金融科技如何促进企业数字化转型？

这个问题有很多方面的考虑，首先数字化可以满足金融业务的多元化和个性化需求，具有更高的灵活性、实时性、安全性和可持续性。例如，数字化技术可以实现更全面、深入、实时的数据分析和风险管理，为金融机构提供更有力的业务决策和风险防范支持。此外，数字化可以支持金融创新和业务模式转型，带来更多的机遇和价值。

01数字化可以提升金融服务的质量和效率

传统的金融服务通常需要客户到银行柜台办理业务，或者通过电话进行沟通，不仅时间成本高，也存在人为因素带来的服务质量问题。

数字化转型后，金融机构可以通过智能客服系统、移动端APP等方式提供更加智能、便捷、个性化的服务。客户不再需要亲自前往银行，只需要通过移动端或者网站进行交易、查询等 *** 作即可，大大缩短了办理时间，提高了服务效率。另外，数字化服务还能根据客户的需求和偏好进行精准推荐，提升了服务的个性化和用户体验。

02数字化能够实现金融风控和数据安全

数字化转型也能够为金融机构带来更加先进的风险控制和数据安全技术。通过数字化技术，金融机构可以更加准确地评估客户风险，预防欺诈和违规行为。同时，数字化技术也可以通过数据分析和人工智能等手段提高金融机构的反欺诈能力，减少欺诈行为对金融行业的影响。另外，数字化转型还可以帮助金融机构实现更加安全的数据存储和交换，保护客户的隐私和信息安全。

总的来说，数字化转型为金融行业带来了诸多商业价值和利好，能够提高金融服务的质量和效率，优化客户体验，同时也能够提升金融机构的风险控制和数据安全能力。因此，金融行业的数字化转型已经成为不可逆转的趋势，而传统的自动化已经无法满足金融行业日益增长的需求。

当下很多金融机构都还处于自动化技术状态，受市场环境和同行的影响，很多公司也在加快步入数字化，具体应该从哪些方面实施呢？

03金融企业要实现从自动化到数字化转型，需要以下几个步骤：

确定数字化战略：金融企业应该首先制定数字化战略，明确数字化的目标和方向。这需要考虑到客户需求、市场趋势、技术发展等多个因素，以确定企业的数字化重点和投资计划。

整合数据资产：数据是数字化的核心资产，金融企业应该整合和管理数据资产，确保数据质量和数据安全，从而为数字化提供坚实的基础。同时，金融企业也需要考虑如何获得更多的数据来源，例如从社交媒体、物联网、移动设备等渠道收集数据。

应用新技术：金融企业需要应用新技术，例如区块链、人工智能、云计算和大数据等，来提高效率、降低成本和提高客户体验。这需要企业在技术研发、技术应用、人才培养等方面加强投入和支持。

优化流程和组织架构：数字化转型需要重新设计流程和组织架构，以适应新的数字化环境。金融企业应该优化流程和组织架构，以提高效率和响应速度，例如采用敏捷开发、迭代开发等方法。

金融企业要实现数字化转型，每个方面都很重要，都需要金融企业加强投入和努力。但如果要从中选出最重要的一个方面，我认为是应用新技术。

应用新技术是实现数字化转型的关键，可以帮助金融企业提高效率、降低成本和提高客户体验。

智能客服系统是一种利用人工智能客服来解决方案的，它能够通过语音识别、自然语言处理、机器学习等技术与客户进行自然交互，提供更加智能、高效的客户服务。

在金融行业中，AI智能客服系统被广泛应用于银行、证券、保险等领域。它可以为客户提供各种金融服务，如催收、账户查询、贷款申请、投资咨询、理赔服务等等。通过智能客服系统，客户可以通过语音或文字与金融机构进行交互，获得及时、准确的服务，避免了繁琐的人工服务流程和等待时间。

注意：市面上我们所见的AI智能客服系统种类繁多，企业在选择时应当根据自身涵盖的业务范围、需求、规模体量情况来看。

举例：金融贷款公司常用的AI智能系统，可以设置话术然后模拟人声，对客户进行咨询。具备智能应答功能，能够回答客户提出的问题。出现被停顿、打断等情况时能够正常回复客户。AI智能机器人系统可以控制拨打时段、频次，避免被封号的情况发生。

将客户意向度进行分类，并将通话记录生文字，为金融机构提供更加全面、精准的客户画像和洞察，帮助机构更好地了解客户需求，提高客户满意度和留存率，批量化导入拨打名单，减少了员工录入客户信息繁琐工作，提高办公效率。

智能客服系统可以帮助金融机构提高客户服务质量、降低服务成本、提升客户体验和增强客户黏性，因此在金融行业中被广泛应用。

如果金融企业不能及时采用新技术并将其应用到业务中，将会错失发展机会，并面临来自竞争对手的威胁。因此，金融企业需要积极投入研发和应用新技术，以保持竞争优势和提高市场份额。

大
数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面（“四个C”）包括：数据质量的兼容性
（Compatibility）、数据运用的关联性（Connectedness）、数据分析的成本（Cost）以及数据价值的转化
（Capitalization）。

　
　大数据在金融业的应用场景正在逐步拓展。在海外，大数据已经在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持和商业模式创新等领域得到了全面尝试。在国内，金
融机构对大数据的应用还基本处于起步阶段。数据整合和部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。

　
　数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融
机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显著的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。

为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点（“TMT”）包括：团队（Team）、机制（Mechanism）和思维（Thinking）。

1价值导向与内嵌式变革—BCG对大数据的理解

“让数据发声！”—随着大数据时代的来临，这个声音正在变得日益响亮。为了在喧嚣背后探寻本质，我们的讨论将从大数据的定义开始。

11成就大数据的“第四个V”

