金融智慧化趨勢下互聯網金融模式創新

一金融智慧化發展概況

過去幾年，在資本、政策等因素的推動下，科技力量在加速重構互聯網金融行業的生態，人

工智能、大數據、云計算、區塊鏈等新興技術與金融的融合不斷加深，金融科技賦能行業的

各個環節，推動行業朝著智能化、智慧化的方向演進，“智慧金融”呼之欲出。業內普遍認

為，當下已進入智慧金融階段，但發展尚處于早期。

所謂“智慧金融”，即科技與金融的深度融合，并帶來整個金融產業鏈條的智慧化升級發

展，改變整個金融行業底層邏輯。在智慧金融階段，金融服務或產品具有智能化、高效率、

人性化等特點。

（一）行業主體積極推進智慧金融發展

隨著對金融科技認知的加深，借助高新技術進行金融產品和服務等方面的智慧化升級，已成

為行業共識。2018年，傳統金融機構、互聯網巨頭、互金企業等市場參與主體都在積極推

動智萊金融的研發與合作。

傳統金融機構在過去幾年備受互金行業的沖擊，在對數字化時代金融市場需求的供給方面顯

得“落后”。過去兩年，在國家對數字經濟、智能金融的提倡之下，銀行、保險、證券等傳

統金融機構也面臨轉型的挑戰。以銀行為代表的傳統金融機構，從對外尋求合作到自建金融

科技子公司，積極擁抱金融科技以推動業務智慧化升級。BATJ等互聯網巨頭，也逐漸轉型

為合作者和技術提供者的角色，賦能金融智慧化演進。

2017年,中農T建交幾大行分別牽手騰訊、百度、京東、阿里、蘇寧，開展智慧金融合

作，推動基于人工智能、大數據、云計算等技術的金融科技的開發應用。其中，中國銀行與

騰訊基于云計算、大數據、區塊鏈和人工智能等方面開展合作，共建普惠金融、云上金融、

智能金融和科技金副!。農業銀行與百度共同打造“金融科技聯合實驗室”，圍繞金融科技、

金融產品、渠道用戶三大方向開展合作。

從智慧金融的推進成果來看，2018年4月9日中國建設銀行推出業內首家無人銀行，是傳

統金融機構在金融科技應用上的突出成果。該無人銀行運用生物識別、語音識別、數據挖掘

等技術手段，實現了業務流程的高度“智能化”，業務辦理全程無須銀行職員參與。

再如保險行業，傳統保險企業諸如中國平安、中國太保等都基于自身優勢積極探索金融科技

相關的落地應用，尋求業務內容的智能化升級，將大數據、人工智能、區塊鏈等技術應用到

包括產品設計、營銷、核保、理賠等環節。如中國平安保險將區塊鏈技術應用于扶貧App平

臺，該App會將扶貧物資、扶貧對象、扶貧過程信息全鏈條信息錄入，借助區塊鏈技術實現

數據真實可信防篡改、全程可溯源等功能，以提高扶貧工作透明度、公信力。

除了傳統金融機構和互聯網巨頭，部分互聯網金融企業也在積極推動智慧金融的開發。其中

如P2P網貸平臺拍拍貸在2018年初即對外宣布成立智慧金融研究院，注入重資支持其在人

工智能、區塊鏈、云計算和大數據等領域開展研究。

（二）智慧金融技術服務市場需求大

金融行業對科技應用高度審視，無論是銀行、保險等傳統金融機.構，還是互聯網全融機構自

身，都將科技因素作為下一步發展的關鍵，由此也催生了對金融科技解決方案越來越大的需

求。

