近年來(lái)，依托于先進(jìn)的科技能力、豐富的流量資源、敏捷的組織架構、強大的創(chuàng )新能力等優(yōu)勢，我國金融科技企業(yè)快速發(fā)展。從國內看，金融科技企業(yè)生態(tài)不斷完善，并初步形成底層科技類(lèi)、金融服務(wù)類(lèi)、綜合發(fā)展類(lèi)三種主要業(yè)務(wù)形態(tài)；搭建起以扎實(shí)的底層架、豐富的中臺場(chǎng)景、精煉的金融業(yè)務(wù)為核心的梯形運行架構。從全球看，我國金融科技企業(yè)積極向海外擴張，輸出成熟的科技能力與金融服務(wù)能力。

1. 金融科技企業(yè)發(fā)展概況

（1）主要分布在經(jīng)濟發(fā)達地區

金融科技屬于技術(shù)和資本密集型行業(yè)，并且對尖端人力資源的需求強大。同時(shí)，金融科技的發(fā)展需要有創(chuàng )新、包容的發(fā)展環(huán)境。因此，目前國內金融科技企業(yè)主要分布在北京、上海、深圳等經(jīng)濟發(fā)達地區，這些地區的軟硬件條件對于金融科技企業(yè)的生根、發(fā)展具有強有力的推動(dòng)作用。

以北京為例，依托中關(guān)村國家自主創(chuàng )新示范區的創(chuàng )新優(yōu)勢，以及金融資源優(yōu)勢，北京市聚集了大量的金融科技企業(yè)。其中，以人工智能、大數據、區塊鏈等技術(shù)專(zhuān)長(cháng)的底層科技類(lèi)企業(yè)數量位居全國前列。截至2018年5月，北京的人工智能企業(yè)達1070家，約占全國的26%，獲得風(fēng)險投資的人工智能企業(yè)431家，約占全國的35%，中關(guān)村已成為我國人工智能創(chuàng )新高地。2018年，北京印發(fā)《北京市促進(jìn)金融科技發(fā)展規劃（2018年-2022年）》，力爭到2022年底，涌現5-10家國際知名的金融科技領(lǐng)軍企業(yè)，為金融科技企業(yè)的發(fā)展營(yíng)造良好的政策環(huán)境。

（2）以成立5-10年的年輕企業(yè)為主

由于金融科技在國內的起步時(shí)間較晚，因此國內的金融科技企業(yè)大多為成立時(shí)間較短的年輕企業(yè)。畢馬威發(fā)布的2019年中國金融科技企業(yè)50強企業(yè)中，44%的企業(yè)成立時(shí)間為3-5年，37%的企業(yè)成立時(shí)間達到5-10年，成立時(shí)間超過(guò)10年的只有5%，另外還有14%的初創(chuàng )型企業(yè)（1-3年）。年輕的金融科技企業(yè)具有組織架構簡(jiǎn)單、輕資產(chǎn)運營(yíng)、市場(chǎng)化程度較高的共性。

（3）初步形成三種主要業(yè)務(wù)形態(tài)

近年來(lái)，我國金融科技企業(yè)生態(tài)不斷完善，并初步形成三種主要業(yè)務(wù)形態(tài)。一是底層科技類(lèi)金融科技企業(yè)，此類(lèi)企業(yè)具有科技公司的基因，專(zhuān)注于底層技術(shù)的研發(fā)和應用，強化基礎設施建設，成為金融科技生態(tài)體系中的重要土壤，以布比區塊鏈、佳格天地等企業(yè)為代表。二是金融服務(wù)類(lèi)金融科技企業(yè)，這類(lèi)企業(yè)以金融服務(wù)為核心，依托流量、場(chǎng)景優(yōu)勢，及對金融行業(yè)的深度理解，在支付、保險、財富管理等細分領(lǐng)域深耕，以蘇寧金融、馬上金融、以及某些互聯(lián)網(wǎng)銀行（微眾銀行、網(wǎng)商銀行）為代表。三是綜合發(fā)展類(lèi)金融科技企業(yè)，這類(lèi)企業(yè)既具有扎實(shí)的科技能力，同時(shí)又擁有深厚的金融服務(wù)水平，成為該生態(tài)中的頭部企業(yè)，如百度、阿里、騰訊、京東（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“BATJ”）等。

從畢馬威發(fā)布的2019年中國金融科技企業(yè)50強名單來(lái)看，目前國內從事金融服務(wù)的金融科技企業(yè)較多（38家），其次是單純做底層架構的企業(yè)（13家），綜合類(lèi)企業(yè)由于對技術(shù)和服務(wù)水平的要求都較高，數量最少（11家）。

2. 已搭建起梯形運行架構

金融科技企業(yè)具有較強的科技屬性，在數據資源、技術(shù)能力、場(chǎng)景鏈接方面具有明顯優(yōu)勢，以此為基礎，建立起扎實(shí)的底層架構以及豐富的場(chǎng)景中臺。在金融屬性方面，金融科技企業(yè)雖有較強的創(chuàng )新能力和市場(chǎng)靈敏度，但受限于牌照、監管的條件約束，無(wú)法展開(kāi)大而全的金融服務(wù)。依托流量和風(fēng)控能力，金融科企業(yè)在服務(wù)端專(zhuān)攻長(cháng)尾客戶(hù)，為其提供精煉的普惠金融服務(wù)。

（1）具有扎實(shí)的底層支撐

——海量數據轉化為數據資產(chǎn)

數據是數字經(jīng)濟時(shí)代的新型生產(chǎn)資料，基于數據的生產(chǎn)變革和業(yè)務(wù)模式創(chuàng )新，正驅動(dòng)著(zhù)全球范圍內各個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng )新發(fā)展。海量數據的積累是發(fā)展金融科技企業(yè)最重要的土壤，而金融科技企業(yè)在數據積累方面具有絕對優(yōu)勢。

