摘要

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 Abstract

 《中国金融科技行业研究报告（2017）》课题组

 Ⅰ 总报告

  B.1 2017年中国金融科技发展状况及展望

   一 发展背景

    （一）宏观经济形势分析

     1.我国金融服务供给不足

     2.我国金融市场需求强劲

     3.互联网下半场即将来临

     4.利好政策相继出台

    （二）金融基础设施日趋完善

     1.线上行为产生大量数据

     2.支付结算体系逐步完善

     3.征信系统建设加快推进

    （三）金融科技成为焦点

     1.金融科技的崛起

     2.金融科技在金融领域应用的意义

   二 金融科技的应用现状

    （一）数字货币

    （二）跨境结算

    （三）证券发行与交易

    （四）供应链金融与票据

    （五）数字资产管理

    （六）大数据金融

    （七）智能投顾

    （八）监管科技

   三 金融科技的理论研究进展

    （一）金融科技的性质研究

     1.金融科技的定义

     2.金融科技与互联网金融的异同

    （二）金融科技的颠覆效应

    （三）金融科技的优劣研究

    （四）金融科技的博弈研究

   四 金融科技的发展趋势及展望

    （一）推动金融普惠性发展

    （二）促进金融专业化发展

    （三）驱动金融智能化发展

 Ⅱ 区块链篇

  B.2 区块链在支付结算领域的应用实践

   一 支付结算领域的现状与不足

    （一）我国支付结算领域的发展现状

     1.我国支付结算体系的发展现状

     2.我国主要支付结算业务的现状

    （二）我国支付结算领域的不足

     1.我国支付结算体系的不足

     2.我国支付结算业务的不足

   二 “区块链+支付”的解决方案

    （一）“区块链+支付”的业务流程

     1.区块链支付与传统支付的差异

     2.区块链境内支付结算平台运行机制

     3.区块链跨境支付结算平台

    （二）“区块链+支付”的核心优势

     1.提高结算效率

     2.降低交易成本

     3.交易信息不可篡改

     4.避免洗钱等违法事件

     5.提升支付系统安全性

     6.增强支付系统稳定性

     7.数字货币提升交易活动便利度

    （三）“区块链+支付”的落地案例

     1.Visa B2B Connect

     2.Corda

     3.OKLink

   三 “区块链+支付”的实现路径

    （一）“区块链+支付”的现实困境

     1.数字货币交易安全问题

     2.数字货币价格波动风险

     3.社会成本会急剧上升

     4.外部设施攻击难以排除

     5.缺乏“区块链+支付”的配套监管

     6.支付技术仍存在不确定性

    （二）“区块链+支付”的困境解决

     1.强调“多中心化”而不是“去中心化”

