近年来，依托于先进的科技能力、丰富的流量资源、敏捷的组织架构、强大的创新能力等优势，我国金融科技企业快速发展。从国内看，金融科技企业生态不断完善，并初步形成底层科技类、金融服务类、综合发展类三种主要业务形态；搭建起以扎实的底层架、丰富的中台场景、精炼的金融业务为核心的梯形运行架构。从全球看，我国金融科技企业积极向海外扩张，输出成熟的科技能力与金融服务能力。

1. 金融科技企业发展概况

（1）主要分布在经济发达地区

金融科技属于技术和资本密集型行业，并且对尖端人力资源的需求强大。同时，金融科技的发展需要有创新、包容的发展环境。因此，目前国内金融科技企业主要分布在北京、上海、深圳等经济发达地区，这些地区的软硬件条件对于金融科技企业的生根、发展具有强有力的推动作用。

以北京为例，依托中关村国家自主创新示范区的创新优势，以及金融资源优势，北京市聚集了大量的金融科技企业。其中，以人工智能、大数据、区块链等技术专长的底层科技类企业数量位居全国前列。截至2018年5月，北京的人工智能企业达1070家，约占全国的26%，获得风险投资的人工智能企业431家，约占全国的35%，中关村已成为我国人工智能创新高地。2018年，北京印发《北京市促进金融科技发展规划（2018年-2022年）》，力争到2022年底，涌现5-10家国际知名的金融科技领军企业，为金融科技企业的发展营造良好的政策环境。

（2）以成立5-10年的年轻企业为主

由于金融科技在国内的起步时间较晚，因此国内的金融科技企业大多为成立时间较短的年轻企业。毕马威发布的2019年中国金融科技企业50强企业中，44%的企业成立时间为3-5年，37%的企业成立时间达到5-10年，成立时间超过10年的只有5%，另外还有14%的初创型企业（1-3年）。年轻的金融科技企业具有组织架构简单、轻资产运营、市场化程度较高的共性。

（3）初步形成三种主要业务形态

近年来，我国金融科技企业生态不断完善，并初步形成三种主要业务形态。一是底层科技类金融科技企业，此类企业具有科技公司的基因，专注于底层技术的研发和应用，强化基础设施建设，成为金融科技生态体系中的重要土壤，以布比区块链、佳格天地等企业为代表。二是金融服务类金融科技企业，这类企业以金融服务为核心，依托流量、场景优势，及对金融行业的深度理解，在支付、保险、财富管理等细分领域深耕，以苏宁金融、马上金融、以及某些互联网银行（微众银行、网商银行）为代表。三是综合发展类金融科技企业，这类企业既具有扎实的科技能力，同时又拥有深厚的金融服务水平，成为该生态中的头部企业，如百度、阿里、腾讯、京东（以下简称“BATJ”）等。

从毕马威发布的2019年中国金融科技企业50强名单来看，目前国内从事金融服务的金融科技企业较多（38家），其次是单纯做底层架构的企业（13家），综合类企业由于对技术和服务水平的要求都较高，数量最少（11家）。

2. 已搭建起梯形运行架构

金融科技企业具有较强的科技属性，在数据资源、技术能力、场景链接方面具有明显优势，以此为基础，建立起扎实的底层架构以及丰富的场景中台。在金融属性方面，金融科技企业虽有较强的创新能力和市场灵敏度，但受限于牌照、监管的条件约束，无法展开大而全的金融服务。依托流量和风控能力，金融科企业在服务端专攻长尾客户，为其提供精炼的普惠金融服务。

（1）具有扎实的底层支撑

——海量数据转化为数据资产

数据是数字经济时代的新型生产资料，基于数据的生产变革和业务模式创新，正驱动着全球范围内各个领域的创新发展。海量数据的积累是发展金融科技企业最重要的土壤，而金融科技企业在数据积累方面具有绝对优势。