以BATJ為例，得益于豐富的場(chǎng)景布局，它們積累了龐大的用戶(hù)規模。截至2019財年第二季度，螞蟻金服國內年活躍用戶(hù)數超過(guò)7億，其中70%的用戶(hù)使用3項及以上的服務(wù)。騰訊則坐擁8億的QQ賬戶(hù)，超過(guò)5億的微信賬戶(hù)，超過(guò)3億的支付用戶(hù)。此外，QQ空間、騰訊網(wǎng)、QQ郵箱、微博等多種服務(wù)渠道上還聚集了龐大用戶(hù)。用戶(hù)通過(guò)在各類(lèi)場(chǎng)景的交叉交互，產(chǎn)生的數據呈指數增長(cháng)。從數據類(lèi)別來(lái)看，主要有三種類(lèi)型：以阿里巴巴、京東為代表的電商數據，以百度為代表的網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)類(lèi)數據，以及以騰訊為代表的社交類(lèi)數據。

在海量數據基礎上，金融科技企業(yè)輔以生物識別、人工智能、區塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等新興科技的挖掘，建立強大的數據平臺，并將數據轉化為資產(chǎn)，實(shí)現三大能力、五類(lèi)服務(wù)。一是數據存儲、計算分析能力。在此能力基礎上，金融科技企業(yè)對數據進(jìn)行有效存儲、計算和質(zhì)量管理，實(shí)行客戶(hù)周期管理；同時(shí)，監控關(guān)鍵數據異動(dòng)，分析異動(dòng)原因。二是運營(yíng)能力。通過(guò)對大數據進(jìn)行統計，形成經(jīng)驗分析報告，深入分析用戶(hù)經(jīng)營(yíng)情況，發(fā)現問(wèn)題，優(yōu)化經(jīng)營(yíng)策略；結合內外部大數據，尤其是各種競爭情報監控數據、國外趨勢研究數據，輔助決策層進(jìn)行戰略分析。三是服務(wù)能力。數據對外服務(wù)對象一般為金融科技企業(yè)的自身用戶(hù)。

——新興科技的優(yōu)勢發(fā)展及融合應用

金融科技企業(yè)秉承技術(shù)驅動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展的理念，高度重視技術(shù)投入，及新興技術(shù)的追蹤和開(kāi)發(fā)。從技術(shù)分布情況來(lái)看，目前人工智能與機器學(xué)習、大數據、云計算是金融科技企業(yè)最主流的研發(fā)和應用方向，同時(shí)，5G技術(shù)的研發(fā)和應用開(kāi)始在金融科技企業(yè)中嶄露頭角。

除了扎實(shí)的技術(shù)水平外，金融科技企業(yè)的底層架構能力還表現在融合各類(lèi)技術(shù)實(shí)現金融建模。例如在人工智能領(lǐng)域，為解決行業(yè)間、企業(yè)間的數據孤島，及數據隱私問(wèn)題，微眾銀行倡導的“聯(lián)邦學(xué)習”(Federated Learning)提供了一種全新的思路。聯(lián)邦學(xué)習使得各方可以在不披露底層數據的前提下共建模型，在多參與方或多計算結點(diǎn)之間開(kāi)展高效率的機器學(xué)習。聯(lián)邦學(xué)習就像搭建了一個(gè)虛擬的“聯(lián)邦國家”，把各類(lèi)“數據孤島”聯(lián)合統一進(jìn)來(lái)，其主要優(yōu)勢在于，一是數據隔離，數據不會(huì )泄露到外部，滿(mǎn)足用戶(hù)隱私保護和數據安全的需求；二是能夠保證參與各方在保持獨立性的情況下，進(jìn)行信息與模型參數的加密交換，能夠實(shí)現公平合作并同時(shí)獲得成長(cháng)。

金融科技企業(yè)并不滿(mǎn)足于在“傳統”技術(shù)方面成為引領(lǐng)者，它們也積極在新興技術(shù)方面布局。隨著(zhù)5G標準發(fā)布，金融科技企業(yè)的相關(guān)嘗試也正在積極推進(jìn)。2020年3月，阿里達摩院成立XG實(shí)驗室，主要聚焦5G技術(shù)和應用的協(xié)同研發(fā)，為超高清視頻、在線(xiàn)辦公、AR/VR、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能物流、自動(dòng)駕駛等場(chǎng)景研究符合5G時(shí)代的視頻編解碼技術(shù)、網(wǎng)絡(luò )傳輸協(xié)議等，并制定相關(guān)標準。甜橙金融聯(lián)合中百集團、蘇寧等零售業(yè)巨頭，及招聯(lián)消費金融、螞蟻金服、品鈦（PINTEC）等20余家金融服務(wù)知名企業(yè)，圍繞聚合支付、消費金融和金融科技三大領(lǐng)域共同簽署《5G時(shí)代金融科技生態(tài)共建框架協(xié)議》。

——復合型人力資源

復合型人力資源同樣是金融科技企業(yè)底層架構的一項重要支撐。首先是企業(yè)核心管理團隊高度重視“金融+科技”的復合型人才配置，使得管理團隊既具有帶領(lǐng)企業(yè)布局金融全場(chǎng)景的能力，也具有駕馭金融技術(shù)和布局新興科技生態(tài)的前瞻性眼光。以BATJ的核心管理團隊為例，可以看到，四家企業(yè)的核心團隊既有具有豐富的金融、管理從業(yè)經(jīng)驗的管理人士，也有具有工科背景的核心人才。

在普通員工層面，金融科技企業(yè)非常重視技術(shù)人員的引進(jìn)和培養。從2019年國內50強金融科技企業(yè)調查數據來(lái)看，有超過(guò)60%的金融科技企業(yè)技術(shù)人員占比達到40%以上，大多數企業(yè)的技術(shù)人員占比集中在30%-60%區間。其中，螞蟻金服技術(shù)人員占比60%，騰訊的該比例為66%。另一個(gè)高度重視技術(shù)人員引進(jìn)和培養的例子是微眾銀行。自成立以來(lái)，微眾銀行始終保持科技經(jīng)費投入占全行費用支出比例高達30%以上的水平，技術(shù)人員占全行員工的比例在50%以上。2018年，微眾銀行聚焦戰略性人才儲備，全年共引進(jìn)人才684人，重點(diǎn)引進(jìn)關(guān)鍵領(lǐng)域人才并組建了AI團隊。同時(shí)，成立“微眾銀行?深圳大學(xué)金融科技研究院”，推動(dòng)金融科技產(chǎn)學(xué)研深度融合，構建人才培養新模式。