     2.建立“区块链+支付”监控管理平台

     3.金融机构积极参与支付技术创新研究

     4.加快推进“区块链+支付”标准的统一

    （三）“区块链+支付”的战略步骤

  B.3 基于区块链技术的供应链金融业务创新

   一 供应链金融领域的现状与不足

    （一）我国供应链金融的发展现状

     1.供应链金融服务主体趋于多元化

     2.供应链金融业务流程进入线上化2.0阶段

    （二）我国供应链金融的不足

     1.信息不对称问题仍较严重

     2.金融机构授信对象具有局限性

     3.企业融资成本较高

     4.存在信息泄漏的风险

   二 “区块链+供应链金融”的解决方案

    （一）“区块链+供应链金融”的业务流程

     1.申请贷款

     2.多方达成账本一致

     3.到期还款

    （二）“区块链+供应链金融”的核心优势

     1.降低供应链金融中的信息不对称程度

     2.扩大金融机构的授信范围

     3.降低企业融资成本

     4.兼顾隐私保护与信息共享

    （三）“区块链+供应链金融”的落地案例

     1.布比区块链与钱香金融

     2.点融网与富金通

     3.IBM与Mahindra

   三 “区块链+供应链金融”的实现路径

    （一）“区块链+供应链金融”的现实困境

     1.“区块链+供应链金融”操作风险亟待解决

     2.“区块链+供应链金融”基础设施尚未完善

     3.“区块链+供应链金融”生态体系有待形成

    （二）“区块链+供应链金融”的困境解决

     1.强化“区块链+供应链金融”技术研究

     2.完善“区块链+供应链金融”基础设施

     3.打造“区块链+供应链金融”生态系统

    （三）“区块链+供应链金融”的战略步骤

  B.4 区块链在征信领域的革新与发展

   一 我国征信领域的现状与不足

    （一）我国征信领域的现状

     1.数据采集粗具规模，采集内容多样化

     2.数据共享迹象存在，局部共享为主

     3.征信标准体系多层次，行业标准为主

    （二）我国征信领域的不足

     1.信用信息覆盖率低

     2.信用信息分割严重

     3.征信标准有待完善

     4.数据隐私保护不足

     5.监管体系尚待健全

   二 “区块链+征信”的解决方案

    （一）“区块链+征信”的业务架构

     1.信息采集的业务架构

     2.数据共享的业务架构

     3.信贷交易的业务架构

    （二）“区块链+征信”的核心优势

     1.海量记录信息，实现征信数据高覆盖

     2.打破共享障碍，促进信息平台交流

     3.保护原始数据，维护数据所有者权益

     4.结合智能合约，有效降低交易成本

    （三）“区块链+征信”的落地案例

     1.云棱镜区块链征信平台

     2.甜橙信用和布比区块链联合征信平台

     3.万达区块链征信应用

   三 “区块链+征信”的实现路径

    （一）“区块链+征信”的现实困境

     1.缺少有公信力的机构发起合作

     2.缺少透明公正的交易所进行数据交易

     3.区块链技术存在诸多问题

    （二）“区块链+征信”的困境解决

     1.政府组织行业合作

     2.确立统一的征信标准

     3.增强区块链可适用性

    （三）“区块链+征信”的战略步骤

  B.5 价值互联网的基石

   一 我国资产管理的现状与不足

    （一）我国资产管理领域发展现状

     1.资产管理业务范围大幅拓展

     2.资产管理市场规模显著提升

     3.资产管理业务开展依赖金融中介

    （二）资产管理领域存在的不足

     1.资产所有者身份信息交互难、验证成本高

     2.资产流通效率低、交易流程成本高

     3.资产权属管理低效、权益证明不便

     4.数字产权保护手段缺乏、产权交易体系发展滞后

   二 “区块链+数字资产管理”的解决方案

    （一）“区块链+数字资产平台”的参考架构

     1.区块链底层平台

     2.应用服务层

     3.应用接口层

    （二）“区块链+数字资产管理”的核心优势

     1.打通信息交互渠道、提升客户识别效率

     2.提高资产流通效率、降低交易成本

     3.便利资产权属登记与确认

     4.改进数字产权保护模式及其交易体系

    （三）“区块链+数字资产管理”的落地案例

     1.布萌数字资产平台

     2.小蚁智能资产平台

     3.多样性比特资产的交互协议——比原链

   三 “区块链+数字资产管理”的实现路径

    （一）“区块链+数字资产管理”的现实困境

     1.“区块链+数字资产管理”技术瓶颈有待突破

     2.“区块链+数字资产管理”存在洗钱等犯罪风险

     3.“区块链+数字资产管理”行业生态需要整治

    （二）“区块链+数字资产管理”的困境解决

     1.大力推进“区块链+数字资产管理”底层技术研发

     2.加快建设“区块链+数字资产管理”监管体系

     3.重视培育“区块链+数字资产管理”行业生态

    （三）实现“区块链+数字资产管理”的战略步骤

 Ⅲ 大数据篇

  B.6 “大数据+风控”：金融风控的变革之路

   一 风险控制领域的现状与不足

