1. 智慧金（jīn）融简介

1.1概述

智（zhì）慧（huì）金融是（shì）依托于互联（lián）网技（jì）术，运用大数（shù）据（jù）、人工智能、云计算、区块（kuài）链等金融科技手段，使（shǐ）金融行业在业务流程、业（yè）务开拓和客户（hù）服务等方面（miàn）得到全面（miàn）的智慧（huì）提升，实现（xiàn）金融产品（pǐn）、风控（kòng）、营销、服务的（de）智慧化。

1.2主要产品（pǐn）及（jí）服务

智慧金融产品（pǐn），是指依托智能金融场景服务如智慧风控、智慧风控、智慧运（yùn）营等打（dǎ）造的产品。近年来（lái），我国智慧金融（róng）产（chǎn）品（pǐn）层出不穷。

1.2.1产品类

工商银行（háng）：融智e信、智慧银行生态（tài）系统ECOS、小微e贷、融（róng）e行、融e 联等（děng）；

农（nóng）业（yè）银行：农银e贷、智能化风控平台、案防（fáng）监（jiān）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（děng）；

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

1.2.2 服务（wù）类

智能营销、智（zhì）能风（fēng）控、智能投顾、智能理赔、智能监管等（děng）服务

2. 智慧金融发展中（zhōng）存在的（de）问（wèn）题

2.1 智（zhì）慧金融建设经验不足

智慧金融（róng）的概念虽然在我国由来已久，但是（shì）纵观我国（guó）的金融（róng）行业，仅仅（jǐn）有（yǒu）少数（shù）的互联网金（jīn）融企业积极向（xiàng）智慧金融的方向发（fā）展，而（ér）许多（duō）大（dà）型国（guó）有银行和商（shāng）业银行只是（shì）在行业发展（zhǎn）过程中（zhōng）被“倒逼”发展。

截至目前，我（wǒ）国以银行（háng）、保（bǎo）险等金（jīn）融企业纷纷与（yǔ）科技（jì）公司合（hé）作（zuò）布局（jú）智慧金融（róng）业务，但是（shì）尚未有具有标杆性（xìng）智慧金融机构可（kě）以（yǐ）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（huì）金融转型的（de）历（lì）史经验。

2.2各主体建设统一难度高

随着我（wǒ）国互联网金融（róng）、金（jīn）融科技的不断发（fā）展完善，及人工智能、大数据、区块链等技术的快速应用（yòng），以银行、信托等为代表的主体纷纷加大信息（xī）科技的（de）投入。

根据相关（guān）统计数据（jù），2019年中国银行、农业（yè）银（yín）行、建设银行（háng）、交通银（yín）行、工商银行以及邮储银行这几家银行的信（xìn）息科技投入总和超700亿元，达到（dào）716.76 亿元，银行科技人（rén）员62805人（rén），体现对（duì）智慧金融（róng）发（fā）展的重视（shì）。

但是从某种程（chéng）度（dù）讲，目前，我国智慧金融的发展建（jiàn）设（shè）主要是各主（zhǔ）体依（yī）托自身银行的业务（wù）特征及业务优势实（shí）现智慧金融平台的建（jiàn）设及发展，在分析平台架构、数据标准统（tǒng）一及方（fāng）法（fǎ）模型通用的构建上，存在不（bú）统（tǒng）一（yī）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（yīng）用尚（shàng）待完善

根据中国互联网（wǎng）金融协会对（duì）A股88家上市金融机构（gòu）2019年年报（bào）的统（tǒng）计（jì）分析，73%的上市金融机（jī）构已（yǐ）开展人工智（zhì）能应用，主要的应用场景（jǐng）如智能风控、智能客服和（hé）智（zhì）能（néng）营销。机构的占比分（fèn）别为47%、41%和（hé）32%。

其（qí）中，上市公司在人工智能应用（yòng）方面更为积极，超九成的（de）上市银行已开展相关的应用（yòng）探索。

总（zǒng）体来看，人工（gōng）智能在我国金融领域（yù）中（zhōng）已（yǐ）获得一定的应用成效，但人工智（zhì）能技术本身尚处于（yú）不断（duàn）发展演进的过程（chéng）。

