2023年中国金融科技研究报告

第一章行业概况

1.1 定义

金融科技（FinTech, Financial Technology）代表了金融和技术的交汇。这一领域虽然处于发展的初期阶段，但已经展现出深远的影响力。金融科技的业务模式多样，涵盖了从传统金融服务的数字化转型到新兴技术的应用。由于这个领域的快速演变，目前还没有一个全球统一的定义。

在2016年3月，金融稳定理事会（FSB）发布了一份报告《金融科技的描述与分析框架》，这是国际组织层面对金融科技的首次初步定义。报告指出，金融科技指的是运用技术手段来推动金融创新，对金融市场、机构及服务产生显著影响的业务模式、技术应用以及流程和产品。

图金融科技的概念性框架

资料来源：资产信息网千际投行 WorldBank

在实际应用中，金融科技的内涵因背景而异。它可以指现有金融业务的数字化或电子化，比如网上银行、手机银行等；也可以指那些可应用于金融领域的新技术，例如分布式账本、云计算、大数据等；此外，它还涵盖了那些希望进入金融领域、与传统金融机构形成合作或竞争关系的科技企业和电信运营商。

随着理论研究和实践应用的不断发展，金融科技这一概念预计还将经历更多的调整、充实和完善。这种不断进化的特性，使得金融科技成为一个充满活力和创新潜力的领域，特别是在中国这样一个拥有庞大用户基础和快速发展的市场环境中。

1.2 行业简史

金融科技（FinTech）的历史是一部科技创新与金融服务结合的发展史。尽管当前的金融科技现象具有前所未有的特点，金融业特别是银行业在过去已经历过多次技术革新。

第一阶段：自动化和电子化的初步探索
在20世纪60年代，通信技术和自动化技术的创新促进了银行自动柜员机（ATM）的出现和普及。ATM作为新的银行服务渠道，虽然没有替代银行的物理网点，但它成为银行柜面支付业务的重要补充。紧随其后，20世纪70年代的电视可视图文技术出现，它允许用户通过家用电视机远程使用银行服务。尽管这一技术未能广泛应用，但它是探索电子化银行服务的重要尝试。

第二阶段：互联网时代的网上银行
进入20世纪90年代，依托互联网技术的网上银行开始出现。由于客户安全顾虑和操作不习惯，网上银行的早期发展较为缓慢。随着互联网用户群体的成熟，网上银行逐渐实现了较快的发展。尽管网上银行在标准化、高频率、低成本的基础服务方面具有优势，但它并不能完全替代银行的物理渠道。

第三阶段：金融科技的新浪潮
至今，新技术的应用和普及虽然加速了金融业新型服务模式的诞生，对传统银行体系产生了一定影响，但并未根本改变银行业务模式、金融法律关系和监管体制。然而，当前金融科技的环境与历史有着显著不同。技术创新和更迭的速度加快，技术转化为金融产品的周期缩短；互联网人群的持续增加使消费者更加愿意接受新技术；金融科技增加了机构间的关联性，为金融稳定带来新的挑战。

金融科技的这些新特点要求金融机构和监管当局密切关注其发展变化、潜在风险及可能产生的影响。金融科技是否会从根本上改变现有的业务模式和监管框架，还有待观察。然而，可以肯定的是，金融科技正成为金融行业创新和发展的重要驱动力，其影响力将在未来持续扩大，为金融业带来更多变革与机遇。

1.3 发展现状

中国金融科技行业目前正处在一个发展的稳定阶段，其中市场格局逐渐明朗，发展模式和路径日益成熟。这一阶段的主要特点如下：

市场格局稳定，发展模式成熟
经过快速成长和波动调整后，中国金融科技行业中各类产业主体的发展定位更加清晰。头部金融机构继续以科技为引领，整体科技投入保持增长，其主导地位更加突出。这些机构不仅在内部进行科技革新，还通过科技子公司向外输出科技能力，逐渐从科技输出转向生态赋能。同时，平台企业的金融业务常态化监管框架已初步形成，大型平台企业如蚂蚁集团的金融科技业务整改进入收尾阶段，监管要求逐步落实到企业运营层面。此外，IT解决方案供应商正在探索新技术以提供新的服务内容和模式，助力金融机构优化基础设施建设。