（2）擁有豐富的場(chǎng)景中臺

在扎實(shí)的底層架構支撐下，金融科技企業(yè)開(kāi)發(fā)了多種技術(shù)和模型的運用場(chǎng)景，包括金融服務(wù)前端的征信、客戶(hù)管理，以及中后臺的支付、運營(yíng)、風(fēng)控等場(chǎng)景。通過(guò)在這些場(chǎng)景的數字化深耕，金融科技企業(yè)建立起一套特有的金融服務(wù)能力。

——征信

金融科技企業(yè)將大數據、云計算、區塊鏈等創(chuàng )新技術(shù)應用于信用調查領(lǐng)域，形成了特色的大數據征信模式。其基本邏輯為，通過(guò)機器學(xué)習方法，對大數據進(jìn)行分析、建模，從而對個(gè)人或企業(yè)進(jìn)行客觀(guān)評價(jià)，出具信貸報告，并在信貸報告的基礎上提供高價(jià)值的衍生產(chǎn)品，例如征信數據關(guān)聯(lián)性分析、征信模型等。與傳統征信模式相比，金融科技企業(yè)的大數據征信模式具有數據來(lái)源廣泛、覆蓋率高、評估方式更為先進(jìn)合理、應用場(chǎng)景更為寬泛的優(yōu)勢。

目前市場(chǎng)上比較有競爭力的三家大數據征信機構分別是：支付寶的芝麻信用分（數據來(lái)源：用戶(hù)淘寶交易記錄和行為數據）、騰訊（數據來(lái)源：社交數據），以及前海征信（數據來(lái)源：平安集團）。

以芝麻信用為例，芝麻信用的數據主要來(lái)源于三個(gè)方面，包括阿里支付平臺用戶(hù)數據、融資理財業(yè)務(wù)結算數據以及個(gè)人與合作商提供的外部數據。依托螞蟻云對客戶(hù)大數據進(jìn)行分析，芝麻信用從個(gè)人的行為偏好、身份特質(zhì)、歷史信用、履約能力和人脈五個(gè)維度進(jìn)行信用評分。目前，芝麻信用已應用在金融和非金融兩個(gè)方面，金融類(lèi)包括獲得人民銀行個(gè)人征信工作許可、螞蟻花唄、螞蟻借唄、網(wǎng)絡(luò )信貸數據的探索；非金融類(lèi)包括免押借物、免押出行、信用通信等（陳璐等，2018）。

——客戶(hù)管理

首先是線(xiàn)上獲客。通過(guò)大數據分析，精準發(fā)現潛在客戶(hù)，建立“點(diǎn)對點(diǎn)”連接，降低盲目客戶(hù)追蹤成本。

然后是客戶(hù)分層（分群），通過(guò)數據分析，研究客戶(hù)最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額(Monetary)指標，建立RFM模型，對客戶(hù)進(jìn)行精細化分層和分群。在大數據和模型的共同作用下，將客戶(hù)分為重要發(fā)展客戶(hù)、重要價(jià)值客戶(hù)、一般發(fā)展客戶(hù)等8個(gè)類(lèi)型，為精準營(yíng)銷(xiāo)做準備。

第三是精準營(yíng)銷(xiāo)。金融科技企業(yè)連接數以?xún)|計的數據進(jìn)行聚合超算，建立營(yíng)銷(xiāo)信用評分響應模型，并進(jìn)行不斷的自我強化和迭代更新，通過(guò)自動(dòng)標簽辨識分類(lèi)生成客戶(hù)資源池，量化分析營(yíng)銷(xiāo)細節，包括最佳營(yíng)銷(xiāo)時(shí)間、最優(yōu)營(yíng)銷(xiāo)渠道、最適營(yíng)銷(xiāo)方式，以及最適配產(chǎn)品及權益服務(wù)等。

第四是客戶(hù)流失分析。通過(guò)分析流失客戶(hù)的共性特征，如資產(chǎn)轉移去向、關(guān)閉何種服務(wù)渠道、投訴等行為，建立“客戶(hù)流失預警模型”。系統根據模型規則，自動(dòng)篩選出最有可能流失的客戶(hù)，并且自動(dòng)通知客戶(hù)經(jīng)理進(jìn)行客戶(hù)挽留工作。更加智能的是，系統還會(huì )預測客戶(hù)流失的原因，并提出針對性的挽留建議。

——支付

金融科技企業(yè)依托流量端優(yōu)勢，已經(jīng)在支付領(lǐng)域占據絕對的市場(chǎng)份額，其中，支付寶與財付通穩居第一二位。2019年4季度第三方支付規模數據顯示，支付寶、財付通分別占據了55.1%和38.9%的市場(chǎng)份額。除絕對的市場(chǎng)占有率以外，金融科技企業(yè)在支付領(lǐng)域一直不斷運用新興科技加速支付創(chuàng )新。例如依托生物識別技術(shù)實(shí)現支付的“脫媒化”和“無(wú)感化”，從而有效防止支付設備丟失、機器攻擊、身份冒用等欺詐風(fēng)險，并簡(jiǎn)化支付流程，提高支付效率；通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將資金賬戶(hù)與手表、眼鏡等智能穿戴設備，以及電表、水表等生活電器連接，實(shí)現萬(wàn)物皆可支付的數字化方案。

——運營(yíng)

比起傳統商業(yè)銀行龐大的運營(yíng)團隊，金融科技企業(yè)運營(yíng)團隊規模非常有限，而主要依靠數字化運營(yíng)完成相關(guān)流程操作，最大化減少人工干預。其中，機器人流程自動(dòng)化在金融科技企業(yè)的運營(yíng)場(chǎng)景中使用頻率越來(lái)越高。

