1. 智慧金融简（jiǎn）介

1.1概述（shù）

智慧金（jīn）融（róng）是依托于（yú）互（hù）联网技术，运用大数据、人工（gōng）智能、云计算、区块链等金（jīn）融科技（jì）手段，使金融行业在业（yè）务流（liú）程、业务开拓和客户（hù）服（fú）务等方面得到（dào）全面的智慧提升，实现金融产品、风（fēng）控、营销、服务（wù）的（de）智慧化。

1.2主要产品及服务

智慧金融产品，是指依托智能金（jīn）融场景服务如智慧风控、智（zhì）慧风控、智慧运营等打造的产品。近年（nián）来，我国智慧金融产品层出（chū）不穷。

1.2.1产品（pǐn）类（lèi）

工商银行：融智e信、智慧银行生态系（xì）统（tǒng）ECOS、小微e贷、融（róng）e行、融（róng）e 联（lián）等；

农业银行：农银e贷、智能化风（fēng）控（kòng）平台、案防（fáng）监测预警平台、智能反欺（qī）诈平（píng）台（tái）、智能反洗钱平台、零售智慧营销平台（tái）等；

招（zhāo）商（shāng）银行（háng）：智（zhì）能风（fēng）控平台“天秤系统（tǒng）”、AI服务（wù）平台、“政（zhèng）采贷”、“退税（shuì）贷”、Open API平台（tái）等；

1.2.2 服务类

智（zhì）能营销、智能风控、智（zhì）能投顾、智能理（lǐ）赔、智能监管等服务

2. 智慧（huì）金融发展中存在的问题

2.1 智慧金融建（jiàn）设经（jīng）验不足

智慧金融的概念虽然在（zài）我（wǒ）国由（yóu）来已久，但是纵观我国的金（jīn）融（róng）行业，仅仅（jǐn）有少（shǎo）数的互联网（wǎng）金融（róng）企业积极向智慧（huì）金融（róng）的方向发展，而许多大型国有银行和商业银行只是在行业（yè）发（fā）展过程中被（bèi）“倒逼（bī）”发展。

截至目前，我国（guó）以（yǐ）银行、保险等金融企业纷纷与科（kē）技公司合作布局智慧金融业务，但是尚未有具有标杆性（xìng）智慧金融机构可以借鉴，智慧（huì）金融参（cān）与企业也多处（chù）在市（shì）场（chǎng）探索和试验阶段，总体看（kàn）商业银行缺乏向智慧金（jīn）融转型的历史（shǐ）经验。

2.2各主体（tǐ）建设统一难度高

随着（zhe）我国互联网金融、金融科技（jì）的不断发展完善，及人工智能、大数据（jù）、区块链等技术的（de）快速应用，以银（yín）行、信托等为代表的主（zhǔ）体（tǐ）纷纷（fēn）加大信息（xī）科（kē）技的（de）投入。

根据相关统计数据，2019年（nián）中国银行、农（nóng）业银（yín）行、建（jiàn）设银行、交通银行（háng）、工商银行以及邮储银行（háng）这几家银行的信息科技投入总和超700亿元，达到716.76 亿（yì）元，银行科技（jì）人（rén）员62805人，体现对智（zhì）慧金融发展的重（chóng）视。

但是从（cóng）某种程度讲，目前，我国智慧（huì）金融的发展建设主（zhǔ）要是各主体（tǐ）依托自身银行的（de）业务特征（zhēng）及业务优势实现智慧金融平台（tái）的建设及发展，在分析平台架构、数据标准统一及方法模（mó）型通用的（de）构（gòu）建上，存在不统一的（de）问（wèn）题，不（bú）利于形成整个金融领域全（quán）方（fāng）面、全（quán）场景的智慧化发展。