自2017年以來，不少互聯網金融企業都在“去金融化”、轉型技術輸出。到了2018年，這

樣的趨勢有了更進一步的發展，代表性案例包括螞蟻金服喊出的“不做金融”，京東金融更

名“京東數科”等。在外部監管環境變化以及自身業務增長需求等的影響下，更多的互聯網

金融機構也開始面向B端輸出金融科技解決方案。在科技驅動金融創新的行業共識下，金融

科技市場高速發展，形成多方競爭格局。

傳統金融機構通過金融科技子公司，在服務集團自身的同時，對外輸出金融科技能力，服務

行業智慧化升級。截至2018年，興業銀行、招商銀行、光大銀行、建設銀行、民生銀行等

多家銀行均成立了金融科技子公司。其中，2018年4月12日，建設銀行金融科技子公司一

一建信金科成立，面向建行及金融同業提供軟件科技、平臺運營、金融信息服務等業務內

容。民生銀行緊隨其后，在4月26日成立金融科技子公司一一民生科技，面向民生銀行集

團、金融聯盟成員、中小銀行、民營企業等提供金融云、IT系統建設等服務。

表1銀行系金融科技公司的業務內容和服務對象

公司業務內容服務對象

中小銀行、非銀金融機構、中

金融信息云服務、開放銀行、

興業數金小企業、政府與公共服務、產

綜合金融服務

業互聯網參與者

銀行一城商銀行、外資銀行、

金融業務云、金融基礎云、專中小銀行、融資租賃、保險公

招銀云創

項咨詢與服務、高級運維服務司、互聯網金融、小額貸款、

證券公司、資產管理公司等

光大科技金融云、IT系統建設等光大集團、銀行同業

軟件科技、平臺運營、金融信

建信金科建行集團、金融同業

息服務

民生銀行集團、金融聯盟成

民生科技金融云、IT系統建設員、中小銀行、民營企業、互

聯網用戶

資料來源：零壹財經?零壹智庫。

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表1銀行系金融科技公司的業務內容和服務對象

梳理5家銀行系金融科技公司的產品和服務內容可以發現，它們主要提供金融云和金融行業

應用、解決方案。其服務對象對內是集團自身，對外則從同業中小銀行擴展到非銀金融機構

再進一步到中小企業、政府、產業互聯網從業者。其中，金融云服務是銀行系金融科技公司

的主要業務輸出。

互聯網巨頭基于自身擁有的流量和技術優勢，在2018年進步進行多元化、開放化的業務

布局，轉型2B,為行業智慧化發展輸出解決方案。其中，螞蟻金融云升級為螞蟻金融科

技，正式面向行業全面開放；騰訊FIT條線也來到臺前，布局資金資產連接平臺；度小滿金

融也從百度獨立出來，明確了其金融科技開放定位。

互聯網金融企業則選擇發揮其在信貸領域的優勢，對外輸出金融科技解決方案，主要是聚焦

于中小銀行信貸過程智慧化升級再造，提供獲客、風控、催收、運營等服務。微貸網、

PPmoney.洋錢罐、柏柏貸、宜人貸、我來貸、玖富科技、51信用卡、拉卡拉、點融網等互

聯網金融平臺都提供相關的產品或解決方案輸出。

表2部分P2P網貸平臺的金融科技輸出

P2P平臺相關的產品或服務輸出

輸出智能風控一體化解決方案，包括反欺詐

PPmoney系統“金鐘罩”和最新信用管理工具“靈機

分”