在金融领域中（zhōng）更大规（guī）模的应用（yòng）落地（dì）上，还面临数据、成本、安全、人才等各种显性和隐（yǐn）性的（de）障碍

2.4智慧金融建设人才匮乏

智慧金（jīn）融的（de）基础发展涉及包括大（dà）数据、人工（gōng）智能、云（yún）计算（suàn）、移动互（hù）联（lián）网、区（qū）块（kuài）链等众多技术领域和新兴技术，具有经验（yàn）丰（fēng）富且专业技术实力（lì）强（qiáng）劲的人才是保证智（zhì）慧（huì）金融企业（yè）稳定、高（gāo）效运（yùn）营的内生力。

虽然中国对金融（róng）科（kē）技的（de）发展十分重（chóng）视，但由于（yú）目前中（zhōng）国高等院校的人才培养周期（qī）较（jiào）长，难以（yǐ）满足当（dāng）前金融（róng）科技快速发展所需（xū）的人（rén）才规模。

2.5数据（jù）维度多元及质（zhì）量难以把控问题

数据是智慧金融发展的重要基础元素（sù），在互联网及（jí）金融科技蓬勃发展背景下，用户（hù）的（de）交易渠道（dào）多元化，例如电（diàn）商交易、社交网络转账等。交易（yì）数据（jù）的维度多元化，造成数据（jù）复杂性（xìng）增加。

用（yòng）户的交易数（shù）据分布在多个应（yīng）用场景，增（zēng）加了智慧金融数据收（shōu）集（jí）成（chéng）本。

若对金融（róng）用户交（jiāo）易数据信息收集的不全面，便（biàn）不能形（xíng）成对用户的完整画（huà）像，最终会导致金融机构无法精（jīng）准地对客户进行评估并推荐其（qí）心仪的（de）产品，进而（ér）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（hù）数据信息时没有全面覆盖（gài）到客户的消费偏（piān）好、消费水平、理财习惯等数据信息，极易造成对（duì）客户偏（piān）好产品信息采（cǎi）集不完整（zhěng），难（nán）以精准评定风险（xiǎn）指标以及匹配（pèi）交（jiāo）易策略，进而影响（xiǎng）智能营销效（xiào）果，降低客户信任感（gǎn）和忠诚度。

3. 智慧金融发（fā）展问（wèn）题解决思路（lù）

3.1完善智慧金融（róng）的政策监管

现阶段，国内政策（cè）为智慧金融发（fā）展提供了良好的发展机遇（yù）。

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

2019年9 月6日（rì），央行官方正式发布（bù）了《金融科技(FinTech)发展规划(2019—2021年（nián）)》，提出到金融科技是（shì）技术驱动的金（jīn）融创（chuàng）新，要秉承“守（shǒu）正创新、安全可控、普惠民生（shēng）、开放（fàng）共赢”的基本原则来推动金融（róng）科（kē）技（jì）的创新发展。

到2021年，建立健全我国金融科技发（fā）展的“四（sì）梁八柱”，进一步（bù）增强金融业科技应用能力，实现金融与科技深（shēn）度融合、协调发展。

3.2 实现（xiàn）技（jì）术与业务的充分融（róng）合

实现传统银（yín）行（háng）运（yùn）营（yíng）和服务的智能化升级（jí）可以通过以下五个方向：

1）推动智能服务在传（chuán）统网点和线上网络的（de）应（yīng）用，通过（guò）机器学习分析服务效能，优化人（rén）员（yuán）结构（gòu）和网点资源配置。

2）利用计算机视觉技术对（duì）业务（wù）资（zī）料进行图（tú）像自（zì）动识别（bié）和处理，减少人工（gōng）录入，降低运营（yíng）成（chéng）本。

3）借助（zhù）语（yǔ）音识别和自然语言理解技（jì）术，强化智能机器人的（de）交互深度（dù）和广（guǎng）度（dù），并（bìng）通过机器学习、深（shēn）度学习不断丰（fēng）富（fù）知识（shí）库（kù），提升服务质（zhì）量。

4）基于场景和业（yè）务模型开（kāi）发上下（xià）文关联模型，预（yù）判客户下一步（bù）的操作行为，推送（sòng）相应（yīng）交易（yì）页面，提升客户体（tǐ）验。

5）扩大（dà）人脸识别（bié）、指纹识别（bié）、声纹（wén）识别等生（shēng）物识别技术在（zài）各类安全认证（zhèng）中的应用，推进服务中（zhōng）身份核查的无媒介化（huà），充分实现互联网技术与金融业（yè）务的结合，提升服务（wù）效率。

