最新趋势！当前金融科技正从3.0走向4.0

作者 | 朱民

来源 | 金融科技研究

根据以往国际监管协会的说法，金融科技从1.0走到了3.0。但是实际上，当前金融科技已经从3.0已经走向了4.0。对此，清华大学国家金融研究院院长朱民就当下金融科技的发展和变化，围绕《金融科技4.0的未来和挑战》为主题发表演讲。

01 

金融科技从1.0到3.0的发展历程

金融科技1.0的起步阶段是IT的时代，是主机和数据中心的时代。主要表现为集中式的主机系统和数据中心，业务框架与IT的架构保持一致，网点联网，以及信用卡、ATM机的出现，业务操作流程呈现计算机化，同时数据开始集中。金融科技最初的应用，基本上都是在金融机构，特别是银行的内部。

金融科技2.0主要表现为第三方支付机构（包括移动和网络支付）的迅速发展。2015年以来，第三方支付发展非常迅速。在此背景下，机构、企业可利用互联网、移动和人工智能等新技术，开拓新业务，提升客户体验，降低服务成本。第三方支付是金融科技的一个跳跃式发展，从中心化走向去中心化，出现了高频的数据与高频的交易。从数据的角度来说，对于金融业的发展，这是基本变化。

在此金融科技2.0的基础上，第三方支付运用金融科技中的基础技术，如人工智能、大数据、云计算和区块链等迅速扩散，进入到金融业的方方面面，我们因此全面进入了金融科技3.0时代。3.0时代的普遍现象包括机构与企业能够批量获客、精准画像、自动审批，能够进行智能风险管理，实现综合服务（如交叉销售），能够提升运营效率的智能运营，实现监管合规等。

在金融科技3.0时代，人工智能应用已遍布金融机构垂直领域和职能部门。举例来说，在产品和服务方面出现了智能投顾、直接贷款。在职能部门如“前台”，AI融入了销售及客户支持。在职能部门“中台”，AI的应用体现在风险与合规产品的处理。而职能部门“后台”的财务审核，现在通过大数据、AI来处理，效率提高了很多。当然，我这里强调的是垂直，其实还没有做到综合。从这一例子可以看到，在人工智能的十大基本模块里，很多技术得到了普遍的运用其实运用。包括计算机视觉，语音和声音感知，自然语言处理，搜索、信息处理及知识提取，数据学习，规划和探索代理，语音生成，图像生成，处理和控制。

在金融科技3.0时代，金融科技解决了安全、风险、成本、信用、效率等一系列基础问题，得以把数字世界和物理世界，以及虚拟世界和物理世界统一结合起来。这是很重要的一个方面。通过金融科技，把物理世界中物联网银行的实时数据流，通过数字世界中的量化分析对互联网大数据、对金融事件进行分析，并通过金融云来降低成本，实现从金融服务商与客户的直接联系。在这个过程中，生物特征识别将延伸金融空间、人工智能提升金融服务的效率、大数据风控提升资产安全、硬件安全提升了金融服务安全，区块链驱动互联网自动化、可信及扁平化。其中一个典型的案例就是小微贷款。小微贷款的业务难点就是风险成本高、运营成本高、服务成本高，即“三高”。而小微服务需求的痛点就是要能融到资，用款“短、小、频、急”，同时要降低融资成本。以前在没有金融科技的情况下，因为是纯信用服务，对于长尾客户的部分比较难做。现在通过金融科技解决了很多问题，例如大数据风控，解决了信息不对称的问题；数字化智能营销解决了服务成本的问题；互联网产品设计提升了客户实验；互联网与云技术降低了运营成本等。这是我们今天能看到的3.0的典型状况。所以说当前，金融科技正处于3.0的阶段，一个蓬勃的发展阶段。

02 

金融科技4.0：数据为基础的机器认知时代

金融科技正在向4.0时代迈进，其核心就是数据，我们正在离开信息时代，进入智能时代。在信息时代，数据是机器处理的结果，而在智能时代，数据是一切的起点。随着金融科技3.0的发展，数据越来越多、越来越普遍、规模越来越大，高质量、结构化的数据越来越多，加之深度学习的发展，我们进入了一个以数据为基础的机器认知时代，这是一个巨大的跳跃。在人类智能（Human Intelligence）时代，人类从观察到科学，到技术，再到服务，总要通过一个过程。在人工智能时代，可以直接进入知识，再从知识直接进入到产品，从而从产品进入服务。人类有史以来第一次找到了第二个知识获取的平行途径——机器认知。

机器认知和人类认知的途径不完全重合，从而扩大了知识的绝对空间。理解这一点很重要。由于深度学习，机器认知获得了巨大的突破，深度学习现在可以解决1200维度以上的空间计算，大大拓展了人类对物理世界求得解的无限空间，更是大大扩展了知识的绝对空间。且这一过程不同于3.0阶段是人类认知的重复，在4.0时代，机器可以有自己的认知，而机器的认知可以扩大人类认知。