大数据是什么？在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。

　
　虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据？”其实这个问题在“量”的层
面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机
处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了
大数据。

　
　另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP（Enterprise Resource
Planning）和CRM（Customer Relationship
Management）系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深
入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这
些都还不是构成“大量数据”的主体。机器之间交互处理时沉淀下来的数据才是使数据量级实现跨越式增长的主要原因。“物联网”是当前人们将现实世界数据化的
最时髦的代名词。海量的数据就是以这样的方式源源不断地产生和积累。

“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据？

BCG认为，成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值（Value）。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。

12变革中的数据运作与数据推动的内嵌式变革

多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的？

　
　无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科学家构建并完善算法与
模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角
色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。

　
　因此，BCG认为，大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时
间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构
就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。

具体而言，与传统的数据应用相比，大数据在四个方面（“4C”）改变了传统数据的运作模式，为机构带来了新的价值。

121数据质量的兼容性（Compatibility）：大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度

　
　在“小数据”时代，数据的获取门槛相对较高，这就导致“样本思维”占据统治地位。人们大多是通过抽样和截取的方式来捕获数据。同时，人们分析数据的手段
和能力也相对有限。为了保证分析结果的准确性，人们通常会有意识地收集可量化的、清洁的、准确的数据，对数据的“质”提出了很高的要求。而在大数据时代，
“全量思维”得到了用武之地，人们有条件去获取多维度、全过程的数据。但在海量数据出现后，数据的清洗与验证几乎成为了不可能的事。正是这样的困境催生了
数据应用的新视角与新方法。类似于分布式技术的新算法使数据的“量”可以弥补“质”的不足，从而大大提升了数据分析对于数据质量的兼容能力。

122数据运用的关联性（Connectedness）：大数据使技术与算法从“静态”走向“持续”

　
　在大数据时代，对“全量”的追求使“实时”变得异常重要，而这一点也不仅仅只体现在数据采集阶段。在云计算、流处理和内存分析等技术的支撑下，一系列新
的算法使实时分析成为可能。人们还可以通过使用持续的增量数据来优化分析结果。在这些因素的共同作用下，人们一贯以来对“因果关系”的追求开始松动，而
“相关关系”正在逐步获得一席之地。

123数据分析的成本（Cost）：大数据降低了数据分析的成本门槛

　
　大数据改变了数据处理资源稀缺的局面。过去，数据挖掘往往意味着不菲的投入。因此，企业希望能够从数据中发掘出“大机会”，或是将有限的数据处理资源投
入到有可能产生大机会的“大客户、大项目”中去，以此获得健康的投入产出比。而在大数据时代，数据处理的成本不断下降，数据中大量存在的“小机会”得见天
日。每个机会本身带来的商业价值可能并不可观，但是累积起来就会实现质的飞跃。所以，大数据往往并非意味着“大机会”，而是“大量机会”。

124数据价值的转化（Capitalization）：大数据实现了从数据到价值的高效转化

　
　在《互联网金融生态系统2020：新动力、新格局、新战略》报告中，我们探讨了传统金融机构在大变革时代所需采取的新战略思考框架，即适应型战略。采取
适应型战略有助于企业构筑以下五大优势：试错优势、触角优势、组织优势、系统优势和社会优势，而大数据将为金融机构建立这些优势提供新的工具和动力。从数
据到价值的转化与机构的整体转型相辅相成，“内嵌式变革”由此而生。

　
　例如，金融机构传统做法中按部就班的长周期模式（从规划、立项、收集数据到分析、试点、落地、总结）不再适用。快速试错、宽进严出成为了实现大数据价值
的关键：以低成本的方式大量尝试大数据中蕴藏的海量机会，一旦发现某些有价值的规律，马上进行商业化推广，否则果断退出。此外，大数据为金融机构打造“触
角优势”提供了新的工具，使其能够更加灵敏地感知商业环境，更加顺畅地搭建反馈闭环。此外，数据的聚合与共享为金融机构搭建生态系统提供了新的场景与动
力。

2应用场景与基础设施—纵览海内外金融机构的大数据发展实践

　
　金融行业在发展大数据能力方面具有天然优势：受行业特性影响，金融机构在开展业务的过程中积累了海量的高价值数据，其中包括客户身份、资产负债情况、资
金收付交易等数据。以银行业为例，其数据强度高踞各行业之首—银行业每创收100万美元，平均就会产生820GB的数据。

21大数据的金融应用场景正在逐步拓展

大数据发出的声音已经在金融行业全面响起。作为行业中的“巨无霸”，银行业与保险业对大数据的应用尤其可圈可点。

211海外实践：全面尝试

2111银行是金融行业中发展大数据能力的“领军者”

　
　在发展大数据能力方面，银行业堪称是“领军者”。纵观银行业的六个主要业务板块（零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理），每个
业务板块都可以借助大数据来更深入地了解客户，并为其制定更具针对性的价值主张，同时提升风险管理能力。其中，大数据在零售银行和交易银行业务板块中的应
用潜力尤为可观。

　
　BCG通过研究发现，海外银行在大数据能力的发展方面基本处于三个阶段：大约三分之一的银行还处在思考大数据、理解大数据、制定大数据战略及实施路径的
起点阶段。还有三分之一的银行向前发展到了尝试阶段，也就是按照规划出的路径和方案，通过试点项目进行测验，甄选出许多有价值的小机会，并且不停地进行试
错和调整。而另外三分之一左右的银行则已经跨越了尝试阶段。基于多年的试错经验，他们已经识别出几个较大的机会，并且已经成功地将这些机会转化为可持续的
商业价值。而且这些银行已经将匹配大数据的工作方式嵌入到组织当中。他们正在成熟运用先进的分析手段，并且不断获得新的商业洞察。

