1. 智慧金融简（jiǎn）介

1.1概述

智慧金融是（shì）依（yī）托于互联（lián）网技术（shù），运用大数（shù）据、人工智能、云计（jì）算、区块链（liàn）等金融（róng）科技手（shǒu）段（duàn），使（shǐ）金融（róng）行业（yè）在业务（wù）流（liú）程（chéng）、业务（wù）开拓（tuò）和客户服务（wù）等方面得到全面的智慧提升，实现金（jīn）融产（chǎn）品、风控、营销、服务的智慧化。

1.2主要（yào）产品（pǐn）及服务

智慧（huì）金融产品，是指依托智能金融场景服务如智（zhì）慧风（fēng）控、智（zhì）慧风（fēng）控、智慧运营等（děng）打造的产品。近年来，我国智慧金融产品层出不穷。

1.2.1产品（pǐn）类

工商银行：融（róng）智e信、智（zhì）慧银行生态系统ECOS、小（xiǎo）微e贷、融（róng）e行（háng）、融e 联等；

农业银行（háng）：农银e贷、智能化风控平（píng）台、案防监测预警平台、智能反欺（qī）诈平台、智能反洗钱平台、零售智慧营（yíng）销平（píng）台等（děng）；

招商银行：智（zhì）能风（fēng）控平台“天（tiān）秤系（xì）统（tǒng）”、AI服务（wù）平台、“政采贷”、“退税贷”、Open API平台等；

1.2.2 服务类

智（zhì）能营销、智能风控、智能投（tóu）顾、智能理赔、智（zhì）能（néng）监管等服务

2. 智慧金（jīn）融发展中存在的问题

2.1 智慧金融（róng）建设经验不足

智慧金融的概（gài）念（niàn）虽然（rán）在我（wǒ）国由来已久，但是纵观我（wǒ）国的金（jīn）融行业，仅仅有（yǒu）少数的互联（lián）网金融企业积极向智（zhì）慧金融的方向发展，而（ér）许多大型国有银行（háng）和商业银行只是（shì）在行业（yè）发展过程（chéng）中被“倒逼”发展。

截至目前（qián），我国以银（yín）行、保险等金融企（qǐ）业纷纷与科技（jì）公（gōng）司合作布（bù）局智（zhì）慧（huì）金融业务，但是（shì）尚（shàng）未有具有标（biāo）杆性智慧金（jīn）融（róng）机构可以借鉴，智慧金融（róng）参与企业也多处在市（shì）场探索和试验阶段，总（zǒng）体看商业银（yín）行缺乏向智慧金融转型的历史经验（yàn）。

2.2各主体建设统一难度高（gāo）

随（suí）着我国互联网金融、金融科技的不断发展完善，及（jí）人工（gōng）智能（néng）、大数据、区块链等（děng）技术的快速应用，以银行、信托等为代表（biǎo）的主体纷纷加大信息科技（jì）的投入（rù）。

根据相关统计（jì）数据，2019年中国银行、农业银行、建设（shè）银行（háng）、交通银行、工商（shāng）银行以及邮（yóu）储银行这几家银行的信息科（kē）技投入（rù）总和超700亿元，达到（dào）716.76 亿（yì）元（yuán），银行科技人员（yuán）62805人，体现对智慧（huì）金融发展的重视。

但是从某种程（chéng）度（dù）讲，目前，我国智慧金融的发展建设主要（yào）是各主体依托自身银行的（de）业务（wù）特征（zhēng）及业（yè）务优势实现智慧金融平台的建设及发（fā）展，在（zài）分析平台（tái）架构、数据标准统（tǒng）一及（jí）方法模型通用的构建上，存在（zài）不统一的问题，不利于形（xíng）成整个（gè）金融（róng）领域全方面（miàn）、全（quán）场景的智慧化发（fā）展。