从数据到服务的路径可以更短、更高效。数据和知识是一体两面的关系，数据是知识的载体，而数据的流通就是知识的流通。数据本身能够成为知识，知识也是数据，两者结合起来，加上深度学习，如神经网络等多层叠网络的发展，再加上各种算法的出现的，使得深度学习的计算能力、模拟能力，以及处理数据的能力得到了大幅提高，这也是金融科技有可能从3.0跳跃到4.0的主要原因。

4.0时代，将出现新的技术和竞争。虽然4.0时代，金融科技还是以大数据、人工智能、云计算及区块链为基础，但同时出现了大模型。大模型是通过联邦学习和知识图谱，以及通过自然语言处理，来解释和开拓新的世界，从而开拓新的物理世界。这是人类第一次找到途径，将非结构数据和结构数连接起来。我们得以进入一个新的业务领域。随着深度学习的发展，大数据、人工智能、云计算及区块链的传统框架，将发生根本性变化，因此技术将出现一些突变。中台数据质量提升，且得以打通数据。云平台的出现产生了无摩擦软件开发的体验。与此同时，因为数据和5G网络的发展，无时无地不在的客户服务开始成为可能。因为大模型的存在，使我们能够敏捷地应对变化。隐私也变得特别重要，因此我们更注重保护客户、客户数据和公司。监管和合规经营也出现新的可能。这是一个多维度的、新的技术空间，在这个技术空间里，金融科技正在发生根本的、质的变化。

03 

金融科技4.0：金融业务的模式开始场景化、标准化、数字化转型

场景化获客方面，现在已经出现。标准化风控方面，因为数据质量提高，获得更加提前，已经可以做的越做越精准，包括准入标准、信贷审批模型、风险监测与预警系统。目前最关键的是数字化运营。在已有的3.0阶段，金融科技还是垂直的、部门的，聚焦在产品线，我们不能做到平行的、整体的数字化运营。而在金融科技4.0的场景中，一个特别重要的变化，是要求纯数字化的运营。

这一新的变化就要求金融机构要升级三大核心能力：

1）场景的开发与合作能力。一切围绕场景开始，金融机构不可能拥有所有的场景，所以必须合作，这就会改变金融机构的运营模式；

2）数据整合和分析能力，及深度大数据分析和建模的能力。随着算力的快速提高，现在一个核心的问题是软件的效率，所以数据整合与分析能力是核心；

3）数字开发运营能力。要能够实现完全的、数字化运营。

4.0时代，会出现金融新生态，包括数字货币和区块链生态。4.0时代，所有技术都基于数字货币和区块链的生态，这与现在的传统货币、传统电子支付及互联网技术不同。金融科技的生态正在移向区块链，同时移向数字货币。这是一个很大的变化。央行数字货币在其中一定会起很大的作用。央行数字货币普遍化之后，整个金融科技生态的逻辑和运营将会逐渐演变。

04 

金融科技4.0：自我迭代、优化和成长的素质综合生态

区块链使得去中心化成为新的、特别重要的方面。去中心化成为可能，其中很重要的原因是在进入金融科技4.0的时候，变成了一个自我迭代、优化和学习的素质综合生态。当提及数字质量和大数据打通、大模型与知识图谱及深度学习的结合，其实已经在走向机器自动学习和提升的过程。在图谱架构里，一个是外部世界，即物理世界。物理世界有很多的活动者，活动者的各种各样行为构成了物理世界。因此要理解的是，活动者本身都已经信息化和数据化了，所以当它变成这个世界的时候，这个世界其实是已经数字化了。之后，我们需要对这个数字化世界进行观察，对这个世界得观察就是对智能化的系统进行分析，然后在分析的基础上产生各种知识、产品和服务，然后产生综合运营的系统。这个过程是一个正反馈和负反馈的自动过程，是一个迭代、优化和成长的过程。因此金融科技4.0是一个自我成长和自我发展的细胞。这个细胞会不断地通过数据的输入、对世界的观察、算法的深化和提炼，而不断得到自动提升。世界就在根本上变了。

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金融科技4.0：开放、敏捷和可持续的金融科技生态

金融科技4.0要构建开放、敏捷和可持续的金融科技生态，现在，我们需要持续升级对业务的支持能力，需要打造新金融的数字基础设施，需要强化技术创新和自主可控能力，需要业务、数据和技术生态，以及人力资本的总和，需要单一平台到整体生态，最后需要创新、运营和赋能。所以金融科技的逻辑、概念、思维的框架在发生变化。

如今，世界上去中心化的、区块基础的、全数据支持的、智能化、自动化、自我学习和自我迭代发展的综合服务金融平台正在出现。这是一个巨大的变迁，我们真的正在走向一个数据和智能的时代。这是一个完全性的事件，而且在此过程中数据会越来越多、质量会越来越好、深度学习的算法效率会越来越高，因此会不断地加速迭代过程，从而不断地创造出、开发出人类需要的各种各样的金融服务。金融科技4.0是刚刚出现的一个巨大的金融科技发展，前景无限。