金融科技创新与应用的演化博弈研究

庄 雷，周 函

（南京工业大学 经济与管理学院，江苏 南京211816）

一、引言

传统金融业务已经逐步将金融科技化的应用与创新作为数字化转型当中的重要驱动力和关键支撑力，比如金融科技中的区块链技术、大数据应用等。随着金融数字化与科技智能化的发展，人工智能、大数据、区块链等新科技越来越多地开始应用在金融领域，为产业升级增加了竞争力[1]。金融科技的出现和应用，通过技术创新应用引领传统银行进行变革，重新构建传统银行的经营模式和业务模式，将新型科技与金融服务的融合成为商业银行转型的关键。在我国，有一些大型商业银行如中国建设银行和交通银行，都早已成立有关金融科技创新的基金和子公司，从而推动银行的转型升级。我国从步入新时代以来，党中央国务院就建设数字中国部署了一项长期战略性的规划。2019 年9 月，中国人民银行发布了《金融科技（FinTech）发展规划（2019—2021 年）》，其目的就是推动金融和科技深度融合协调发展，希望商业银行通过加快数字化转型快速捕捉市场需求的变化，不仅为一些融资难的民营企业和微小企业提供解决方法，同时也可以满足不同群体的多样化金融需求。因此，积极应用金融科技来加快商业银行的数字化转型具有重要意义。

目前国内外学者和实践人员积极开展金融科技的相关研究，针对金融科技的现有相关文献主要从以下三个方面展开。

第一，国外和国内学者关于金融科技创新、应用的内涵与界定方面。Kohers（2000）认为金融科技是通过高科技企业与金融企业相互融合，从而扩大传统金融业的客户群体并且拓展其业务范围[2]。Chuen & Teo（2015）则认为金融科技是运用科技的技术变革传统金融业，从而实现传统金融业的创新，科技中的一种或多种技术的应用可以帮助传统金融业改变原有的业务发展模式、优化原有的流程或者开发出新的产品，也能扩大传统金融融资的方式，进而影响整个金融市场[3]。国内学者认为融资、众筹或是P2P借贷的商业模式都是金融科技应用所包含的一部分，但是并不局限于这些业务发展，而是涵盖传统金融所包含的业务（宋梅，2019）[4]。而金融稳定委员会（FSB）提出金融科技能够将金融与科技进行融合，并且更多的是科技服务于金融，开发出一些新的业务模式、应用和产品，帮助优化或者创造出新的流程，从而影响金融市场的变化、传统金融机构的战略发展以及金融业务的提供方式等[5]。

第二，金融科技发展现状及应用。近年来，一些发达国家大力发展金融科技的业务，出台相关文件支持金融科技与传统金融业展开合作，如英国英格兰银行与全球顶尖科技公司合作，取长补短，从而推进英国的金融科技快速发展。Dinh Hoang Bach Phan 等（2019）根据收集的印尼40 多家银行和金融科技公司独特的数据样本，建立影响银行业绩的预测模型，分析得出金融科技对中小型银行业绩的影响显著[6]。而我国金融科技创新与应用的发展历程可以概括为三个发展时期：中国金融科技的萌芽发展阶段、互联网金融的兴衰、寻求金融科技发展的新时代。当前我们处于第三个阶段（董昀、李鑫，2019）[7]。基于投融资的角度分析认为，我国传统金融业要想保住市场竞争力，必须紧跟金融科技的发展来适应市场需求。从金融科技的角度考察证实，借助金融科技创新可以推进全要素生产率，深化金融供给侧结构性改革融合（唐松等，2019）[8]；并运用空间计量的研究表明，只有通过金融与科技的深度融合，才可以提升金融发展和科技创新水平，从而促进实体经济的增长（张林，2016）[9]。谢治春等（2018）通过对六家样本银行的数据分析得出，金融科技的运用可以帮助商业银行从自身的资金规模和发展潜质的角度转变自身的发展战略，提高在传统金融市场的竞争力[10]。邱晗等（2018）基于互联网理财的视角分析5年间263家银行数据发现，金融科技化的应用可以改变银行的负债端结构，从而推动市场利率的变化来获得资金[11]。

