物联网的发展前景

物联网的发展前景,第1张

物联网的发展前景很不错,具体如下:
1更安全的保护措施。在新技术出现之初,它的技术力量几乎都集中在创新上,导致监管水平低下,这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降,企业在物联网设备上的应用也越来越普遍,这种创新和应用一旦普及,各种新技术的风险也突显出来。
2更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛,从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用,到私人智能家居、个人、智能汽车等应用,无论是降低成本,还是提高中国居民的生活质量,都将是中国居民生活质量的巨大提升。

近日,移动支付网获悉北京银行已经设立金融 科技 子公司——北银金融 科技 有限责任公司。据了解北银金融 科技 有限责任公司为北银置业有限公司100%控股子公司,而北银置业有限公司又是北京银行100%控股子公司。

据移动支付网了解,北银金融 科技 定位于大数据、人工智能、云计算、区块链、物联网等新技术创新与金融 科技 应用的 科技 企业,通过对技术、场景、生态的完美融合,输出 科技 创新产品和技术服务。将为北京银行、中小银行、民营企业、互联网用户提供数字化、智能化的金融 科技 综合服务,鼓励创新,大胆尝试,合作共赢,不断 探索 产品创新、服务创新和行业创新模式。

不过北银金融 科技 并不是近期成立,早在2013年8月8日就已经成立,此前名为北京京辉投资管理有限责任公司,在2018年8月24日变更为北银金融 科技 。

北京银行金融 科技 之路,从与 科技 公司合作到成立 科技 子公司

尺有所短,寸有所长,虽然银行在 科技 技术方面弱于互联网公司,但是在客户资源方面要胜于互联网公司,且比互联网公司更懂金融业务与监管规则。因此银行要想借助金融 科技 实现互联化的进程及转型升级,先与技术相对成熟且实践许久的互联网公司展开合作,无疑会是最好的选择。

据了解在北银金融 科技 成立前,北京银行就与各互联网 科技 公司纷纷展开合作。

在2015年4月29日,北京银行与腾讯签署合作协议,双方围绕京医通项目、第三方支付、零售金融等领域开展合作。

2017年年初,北京银行采用旷视的智能金融行业解决方案,且在部分支行上线了人脸识别技术,同时,在北京银行的直销银行和xyk线上业务中,旷视也为其提供了OCR和人脸识别技术支持。

2017年11月22日,北京银行与京东金融签订合作协议,双方在支付互通、产品共建、营销推广等方面展开合作,并共同打造丰富的数据模型,北京银行成为第一家与京东金融风控联合建模的金融机构。

北京银行不仅跟 科技 公司合作,自身也在 探索 金融 科技 ,并想实现技术的输出。在2018年6月20日,北京银行成立 科技 金融创新中心,因此此次北京银行成立金融 科技 子公司也是顺水行舟,意料之中的事。

各银行成立金融 科技 公司缘由,外部压力及自身因素

近年来,阿里、京东、百度等互联网巨头纷纷撕掉金融标签,对外宣称定位 科技 公司,为金融机构服务,面对未来一轮金融 科技 的竞争,银行也正在扭转被动的局面,开始主动出击,积极转型,纷纷设立金融 科技 公司,对外输出技术,商业银行正掀起一股成立金融 科技 公司的热潮,截至目前已有建设银行、光大银行、民生银行、北京银行等银行设立金融 科技 公司。

银行为何纷纷成立金融 科技 子公司,意欲何为?移动支付网认为这或许有两方面的因素:

1、外部压力

随着互联网公司以支付、财富管理为开端介入金融服务业后,商业银行的业务在一定程度上受到了冲击以及在传统扩张模式受限、金融脱媒加剧等因素的影响下,商业银行迫切需要一种灵活的策应方式来应对,向金融 科技 转型无疑是最好的选择,因为成立金融 科技 子公司除了能够帮助银行实现金融 科技 的转型,也能完成新公司的自我造血功能,对外输出技术服务,实现盈利。

2、自身因素

在银行为成立 科技 子公司之前,每个银行其实都有自身的技术部门或者研发中心,负责银行的信息化建设及管理。例如建设银行子公司建信金融 科技 有限责任公司在创立初期,建设银行就将原总行直属七个开发中心与一个研发中心近3000名员工划转至其公司。