　
　银行业应用举例1：将大数据技术应用到信贷风险控制领域。在美国，一家互联网信用评估机构已成为多家银行在个人信贷风险评估方面的好帮手。该机构通过分
析客户在各个社交平台（如Facebook和Twitter）留下的数据，对银行的信贷申请客户进行风险评估，并将结果卖给银行。银行将这家机构的评估结
果与内部评估相结合，从而形成更完善更准确的违约评估。这样的做法既帮助银行降低了风险成本，同时也为银行带来了风险定价方面的竞争优势。

　
　相较于零售银行业务，公司银行业务对大数据的应用似乎缺乏亮点。但实际上，大数据在公司银行业务的风险领域正在发挥着前所未有的作用。在传统方法中，银
行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的营业数据和信用信息。这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业自身的经
营状况，还包括行业的整体发展状况，正所谓“覆巢之下，焉有完卵”。但要进行这样的分析往往需要大量的资源投入，因此在数据处理资源稀缺的环境下无法得到
广泛应用，而大数据手段则大幅减少了此类分析对资源的需求。西班牙一家大型银行正是利用大数据来为企业客户提供全面深入的信用风险分析。该行首先识别出影
响行业发展的主要因素，然后对这些因素一一进行模拟，以测试各种事件对其客户业务发展的潜在影响，并综合评判每个企业客户的违约风险。这样的做法不仅成本
低，而且对风险评估的速度快，同时显著提升了评估的准确性。

　
　银行业应用举例2：用大数据为客户制定差异化产品和营销方案。在零售银行业务中，通过数据分析来判断客户行为并匹配营销手段并不是一件新鲜事。但大数据
为精准营销提供了广阔的创新空间。例如，海外银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生
大事”的大致节点。人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿。一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将有婴儿诞生的客户对
寿险产品的潜在需求最大。通过对客户的yhk交易数据进行分析，银行很容易识别出即将添丁的家庭：在这样的家庭中，准妈妈会开始购买某些药品，而婴儿相关
产品的消费会不断出现。该行面向这一人群推出定制化的营销活动，获得了客户的积极响应，从而大幅提高了交叉销售的成功率。

　
　客户细分早已在银行业得到广泛应用，但细分维度往往大同小异，包括收入水平、年龄、职业等等。自从开始尝试大数据手段之后，银行的客户细分维度出现了突
破。例如，西班牙的一家银行从Facebook和Twitter等社交平台上直接抓取数据来分析客户的业余爱好。该行把客户细分为常旅客、足球爱好者、高
尔夫爱好者等类别。通过分析，该行发现高尔夫球爱好者对银行的利润度贡献最高，而足球爱好者对银行的忠诚度最高。此外，通过分析，该行还发现了另外一个小
客群：“败家族”，即财富水平不高、但消费行为奢侈的人群。这个客群由于人数不多，而且当前的财富水平尚未超越贵宾客户的门槛，因此往往被银行所忽略。但
分析显示这一人群能够为银行带来可观的利润，而且颇具成长潜力，因此该行决定将这些客户升级为贵宾客户，深入挖掘其潜在价值。

　
　在对公业务中，银行同样可以借助大数据形成更有价值的客户细分。例如，在BCG与一家加拿大银行的合作项目中，项目组利用大数据分析技术将所有公司客户
按照行业和企业规模进行细分，一共建立了上百个细分客户群。不难想象，如果没有大数据的支持，这样深入的细分是很难实现的。然后，项目组在每个细分群中找
出标杆企业，分析其银行产品组合，并将该细分群中其他客户的银行产品组合与标杆企业进行比对，从而识别出差距和潜在的营销机会。项目组将这些分析结果与该
行的对公客户经理进行分享，帮助他们利用这些发现来制定更具针对性的销售计划和话术，并取得了良好的效果。客户对这种新的销售方式也十分欢迎，因为他们可
以从中了解到同行的财务状况和金融安排，有助于对自身的行业地位与发展空间进行判断。

　
　银行业应用举例3：用大数据为优化银行运营提供决策基础。大数据不仅能在前台与中台大显身手，也能惠及后台运营领域。在互联网金融风生水起的当
下，“O2O”（OnlineToOffline）成为了银行的热点话题。哪些客户适合线上渠道？哪些客户不愿“触网”？BCG曾帮助西班牙一家银行通过
大数据技术应用对这些问题进行了解答。项目组对16个既可以在网点也可以在网络与移动渠道上完成的关键运营活动展开分析，建立了12个月的时间回溯深度，
把客户群体和运营活动按照网点使用强度以及非网点渠道使用潜力进行细分。分析结果显示，大约66%的交易活动对网点的使用强度较高，但同时对非网点渠道的
使用潜力也很高，因此可以从网点迁移到网络或移动渠道。项目组在客户细分中发现，年轻客户、老年客户以及高端客户在运营活动迁移方面潜力最大，可以优先作
为渠道迁徙的对象。通过这样的运营调整，大数据帮助银行在引导客户转移、减轻网点压力的同时保障了客户体验。