第三，金融科技带来的实践应用与风险方面。一些研究认为，将金融科技的区块链技术应用于构建未来数字金融场景化可以实现金融的普惠效应（庄雷、赵翼飞，2019）[12]；利用金融科技的区块链和云计算等可以解决传统商业银行中私人银行业务的办理，从而推动传统银行的创新发展。具体从支付、信贷业务等方面分析传统银行发展模式得出，传统银行不应坐以待毙，而应积极主动地寻求与科技型企业的合作，运用金融科技的区块链技术来应对产业变革，实现自身的转型。通过对“一带一路”建设的分析发现，该项目促使越来越多的金融机构通过金融科技来提升核心业务能力；金融科技的发展使得支付更加便捷，蚂蚁金融与花旗银行合作推出“虚拟卡”服务，方便了广大用户，也给其中的服务商带来更大的市场空间（赵白鸽，2019）[13]。与此同时，金融科技也存在很多实践风险，金融科技涉及主体的自由经营权和管理权的过度操控可能诱发金融风险（靳文辉，2019）[14]。运用金融生态理论分析发现科技众筹虽可解决部分中小企业融资问题，但是整个金融科技运行管理体制并不完善，容易引发金融风险（赵成国、李萌，2019）[15]。

基于上述研究可以发现，金融科技的发展给传统金融行业带来新的机遇，但也给商业银行带来全新的挑战，最终可能为科技型企业解决融资难的问题提供方法。若商业银行积极抓住机会，将金融科技创新的一系列技术运用到自身相关业务发展上面，可能会进一步拓展业务范围，创新多种金融业务模式，这样才有可能在“金融3.0”时代中脱颖而出。关于运用金融科技帮助商业银行实现业务变革的益处，以及如何运用金融科技帮助商业银行进行模式创新已有丰富的研究，然而如何促进金融科技中的科技型企业与商业银行的合作还有待继续研究。本文运用演化博弈的思想，分析科技型企业与传统银行之间的关系，建立演化博弈模型，分析影响二者选择策略的决策因素，并且考虑存在影响双方合作的不确定因素。本文引入奖惩机制对双方的合作进行风险监管，从而寻求二者长期、稳定合作发展的最佳策略。

二、金融科技应用的博弈模型构建

（一）基本假设与模型建立

面对金融创新的冲击，相关企业或机构将会采取一定的措施来应对挑战。如工商银行在2019 年不仅成立了“工银科技”公司，还成立了金融科技研究院，下辖区块链、5G 等多个实验室。而在传统银行进行科技化过程中，可能需要承担一定的金融风险，要与其他科技化的银行进行竞争，其中一些传统银行与科技型企业进行的金融科技化合作一旦有所成就，就可成功实现转型，摆脱原有的金融发展模式[16]。

网络消费、数字生活场景，服务中小微企业和大众金融消费者，已是银行发展的重点，也是其发展之路的必然选择，尤其是在新型冠状病毒肺炎疫情期间，“无接触”的业务办理体现出金融科技应用的独特优势。新型冠状病毒肺炎疫情的出现也加速了数字化的发展，很多金融机构面临数字化的提速需求。我国拥有全球最大的银行系统，基于个体理性，各大传统银行在金融科技化过程中难免陷入囚徒困境的窘态。为了以较小的损失守住现有市场，挽留住现存客户及减少客户流失，传统银行必须进行科技化改造。金融科技的供给主体是科技型企业，其需求对象是传统银行。假设在金融科技的网络中，存在科技型企业A和传统银行B，银行B为节约客户办理柜台业务等待时间、扩大自身的吸储能力，尝试把线下银行柜台业务转为线上服务，利用金融科技的大数据技术挖掘顾客的理财需求，制定个性化金融产品，银行B 在风险可控的情况下向A 发出请求进行科技化。企业A可以接受进入，提供技术支持，并向银行B 寻求报酬，也可以退出。假设二者博弈策略集合为{进 入,退出}，最初双方在博弈的时候并非出于{进 入,进入}，因此做出如下假设。