由此可见,连负责银行技术方面的人数及部门都如此多,那么银行机构的庞大及复杂度可想而知,因此部门与部门之间协调沟通肯定会存有一定的问题及难度。如果单独将这个技术部门独立出来成一个公司进行运营,这样更方便管理。

据国家金融与发展实验室副主任曾刚表示,金融 科技 业务有别于银行传统业务,独立化运行便于吸纳更专业的人才,并迅速拥有专业化管理优势、研发优势、激励机制等;另一方面,这类子公司独立运行前作为商业银行系统中的一个部门,其他小型金融机构在接受技术输出时容易出现不信任问题。独立之后,有了“防火墙”和保密机制,小型金融机构则更容易接受。

另外最重要的一点就是成立一个公司单独运营能够将试错成本剥离出去。因为 科技 创新意味着要不断的进行试错,且试错成本并不低,成立一个比银行规模相对较小的 科技 子公司,一旦出现问题,也能快速的进行调整。

综述

总之,银行向金融 科技 转型之路大多都是由内到外,先是利用 科技 技术服务好银行内部,再实现技术的输出,服务于外部。随着科学技术的发展,银行的业务也在进行着演化,人们办理业务时也将会更加便捷,并最终实现无感化办理业务的目标,届时银行将变得更像是 科技 公司,而不是普通意义上的银行。根据安永发布的《中国上市银行2017年回顾及未来展望》报告上显示: 科技 引领、 科技 驱动已成为银行业发展共识。由此可以预见的是未来将会有更多的银行向金融 科技 方向进行转型升级,届时也将会有更多的银行设立金融 科技 公司。

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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。