图近三年国有六大行科技投入增速对比

资料来源：资产信息网千际投行中国信通院

投入更加注重效率和成果
金融机构在科技能力建设和数字化转型方面已进入深水区，科技投入更加注重业务价值导向。金融机构的科技投入由全面投入转向精准投入，减少探索性投入，聚焦于具体业务领域，如数据治理、数字营销、零售数字化等，从而提升投入产出比。

金融科技伦理治理体系的完善和行业规范化
随着科技创新的快速发展，金融科技伦理治理体系不断完善，行业规范化程度持续提升。包括通用到行业、中央到地方、监管层到机构个体的多维度架构。金融科技行业规范化管理也得到加强，通过数据安全、网络安全、个人信息保护等方面的政策法规，为金融行业规范化管理奠定基础。

中国金融科技行业正处于一个相对稳定的发展阶段，头部金融机构和平台企业的角色日益明确，行业内外的科技应用和合作不断深化。同时，金融科技伦理治理和行业规范化的进步为行业的健康发展提供了重要支撑。在这一背景下，金融科技将继续推动行业的创新和变革，为消费者和企业提供更加高效、安全的金融服务。

第二章主要分类、技术发展和政策监管

2.1 主要分类

金融科技（FinTech）是金融与技术的结合，旨在通过创新技术改进和自动化金融服务。根据巴塞尔银行监管委员会的分类，金融科技可分为四大类：支付结算、存贷款与资本筹集、投资管理、市场设施。这些类别在发展规模、市场成熟度等方面各有差异，对现有金融体系的影响也不同。

资料来源：资产信息网千际投行

支付结算类：这类业务主要包括面向个人客户的小额零售支付服务（如Paypal、支付宝等）和面向机构客户的大额批发支付服务（如跨境支付、外汇兑换等）。目前，这一领域发展迅速且趋于成熟。虽然互联网第三方支付对银行支付系统有一定依赖，但并未完全替代银行支付功能。相反，它们更多地实现了分工协作和优势互补。监管机构普遍关注客户备付金管理、反洗钱、网络安全等问题。
存贷款与资本筹集类：这类业务包括P2P网络借贷和股权众筹，即通过互联网平台向合格投资者募集小额资金。这类业务主要服务于传统金融服务覆盖不足的个人和小微企业融资需求。尽管发展迅速，但在整个融资市场中所占比重仍相对较低。监管关注点包括信用风险管理、信息披露、投资者适当性管理等。
投资管理类：包括智能投资顾问和电子交易服务。智能投资顾问通过自动化系统提供投资理财建议，而电子交易服务则提供线上证券、货币交易等。智能投资顾问的应用范围目前还较有限，其发展前景取决于计算机程序的学习分析能力以及市场和投资者的适应度。监管机构通常采用现行资产管理业务的监管标准，重点关注合规推介、信息披露等。
市场设施类：涵盖客户身份认证、多维数据处理等跨行业通用的基础技术支持，以及分布式账户、大数据、云计算等技术基础设施。这类业务在技术属性上较为明显，多数属于金融机构的业务外包范畴。监管机构将这些业务视为金融机构外包风险的一部分，关注点包括操作风险、信息安全、外包流程的合规性等。

这四类金融科技业务虽然具有不同的特点，但共同推动了金融服务的创新和发展。随着科技与金融的深入融合，金融科技将对持牌金融机构的稳健运行产生日益重要的影响，同时也为监管机构提出了新的挑战和需求。

2.2 技术发展

中国金融科技行业的技术发展正处在迅猛增长的新阶段，其中智能算力、数字原生应用、生成式人工智能技术、多云多芯信息技术、以及金融领域的安全防护正在成为推动这一行业转型的关键力量。

