普華永道：防範金融風險，需警惕新金融基礎設施供應商科技頭條網

2018-09-05 21:38:58 雷鋒網

近期，普華永道發佈了2018年二季度最新調查報告。結果顯示，可見未來一段時間嚴監管仍是行業發展的主基調。此外，大數據、移動科技、人工智能三項技術仍是未來最受追捧的新興科技。尤其是大數據技術，不僅已經廣泛運用在合規工作中，大數據風控也被認為是繼移動支付之後，中國又一個能引領全球的領域。

至於雲計算與區塊鏈兩項技術，不少受訪者對前者仍有期待，但對後者普遍持謹慎態度。值得注意的是，在金融風險方面，報告認為，掌握新興技術的關鍵金融基礎設施供應商或將成為金融行業新的系統性風險來源之一。

據雷鋒網瞭解，本次調查共回收了135份有效問卷，受訪者中約三成為金融科技公司，七成為傳統金融機構；按照職級層次分類，大部分為企業的中高層決策者或管理人員。受訪的傳統金融機構按行業分佈，包括了銀行及資本市場、保險、資產和財富管理等。

報告從六個維度分別展現了中國金融科技領域的發展特徵，分別是：戰略及商業模式、各細分行業發展趨勢、投融資活動、科技的發展與應用、人才與激勵和監管與合規。雷鋒網AI金融在不改變原意的情況下做了以下精編：

1、戰略及商業模式

中國金融在科技助力下的轉型過程，是金融科技從前端渠道、獲客，全面應用到中後臺產品設計、風控、合規等領域的過程。

科技全面賦能傳統金融機構轉型。

科技的快速發展，對於中國的傳統金融機構而言，不僅改變了營銷和獲客等前端業務，也在驅動中後臺的變革。本次調查中來自傳統金融機構的受訪者認為，金融科技為其帶來的前三項價值依次為“運營效率提升”、“提升客戶體驗”及“產品與服務創新”。這三項都是傳統金融機構服務轉型和精細化管理重點發力的方向。

傳統金融機構與金融科技公司合作深化，模式多樣。調查結果顯示，目前金融科技公司和傳統金融公司間的業務往來，主要集中在服務提供與購買和合作夥伴關係兩方面。除了上述的兩種主要方式外，傳統金融機構還建立了相關風險投資基金為金融科技公司提供資金、成為金融科技公司投資人、為金融科技公司提供金融服務等，這些模式的數量雖然並不多，但也不乏值得借鑑的成功案例。

合作的四大挑戰：文化、監管、商業模式、系統。傳統金融機構和金融科技公司儘管都有強烈的合作意願，但由於多方面的差異，在實際操作過程中仍然存在一定的問題。調查結果表明，在兩者的合作中，雙方都認為管理方式和企業文化的差異是亟待克服和解決的重要挑戰。

監管的不確定性也是傳統金融機構和金融科技公司合作過程中面臨的一個問題。在新的監管趨勢下，如何將金融科技領域所積累的經驗和傳統金融行業的風控能力相結合將是關鍵。

2、各細分行業發展趨勢

儘管科技已深入滲透到金融服務的各個領域，銀行、保險、資管等各細分行業應用及尋求與金融科技公司合作的側重點卻各有不同。

銀行業：關注金融科技的應用成果。調查結果顯示，當前商業銀行和金融科技公司的合作主要側重於通過金融科技公司促進自身的科技能力建設，實質上仍然是較為間接的合作方式。商業銀行與金融科技公司在應用成果，如反欺詐、加密、風險控制等領域的合作最多；獲得金融科技技術和能力的轉移、獲得外部大數據以開發相關應用也是兩者合作較頻繁的方面。

保險業：側重於運用金融科技加強風控和精細化管理。調查結果顯示，保險公司對金融科技的應用主要體現在降低運營成本方面，超過半數的企業與金融科技公司開展了自動化、智能化、移動化運營的合作，這是目前保險業與金融科技公司合作最多的領域。

資管業：與金融科技公司合作前景廣闊。調查結果顯示，目前資產和財富管理行業和金融科技公司的合作以基於互聯網的獲客平臺或入口、智能投顧、大數據為基礎的客戶畫像三個方面為主。

金融科技公司：助力傳統金融機構智能化決策、移動化運營。本次調查中，金融科技公司受訪者預期未來與傳統金融機構的合作領域主要是為後者智能化業務提供決策支持。

3、投融資活動

傳統金融機構：科技投入不足，應合理評估回報。調查結果顯示，仍有超過六成的傳統金融機構受訪者坦言科技投入不夠，對金融科技的投資金額有更高的期待值，僅兩成的受訪者認為投入足夠。