    （一）我国风险控制领域的发展现状

     1.风险控制在我国传统金融领域的发展现状

     2.风险控制在我国新型金融领域的发展现状

    （二）我国风险控制领域存在的不足

     1.数据来源单一且带有时滞性

     2.主观判断误差影响风控精准度

     3.风险量化存在技术难题

     4.高成本与低效率问题

   二 “大数据+风险控制”的解决方案

    （一）“大数据+风险控制”的业务流程

     1.“大数据+风险控制”的贷前环节

     2.“大数据+风险控制”的贷中环节

     3.“大数据+风险控制”的贷后环节

    （二）“大数据+风险控制”的核心优势

     1.风控数据覆盖人群范围更广

     2.全面、动态的信用数据使风险评估更合理

     3.双重变量提高风控精准度

     4.风控成本下降、效率提高

    （三）“大数据+风险控制”的现有案例

     1.阿里集团信用产品分析

     2.京东金融信用产品分析

     3.麦芽数据信用产品分析

   三 “大数据+风险控制”的实现路径

    （一）“大数据+风险控制”的现实困境

     1.数据失真问题

     2.数据共享不足问题

     3.大数据风控面临有效性不足问题

     4.大数据风控面临隐私安全问题

     5.缺乏与大数据风控相匹配的有效监管

    （二）“大数据+风险控制”的困境解决

     1.从供应链环节着手，提高数据真实性

     2.推动内外部数据整合，促进数据共享

     3.引入专业人才，提升大数据风控处理能力

     4.加强隐私保护立法工作，统一风控行业标准

     5.加大政府对大数据风控的扶持力度

    （三）实现“大数据+风险控制”的战略步骤

  B.7 大数据驱动下的资产定价应用研究

   一 我国资产定价领域的现状与不足

    （一）我国资产定价领域的发展现状

     1.金融资产定价市场从“无序”到“有序”

     2.金融资产定价业务不断纵深发展

     3.资产定价人员队伍日益壮大

    （二）我国资产定价领域存在的不足

     1.定价行业对价格把控不到位

     2.定价自主化程度低

     3.定价机制不健全

     4.定价行为不规范

   二 “大数据+资产定价”的解决方案

    （一）“大数据+资产定价”的业务流程

     1.“大数据+资产定价”的信息采集

     2.“大数据+资产定价”信息的挖掘分析

    （二）“大数据+资产定价”的核心优势

     1.能够让定价方掌握价格变化

     2.金融资产定价的水平更高、适用性更广泛

     3.提高资产评估效率

    （三）“大数据+资产定价”的落地案例

     1.车险UBI保费定价

     2.钱来网风险定价

     3.“金电联行”动态资产风险评估

   三 “大数据+资产定价”的实现路径

    （一）“大数据+资产定价”的现实困境

     1.大数据资产定价指标存在缺陷

     2.资产评估中存在“信息孤岛”问题

     3.数据质量难以得到有效保障

    （二）“大数据+资产定价”的困境解决

     1.建立全国通行的大数据资产定价指标体系

     2.政府积极发挥引导作用，打破“信息孤岛”

     3.推动数据的开放以及良性互动

    （三）“大数据+资产定价”的战略步骤

 Ⅳ 人工智能篇

  B.8 基于机器学习的智能投顾模式探究

   一 我国投资顾问领域的现状和不足

    （一）我国传统投资顾问领域的现状

     1.证券投资顾问领域的现状

     2.第三方机构投资顾问领域的现状

    （二）我国投资顾问领域存在的不足

     1.投资门槛高

     2.投资管理费用高

     3.投资范围窄

     4.服务流程烦琐且时效性差

   二 “智能投顾”的解决方案

    （一）“智能投顾”的业务流程

     1.目标客户分析

     2.投资过程

     3.投后管理

    （二）“智能投顾”的核心优势

     1.投资服务门槛低

     2.投资管理费用低廉

     3.投资范围广

     4.服务流程简易且高效

    （三）“智能投顾”的落地案例

     1.Wealthfront（财富前线）

     2.天弘“风向篮子”基金

     3.招商银行摩羯智投

   三 “智能投顾”的实现路径

    （一）“智能投顾”的现实困境

     1.投资标的关联性强

     2.数据可得性差

     3.技术基础薄弱

     4.长期被动投资模式接受度不高

    （二）“智能投顾”的困境解决

     1.提供多元化投资产品，进一步开放金融市场

     2.丰富并开放数据集

     3.创新机器学习技术

     4.宣传多种投资理念

    （三）“智能投顾”的战略步骤

  B.9 人工智能在金融交易领域的创新突破

   一 我国金融交易领域的现状与不足

    （一）我国金融交易领域的发展现状

     1.我国量化交易发展现状

     2.我国高频交易发展现状

    （二）我国金融交易存在的不足

     1.人为因素干扰交易决策

     2.数据处理能力有待提高

     3.算法模型创新不足

     4.风险监管不到位

   二 “人工智能+金融交易”的解决方案

    （一）“人工智能+金融交易”的技术架构

     1.“人工智能+量化交易”

