雷鋒網(wǎng)獲悉，今年1月，花旗研究團(tuán)隊(duì)再次聚焦FinTech金融科技，并發(fā)布更新版調(diào)研報(bào)告《重新審視數(shù)字化顛覆：FinTech風(fēng)險(xiǎn)投資背后隱藏的行業(yè)變革（DIGITALDISRUPTION- REVISITED : What Fintech VC Investments Tell us About a Changing Industry）》。其中，該報(bào)告除了對(duì)Fintech行業(yè)投資全景進(jìn)行了總結(jié)，還對(duì)對(duì)人工智能、大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的應(yīng)用進(jìn)行詳細(xì)調(diào)研解讀。

以下，雷鋒網(wǎng)對(duì)其進(jìn)行了不改變?cè)獾木幾g：

中國(guó)引領(lǐng)全球FinTech風(fēng)投

花旗報(bào)告稱，在2016年3月的第一份報(bào)告中，我們認(rèn)為中國(guó)是全球FinTech發(fā)展的重鎮(zhèn)；在本次報(bào)告中，我們跟蹤了風(fēng)險(xiǎn)投資（VC）以及企業(yè)投資資金鏈的足跡，以再次審視中國(guó)FinTech的海內(nèi)外擴(kuò)張全景與趨勢(shì)。

花旗報(bào)告的數(shù)據(jù)顯示：

• 2016年是中國(guó)FinTech巨龍咆哮的一年，并接替略顯萎縮的西方FinTech市場(chǎng)成為全球FinTech投資人矚目的地區(qū)。

• 在中國(guó)巨龍的驅(qū)動(dòng)下，亞洲已經(jīng)取代北美作為FinTech第一投資重鎮(zhèn)的地位，成為VC最青睞的FinTech創(chuàng)新地區(qū)?；ㄆ旃烙?jì)，同比2015年，2016年中國(guó)FinTech風(fēng)投增長(zhǎng)至少一倍，相比之下，美國(guó)與歐洲則分別約下滑38%與27%。

“中國(guó)FinTech的崛起反映了一個(gè)過去十年令人難以置信地快速發(fā)展的數(shù)字化，同時(shí)大規(guī)模崛起的中產(chǎn)階級(jí)，以及面對(duì)創(chuàng)業(yè)電子商務(wù)和社交媒體生態(tài)系統(tǒng)顯得措手不及的金融機(jī)構(gòu)之間形成的一個(gè)獨(dú)特的組合。在2016年前三個(gè)季度，中國(guó)FinTech企業(yè)獲得的風(fēng)險(xiǎn)投資已經(jīng)占據(jù)全球FinTech風(fēng)投總額的50%以上，而且是2016年中全球唯一一個(gè)FinTech風(fēng)險(xiǎn)投資同比出現(xiàn)增長(zhǎng)的地區(qū)，而且增長(zhǎng)翻倍?！?/span>

據(jù)了解，得益于螞蟻金服45億美元融資等大額交易，在2016年前三個(gè)季度，全球FinTech投資達(dá)到180億美元，接近2015年全年完成的190億美元交易。

“毫無(wú)疑問，中國(guó)在全球FinTech領(lǐng)域中占據(jù)著舉足輕重的地位。從一組數(shù)據(jù)可以得知，中國(guó)是FinTech客戶的搖籃：騰訊的微信擁有每月8億的活躍用戶，阿里巴巴的支付寶則超過4億?？偟膩?lái)說，中國(guó)移動(dòng)支付用戶總數(shù)甚至超過了中國(guó)最大的銀行的零售客戶數(shù)?！?/span>

除了非風(fēng)險(xiǎn)投資，與2015年相比，2016年風(fēng)險(xiǎn)投資總體增長(zhǎng)放緩，這反映出風(fēng)險(xiǎn)投資者更加謹(jǐn)慎的態(tài)度。

在全球FinTech增長(zhǎng)放緩的大環(huán)境之下，2016年風(fēng)險(xiǎn)投資以外的融資結(jié)構(gòu)也在發(fā)生變化。根據(jù)花旗的報(bào)告：