以BATJ为例，得益于丰富的场景布局，它们积累了庞大的用户规模。截至2019财年第二季度，蚂蚁金服国内年活跃用户数超过7亿，其中70%的用户使用3项及以上的服务。腾讯则坐拥8亿的QQ账户，超过5亿的微信账户，超过3亿的支付用户。此外，QQ空间、腾讯网、QQ邮箱、微博等多种服务渠道上还聚集了庞大用户。用户通过在各类场景的交叉交互，产生的数据呈指数增长。从数据类别来看，主要有三种类型：以阿里巴巴、京东为代表的电商数据，以百度为代表的网页爬虫类数据，以及以腾讯为代表的社交类数据。

在海量数据基础上，金融科技企业辅以生物识别、人工智能、区块链、物联网等新兴科技的挖掘，建立强大的数据平台，并将数据转化为资产，实现三大能力、五类服务。一是数据存储、计算分析能力。在此能力基础上，金融科技企业对数据进行有效存储、计算和质量管理，实行客户周期管理；同时，监控关键数据异动，分析异动原因。二是运营能力。通过对大数据进行统计，形成经验分析报告，深入分析用户经营情况，发现问题，优化经营策略；结合内外部大数据，尤其是各种竞争情报监控数据、国外趋势研究数据，辅助决策层进行战略分析。三是服务能力。数据对外服务对象一般为金融科技企业的自身用户。

——新兴科技的优势发展及融合应用

金融科技企业秉承技术驱动业务发展的理念，高度重视技术投入，及新兴技术的追踪和开发。从技术分布情况来看，目前人工智能与机器学习、大数据、云计算是金融科技企业最主流的研发和应用方向，同时，5G技术的研发和应用开始在金融科技企业中崭露头角。

除了扎实的技术水平外，金融科技企业的底层架构能力还表现在融合各类技术实现金融建模。例如在人工智能领域，为解决行业间、企业间的数据孤岛，及数据隐私问题，微众银行倡导的“联邦学习”(Federated Learning)提供了一种全新的思路。联邦学习使得各方可以在不披露底层数据的前提下共建模型，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。联邦学习就像搭建了一个虚拟的“联邦国家”，把各类“数据孤岛”联合统一进来，其主要优势在于，一是数据隔离，数据不会泄露到外部，满足用户隐私保护和数据安全的需求；二是能够保证参与各方在保持独立性的情况下，进行信息与模型参数的加密交换，能够实现公平合作并同时获得成长。

金融科技企业并不满足于在“传统”技术方面成为引领者，它们也积极在新兴技术方面布局。随着5G标准发布，金融科技企业的相关尝试也正在积极推进。2020年3月，阿里达摩院成立XG实验室，主要聚焦5G技术和应用的协同研发，为超高清视频、在线办公、AR/VR、工业互联网、智能物流、自动驾驶等场景研究符合5G时代的视频编解码技术、网络传输协议等，并制定相关标准。甜橙金融联合中百集团、苏宁等零售业巨头，及招联消费金融、蚂蚁金服、品钛（PINTEC）等20余家金融服务知名企业，围绕聚合支付、消费金融和金融科技三大领域共同签署《5G时代金融科技生态共建框架协议》。

——复合型人力资源

复合型人力资源同样是金融科技企业底层架构的一项重要支撑。首先是企业核心管理团队高度重视“金融+科技”的复合型人才配置，使得管理团队既具有带领企业布局金融全场景的能力，也具有驾驭金融技术和布局新兴科技生态的前瞻性眼光。以BATJ的核心管理团队为例，可以看到，四家企业的核心团队既有具有丰富的金融、管理从业经验的管理人士，也有具有工科背景的核心人才。

在普通员工层面，金融科技企业非常重视技术人员的引进和培养。从2019年国内50强金融科技企业调查数据来看，有超过60%的金融科技企业技术人员占比达到40%以上，大多数企业的技术人员占比集中在30%-60%区间。其中，蚂蚁金服技术人员占比60%，腾讯的该比例为66%。另一个高度重视技术人员引进和培养的例子是微众银行。自成立以来，微众银行始终保持科技经费投入占全行费用支出比例高达30%以上的水平，技术人员占全行员工的比例在50%以上。2018年，微众银行聚焦战略性人才储备，全年共引进人才684人，重点引进关键领域人才并组建了AI团队。同时，成立“微众银行•深圳大学金融科技研究院”，推动金融科技产学研深度融合，构建人才培养新模式。