2.3 人工（gōng）智能等（děng）技术应用尚待完善

根据中国互联网金融（róng）协（xié）会对A股88家上市金融机构（gòu）2019年年报（bào）的统计分析，73%的上（shàng）市金融（róng）机构已（yǐ）开（kāi）展人工智能应用，主要（yào）的应用场景如智（zhì）能风控、智（zhì）能客服和智能营（yíng）销。机构（gòu）的占比分别为47%、41%和32%。

其中，上市公（gōng）司在（zài）人工智能应用方面更为积极，超（chāo）九成的（de）上市银行已开展相关（guān）的应用探（tàn）索。

总体来看，人工智能在我国金（jīn）融领域中已（yǐ）获（huò）得（dé）一定（dìng）的应用成（chéng）效，但人工智能技术本身（shēn）尚处于不断发展演（yǎn）进的过程。

在（zài）金融（róng）领域中更大规模的应用落地上（shàng），还面（miàn）临数（shù）据、成本、安（ān）全、人才等各种（zhǒng）显性和隐性的障碍

2.4智慧（huì）金融建设人才匮乏

智慧金融的（de）基础（chǔ）发（fā）展涉（shè）及包括大数据（jù）、人工智能、云（yún）计算、移动互联（lián）网、区块链等众（zhòng）多（duō）技（jì）术领域和新兴技术，具有经验（yàn）丰富且专业（yè）技（jì）术实力（lì）强劲的人才是保证智慧金融企业稳定、高（gāo）效运营的（de）内生力。

虽然中（zhōng）国对（duì）金（jīn）融科技的（de）发展十分（fèn）重（chóng）视，但由于目前中（zhōng）国高等院校的人才（cái）培（péi）养周期（qī）较长，难以满足当前金融科技（jì）快速发展所需的人才规模（mó）。

2.5数（shù）据维度多元及质量难（nán）以把控（kòng）问题

数（shù）据是智慧金融发（fā）展（zhǎn）的重要基础元（yuán）素，在互联网及金融科技蓬（péng）勃发展背景下，用户的交易渠道多元（yuán）化，例如（rú）电（diàn）商交易、社交网络转账等。交（jiāo）易数据的（de）维度多元化，造成数据（jù）复杂性增（zēng）加。

用（yòng）户的交易数（shù）据分布在多个（gè）应用（yòng）场（chǎng）景，增（zēng）加了（le）智慧金融数据（jù）收集成本。

若（ruò）对金融用户交易数据信息收集的不（bú）全面（miàn），便不能形成对用户（hù）的（de）完（wán）整画像，最终（zhōng）会（huì）导致金融机（jī）构无法精（jīng）准地对（duì）客户（hù）进（jìn）行评估并推（tuī）荐其（qí）心仪的产品（pǐn），进而影响客户体验。

例如在智能营销领（lǐng）域中，若智慧金融企业在收集客户数据信息时没有全面覆盖到客（kè）户的（de）消费偏好、消费水平、理财习惯等（děng）数据（jù）信息，极易造（zào）成对客户偏好（hǎo）产品信息（xī）采集不完整，难以精准评定风险指标（biāo）以（yǐ）及（jí）匹配交易策（cè）略（luè），进而（ér）影响智能营销（xiāo）效果，降低客户信任（rèn）感和忠诚度。

3. 智慧金融发展问题解决（jué）思路

3.1完善智慧（huì）金融的政策（cè）监（jiān）管

现阶（jiē）段，国（guó）内政策为智慧金（jīn）融发（fā）展提供（gòng）了良（liáng）好的发展（zhǎn）机遇（yù）。

2017年5月15日，中国（guó）人民银行成立金融科技委员会，旨在加强（qiáng）金融科技的研究规划（huá）和（hé）统筹协调工（gōng）作。

2019年9 月6日，央行（háng）官方正式发布了《金融科技(FinTech)发（fā）展规划(2019—2021年)》，提出（chū）到（dào）金融科技（jì）是技术驱（qū）动的金融创新，要秉承“守正（zhèng）创（chuàng）新、安全可控、普惠民生、开放（fàng）共赢”的基本原则来推动金融科技的创（chuàng）新发展。