中央领导同志多次提出,要着力突破传感网、物联网的关键技术。什么是物联网?物联网具有哪些基本特征?物联网产业发展对转变经济发展方式具有什么样的意义?当前物联网产业发展在世界范围内展现出哪些新趋势?
进入21世纪以来,一些发达国家为了推动信息社会发展,提出建设“无所不在的网络社会”,并将其作为国家或地区信息化发展的重要组成部分,纷纷出台相关的战略和政策。2010年,我国发布的《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》,也把新一代信息技术作为战略性新兴产业的重点领域,提出加快建设宽带、泛在、融合、安全的信息网络基础设施,推动新一代移动通信、下一代互联网核心设备和智能终端的研发与产业化,加快推进“三网融合”、促进物联网和云计算的研究和应用示范。
一、物联网是传感网、互联网、自动化技术和计算技术的集成及其广泛与深度应用。
物联网是互联网的延伸与拓展,是新理念引导下新一代信息技术的应用集成创新。物联网以互联网为基础设施,是传感网、互联网、自动化技术和计算技术的集成,及其广泛和深度应用。其功能是,各类实物信息被不同的传感器感知、采集、形成数字信号,通过各类网络快速传输到信息处理层,加工处理的信息形成信号或知识,一方面为管理服务提供信息依据,另一方面可以通过传输层反馈至传感设备,实现对实物的 *** 作。物联网既是网络技术的发展,又是自动控制技术在巨型复杂系统中的应用。物联网的应用是工业化与信息化的深度融合。过去,信息技术与制造业“两层皮”,信息基础设施与实物基础设施“两层皮”,信息基础设施建设、通信、互联网、数字内容等领域独立发展。物联网集合了许多现代信息技术,实现信息基础设施与实物基础设施相结合,把信息化融入产业发展、人民生活和社会管理的各个方面,推动信息技术、互联网技术、自动化技术在更多领域深度应用,促进更多行业、更大范围的信息化与工业化的融合。如智能交通是在车辆大幅度增加后,传统的交通管理模式不能满足交通安全需要的情况下发展起来的;城市智能化管理是在城市功能不断丰富和互联网普及的情况下,为了提高管理效率而发展起来的。物联网产业是传统产业与新兴产业的有机结合。物联网技术的应用与推广,将改造提升一批传统产业,带动一批新兴产业发展,扩大一批传统产业的市场规模。目前,物联网大都在传统产业应用,如交通、物流、电网、石油天然气、食品等行业,极大提升了这些传统产业的效率,改进了发展方式。同时,物联网的应用带动了相关制造业和服务业的发展,包括芯片、传感器、集成模块及设备、中间件制造业,以及应用系统设计与集成、软件开发、试验检测、工程实施、云计算等高技术服务业的发展,扩大了其市场规模。
二、物联网功能多、应用面宽,产业链中服务业比例高,产业发展潜力巨大。
从物联网本身的特点和规律看,物联网产业发展潜力巨大,大有作为。一方面,物联网功能多、应用面宽,以市场需求为发展动力。物联网技术的应用是运营、管理和商业模式创新引导的集成创新。发展物联网的动力是满足市场需求,节约能源、降低成本、改善管理、提高效率和便捷生活。物联网不仅应用于诸多影响国计民生的重要行业,而且在日常生活等领域拥有巨大潜在市场。一是以政府公共服务为主的公共管理和服务市场。如电子政务、城市管理、医疗、教育等领域。二是企业为主的行业应用市场。如电信、电力、物流、石油天然气等行业。三是以个人和家庭为主的消费市场。如购物、家用电器、休闲娱乐等消费领域。随着技术的不断发展,物联网服务的领域正在扩展。另一方面,物联网产业链长,是制造业与服务业的有机融合,对加快发展现代服务业具有重要意义。纵向看,物联网的产业链可以分为上、中、下游。上游是网络设施、终端设备、传感器、芯片、集成模块、中间件制造等相关制造业;中游是互联网及其运营服务;下游是物联网的用户和服务商,包括应用系统设计和集成、软件开发、试验检测、工程实施、云计算和系统运维等高技术服务业。物联网涉及众多应用领域,是一个跨多学科多部门的细分市场。每个物联网应用领域又构成各自的产业链。物联网产业链中服务业比例较高。物联网产业的中、下游大都是信息技术服务业。发展物联网不仅将带动相关制造业发展,而且将极大促进高技术服务业的发展,形成服务业新业态。同时,由于物联网是根据应用系统特点设计的网络,解决的问题不同,应用方案也就不同。因此,发展物联网不能简单地引进技术,不能照搬照抄国外经验,必须有本国的技术支撑。物联网应用具有本地化优势和主动权,主要体现在应用设计自主权和采购主导权方面。
三、物联网应用一般在社会效益较大的领域优先布局,逐步向生活消费领域拓展。
目前,全球物联网产业部分领域处于重大技术突破的孕育期和产业发展初期,物联网技术的研发和应用主要集中在美、欧、日、韩和我国。从世界范围看,物联网技术发展和应用主要呈现以下趋势:
第一,需求导向,整体规划,目标明确。近些年来,欧美日韩等纷纷出台发展物联网的战略计划。一是在社会效益较大的领域优先布局,逐步向生活消费领域拓展。目前,各国政府主要在医疗、电子政务、电网、教育、交通、城市管理等领域推行物联网计划。如,近年来,美国政府以刺激经济为目标,重点支持宽带网、智能电网、卫生医疗信息技术应用等。欧盟从发展绿色经济的角度出发,优先发展智能汽车和智能建筑,2009年发布的《欧盟物联网战略研究路线图》又提出了航空航天、汽车、医药、能源等18个物联网主要应用领域。日本从营造“使国民安心和有活力的社会环境”出发,以交通、医疗、教育、环境监测、政府治理等公共领域的信息服务为重点。韩国则从寻求增长动力和发展优势产业出发,在食品和药品管理、交通和物流管理、环境监测、安全监测、工业自动化等方面进行应用示范;国际金融危机发生后,又提出发展智能通信、家庭应用和娱乐等,推动物联网在消费领域应用。二是根据实际需要确定物联网应用重点,有针对性地解决行业问题。三是市场需求驱动,企业自发创新发展。大部分物联网技术的应用是水到渠成,当信息技术发展到一定程度,就出现了应用物联网技术的市场需要。如物流行业最初应用物联网技术是出于对食品安全监控的需要;发展云计算是一些掌控信息资源的企业,为了利用剩余的计算资源,通过商业模式创新与技术创新发展起来的。
第二,坚持成本效益原则,提高社会整体效益。有些大规模应用的物联网投资巨大,只有当其整体效益超过提供者和用户负担的成本时,投资才有意义。与此同时,还要发挥各种合作机制的作用,多层次、多渠道、多方式推进国际科技合作与交流。鼓励境外企业和科研机构在我国设立研发机构;鼓励我国企业和研发机构积极开展全球物联网产业研究,在境外开展联合研发和设立研发机构,大力支持我国物联网企业参与全球市场竞争,持续拓展技术与市场合作领域。
第三,应用导向,技术和标准先行。目前,全球物联网产业的核心技术尚不成熟,标准体系正在构建中。研制与物联网有关的标准不仅有利于规范市场、指导产业发展,而且对各国掌握物联网产业发展的主导权具有重要意义。因此,发达国家在发展物联网的过程中,一方面根据应用需求进行技术研发,掌握关键核心技术;另一方面要在制订标准上狠下功夫。
(作者系国务院发展研究中心技术经济部部长)