3.3重视对复合型人才（cái）的培养

具（jù）有丰富经验（yàn）且精通大数据、人（rén）工智能、云计算、移动互联网及区块（kuài）链技术的复合型人才是（shì）智慧（huì）金融不断发展（zhǎn）的根本性保障。

未（wèi）来智慧金融的（de）发（fā）展应该（gāi）是（shì）以（yǐ）银行（háng）、保险和证券为（wéi）代表的金融（róng）机构与全（quán）国高等院校联合培养，注（zhù）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（jìn）年来在业务快（kuài）速（sù）发展过程中，金（jīn）融（róng）机构积累了丰富的客户数据、交易数据及外部数（shù）据，这是金（jīn）融机（jī）构的重要资产（chǎn）和核心竞争力。

面对银行业等金（jīn）融机构数据准（zhǔn）确性和完（wán）整性欠缺，时效性和适应性不足等数据质（zhì）量问（wèn）题，应结合科（kē）技技术手段建立（lì）数据质量管理（lǐ）系统（tǒng），对（duì）数据质量（liàng）进（jìn）行（háng）评价，从数据一致性、唯一（yī）性、完整性等几个角度对数据进行分析。以监管数（shù）据质量问题为导向，通过（guò）机（jī）构自查自评和监管检查评估双向驱动（dòng），促进银行保险机构在发现问题（tí）、分析（xī）原因、落实整改（gǎi）的过（guò）程中，不断提升监管数据（jù）质量，增强（qiáng）数据的可用度。

4. 智慧金融（róng）市场现状分（fèn）析

4.1金融大数（shù）据服务市（shì）场（chǎng）分析

根（gēn）据全球最（zuì）大的企业增长咨询（xún）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（de）收入（rù）总（zǒng）额为人民币1093亿（yì）元，受COVID-19疫情影响，2020年上半年，金融机构的业务发（fā）展步伐放慢，导致对大数据分（fèn）析服（fú）务的整体（tǐ）需求下降（jiàng），但（dàn）随着经（jīng）济持续（xù）恢复，未来金（jīn）融服务业大数据分析服务（wù）有望（wàng）持续快（kuài）速（sù）增长。

从细分需求来看，2019年（nián）在金融服务业大数据分析服务市（shì）场中，有323亿元（yuán）用于金融风险管理（lǐ），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（kè）户管（guǎn）理，占比约70%。

4.2 金融云市场分（fèn）析（xī）

2020年5月，根据IDC发布报告显示，2019年中国金融云市场规模（mó）达到33.4亿美元，同比增长49.6%，其中金融云基础设施（shī）市（shì）场规模达到23.5亿美元，同比增长50.0%；金（jīn）融云（yún）解决方案市场（chǎng）规模达（dá）到9.8亿美元，同比增长48.6%。

2020年上半年，中国（guó）金融云市场（chǎng）规模达到19.1亿（yì）美元。

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

竞争（zhēng）方面，从（cóng）金融云(平台（tái）)解决方（fāng）案市场份额来看，金融云基础设施（公有云+私有云）市（shì）场上，阿（ā）里、华为、腾讯、百度等（děng）云（yún）服务（wù）商（shāng），紧（jǐn）抓（zhuā）“数（shù）据”与“智能”两大主线，不断完善、丰富底层分布式架（jià）构、数据库、开发平台（tái）和API平台等（děng）产品，业务规模在疫情期间依然维保持（chí）高速（sù）增长。

2020年上半年阿里、华（huá）为、腾讯、百度市场份额分别为27.7%、13.2%、12.7%、12.2%

4.3 金融（róng）+人（rén）工（gōng）智能市场分析

近年来在人工智能技术不断成熟及金（jīn）融业积极拥抱金融科技和（hé）创新（xīn）的推动下，人工智能（néng）在金融领域的应用场景不（bú）断落地加深，以（yǐ）智（zhì）能营销、智能投（tóu）顾、智能风控等人工智能+金融的这种应用场景不断（duàn）受到市场青睐。

根据iResearch公布的数据显（xiǎn）示，2019年金（jīn）融（róng）场景下人工智能的（de）投入总规模（mó）达到了（le）197.9亿元，2020年达（dá）到254.4亿元，人工智能正不断成（chéng）为金融机（jī）构产品、服务转型的（de）重要途径（jìng）。