“魔鏡”風控系統、“明鏡”反欺詐系統、

拍拍貸

“鐵牛一號”智能催收系統等

通過YEP共享三臺，輸出信用評估、風險控

宜人貸

制和精準獲客等金融科技服務

以自主研發的風險管理系統為基礎，以秒級

我來貸的非結構化移動端大數據整合及分析能力，

對客戶風險進行定級，并輸出信貸決策

基于自身積累的流量和數據，向銀行等金融

51信用卡

機構在營銷獲客方面提供服務

主要輸出包括反欺詐經驗、信用風險管理能

拉卡拉

力、標簽化服務等

向傳統機構和傳統行業輸出互聯網金融風

點融網

控、運營等技犬

資料來源：根據公開資料整理，零壹財經。

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表2部分P2P網貸平臺的金融科技輸出

（三）人工智能受資本青睞，區塊鏈發展引關注

前瞻產業研究院發布的《中國人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》指出，中國

人工智能產業將持續高速成長，預計到2022年，中國人工智能行業市場規模將達到680億

兀O

從國家政策層面來看，過去幾年，多項與“人工智能”相關的政策文件接連出臺，其中，國

務院在2017年7月印發的《新一代人工智能發展規劃》以及工業和信息化部于2017年12

月印發的《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018?2020年）》兩份文件都對

人工智能在金融領域的發展予以鼓勵和指引，助力人工智能技術引領金融行業的智能化、智

慧化發展。2018年，人工智能技術在金融行業的發展備受資本青睞。

自2016年以來，連續三年金融+人工智能領域的融資事件都保持在30起以上。2018年金融

+人工智能領域的融資熱度不減，有約48起融資事件，其中，超過億元的融資約有20起。

表32018年金融+人工智能領域億元以上融資事件

時間公司融資輪次融資額度

12月第四范式C輪超10億元

11月一覽群智A輪1.5億元

11月達觀數據B輪1.6億元

11月百分點E輪5億元

10月香儂科技A輪1.1億元

10月云從科技B+輪未透露

9月捷通華聲戰略投資1億元

9月UdeskC輪3億元

8月慧安金科A輪1億元

7月京東金融B輪130億元

6月螞蟻金服戰略投資16億元

6月螞蟻金服Hre-irO140億美元

6月PINTECA輪1.03億美元

6月虎博科技Pre-A輪超億元

4月度個滿金融戰略投資19億美元

4月百融金服C輪10億元

4月冰鑒科技Pre-B輪1.55億元

3月知因智慧A輪1億元

2月螞蟻金服戰略投資數億元

2月優品財富A輪近2億元

1月金融壹賬通A輪6.5億美元

資料來源：零壹財經?零壹智庫。

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表32018年金融+人工智能領域億元以上融資事件

可以看到，螞蟻金服、度小滿金融、京東金融等科技巨頭都獲得數目可觀的投資，其中，京

東金融進行了130億元的B輪融資，螞蟻金服的Pre-IP0融資更是高達140億美元。部分非

巨頭科技企業也表現出色，其中第四范式獲得超10億元融資，百融金服獲得10億元融資。

根據零壹智庫統計，2018年中國金融科技融資事件共615筆，占全球總數的56.1%。從融資

金額來看，中國融資金額達3256.3億元，占全球融資總額的74.7%。其中，區塊鏈是2018

年最熱門的投資領域，共獲得451筆333.5億元融資。區塊鏈在供應鏈金融、跨境支付、保

險及征信等領域也不斷有應用落地。

二金融智慧化趨勢下的互聯網金融模式創新特點

(一)高新技術的落地應用加速

