去年，当第一家P2P平台转型成为科技金融公司,比如积木盒子开始科技金融火了，仿佛一夜之间,行业中多了很多“科技金融”标签的公司。

　　不过,在风口上的科技金融并非只是一个“噱头”。普惠金融董事长张辉表示无论是互联网金融还是科技金融公司,就是通过技术来改造金融的某个环节,比如“在获客的环节或者风控的环节,或者利用技术优化传统金融链条业务模式中的某个环节,这样你才有存在的价值”。

　　美国的“旧瓶”装入中国的“新酒”?

　　金融科技的范围更广,包括支付、P2P、智能投顾、个人理财、保险等板块

　　继互联网金融之后,科技金融大有取而代之成为最新“风口”的趋势。

　　其实,FinTech(Financial Technology的缩写),指的是金融和信息技术的融合型产业。也就是科技类企业及金融行业新进入者利用科技手段对传统金融行业所提供的产品、服务进行革新,提升金融效率。

　　不过,“FinTech并不算是一个新名词”,融360CEO叶大清对新快报记者表示,早在上世纪90年代的美国,高盛、瑞信这些投行都成立了FinTech部门,如今这个“旧瓶”却被拿来装中国互联网金融这碗“新酒”。

　　当然,并非什么内容都能装进科技金融这瓶“酒”。京东金融集团CEO陈强生表示,真正的科技金融公司应该是“遵从金融本质,以数据为基础,以技术为手段,为金融行业服务,从而帮助金融行业提升效率、降低成本”。

　　事实上,与互联网金融的概念不同,金融科技的范围更广。在近日举办的“实盈杯全球量化投资汇”上,实盈CEO凌山对新快报记者表示,科技金融包含了几个板块,包括支付、P2P、智能投顾、个人理财、保险等板块。

　　36Kr近日发布的《金融科技行业研究报告》(下简称报告)中也指出,互联网金融主要指互联网/移动互联网技术对传统金融服务的改变,比如网上证券开户、网上银行系统等,而FinTech应用的技术不仅仅是互联网/移动互联网,大数据、智能数据分析、人工智能、区块链的前沿技术均是FinTech的应用基础。

　　监管日趋严格与明朗催化概念发展

　　要做科技金融,能不能沉淀足够多且有用的数据,并且可以持续积累是关键

　　事实上,科技金融的火爆还因为“监管套利”的关系。对于很多互联网金融公司而言,随着监管的日趋严格和明朗化,加大了自查、整改的难度,而科技金融在国内算是新领域,还没有明确的监管机构,因此不少互联网金融公司“大踏步”进入这个领域。

　　陈强生表示,科技金融一定是以数据和技术为驱动的。“首先是数据维度,金融科技公司的数据规模要够大、维度要够广;其次是技术维度,在数据的基础之上,叠加机器学习、人工智能等新技术的运用。”

　　凌山也表示,要做科技金融,数据积累和沉淀很重要。科技金融要运用大数据技术进行风险识别、监控和预警,降低风险,提升效率,因此,能不能沉淀足够多且有用的数据,并且可以持续积累是关键。比如实盈从2013年开始进入该领域,如今已经有了三年半的数据技术积累和数据沉淀。

　　此外,陈强生还表示,还要通过技术来提升金融效率,降低行业成本,“包括运营效率和资金成本两大块”。

　　首先从运营层面而言,一是体现在获客能力上,金融科技公司可以快速地、大规模地获取用户;其次可以通过用户标签,更精准地找到特定的目标用户,提升转化率;

　　其次是在批贷环节,金融科技公司可以利用大数据风控体系,减少人工审核。

　　拍拍贷CEO张俊对新快报记者表示,通过技术手段减少人工审核能提高金融效率,降低金融服务的成本。“拍拍贷就是通过技术模型来线上审核风险,我们的风控流程是高度自动化的,基于大数据的技术对用户进行信用识别,整个处理过程人工参与很少,这使我们有能力同时服务大量的用户、大量的申请。”

　　科技金融的应用举例

　　智能投顾时代到来？ 国内真正落地尚有距离

　　作为金融科技领域的热门应用之一,“智能投顾”概念的炒作也水涨船高,无论是互联网金融企业还是财富管理公司纷纷宣称要做智能投顾平台,目前该领域至少有二十多家竞争,其中不乏有京东金融、平安一账通、宜信投米APP等。

　　不过,目前国内真正能落地智能投顾概念的寥寥无几,大多数APP均是几个投资问题后生成用户风险评估报告,然后再推荐一些基金或P2P产品。

　　张辉表示,智能投顾最早来源于国外Wealthfront、Betterment公司,其目的在于提供自动化的资产管理服务,为投资提供符合其风险偏好的投资建议。他认为,目前柜内金融资产类别太少了,“债、各种衍生品金融类别太少,实际分配不到什么资产类别上面去,就是股票或者一些P2P资产类别”。

　　实际上,智能投顾平台就是借助计算机和量化交易技术,为经过问卷评估的客户提供量身定制的资产组合建议,提供的服务包括股票配置、债券配置、股票期权操作、房地产资产配置等。

　　“真正的智能投顾要满足几个条件”,宜信智能理财投米RA首席投资官王福星对新快报记者表示,首先就是要“跨区域、多资产”。好的智能理财有全球跨区域跨资产的资产配置能力;还要“低成本”,能够“个人化”。好的智能理财能够根据个人投资者主观风险能力、客观风险能力做到私人定制资产配置服务;要做到“全透明”和“全数字”。

　　不少业内人士均表示,智能投顾目前在国内刚刚起步,还不具备大规模发展的条件,主要受制于技术和市场两个因素。

　　首先就是技术壁垒,报告认为,智能投顾需要算法支撑,针对不同的咨询应用合适的算法。成熟有效的算法对开发团队的要求是相对较高的。国内公司在技术开发及量化投资经验上相对薄弱,在算法模型方面和美国仍存在一定差距。比如,在用户风险偏好收集方面,不少公司设计出了易于普通投资者信息收集的电子问卷;但在投资模型方面,更多仍处于“黑匣子”状态,是否真正运用先进算法不得而知。

　　凌山也表示,构建投资组合模型的能力,才是该类产品的核心竞争力所在,模型给出的投资标的能否与客户风险偏好进行良好的匹配是衡量智能投顾产品的重要条件。

　　与此同时，市场的培育还需要一定的时间。张辉指出诸如智能投顾或者其他的量化、对冲等投资方式,虽然风险确定,但周期长,收益相对主观投资来说并不高，“国内投资者普遍存在跟风心理，风险管理意识尚未成熟,相对倾向跟风、炒主题,以期获得高收益。”