　
　BCG还曾利用专有的大数据分析工具NetworkMax，帮助一家澳大利亚银行优化网点布局。虽然银行客户的线上活动日渐增多，但金融业的铁律在互联
网时代依然适用，也就是说在客户身边设立实体网点仍然是金融机构的竞争优势。然而，网点的运营成本往往不菲，如何实现网点资源的价值最大化成为了每家银行
面临的问题。在该项目中，项目组结合银行的内部数据（包括现有的网点分布和业绩状况等）和外部数据（如各个地区的人口数量、人口结构、收入水平等），对
350多个区域进行了评估，并按照主要产品系列为每个区域制定市场份额预测。项目组还通过对市场份额的驱动因素进行模拟，得出在现有网点数量不变的情况下
该行网点的理想布局图。该行根据项目组的建议对网点布局进行了调整，并取得了良好的成效。这个案例可以为许多银行带来启示：首先，银行十分清楚自身的网点
布局，有关网点的经营业绩和地址的信息全量存在于银行的数据库中。其次，有关一个地区的人口数量、人口结构、收入水平等数据都是可以公开获取的数据。通过
应用大数据技术来把这两组数据结合在一起，就可以帮助银行实现网点布局的优化。BCG基于大数据技术而研发的Network
Max正是用来解决类似问题的工具。
　
　银行业应用举例4：创新商业模式，用大数据拓展中间收入。过去，坐拥海量数据的银行考虑的是如何使用数据来服务其核心业务。而如今，很多银行已经走得更
远。他们开始考虑如何把数据直接变成新产品并用来实现商业模式，进而直接创造收入。例如，澳大利亚一家大型银行通过分析支付数据来了解其零售客户的“消费
路径”，即客户进行日常消费时的典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并对其中的关联进行分析。该银行将这些分析结果销售给公司客户（比如
零售业客户），帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。这些公司客户过去往往需要花费大量金钱向市场调研公司购买此
类数据，但如今他们可以花少得多的钱向自己的银行购买这些分析结果，而且银行所提供的此类数据也要可靠得多。银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。
更重要的是，银行通过这样的创新为客户提供了增值服务，从而大大增强了客户粘性。

政策推动我国物联网高速发展

自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来，国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，对于提高国民经济和社会生活信息化水平，提升社会管理和公共服务水平，带动相关学科发展和技术创新能力增强，推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。

以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现新旧动能转换的关键力量。

我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间

自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长，增速一直维持在15%以上，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明，随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展，中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。

虽然我国物联网发展显著，但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家，其中中小企业占比超过85%，创新活力突出，对产业发展推动作用巨大。

物联网作为中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。

物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下，2020年GSMA移动经济发展报告预测，2019-2025年复合增长率为9%左右，2020年中国物联网行业规模目标16亿元，按照目前物联网行业的发展态势，十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年，中国物联网行业规模将超过27万亿元。

未来物联网行业将向着多元方向发展

标准化是物联网发展面临的最大挑战之一，它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣，还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场，类似于现在使用的Windows、Mac和Linux *** 作系统。

合规化同样是当下物联网面临的问题之一，特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词，各种用户数据泄露或被滥用的事件频发，特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。

因此在未来，我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定，，用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。

安全化是指预防物联网软件遭受网络黑客攻击，在未来，以安全为重点的物联网设施将受到更多的关注，特别是某些特定的基础行业，如医疗健康、安全安防、金融等领域。

多重技术推动物联网技术创新

从技术创新趋势来看，物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破，NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升;

区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动，物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。