2.3 人工智能等（děng）技术（shù）应用尚待完善

根据中国互联网金融协会对A股88家上市金融机构2019年（nián）年报的统计分析，73%的上市金融机构已（yǐ）开展（zhǎn）人工智能应用，主（zhǔ）要（yào）的应用（yòng）场（chǎng）景如智能风控、智能客服和（hé）智能营销。机构的占（zhàn）比分别为47%、41%和32%。

其中（zhōng），上市公（gōng）司在人工智（zhì）能应用方面（miàn）更为积极，超九成的上市银行已开展相关（guān）的应用探（tàn）索。

总体（tǐ）来（lái）看，人工智能（néng）在（zài）我国金融领（lǐng）域中已（yǐ）获得一定的应用成效，但人工智能（néng）技术本（běn）身尚处于不断发展演进的过程。

在金（jīn）融领域中（zhōng）更大规模的（de）应用（yòng）落地上，还面临数据、成本、安（ān）全、人（rén）才等各种显性和隐性（xìng）的障碍

2.4智（zhì）慧（huì）金（jīn）融建（jiàn）设人才匮乏（fá）

智慧（huì）金（jīn）融的基础发展涉及包括大数（shù）据、人工智能、云计算、移动互联网、区块链（liàn）等（děng）众多技术领域和新（xīn）兴技术，具有经（jīng）验丰富且专（zhuān）业技术实力强劲的人（rén）才是保证智慧金融企业稳定、高（gāo）效运营（yíng）的内（nèi）生（shēng）力。

虽然（rán）中国对金融科（kē）技的发展十分重视，但由（yóu）于（yú）目前中（zhōng）国高等院校的人才培养周期较长（zhǎng），难（nán）以满（mǎn）足（zú）当前（qián）金融科技（jì）快速发展所（suǒ）需的人才（cái）规模。

2.5数据维度多元及质量难以（yǐ）把控问题

数据是（shì）智慧（huì）金融发展的（de）重（chóng）要基（jī）础元素，在互联（lián）网（wǎng）及金融科技蓬勃（bó）发展背（bèi）景（jǐng）下，用（yòng）户的交易渠道多元化，例如电商交易、社（shè）交网络转账等。交易（yì）数据（jù）的维度多元化，造成（chéng）数据复杂性增加。

用（yòng）户的交（jiāo）易数据分布在多个应用（yòng）场景，增加了智慧金融数据收集（jí）成本。

若对（duì）金融用户交易数据（jù）信息收集（jí）的（de）不全面，便不（bú）能形成对用户的（de）完（wán）整（zhěng）画像（xiàng），最终会导致金（jīn）融机构无法精准地对客户进行评估并推荐其心仪的（de）产品，进而影（yǐng）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（yǒu）全面（miàn）覆（fù）盖（gài）到客（kè）户（hù）的消费偏好、消费（fèi）水平、理（lǐ）财习惯（guàn）等（děng）数据（jù）信息，极易（yì）造（zào）成对客户偏好产品信息（xī）采集不（bú）完整，难以精准评定风险指（zhǐ）标以及匹配交易策略，进而影（yǐng）响智能营销效果，降低客户信任感和忠（zhōng）诚度。

3. 智（zhì）慧金融发展问题解（jiě）决思路

3.1完善智（zhì）慧金融的政策监（jiān）管

现阶段，国内政策为智慧金融发展提（tí）供了良好的发展机（jī）遇。

2017年5月（yuè）15日（rì），中国人民银（yín）行成立金（jīn）融科技（jì）委员会（huì），旨在（zài）加强（qiáng）金融科技的研究规划和统（tǒng）筹协调工（gōng）作。

2019年9 月6日，央行官方正式发布了《金融科技(FinTech)发（fā）展规划(2019—2021年)》，提出到金融科（kē）技是技术驱动的金（jīn）融创新，要秉承（chéng）“守正创新、安全可控、普惠民生、开（kāi）放共赢”的（de）基本原则来推动（dòng）金融（róng）科技的（de）创新发展。