機器人流程自動(dòng)化（Robotic Process Automation，RPA）是一個(gè)軟件機器人模型，用來(lái)高效處理重復性的、基于規則的運營(yíng)流程任務(wù)，從而解放出人力資源，專(zhuān)注于需要情緒智力、推理、判斷的其它工作。RPA具有增效降本、安全合規、穩定可控、全時(shí)候命、敏捷速贏(yíng)的優(yōu)勢。例如，將RPA運用于財務(wù)報表識別、財務(wù)報表編制、財務(wù)報銷(xiāo)等流程中，能夠大大縮短流程時(shí)間，降低運營(yíng)成本。RPA于2018年陸續正式進(jìn)入中國市場(chǎng)，2019年正逐漸開(kāi)始成為創(chuàng )投領(lǐng)域的新風(fēng)口。

——風(fēng)控

金融科技企業(yè)建立起較為科學(xué)、精準的智能風(fēng)控體系，并實(shí)現如下能力。一是信用風(fēng)險計量能力，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、深度學(xué)習等技術(shù)對違約概率（PD）、違約損失率（LGD）、違約風(fēng)險暴露（EAD）等信用風(fēng)險因素綜合判斷，科學(xué)管理信用風(fēng)險；二是通過(guò)大數據分析、人工智能識別，對業(yè)務(wù)過(guò)程實(shí)現全面、客觀(guān)、實(shí)時(shí)跟蹤與監測，實(shí)現風(fēng)險及時(shí)預警、準確識別、緊急管控；三是智能反欺詐，依托機器學(xué)習技術(shù)，深入學(xué)習、分析歷史交易特點(diǎn)，實(shí)現多渠道、全流程、事前欺詐攔截。通過(guò)上述風(fēng)控能力，金融科技企業(yè)構建起多維、多源的客戶(hù)全景風(fēng)險視圖，實(shí)現全流程數字化、精準化監控，為金融業(yè)務(wù)全面風(fēng)險管理提供支持及依據。尤其是在小微金融業(yè)務(wù)中，智能風(fēng)控系統的運用對于小微客戶(hù)識別、風(fēng)險定價(jià)及風(fēng)險追蹤能夠起到高效、精準的作用。

（3）打造精煉的金融業(yè)務(wù)

在對接金融服務(wù)市場(chǎng)方面，金融科技企業(yè)主要依托強大的數據能力和流量?jì)?yōu)勢，深挖長(cháng)尾客戶(hù)資源，深耕普惠金融業(yè)務(wù)，包括B端的小微企業(yè)貸款，及C端的個(gè)人消費貸等。其業(yè)務(wù)邏輯為：借助自身的平臺流量批量獲客，或者與外部機構合作，依托大數據分析精準尋找長(cháng)尾客戶(hù)；通過(guò)人工智能+大數據分析對金融產(chǎn)品進(jìn)行精準定價(jià)；借助大數據風(fēng)控，對業(yè)務(wù)的貸前貸中貸后進(jìn)行精密追蹤；同時(shí)，通過(guò)精簡(jiǎn)業(yè)務(wù)流程、優(yōu)化客戶(hù)服務(wù)提高金融服務(wù)效率和水平，增強客戶(hù)黏性。

——B端服務(wù)案例

網(wǎng)商銀行作為由螞蟻金服發(fā)起設立的互聯(lián)網(wǎng)銀行，具有高度的數字化、云化、智能化的特點(diǎn)，也是國內第一家核心系統基于云計算架構的商業(yè)銀行?；谖浵伣鸱牡讓蛹軜嬛我约柏S富的場(chǎng)景，網(wǎng)商銀行在服務(wù)B端方面積極探索。例如，針對淘寶、天貓平臺的小微商家和創(chuàng )業(yè)者，推出“小微企業(yè)成長(cháng)計劃”，助力平臺小微企業(yè)發(fā)展；與全球最大的中文網(wǎng)站流量統計機構CNZZ合作，面向中小規模的創(chuàng )業(yè)型網(wǎng)站推出的“流量貸”，幫助中小網(wǎng)站解決創(chuàng )業(yè)過(guò)程中融資難、融資貴的問(wèn)題。在放貸流程方面，實(shí)現全流程線(xiàn)上貸款的“310”模式，即3分鐘申貸，1秒鐘放款，全程0人工介入。同時(shí)，將“310”模式打包輸出，目前已與50家金融機構達成合作。

——C端服務(wù)案例

在C端客戶(hù)方面，網(wǎng)商銀行深耕農村金融。為解決農村金融數據缺失問(wèn)題，尤其是農民日常生活、消費交易的數據缺失問(wèn)題，網(wǎng)商銀行與農村生產(chǎn)資料、融資產(chǎn)品的供應商以及農民、農戶(hù)、農業(yè)生產(chǎn)合作社合作，利用它們的數據、渠道與經(jīng)驗開(kāi)展金融服務(wù)。此外，與郵儲銀行、農行、農信社、村鎮銀行等下沉到農村區域的金融機構展開(kāi)廣泛合作，為農村地區用戶(hù)打開(kāi)線(xiàn)上支付通道，滿(mǎn)足線(xiàn)上購買(mǎi)農資與生活用品的需求。

微眾銀行的“微粒貸”同樣是針對C端客戶(hù)開(kāi)發(fā)的普惠金融產(chǎn)品?！拔⒘ＹJ”具有鮮明的“騰訊”特色，產(chǎn)品采用用戶(hù)邀請制，受邀用戶(hù)可以在手機QQ的“QQ錢(qián)包”內以及微信的“微信錢(qián)包”進(jìn)入“微粒貸”端口。該產(chǎn)品的用戶(hù)流量、風(fēng)控均來(lái)自于騰訊所積累的技術(shù)能力。截至2019年末，微眾銀行“微粒貸”已向全國31個(gè)省、直轄市、自治區近600座城市超過(guò)2800萬(wàn)客戶(hù)發(fā)放超過(guò)4.6億筆貸款，累計放款額超過(guò)3.7萬(wàn)億元；授信客戶(hù)中約77%從事非白領(lǐng)服務(wù)業(yè)，約80%為大專(zhuān)及以下學(xué)歷；筆均貸款約8000元，超過(guò)70%已結清貸款的利息低于100元。