• 包括私募股權(quán)、共同基金、對(duì)沖基金和企業(yè)等投資方變得越來(lái)越重要。比如，螞蟻金融最新的一輪45億美元融資就是迄今為止全球互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域最大的一筆私募融資。

正如VC投資的地理風(fēng)向發(fā)生了改變，產(chǎn)品的藍(lán)圖也出現(xiàn)了方向移動(dòng)。據(jù)花旗的報(bào)告顯示：

• 2016年獲得VC最多的產(chǎn)品領(lǐng)域，呈現(xiàn)出在中國(guó)以信貸為主，在美國(guó)以保險(xiǎn)為主的分化趨勢(shì)，但如果將2016年第二季度私募股權(quán)融資的份額加上再統(tǒng)計(jì)會(huì)發(fā)現(xiàn)，支付行業(yè)占據(jù)了2016年前9個(gè)月全球FinTech投資的50%左右。

• 而在亞洲以外的地區(qū)，2016年是保險(xiǎn)科技發(fā)展最快的一年，VC投資份額達(dá)到了41%，相比之下，信貸行業(yè)則只有28%的份額。

總結(jié)起來(lái)，全球FinTech的現(xiàn)狀與原因是：

• 中國(guó)FinTech用戶增長(zhǎng)快速的原因有幾個(gè)：面向現(xiàn)有消費(fèi)者/中小企業(yè)的高度金融和數(shù)字化滲透；互聯(lián)網(wǎng)用戶暴增；產(chǎn)階級(jí)壯大；監(jiān)管寬松，至少最初時(shí)是。

• 美國(guó)和歐洲等地仍然關(guān)注于借貸、支付或者財(cái)富管理等細(xì)分領(lǐng)域的FinTech創(chuàng)新，但中國(guó)表現(xiàn)得不一樣。中國(guó)本土的互聯(lián)網(wǎng)巨頭傾向于基于自身的核心業(yè)務(wù)，比如電子商務(wù)、社交，而打造一站式的金融平臺(tái)。

2017年及以后的前景：AI和大數(shù)據(jù)的一切可能

從B2C到B2B

美國(guó)市場(chǎng)在過去更吸引FinTech投資的是B2C的商業(yè)模式，這在今天的中國(guó)市場(chǎng)尤其如此。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在2016年前9個(gè)月，60%的FinTech投資涌向B2C金融科技企業(yè)。

與此同時(shí)，市場(chǎng)也呈現(xiàn)出投資開始向B2B企業(yè)轉(zhuǎn)移，尤其是隨著越來(lái)越多金融機(jī)構(gòu)開始擁抱金融科技革新，F(xiàn)inTech公司和銀行的合作日漸增長(zhǎng)。不過，在亞洲，B2B解決方案仍然占小數(shù)。

AI和大數(shù)據(jù)、保險(xiǎn)科技、網(wǎng)絡(luò)安全

高級(jí)分析和人工智能可以應(yīng)用到銀行業(yè)的方方面面，從實(shí)時(shí)客戶管理，到更加高效的風(fēng)險(xiǎn)跟蹤和監(jiān)控。比如，在星展銀行，其使用虛擬助手來(lái)分擔(dān)客服工作；匯豐、富國(guó)銀行和Capital One使用人臉識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別來(lái)完成身份認(rèn)證工作；PayPal使用深度學(xué)習(xí)來(lái)防止支付欺詐……自動(dòng)化系統(tǒng)扮演著各種各樣的角色。

Tractica報(bào)告預(yù)測(cè)，虛擬數(shù)字助手（VDA）市場(chǎng)將在2021年達(dá)到158億美元，個(gè)體活躍用戶將達(dá)到18億人，企業(yè)VDA用戶也將上升至8.43億。以下是未完全統(tǒng)計(jì)的銀行業(yè)VDA應(yīng)用案例：

其他關(guān)鍵的先進(jìn)分析和人工智能(AA-AI)技術(shù)及其在金融服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用包括：

• 實(shí)時(shí)分析：實(shí)時(shí)決策。以Personetics為例，它可以讓數(shù)字銀行實(shí)時(shí)地與客戶進(jìn)行交互，為客戶提供個(gè)性化的金融指導(dǎo)，這包括實(shí)時(shí)為客戶分析現(xiàn)有資源，然后提供建議。

