链技术作为一项颠覆性技术,在我国金融改革和经济发展过程中逐步显现其技术优势。
区块链技术在数字货币、支付清算、数字票据、银行征信管理、权益证明和交易所证券交易、保险管理、金融审计、客户征信与反欺诈、跨境支付与结算等多方面得到应用。
● 融合生态
大数据(BigData)、云计算(CloudComputing)、人工智能(AI)、区块链
(BlockChain)等新兴技术逐渐成为金融行业发展的核心驱动因素,正在形成融合生态,推动金融科技发展进入新阶段。
▲新一代信息技术融合趋势
数据来源:赛迪顾问2020.05
03
场景为王
● 融资信贷
金融科技赋能传统信贷,创新融资方式,本质上是一场有关金融信息的传输、接收、分析、处理技术的革命。
以互联网和平台的思维方式、金融科技的赋能手段来推进信贷经营转型、金融服务创新是大势所趋。
▲金融科技赋能融资信贷 数据来源:赛迪顾问2020.05
● 消费金融
消费金融是一种以场景为依托为消费者提供小额、短期融资的金融供给模式。
消费金融市场日益成为中国最具有活力的市场之一,是扩大内需的重要抓手,成为消费升级一大助推力。在中国,个人消费能力不断提升,信用卡、信用消费成为商业银行利润来源的重要组成部分。
消费金融往往借助科技手段,提供优质高效便捷的金融供给。
▲消费金融典型应用场景 数据来源:赛迪顾问2020.05
● 数字支付
纵观世界支付体系,先后经历了实物支付、信用支付、数字支付三个发展阶段,支付介质经历了从物理到数字化的演变过程。数字支付领域在金融科技里增长最快。
▲数字支付典型应用场景 数据来源:赛迪顾问2020.05
随着5G、人工智能、大数据、区块链的发展,生物特征开始用于标识用户身份,生物识别进入支付领域,大大方便用户,逐渐成为数字支付的趋势。
▲金融科技涉及的主要生物识别技术
数据来源:赛迪顾问2020.05
● 风险控制
智能风控体系的建设需要结合线上、线下的业务场景全面应用智能模型,提升风险的全流程管理能力,需要整合客户的交易行为、个人资产、身份特征画像、履约历史、行为偏好、关系网络等多个维度的数据,在业务的事前、事中、事后进行综合分析和判断,开展全方位的风险预测和管控。
风险识别是智能风控的核心,数据的维度和密度是智能风控的基础,数据分析与建模能力是智能风控的关键。
▲智能风控全流程管理 数据来源:赛迪顾问2020.05
● 金融监管
金融科技代表企业第四范式通过人工智能机器学习系统,为银行反洗钱部门提供由人工智能机器学习算法驱动的反洗钱决策支持,并结合该银行现有的基于规则的反洗钱系统,为反洗钱业务部门提供案宗可疑率精准打分,再通过机器学习模型可解释分析对可疑率打分模型进行一定的特征解释输出,从而支撑反洗钱案件的报告流程,以达到解决案件增加和人力有限的矛盾的效果。
通过金融科技的融合使用,节省30%以上的审核工作量,同时提高案件识别精准度,优化调查人员工作人力,提高效率,优化审核流程,优化现有经验规则库,及时侦测新型洗钱方式,提高反洗钱监测规则的及时性和有效性。
04
赛迪建议
● 面临挑战
新技术带来了新型金融风险
新技术应用对数据高度依赖,数据风险来源于金融的全自动化,要依靠数据来决策。
数据风险首先来自于数据的缺失,这是数据没有互联互通的情况下常见的现象。
其次是数据的造假,有一些欺诈分子有意识的进行数据造假,有一些数据公司也会存在系统性的数据造假。
再次是数据的中断,多种原因造成的数据突然中断;最后是数据的泄露,由于员工或承包商疏忽(人为因素)、系统故障以及恶意犯罪等原因造成的数据泄露。
新技术对现行监管体系提出挑战
新技术的发展不仅带来了新型金融风险,还带来了金融业务环节、商业模式的一系列变革。
对于监管而言,一个重要问题是如何在鼓励创新和控制金融风险之间取得平衡。
例如人工智能在金融领域的应用,对金融监管模式和手段也提出了新的要求。
目前国内有关人工智能金融领域应用的市场交易规则几乎空白,应针对其潜在影响,积极研究相关金融市场的交易规则,为人工智能发展创造良好的市场环境。
金融科技当前面临人才瓶颈
金融科技如此迅速的发展,新技术从出现到发布、从研究到投产时间越来越短,几乎每天都能够听到关于新技术的介绍、试验的成功……金融行业数字化转型加速,适应金融科技行业发展、针对金融业务痛点的复合型专业人才需求激增。
随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新技术对整个金融行业的重塑力越来越强,金融科技人才的短缺成为制约行业发展的瓶颈之一。
中国如此庞大的市场需要巨大的人力储备和人才来构建一个坚实的基础,来推动中国的金融科技,推动世界的金融科技持续发展。
● 发展金融科技的建议
强化服务实体经济意识,牢记金融的本质
金融科技引起的数字化浪潮为金融业发展带来翻天覆地的变化,金融科技尽管有不同的表现形式,但始终没有改变金融的本质。
发展金融科技应该履行金融服务实体经济的责任担当,从惠及民生发展、扶持小微企业、促进产融结合、推动产业发展等方面,为实体经济插上强有力的翅膀。
规范技术创新应用,引导金融科技高效赋能
技术本身没有好坏之分,面对新技术既不能将其神化,也不能一味排斥,而应回归技术中立的本源。
金融科技应在立足我国国情、严控风险、确保安全的前提下,认真落实中国人民银行金融科技发展规划,依法合规创新,合理运用新兴技术手段赋能金融高质量发展、助推数字经济转型升级。
加强监管科技实践,重视金融风险防范意识
金融科技的不断创新进步,风险愈发凸显,对金融监管部门提出新的挑战。
要始终把提升风险管理的能力摆在创新首位,加快监管科技布局,探索将风险防控机制嵌入金融业务流程,对交易行为进行实时监测,对业务数据实时分析提取,实现可疑交易自动化拦截与风险应急智能化处置,增强对金融风险的识别、评估、监控、预警和处置能力,以RegTech(RegulatoryTechnology)来应对FinTech所带来的风险隐患。
健全合作交流机制,促进金融科技成果转化
基于科技创新成果产业化的特点和规律,在基础研究阶段、成果甄别阶段、实验与开发阶段、商业化阶段和产业化阶段,协调好创新单元与监管部门、金融机构的关系,使科技成果与金融机构、市场更好的衔接,健康发展,增速科技成果转化,形成技术成果持续再生、开放交流和有效转化的新机制。
重视人才培养,引入复合型人才
金融科技的竞争归根结底是专业人才的竞争,发展金融科技应高度重视人才问题。加强金融科技人才培养的顶层设计,合理规划,形成一个层次分明,归属清晰,重点突出,较为系统的内部人才选拔和培养体系,提高金融科技人才产出效率。
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