3. 積極向外開(kāi)展科技賦能

依托成熟的科技能力和對金融行業(yè)的深刻理解，金融科技企業(yè)積極對外輸出科技能力，從而獲得營(yíng)業(yè)收入，并豐富自身金融科技生態(tài)。目前，金融科技企業(yè)對外賦能主要有三種模式。一是2F2C模式，通過(guò)金融機構促進(jìn)個(gè)人理財、消費金融等個(gè)人金融業(yè)務(wù)發(fā)展；二是通過(guò)2F2B模式，通過(guò)賦能中小金融機構，進(jìn)一步解決中小微企業(yè)融資難題，支持實(shí)體經(jīng)濟發(fā)展；三是2B模式，直接賦能中小微企業(yè)，幫助其實(shí)現數字化轉型。從賦能方式上看，目前主要有軟件賦能、金融云賦能、開(kāi)放平臺賦能、開(kāi)源模式賦能、和咨詢(xún)服務(wù)賦能五種方式。

（1）以軟件形式賦能

為快速解決金融機構在運營(yíng)過(guò)程中的部分痛點(diǎn)，金融科技企業(yè)將支付結算、財富管理、資產(chǎn)負債業(yè)務(wù)中積累的特色產(chǎn)品以軟件和解決方案的形式有針對性地輸出給客戶(hù)。此方式主要針對已建立起信息化平臺，但存在部分業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的客戶(hù)。

（2）以金融云方式輸出

為系統性解決中小型金融機構、中小型企業(yè)長(cháng)期以來(lái)在IT建設方面的局限性，金融科技企業(yè)依托自身在科技開(kāi)發(fā)方面的經(jīng)驗，將相關(guān)產(chǎn)品、業(yè)務(wù)流程、技術(shù)以云平臺的方式打包輸出，為客戶(hù)提供整體解決方案。此類(lèi)技術(shù)輸出方式能夠為客戶(hù)在短時(shí)間內提供全面、精準的技術(shù)支撐，便于客戶(hù)快速信息化發(fā)展、數字化轉型。同時(shí)，云服務(wù)在合作過(guò)程中便于數據的合規沉淀、開(kāi)發(fā)、使用，長(cháng)期來(lái)看能夠產(chǎn)生增值效應，是未來(lái)金融科技輸出的主流模式之一。但值得注意的是，使用金融云服務(wù)的金融機構，數據存于云中，脫離自身掌控，由于存儲環(huán)節數據加密難題還未得到有效解決，數據廢棄、物理?yè)p毀等無(wú)法保證徹底銷(xiāo)毀，加劇了用戶(hù)對數據機密性保護的顧慮。

（3）以開(kāi)放平臺方式輸出

金融科技企業(yè)通過(guò)Open API或SDK（Software Development Kit，軟件開(kāi)發(fā)工具包）等技術(shù)搭建開(kāi)放平臺，將部分科技組件在平臺上提供，便于中小型銀行隨需使用，從而彌補中小銀行資源受限的短板，幫助其對接上層商業(yè)生態(tài)，節省巨大的成本。此模式最大的特點(diǎn)在于客戶(hù)可按需調用API模塊，實(shí)現定制化技術(shù)輸出。同時(shí)，金融科技企業(yè)也能有效切入到合作方的場(chǎng)景中，同步引入合作方的能力和服務(wù)，達到快速實(shí)現開(kāi)放銀行的戰略。但同時(shí)，平臺開(kāi)放也意味著(zhù)風(fēng)險開(kāi)放，金融科技企業(yè)要面臨輸出風(fēng)險、共振效應以及內外部風(fēng)險疊加形成的新的風(fēng)險，對風(fēng)控能力提出了更高的要求。

（4）以開(kāi)源模式輸出

開(kāi)源（Open Source）模式即開(kāi)放源代碼，讓用戶(hù)在源代碼基礎上進(jìn)行修改和學(xué)習。將技術(shù)開(kāi)源出來(lái)，可以供更多的用戶(hù)應用到其自身的場(chǎng)景下，從而助推企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展。

近年來(lái)，開(kāi)源模式越來(lái)越多地被頭部金融科技企業(yè)運用。2019年3月，螞蟻金服對外表示將會(huì )開(kāi)源SOFA最核心的兩個(gè)組件——分布式事務(wù)框架和服務(wù)注冊中心，主動(dòng)擁抱開(kāi)源，在支付領(lǐng)域探索開(kāi)源技術(shù)之路，一定程度上擴大技術(shù)服務(wù)場(chǎng)景，為支付、金融等更多的用戶(hù)提供服務(wù)，提升合作伙伴的效率。2019年7月，微眾銀行宣布金融科技全面開(kāi)源戰略。騰訊內部整體代碼開(kāi)源率由2019年初的20%增長(cháng)到年末的70%，已建成協(xié)同代碼庫4400多個(gè)。

（5）以咨詢(xún)服務(wù)方式輸出

金融科技企業(yè)以咨詢(xún)者的身份輸出流程化、一體化、全生命周期的解決方案，幫助客戶(hù)建立適合客戶(hù)特色的體系、工具等，起到實(shí)效的運維模式。但咨詢(xún)服務(wù)周期往往較長(cháng)，難以滿(mǎn)足用戶(hù)短期的、應急性的服務(wù)需求。

4. 正加快向海外市場(chǎng)擴張

近年來(lái)，國內頭部金融科技企業(yè)積極向以東南亞為主的國家進(jìn)行海外擴張，以金融基礎設施構建為基礎，搭建海外互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品體系。金融科技企業(yè)海外擴張的原因主要來(lái)自三個(gè)方面，一是隨著(zhù)自身技術(shù)能力和服務(wù)能力逐步完善，金融科技企業(yè)具備向外擴張的原動(dòng)力；二是國內市場(chǎng)競爭日趨激烈，對金融科技企業(yè)形成了向海外擴張市場(chǎng)份額的推動(dòng)力；三是“一帶一路”、數字中國等國家戰略給金融科技企業(yè)海外擴張帶來(lái)傳動(dòng)力。

（1）以東南亞國家為主要目的國，開(kāi)發(fā)海外市場(chǎng)