     2.“人工智能+高频交易”

    （二）“人工智能+金融交易”的核心优势

     1.有效避免人为因素干扰交易

     2.提高数据提取与处理效率

     3.自主建模有效创新算法模型

     4.协助进行市场监管

    （三）“人工智能+金融交易”的落地案例

     1.Kensho公司

     2.Bridgewater Asspcoates桥水联合基金公司

     3.同花顺MindGo平台

   三 “人工智能+金融交易”的实现路径

    （1）“人工智能+金融交易”的现实困境

     1.人工智能技术尚未成熟

     2.潜在风险增加及故障排解成本提高

     3.基础设施环境有待完善

    （二）“人工智能+金融交易”的困境解决

     1.强化学习研发推动技术突破发展

     2.多举措建设部署风险防范机制

     3.各方发力完善基础设施建设

    （三）“人工智能+金融交易”的战略步骤

 Ⅴ 管理与战略篇

  B.10 金融科技的监管研究

   一 金融科技现有监管法规说明

    （一）支付结算类

     1.国外对第三方支付业务的监管

     2.国内对第三方支付业务的监管

    （二）存贷款与资本筹集类

     1.国外对P2P业务的监管

     2.国内对P2P业务的监管

    （三）投资管理类

     1.国外对智能投顾业务的监管

     2.国内对智能投顾业务的监管

    （四）市场设施类

     1.国外对区块链的监管

     2.国内对区块链的监管

   二 金融科技监管应用研究

    （一）现有金融科技监管法规的经验启示

     1.基于现有监管框架实施对口监管

     2.关注市场主体实质行为

     3.建立以监管沙盒为代表的创新机制

     4.注重信息披露和消费者保护

    （二）金融科技监管的政策建议

     1.确定监管对象和监管部门

     2.密切关注金融科技业务发展

     3.构建金融科技良好的生态系统

     4.根据金融科技用途分类监管

   三 基于监管科技的智慧监管体系

    （一）智慧监管体系架构设计

     1.以监管科技为先行基础

     2.以监管制度为后续跟进

     3.智慧监管体系具体构成

    （二）监管科技的具体应用形式

     1.以大数据建立预警体系

     2.以云计算搭建基础设施

     3.以区块链促进信息共享

     4.以人工智能完成信息筛选

    （三）智慧监管体系战略步骤

  B.11 推动金融科技发展的相关建议

   一 从制度层面支持金融科技快速发展

    （一）将金融科技上升为国家战略

    （二）为创新主体提供政策和资金支持

    （三）加强金融科技人才队伍的建设

   二 从立法层面保障金融科技平稳运行

    （一）明确监管主体和监管规则

    （二）加强金融科技知识产权保护

    （三）注重消费者权益保护

   三 从应用层面推动金融科技服务升级

    （一）推动金融产品和服务的升级

    （二）加强金融科技应用自主创新

    （三）充分利用金融科技对接多层次金融需求

   四 从技术层面防控金融科技潜在风险

    （一）打造金融网络安全保障体系

    （二）有力保障金融数据的安全

    （三）防范金融科技的长尾信用风险

   五 从监管层面规范金融科技市场秩序

    （一）重视监管类基础设施建设

    （二）统一金融科技应用的核心标准

    （三）根据不同业态进行分类监管

    （四）实施包容性穿透式智慧监管

 Ⅵ 附录

  B.12 中国金融科技大事记

   2016年7月

    1.中国金融科技类公司筹资总额首超美国

    2.百度投资海外金融科技企业

    3.国务院印发《新一代人工智能发展规划》

   2016年8月

    1.金融科技列入“十三五”规划

    2.微众银行联合上海华瑞银行推出联合贷款备付金管理及对账平台