（1）科技型企业A 和传统银行B 之间的博弈符合演化博弈的基本假设，科技型企业A 和传统银行B 所处的博弈合作系统满足生物进化自然选择的法则，也不存在政府干预。若其中一方的战略有所改变，对方会根据合作方的改变随时调整自身的战略。

（2）当A、B均采取进入策略的时候，它们需要为此支付一定的成本π（ii=1,2；πi≥0)，包括二者为寻求合作支付的机会成本、监督成本。

（3）当A、B均采取进入策略的时候，二者联合会获得额外收益ΔV，其分配系数为θ（0＜θ＜1），其中科技型企业A 的额外收益为θΔV，B 的额外收益为（1-θ）ΔV，包括了二者互相分享客户信息所带来的增值收益。

（4）当A、B 其中一方采取进入策略而另一方选择退出时，进入的一方会产生损失Li(i=1,2)，包括了自身信誉和利益受损，维持合作关系的成本；退出的一方会获得投机收益Si(i=1,2)。

（5）当A、B均独自展开活动，即均采取退出策略时，收益系数为K0(K0＞0)，净收益为K0Vi(i=1,2)。

（6）企业A选择进入策略比例为rA（0≤rA≤1），那么选择退出策略的比例为(1-rA)；企业B 选择进入策略比例为rB（0≤rB≤1），那么选择退出策略的比例为(1-rB)。

根据上述假设，建立双方的博弈收益矩阵如表1所示。

表1 企业A、B的博弈收益矩阵

（二）金融科技主体间演化博弈分析

由于最初双方在博弈的时候，基于个体理性和外部环境的影响，科技型企业A 和传统银行B 所选择的策略不一定最优化，两个博弈主体根据外部市场竞争环境的改变和时间的变化，调整或者改变自身采取的战略，即使二者改变所采取的策略并不都是正确的，但是在选择的过程中，两个博弈主体最终采取的策略都将趋于某个稳定的策略。所以，本文在科技型企业A 和传统银行B 的博弈过程采用模仿生物进化的稳定策略，分析两者在博弈过程中的变化及风险影响因素。

根据假设（6）和表1 的博弈收益矩阵计算科技型企业A 选择进入策略的收益，选择退出策略的收益以及平均收益UA。

计算科技型企业A采取进入策略的复制动态方程：

式（1）—（3）带入式（4），得出科技型企业采取策略的复制动态方程：

将式（6）—（8）带入式（9），得出传统银行B 采取进入策略的复制动态方程：

为了方便后续分析，令：

（三）演化博弈均衡点的稳定分析

根据以上五个局部均衡点来判断该点的稳定性，这里需要用到Friedma[17]提出的方法，对式（5）和式（10）分别求偏导，得到对应的雅可比矩阵来进行相关计算。该模型对应的雅可比矩阵如下：

求解矩阵J 行列式detJ（二阶矩阵行列式的值）和迹trJ（二阶矩阵对角线之和的值），根据两个值的正负来判断上述均衡点的局部稳定性，可以为以下三种情况：鞍点、稳定及不稳定。并且分别从以下几种情形来分析演化稳定策略。

情形1：若S1＞θΔV-π1，S2＞(1-θ)ΔV-π2时，此时的系统均衡点只有四个，具体分析如表2所示。

表2 情形1系统平衡点的稳定性

由表2可知，若科技型企业A和传统银行B由一方采取进入策略而后退出时的投机收益大于双方都采取进入策略的收益时，双方的收益不再均衡，即S1＞θΔV-π1，S2＞(1-θ)ΔV-π2时，（rAC，rBC）不是该系统的均衡点，二者均会采取退出策略，也就是双方都不采取合作。此时，博弈主体科技型企业A 和传统银行B 的演化稳定策略可能为{退 出,退出}。情形1 所对应的相位图为图1所示。

图1 情形1复制动态相位图

由图1可知，不稳定点有一个为图1中所示坐标点（1，1），鞍点有两个为图1 中所示坐标点（0，1）和（1，0），而稳定点是图1 中所示坐标点（0，0），由此知{退 出,退出} 为企业A、B的演化稳定策略。