到2021年，建（jiàn）立健全我国金融（róng）科技发（fā）展的“四（sì）梁八（bā）柱”，进一（yī）步增强金融业科技（jì）应用能力，实现金融与（yǔ）科技深度（dù）融合、协调发（fā）展。

3.2 实现技术与业务的充分融合

实现（xiàn）传（chuán）统银行运营和服务的智能化升级可以通过以（yǐ）下五个方向：

1）推动智（zhì）能服（fú）务在传统网（wǎng）点和线上网络的应用，通（tōng）过机器学习分析服务效（xiào）能，优化人员结构和网点资源配（pèi）置。

2）利（lì）用计算机（jī）视觉技（jì）术（shù）对（duì）业务资料（liào）进行图（tú）像自动（dòng）识（shí）别和（hé）处理，减少人工录入，降低运营成本。

3）借助语音识别和自然（rán）语言理解技术（shù），强（qiáng）化智能机器人的交互（hù）深度和广度，并通过机器（qì）学习、深度（dù）学习（xí）不断丰富知识库，提（tí）升服（fú）务质量（liàng）。

4）基于场景和业务（wù）模型开发上下文关联（lián）模型，预判客户（hù）下一步的操作行为，推送（sòng）相应交易页面，提升（shēng）客户体验。

5）扩（kuò）大（dà）人脸识别、指（zhǐ）纹识别、声纹识别等（děng）生物识别技术在各类安（ān）全认证中的（de）应用，推进服务中身份（fèn）核查的无媒介化，充分实现互联网技（jì）术与金融业务的结合，提升（shēng）服务效率。

3.3重（chóng）视对复合型（xíng）人才的培养

具有丰（fēng）富经验且精通大数据（jù）、人工智能、云计算、移动互联网（wǎng）及区块链（liàn）技术的复（fù）合型人才（cái）是智慧金融不（bú）断（duàn）发展的根本性保障（zhàng）。

未来（lái）智慧金融的（de）发展（zhǎn）应该是以银行、保险和证券（quàn）为代表的（de）金融机构（gòu）与全国高等院（yuàn）校联合（hé）培养，注重对（duì）复合（hé）人才专业（yè）能（néng）力及具（jù）体实际（jì）操作技能的培养。

3.4多主体参与并提升数（shù）据（jù）质量

近年来在业（yè）务快（kuài）速发展过程中，金（jīn）融机构（gòu）积累了丰富的客户数据（jù）、交易数据及外部数据（jù），这是金融机（jī）构的重要资产和核心竞争力。

面对（duì）银行业等金融（róng）机（jī）构数据（jù）准（zhǔn）确（què）性和完（wán）整性欠缺（quē），时效性和适应性不足（zú）等数据质量（liàng）问题（tí），应结合科技技术手段建立数据质量管理系统，对数据（jù）质量进行评价，从数（shù）据一致性、唯一性、完整性等几个角度对数据进行分析。以监（jiān）管数据质量（liàng）问题为导向，通过机构自查自评和（hé）监管检查评（píng）估双向驱动，促（cù）进银行保险机（jī）构在发现问题、分析原因、落（luò）实整改的过程（chéng）中，不断提升（shēng）监管数（shù）据（jù）质量，增强数据的可用度（dù）。

4. 智慧金融市场现状（zhuàng）分（fèn）析

4.1金融大数据服务市场分析

根据全球最大的企业增长咨（zī）询公司Frost & Sullivan的数据（jù）显示，2019年中（zhōng）国金融服务业大数（shù）据分析服务市场的收入总额（é）为人民币1093亿（yì）元（yuán），受（shòu）COVID-19疫情影（yǐng）响，2020年（nián）上（shàng）半年，金融机构的业务发展步（bù）伐放慢，导（dǎo）致（zhì）对（duì）大数据分析服务（wù）的整体需求（qiú）下降，但随着经济（jì）持续恢复，未来金融服务业大数据分析服务有望持续快速（sù）增长。