現階段而言，在互聯網金融領域，大數據和人工智能應用最為廣泛。其中，人工智能2018

年在互聯網金融行業的落地加速，也被視為推動行業智慧化發展的核心技術。銀行、保險、

證券、支付等行業都展開相應技術的研發應用，相應的場景包括大數據精準營銷、大數據風

控、智能客服、智能催收等，催生了生物支付、智能信貸、保險科技、智能投顧等創新業態

模式。例如螞蟻金服推出的“定損寶”，借助人工智能等技術實現智能理賠；支付寶、財付

通等支付巨頭在2018年大力推廣落地的刷臉支付，通過生物識別技術已將支付帶入無感支

付階段。

(~)技術對金融業務全流程智慧化改造

技術在金融行業的應用也不是停留在個別領域的個別應用，而是逐步滲透到互聯網金融整個

業務鏈條，包括前端的營銷、獲客，到中端的風控、分析決策，再到后端的管理.、客服等環

節，對金融業務全流程進行智慧化改造。

以大數據在保險行業的應用為例，從前端的產品設計、營銷獲客到中端的核保、理賠，再到

后端的資產管理，大數據在各個環節發揮著關鍵作用。在產品設計環節，應用大數據進行產

品開發和風險定價，能夠為客戶提供更加個性化的產品。而大數據精準營銷和精準獲客，則

為保險企業省去流量成本。理賠環節的反欺詐和智能理賠，在減少險企運營成本和風險成本

方面也起著關鍵作用。

（三）互聯網金融智慧化創新范例

1.生物識別推動支付無感化

在移動互聯等技術發展的推動下，線下支付方式朝著便捷化方向不斷演進，從最初的現金支

付到銀行卡支付，再到當下主要基于移動智能設備開展的二維碼支付、NFC支付等，消費者

使用手機網絡支付的比例在不斷上升?，F階段移動支付已經相當普及，掃描二維碼或是出示

支付碼支付已是人們生活中習以為常的情況。

隨著人工智能、大數據、區塊鏈、物聯網等技術在支付領域應用不斷成熟和普及，支付方式

也朝著“去媒介化”的無感支付狀態發展。在2018年，支付寶、財付通、銀聯等頭部支付

企業，都在大力推動刷臉支付應用落地，基于生物識別技術的無感支付方式已進入成熟商用

期。

專欄1支付寶推出刷臉支付升級版一“蜻蜓”

2018年，支付領域的典型案例是支付寶推出的刷臉支付產品一一“蜻蜓”。據支付寶方直

介紹，相比原有的刷臉支付設備，升級之后的“蜻蜓”采用了3D結構光攝像頭，可以更

快、更準確地進行面部識別，在效率和安全性方面均有所提升，智能引擎的升級，讓用戶在

常去、熟悉的環境下，可以實現無須輸入手機號碼完成付款。與現在的自助收銀相比，“蜻

蜓”在成本方面降低了80隊除了支付寶，另外兩大支付巨頭一一微信支付和銀聯也在落地

刷臉支付。中國工商銀行、中國建設銀行、中國民生銀行、招商銀行等傳統金融機構在刷臉

支付領域均有所動作。

刷臉支付背后的人臉識別技術屬于生物識別范疇。所謂生物識別，是指通過可測量、可驗證

的身體特征或行為特征進行身份認證的一種技術。其中，身體特征包括指紋、人臉、虹膜、

靜脈等，行為特征包括簽名、聲音、坐姿、步態等。生物識別技術核心在于獲取這些生物特

征，并將其轉化為數字信息，再通過計算機技術和算法來完整個人身份識別和驗證。

生物識別技術在金融領域的應用已比較普遍，銀行和證券業在遠程開戶中廣泛用到生物識別

技術，主要運用人臉識別和靜脈識別對用戶身份進行鑒定。在支付結算領域，通過將用戶的

生物特征與賬戶進行關聯，可以省去銀行卡、手機等支付硬件，推動支付無感化。在保險領

域，核保理賠過程中，生物識別技術結合圖像識別技術，可以實現系統自動識別理賠憑證

（票據、照片等）、生物驗證身份等功能，降低保險公司運營成本。

2.保險科技帶來理賠流程智能化

2018年，人工智能、大數據等新興技術在互聯網保險的滲透加速，推動保險業務的數字化

轉型，“保險科技”也成為行業熱詞，技術已經融入保險業務核心環節，包括分銷、核保、

核賠、產品風險定價等。

專欄2螞蟻金服“定損寶”