情形2：若S1＞θΔV-π1，S2＜(1-θ)ΔV-π2，此时的系统均衡点与情形1 相同，也有四个，具体分析过程如表3所示。

表3 情形2系统平衡点的稳定性

由表3 可知，若传统银行B 采取进入策略带来的收益大于自身选择退出带来的投机收益时，而科技型企业A采取进入策略为其所带来的收益小于退出带来的投机收益，即S1＞θΔV-π1，S2＜(1-θ)ΔV-π2时，此时双方采取进入策略给双方带来的利益不均衡。二者最初可能会采取进入策略，但一方若发现中途退出的收益较大则会采取退出策略，那么策略{退 出,退出} 可能是该系统博弈双方最终的选择。情形2所对应的相位图如图2所示。

图2 情形2复制动态相位图

由图2 可知，此时不稳定点只有一个是坐标点（1，0），两个鞍点为图2 所示坐标点（0，1）和（1，1），而稳定点是图2所示坐标点（0，0），那么{退 出,退出}为企业A、B的演化稳定策略。

情形3：若S1＜θΔV-π1，S2＞(1-θ)ΔV-π2，此时的系统均衡点只有四个，具体分析如表4所示。

由表4 可知，若科技型企业A 采取进入策略为其所带来的收益大于退出带来的投机收益，而传统银行B采取进入策略带来的收益小于自身选择退出带来的投机收益时，即S1＜θΔV-π1，S2＞(1-θ)ΔV-π2时，和情形2同理可知，{退 出,退出} 可能是科技型企业A 和传统银行B 的最后选择。二者在情形3 下的复制动态相位图如图3所示。

表4 情形3系统平衡点的稳定性

图3 情形3复制动态相位图

由图3 可知，不稳定点只有一个，为图3 所示坐标点（0，1），鞍点是图3 所示坐标点（1，0）和（1，1），坐标点（0，0）为唯一稳定点，即{退 出,退出} 为企业A、B的演化稳定策略。

情形4：若S1＜θΔV-π1，S2＜(1-θ)ΔV-π2，此时的系统均衡点只有五个，具体分析如表5所示。

表5 情形4系统平衡点的稳定性

由表5可知，若科技型企业A和传统银行B双方都采取进入策略的收益大于各自退出合作时带来的投机收益，即S1＜θΔV-π1，S2＜(1-θ)ΔV-π2时，（rAC，rBC）也是该系统的均衡点，此时科技型企业A和传统银行B二者构成博弈系统的演化稳定策略可能有两个选择：一个是{退 出,退出}，另外一个是{进 入,进入}。双方在最初可以采取不合作即退出策略时，也可以采取合作即进入策略。其具体复制动态相位图如图4所示。

由图4 可知，（rAC，rBC）为鞍点，（0，1）和（1，0）是不稳定点，（0，0）和（1，1）是稳定点，即{退 出,退出}或者{进 入,进入} 为企业A、B的演化稳定策略。

图4 情形4复制动态相位图

（四）演化博弈稳定均衡影响因素分析

根据上述四个情形下的相关分析可以看出科技型企业和传统银行进行合作的时候，如情形1—情形3，影响科技型企业A和传统银行B演化稳定的策略的重要因素是双方采取进入策略带来的额外净收益和对方选择进入策略而自身选择退出策略带来的投机收益。若科技型企业A 和传统银行B 或者其中一个所得的额外净收益低于对方选择进入策略而自身却选择退出时所得的投机收益时，二者在长期无限次博弈的过程中，演化稳定策略只有{退 出,退出}；只有当科技型企业A 和传统银行B 合作时，二者或者其中一个额外净收益高于先选择进入策略的一方而后却选择退出时所得的投机收益，双方在长期无限次博弈的过程中，演化稳定策略不仅有{退 出,退出}，还有{进 入,进入} 的情形。如情形4，二者演化博弈的稳定策略可能为{退 出,退出} 或者{进 入,进入}。如果最开始的时候，博弈双方的状态在临界线下方，那么系统演化最终的策略是趋向（0，0）即{退 出,退出}；如果博弈双方的状态是在临界线上方，那么系统演化最终策略是趋向（1，1）即{进 入,进入}。而且具体演化到哪个临界点，是由（0，1）、（rAC，rBC）和（1，1）所连的临界线与上方、下方所围成面积的大小决定的。若临界线下方所围的面积大于临界线上方所围的面积，那么系统最后演化的方向是{退 出,退出}；若临界线下方所围的面积小于临界线上方所围的面积，那么系统最后演化的方向是{进 入,进入}；若临界线下方所围的面积等于临界线上方所围的面积，那么系统最后演化到两个方向的概率相等。因此，这里鞍点的位置就决定了图中上下方所围面积的大小，假设临界线下方所围面积为S，即由此可知在收益矩阵中θ、ΔV、πi、Li、Si的值及其改变影响鞍点（rAC，rBC）的位置，并以此对影响科技型企业A 和传统银行B 演化博弈稳定性的情况进行分析和总结[18]。