从细分需求（qiú）来看，2019年在金融服务业大（dà）数据分（fèn）析服务市场（chǎng）中，有（yǒu）323亿元用于金融风险管理，占比约30%；770亿元用于客户生命（mìng）周期管理，其中者包括吸纳新客及现（xiàn）有客户管理，占比约70%。

4.2 金融云市（shì）场分析（xī）

2020年5月，根据IDC发布报告显示，2019年中国金融云市场规（guī）模达到（dào）33.4亿美（měi）元，同比增长49.6%，其中金融云基础设施市场规模达到（dào）23.5亿（yì）美元，同比增（zēng）长50.0%；金融云解决方案（àn）市场规模达到9.8亿美（měi）元，同比（bǐ）增长48.6%。

2020年上半年，中国金（jīn）融（róng）云市场（chǎng）规模达到19.1亿美（měi）元。

尽管受到疫情影响，金融云（yún）市场在（zài）本周期内依然维持（chí）了良（liáng）好的增（zēng）长（zhǎng），同比增长37.5%。其中，金融云基础设施市场规模（mó）达（dá）到13.4亿（yì）美元，同比增长35.6%。金融（róng）云解决方案（àn）市场规模达到5.7亿美元，平台与应用解决方案市场分别达到2.2亿美元与3.5亿美元。

竞（jìng）争方面，从金融云(平台)解决方案市场份（fèn）额来看，金融云基础设施（shī）（公有云+私（sī）有云）市场（chǎng）上，阿里、华为（wéi）、腾讯、百度等云服务商，紧抓“数据”与“智（zhì）能”两大主线，不断完善、丰富底（dǐ）层（céng）分（fèn）布式（shì）架构、数据库、开发平台和API平台等（děng）产品，业务（wù）规模（mó）在疫情期间依然维保持高速增长。

2020年上半年阿里、华为、腾讯、百度市场份额分别为27.7%、13.2%、12.7%、12.2%

4.3 金融+人工智能市场分析

近年（nián）来在人工智能技术不断成熟（shú）及（jí）金融业积极拥抱金融科（kē）技和创新（xīn）的推（tuī）动下，人工智（zhì）能在金（jīn）融（róng）领域的应（yīng）用场景（jǐng）不断（duàn）落地加（jiā）深（shēn），以智能（néng）营销、智能投顾、智能风控等人工智能+金融的这（zhè）种（zhǒng）应（yīng）用场景不断受到市（shì）场（chǎng）青睐（lài）。

根据iResearch公布（bù）的数据显示，2019年金融场景下（xià）人工智能的投入总规模达到了197.9亿元，2020年达到254.4亿元，人工智能正不断成为金融机构（gòu）产品、服务转（zhuǎn）型（xíng）的重要途径（jìng）。

5. 总（zǒng）结与展望

我（wǒ）国智慧金融的概念由来（lái）已久，但近几年才（cái）真正得到传（chuán）统金融机（jī）构尤其是大型传（chuán）统（tǒng）金融机构（gòu）重（chóng）视（shì），并投入了大量（liàng）资金及人力。

以银行业为例，2019年国有（yǒu）大型（xíng）银行和股份制银行金融科技/信息科技资金投入（rù）合计1008亿元，占营收比重总（zǒng）体（tǐ）上超过了2%。其中建设银行、工商银（yín）行（háng）、农业银行和中国银行4家大（dà）型银行投入超过百（bǎi）亿。

科技（jì）人员投入方面，2019年国有大型银行和（hé）股份制银行的金融（róng）科技人（rén）员总数已（yǐ）突（tū）破8万人，且2020年都有进一步（bù）的人才扩充计（jì）划。