4G技术孕育了举世瞩目的消费互联网经济,电商、社交、文娱为代表的消费互联网迅速崛起。而具有高速率、广连接、高可靠、低延时特点的5G的全面运用,推动面向大众的消费互联网时代转向万物互联的产业互联网时代 。在大数据、云计算、物联网、人工智能等技术赋能之下,金融科技发展带来前所未有的历史机遇。未来,符合科学、契合规律的金融科技应当具备哪些特征,应当走什么样的发展路径,值得探讨。

(一)金融科技发展的重要基础是产业互联网

金融为实体经济服务。有什么样形态的产业链,就会有什么类型的供应链金融,相伴随的也会有相应的金融科技发展生态。传统产业规模巨大,数字化转型带来的价值空间也非常巨大。全国目前有60余个万亿级的产业集群,根据测算,仅在航空、电力、医疗保健、铁路、油气这五个领域如果引入数字化支持,假设只提高1%的效率,那么在未来15年中预计可节约近3000亿元;如果数字化转型能拓展10%的产业价值空间,每年就可以多创造2000亿元以上的价值。 所以,如果说中国的消费互联网市场只能够容纳几家万亿元级的企业,那么在产业互联网领域有可能容纳几十家、上百家同等规模的创新企业。

在消费互联网领域,国内C端流量增量即将耗尽,行业主动求变。 当前我国移动互联网月活用户增速持续下降,互联网增量红利消退,市场出现互联网下半场的声音。一方面,行业向上游拓展或国际化需求迫切。另一方面,头部互联网企业寻求新增长点的需求迫切,因此提出产业互联网概念,这也是产业互联网金融的产生背景。

中美互联网行业对比,国内尚未出现产业互联网巨头。 中美对比,美国产业互联网公司占据美股科技TOP20的半壁江山,相比之下,中国GDP约为美国的70%,但美国产业互联网科技股市值为中国的30倍,国内尚无领先的产业互联网巨头企业。

产业互联网是通过产业内各个参与者的互联互通,改变了产业内数据采集和流通的方式,并运用区块链等技术保障产业内数据、交易的可信性,进而改变产业价值链,提升每个参与者的价值。产业互联网充分体现了数据要素在产业内的价值创造能力,通过挖掘数据要素的价值提升产业价值。具体上,可以认为产业互联网综合运用互联网、AI、物联网、大数据、区块链、云计算等新一代技术手段,深入到企业生产、研发、销售等内外各个环节,力图将每家企业都变成信息驱动型企业,并进行互联,从而提高产业的整体效率。

 

与消费互联网相比,产业互联网有明显的区别:比如,产业互联网是产业链集群中多方协作共赢,消费互联网是赢者通吃;产业互联网的价值链更复杂、链条更长,消费互联网集中度较高;产业互联网的盈利模式是为产业创造价值、提高效率、节省开支,消费互联网盈利通常先烧钱补贴再通过规模经济或增值业务赚钱,等等。构建产业互联网是产业价值链重塑的过程,产业链上的每一个环节都需要做数字化升级,产业生态不再只是传统意义上把原材料变成产品,还要加工“数据”要素、把数据变成产品的一部分,并进而通过数据产品和服务拓展产业链的价值空间。在发展产业互联网的过程中,传统产业要进行大胆的变革,敢于抛弃落后的商业模式,对组织架构、组织能力进行升级迭代,提高组织内部协同效率,更好更快地为数字化转型服务。产业互联网的这些特点,正是金融科技下一步发展的重要基础,也是传统金融数字化转型的基本方向。可以这么说,消费互联网金融只是科技金融发展的初级阶段,基于产业互联网金融才是科技金融的高级阶段主战场。

(二)金融科技发展的主体是产业互联网金融

什么是产业互联网金融。产业互联网金融目前没有行业标准定义,我认为产业互联网金融具体指的是机构基于产业互联网发展,通过金融科技向中小微企业提供融资服务的统称,当前主要为基于产业互联网服务的供应链金融、互联网金融产品(如微业贷)、助贷超市等形式,随着行业的发展,未来可能会有新的形式。