到2021年，建立健全我国金融（róng）科技发展（zhǎn）的（de）“四梁（liáng）八柱”，进一步增强金融业科技应用能力，实现金融与科技深度融合、协（xié）调发展（zhǎn）。

3.2 实（shí）现技术与（yǔ）业务的充分融合

实现传统银（yín）行运营（yíng）和服（fú）务（wù）的智能化升（shēng）级可以（yǐ）通过以下（xià）五（wǔ）个方向（xiàng）：

1）推（tuī）动智能服务在传统网点和线（xiàn）上网（wǎng）络的应用，通过机器学习分析服务（wù）效（xiào）能，优（yōu）化人员结构和网点资源（yuán）配置。

2）利用计算机视觉技术对业（yè）务（wù）资料进行图像自动识别（bié）和处理（lǐ），减少人工录入，降低运（yùn）营成本。

3）借（jiè）助语音识别和（hé）自然语言理解技术，强化智能机器（qì）人的交互深度和广度，并通过（guò）机器学习、深度学习不断丰富知识库，提升服务质量。

4）基于场景和业务模型开发上下（xià）文关联模（mó）型，预判（pàn）客户（hù）下一步的操作行（háng）为，推送相应交易页（yè）面，提升（shēng）客户（hù）体验。

5）扩大（dà）人脸识别、指纹识别（bié）、声纹识别等生物识别技术在各（gè）类安全认证中的应用，推进（jìn）服务中身份（fèn）核查的无媒（méi）介化，充分实现互（hù）联网技术与金融业务的结合，提升服务效率。

3.3重视对复合型人才（cái）的培养

具有丰富经（jīng）验且精通（tōng）大数据（jù）、人工智能、云（yún）计（jì）算、移动互联（lián）网及区（qū）块（kuài）链技（jì）术的复合型人才是智慧（huì）金（jīn）融不断发展的根本（běn）性保障。

未来智慧金融的（de）发（fā）展应该是（shì）以银行、保险和证券为代表的金融机构与全国高等院（yuàn）校（xiào）联合培养，注重对复合（hé）人（rén）才（cái）专业能（néng）力及具体实际操（cāo）作技（jì）能的培养。

3.4多（duō）主体参与并提升数（shù）据质量

近年来（lái）在业务快速发展过程中，金（jīn）融机构（gòu）积累了（le）丰富的客户（hù）数据、交易数据及（jí）外部数据，这是金融机构的重要资产和核心竞争力。

面对银行业等金融机构（gòu）数据准确性和完整性欠缺（quē），时效性和适应性不（bú）足等数据质量问题，应结合科技技术（shù）手段建立数据（jù）质量管（guǎn）理系统，对数（shù）据质（zhì）量进行评价，从数据一致性、唯一性、完整性（xìng）等几个角度对数据进行分析（xī）。以监管数据质（zhì）量问题为导向，通过机构自查（chá）自评和监管检查评估双向驱动，促进（jìn）银行保险机构在（zài）发现问题、分析原因、落实整改的过（guò）程中，不断提升监管数据质量，增（zēng）强数（shù）据的可（kě）用（yòng）度。

4. 智慧金融（róng）市场现状分析

4.1金融大（dà）数据服务市场分析

根据全（quán）球最（zuì）大（dà）的企业增长咨询公司Frost & Sullivan的数据显（xiǎn）示，2019年（nián）中国金融（róng）服务业大数据分（fèn）析服务（wù）市场的（de）收入总额为人（rén）民币1093亿元，受COVID-19疫情影响，2020年（nián）上半年，金融机构的业务发（fā）展步伐放慢，导（dǎo）致对大数据分析服务的整体需求下降，但随着经济持续（xù）恢复，未来金融（róng）服务业大（dà）数据（jù）分析服（fú）务（wù）有望持续快速增长。

