金融科技助力传统金融市场中资产管理路径分析

2018-08-08 13:53柴宏蕊
商情 2018年35期
关键词:金融科技资产管理人工智能

柴宏蕊

【摘要】金融科技作为一个新兴领域,时金融业的发展起到了巨大的推动作用。资产管理业在金融信息技术的快速发展的背景下,面临着新的机遇和挑战。本文分析总结了金融科技的三大核心技术在资产管理行业的应用和发展前景,指出了金融科技产业未来可能出现的风险并提出了防范措施。

【关键词】金融科技 资产管理 人工智能

一、研究背景及意义

(一)研究背景

金融科技(FinTech,Financial Technology)己经成为最近几年全球投资创业者的焦点产业。金融和信息技术的深度融合不断打破现有金融行业的边际,深刻改变着金融服务的运作方式,并且使金融逐渐回归至资金供给与需求方面提供服务的本质。

从金融科技的发展历程来看,其产生的最初目的是通过信息科技在金融领域的运用,为金融行业在营销获客、风险评定及资金流通等环节提供技术支持,进而压缩金融行业运营成本。金融科技经历了金融科技1.01金融科技2.0,金融科技3.0阶段(2011年至今)。传统金融行业通过一系列的新的信息技术,如大数据、AI、区块链等技术手段,来完善自身的信用中介角色、投资决策过程、风险定价模型,从而大幅提升传统金融的运营效率。

(二)研究意义

金融科技无论是在提升传统金融行业的运行成本方面,还是降低其运行效率方面,均表现出了相对优势。对于新兴的金融科技企业,其将金融与科技的深度融合,能够大大延伸企业的成长边界,进而可以拓展更广阔的金融业态。

二、中国金融科技的发展现状

2016年,中国带动亚太地区替代北美成为全球金融科技首选投资地,多个金融科技企业发展壮大。2016年前三个季度,中国金融科技公司获得的融资占全球金融科技公司融资总额的份额超过50%,首次超越美国位列全球第一。传统金融服务的不足、监管的宽松为中国金融科技兴起提供了土壤,而技术的发展则给中国金融科技的迅速发展提供了养分。

三、金融科技助力资产管理的路径研究

金融科技着重强调科技,意在说明科技对金融的服务作用,目的是为了压缩金融行业成本、提高金融服务的效率、避免金融运营风险。本节重点为读者介绍大数据、区块链、人工智能三大金融科技的关键技术及其在资产管理行业的应用。

(一)大数据在资产管理行业的应用

大数据征信,金融科技面对的是传统金融机构无法服务到的大量长尾客户,这些客户在虚拟网络世界中留下个人信息,传统的各大门户网站纷纷开展大数据征信业务;大数据风控,风控的立足于大数据,通过大数据来收集海量客户的综合信息,从而确定用户的信用风险指数;大数据消费金融,如面向长尾用户的网络信贷的产生,大数据技术能够风控模型,进行信用评级和风险防控;大数据在支付领域的应用,通过大数据在设备指纹、人脸识别、用户行为习惯等方面预先建立交易反欺诈引擎;大数据财富管理,大数据技术的的营销获客和智能投顾技能,很好地解决这仅对少量高净值客户展开财富管理服务,极大提升了资管效率。

(二)区块链在资产管理行业的应用

区块链通过在两地接受者与支付者人之间建立直接信任关系,从而实现跨境支付的现代方式,达成实时结算进而达到提高交易效率,压缩业务成本的目的;在保险理赔方面,区块链凭借其数据真实开放、难以篡改的特性,极大降低保单理赔过程中的欺诈现象;将权益添加进区块鏈中,实现新形式的证券交易,对交易主体的身份、交易量等关键信息实时记录,从而降低黑匣子操作、内幕交易的可能性。

(三)智能AI技术在资产管理行业的应用

资管新规实施以来,金融科技凭借其易合规的特点在金融领域的创新却在持续推进,包括生物识别技术在内的人工智能等新科学技术在第三方支付领域也被广泛应用。目前AI技术逐步成熟,并开始运用到保险、信贷、智能投顾等众多具体领域当中。

四、金融科技的技术风险

金融科技的应用增加了财务覆盖面,压缩了运营成本、提升服务效率。但也增加了金融操作风险、信息科技风险、信用风险以及流动性风险,给传统的金融行业的盈利模式带来挑战。适时采取措施,使金融科技发挥服务金融的正面作用。

大数据技术风险。一是数据窃取和个人信息泄露,非法添加和篡改分析结果;二是指存储数据的安全性,一方面是安全防护技术的更新速度不够及时,没有及时跟上数据量的级数级增长,大数据对信息的安全防护容易出现问题;区块链技术风险。一是区块链信息源不可控,网络层没有准入验证或身份核实等防护措施;二是在目前的技术水平下,区块链技术大规模应用还不成熟。三是容易遭受算力攻击产生道德风险,随着算力的逐渐集中,掌握超过系统内半数节点算力的组织会出现,可能导致区块链信息被篡改从而产生道德风险。四是客户端蕴含风险;人工智能技术风险。一是用户隐私遭到泄露。二是问责难导致的监管成本上升,在现有法律监管体系下,难以有效界定责任主体及责任份额。

五、金融科技治理的政策建议

建立大数据金融系统,来对系统内的不法行为进行严格精确地监管。首先加强技术处理手段,数据专业化处理,大数据应该进行专业化的清洗处理,甄别、筛选出有用信息;规范数据的交易手段和流程,对大数据主体要有一个明确的界定;加大信息技术的研发投入。一方面,引导国内金融行业,与国内高校、研究机构合作,共同协作研究可行性强的操作技术;另一方面,对网络基础设施的投入力度要加强。采用算法和现实约束相结合的手段来克服算力攻击;加强授权管理和身份认证,人工智能的发明者和使用者必须制定严密的安防措施;采用自我终结机制防范系统性失控风险,从而使其始终处于人类的监管范围之内。

六、结语

我们对待金融科技,既要保持吸收采纳,也要冷静对待。金融监管机构任要密切跟踪研究大数据、区块链等信息技术的发展对金融业务效率、金融监管和金融风险种类的影响。在全球范围内,中国应积极参关于金融科技的相关问题研究,以求互相吸收采纳优秀观点,在全球范围内,共同探索如何改进监管手段,完善监管规则,确保监管的时效性。

参考文献:

[1]吴匡,郑杨.关于资管“强监管”环境下金融科技发挥作用的展望[J].科技经济导刊,2018.

猜你喜欢
金融科技资产管理人工智能
2019:人工智能
人工智能与就业
数读人工智能
百度金融成立国内首家“金融科技”学院
论基于内部控制的事业单位资产管理模式
浅析国有企业资产管理存在的问题及对策
绩效角度下的高校固定资产管理模式研究
事业单位会计核算及资产管理存在的问题与应对方法探讨
下一幕,人工智能!
宁夏平罗县城乡居民信用信息服务平台建设的实践与思考