從金融科技企業(yè)海外擴張目的國來(lái)看，東南亞地區成為最搶手的爭奪市場(chǎng)。原因在于，一是部分東南亞地區的金融發(fā)展程度相當于上世紀80、90年代的中國，其金融基礎設施還不夠完善，未來(lái)的金融發(fā)展有望復制中國模式，快速開(kāi)啟移動(dòng)支付時(shí)代。二是東南亞地區金融缺口較大，目前，東南亞地區人口約6.5億，但仍有4.5億人得不到銀行服務(wù)的機會(huì )。隨著(zhù)東南亞地區經(jīng)濟的發(fā)展，金融需求也隨之日益壯大，因此該區域蘊藏著(zhù)巨大的市場(chǎng)潛力與容量。

（2）以金融基礎設施構建為基礎，搭建互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品體系

金融科技企業(yè)海外布局的主要規律是，首先以支付、數據中心、云平臺、電商系統等金融基礎設施打開(kāi)海外市場(chǎng)，嫁接起國內外金融服務(wù)的橋梁，再用互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品提供增值服務(wù)，擴大客戶(hù)范圍，打牢客戶(hù)基礎。

（3）并購與共建并舉，充分發(fā)揮海外資源優(yōu)勢

并購與共建是金融科技企業(yè)布局海外最常用的方式。螞蟻金服、新聯(lián)在線(xiàn)、中國信貸科技等眾多金融科技企業(yè)均通過(guò)收購當地機構或與當地機構共建的方式快速搶占移動(dòng)支付、在線(xiàn)理財、在線(xiàn)信貸投資等業(yè)務(wù)領(lǐng)域。收購與共建能夠快速、直接地結合自身的技術(shù)優(yōu)勢與本土化的市場(chǎng)優(yōu)勢，達到“1+1>2”的效用。

（4）頭部企業(yè)積極探索，多種方式布局海外市場(chǎng)

——阿里巴巴海外發(fā)展戰略集中于支付、數據、物流、電商

阿里巴巴具有清晰的海外發(fā)展戰略規劃，其戰略投資主要集中在四個(gè)方面：在線(xiàn)支付、數據中心、線(xiàn)下物流、電商平臺，分別對應了阿里巴巴的螞蟻金服業(yè)務(wù)、阿里云業(yè)務(wù)、菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò )業(yè)務(wù)和集團業(yè)務(wù)。

在線(xiàn)支付領(lǐng)域，阿里巴巴旗下螞蟻金服通過(guò)收購當地支付公司、與當地銀行合作等方式，將“支付寶”深入印度、泰國、印尼、菲律賓、韓國、印度尼西亞等多個(gè)國家。數據中心領(lǐng)域，與迪拜米拉斯控股集團成立合資技術(shù)公司，共同建設迪拜數據中心，為中東、北非地區的企業(yè)以及政府機構提供云計算服務(wù)。物流配送領(lǐng)域，阿里巴巴先后參股了新加坡郵政、澳大利亞郵政、巴西郵政，并為俄羅斯提供了專(zhuān)營(yíng)物流渠道，同時(shí)其收購占股的印尼Lazada、印度Paytm都在自建物流系統。電商業(yè)務(wù)領(lǐng)域，阿里巴巴在打造阿里不同語(yǔ)言版本的AliExpress（全球速賣(mài)通）同時(shí)，先后入股收購了東南亞電商平臺Lazada、印度電商平臺Flipkart和Snapdeal；與泰國泰京銀行簽訂合作協(xié)議，支持泰國中小企業(yè)發(fā)展電子商務(wù)渠道，包括提供培訓、推薦和解決各種問(wèn)題。

——騰訊以“技術(shù)+業(yè)務(wù)”雙輪驅動(dòng)模式開(kāi)發(fā)海外市場(chǎng)

騰訊公司充分發(fā)揮在云計算和大數據等領(lǐng)域的互聯(lián)網(wǎng)基礎設施優(yōu)勢，以及在QQ、微信、騰訊游戲等海量業(yè)務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)能力，以“技術(shù)+業(yè)務(wù)”雙輪驅動(dòng)模式推動(dòng)海外市場(chǎng)建設。例如，為國內外企業(yè)和開(kāi)發(fā)者提供安全穩定的云計算服務(wù)，涵蓋云服務(wù)器、云數據庫、云存儲、視頻與CDN、域名注冊等全方位云服務(wù)和各行業(yè)解決方案。騰訊旗下公司“騰訊企點(diǎn)”攜手跨境電商B2B平臺敦煌網(wǎng)聯(lián)手打造跨境電商社交化應用系統；與大申網(wǎng)打造“智慧企業(yè)”，打通傳統、線(xiàn)上、線(xiàn)下、政府、騰訊各方的跨界鏈接，為“一帶一路”企業(yè)打造社會(huì )化大營(yíng)銷(xiāo)產(chǎn)業(yè)鏈。

——京東以建立海外分公司、合資公司等方式開(kāi)拓海外市場(chǎng)

京東通過(guò)建立海外分公司、合資公司等方式，在印度尼西亞、泰國、越南、哈薩克斯坦等東南亞國家和地區展開(kāi)投資與合作，促進(jìn)中外品牌的雙向流動(dòng)。例如，與泰國尚泰集團有限公司成立合資公司，運用京東數科全球領(lǐng)先的移動(dòng)支付技術(shù)，結合泰國消費實(shí)際，提供更加本地化的支付產(chǎn)品和服務(wù)，然后向消費金融、供應鏈金融、保險、理財等多個(gè)互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域拓展。與泰國最大零售商Central Group，Provident Capital成立兩家合資公司，京東為電商合資公司提供人工智能、云計算技術(shù)服務(wù)，以及電商和物流領(lǐng)域的技術(shù)支持。

從戰略層面來(lái)看，金融科技企業(yè)將更多的發(fā)揮比較優(yōu)勢，突出科技賦能定位。從發(fā)展重點(diǎn)來(lái)看，將聚焦關(guān)鍵技術(shù)的創(chuàng )新及融合應用。從發(fā)展方向來(lái)看，將加速向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)金融邁進(jìn)。