（2）拥有丰富的场景中台

在扎实的底层架构支撑下，金融科技企业开发了多种技术和模型的运用场景，包括金融服务前端的征信、客户管理，以及中后台的支付、运营、风控等场景。通过在这些场景的数字化深耕，金融科技企业建立起一套特有的金融服务能力。

——征信

金融科技企业将大数据、云计算、区块链等创新技术应用于信用调查领域，形成了特色的大数据征信模式。其基本逻辑为，通过机器学习方法，对大数据进行分析、建模，从而对个人或企业进行客观评价，出具信贷报告，并在信贷报告的基础上提供高价值的衍生产品，例如征信数据关联性分析、征信模型等。与传统征信模式相比，金融科技企业的大数据征信模式具有数据来源广泛、覆盖率高、评估方式更为先进合理、应用场景更为宽泛的优势。

目前市场上比较有竞争力的三家大数据征信机构分别是：支付宝的芝麻信用分（数据来源：用户淘宝交易记录和行为数据）、腾讯（数据来源：社交数据），以及前海征信（数据来源：平安集团）。

以芝麻信用为例，芝麻信用的数据主要来源于三个方面，包括阿里支付平台用户数据、融资理财业务结算数据以及个人与合作商提供的外部数据。依托蚂蚁云对客户大数据进行分析，芝麻信用从个人的行为偏好、身份特质、历史信用、履约能力和人脉五个维度进行信用评分。目前，芝麻信用已应用在金融和非金融两个方面，金融类包括获得人民银行个人征信工作许可、蚂蚁花呗、蚂蚁借呗、网络信贷数据的探索；非金融类包括免押借物、免押出行、信用通信等（陈璐等，2018）。

——客户管理

首先是线上获客。通过大数据分析，精准发现潜在客户，建立“点对点”连接，降低盲目客户追踪成本。

然后是客户分层（分群），通过数据分析，研究客户最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)指标，建立RFM模型，对客户进行精细化分层和分群。在大数据和模型的共同作用下，将客户分为重要发展客户、重要价值客户、一般发展客户等8个类型，为精准营销做准备。

第三是精准营销。金融科技企业连接数以亿计的数据进行聚合超算，建立营销信用评分响应模型，并进行不断的自我强化和迭代更新，通过自动标签辨识分类生成客户资源池，量化分析营销细节，包括最佳营销时间、最优营销渠道、最适营销方式，以及最适配产品及权益服务等。

第四是客户流失分析。通过分析流失客户的共性特征，如资产转移去向、关闭何种服务渠道、投诉等行为，建立“客户流失预警模型”。系统根据模型规则，自动筛选出最有可能流失的客户，并且自动通知客户经理进行客户挽留工作。更加智能的是，系统还会预测客户流失的原因，并提出针对性的挽留建议。

——支付

金融科技企业依托流量端优势，已经在支付领域占据绝对的市场份额，其中，支付宝与财付通稳居第一二位。2019年4季度第三方支付规模数据显示，支付宝、财付通分别占据了55.1%和38.9%的市场份额。除绝对的市场占有率以外，金融科技企业在支付领域一直不断运用新兴科技加速支付创新。例如依托生物识别技术实现支付的“脱媒化”和“无感化”，从而有效防止支付设备丢失、机器攻击、身份冒用等欺诈风险，并简化支付流程，提高支付效率；通过物联网技术将资金账户与手表、眼镜等智能穿戴设备，以及电表、水表等生活电器连接，实现万物皆可支付的数字化方案。

——运营

比起传统商业银行庞大的运营团队，金融科技企业运营团队规模非常有限，而主要依靠数字化运营完成相关流程操作，最大化减少人工干预。其中，机器人流程自动化在金融科技企业的运营场景中使用频率越来越高。