傳統金融機構對於科技快速更迭和投入產出的效益有較強的憂慮。同時，科技的投入缺少有效的回報評估機制，無法評價不同項目投入產出的效率和效果，難以配置相對應的後續資源投入和扶持策略。

金融科技公司：融資難度加大，須以模式與技術優勢突圍。調查的金融科技公司大部分均認為在過去12個月內的融資難度加大，挑戰主要來自監管、競爭及投資人審慎的態度。他們普遍認為，模式與技術上的獨特優勢，是除了行業前景之外，獲得融資最重要的因素。

金融科技迎來上市熱潮，本土資本市場備受期待。對於計劃在近期內尋求IPO的金融科技公司，調查結果顯示，本土市場（包括滬深A股或香港H股）是他們最心儀的上市地點，其次才是美國。除了香港之外，金融科技公司對於在A股上市仍然抱有很大的期待。

大數據、移動科技、人工智能仍是投資熱點。大數據分析仍然是最熱門的技術，不僅已廣泛應用於獲客、風控與監管等方面，也將繼續獲得資本的青睞。

4、科技的發展與應用

大數據：應用仍集中於前端業務層面。調查結果顯示，受訪者認為大數據分析/模型分析在產品設計和前端銷售領域最具有應用價值。

人工智能：應用的基礎條件有待改善。近半數受訪者認為非結構化數據的處理是人工智能最有價值的應用。大部分受訪者認為人工智能開展的各項基礎條件都比較欠缺，尤其在數據與團隊方面面臨巨大挑戰，發展現狀不容樂觀。

雲計算：起步晚，潛力大。調查結果顯示，受訪者普遍認為核心數據安全與監管風險是雲計算應用於金融領域所面臨的主要挑戰。

區塊鏈：應用前景尚不明朗。調查顯示，對於區塊鏈在金融領域的應用，合規風險與應用效果是受訪企業最關心的問題。鑑於國內金融業區塊鏈技術應用的案例較少，大部分受訪企業對區塊鏈技術持謹慎態度。

前景預測：大數據風控、互聯網保險有望引領全球。調查結果顯示，大數據風控被認為是有望勝出的分支，其次是互聯網保險和供應鏈金融。預計大數據風控在不同金融領域的場景有廣泛應用，包括客戶畫像、審批、實時預警、欺詐識別、監管合規監測與報告等領域。

5、人才與激勵

傳統金融機構：反思金融科技業務單元的定位。受訪者中約三分之一的金融機構仍沿用與中後臺部門相同的職級體系和崗位管理方式，將金融科技部門定位為職能部門，為主體金融業務提供支持。除此之外，四成的金融機構採用業務導向型的職級體系，該部分受訪者中有一半為金融科技業務單元設置了差異化的發展通道。另有相當一部分的傳統金融機構對金融科技部門的定位和內部管理方式表示出一定的困惑，未能對金融科技部門的定位做出判斷。

金融科技公司：合理設置專業人才的長期激勵。調查顯示，受訪的金融科技公司中近半數採取股票期權的方式吸引人才，將員工的個人利益與公司發展的長遠利益牢牢結合在一起；其次，有相當一部分金融科技公司採取業績單位計劃來激勵員工，以體現更強的績效導向。

調查結果顯示，受訪者最看重擁有技術開發和金融行業經歷的複合型金融科技人才。除了專業背景，他們也重視金融科技人才對接市場的能力。大部分受訪者認為有競爭力的薪酬水平是留住人才最為關鍵的因素。

6、監管與合規

嚴監管：既是眾望所歸，也是大勢所趨。調查結果顯示，受訪者普遍認為需要對金融科技進行適當的監管，尤其是要避免行業的野蠻發展和跨行業套利。受訪者對於監管的期待也有所增強。除了避免行業野蠻生長，他們希望政府在個人隱私和數據安全方面能扮演重要的角色，同時監管主體自身也需要加強協調。

數據隱私保護：日漸重要，逐步趨向規範。受訪者希望政府能夠發揮作用的領域，也是他們認為監管制約金融科技發展的領域。例如，數據很大程度上是金融科技的基礎，所以受訪者普遍認為數據存儲和隱私保護會制約金融科技的發展。

7、結語

總的來說，科技帶來的便利，某種程度上也放大了金融風險，並且讓風險的積聚、擴散和傳播更迅速，殺傷力也更大。

在全球金融危機十週年之際，我們進行了回顧與反思，發現科技的發展在帶來商業模式創新的同時，也可能導致金融行業系統性風險的演變。2008年及以前的金融危機，均是由傳統金融機構、傳統的金融業務模式和金融風險因素導致；近十年來，網絡安全、數據保護逐漸成為了金融行業的當務之急；放眼未來，掌握新興技術的關鍵金融基礎設施供應商或將成為金融行業新的系統性風險來源之一。