2017年6月27日，螞蟻金服宣布向保險行業全面開放技術產品“定損寶”。這也是圖像定

損技術首次在車險領域實現商業應用。

圖1定損寶1.0版本使用流程

從圖1可以看到，當出現事故時，執行定損工作的人員要在定損系統上傳帶車牌的全景照

片、受損部位及細節照片各一張，智能理賠核心引擎經過識別圖像、判斷受損程度、確定維

修方案、定價等步驟，給出完整的解決方案，輸出定損結論，包括定損金額、定損明細、附

近修理廠位置以及來年保費預測等信息。

2018年5月8日，螞蟻金服將基于圖像識別技術的定損寶1.0版本升級到定損寶2.0版

本。定損寶2.0版本與1.0版本相比，升級內容主要有以卜.兩點：①將圖像識別升級成準確

率更高的視頻識別，增加了視頻追蹤、AR、損傷實時檢測、移動端模型壓縮部署等技術手

段；②將開放技術平臺，從與保險公司一對一理賠系統對接升級成未來保險公司可自助接入

定投寶。

升級后的定損寶，使用對象已經從原先的有一定專業知識的人員擴展到幾乎沒有定損專業知

識的車主。在實際場景中，車輛損傷后，車主自己拿手機通過“支付寶一保險服務一車險理

賠”進入對應界面，按照系統指引拍攝一段視頻上傳，隨即就能在手機上看到車輛損傷的情

況，維修方案以及保險賠付金額等信息。

傳統車險理賠流程，涉及確認保險標的、現場查勘取證、人工定損、確定維修方案和金額、

用戶確認、賠付等環節，需要耗費的時間不少，除了理賠效率低下、耗費成本過多之外，還

容易帶來城市交通擁堵等問題。同時，查勘定損人員專業素質參差不齊，必然導致定損效果

存在偏差。

相比之下，智能化的流程保證了核損標準的一致性，減少誤差的同時減少傳統保險核損過程

對人員配置的要求，提高定損效率，降低運營成本，還可以提高保險公司的反欺詐能力，減

少虛假騙保情況的發生。

3.大數據風控助力信貸智能化

信貸是最普遍的金融需求，也是最核心的金融業務。過去十余年，互聯網、人工智能、大數

據等新興技術在信貸業務的獲客、風控、貸后催收等環節不斷滲透，在降本增效、提升服務

質量、改進風控狀況等方面帶來助力，推動信貸行業往智慧化演進。大數據風控是目前應用

最為廣泛的一項，更被視為推動信貸業務智慧化發展的關鍵。

圖2大數據風控覆蓋的信貸流程關鍵環節

大數據風控在互聯網金融領域已逐漸普及，傳統銀行、互聯網銀行、互聯網巨頭旗下互聯網

金融企'業、消費金融公司、網絡借貸平臺（包括P2P、網絡小貸）都有對大數據風控服務的

需求，而巨大的市場需求也吸引了互聯網金融機構、銀行金融科技子公司進入賽道，提供大

數據風控服務?；ヂ摼W金融巨頭們包括螞蟻金服、度小滿金融、京東數科、微眾銀行等都推

出了相應的大數據風控技術與服務?，F有的8家個人征信機構有6家推出了相關的風控產

品，包括考拉征信推出的云智風控引擎系統，中智誠征信推出的中智誠反欺詐云服務，中誠

信任信推出的“萬象智慧”智能風控平臺等。

4.資管新規與智能投顧

智能投顧，也叫機器人投顧、自動化投顧，從背后的技術原理來看，是指“人工智能依托大

數據的計算系統，通過現代投資組合理論等投資分析方法和機器學習，自動計算并提供組合

配置建議”，I涉及大數據分析、量化金融模型以及智能化算法等。

埃森哲報告《智能投顧在中國》預測，到2022年，中國智能投顧管理資產總額將超過6600