机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）是一个软件机器人模型，用来高效处理重复性的、基于规则的运营流程任务，从而解放出人力资源，专注于需要情绪智力、推理、判断的其它工作。RPA具有增效降本、安全合规、稳定可控、全时候命、敏捷速赢的优势。例如，将RPA运用于财务报表识别、财务报表编制、财务报销等流程中，能够大大缩短流程时间，降低运营成本。RPA于2018年陆续正式进入中国市场，2019年正逐渐开始成为创投领域的新风口。

——风控

金融科技企业建立起较为科学、精准的智能风控体系，并实现如下能力。一是信用风险计量能力，利用神经网络、深度学习等技术对违约概率（PD）、违约损失率（LGD）、违约风险暴露（EAD）等信用风险因素综合判断，科学管理信用风险；二是通过大数据分析、人工智能识别，对业务过程实现全面、客观、实时跟踪与监测，实现风险及时预警、准确识别、紧急管控；三是智能反欺诈，依托机器学习技术，深入学习、分析历史交易特点，实现多渠道、全流程、事前欺诈拦截。通过上述风控能力，金融科技企业构建起多维、多源的客户全景风险视图，实现全流程数字化、精准化监控，为金融业务全面风险管理提供支持及依据。尤其是在小微金融业务中，智能风控系统的运用对于小微客户识别、风险定价及风险追踪能够起到高效、精准的作用。

（3）打造精炼的金融业务

在对接金融服务市场方面，金融科技企业主要依托强大的数据能力和流量优势，深挖长尾客户资源，深耕普惠金融业务，包括B端的小微企业贷款，及C端的个人消费贷等。其业务逻辑为：借助自身的平台流量批量获客，或者与外部机构合作，依托大数据分析精准寻找长尾客户；通过人工智能+大数据分析对金融产品进行精准定价；借助大数据风控，对业务的贷前贷中贷后进行精密追踪；同时，通过精简业务流程、优化客户服务提高金融服务效率和水平，增强客户黏性。

——B端服务案例

网商银行作为由蚂蚁金服发起设立的互联网银行，具有高度的数字化、云化、智能化的特点，也是国内第一家核心系统基于云计算架构的商业银行。基于蚂蚁金服的底层架构支撑以及丰富的场景，网商银行在服务B端方面积极探索。例如，针对淘宝、天猫平台的小微商家和创业者，推出“小微企业成长计划”，助力平台小微企业发展；与全球最大的中文网站流量统计机构CNZZ合作，面向中小规模的创业型网站推出的“流量贷”，帮助中小网站解决创业过程中融资难、融资贵的问题。在放贷流程方面，实现全流程线上贷款的“310”模式，即3分钟申贷，1秒钟放款，全程0人工介入。同时，将“310”模式打包输出，目前已与50家金融机构达成合作。

——C端服务案例

在C端客户方面，网商银行深耕农村金融。为解决农村金融数据缺失问题，尤其是农民日常生活、消费交易的数据缺失问题，网商银行与农村生产资料、融资产品的供应商以及农民、农户、农业生产合作社合作，利用它们的数据、渠道与经验开展金融服务。此外，与邮储银行、农行、农信社、村镇银行等下沉到农村区域的金融机构展开广泛合作，为农村地区用户打开线上支付通道，满足线上购买农资与生活用品的需求。

微众银行的“微粒贷”同样是针对C端客户开发的普惠金融产品。“微粒贷”具有鲜明的“腾讯”特色，产品采用用户邀请制，受邀用户可以在手机QQ的“QQ钱包”内以及微信的“微信钱包”进入“微粒贷”端口。该产品的用户流量、风控均来自于腾讯所积累的技术能力。截至2019年末，微众银行“微粒贷”已向全国31个省、直辖市、自治区近600座城市超过2800万客户发放超过4.6亿笔贷款，累计放款额超过3.7万亿元；授信客户中约77%从事非白领服务业，约80%为大专及以下学历；笔均贷款约8000元，超过70%已结清贷款的利息低于100元。