从细分需求来看，2019年在金融服务（wù）业大数据分（fèn）析服（fú）务（wù）市场中，有（yǒu）323亿元用于金融风险管理，占（zhàn）比约（yuē）30%；770亿元用于客户生命周期管理（lǐ），其中（zhōng）者包括（kuò）吸纳新客及现有客户（hù）管理，占比约70%。

4.2 金融云（yún）市场（chǎng）分（fèn）析（xī）

2020年5月（yuè），根据IDC发（fā）布（bù）报告显示（shì），2019年中（zhōng）国金融云市（shì）场规（guī）模达（dá）到33.4亿美元，同比增长49.6%，其中金融云基础设施市场规模达到23.5亿美（měi）元，同比增（zēng）长50.0%；金融云解决方（fāng）案市场规模达到9.8亿美元，同（tóng）比（bǐ）增（zēng）长48.6%。

2020年上半（bàn）年，中国金融云（yún）市场规（guī）模（mó）达到19.1亿（yì）美元。

尽管受（shòu）到疫情影响，金融云市场在本周（zhōu）期内依然（rán）维持（chí）了良（liáng）好的增长，同（tóng）比（bǐ）增长37.5%。其中，金融云（yún）基础设施（shī）市（shì）场（chǎng）规模（mó）达到（dào）13.4亿美元，同比增长35.6%。金融云解（jiě）决（jué）方（fāng）案市场规（guī）模达到5.7亿美元，平台与应用解决方案市场（chǎng）分别达（dá）到2.2亿美元与3.5亿（yì）美元。

竞争方（fāng）面，从金融云(平台)解决方案市场（chǎng）份额（é）来看，金融云基础设施（公有云+私有云）市场上，阿里、华为、腾讯、百度等云（yún）服务商，紧抓“数（shù）据（jù）”与“智能”两（liǎng）大主线（xiàn），不（bú）断完善（shàn）、丰富底层分布式架构、数据库、开发平（píng）台和API平台等产品，业（yè）务（wù）规模（mó）在疫（yì）情期（qī）间依然维保持高速增长。

2020年上半年阿里、华为、腾（téng）讯、百度市场（chǎng）份额分别为（wéi）27.7%、13.2%、12.7%、12.2%

4.3 金融+人工智（zhì）能市（shì）场分析

近（jìn）年来在人工智能（néng）技术不断成熟及（jí）金融（róng）业积极拥抱（bào）金融科技和创新的推动下（xià），人工智（zhì）能在金融领域的（de）应用场景不断落地（dì）加深，以智能营销、智能投顾、智能（néng）风控等人工智（zhì）能+金融的这种应用场景不断受（shòu）到市场青睐。

根据iResearch公布的数据（jù）显示，2019年金（jīn）融场景下人工智能的（de）投入总规模达（dá）到了197.9亿元，2020年达到254.4亿（yì）元，人工智能正不断成为金融机构（gòu）产品（pǐn）、服务转型（xíng）的重要途径（jìng）。

5. 总结与展望

我国（guó）智慧金（jīn）融的概念由（yóu）来已久，但近几年才真正得到传统金融机构尤其（qí）是大型传（chuán）统金（jīn）融（róng）机构重视（shì），并投入了大量资（zī）金及人力。

以银行业为（wéi）例（lì），2019年国有大型银行和股份制银行金融科技/信息科技（jì）资（zī）金投入合计1008亿元，占营（yíng）收比重（chóng）总体上超过了2%。其中（zhōng）建设银行、工商银行、农业银行和中国银行4家大型银行投入超（chāo）过百亿。

科技（jì）人员投入方面，2019年（nián）国有（yǒu）大型银行和股（gǔ）份制银行（háng）的（de）金融科技（jì）人员（yuán）总数已突（tū）破8万人（rén），且2020年都有（yǒu）进一步的人才扩充计（jì）划。