    3.微众银行携手腾讯云推出面对金融业的区块链BaaS云服务

   2016年9月

    1.中国银联与IBM联合使用区块链技术开发积分交易平台

    2.百度金融开启了金融科技的全面布局

    3.小蚁项目完成国内区块链项目最大规模ICO

    4.第二届区块链全球峰会在上海举行

    5.安信证券A股机器人打败98%投资人

   2016年10月

    1.《中国区块链技术和应用发展白皮书（2016）》发布

    2.8家国内公司上榜《2016全球金融科技100》

    3.ChinaLedger联盟发布其首版白皮书

   2016年11月

    1.《区块链应用在金融领域的法律政策研究报告》发布

    2.中国外汇交易中心加入R3联盟

    3.百度“云骁”自动驾驶汽车完成自助行驶

    4.国内第一个人工智能创投机器人阿尔妮塔问世

    5.阿里巴巴向Apache软件基金会捐赠消息中间件RocketMQ

   2016年12月

    1.国务院将区块链写入“十三五”规划

    2.《贵阳区块链发展和应用》白皮书发布

   2017年1月

    1.2016年中国金融科技领域融资总额占全球的77%

    2.浙商银行首个区块链移动数字汇票产品正式上线

    3.百度人工智能机器人“小度”打败最强大脑代表

    4.趣钱完成升级改造上线运营，区块链数字资产将彻底改变电商交易模式

    5.中国邮储银行携手IBM推出基于区块链技术的资产托管系统

    6.央行与京沪两地政府联合对比特币交易品平台开展现场检查

    7.中南建设联手北大荒打造全球首个“区块链大农场”

    8.复杂美联手海航集团推出2017年首个重磅项目：“海票惠”

    9.港交所将利用区块链打造香港初创企业生态系统

   2017年2月

    1.央行区块链的数字票据交易平台测试成功

    2.我国借鉴“监管沙盒”机制完善金融科技监管

    3.泰康保险试水企业级区块链，保险积分领域实现再突破

    4.全国首个区块链测评标准方案落地

   2017年3月

    1.中银香港率先将区块链应用于防按揭诈骗以推动香港金融创新

    2.工行区块链应用预计今年落地

   2017年4月

    1.腾讯发布区块链白皮书

    2.银联、光大多中心POS电子签购单系统完成测试

    3.华为Carbondata成为Apache Incubator（孵化器）项目

    4.2017中国（深圳）IT领袖峰会召开

   2017年5月

    1.平安设立10亿美元基金聚焦金融科技

    2.中国银联与京东金融宣布区块链合作测试成功

    3.央行成立金融科技委员会

    4.国内首个政府指导的区块链标准发布

    5.2017全球机器智能峰会（GMIS 2017）聚焦机器学习与人工智能应用

   2017年6月

    1.苏州同济金融科技研究院推出区块链测评服务

    2.借力区块链，京东成立品质溯源防伪联盟

    3.《监管与金融》白皮书开题报告发布

    4.《2017中国金融科技投融资发展研究报告》发布

  B.13 后记

● 在区块链、大数据、人工智能等前沿技术的支撑下，金融科技强势崛起，区块链支付结算、大数据风控、智能投顾等新金融业态应运而生，金融与技术之间的界线变得日益模糊，金融科技以更快的速度、更短的结算周期、更优质的服务变革现有金融业，金融科技已成为社会各界关注的焦点。● 本书全面回顾了2017年我国金融科技的应用和理论研究进程，深入探讨了我国金融科技发展的方向、重点和政策建议。本书包括总报告、区块链篇、大数据篇、人工智能篇、管理和战略篇及附录六个部分。总报告综合阐述我国金融科技发展的背景、现状和趋势，区块链篇努力探索区块链推动金融业务革新的详细方案，大数据篇专门研究大数据促进金融业务创新的具体举措，人工智能篇仔细谋划人工智能推进金融业务发展的战略步骤，管理和战略篇尝试提出智慧监管新模式和推动金融科技发展的相关建议，附录部分总结了中国金融科技大事记。