3. 积极向外开展科技赋能

依托成熟的科技能力和对金融行业的深刻理解，金融科技企业积极对外输出科技能力，从而获得营业收入，并丰富自身金融科技生态。目前，金融科技企业对外赋能主要有三种模式。一是2F2C模式，通过金融机构促进个人理财、消费金融等个人金融业务发展；二是通过2F2B模式，通过赋能中小金融机构，进一步解决中小微企业融资难题，支持实体经济发展；三是2B模式，直接赋能中小微企业，帮助其实现数字化转型。从赋能方式上看，目前主要有软件赋能、金融云赋能、开放平台赋能、开源模式赋能、和咨询服务赋能五种方式。

（1）以软件形式赋能

为快速解决金融机构在运营过程中的部分痛点，金融科技企业将支付结算、财富管理、资产负债业务中积累的特色产品以软件和解决方案的形式有针对性地输出给客户。此方式主要针对已建立起信息化平台，但存在部分业务痛点的客户。

（2）以金融云方式输出

为系统性解决中小型金融机构、中小型企业长期以来在IT建设方面的局限性，金融科技企业依托自身在科技开发方面的经验，将相关产品、业务流程、技术以云平台的方式打包输出，为客户提供整体解决方案。此类技术输出方式能够为客户在短时间内提供全面、精准的技术支撑，便于客户快速信息化发展、数字化转型。同时，云服务在合作过程中便于数据的合规沉淀、开发、使用，长期来看能够产生增值效应，是未来金融科技输出的主流模式之一。但值得注意的是，使用金融云服务的金融机构，数据存于云中，脱离自身掌控，由于存储环节数据加密难题还未得到有效解决，数据废弃、物理损毁等无法保证彻底销毁，加剧了用户对数据机密性保护的顾虑。

（3）以开放平台方式输出

金融科技企业通过Open API或SDK（Software Development Kit，软件开发工具包）等技术搭建开放平台，将部分科技组件在平台上提供，便于中小型银行随需使用，从而弥补中小银行资源受限的短板，帮助其对接上层商业生态，节省巨大的成本。此模式最大的特点在于客户可按需调用API模块，实现定制化技术输出。同时，金融科技企业也能有效切入到合作方的场景中，同步引入合作方的能力和服务，达到快速实现开放银行的战略。但同时，平台开放也意味着风险开放，金融科技企业要面临输出风险、共振效应以及内外部风险叠加形成的新的风险，对风控能力提出了更高的要求。

（4）以开源模式输出

开源（Open Source）模式即开放源代码，让用户在源代码基础上进行修改和学习。将技术开源出来，可以供更多的用户应用到其自身的场景下，从而助推企业业务发展。

近年来，开源模式越来越多地被头部金融科技企业运用。2019年3月，蚂蚁金服对外表示将会开源SOFA最核心的两个组件——分布式事务框架和服务注册中心，主动拥抱开源，在支付领域探索开源技术之路，一定程度上扩大技术服务场景，为支付、金融等更多的用户提供服务，提升合作伙伴的效率。2019年7月，微众银行宣布金融科技全面开源战略。腾讯内部整体代码开源率由2019年初的20%增长到年末的70%，已建成协同代码库4400多个。

（5）以咨询服务方式输出

金融科技企业以咨询者的身份输出流程化、一体化、全生命周期的解决方案，帮助客户建立适合客户特色的体系、工具等，起到实效的运维模式。但咨询服务周期往往较长，难以满足用户短期的、应急性的服务需求。

4. 正加快向海外市场扩张

近年来，国内头部金融科技企业积极向以东南亚为主的国家进行海外扩张，以金融基础设施构建为基础，搭建海外互联网金融产品体系。金融科技企业海外扩张的原因主要来自三个方面，一是随着自身技术能力和服务能力逐步完善，金融科技企业具备向外扩张的原动力；二是国内市场竞争日趋激烈，对金融科技企业形成了向海外扩张市场份额的推动力；三是“一带一路”、数字中国等国家战略给金融科技企业海外扩张带来传动力。

（1）以东南亚国家为主要目的国，开发海外市场

从金融科技企业海外扩张目的国来看，东南亚地区成为最抢手的争夺市场。原因在于，一是部分东南亚地区的金融发展程度相当于上世纪80、90年代的中国，其金融基础设施还不够完善，未来的金融发展有望复制中国模式，快速开启移动支付时代。二是东南亚地区金融缺口较大，目前，东南亚地区人口约6.5亿，但仍有4.5亿人得不到银行服务的机会。随着东南亚地区经济的发展，金融需求也随之日益壮大，因此该区域蕴藏着巨大的市场潜力与容量。

