作者為對外經濟貿易大學公共管理學院教授、博士生導師 吳承忠，研究方向為：文化創意產業發展，文化創意中小企業保護

　　為探索金融科技與現代化經濟體系建設的關系，更好的服務實體經濟發展，凡普金科組織了主題為“FinTceh賦能·構建現代化經濟體系”的《金融科技服務中小實體經濟調查報告》座談會。筆者受邀參加，所獲頗多，現就金融科技創新對消費金融與傳統金融的影響與促進作用，淺談幾點看法。

　　金融科技的主要內涵與外延

　　金融科技指的是技術帶來的金融創新：在云計算、大數據、區塊鏈、人工智能等領域展開技術革新，并將這些創新應用在借貸融資、支付清算、零售銀行、保險、財富管理、交易結算等金融領域，在未來將成為金融業的主流。

　　將技術以及數據作為核心，金融科技大大改變了金融行業的發展格局。金融科技借助技術創新，打造新型業務模式、業務流程還有產品，實現更高效的金融服務。在云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等領域的技術革新，不僅促進了傳統金融業的發展，同時也促生了新型的金融業態，并使得金融以及科技行業有了新的機遇和挑戰。

　　包括凡普金科在內的金融科技公司正在利用技術創新實現對金融的改變：移動互聯使得金融更具有觸達能力，同時更加便捷。大數據在降低信息搜集成本的同時提高了處理效率，并且增強了風險識別能力。在區塊鏈技術以及人工智能技術不斷進步的情況下，金融科技正邁向更加廣闊的領域。人工智能以及機器學習有助于信用欺詐問題的解決；金融業務可以借助數字廣告降低成本，幫助金融機構用更低廉的成本得到客戶；區塊鏈則可以去中介化、去中心化，很有可能成為將來最具顛覆性的金融底層技術。

　　就如同互聯網一般，金融科技在未來將成為人們日常生活的必需品。金融科技同各行各業都有著千絲萬縷的聯系，這些行業的資金運作、資產管理等各個方面都將產生巨大的變化，并為人們的生活帶來翻天覆地的變化。

　　本人做為文化傳媒領域的博士生導師曾參與多個影視機構的版權保護制度設計，發現區塊鏈技術等金融科技為中小文化創意傳播公司在版權保護方面產生了重要影響。例如，未來版權項目與全球最大華語編劇經紀公司戰略合作。利用區塊鏈技術保護其旗下編劇版權不被復制與粘貼。其中一個典型的案例是鏈娛科技未來版權項目與北京喜多瑞影視制作有限公司（全球最大華語編劇經紀公司）的合作方案。他們簽約編劇包括最火的當屬創造近60億票房神話的《戰狼》系列編劇劉毅，更有很多老牌高口碑編劇，其中包括創作了大家都喜愛的電視劇《鹿鼎記》和眾多8090后的回憶中《春光燦爛豬八戒》的編劇高大庸、創造了收視神話和播放量神話的《鐵齒銅牙紀曉嵐》的編劇汪海林、金庸經典作品《神雕俠侶》的編劇郎雪楓等等。喜多瑞影視是國內唯一以編劇為核心的影視制作公司，也是兩岸三地影視編劇的專業交流平臺，每一年喜多瑞都會產出眾多好IP及好口碑作品。鏈娛科技董事長遲靜超說：“使用區塊鏈手段幫助其編劇版權在互聯網上防止被盜竊與復制，該區塊鏈技術的應用也是對該類文化創意產業中小企業的有利保護?！?/P>

　　金融科技服務消費金融的主要手段

　　我國當前正進入全面建成小康社會的關鍵時期，目前正處在由出口導向型經濟向個人消費為中心的內需主導型經濟轉變，消費作為促進經濟增長的有效手段和途徑，在國民經濟發展中的地位和作用日益凸顯，消費金融公司在此背景下也迎來了快速發展的黃金時期。與此同時，隨著互聯網技術、人工智能的蓬勃發展，金融科技公司亦猶如雨后春筍般茁壯成長。在此背景下，消費金融公司與金融科技公司如何在大數據時代謀求新的突破成為當下的一個重要課題。