1. 加速向外部機構科技賦能定位轉型

我國金融科技企業(yè)呈現出加速向科技賦能定位轉型的趨勢，即更加強調自身的科技屬性，強化底層技術(shù)的研發(fā)，并對外提供技術(shù)服務(wù)。究其原因，一是金融行業(yè)進(jìn)入強監管，對金融業(yè)務(wù)提供方的資質(zhì)、牌照、經(jīng)營(yíng)范圍要求極為嚴格，金融科技企業(yè)從事金融服務(wù)的范圍受到擠壓，服務(wù)難度增加。二是科技賦能需求旺盛。在數字經(jīng)濟時(shí)代，無(wú)論是中小型金融機構開(kāi)展金融業(yè)務(wù)，還是中小型企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，對于數字化、線(xiàn)上化、智能化轉型的需求都較強。而上述企業(yè)的自身科技能力又不足以支撐其完成數字化轉型。尤其是受新冠肺炎疫情影響，各行業(yè)均加速了線(xiàn)上化轉型，迫切需要解決數據資源孤島問(wèn)題，開(kāi)放共享數據資源，以數據驅動(dòng)決策，加強數字化辦公，科技基礎設施建設和科技服務(wù)需求激增。

2. 聚焦關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng )新研發(fā)及融合應用

《金融科技（FinTech）發(fā)展規劃（2019-2021）》中明確提出了將“夯實(shí)金融科技基礎支撐”作為關(guān)鍵任務(wù)，并對技術(shù)基礎研究的協(xié)同、攻關(guān)、成果轉化提出了要求。同時(shí)，我國以5G網(wǎng)絡(luò )、數據中心等新型基礎設施為代表的新基建建設提速，將推動(dòng)有關(guān)技術(shù)的攻關(guān)。作為金融科技領(lǐng)域重要的技術(shù)支撐主體，金融科技企業(yè)未來(lái)將加大重點(diǎn)技術(shù)領(lǐng)域的研發(fā)應用力度，同時(shí)也為科技賦能定位增加籌碼。

例如在人工智能方面，將從感知智能向認知智能演進(jìn)，從而促進(jìn)更高層面的人機協(xié)同，更好賦能金融服務(wù)；將加強大數據與人工智能的結合，合規開(kāi)發(fā)數據價(jià)值；拓展云計算的運用邊界，將其演變成所有IT技術(shù)創(chuàng )新的中心；區塊鏈方面，將加強聯(lián)盟鏈及非金融領(lǐng)域的應用。此外，還將積極探索通過(guò)5G建立更加廣泛的數據生態(tài)，有效優(yōu)化現有的金融服務(wù)模式和體驗。

3. 加速向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域邁進(jìn)

（1）產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)空間巨大

截至2019年6月，中國網(wǎng)民規模為8.54億人，互聯(lián)網(wǎng)普及率達61.2%，網(wǎng)民滲透率極高。但伴隨而來(lái)的是，消費互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域流量紅利消退，用戶(hù)增速放緩，金融科技企業(yè)服務(wù)C端的成本急劇上升，相關(guān)營(yíng)收增幅被逐漸壓縮，金融科技企業(yè)迫切需要追求新增長(cháng)點(diǎn)。與此同時(shí)，我國產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的規模卻非常廣闊。據測算，目前我國有60余個(gè)萬(wàn)億級產(chǎn)業(yè)集群，若數字化轉型能拓展10%的產(chǎn)業(yè)價(jià)值空間，每年可多創(chuàng )造2000億元以上的價(jià)值 。據畢馬威預測，2020年中國B(niǎo)端服務(wù)市場(chǎng)規模將超過(guò)12萬(wàn)億元。

在上述背景下，金融科技企業(yè)開(kāi)始向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域轉型，通過(guò)科技手段打通產(chǎn)業(yè)內的各個(gè)參與者，使得產(chǎn)業(yè)內的各要素數字化，并運用區塊鏈等技術(shù)保障產(chǎn)業(yè)內數據、交易的可信性，從而提升產(chǎn)業(yè)內各節點(diǎn)、各參與方的數據價(jià)值，并將其轉換為數字化的金融元素，再有針對性地為其提供金融服務(wù)。

（2）交通、物流領(lǐng)域將成為有效切入點(diǎn)

交通、物流行業(yè)參與主體較多，除了各類(lèi)貨運、物流企業(yè)外，產(chǎn)業(yè)鏈上還聚集了眾多司機、快遞員等個(gè)人參與者，是離消費互聯(lián)網(wǎng)金融最為接近的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，也是金融科技企業(yè)邁向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)金融最容易落地的領(lǐng)域。金融科技企業(yè)通過(guò)大數據、云計算、車(chē)聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，將車(chē)輛、司機、企業(yè)各個(gè)維度的數據加以挖掘、計算、分析，助力產(chǎn)業(yè)數字化。

螞蟻金服已開(kāi)始了在物流行業(yè)的布局。2018年，螞蟻金服領(lǐng)投凱京科技，雙方合作深耕物流行業(yè)，為中小微企業(yè)和個(gè)人提供各類(lèi)場(chǎng)景下的信貸服務(wù)。凱京科技是一家物流科技行業(yè)，為中小微物流企業(yè)提供SaaS軟件，同時(shí)為司機提供APP服務(wù)；從運單生成就開(kāi)始數字化，然后追蹤運單數字化；在最后的支付環(huán)節，凱京通過(guò)與螞蟻金服為用戶(hù)提供賬戶(hù)和支付解決方案，讓資金流數字化。從而實(shí)現物流、資金流、信息流三流數字化，并通過(guò)三流綜合化分析，為小微物流企業(yè)的真實(shí)生產(chǎn)運營(yíng)情況精準畫(huà)像?；谏鲜霾僮?，凱京科技開(kāi)發(fā)了一套數字化風(fēng)控決策引擎來(lái)對企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險判斷，從而提供數字化的普惠金融服務(wù)，探索解決物流行業(yè)運輸成本高、融資門(mén)檻高等痛點(diǎn)，為物流行業(yè)降本增效。