智能算力：金融数智化的新引擎
智能算力的快速发展正在加速金融业的应用。金融机构正在通过构建更强大的算力平台，深度融合算力与算法、数据，优化金融服务。到2023年6月底，中国算力总规模同比增长30%，其中智能算力规模增长约45%，显示出金融领域对于智能算力需求的快速增长。

数字原生理念：云原生和AI原生
数字原生应用正在金融业中稳固其转型基础，其中云原生和AI原生理念尤为关键。云原生在金融领域的应用已成为金融机构核心系统转型的趋势，而AI原生则从赋予场景智能到全面嵌入智能，促进金融业进入全面智能时代。

生成式人工智能技术：加速数据智能技术升级
生成式人工智能技术，如ChatGPT引领的AI大模型技术，正在为金融业带来新机遇。这种技术在金融业务的多个场景中得到应用，如智能客服和风控，提升金融业务的智能化水平。

多云多芯技术：夯实金融服务现代化转型基础
随着金融业务的数字化转型深入推进，多云多芯技术作为关键技术底座在金融行业中得到广泛应用。这些技术提供了多元异构兼容能力，有效满足了金融业多样化算力需求。

金融领域安全防护：体系化布局不断增强
金融领域的安全防护正向体系化布局升级。金融机构正在强化网络和信息安全的体系化要求，通过构建全场景、深层次的立体化金融安全体系，应对日益复杂的安全威胁。

此外，后量子密码和移动通信技术的持续演进为金融机构应对未来风险提供了关键工具。金融科技的发展不仅推动了金融服务的现代化转型，还为金融领域创新发展打开了新的发展空间。通过这些技术的应用，中国金融科技行业正不断拓展其技术体系的内涵，支持构建包容性信息社会，并实现可持续发展目标。

2.3 政策监管

近年来，中国的金融科技行业在政策监管层面取得了显著进展，为行业的健康和有序发展奠定了坚实基础。这一进展主要表现在金融科技法制体系的健全、行业标准的制定和人才培养的加强，以及金融科技伦理治理的关注和完善。

金融科技产业基础的持续完善

法律法规的健全：近年来，中国金融科技法律法规体系不断完善，特别是在金融科技安全方面，已基本形成全面的立法体系。这包括全国人大的立法和国家相关主管部委、地方规范的制定，为金融科技发展提供法治保障。
行业标准的加速制定：《金融标准化“十四五”发展规划》指明了金融科技标准化的方向。在金融数据要素、金融信息基础设施、金融网络安全等重点领域的标准加快供给。此外，中国在ISO、ITU等国际组织中也积极参与国际标准的制定。
金融科技人才培养：全国多所高校开设金融科技专业，通过校企合作进行重点领域研究，培养了大量金融科技人才。北上广深杭等地区成为金融科技人才的高地，而长三角、粤港澳大湾区、成渝地区则通过错位差异和地区辐射实现多极化发展。

图金融科技相关政策法规及标准（部分）

资料来源：资产信息网千际投行

金融科技伦理治理的广泛关注

伦理问题的突出：金融科技应用中出现的伦理问题，如算法歧视、隐私侵犯、过度采集用户数据，不仅损害了消费者权益，也增加了金融风险。例如，河南村镇银行存款挪用事件就暴露了金融科技伦理治理体系的不足。
伦理治理体系的建立：“十四五”规划纲要及金融科技三年规划提出了健全科技伦理体系的要求。央行金融科技委员会将金融科技伦理治理体系建设作为重点工作之一。地方性金融科技伦理治理组织的建立，如深圳、安徽、浙江等地的金融科技伦理委员会，进一步加强了行业自律。
金融科技伦理标准的逐步建立：金标委正在研究制定《金融领域科技伦理指引》行业标准。各地也在积极探索金融科技伦理治理相关标准、指南和自律公约。

这些政策监管的进步不仅为中国金融科技行业的稳健发展提供了制度保障，还促进了行业向善发展。随着金融科技的快速发展，监管体系的完善和伦理治理的加强对于确保行业的长期健康和可持续发展至关重要。未来，金融科技监管将继续适应行业变化，不断完善，以促进金融科技与传统金融服务的融合，推动金融行业的创新和发展。

