2022年11月24日，神州信息舉辦“2022數字金融新引擎”云端研討會，現場發布與清華大學金融科技研究院聯合編制的《數字經濟時代下的數字金融——銀行數字化轉型目標、路徑與舉措(2022)》年度報告，以及多項重磅落地成果。清華大學金融科技研究院副院長薛正華做題為《全球金融科技發展態勢與產業創新發展助力》演講。

全球現狀與趨勢

先和大家分享一組金融科技投融資的數據，這是2021年全年金融科技領域全球的投融資事件以及金額數據。

2018年到2019年，數據都是逐年上升的，2020年初爆發新冠疫情，金融科技領域投融資事件以及金額在該年都出現了大幅度下滑，2021年開始逐步恢復。2021年全年全球金融科技領域的投資是在2101億美金。整個美州（主要是美國）的趨勢圖和全球高度相似，2021年美洲地區金融科技投資金額是1053億，投資額占了全球的約50%，支付及數字銀行等是投資的熱點。

從投資的主體來看，也出現了些有意思的變化。比如說金融科技領域的CVC投資，即由企業發起的產業資本投資上漲非常快。其他行業的CVC投資也有類似的情況，去年全球CVC的投資額的同比增長高達142%，中國也達到了137%，在經濟放緩，投資收縮的大環境下，表現非常亮眼。不同于美洲的情況，亞太地區的態勢跟全球的走勢就很不一樣了，2018、2019、2020持續走低，2021年有所恢復。嵌入式金融服務/場景式金融服務投資比較活躍，先買后付也是一個熱點，基于數據價值的金融科技也出現了很多投資。

我們也可以再看看全球2021年融資額最多的十大金融科技公司都是誰？這里有湯森路透旗下做數據服務的公司，NETS是做支付的，Adenza做交易、風險管理、監管合規等技術服務，Robinhood面向普通投資者做股票投資服務等等。總體來看，前十名的賽道比較分散、平均，有做數據、支付、技術服務、股票交易、金融安全、虛擬信用卡、個人理財、企業服務等。

我也特意把2020年的前十大投資和2021年的拿出來做了一個比較。在2020年里面有一部分的企業在2021年里持續得到大額投資，仍處于融資Top10。比如Paidy 2020年融資額排第六名，2021年是第一名；Grab2020年融資額是第二名，2021年是第四。2020年，兩個中國公司—— JD Digits（京東數科）和水滴上榜，但是在2021年我們在Top 10中就再沒有看到中國公司的身影。

相較于全球金融科技領域的投資，中國表現有所收縮，主要有兩個原因：第一，從2012年到2018年期間，在國家監管政策包容以及鼓勵創新的大環境下，中國金融科技相對于歐美來說發展更快，規模快速形成，到目前，競爭格局趨于穩定態勢。例如：中國的移動支付已經形成了兩家獨大的格局，創業公司可能很難再在此領域有所發展了，投融資事件自然也就較少出現；消費金融領域也有類似現象，只是比移動支付要略微分散些，被部分大平臺以場景、流量和數據等天然優勢所占據，創新企業跑出的難度較大。第二，當下全球Fintech賽道中較熱門的數字貨幣賽道，中國采取了較為嚴格的監管，除了央行法定數字貨幣之外，其余數字貨幣目前是全面禁止的。需要注意的是，歐美關于數字貨幣投資雖然較為活躍，但是，很多國家的監管并沒有明確表態，也存在較大的政策風險，也是投資機構普遍擔憂和關注的問題。

中國金融科技業態

中國金融科技企業有四大類：金融機構子公司、互聯網巨頭子公司、傳統金融科技公司、新型科技公司。金融機構子公司包括央行及各大商業銀行、保險和證券公司成立的金融科技子公司，在做好自身服務的同時，輸出科技能力，助力中小金融機構及企業端場景服務的建設；傳統金融科技公司如神州信息，數十年持續為銀行、證券、保險等金融機構提供系統開發和相關技術服務，陪伴了金融機構的信息化、數字化、智能化的轉型升級發展。互聯網巨頭的金融科技企業包括：螞蟻金服、京東科技、度小滿、360金融、小米金融等，這類金融科技企業有的是依托電商場景，有的是基于產業供應鏈體系，有的依靠流量和數據資源，各自發揮自身優勢，提供金融科技服務。這里列舉了騰訊公司2020和2021兩年的營收構成。2021年，網絡游戲營收1561億排名第一，占比32%；金融科技和企業服務營收1280.86億排名第二，占比27%。但在2021年，金融科技和企業服務營收增長到1722億，占比達到31%，超過了網絡游戲成為第一大業務收入來源。