另外中小银行方面，虽然总体规模偏小，但对（duì）科技的投入同样非常重视。2019年（nián）度有近（jìn）三分之（zhī）一的中（zhōng）小银行（háng）金融科技投入占总营收（shōu）比重超过了3%，与（yǔ）2018 年相比，金融科技投入增加30%以上的银行（háng）接近五分之（zhī）一，增加10%以上的接（jiē）近三分之二。

有超七成的银行设（shè）有金融科（kē）技（jì）一级部门，比2018年的调查数（shù）据提高了近（jìn）25%。

近年来，传统金融机构积极拥（yōng）抱科技，加快智慧化发展，主要源于以下（xià）几个方面原因：

1）传统（tǒng）金融机构面临因竞（jìng）争加剧（jù）、人工成本增（zēng）加（jiā）、效率低下（xià）、产品同质化以及（jí）客（kè）户需求不（bú）断（duàn）变化等困境和压力，导致利润下（xià）滑（huá）和客（kè）户（hù）流失，行业亟待转型；

2）国家（jiā）和监管部门对金融机（jī）构拥抱科技，加快产品和服（fú）务创新，提供经（jīng）营效（xiào）率持开放和鼓励的态（tài）度（dù）；

3）近年（nián）来，互联网、5G、大（dà）数据、人工（gōng）智能（néng）、云计（jì）算、区块链等新兴技（jì）术的（de）快速（sù）发展，为（wéi）智慧金融的（de）发展奠定了技术基础；

4）自带科（kē）技属性的新兴金（jīn）融（róng）服务（wù）提供商（shāng）的服务和业（yè）务领域从C端和B端的（de）进行（háng）切入（rù），开始深耕金融服务的（de）新场景。如消费（fèi）金融公司、互联网银（yín）行、互联网小贷（dài）公司等，进一步（bù）加剧了传统金融机（jī）构的（de）竞争。

在（zài）这（zhè）里，我并不是想坚持租房比（bǐ）起拥有自己的房子来所具有的不利（lì）因素，但是，显然，野蛮人（rén）拥有自（zì）己的房子（zǐ），因为盖房（fáng）子的（de）花费太低（dī）了，而文明人一般都（dōu）租房子，因为（wéi）他买不起房子；

综（zōng）上，在此背景下，我国智慧金融行业得到极高的（de）重视并迎来了快速的（de）发（fā）展，各（gè）类型金融机构纷纷加（jiā）大科（kē）技技术资（zī）金和人力的投入。但总体而言（yán）我国智（zhì）慧金融发展仍处于初期，行（háng）业内专业（yè）技（jì）术人才较为（wéi）缺乏、政（zhèng）策有待完善、新兴技术融合有待加强、场景应用（yòng）较为单（dān）一且大多处于初级阶段、创新（xīn）产（chǎn）品较为同质等诸多痛点。

展望（wàng）未来，未（wèi）来我（wǒ）国智慧金融的发展（zhǎn）趋势（shì）包（bāo）括（kuò）：

1）金融机构将（jiāng）持（chí）续（xù）加大科技（jì）方面的资金（jīn）、人才投入，保证智慧金融转型的顺序（xù）实施；

2）继发布《金融科技(FinTech)发（fā）展规划(2019-2021年（nián）)》，启动并扩大“监管沙盒”试（shì）点后，未来国家将加快完（wán）善智慧金融监管（guǎn）政（zhèng）策；

3）未来随着智慧（huì）金（jīn）融的（de）持续发（fā）展，将加快新兴（xìng）技术（shù）的（de）深度融合（hé）；

4）智慧金融场景应用将从单一或者简单的场景叠加向广阔的“生态（tài）金融圈”发展；

5）当（dāng）前中小金融机构在科技投入上存在同质（zhì）化的问题，产品创新仍显不足

未来金（jīn）融机构（gòu）将（jiāng）加快转变服务思维（wéi），从产品供给（gěi）到以客户需求为中心（xīn）不（bú）断（duàn）创新产品并优化服务（wù）