第三章驱动因素、风险及竞争分析

3.1 驱动因素

中国的金融科技行业正在经历前所未有的变革。这一行业的快速发展受到多种因素的驱动，不仅重塑了金融产品、支付、业务模式、市场参与者和市场结构，甚至影响到货币本身。新冠肺炎疫情更是加速了金融科技的普及和应用，推动了金融稳定、健全、包容性、效率、创新和竞争等核心政策目标的实现。

技术创新：连接与存储
金融科技浪潮的核心驱动力之一是无处不在的连通性，这主要得益于移动设备、联网设备和通信网络的普及。与此同时，低成本的计算和数据存储能力的提升也在推动技术创新。这些技术进步促成了新的业务模式，如云计算，以及基于电子商务和移动应用的海量用户和交易数据的产生。

数据驱动的业务模式
数据和连通性减少了金融服务过程中的主要摩擦点，例如信息不对称和交易成本。数据驱动流程的自动化和产品应用支撑了从贷款发放、保险承保到投资机器人顾问等多样化的金融服务。数据驱动的业务模式能够快速扩张规模，利用客户活动的正反馈环，进一步拓展服务范围，吸引更多用户。

金融服务价值链的重构
降低的交易成本和无摩擦的信息流促进了金融服务价值链和产品组合的重构。连通性和数据交换支持产品或服务的原子化，即将产品分拆为不同组成部分，由不同供应商提供并重新组合。例如，开户过程可以由多个合作伙伴共同完成，包括银行账户的开立、身份验证、账本管理和客户服务。

金融服务的专项化与客户选择权的增强
客户和金融服务提供商更容易获取信息和转移资金，使得拆分金融服务成为可能。消费者可以选择不同的服务提供商来满足其个性化需求，如存款、贷款和支付服务。这种拆分和客户选择权的增强进一步推动了金融服务的专项化。

金融服务的重新组合
计算能力、数据和连通性方面的进步使得供应商能够提供单一解决方案和新的金融服务包，或将金融服务与其他业务活动重新组合。原子化、拆分和重新组合正在重塑业务模式、产品经济以及供应商格局。例如，第三方应用可以远程登录账户，将账户持有机构与用户界面和大部分消费者价值创造分割开来。

这些驱动因素共同促使中国金融科技行业的发展，推动着金融服务的现代化和数字化转型。

3.2 风险分析

中国的金融科技行业近年来发展迅猛，但随之而来的风险也不容忽视。从风险的角度考虑，这些风险可分为机构层面和系统层面两大类。

机构层面风险

对传统金融机构盈利能力的影响：金融科技的发展可能分流部分银行业务，对现有银行的盈利模式和盈利能力构成挑战。例如，电子支付和在线贷款平台可能减少对传统银行服务的需求。
增加的操作风险：金融机构在更多地运用新技术的同时，也在外包部分金融业务，从而增加了风险管理的难度。已有案例显示，第三方合作机构的系统缺陷导致了金融交易数据泄漏。
提高的整体风险水平：金融科技企业在提高金融服务的可获得性的同时，可能降低客户门槛，引入更多高风险客户。由于缺乏经过经济周期性检验的历史数据，可能导致风险被低估和错误定价。
对突发事件管理能力的挑战：全天候金融服务可能增加金融机构受到外部冲击的时间和概率，对实时监测和突发事件的管理能力形成挑战。

系统层面风险

增加的关联性和复杂性：金融科技将加深金融业、科技企业和市场基础设施运营企业的融合，增加金融行业的复杂性。科技公司在信息科技风险管理方面的局限性可能导致风险在这三类企业之间传递，增加系统性风险。
强化的市场共振和羊群效应：金融科技在提升金融服务效率的同时，可能加快风险传导速度，使金融市场参与者的行为趋于一致。例如，智能投资顾问可能采用相似的风险指标和交易策略，导致市场中出现更多的“同买同卖、同涨同跌”的现象，从而加剧市场波动和共振。