（1）科技型企业A 和传统银行B 协作所赚取的额外净收益。当科技型企业A 和传统银行B 均采取进入策略从而给自身带来的额外净收益越多，就会促使双方及更多的群体趋向合作。要想合作长久地维持下去，就必须保证双方要相互帮助，从而获得共享的资源以及对方优势互补带来的增长价值；而后还需要在协作的过程中不断地创新，发展更多的价值增长点；最重要的是对于二者合作所获得的额外收益，要根据各方对于合作所花费的成本πi来决定收益分配系数θ，这样才能使双方维持稳定的合作关系，并吸引更多的个体加入。

（2）科技型企业A 和传统银行B 协作所获得的额外净收益与先采取进入策略而后采取退出策略的一方所得的投机收益之间的比较。在本文是指S1与θΔV-π1，S2与(1-θ)ΔV-π2之间的比较。在系统演化博弈的过程中，这两个影响因素决定这个系统演化路径、演化面积，鞍点的位置以及系统均衡点的个数。从上述分析可知，只有当S1＜θΔV-π1，S2＜(1-θ)ΔV-π2时，系统演化稳定策略才有可能朝{进 入,进入} 稳定均衡演化。

（3）科技型企业A 和传统银行B 中对方采取进入策略而自身采取退出所带来的投机收益Si。如果科技型企业A 和传统银行B 均采取进入策略，但是在合作过程中传统银行B退出从而获得投机收益值越小，那么传统银行B 选择中途退出的可能性就越小，相反，将增加传统银行B选择退出的概率。为了让双方长久维持合作稳定关系，需要减少各方在退出合作时的投机收益，比如可以建立监管机制，降低对方退出协作来赚取利益的可能性；还可以在合约里增加违约金的赔偿来增加退出合作所产生的成本。

（4）科技型企业A 和传统银行B 其中一方因对方退出而产生的损失Li。如果在最初时候双方都采取了进入策略开始合作，假想一方预估对方因退出合作而自身产生的损失过大，那么这一方就会为了维护自身的利益抢先一步退出；就算不先一步退出，也会做好对方提前退出的准备。由此，双方长期合作的可能性将降低。由鞍点的表达式rAC=可知，当Li即进入方产生的损失费用进一步增加时，rAC、rBC的值变大，鞍点的位置会朝着右上方进行移动，此时鞍点所在的临界线下方的面积大于临界线上方的面积，系统演化策略的方向极有可能是（0，0）即{退 出,退出}。为了减小这种演化的概率，可以在签订合约时要求向退出方追加额外赔偿，这样既补偿了参与合作的一方，同时也增加了中途退出合作一方的总成本。由此，双方选择{进 入,进入} 系统演化策略的可能性增大了。