上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》。

在最初阶段，此类机构的存在仅仅是为了满足自有电商平台的支付需求，简单提供与各家银行之间的网关接口。但随着电子商务在中国蓬勃发展，尤其随着海量用户数据的积累，互联网企业逐渐了解到用户在金融服务方面的需求和偏好，其提供的金融服务便开始从简单的支付渗透到了转账汇款、小额信贷、现金管理、资产管理、供应链金融、基金和保险代销等银行核心业务领域。在金融脱媒的背景下，这种渗透尤为显得令人担忧，意味着金融业和互联网企业的转型方向出现了战略重叠，均朝着“金融服务方案提供者”这条高附加值的路线进军。 在现今中国市场，根植于互联网行业的“类金融公司”主要有以下四种类型： 平台依托型。此类互联网金融公司拥有成熟的电商平台和庞大的用户基础，通过与各大银行、通信服务商等合作，搭建 “网上线下”全覆盖的支付渠道，在牢牢把握支付终端的基础上，经过整合、包装商业银行的产品和服务，从中赚取手续费和息差，并进一步推广其他增值金融服务。代表企业包括阿里巴巴集团旗下的支付宝、腾讯集团旗下的财付通、盛大集团旗下的盛付通等。 行业应用型。面向企业用户，通过深度行业挖掘，为供应链上下游提供包括金融服务、营销推广、行业解决方案等一揽子服务，获取服务费、信贷滞纳金等收入。代表企业包括汇付天下、快钱和易宝。 yhk收单型。此类互联网金融公司在发展初期通过电子账单处理平台和银联POS终端为线上商户提供账单号收款、账户直冲等服务，获得支付牌照后转为yhk收单盈利模式。拉卡拉为其中较为成功的典型。 预付卡型。通过发行面向企业或者个人的预付卡，向购买人收取手续费，与银行产品形成替代，挤占银行用户资源。代表企业包括资和信、商服通、百联集团等。 2005年以来，互联网金融发展可谓风起云涌。近年银行监管部门对互联网金融企业开闸发放支付结算、金融产品代销等牌照，更为此类公司的规范健康发展进一步夯实了基础。与传统商业银行相比，互联网金融企业在创新、整合、定制化服务方面拥有核心优势。通过运用云计算、大数据、物联网、定位服务等前沿信息技术大量进行金融服务创新；通过打通金融机构、移动运营商、商户、用户等产业链各环节进行金融服务整合；通过数据挖掘，精确把握产业链资金流向，以此提供定制化金融服务充满创新精神的互联网企业正在沿着数据的路线，迅速侵吞传统银行业的版图。 便捷与安全，互联网金融的两要素 互联网金融企业优势种种，最终落实在用户端只简化成两个字：便捷。“关注用户体验”“致力界面友好”，互联网产品的设计理念在金融支付应用中亦体现得淋漓尽致。“小额快捷支付”使用户摆脱了U盾等安全防护产品的繁琐 *** 作，二维码扫描、语音支付等近场NFC应用使“无磁无密”概念延伸到线下，阿里金融甚至革新了传统的信贷理念，以商家在淘宝或天猫上的现金流和交易额作为放贷评估标准，建立了无担保、无抵押、纯信用的小额信贷模型，从申请贷款到发放只需要几秒钟。 越来越快的生活节奏使“便捷”成为多数用户的首选，这一点还体现在金融支付工具的功能集成化。与单独某一家银行或基金公司所能提供的产品相比，互联网金融企业提供的虚拟钱包有更多接口，所能集成的功能更加多元，这无疑简化了用户的支付界面，更容易赢得使用者的青睐。 然而就金融这一特殊产品而言，便捷性与安全性存在显著的矛盾对立。如何保证自有资金、客户备付金、客户信息、运行和业务系统的安全，强化客户身份的识别，规范业务运作，是跨界的互联网金融公司需要着重考虑的问题。此外，以全新的信贷模式涉足贷款领域，未来究竟是否会积累巨大风险，新兴的网络金融公司无法给出肯定的答案。目前，互联网支付公司只有客户交易数据，没有资金流向数据，数据库不能有效掌握贷款人的资金流向，信用风险判断可能发生失误。交易数据是否能支撑金融模型，金融模型是否能确定把违约率降到一定概率，都需要时间来验证。 就风险控制而言，传统银行毫无悬念地完胜了互联网支付公司。此外，富有 *** 作经验、对软硬件投入巨资的商业银行在处理大批量订单时也可以更好地保持系统稳定性。“双十一”网络购物节当天，由于百万订单同时涌入，支付宝一度无法正常支付。根据易观智库预测，2015年中国第三方互联网支付交易规模将达到139万亿元，对于资本短缺、盈利渐薄的第三方支付企业来说，是否有能力提升安全和稳定性，迟早会成为一个不得不面对的问题，这或者也为传统商业银行参与竞争提供了砝码。 信息，决战互联网金融的核心价值 过去，企业通过与IT公司、银行、物流公司三方合作来整合“三流”，如今出现了跨界于IT和银行之间的互联网金融企业，其本身就已做到“合一”，天然比银行更具有数据挖掘方面的优势。除资金流信息以外，互联网金融公司还留存了海量的结构和非结构化交易信息，包括历史交易记录、客户交互行为、海关进出明细等，可为精准营销和定制服务提供数据支撑，进一步增加客户黏性。 只有拿到更多的信息，做到精准定位和推送，才能设计出对客户更有吸引力的金融服务方案，这就是互联网金融和传统银行之间的核心战略冲突——谁都想将真正具有高附加值的、通过信息挖掘发现的增值业务拿在自己手中。在互联网金融公司的未来蓝图中，金融业将会划江而治：银行的市场定位是金融基础网络、业务骨干和金融后台，支付公司则是业务触角和支付前端。它们将这种合作描述为“小江小河最终汇入大海”，商业银行的角色将成为只是为互联网金融公司提供备付金和自有资金托管服务的工具。 这样的界线无疑切断了银行和客户之间的联系，因为谁掌握了支付终端，谁就掌握了客户的全部信息，以及基于数据挖掘而产生一系列手续费和佣金收入。如果客户不再使用xyk，银行就不再掌握用户支付通道和该通道所连接的全部用户信息，无论产品开发、市场营销、交叉销售都成为了无根之源。当银行彻底丢失丰富的前端信息，成为互联网企业的工具，其业务含金量就会大打折扣。以目前美国最大的互联网金融企业Paypal为例，该公司网上支付主要包括四个环节：终端、交换器、买卖处理器、清算和结算，只有最后一环连接到银行处理器，这一环节的清算结算业务免费提供给客户，前三个环节才是真正的数据业务，通过获得信息和交易细节形成收费性服务解决方案。免费的基础业务与收费的数据增值业务，这也是中国互联网金融的发展方向，如果银行继续放弃对用户支付终端和信息的争取，其信贷转型（偏向零售和小微企业）和经营转型（成为提供金融解决方案的服务型企业）将会遭遇来自行业外的强有力的冲击。 在巨大压力下，商业银行和物流行业纷纷往“三流合一”的方向探索，前者自建电商平台和物流公司，后者自建电商平台和金融服务公司。