产业互联网金融与消费金融的联系与区别主要为:产业互联网金融是消费金融向上游产业端渗透,产业互联网金融以企业为用户,以生产活动经营为场景提供贷款服务,消费金融以个人为用户,以日常生活消费为应用场景提供贷款服务。

产业互联网金融的现实意义在于有望解决小微企业融资难题。 小微企业贡献了全国80%的就业,70%的专利发明,60%以上的GDP和50%以上的税收,在经济发展中意义重大。截至2018年中国小微企业有9318万家,占比88%。小微贷款余额335万亿元,占企业贷款376%,金融资源分配不够合理,产业互联网金融的现实意义在于有望改变这种状况。

供给上,我国传统银行业不能完全解决小微企业融资需求。 截至2018年底,我国共有134家城商行及1427家农商行,提供了1322万亿的小微企业贷款,且贷款规模发展迅速,高于国有商业银行与股份制银行的1167万亿,是小微企业贷款的主力。但与此同时,行业不良率也在持续走高,农商行行业不良率最高触及429%,高企的不良率迫使银行收缩信用,放缓小微企业贷款发放,农商行及城商行不能完全解决小微企业的融资需求。

需求上,2018年起实体经济企业金融需求分层,呼唤新金融供给解决痛点。 2019年12月,我国工业企业应收票据及应收帐款达174万亿,同比增长45%,实体经济融资需求旺盛,同时由于信用分层,小微企业融资难、融资贵问题日益严重。小微企业属于金融业长尾客户,由于存在抵押品不足、信用资质差、信息不对称、生命周期短等问题,银行通过传统手段进行风控成本很高,造成了小微企业金融服务供需的不匹配,这是产业互联网金融产生的基础。

各类因素叠加金融科技技术储备迭代,产业互联网金融产生。 2016年前后,随着区块链、人工智能、大数据等技术被应用到金融行业,金融科技迅速发展,当前市场上传统商业银行、互联网银行、供应链金融平台、产业互联网服务商等机构试水C端风控技术在B端的有效性,诸多因素叠加导致了产业互联网金融产生,并且在快速发展,不断丰富。

产业互联网金融依托产业互联网,价值来源于金融赋能产业能力提升。 产业互联网金融依托产业互联网服务,基于B端经营融资需求,行业价值来源于金融赋能产业能力提升,这一点与C端消费金融满足个人超前消费需求的价值逻辑不同。产业互联网金融相比传统金融供给体系的优势在于将企业服务数据与金融服务紧密的结合起来,以信息流转带动信用流转,从而解决传统金融供给无法解决的问题。

产业互联网金融有五类基本构成要素。 产业互联网金融的基本构成要素分别为产业链、中小微企业、产业互联网应用、金融科技及金融服务机构。我认为未来产业互联网金融行业的重要节点在产业互联网应用与金融科技两个部分,这一点类似C端的消费金融。

 

产业互联网金融服务商相比传统金融机构有四方面优势。 中小微企业天然具有生命周期短、业务规模小、抵押资产少、信息不对称等问题,过去我国采用城商行及农商行服务当地的做法,效率并不够高,不能完全满足中小微企业融资需求。产业互联网金融相比传统金融机构服务可以有效解决获客成本、信息孤岛、智能风控、审批效率等问题。

 

产业互联网金融的服务目标将专注于中小微企业金融市场。 一是产业互联网金融可以有效解决因信息不对称导致的信用不足;二是大型企业信息化过程中,一般采用本地化策略,产业互联网提供商提供定制化服务,产业大数据不好采集;三是中小微企业预算有限,偏好低价甚至是免费软件,一般愿意接受标准化服务,服务商可以获取大数据;四是大型企业信用好,融资手段多且成本低,已经被银行服务覆盖,中小微企业则因为风控原因,仍为蓝海市场。

金融科技能力是产业互联网金融行业亟待验证解决的问题。 由于B端企业法人和C端自然人的巨大差异,同时中小微企业固有的生命周期短、抵押品不足、信息不对称等问题,目前行业最成熟的解决方案是用核心企业弥补中小微企业信用的供应链金融;脱离核心企业信用,仅以金融科技为基础的大数据风控,目前行业正在进行可行性验证,部分龙头企业已取得了初步的发展(如微业贷),未来完全依靠金融科技的产业互联网金融模式,还有待时间验证。