　　消費金融公司其本質是信貸，核心是征信和風控。從征信的角度來看，大數據時代，征信方法已經跳出了傳統的靜態數據，任何人瀏覽網頁、線上購買商品等行為均會留下痕跡，消費金融公司和金融科技公司可以根據這些痕跡分析出有用信息。從風險控制的角度，消費金融公司及金融科技公司借助大數據可以了解客戶整體金融行為，對用戶的行為、偏好、習慣進行刻畫，對用戶的信用風險和欺詐風險通過模型的方式進行科學的計量，提前建立反欺詐、信用風險評估、智能風控引擎、外部數據整合、風控管理制度五維一體互聯網科技驅動的風控體系，實現貸前審批、賬戶管理、客戶實時跟蹤、資金監控、貸后催收全周期覆蓋的監控程序。凡普金科自主研發的智能大數據動態風控系統——FinUp云圖便實現這一功能。通過機器學習和自然語言處理，FinUp云圖形成一個模仿人類大腦行為的風控知識體系，將大數據轉換成客戶畫像，通過深度學習自動發現隱藏在復雜關系里的風險點，挖掘潛在欺詐行為。

　　金融科技解決小微企業融資難、融資貴的良性手段

　　金融科技公司通過各種技術用于解決小微企業融資難融資貴的問題。例如凡普金科本身以大數據為依托，在這些數據基礎上建立各種風控模型、規則集、智能營銷模型等，再經由機器學習等技術，實現模型的自我進化和優化。凡普金科研發的自動建模機器人(19.100, -0.14, -0.73%)——Robot Modeler水滴，基于其自身算法分析，模仿人類建模分析師的思維，從取數生成指標建立模型到開發上線，實現端到端的自動交付，將原本需要一個建模團隊1—2個月的建模工作量縮短為不到1天的自動化流程，大大提高工作效率。

　　融資難、融資貴，一直是困擾中小微企業和個人消費信貸的一大難題。這一現象的產生來源于兩個關鍵因素。第一點是信息不對稱，提供融資的機構想要充分了解中小微企業的信息非常困難，而這樣造成的信息不對稱對于金融機構來說就意味著風險。第二點是交易成本非常高，獲得信息需要付出交易成本，交易成本越高越會影響到金融機構的效益。

　　而金融科技企業通過技術創新對這一問題的影響主要有以下幾點。一是降低了信息不對稱，資金需求者和金融機構獲取的信息趨同，大大降低了獲取的成本。二是提高了信用違約的成本，金融科技可以通過大數據抓取一些生活場景，一些非征信體系所征集到的信息，通過目標客戶在生活場景的消費習慣來準確把握融資者的信用風險到底有多大，甚至于他的還款意愿到底有多大，實現對金融風險的精準管理。信用信息的透明和可得性，可以提高資金需求方在違約過程中的成本。三是改變了資源配置效率，過去市場資源配置存在一個錯配，借助互聯網、大數據，資管機構得以更加真實、直接地獲取客戶群體的偏好。從而可以量身定做，為客戶提供個性化的服務，這大幅度降低了資源匹配成本和交易成本，提高了資源配置的效率。

　　另外在后續的風險管理方面，金融科技可以及時發現客戶資金的異動情況，擔保關聯方的異動情況，還有抵押品價值變動的情況，可以對這些變動情況做深度的分析，盡早發現違約的風險。

　　總之，金融科技服務實體經濟由零售金融、小微企業金融服務共同組成。如何讓金融科技更好地服務實體經濟，包括凡普金科在內的金融科技公司一直在努力。通過技術讓金融變得更美好，是未來金融科技企業每天都需努力而為之的事。

責任編輯：方杰