这不一定代表了通往未来的正确方向，毕竟行业分工精细化才是最终趋势，“大而全”的企业很难满足客户的全方位需求。但它体现出一种开放的态度，即在对“信息”这一宝贵资源的争夺中，必须超越行业的概念，与互联网公司、物流公司和电信运营商充分竞合，尽量将自身划入“信息掌握者”这一疆域，才能确保在未来有蛋糕可分。 移动支付，零售银行如何破局 就目前而言，互联网金融公司通过掌握“支付通道”而对银行产生威胁主要落在零售方面（个人和小微企业）。在B2B领域，由于交易单笔金额较大，交易双方对资金安全顾虑较多，客户更愿意选择安全信用度更好的传统商业银行。然而在零售业务方面，如何通过握住支付终端来黏住客户，却是商业银行亟需思考的问题。 互联网企业经常提到“ABC”这个概念，即Application(应用)－Bank(银行)－Customer(客户)，希望通过牢牢掌握“应用”（支付终端），确保自身“客户”不流失。身处这个链条中的“银行”需要考虑的则是，未来如果“应用”意味着唯一终端，“客户”要么选择多功能银行IC卡，要么选择手机虚拟钱包，究竟要如何在这场非此即彼的零和竞争中胜出，避免有朝一日客户跳开银行，“ABC”简化成为“AC”。 在上一轮线上支付终端的竞争中，商业银行无疑失去了先机，但这并不意味着彻底失去机会。事实上，目前第三方支付已进入战略转型期，趋势之一是O2O（Online to Offline从线上到线下），通过全业务线满足用户的整体支付需求；趋势之二是从自营电商到助力传统行业电商化，由满足需求向创造需求转型。在此过程中，商业银行和移动运营商同样也看到了机会。所谓O2O，主要是为了满足人们“3A”（Anytime, Anywhere, Anyway，任何时间、任何地方和任何方式）的消费需求，围绕移动支付解决方案展开。由于2013年将要出台移动支付国家标准，银行、第三方支付、移动运营商从去年起就蓄势待发开始布局。 2010年，美国移动支付公司Square方块刷卡器的出现引领了一场支付革命。丢弃了繁琐的现金交易和名目繁多的yhk，只需要一部智能手机或平板电脑就能完成付款，无现金、无卡片、无收据。其后，谷歌钱包和Paypal扫码技术出现，开始与移动刷卡器Square争夺市场份额。 可以说，即使在成熟的美国市场，移动支付市场也仍处于百家争鸣的战国时期。今天的中国移动支付市场，在成长性和竞争激烈程度上亦是如此。拉卡拉刷卡器采取类似Square便携刷卡器的发展模式，支付宝钱包类似于谷歌钱包，微信扫码类似于Paypal扫码，它们核心价值在于实现了全银行支付功能的聚合。在xyk刷线下POS机的时代，银联提供了这种聚合；在网上支付的时代，第三方支付提供了这种聚合；而在尘埃尚未落定的移动支付时代，究竟哪种产品更受欢迎，是“移动刷卡器”，“虚拟钱包”，还是即将换代的可实现NFC近场支付功能的“金融IC卡”；究竟哪种合作模式更容易胜出，是“第三方支付+银行”“银联+通讯”“银联+银行”“银行+手机制造商”，还是跨平台的广泛合作，所有人都不得而知。唯一可以肯定的是，简便易用是永恒的方向。现金的发展用了300年，yhk的发展用了50年，网络支付发展已经有10年，而移动支付成为主流，也许速度会更加惊人。 从互联网金融角度重新审视商业银行运营 立足客户体验提升，重新审视金融产品设计。互联网金融之所以异军突起，一个重要原因是它提供了更加简便和个性化的金融解决方案。介质单一化、功能多元化是未来的大方向，这就要求商业银行重新思索“用户界面”，是在柜面摆满琳琅满目的xyk、理财或者其他产品，还是给客户提供一个唯一的使用终端。这个终端（可以是卡，手机或者其他）的初始状态或许只加载了最基本的使用功能，如果需要其他附加功能模块，可以到“在线商店”自助添置，选择是单币种还是多币种卡，是货币基金xyk还是特约商户xyk，是可以在线购买贵金属还是扫描支付出租车费在理想状态下，它应该做到“一卡走天下”。自2013年起，新一代金融IC对磁条xyk的替代将会持续提速，给银行支付终端的更新换代提供了绝好契机。在掌控支付终端和提供增值信息服务的战争中，银行的“国界线”究竟怎么勘定，勘定在哪里，需要银行充分地参与竞争合作，积极与监管部门沟通，参与并力争主导用户习惯的培养和跨行业标准的制订，并将之体现在产品设计理念中。 立足客户结构层次演进，重新审视金融渠道建设。在线上支付时代，电子银行与物理网点两种渠道属于互为补充的并存关系。当电子支付从线上进入线下，可以随时随地满足任何环境下的金融服务需求，物理渠道因时因地制宜的个性化设计就显得格外重要。银行网点不应该也不能再“千人一面”，从最初选址到产品陈列，从前台风格到后台处理，未来银行物体渠道应当体现精准定位和区别化服务的概念，做到因时因地因人制宜。 力争客户服务效率改善，重新审视银行管理模式。互联网金融的快速发展给商业银行零售业务带来挑战的同时，也带来了开放合作的契机。“三流合一”的非金融企业通过精准定位零售客户的偏好，向其推送包括金融产品在内的各种消费品和服务，这种毛细血管的发达也许可以降低银行微零售的成本，或者间接带来银行日常涵盖不到的客户，从而使银行变得更加高效。未来，零售业务的标准化和批发化运作，可能离不开与包括第三方支付在内其他非金融机构的广泛合作。当客户越来越要求服务的个性化和集成化，银行或许需要重新考虑管理的“集中”和“分布”概念。在业务需求挖掘、客户评价反馈、产品回收机制方面，贴近客户的各地分支机构与手握海量数据的数据中心或许可以承担更多的职责。如何依托数据挖掘和信息平台，个性化满足每一名客户的个性化需求，是商业银行仍需细化思考的问题。 立足跨行业资本竞争，重新审视上市银行投资者关系管理。即使对于成熟的美国市场，O2O也是一个全新概念，可以说，物联网、云计算和移动支付几乎是在同一时间改变着地球两端金融版图的面貌。在这方面，中国的银行业并没有太多可以借鉴的对象。虽然目前，境内外银行业分析师还没有来得及将目光转移到这个问题上，但资本市场的资金流向其实已闻风而动。市场对互联网金融的未来无疑是看好的，阿里巴巴集团私有化引入PE投资20亿美元，名单包括了中投、国开金融、中信和淡马锡。京东商城再融资4亿美元，领投方为加拿大安大略教师退休基金。上述投资者都在资产组合中重仓配置了银行股，或者更偏好稳定而具有长期回报的公司。“资本总是稀缺的”，这种投资偏好的重叠和竞争方向的重叠同样令人警钟长鸣，提示商业银行在未来市值管理和资本规划中，需要更加关注资本市场资金流向及相关投资者行为的变化。 （作者单位：中国工商银行战略管理与投资者关系部）