区块链是解决资金方信任中小微企业底层信用的新桥梁。 过去,中小微企业与传统金融机构信息不对称是行业的主要问题。区块链的产生,可以为中小微企业底层信用与金融机构添加一座新桥梁(如解决票据流转、仓单重复质押等问题),有效解决资金供需双方的矛盾,目前在政府的引导下,各类基于区块链的跨境金融平台、贸易融资平台发展迅速。

SaaS、PaaS/IaaS是辅助解决最后一公里的有效手段。 产业互联网金融在风控问题验证得到有效解决后,获客问题会逐渐出现,由于B端客户使用产业互联网应用具有排他性,所以行业前期的优质客户积累很重要。产业互联网金融将产业互联网服务融合到产业链中,在助力小微企业发展的同时获得产业大数据,能有效解决信息的最后一公里问题,从而精准找到中小微企业中“合格的借款人”。

以供应链金融为基础升级的产业互联网金融基础最好。 金融的底层逻辑是信用,传统供应链金融本质是通过核心企业信用弥补产业链上下游中小微企业信用,但现实情况中四流合一很困难(资金流、信息流、物流、商流),制约行业发展。

由于供应链金融行业存在时间较早,行业服务模式和金融产品已经较为成熟,已有不少核心企业、商业银行、供应链金融平台在探索金融科技,因此发展基础最好。

 

上图以供应链金融为例。近三十年供应链金融发展经历了 三个阶段:

供应链金融 10 是主办银行模式, 银行和企业是点对点的连接关系,只是主办银行将供应链上下游作为整个链条来开展业务,并没有真正参与到供应链运营中;

供应链金融 20 是核心企业主导模式, 这种模式下,核心企业可以对供应链中的应收账款、应付账款、仓单等信息进行有效掌控,银行再依据这些信息对供应链各类主体服务,因此可以大大提高金融服务的效率和效益;

供应链金融 30 是数字金融模式, 利用大数据、物联网、人工智能、区块链等技术在整个供应链中获取每个产业链上企业的动态、每时每刻的数字信用。此时,供应链生态圈将相互打通,交易完全透明可信,资金流动清晰可见,在这个阶段的供应链金融将是智能化的、数字化的、效率极高的,大大提高了融资便利性与风控水平。供应链金融 30 才是这一领域金融科技的新生态。

供应链金融 40 是以产业互联网生态为基础的产业互联网金融 ,是今后最具备想象空间的发展趋势。以产业互联网服务生态为基础的产业互联网金融最诱人之处在于未来有机会在全国范围内将企业法人、特别是中小微企业像自然人一样建立画像,提供金融服务,最终形成了供应链金融的 40 版本。

供应链金融升级产业互联网金融的标志在于风控方式的转变。 供应链金融在风控中一般关注三个点,分别是贸易的真实性、资金的自偿性及交易的可控性。根据机构调研,当前我国供应链金融的风控方式仍以传统风控手段为主,区块链、物联网、大数据等信息化风控技术应用仍然较少,我认为行业转型升级的标志在于风控手段的转型。

 

第一、金融科技有助于推动金融机构的转型升级。数字化转型已经成为所有金融机构共同关注、共同推动的行业趋势。拓展金融服务的边界,提高金融供给的效率,拓宽金融机构的发展空间,已成为金融机构的重要战略选择。金融科技简化供需双方的交易环节,降低资金融通边际成本,开辟融达客户的全新途径,推动金融机构实现服务模式创新、业务流程再造、运营管理变革,不断增强核心竞争力,为金融业转型升级持续赋能。例如各大银行都在加大企业手机银行建设用于服务企业,对于中小企业、初创企业来说,线上服务能更加便捷的满足企业需求。
第二、金融科技有助于推动普惠金融发展。大数据分析等新技术应用是解决中小企业融资难、融资贵问题的一把金钥匙。通过线上服务、生物识别等便利化服务,同时通过引进海关数据、工商数据、税务数据等第三方数据建立模型,提升风控能力,使业务能覆盖到更多的中小企业,促进普惠金融加快发展。应用线上模式促进中小企业、中小客户以及初创企业融资,是突破物理网点局限、推动普惠金融发展的新途径。