三、引入奖惩监管的金融科技应用博弈分析

金融科技化的应用不仅可以提升传统金融服务业的效率和水平，也为科技型企业提供了一个解决自身融资问题的渠道。在传统金融机构与金融科技合作时，一方面可能由于信息披露不当，新模式新业务存在的问题很难被发现和及时解决；而在面对突发的问题时，有可能难以保障广大投资者的合法权益或者影响整个行业的信用声誉。另一方面，存在信用体系不健全的问题，再加上传统金融机构初次拥抱金融科技，缺乏应对金融科技的经验，其审核和监管制度不完善，容易出现信用问题。在面对市场竞争环境激烈、多变的情形下，各方都会为了赢得自身利益的最大化而做出选择，此时双方在选择合作的长期过程中也许有一方会退出，那么另一方将承担着巨大的风险。在风险不可控的情况下，各方都不会轻易选择合作。若双方在达成合作之后，由于受到合作带来的额外净收益和投机收益的影响，存在一方合作中途退出的情况，而另一方会遭受巨大损失。为了对合作双方进行风险监管，这里引入奖惩机制，退出的一方会受到惩罚，而继续合作的一方会受到奖励，从而弥补自身的损失。

结合上述分析，当科技型企业A 和传统银行B的θ、ΔV、πi及Si满足S1＜θΔV-π1和S2＜(1-θ)ΔV-π2时，双方才有可能选取{进 入,进入} 策略，在其他情况下，演化博弈双方为了使自身利益达到最大化，双方采取的系统演化策略收敛到{退 出,退出}。在本文的上述分析中，博弈双方在合作的过程中，有时为了自身获得的利益达到最大化会从合作中退出，那么为了促进中小型银行与科技型企业进行合作，转变自身金融业务和创新发展模式，本文在这里引入惩罚机制，在科技型企业A 和传统银行B 均采取进入策略的过程中，如果科技型企业A 和传统银行B在合作中途有一方退出，那么退出的一方则需支付罚金Q，而罚金Q 则作为赔偿支付给未退出合作的一方；如果科技型企业A 和传统银行B 都不想合作，就不存在罚金Q。据此建立科技型企业A 和传统银行B博弈收益矩阵，如表6所示。

表6 惩罚机制下双方收益矩阵

根据上述条件，科技型企业A 选择进入策略比例为rA（0≤rA≤1），选择退出策略的比例为(1-rA)；传统银行B 选择进入策略比例为rB（0≤rB≤1），选择退出策略的比例为(1-rB)。由此可知，此时博弈双方都会采取混合策略，根据博弈收益矩阵计算科技型企业A采用进入策略的期望收益为U′A：为科技型企业A采取退出策略的期望收益：同理可得科技型企业A采取进入策略的复制动态方程为：为传统银行B选择进入策略的期望收益：为传统银行B采取退出策略的期望收益：

那么传统银行B 采取进入策略复制动态方程为：

此时，在增加罚金Q的情形下，临界线下方的面积为：

同未加罚金情形下临界线下方面积S 相比，分子分别减少Q，均衡点向左下方移动，此时：

由此可知，S′＜S，即在增加惩罚机制后，临界线下方的面积减小，双方选择进入策略的概率要大于选择退出策略的概率。因此在双方长期的博弈过程中，双方趋于选择进入策略。

情形5：当Q＞π2+L2且Q＞π1+L2时，此时的系统均衡点有四个，具体分析如表7所示。

表7 情形5系统平衡点的稳定性

图5 情形5复制动态相位图

由表7 可知，点（1，1）为最终演化稳定策略，即双方都采取进入策略，其复制动态相位图如图5所示。

当在双方博弈合作过程中加入惩罚机制，如果当一方采取进入策略而后退出，即中途退出合作的一方给予罚金Q，支付给未退出合作的另一方作为赔偿。当罚金Q 足够大，可以弥补采取进入策略的合作方所遭受的损失，即Q＞π2+L2且Q＞π1+L2时，此时，演化稳定策略为{进 入,进入}。在初始状态下，即使双方没有合作的意愿，都选择退出策略，即二者不进行合作，但是随着时间的推移变化，在市场竞争激烈的情况下，科技型企业与传统银行为了寻求自身业务发展利益的最大化，它们会发现在同样的情况下采取进入策略所获得的收益比自身单独发展的利益大，因此，它们会选择进行合作，采取进入策略；而在合作的过程中，当一方考虑要退出合作的时候，由于需要因自身退出支付赔偿金大于退出获得的投机收益，因而得不偿失，就会消除中途退出的想法，而依然选择合作的一方获赔的金额可以弥补自身的损失，从而合作的意愿也会大大增加。由此看来，在加入惩罚机制后，双方在长期博弈的过程中，最终结果会朝着采取进入策略来实现共赢，从双方的合作中获得更大的利益。