（2）以金融基础设施构建为基础，搭建互联网金融产品体系

金融科技企业海外布局的主要规律是，首先以支付、数据中心、云平台、电商系统等金融基础设施打开海外市场，嫁接起国内外金融服务的桥梁，再用互联网金融产品提供增值服务，扩大客户范围，打牢客户基础。

（3）并购与共建并举，充分发挥海外资源优势

并购与共建是金融科技企业布局海外最常用的方式。蚂蚁金服、新联在线、中国信贷科技等众多金融科技企业均通过收购当地机构或与当地机构共建的方式快速抢占移动支付、在线理财、在线信贷投资等业务领域。收购与共建能够快速、直接地结合自身的技术优势与本土化的市场优势，达到“1+1>2”的效用。

（4）头部企业积极探索，多种方式布局海外市场

——阿里巴巴海外发展战略集中于支付、数据、物流、电商

阿里巴巴具有清晰的海外发展战略规划，其战略投资主要集中在四个方面：在线支付、数据中心、线下物流、电商平台，分别对应了阿里巴巴的蚂蚁金服业务、阿里云业务、菜鸟网络业务和集团业务。

在线支付领域，阿里巴巴旗下蚂蚁金服通过收购当地支付公司、与当地银行合作等方式，将“支付宝”深入印度、泰国、印尼、菲律宾、韩国、印度尼西亚等多个国家。数据中心领域，与迪拜米拉斯控股集团成立合资技术公司，共同建设迪拜数据中心，为中东、北非地区的企业以及政府机构提供云计算服务。物流配送领域，阿里巴巴先后参股了新加坡邮政、澳大利亚邮政、巴西邮政，并为俄罗斯提供了专营物流渠道，同时其收购占股的印尼Lazada、印度Paytm都在自建物流系统。电商业务领域，阿里巴巴在打造阿里不同语言版本的AliExpress（全球速卖通）同时，先后入股收购了东南亚电商平台Lazada、印度电商平台Flipkart和Snapdeal；与泰国泰京银行签订合作协议，支持泰国中小企业发展电子商务渠道，包括提供培训、推荐和解决各种问题。

——腾讯以“技术+业务”双轮驱动模式开发海外市场

腾讯公司充分发挥在云计算和大数据等领域的互联网基础设施优势，以及在QQ、微信、腾讯游戏等海量业务的互联网服务能力，以“技术+业务”双轮驱动模式推动海外市场建设。例如，为国内外企业和开发者提供安全稳定的云计算服务，涵盖云服务器、云数据库、云存储、视频与CDN、域名注册等全方位云服务和各行业解决方案。腾讯旗下公司“腾讯企点”携手跨境电商B2B平台敦煌网联手打造跨境电商社交化应用系统；与大申网打造“智慧企业”，打通传统、线上、线下、政府、腾讯各方的跨界链接，为“一带一路”企业打造社会化大营销产业链。

——京东以建立海外分公司、合资公司等方式开拓海外市场

京东通过建立海外分公司、合资公司等方式，在印度尼西亚、泰国、越南、哈萨克斯坦等东南亚国家和地区展开投资与合作，促进中外品牌的双向流动。例如，与泰国尚泰集团有限公司成立合资公司，运用京东数科全球领先的移动支付技术，结合泰国消费实际，提供更加本地化的支付产品和服务，然后向消费金融、供应链金融、保险、理财等多个互联网金融领域拓展。与泰国最大零售商Central Group，Provident Capital成立两家合资公司，京东为电商合资公司提供人工智能、云计算技术服务，以及电商和物流领域的技术支持。