金融科技的关键是金融和科技的相互融合,技术突破是金融科技发展的原动力。所以结合信息技术对金融的推动,可以将金融科技的发展分为以下三个阶段。
第一阶段:传统金融触网
2005-2010年是互联网时代,互联网加快世界互通互联,使得互联网商业迅速发展起来,对金融业也产生了些许改变。
具体表现为金融触网,简单的传统金融业务线上化,通过IT技术应用实现办公和业务的电子化自动化,从而提高业务效率。典型代表为网上银行,将线下柜台业务转移至PC端。此时,IT作为后台部门存在,为部分金融业务提供技术支持,或者科技企业扮演技术服务或解决方案提供商角色。
第二阶段:互联新金融兴起
2011-2015年是移动互联网时代,智能手机的普及使得人们随时随地沟通成为可能,极大提高了网络利用的效率。
这一阶段具体表现为传统金融类机构搭建在线业务平台,对传统金融渠道的变革,实现信息共享和业务融合。同时互联网公司的金融化应运而生,使得移动支付成为可能。此时,互联网在金融业的渗透率逐步提升,但并不改变传统金融的本质属性。
第三阶段:金融和科技强强联合
2016年至今人工智能时代,云计算、大数据、区块链、人工智能等关键技术日益成熟,成为金融创新的重要推动力。
在这个阶段,金融业通过新的科技改变传统的金融信息采集来源、风险定价模型、交易决策的过程、信用中介的角色,大幅提升传统金融的效率,解决传统金融的痛点,如数字货币、大数据征信、智能投顾、供应链金融。至此,金融和科技强强联合,对传统金融产生变革。

“金融 科技 和产业不能是‘两张皮’”“金融业本质不能变”“强监管并不是说金融 科技 行业发展到头了”“金融和 科技 的深度赋能是我们通向美好世界的一个必由之路”……12月17日,在2020南都金融高峰论坛上,来自学界、金融业界、创投业界的嘉宾,围绕“重塑与嬗变—— 科技 驱动 金融业赋能双循环”主题进行了一场头脑风暴,金句频出,他们分别从产、学、研角度阐释了金融 科技 等现代技术对金融业的赋能作用,从中或可管窥未来金融业发展的美好愿景。南都金融高峰论坛,是南方都市报自2012年举办至今的金融年度高端论坛,是华南地区持续时间最长、规模最大、规格最高的金融峰会,今年已是第九届。今年的论坛,南开金融(广东)首席经济学家论坛及广州金融服务促进会提供了合作支持。

“重塑与嬗变—— 科技 驱动 金融业赋能双循环”主题圆桌研讨

疫情激发金融行业加速拥抱金融 科技 ,双循环格局下还有哪些新思路、新机遇?中山大学岭南学院院长陆军教授认为,当前形势下,金融 科技 发展的机遇在于更多、更深地和传统金融机构合作,孕育出新业务形态。他表示,“一带一路”、RECP协定都将是金融 科技 赋能实体经济、推动经济“双循环”发展格局的重大机遇。

现场嘉宾主要以保险业为例,探讨了金融 科技 对业务的“加速”作用。“大数据时代精算师还能干什么?过去精算师主要精力是做假设,本事体现在把假设做得准一点,模型一个一个套就可以了。现在有了大数据,依然需要精算师做假设,但这些假设的依据更充分了。”中山大学岭南学院、政治与公共事务管理学院双聘教授申曙光从技术对精算师业务的改造出发这样阐释道。

“以医疗 健康 为例,医保数据覆盖了过去多年广东全省居民的就医情况,已知所有男性治疗心脏病的数据,已知做手术、用药、费用等数据,通过一定模型就能比对出结果。这说明精算的基础已经发生了重大变化,它一定会影响定价,一定会使定价合理化、精准化、个性化发展,对渠道费率将有直接的影响。这也是在重大疫情面前,保险公司依然能有所增长的抓手——移动互联网、大数据、人工智能改造了销售渠道。”申曙光总结道。

从保险业实战角度出发,明亚保险经纪广东分公司总经理李苑兰分享了疫情期间加速数字化转型的经验,验证了前述申曙光教授的观点。她介绍称,疫情促使业务方式敏捷转型,从营销团队管理、产品研发到销售保险业务全流程都在往线上转。“只有这样,整个行业还能够维持一定的增长;也因为这样,整个保险行业在民生保障这一块我认为今年做得非常好。”她这样表示,“今年也因此涌现出了很多企业,实实在在地提供给客户更精准的服务,提供给不同层级的客户更广泛的服务。”