科技基石

為什么金融科技近年來發展迅速？其中一個很重要的原因就是科技的力量。

云計算、大數據、AI、AR/VR等技術的發展以及在金融業的應用，促進了金融服務的快速發展與創新。這里面表現較為突出且應用較為廣泛的兩個技術是：大數據和AI技術。

大數據為什么能夠被充分應用，給業務帶來貢獻？非常重要的一個技術應用是用戶畫像，無論是個人畫像還是企業畫像，被廣泛應用在營銷、客戶、產品改進、體驗優化等領域。除此之外，在金融領域，用戶畫像還被重點應用于風險管理，畫像越精準對客戶的風險管理就越精準，精細化的風險管理帶來的都是立竿見影的利潤增長。管理的資產規模越大，效果越明顯。但是，隨著大數據應用的不斷泛化和深化，也出現了數據濫用、隱私被侵犯等問題。圍繞這一點，一方面通過法律法規途徑來解決，另一方面以聯邦計算為代表的一些新技術，通過數據不動模型動的機制，努力實現既保障數據安全又能讓用戶享受到基于大數據的精準化、個性化高質量服務。

人工智能方面，除了以深度學習為代表的聯結學派外，還有貝葉斯學派、進化學派、符號學派等。毫無疑問，深度學習是近年發展最快、最受矚目的人工智能技術。受益于深度學習在圖像識別與合成、語音識別與合成和語義理解等幾項基礎技術的重大突破，金融領域產生了眾多創新應用。例如，在圖像識別領域，基于衛星遙感數據和AI圖像識別技術來判定農田作物種類、種植面積、農作物長勢等信息，綜合其他數據，開展農業信貸，具有工作效率高、風險把控準等優勢。基于另類大數據以及AI圖像識別技術的創新實踐也正在被應用于越來越多的金融場景，例如：養殖業保險、二級市場量化投資等領域。深度學習在語音識別、合成和語義理解的技術突破同樣也帶來了很多金融創新應用，不一一舉例。數字人是一個把深度學習在圖像、語音、語義三方面能力綜合應用的場景。它可以廣泛應用于金融各類場景中。例如：客服數字人、營銷數字人、理財規劃數字人、數字培訓師等。它的核心技術流包括：接收客戶語音咨詢、語音轉文本、語義識別文本、匹配知識庫、生成應答文本、語音合成文本、唇動匹配語音、數字人表情合成。這八個流程集合了深度學習的各類技術，而且要求實時完成，才能滿足用戶體驗。近年來，清華大學金融科技研究院圍繞金融服務場景，在數字人領域開展了大量金融領域知識和AI技術創新的研究。

未來趨勢

未來的發展趨勢是很難判斷準確的，不妨研究一下驅動未來發展的動因是什么。動因搞明白了，對未來的判斷可能對會相對準確一些。

很多行業的發展往往受兩樣東西驅動，一個是科技，一個是政策。新科技可能會帶來很多領域的全面變革，或者產生出新的生產或生活方式。比如，金融科技領域，過去十年大數據和人工智能技術的快速發展，為金融領域帶來了大量創新，驅動金融產業不斷變革。政策方面，比如新能源政策的鼓勵下，電動汽車、電池等綠色相關產業高速發展。

當下及未來很長一段時間，圍繞數字經濟的相關產業將會快速發展。從技術視角看，人工智能、5G、XR等數字技術發展迅猛；從政策角度看，數字經濟已經上升成為國家戰略。近年來，個人消費端的數字場景百花齊放，發展較快。但在產業端，數字化發展還有巨大空間。產業端數字化能力不足，也間接導致了金融服務實體經濟不暢，這是因為，金融的核心是風險管理，而風險管理的基石是大數據，數字化程度不夠，風險不好判斷或者判斷成本很高，必然導致金融服務效率低下。在產業數字化方面，我們也做了不少調研，從數字農業、數字養殖、無人零售、無人工廠，無人駕駛等生產生活場景正在不斷發展、成熟，未來數字化程度會越來越高，基于大數據的智能化和金融化水平也自然會越來越高。

另外，還有一個很重要的產業發展方向可能會是虛擬數字空間的發展。在虛擬數字空間中，人、物、景的創設高效且低廉，場景要素極大豐富，而且可以超越現實更好的發揮想象力。沉浸式的數字空間將給用戶帶來更佳的場景體驗，在數字空間中，學習、工作、生活都將產生翻天覆地的變化，金融業也會呈現全新的模式。從技術視角看，元宇宙所依賴的主要技術：5G、AI以及XR等發展較快，長期來看，能夠為產業發展做好支撐。我們把目光回收到當下，元宇宙中“人”這一要素，在AI技術的發展下，已經走出實驗室，開始步入市場，服務大眾。金融領域是率先應用數字人的行業之一。

最后做一個總結，基于大量的調查和研究，未來產業數字化與虛擬數字空間將有可能成為兩個重要的、快速的發展方向。兩個方向“一實一虛”，將會產生大量高度數字化、自動化和智能化的生產和生活場景，在這些場景中，大體量、多維度的豐富數據以及自動化和智能化的流暢體驗，將為金融科技的應用提供更廣闊的空間，也必然會助力金融更好的服務實體經濟和民生。

謝謝大家！