億美元，用戶數量超過1億元?，F階段中國智能投顧行業尚處于發展初期，埃森哲報告《智

能投顧在中國》將中國智能投顧行業發展特點概括為“行業剛剛起步、參與主體眾多、整體

智能化程度低”。目前來看，行業整體發展水平還是參差不齊，智能化程度低、產品同質

化、收益率不高等問題依舊存在。

國內現有的比較有代表性的智能投顧平臺包括傳統金融機構推出的招行摩羯智投、工行A1

投、廣發證券貝塔牛、嘉實基金金貝塔；獨立第三方財富管理機構推出的理財魔方、璇磯智

投等，還有京東智投、雪球蛋卷基金等由互聯網公司推出的產品。

表4國內部分智能投顧平臺對比

智能投顧平臺智能投顧產品上線日期起投門檻主要投資標的

招行摩羯智投2016年12月20000元公募基金

工行AI投2017年11月10000元公募基金

股票，多只國內

傳統金融機構廣發證券貝塔牛2016年6月無

ETF

股票，嘉實基金

嘉實基金金貝塔2016年4月無

各類產品

貨幣型、債券型

基金、股票型基

京東智投2015年8月按產品不等

互聯網公司金、商品基金以

及海外QDII資產

雪球蛋卷基金2016年5月按產品不等公募基金

魔方寶100元起

購：穩健組合、

理財魔方2015年9月公募基金

獨立第三方財富智能組合2000元

管理機構起購

璇風智投入金起

璇磯智投2016年8月公募基金

投金額5000元；

璇磯智投定投起

投金額1000元

來源：零壹財經?零壹智庫。

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表4國內部分智能投顧平臺對比

智能投顧本質上是一個投資顧問，它需要對投資者的風險偏好有把控，同時準確地把資產控

制在投資者底線之上。智能投顧會通過數據挖掘等人工智能技術動態地了解投資者的風險偏

好，自動分析市場，篩選有價值的基金，自動構建、調整組合以及控制風險。

2018年4月27日，一行兩會聯合外管局正式印發的《關于規范金融機構資產管理業務的指

導意見》(銀發(2018)106號，下文簡稱“資管新規”)首次對智能投顧做出規定?！百Y

管新規”將智能投顧界定為“運用人工智能技術開展投資顧問業務”。

此外，“資管新規”還對智能投顧提出了為投資者設立獨立賬戶、充分風險提示、明晰交易

流程、強化留痕管理等具體的要求。從種種規定可以看出監管方對智能投顧的審慎態度，但

也帶給行業很多的想象空間。

專欄3摩羯智投

摩羯智投是招商銀行在2016年：2月推出的智能理財產品，為用戶提供以公募基金為基礎、

全球資產配置的智能基金組合銷售服務，其應用到機器學習算法，同時融合了招商銀行十余

年的財富管理實踐以及基金研究經驗。

摩羯智投主要有智能投資和智能售后兩大模塊，涵蓋了“自助選基”“聰明定投”“基金診

斷”“顧問機器人”等多個模塊。摩羯智投提供的服務覆蓋售前、售中、售后等環節，包括

售前風險屬性判定和投資組合構建，并展示投資組合收益率；售中風險預警提示并提供持倉

調整建議；售后提供投資組合跟蹤服務。

在用戶進行投資期限和可接受風險級別選擇后，摩羯智投會據此為客戶推薦投資產品，由用

戶決定是否購買。其投資期限有三個，分別是短期（1年之內）、中期（1?3年）、長期

（3年以上）?？山邮茱L險級別分為10級。進入產品推薦界面可以看到“組合配置比例”