从战略层面来看，金融科技企业将更多的发挥比较优势，突出科技赋能定位。从发展重点来看，将聚焦关键技术的创新及融合应用。从发展方向来看，将加速向产业互联网金融迈进。

1. 加速向外部机构科技赋能定位转型

我国金融科技企业呈现出加速向科技赋能定位转型的趋势，即更加强调自身的科技属性，强化底层技术的研发，并对外提供技术服务。究其原因，一是金融行业进入强监管，对金融业务提供方的资质、牌照、经营范围要求极为严格，金融科技企业从事金融服务的范围受到挤压，服务难度增加。二是科技赋能需求旺盛。在数字经济时代，无论是中小型金融机构开展金融业务，还是中小型企业生产经营，对于数字化、线上化、智能化转型的需求都较强。而上述企业的自身科技能力又不足以支撑其完成数字化转型。尤其是受新冠肺炎疫情影响，各行业均加速了线上化转型，迫切需要解决数据资源孤岛问题，开放共享数据资源，以数据驱动决策，加强数字化办公，科技基础设施建设和科技服务需求激增。

2. 聚焦关键技术创新研发及融合应用

《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021）》中明确提出了将“夯实金融科技基础支撑”作为关键任务，并对技术基础研究的协同、攻关、成果转化提出了要求。同时，我国以5G网络、数据中心等新型基础设施为代表的新基建建设提速，将推动有关技术的攻关。作为金融科技领域重要的技术支撑主体，金融科技企业未来将加大重点技术领域的研发应用力度，同时也为科技赋能定位增加筹码。

例如在人工智能方面，将从感知智能向认知智能演进，从而促进更高层面的人机协同，更好赋能金融服务；将加强大数据与人工智能的结合，合规开发数据价值；拓展云计算的运用边界，将其演变成所有IT技术创新的中心；区块链方面，将加强联盟链及非金融领域的应用。此外，还将积极探索通过5G建立更加广泛的数据生态，有效优化现有的金融服务模式和体验。

3. 加速向产业互联网金融领域迈进

（1）产业互联网空间巨大

截至2019年6月，中国网民规模为8.54亿人，互联网普及率达61.2%，网民渗透率极高。但伴随而来的是，消费互联网领域流量红利消退，用户增速放缓，金融科技企业服务C端的成本急剧上升，相关营收增幅被逐渐压缩，金融科技企业迫切需要追求新增长点。与此同时，我国产业互联网的规模却非常广阔。据测算，目前我国有60余个万亿级产业集群，若数字化转型能拓展10%的产业价值空间，每年可多创造2000亿元以上的价值 。据毕马威预测，2020年中国B端服务市场规模将超过12万亿元。

在上述背景下，金融科技企业开始向产业互联网金融领域转型，通过科技手段打通产业内的各个参与者，使得产业内的各要素数字化，并运用区块链等技术保障产业内数据、交易的可信性，从而提升产业内各节点、各参与方的数据价值，并将其转换为数字化的金融元素，再有针对性地为其提供金融服务。

（2）交通、物流领域将成为有效切入点

交通、物流行业参与主体较多，除了各类货运、物流企业外，产业链上还聚集了众多司机、快递员等个人参与者，是离消费互联网金融最为接近的产业领域，也是金融科技企业迈向产业互联网金融最容易落地的领域。金融科技企业通过大数据、云计算、车联网等技术，将车辆、司机、企业各个维度的数据加以挖掘、计算、分析，助力产业数字化。

蚂蚁金服已开始了在物流行业的布局。2018年，蚂蚁金服领投凯京科技，双方合作深耕物流行业，为中小微企业和个人提供各类场景下的信贷服务。凯京科技是一家物流科技行业，为中小微物流企业提供SaaS软件，同时为司机提供APP服务；从运单生成就开始数字化，然后追踪运单数字化；在最后的支付环节，凯京通过与蚂蚁金服为用户提供账户和支付解决方案，让资金流数字化。从而实现物流、资金流、信息流三流数字化，并通过三流综合化分析，为小微物流企业的真实生产运营情况精准画像。基于上述操作，凯京科技开发了一套数字化风控决策引擎来对企业进行风险判断，从而提供数字化的普惠金融服务，探索解决物流行业运输成本高、融资门槛高等痛点，为物流行业降本增效。