金融 科技 如何推动金融业深度嬗变?知名 财经 学者、创投专家/如是资本董事总经理张奥平提出,按行业发展周期来看,金融行业的数字化转型目前来看仍是处于初级阶段,伴随 科技 的改变,行业的功能和属性是否会变?在场多位嘉宾均认为,金融业仍将恪守本质不会改变。

南开大学金融学院副院长/南开大学金融 科技 研究中心主任刘澜飙指出,数字化和 科技 可能会改变具体的金融业务和实现这些功能的形式,也会改变金融机构去开展业务所能够影响或覆盖的范围,但金融业本身的功能、属性会不会嬗变。

北京大学数字中国研究院(华南)院长助理傅瑜也认为,数字化是一个工具,而不是一个战略,不可能改变金融业的属性和功能,它解决问题本质上是降本增效。比如用大数据和区块链、物联网技术解决征信成本过高、信用识别难度大的问题,解决了实体企业成本高和融资难的问题。

实际上,2020年是金融 科技 监管剧变之年,一系列监管政策出台让金融 科技 行业绷紧神经。强监管要监管什么?如何有效风控?傅瑜博士的看法是,金融 科技 和产业不能是“两张皮”。她解释称,金融的创新解决了交易的问题,保险的产生解决了航海运输的问题,信用通证的出现解决了全球贸易的问题,金融的创新一定要和产业结合在一起,它来源于产业,并且服务于产业,这是一个根本点。

此外,广州乡村振兴基金副总裁/广州绿色金融协会副会长曾宇提供了一种金融业数字化转型的思路,他认为应从供给侧结构改革的方向思考转型路径,如“金融+ 科技 ”双向人才的培养,可能成为接下来一段时期。高校学科建设的一个重点方向。

1、 金融科技在全球的发展。

虽然经历了几十年的发展,目前来看金融科技行业仍处于“婴儿期”的动态变化之中,行业界定的内涵和外延仍在不断变化发展过程中,到底什么是金融科技,还需要持续深入探索。

金融科技在全球和中国范围内都经历了快速兴起、疯狂扩张和泡沫破灭,虽然经历了起起伏伏,但是业界普遍认为金融科技是全球数字经济发展的核心驱动力,金融科技创新迈入普惠的可信智能时代。

未来一段时间,金融科技发展趋势大概可以概括为三个关键词:“可信”、“智能”、“普惠”。可信是说金融作为对安全要求极高的行业,未来会构建从芯片、 *** 作系统、数据、应用等全栈的可信能力;而人工智能在金融领域的深化必将推动未来金融机构走向以用户为中心,为客户提供高度定制化、个性化金融服务的普惠金融时代。

2、 金融科技的数据科学基础。

主要技术包括:移动互联、物联网在内的互联技术;云计算、区块链在内的分布式技术;生物识别、加密在内的安全技术;大数据、人工智能等。

金融科技:科技与金融融合为金融行业提供创新解决方案:创新金融产品、创新服务模式、服务更多人群、提升服务效率、降低交易成本。

而技术本身没有对错、优劣、善恶,关键看如何使用技术。3、 大数据与发反洗钱合规。

对于金融科技领域的监管,出发点仍然是以金融系统稳定性为出发点的宏观审慎框架,以及以业务合规性和消费者权益保护为核心的微观行为监管。总体原则是处理好创新、发展、风险和稳定的关系。

对于支付科技监管,核心是确保资金流和信息流流转安全。近年来,监管机构在第三方支付领域推进的集中备付金存管、“断直连”等系列政策,对引导支付机构规范经营起到了重要作用,从而有效防范了支付行业的潜在风险。从支付业务经营资金流和信息流角度来看,未来监管核心是流转安全有效。

4、 个人信息保护法。

金融业务受到宏观审慎监管和微观行为监管的双重制约,因此强化金融科技领域的数据治理内涵更为丰富。与其他行业相比,金融数据涉及个人客户的覆盖面更广、数据敏感性更高,因此金融数据应用领域对于消费者权益的保护尤为重要。对于用户而言,其既是金融数据的提供者,亦是金融数据的运用者,消费者权益保护的核心在于信息安全保护监管,这可能涉及到数据采集许可、数据运用授权、数据保存要求、数据综合管理、数据转让许可等方面。


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