1、技术定义其在新数字经济中的值得信赖的经纪人角色。 二、大数据、人工智能、区块链等技术的发展 新的商业模式必须由新的技术手段来支撑。目前，ABCDI 五项技术在金融创新方面的应用最为突出，它们 分别指的是：人工智能、 分布式账本区块链技术、 云计算、 大数据和分析、 物联网。 这些技术处于不同的成熟阶段， 其中有些技术有可能在未来几年内显著改变行业。此部分将简单分析各项技术及其目前的应用场景。 （一）人工智能（AI） 当阿法狗在围棋上赢了人类的世界冠军之后，人类高呼人工智能的时代已经来临。人工智能本质上是一种 旨在模仿人类特征的先进分析形式，可以学习传统意义上人脑才可以学会的复杂内容、复杂决策并
2、参与自然对 话。 机器学习是人工智能的一种， 可以自动化分析模型构建， 使计算机在暴露于新数据时无需显式编程即可学习。 机器学习包括两种不同的技术：监督和无监督。监督机器学习可以基于已知的目标结果和历史数据来预测未来 事件。无监督机器学习从数据中识别出没有目标结果提示的模式。 人工智能技术在各金融细分领域都有不用的应用场景。在了解你的客户（KYC）领域，人脸识别技术被大 科技金融时代下，银行的智能金融之路 WWW.YIBENCAIJING.COM 12 第二部分 科技金融对传统金融机构意味着什么 量采用。该技术使得客户可以便捷地对自己的身份进 行确认，也使银行可以提升反欺诈水平。在智能客服 领
3、域，语音和语义识别也得到了广泛的应用。机器通 过学习识别客户语句中的含义并给出相应的解答，可 以极大地降低银行呼叫中心的成本。 而在信贷领域， 从营销获客、 反欺诈、 风控到催收， 人工智能的应用主要体现在与传统银行线性模型不一 样的机器学习模型方面。传统的银行模型中，数据的 金融相关性较强，大多通过监督模型做出信贷决策。 当面对大量非传统银行客户时，人工智能技术可以帮 助机构在大量的数据中找到相应的规律，做出信贷决 策。例如，在反欺诈领域，知识图谱展现了申请人之 间的关系，在应对团伙欺诈方面十分有效。 （二）区块链（Blockchain） 区块链，又称分布式账本，本质上是一个共享数 据库。区
4、块链技术是比特币的底层技术和基础架构。 区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块， 每一个数据块中包含了一次比特币网络的交易信息， 用于验证其信息的有效性和生成下一个区块。区块链 上的数据是同步的，因为记录的每个副本是相同的、 自动更新的，并且不可改变。智能合约的开发（即嵌 入在分布式账本中的业务逻辑）则给区块链技术提供 了新的应用场景。 各大银行都在评估各种分布式账本和智能合约技 术在金融领域的应用案例，包括数据管理、资产 / 证 券发行和服务、抵押品管理和贸易 / 合同验证等。 美国的银行巨头们在区块链领域有着较为深入的 布局。除了直接投资，银行也通过联盟链、内部孵化 项目区块链概念验
5、证和发展合作等方式参与区块链 合作。 自 2014 年年中以来，全球有超过 50 家主要的 金融服务机构投资了区块链领域。超级账本由 Linux 基金会于 2015 年成立，早期成员包括 IBM、Intel 和 Wells Fargo。 超级账本中有不少中国公司， 例如百度、 腾讯、华为、恒生电子、招商银行。R3 成立于 2015 年，专注于分布式账本的应用，发布的 Corda 是一个 分布式账本平台， 主要用于处理银行之间的法律协议， 有助于金融监管，其主要成员是银行机构。中国平安 于 2016 年加入 R3, 是首家加入 R3 的中国机构。 随后， 中国银行、招商银行和民生银行也加入了 R
6、3。 区块技术的发展目前处于比较早期的阶段，主要 的应用集中在联盟链和交易上。然而区块技术被誉为 将重塑整个金融机构的基础设施， 值得银行密切关注。 （三）云计算（Cloud） 云计算是一种新的提供信息科技服务的方式。云 计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用 的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资 源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、 服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的 管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。此方式 使 IT 资源能够集中汇集，快速配置并快速重新部署。 银行传统的部署架构灵活性不足，可以利用云计算来 克服传统基础设施的扩展限制，并以经
7、济高效的方式 获得其他服务提供商开发的先进技术。 云计算是相对来说较为成熟的应用，目前主流的 云平台提供商都是互联网巨头的产品。因为互联网企 业在自身发展过程中，面对海量的数据，需要开发云 平台来支撑应用产品。 云计算是一个承载体，各类科技金融企业的信贷、 风控等服务都可以通过云与银行进行合作。 （四）数据与分析（Data and Analytics） 大数据的核心是能够对大量数据进行获取、汇总 清洗并进行分析获得商业洞见的技术。大数据是人工 智能算法的基础燃料。在银行的商业活动中，有大量 的数据没有被有效地利用。 随着可获得数据种类增多， 如何建立数据仓库，整合散落在各个流程的客户数据 和交
8、易数据，是目前银行的一个挑战。更为重要的是， 银行机构需要能够在大量的数据中发现与业务提升有 关的商业洞察，并进而将其转化为一个具体的产品改 进和风控提升手段。 金融监管部门在多个指导文件中指出，要加快银 行信息资源的集中， 实现数据视图在全行范围的共享， 充分利用数据仓库和数据挖掘技术，实现资产负债管 理、财务绩效管理、风险管理和客户关系管理等主题 应用。 大数据分析的技术较为成熟，但是用于预测趋势 的分析尚处于早期发展阶段。 （五）物联网（Internet of Things） 顾名思义，物联网是指把一切物体连接起来的网 络。物联网通过传感器等物理设备收集关于人和物的 特定数据，并通过网络
9、，与人员、应用程序和其他设 备共享，建立起一个网络。物联网可以测量和跟踪人 和事物的行为和其他属性，实现客观的实体最终和数 据采集整合。从某种层面上来说，物联网是虚拟经济 和实体经济之间的连接器，意义重大。它已经被具有 物理产品和服务的行业广泛采用。在银行内在部，物 科技金融时代下，银行的智能金融之路 WWW.YIBENCAIJING.COM 13 联网仍处于早期阶段。 目前，物联网的应用主要在依托新零售战略技术 的移动支付，和基于智能物流的供应链金融领域。传 感器技术也被应用在车贷领域的车辆使用状况监测和 跟踪风控中。 2018 年 10 月，华为和渣打银行宣布，将联合打 造基于物联网的供应
10、链金融解决方案，以彻底改变融 资难、付款慢的传统供应链金融方式。 三、智能金融的图景 金融行业一直是新技术的早期使用者。1967 年， 世界上第一台 ATM 机于英国巴克莱银行（Barclays Bank）位于伦敦的一个门店内被使用。此后，随着客 户对“即时”需求的增加，银行业出现了许多自动化 的服务，例如，ATM 机、pos 系统、借记卡和信用卡、 在线交易和网上银行。因此，近几年来，金融行业对 数字技术的大规模采用也不足为奇。 有研究者将银f4d300f7f6835820be28b25b32952e3Lbf4d325e2515d562bac981dd5a6dd460鐶Lbf4d3738af
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