另外中小（xiǎo）银行（háng）方面，虽然总（zǒng）体规模偏小，但对科技的投入同（tóng）样（yàng）非常重视。2019年度有（yǒu）近三分之一（yī）的（de）中小银行金融科技投入占总营收比重超过了3%，与2018 年相（xiàng）比，金融科（kē）技投入（rù）增加30%以（yǐ）上的银行接近五（wǔ）分（fèn）之一，增加10%以上的接（jiē）近三（sān）分之二（èr）。

有（yǒu）超七成的（de）银行设有金（jīn）融科技一（yī）级部门，比2018年的调查数据提高了近25%。

近年来，传统金融机构积（jī）极（jí）拥抱科技，加快（kuài）智（zhì）慧化（huà）发展（zhǎn），主要（yào）源于以下几个方面原（yuán）因：

1）传统金融机构（gòu）面临因竞争加剧、人工成（chéng）本增加、效率（lǜ）低（dī）下、产品（pǐn）同质（zhì）化以及客户（hù）需求不断变（biàn）化（huà）等困（kùn）境和压力，导致（zhì）利润（rùn）下滑和客户流失，行业亟待（dài）转型；

2）国家和监管部门对金（jīn）融机构拥抱科技，加快产（chǎn）品和服（fú）务（wù）创新，提供经营效率持开放（fàng）和鼓（gǔ）励的态（tài）度；

3）近年来，互联网、5G、大数据、人工智能（néng）、云计（jì）算、区块链等新（xīn）兴技术的快速发展，为智慧金融的发展（zhǎn）奠定了技术基础（chǔ）；

4）自（zì）带科技属（shǔ）性的新兴金（jīn）融服务提供商的服（fú）务和业务领（lǐng）域从C端和B端的进行切入，开始深耕金融（róng）服务（wù）的新场景。如消费金融公司、互联网（wǎng）银（yín）行、互联网（wǎng）小贷公（gōng）司等（děng），进一步（bù）加剧了传统金融（róng）机（jī）构（gòu）的（de）竞（jìng）争。

在这里，我（wǒ）并（bìng）不是想坚持租房比起拥有自己的房子来所具（jù）有的（de）不利因（yīn）素，但是，显（xiǎn）然，野蛮人拥有自己的房子，因为盖房子的（de）花费太低了，而文（wén）明人（rén）一般（bān）都租（zū）房子，因为他买不起房（fáng）子（zǐ）；

综（zōng）上（shàng），在（zài）此背景下（xià），我（wǒ）国智慧（huì）金融行业得（dé）到极高的（de）重视（shì）并迎（yíng）来了快（kuài）速（sù）的（de）发展，各类型金（jīn）融机构纷纷加大科技技术资（zī）金和人力的投入。但总体（tǐ）而（ér）言我国智慧（huì）金融发（fā）展仍处（chù）于初期，行业内专业技术人才较为缺（quē）乏、政策有待完善、新兴技术（shù）融合有待加强、场景应用（yòng）较为（wéi）单一且大（dà）多（duō）处于初（chū）级（jí）阶段、创新产品较为同质等诸（zhū）多痛点。

展望未来，未来（lái）我国（guó）智慧金融的发展趋（qū）势包括：

1）金融机构将持续加大（dà）科技方面的资（zī）金、人才投入，保证智慧金融转（zhuǎn）型（xíng）的顺序实施；

2）继发布《金融科技(FinTech)发（fā）展规划(2019-2021年)》，启动并扩大（dà）“监管沙盒”试点后，未来国家将加快完善智慧（huì）金融监管政策（cè）；

3）未来随（suí）着智慧金（jīn）融的持（chí）续（xù）发展，将加快新兴技术的深度融合（hé）；

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

5）当前中小金融（róng）机构在科技投入上存（cún）在同质化的问（wèn）题，产品创（chuàng）新仍（réng）显（xiǎn）不足

未来金融机（jī）构将加（jiā）快转变服（fú）务思维（wéi），从产品供给到以客户（hù）需（xū）求为中心不断（duàn）创（chuàng）新产品并优（yōu）化服务（wù）