四、金融科技应用博弈的事例分析

近年来，我国金融科技发展正在提速。多地为提升以大数据、人工智能、区块链为代表的金融科技核心技术开发，加大财政、金融等资金支持力度，提升金融科技应用水平。在激烈的市场环境下，科技型企业A的科技创新能力和自身业务水平须领先发展。这些技术发展需要一定的资金支持，以大数据为核心的金融科技应用正体现了这一点。与此同时，传统银行B 在科技信息化的冲击下，银行数字化、智慧化的业务转型迫在眉睫。大数据的应用问题正是传统银行B转型发展的首个突破点。虽然传统银行B内部数据量大，但是其数据维度有限、更新缓慢，各部分数据并未完全联通，呈割裂状态。因此，企业A、B 基于自身长远发展战略和实际市场竞争环境，不得不采取博弈策略。若二者间仅是单方面有合作倾向或者都拒绝合作，其最终结果可能是两败俱伤；若二者进行合作，能最大限度利用共享资源，即可突破自身业务的发展，实现共赢。实际上，在科技型企业与银行合作过程中，可能出现“重协议，轻落实”的问题。在长期合作中，企业A、B 难免在技术及数据分享上存在分歧，致使出现一方不愿分享核心技术，一方不愿意分享核心数据的尴尬局面，最终双方提前退出或终止合作。为了减少双方在合作中不欢而散的概率，也避免一方投机获利退出，这里可以引入监管奖惩机制，由于各自都需要对自己中途退出或者终止合作付出相应的代价，双方在博弈策略的最终选择可以趋于“重合作，重落实”的发展方向。并且，本文实证的最终结果与A、B 公司的最终选择一致，双方达成有效协议，制定符合自身的战略发展目标。

五、结论与建议

本文通过构建金融科技创新与应用策略模型得出结论，科技企业和传统银行在采取进入策略博弈的过程中，收入分配系数、合作支付的成本、获得额外收益、合作方因对方退出而产生的损失以及中途退出合作获得的投机收益均会影响系统演化的方向和 路 径，它 们的 不断 变化 会出 现{退 出,退出}，{退 出,退出}， {退 出,退出}， {退 出,退出} 或{进 入,进入} 这四种演化策略。而在情形4 中，双方的演化稳定策略有两种选择，临界线上下的面积大小即均衡点的位置决定着系统演化博弈的方向。在长期的演化博弈过程中，若有一方发现合作中途退出给自身带来的收益超过了双方合作所带来的利益，会导致双方合作终止，最终的演化方向和路径是{退出，退出}。根据上述演化稳定策略，为了能够使科技型企业与传统银行合作，引进惩罚机制，对于在合作中退出的一方需要支付赔偿给另一方。在这种措施下，当罚金远远大于退出一方获得的收益，而选择合作一方的损失又可以弥补的时候，双方愿意选择合作的概率增加，在长期的博弈过程中，最终实现合作互利共赢。

结合传统金融机构与互联网科技企业在金融科技应用过程中的博弈分析结果，本文提出如下建议：第一，传统银行在拥抱金融科技的时候，要加强科技应用型人才的培养，注重风险控制的管理，将科技与业务结合，用科技服务提升银行的整体能力，将外部衣食住行等一系列非金融场景服务接入自身服务系统，将金融服务嵌入外部场景，以实际生活场景来带动低频金融场景；第二，科技型企业也应积极加强与传统金融业的合作，利用自身的监管科技更好地服务金融产品和业务，对商业银行的各类金融业务进行升级改造；第三，政府应该加强对金融科技的引导和支持，设立相关监管部门，能够切实保护传统金融企业和科技企业投资者的利益，让传统商业银行放心地将金融科技技术深入应用发展，建立长期的商业合作机制，推动银行向数字化和智能化方向转型，为社会创造更大的价值。