1. 數據是一切創(chuàng )新的基礎

在數字經(jīng)濟時(shí)代，任何服務(wù)升級、商業(yè)模式創(chuàng )新、產(chǎn)業(yè)轉型都建立在數據要素基礎上。金融科技企業(yè)之所以能夠對金融行業(yè)的運行帶來(lái)重大創(chuàng )新，也是基于其強大的數據掌控能力。體現在三個(gè)方面，一是數據積累能力，需要在各類(lèi)金融業(yè)務(wù)、各種場(chǎng)景交互、各類(lèi)渠道中不斷挖掘數據資源，并將非數據要素轉換為數據要素；二是數據開(kāi)發(fā)能力，需要將沉淀的數據資源進(jìn)行分析、運算，從而提煉出數據的經(jīng)濟價(jià)值；三是數據運用能力，需要將數據資源轉換為數據資產(chǎn)，進(jìn)而服務(wù)于客戶(hù)征信、客戶(hù)管理、企業(yè)運營(yíng)、智能風(fēng)控等場(chǎng)景。

依托強大的數據掌控能力，金融科技企業(yè)才能精準發(fā)現長(cháng)尾客戶(hù)，從而提供普惠、安全、高效的金融服務(wù)；同樣基于對數據的深度積累、分析和運用，金融科技企業(yè)才能建立豐富的中臺能力，從而進(jìn)行科技輸出。

商業(yè)銀行在長(cháng)期的經(jīng)營(yíng)過(guò)程中積累了龐大的數據規模，但是，受限于強監管環(huán)境與風(fēng)險厭惡型企業(yè)文化，商業(yè)銀行對沉淀數據的開(kāi)發(fā)和應用能力較金融科技企業(yè)來(lái)說(shuō)更為薄弱。此外，商業(yè)銀行煙囪似的組織架構、傳統的“部門(mén)為陣”的慣性思維，導致內部數據孤島現象非常突出，阻礙了數據融合增值的速度。

2. 研發(fā)與應用要相輔相成

金融科技企業(yè)對待技術(shù)的思路是研發(fā)和應用相輔相成。一方面，投入大量的資金、人力資源，通過(guò)實(shí)驗室研發(fā)、人才培養等方式突破技術(shù)瓶頸，搶抓前沿技術(shù)開(kāi)發(fā)時(shí)機，奪取技術(shù)研發(fā)能力話(huà)語(yǔ)權。另一方面，金融科技企業(yè)高度重視技術(shù)的落地和應用投入，通過(guò)三個(gè)步驟加速技術(shù)的價(jià)值轉換。第一步是基于技術(shù)建立模型，讓技術(shù)形成標準化的、可輸出型的產(chǎn)品，例如微眾銀行的聯(lián)邦學(xué)習模型、RPA流程機器人等；第二步是推動(dòng)技術(shù)模型與各類(lèi)場(chǎng)景融合，實(shí)現技術(shù)的場(chǎng)景化運用，例如智能風(fēng)控；第三步是在應用中不斷迭代優(yōu)化。

對商業(yè)銀行而言，新興科技的研發(fā)和技術(shù)建模能力總體上較金融科技企業(yè)遜色，但商業(yè)銀行的優(yōu)勢在于對于技術(shù)的使用場(chǎng)景非常豐富，且能夠在豐富的金融產(chǎn)品和服務(wù)過(guò)程中對技術(shù)及模型進(jìn)行高頻、高效的優(yōu)化和迭代。

3. 秉持開(kāi)放性的發(fā)展理念

金融科技企業(yè)一直秉持著(zhù)開(kāi)放性的發(fā)展理念，不僅開(kāi)放自身的科技能力和金融服務(wù)，還積極推動(dòng)與外部機構的開(kāi)放性合作，從而達成多方共贏(yíng)的局面。例如網(wǎng)商銀行在開(kāi)展農村金融業(yè)務(wù)時(shí)，與深耕農村金融服務(wù)的金融機構，以及為農戶(hù)提供農資的各類(lèi)供應商合作，彌補數據空白；與中文網(wǎng)站流量統計機構CNZZ合作，引流中小規模的創(chuàng )業(yè)型網(wǎng)站客戶(hù)。

商業(yè)銀行受限于監管環(huán)境和保守的企業(yè)文化，與外部機構合作態(tài)度更為謹慎。從合作對象來(lái)看，通常以大型機構或者頭部企業(yè)為主，對于企業(yè)規模較小、市場(chǎng)份額有限、成立時(shí)間較短，但是可能在某細分領(lǐng)域（例如數據資源或某項技術(shù)能力）具有核心競爭力企業(yè)，合作可能性較小。另外從合作進(jìn)程來(lái)看，由于商業(yè)銀行繁冗的層級式架構，導致溝通合作效率較低，投入產(chǎn)出率不高。

4. 重視盤(pán)活維護存量客戶(hù)

在消費互聯(lián)網(wǎng)紅利消退背景下，對于存量客戶(hù)的維護、盤(pán)活顯得尤為重要。金融科技企業(yè)對于存量客戶(hù)的開(kāi)發(fā)舉措包括，一是給客戶(hù)打標簽，從而判斷客戶(hù)偏好；二是通過(guò)符合客戶(hù)偏好的產(chǎn)品及服務(wù)對客戶(hù)進(jìn)行精準營(yíng)銷(xiāo)，精準激發(fā)客戶(hù)需求；三是通過(guò)存貸匯、理財、生活服務(wù)等多維度產(chǎn)品服務(wù)客戶(hù)，增加客戶(hù)黏性；四是通過(guò)大數據分析進(jìn)行客戶(hù)流失預警，留住客戶(hù)。在盤(pán)活、維護存量客戶(hù)的同時(shí)，金融科技企業(yè)也正在積極挖掘增量客戶(hù)，例如向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)金融邁進(jìn)，發(fā)掘B端客戶(hù)市場(chǎng)。

商業(yè)銀行在C端市場(chǎng)沉淀了大量的存量客戶(hù)，但這部分客戶(hù)的活躍度遠遠不如金融科技企業(yè)C端客戶(hù)。喚醒、活躍、黏住存量客戶(hù)，是商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)的重要課題。對于B端市場(chǎng)而言，商業(yè)銀行因為良好的金融品牌形象，一直是大中型企業(yè)的金融合作伙伴，但如何在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展、數字經(jīng)濟帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級到背景下深入挖掘產(chǎn)業(yè)鏈上下游業(yè)務(wù)機會(huì )，也是商業(yè)銀行需要重點(diǎn)探索的方向。