内容简介：

“互联网+金融”让金融业经历了10时代的渠道金融和20时代的技术金融，现在到了30时代的创新金融。在互联网和信息技术革命的推动下，移动化、云计算、大数据等大趋势已经使30时代金融业的“基因”发生质变，其架构中的“底层物质”也发生了深刻变化。这种变化使传统金融业版图日益模糊，促使传统金融业务与互联网、大数据等新技术更加融合，通过优化资源配置和技术创新，产生出新的金融生态、金融服务模式和金融产品。反映在金融市场上，具体表现为金融要素市场化、金融主体多元化、金融产品快速迭代过程正在发生等，这些表现我们称为“新金融”。新金融是针对互联网金融的新变化而言，创新是新金融时代的明显特征，因此也可以将互联网金融称为新金融，或更准确地称之为“新金融30”。

新金融30的市场表现主要体现在三个方面。一是互联网技术，大数据、云计算与移动应用，包括各类智能终端不停地通过连通的方式连接各类客户、资产和资金。由于互联网技术的发展，催生了大量新的金融模式，并且形成了第三方支付、P2P网贷、大数据金融、众筹、信息化金融机构和互联网金融门户六大互联网金融模式。二是出现了大量的金融组织机构及金融业态，如私募基金、保理公司、融资租赁等，金融业态意义上的范畴可能更大。三是新金融产品层出不穷，诸如股权投资基金或私募股权投资（PE）、并购基金、风险投资（VC）基金、天使投资基金、新三版投资基金、阳光私募基金、各类交易所产品合约投资、融资租赁类、非公开化融资、P2P、P2B及保理类产品、类P2P、众筹等。

新金融核心是找到性价比高的市场，并且通过各种技术“圈”出自身管理能力范围内的市场。举例来说，在保险、银行等领域，我国传统企业还有很多没有解决的问题，新金融则能通过各种手段，在传统金融中切出没有被传统金融服务机构解决的市场，从而创造出新的“蓝海”。这不仅需要考虑差异化的问题，更重要的是要打造互联网金融生态圈。

构建新金融生态圈必须注重行业渗透和融合、创新服务及风控体系构建。为此，要看准社交化、移动化、专业化和场景化的发展方向，抓住资金端和资产端这两个互联网金融行业至关重要的端口，创新商业模式，延伸金融应用领域，并理解“合规、稳健、科技金融、普惠金融”这四个关键词。

本书全面阐述了新金融30的机遇、挑战及应对措施，书中既有政策解读，更有基于大量正反两方面实例的案例分析；既有权威的指导意见，也有业内人士的真知灼见，更有作者本人的实践经验分享。该书理论上高屋建瓴，实 *** 上指导性强，是互联网金融行业研究者、从业者、参与者的必备读物。

编辑推荐：

推荐1：新金融30的行业模式不断调整，将迎来规范发展，更为健康地前行。

推荐2：看准社交化、移动化、专业化和场景化的发展方向，抓住资金端和资产端这两个互联网金融行业至关重要的端口。

目录：

第一章 新金融的变革：从10时代到30时代

10时代：通过网络渠道销售金融产品 

20时代：通过网络平台定制金融产品 

30时代：通过互联网创新业务模式 

第二章新金融30时代的机遇、挑战及应对措施

三大机遇：优势明显、潜力巨大、效益突出 

三大挑战：安全风险、政策风险、经营风险 

应对措施：产品研发、模式创新、平台创新、行业再造、生态建设 

第三章 新金融30的新四化

一化：社交化 

二化：移动化 

三化：专业化 

四化：场景化 

第四章 不走寻常路：新金融30的三种新玩法

玩法一：多元资产端 

玩法二：黏住投资者 

玩法三：打造生态环境 

第五章 新金融30的十大业务形态

形态一：金融产品网络营销 

形态二：网络金融资产管理 

形态三：网络小额贷款 

形态四：网络消费金融 

形态五：在线社交投资 

形态六：金融产品搜索 

形态七：金融在线教育 

形态八：P2P金融 

形态九：互联网众筹 

形态十：供应链金融 

第六章 新金融30的四大应用场景

场景一：新金融30+房地产 

场景二：新金融30+汽车 

场景三：新金融30+电商 

场景四：新金融30+农业 

第七章 发展新金融30的四个关键词

关键词一：合规 

关键词二：稳健 

关键词三：科技金融 

关键词四：普惠金融 

第八章 新金融30的五大趋势

趋势一：监管趋严 

趋势二：行业集中度提升 

趋势三：行业内平台相互并购 

趋势四：迎来集体转型期 

趋势五：科技驱动未来 

参考资料 

精彩试读：

新金融30不仅仅是把线下金融业务搬到网上，而是一种全新的金融生态，是一种理念和生活方式的转变，互联网必将推动金融业的深刻变革，类似第三方支付、人人贷、阿里金融的新金融30产品和服务也将层出不穷。因此，新金融30时代面临着千载难逢的发展机遇，但也面临一定的挑战，需要我们积极应对。

三大机遇：优势明显、潜力巨大、效益突出

新金融30时代将技术应用到金融领域，通过工具的变革推动金融体系的创新，从而改变了传统的金融信息采集来源、风险定价模型、投资决策过程和信用中介的角色。在这场新的蝶变中，新金融30时代呈现出优势明显、潜力巨大、效益突出三大机遇。

●机遇一：新金融30具有巨大优势

新金融30，由于网络平台的开放性，大数据有利于客户行为研究的深化，对于进一步开展金融服务创新具有积极的推动作用，这是传统类似服务难以做到的。新金融30能够填补传统金融服务的“盲区”，其优势主要体现在以下三个方面：