金融科技的发展为中国金融行业带来了显著的机遇，但同时也带来了多重风险。金融机构和监管当局需要密切关注这些风险，采取适当的风险管理和监管措施，以确保金融科技的健康发展不受阻碍。这包括改善风险管理体系，提高对金融科技的认识和监管能力，以及加强对金融科技企业的监管和指导。通过这些措施，中国的金融科技行业可以在确保稳定的基础上，继续其快速发展的轨道。

3.3 竞争分析

在中国金融科技行业的竞争分析中，可以使用迈克尔·波特的五力模型来深入探讨。这一模型包括行业内竞争者之间的竞争、潜在的新进入者威胁、替代品或服务的威胁、供应商的议价能力以及买家的议价能力。

行业内竞争者之间的竞争
中国金融科技行业竞争激烈，市场上有许多成熟的企业如蚂蚁金服、腾讯金融科技等，以及众多初创企业。这些企业在支付、贷款、投资和保险等多个领域展开竞争，推动产品创新和服务优化。

潜在的新进入者威胁
金融科技行业的门槛相对较低，尤其是在技术进步和政策支持的背景下。新进入者可能带来创新的业务模式和技术，对现有企业构成威胁。

替代品或服务的威胁
随着技术的发展，新的金融科技产品和服务不断涌现，可能替代现有产品。例如，区块链技术的发展可能对传统的支付和交易系统构成挑战。

供应商的议价能力
金融科技企业高度依赖技术供应商（如云计算服务提供商）和数据提供商。这些供应商的议价能力较强，尤其是在技术或数据资源独特性较高时。

买家的议价能力
随着金融科技产品和服务的增多，消费者和企业客户的选择也变得更加多样化。买家的议价能力因此增强，他们更倾向于选择性价比高、服务质量好的产品和服务。

总体来看，中国金融科技行业的竞争环境十分激烈。企业需要不断创新和优化服务，以应对新进入者的威胁、替代品的挑战，同时处理好与供应商和买家的关系，以在竞争中保持优势。

3.4 重要参与企业

中国的金融科技领域近年来发展迅速，催生了一批领先的企业，它们在推动行业革新与技术进步方面发挥着重要作用。

洞见科技，作为中国最大的信用产业集团“中诚信”孵化、由“中电科”投资的企业，是领先的隐私计算技术服务商。洞见科技专注于数据价值的安全释放和智能数据的合规应用。其核心团队成员来自中诚信、大型银行、保险公司以及大数据与人工智能企业，拥有丰富的行业经验。2020年，该公司推出了金融级隐私计算平台InsightOne，这一平台以数据资源融合和业务场景应用为核心，已在金融、政务、通信、能源等领域取得显著商业成果。

第四范式，成立于2014年，是企业级人工智能领域的先行者。作为AI国家标准的定制单位，第四范式具备全栈的自主创新能力，拥有800多项专利。公司通过其AI决策赋能技术，帮助金融及其他行业客户实现数字化转型，从而在市场竞争中取得优势。

蓝象智联的技术团队在密码学、大数据、人工智能、分布式计算等领域具有深厚的背景，销售和市场团队则由来自金融、运营商和政府等行业的专家组成。蓝象智联研发的金融级隐私计算平台GAIA，基于多方安全计算和联邦学习技术，支持营销、风控、反欺诈等多种模式的应用。

软通动力，中国领先的软件与信息技术服务商，旗下子品牌“软通金科”专注于金融科技领域。软通金科致力于将先进技术与金融业务深度融合，已与国内多家知名企业建立战略合作联盟。目前，软通金科围绕芯片组、服务器、操作系统等建立了完整的金融信创生态基础架构体系，并计划持续加大在专业领域的硬件定制和操作系统定制的研发投资。

这些企业不仅在技术创新上走在前沿，还通过其产品和服务推动了整个金融科技行业的发展，为中国乃至全球的金融科技领域带来了深远的影响。