和“模擬歷史數據”。在投資方案的詳情界面，可以看到該資產配置組合的每只基金的詳

情，用戶基于上述信息做出是否購買的決策。⑶

在盈利方面，現階段摩羯智投利潤來源主要在于收取用戶申購或贖基金時產生的相應費

用，這也是國內大多數智能投顧平臺的盈利模式。

三存在的問題

（一）監管與金融智慧化創新存在時間差

大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等高新技術在加速推動金融行業智慧化演進過程中，部

分產品或模式創新本身存在不規范，超出現有監管體制范疇，給金融行業的安全和健康發展

帶來負面影響。

2018年，保險科技、第三方支付等領域都出現了違規遭受監管層處置的情況。在保險科技

領域，典?型事件則是螞蟻金服與信美人壽相互保險社推出的重大疾病保障產品一一“相互

保”被監管叫停，隨后“相互?！备麨椤跋嗷殹?，定位為支付寶的一款互助共濟服務產

品。信美人壽對外聲明受到監管部門約談指導，不能再以“相互保”的名義繼續銷售其團體

重癥疾病保險。

在第三方支付領域，監管層更是開出多張巨額罰單2018年冬地第三方支付機構收到央行

的罰單127張，其中涉罰金的有105張，累計違規罰金及罰沒總額已超過2億元，其中6張

罰單罰沒金額更是在2000萬元以上。

互聯網金融行業相應的違規懲罰頻現，可見金融監管并不總能及時跟上科技創新步伐，難免

出現事后處置的情況?，F階段，擺在監管面前的重大議題之一，就是如何借助科技力量加大

監管力度，提升監管效率，更加高效地防范金融風險。

（二）技術發展與金融智慧化要求有差距

金融智慧化演進過程對技術的發展水平提出了更高要求，市場對創新技術及其應用有著巨大

的需求.然而,每一項新技術的產生、發展到應用落地,都需要一定的過程°當下，金融科

技雖然發展迅速，但其在金融行業的應用尚存在不穩定性，技術和算法等方面都需要進一步

的優化。

以智能投顧為例，中國的智能投顧起步較晚，缺乏足夠的數據積累，其涉及的人工智能、機

器學習等技術的發展還有待優化，同時數據隱私等方面的監管仍然缺失。區塊鏈在保險、供

應鏈金融等方面的應用也已經展開，但其在技術層面還面臨著5%的攻擊問題、工作效率問

題、資源消耗問題以及區塊間的博弈和沖突等難題。

在巨大的市場空間吸引下，技術應用及方案的提供方在項目的選擇、開發方面容易出現盲目

跟風的情況，導致行業泡沫甚至危及行業穩定發展的情況出現。無論是監管層還是行業主

體，只有對技術的發展應用有理性的認知，才能讓行業更加健康、有序發展。

（三）金融智慧化與數據安全沖突待解決

大數據技術對推動金融行業智慧化發展起著關鍵作用，在金融行業，從銀行信貸的風控到保

險行業風險定價、反欺詐，大數據的應用越來越廣泛。與此同時，大數據行業在數據采集、

對接、共享、開發等方面缺少相應的規范和標準，加之數據的可復制性、高流動性等特性，

給行業帶來了新的風險。隨著大數據在金融領域的應用加深，網絡惡意攻擊、數據盜竊、用

戶信息過度采集、隱私泄露等問題不斷出現，給機構和個人造成巨大損失。

2018年，數據過度采集、數據泄露等問題時有發生。其中，中國消費者協會在測評了100

款App的個人信息收集和隱私政策情況后發現，大多數App存在過度收集用戶信息、無隱私

條款、不合理格式條款等問題，涉嫌過度收集個人信息的App超九成。⑸

2018年1月，國家網信辦網絡安全協調局約談國內一家支付巨頭，原因在于其收集使用個

人信息的方式存在違規情況。可見，互聯網金融行業在用戶信息和隱私保護方面還有很大提

升空間。隨著大數據在金融行業應用的加深，相關問題會更加凸顯，這需要相應監管政策抓

緊出臺，對行業發展進行規范制約。

四趨勢建議

（一）消費主體對智慧金融服務需求變化

金融市場迎來新一代消費主力軍。隨著“95后”步入職場、“00后”步入校園，他們帶著

互聯網時代印記的消費觀、消費習慣、風險承受能力等對個性化、智能化的金融服務有更大

的需求。市場消費主體的特征演變和技術的發展，必將推動智慧金融產品和服務更趨多元

化、個性化、智能化。未來，用戶對金融產品和服務的體驗必然成為金融機構之間競爭的關

鍵要素所在。對金融服務提供方而言，擁抱技術，積極開發更加差異化、專業化的服務，才

能在未來的市場競爭中取勝。

（二）金融智慧化發展帶動監管層擁抱監管科技

2018年，從虛擬貨幣到第三方支付再到P2P網貸，互聯網金融行業風險多發。金融科技的

發展，在提升金融服務效率的同時，催生了更加復雜、傳播速度更快、涉及范圍更廣的金融

風險。高新技術帶來互聯網金融智慧化創新的同時，對監管提出了更高的要求，同時技術將

成為輔助監管創新的力量與監管同行，助力監管模式和手段創新。

監管科技對金融機構而言，可以降低合規成本，提高合規效率。對監管部門來說，監管科技

的應用可以提高監管的規范性、主動性，提高監管效率和風險檢測識別能力。他

在我國，監管科技發展起步較晚，但自2017年以來，各方對監管科技的關注度不斷提升，

央行與證監會都有相應的政策出臺推動監管科技落地應用。2018年，在監管科技的推動落

實上，證監會動作頻頻。其中，8月31日前后證監會正式印發《中國證監會監管科技總體

建設方案》（下簡稱“總體建設方案”）被市場認為是我國監管科技發展歷史上的一個里程

碑，意味著中國資本市場已正式完成了監管科技建設工作的頂層設計，并進入了全面實施階

段。

2018年，各地金融監管部門也積極響應中央號召，在監管科技相關政策的引導下，廣州、

西安、貴陽、北京、深圳等多個城市的金融監管部門積極推動監管科技落地，其中不少是借

助BAT等互聯網巨頭的金融科技力量。

表52017年以來與監管科技相關的政策

時間主體相關政策內容

印發《中國金融業信息技術