一是新金融30有助于服务创新。传统银行可以利用互联网技术建立新的应用场景，将金融服务延伸至各个领域。

在广发银行看来，数字化应用早已不是简单地把银行业务线上化或是20时代的移动互联，数字化30时代更注重双向交互能力。为此，广发银行基于新应用场景，研究如何将金融服务延伸至可穿戴智能设备等新载体，以及在智能投顾、财务管家、物联网及VR应用等领域的服务创新。该银行将网络金融业务视为公司发展的重要抓手，充分发挥“鲶鱼效应”，激活了该行各业务板块的数字化革新。截至2016年6月30日，广发银行网络金融创新业务主动获客规模近270万。

近年来，广发银行积极与各类市场主体开展数字化跨界合作，与人寿、银联、BAT、移动运营商等海量客户企业，以及大量中小微企业建立了伙伴型的合作关系。积极参与行业联盟，通过接口互联、数据合作和平台共享等模式，致力于系统互联、账户互认、资金互通，持续建立良好的新金融30生态环境和产业链。同时，广发银行积极推动O2O场景融合，如2016年推出的“智慧医院”方案，通过“线上平台+自助终端”整体解决方案，实现了医院高效运营，便利患者就诊。

传统银行业应对新金融30，需要以客户为中心，做到了解客户、为客户提供整合的服务渠道、提供有针对性的营销服务和创新金融服务；而银行对信息科技则更应该放宽各种限制，通过制度改革来激励创新，发挥科技引领作用。

二是新金融30具有数据信息积累和挖掘优势。新金融30在运作模式上更强调互联网技术与金融核心业务的深度整合，凸显其强大的数据信息积累和挖掘优势。通过将电子商务行为数据转化为信用数据，并以此作为依据控制信贷风险，使能够获得信贷资源的人群得以向下延伸。

2017年7月31日，财富中文网发布了《财富》中国500强排行榜，搜狐集团旗下的新金融30平台搜易贷榜上有名。搜易贷自2014年9月上线之初即确立了“垂直、O2O、平台化”三大战略，深耕行业细分市场，现已完成房产和汽车两大垂直行业的全产业链布局，2016年上半年推出互联网消费金融产品小狐分期，在电商、游戏、教育、旅游等领域拓展。

截至2016年5月31日，平台累计交易额突破119亿元，注册用户超过146万人，单月成交额超126亿元，作为一线互联网金融平台，搜易贷发展速度稳居行业前列。此外，搜易贷一直秉承科技金融的发展理念，大力推进大数据技术、移动互联网技术、智能技术等在借贷、投资过程中的应用，目前在借贷流程方面、风险审核方面、智能分散投资方面等应用效果显著。

搜易贷上榜《财富》中国500强，与其利用新金融30进行数据信息积累和挖掘有很大关系。搜易贷自2016年3月首批加入中国互联网金融协会后，就接入了央行支付清算协会主导建立的互联网金融风险信息共享系统，共享平台相关借款人数据情况，为国家征信数据做出贡献。同时，围绕监管思路建立了全面、透明的信息披露体系，与相关机构合作，直接切入消费场景，提供全线上系统对接、大数据风控、用户先消费后付款等服务。更为重要的是，搜易贷打造了智能风控系统。搜易贷参照国际金融行业巴塞尔协议构建全面的风险管理框架，结合垂直行业本身的特性和大数据技术制定智能化风控模型，并已逐步应用到薪易贷、小狐分期等产品，不仅帮助传统征信体系内信用数据缺失的用户获得借款；而且申请更便捷，审批效率得到较快提升。

事实上，作为搜狐旗下企业，来自IT行业的搜易贷天然就有大数据、云计算优势。搜易贷一上线，就打出了“最放心”平台的旗号；立体化风控体系的保障，也是搜易贷能迅速进入行业第一梯队、交易额最快破百亿的关键原因之一。搜易贷利用现有的数据资源，通过精准的历史数据，精确预测包括违约率、早偿率等固有风险指标，优化整个产品的风险敞口。

搜易贷建立的立体化风控体系包括多个维度，如甄选优质项目、加入新金融30风险共享系统、签约民生银行资金存管、企业征信牌照等方面。其中，尤其是与民生银行的合作，更是P2P行业发展的里程碑事件。例如在甄选优质项目方面，搜易贷有“七重风险控制保障”，如投资人所有资金都是专款专户，物理隔离，严格选择合作伙伴，采用小额分散的模式及国际水准的风险决策引擎，应用已有互联网和大数据，能够更加信息化地完成风控。

三是新金融30具有巨大的成本优势。利用自身海量的客户资源及信息挖掘优势，通过互联网及时记录并查看交易记录，分析财产状况、消费习惯等，从而解决借款人的信用评级、交易费用、风险评估等问题。这些优势是传统金融机构无法低成本做到的，对于解决当下小微企业融资难的困境颇有益处。小微企业融资的主要障碍就是信息不对称、交易成本高，新金融30的优势恰恰就在这两个方面。

在监管部门的监管引领下，南阳市各银行业机构加大了对小微企业的信贷支持，有效支持了小微企业发展。截至2016年10月末，全市银行业小微企业贷款余额68656亿元，同比增长1847%，与年初相比增幅1467%，高于全市各项贷款59个百分点；小微企业申贷获得率9615%，较上年同期上升262个百分点；小微企业贷款户数1028万户，较上年同期增加061万户，顺利实现了银监会提出的小微企业贷款增长“三个不低于”目标。

随着新金融30的快速发展，小微企业能够借助新金融30获得透明度更高、参与度更高、中间成本更低、协作性更好的融资方式。

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