• 機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)分析。以H2O為例，H2O的預(yù)測(cè)分析可以用于各個(gè)行業(yè)，在銀行業(yè)中，它可以提前識(shí)別欺詐和洗錢活動(dòng)，并自動(dòng)進(jìn)行信貸申請(qǐng)批準(zhǔn)的判定。

• 深度學(xué)習(xí)與模式識(shí)別：多層次機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別更高層次的抽象信息。以IBM Watson為例，一方面是通過其認(rèn)知能力了解客戶，金融機(jī)構(gòu)因此能夠更深入地理解客戶的盈利能力和行為，以提供更加個(gè)性化的產(chǎn)品。與此同時(shí)，Watson正在改變銀行合規(guī)和監(jiān)管方式。另一個(gè)應(yīng)用案例是3VR：3VR主要提供視頻數(shù)據(jù)分析服務(wù)。包括將面部識(shí)別分析與報(bào)警系統(tǒng)結(jié)合，以防止自動(dòng)取款機(jī)欺詐。

• 自然語(yǔ)言處理： 使用計(jì)算分析自然的人類語(yǔ)言。以NarrativeScience為例，其利用sadvanced自然語(yǔ)言處理引擎將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成具體描述。USAA保險(xiǎn)公司使用這個(gè)平臺(tái)將大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易理解的書面報(bào)告，讀起來(lái)像人類書寫的作品。

所以，并不奇怪大數(shù)據(jù)分析會(huì)吸引大量投資。根據(jù)花旗的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)，金融領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)和AI創(chuàng)新單位在接下來(lái)幾年還將獲得更多的投資。

銀行的Uber時(shí)刻

人工智能和自動(dòng)化在金融服務(wù)的廣泛采用將產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，包括產(chǎn)品銷售，客戶服務(wù)，最后改變既存銀行的成本結(jié)構(gòu)?；ㄆ靾?bào)告顯示，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)滲透的增加、FinTech競(jìng)爭(zhēng)的加劇，已經(jīng)利潤(rùn)增長(zhǎng)壓力的加大下，按照2104年銀行職工峰值水平計(jì)算，發(fā)達(dá)市場(chǎng)的銀行分支機(jī)構(gòu)預(yù)計(jì)將繼續(xù)削減30-50%。

金融危機(jī)后，歐洲銀行以每年2%的規(guī)?？s減全職人工數(shù)量?；ㄆ熘赋?，未來(lái)銀行分支機(jī)構(gòu)的功能和角色將集中在咨詢和顧問建議上，而不是交易中心。分支機(jī)構(gòu)和相關(guān)人員成本占據(jù)一個(gè)打銀行總零售成本的65%以上，而這些成本很大一部分是可以同過自動(dòng)化技術(shù)縮減的。

更進(jìn)一步地說，分支機(jī)構(gòu)和員工裁減的差異因市場(chǎng)而異。花旗將影響銀行制定怎樣的新商業(yè)模式的關(guān)鍵因素歸結(jié)為：勞動(dòng)法的靈活性和社會(huì)的數(shù)字化發(fā)展程度——如果一個(gè)地區(qū)的勞動(dòng)法較為僵化，銀行裁員難度大，反之則越容易。而社會(huì)的數(shù)字化儲(chǔ)備良好的話，那么銀行裁員給其市場(chǎng)份額和客戶滿意度帶來(lái)的影響越小。

報(bào)告的另一部分內(nèi)容為投資者對(duì)話，雷鋒網(wǎng)選取了其中專注中國(guó)市場(chǎng)投資的IDG資本投資經(jīng)理Douglas Jiang的訪談：《花旗對(duì)話IDG投資經(jīng)理：剖析中國(guó)FinTech發(fā)展現(xiàn)狀與數(shù)字化顛覆》。

最后，有興趣閱讀報(bào)告原文全文的朋友，可以掃描以下二維碼，或者搜索ID：aijinrongpinglun，關(guān)注公眾號(hào)@AI金融評(píng)論，回復(fù)“花旗”獲取原報(bào)告。

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