1. 数据是一切创新的基础

在数字经济时代，任何服务升级、商业模式创新、产业转型都建立在数据要素基础上。金融科技企业之所以能够对金融行业的运行带来重大创新，也是基于其强大的数据掌控能力。体现在三个方面，一是数据积累能力，需要在各类金融业务、各种场景交互、各类渠道中不断挖掘数据资源，并将非数据要素转换为数据要素；二是数据开发能力，需要将沉淀的数据资源进行分析、运算，从而提炼出数据的经济价值；三是数据运用能力，需要将数据资源转换为数据资产，进而服务于客户征信、客户管理、企业运营、智能风控等场景。

依托强大的数据掌控能力，金融科技企业才能精准发现长尾客户，从而提供普惠、安全、高效的金融服务；同样基于对数据的深度积累、分析和运用，金融科技企业才能建立丰富的中台能力，从而进行科技输出。

商业银行在长期的经营过程中积累了庞大的数据规模，但是，受限于强监管环境与风险厌恶型企业文化，商业银行对沉淀数据的开发和应用能力较金融科技企业来说更为薄弱。此外，商业银行烟囱似的组织架构、传统的“部门为阵”的惯性思维，导致内部数据孤岛现象非常突出，阻碍了数据融合增值的速度。

2. 研发与应用要相辅相成

金融科技企业对待技术的思路是研发和应用相辅相成。一方面，投入大量的资金、人力资源，通过实验室研发、人才培养等方式突破技术瓶颈，抢抓前沿技术开发时机，夺取技术研发能力话语权。另一方面，金融科技企业高度重视技术的落地和应用投入，通过三个步骤加速技术的价值转换。第一步是基于技术建立模型，让技术形成标准化的、可输出型的产品，例如微众银行的联邦学习模型、RPA流程机器人等；第二步是推动技术模型与各类场景融合，实现技术的场景化运用，例如智能风控；第三步是在应用中不断迭代优化。

对商业银行而言，新兴科技的研发和技术建模能力总体上较金融科技企业逊色，但商业银行的优势在于对于技术的使用场景非常丰富，且能够在丰富的金融产品和服务过程中对技术及模型进行高频、高效的优化和迭代。

3. 秉持开放性的发展理念

金融科技企业一直秉持着开放性的发展理念，不仅开放自身的科技能力和金融服务，还积极推动与外部机构的开放性合作，从而达成多方共赢的局面。例如网商银行在开展农村金融业务时，与深耕农村金融服务的金融机构，以及为农户提供农资的各类供应商合作，弥补数据空白；与中文网站流量统计机构CNZZ合作，引流中小规模的创业型网站客户。

商业银行受限于监管环境和保守的企业文化，与外部机构合作态度更为谨慎。从合作对象来看，通常以大型机构或者头部企业为主，对于企业规模较小、市场份额有限、成立时间较短，但是可能在某细分领域（例如数据资源或某项技术能力）具有核心竞争力企业，合作可能性较小。另外从合作进程来看，由于商业银行繁冗的层级式架构，导致沟通合作效率较低，投入产出率不高。

4. 重视盘活维护存量客户

在消费互联网红利消退背景下，对于存量客户的维护、盘活显得尤为重要。金融科技企业对于存量客户的开发举措包括，一是给客户打标签，从而判断客户偏好；二是通过符合客户偏好的产品及服务对客户进行精准营销，精准激发客户需求；三是通过存贷汇、理财、生活服务等多维度产品服务客户，增加客户黏性；四是通过大数据分析进行客户流失预警，留住客户。在盘活、维护存量客户的同时，金融科技企业也正在积极挖掘增量客户，例如向产业互联网金融迈进，发掘B端客户市场。

商业银行在C端市场沉淀了大量的存量客户，但这部分客户的活跃度远远不如金融科技企业C端客户。唤醒、活跃、黏住存量客户，是商业银行零售业务的重要课题。对于B端市场而言，商业银行因为良好的金融品牌形象，一直是大中型企业的金融合作伙伴，但如何在产业互联网快速发展、数字经济带动产业升级到背景下深入挖掘产业链上下游业务机会，也是商业银行需要重点探索的方向。