5. 总结与展望

我国智（zhì）慧金融（róng）的（de）概念由来已久，但近几年才真正得到（dào）传统金（jīn）融机（jī）构尤其是大型传统金融机（jī）构重视，并投（tóu）入了大量资金及人力。

以银行（háng）业为例（lì），2019年国有大（dà）型（xíng）银行和股（gǔ）份（fèn）制银行金融科技/信息科技（jì）资金投入合（hé）计（jì）1008亿元，占（zhàn）营收比重总体（tǐ）上超过了2%。其中建设银行、工商银行、农业银行和中（zhōng）国银行4家大型银行投入超过（guò）百亿。

科技（jì）人员投入（rù）方面，2019年国有大型银行（háng）和（hé）股份制（zhì）银行（háng）的金（jīn）融科（kē）技人员总数已突（tū）破8万人，且2020年都有（yǒu）进一步的人才扩充（chōng）计划。

另外中小银行（háng）方面（miàn），虽然总体规模偏小，但对（duì）科（kē）技的投入同样非常重视。2019年（nián）度（dù）有近三（sān）分之一的中小银行金融科（kē）技投入占总营收比重超过了3%，与2018 年（nián）相（xiàng）比，金融科技（jì）投入增加30%以上的银行（háng）接近五分之一（yī），增加10%以上的接近三分之二。

有超七（qī）成的银行设有金融科技一级部门，比2018年（nián）的调查数据（jù）提高（gāo）了近25%。

近年来，传（chuán）统金融机（jī）构积（jī）极拥抱（bào）科技，加快智慧化（huà）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（zhēng）加剧、人工成本增加、效（xiào）率低下、产品（pǐn）同质化（huà）以及（jí）客户需求不断变化等（děng）困（kùn）境和压力，导（dǎo）致（zhì）利润下滑和客户流失，行（háng）业亟待转型；

2）国（guó）家（jiā）和监管部门对金融机构拥抱科技，加（jiā）快产品（pǐn）和服务（wù）创新，提（tí）供（gòng）经营效率持开放和鼓励的态度；

3）近年来，互联（lián）网、5G、大数据、人工智（zhì）能、云计算、区块链等新兴技（jì）术的（de）快速（sù）发展，为智慧（huì）金（jīn）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（lǐng）域（yù）从C端（duān）和B端的进行切入，开始深耕（gēng）金融（róng）服务的新场景（jǐng）。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（jù）了传统金融（róng）机构的（de）竞争。

在这里，我（wǒ）并不是想坚持租房比起拥有自（zì）己的房子来所（suǒ）具有的不利因素，但是，显然（rán），野（yě）蛮（mán）人拥有自己（jǐ）的房（fáng）子，因为盖房子的花费太低了，而（ér）文明人一般都租房（fáng）子，因为他买（mǎi）不（bú）起房子；

综上，在（zài）此背景下，我国智慧金融行业（yè）得到极（jí）高（gāo）的（de）重视并迎（yíng）来了快速的（de）发展（zhǎn），各（gè）类型金（jīn）融机构（gòu）纷纷加大科技技（jì）术资金和人力（lì）的（de）投入。但（dàn）总体（tǐ）而言我国智（zhì）慧金融发展仍处（chù）于初期，行业内专业技术人才较为缺乏、政策有待完（wán）善、新兴技术融（róng）合有待加（jiā）强、场景应用较为单一且大多（duō）处于（yú）初级阶段、创新产品较为同质等诸多痛点。

展望未（wèi）来，未来（lái）我国（guó）智（zhì）慧金融（róng）的发（fā）展趋势包括：

1）金（jīn）融机构将持续加大科技（jì）方面的（de）资（zī）金、人才投入，保证智慧金融转型的顺序实施；

2）继发布《金融（róng）科技（jì）(FinTech)发展规划（huá）(2019-2021年（nián）)》，启动并扩大“监管（guǎn）沙盒”试（shì）点后，未来国（guó）家将加快完（wán）善智慧金融监管政策；

3）未来随（suí）着智慧金融的持续发展，将加快新（xīn）兴技术（shù）的深度融合；

4）智慧金融场景应用将从单一或者简单的场（chǎng）景叠加向广阔的“生（shēng）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（zhì）化的（de）问（wèn）题（tí），产品创（chuàng）新仍显不足

未来金（jīn）融机构将加快（kuài）转变服务（wù）思维（wéi），从产品供给到以客（kè）户需（xū）求（qiú）为中心（xīn）不断创新（xīn）产品并优化服务