金融科技應用正在深刻改變金融行業生態
2021年，隨著金融科技的廣泛應用，金融行業的對外服務模式和對內管理模式都在發生深刻變革。金融科技已經全面覆蓋客服、風控、營銷、投顧和授信等各大金融業務核心流程，衍生出網際網路銀行、網際網路保險、網際網路證券、消費金融、網上徵信、第三方支付等一系列新興金融業務領域。金融科技正在重塑金融行業的產業鏈、供應鏈和價值鏈。
一是網際網路金融快速興起，對傳統金融行業帶來巨大衝擊。首先，網際網路技術極大拓展了信息傳播的渠道、方式，大幅減小了信息不對稱的現象，擴展了金融服務供需雙方的客戶群。其次，網際網路金融模式下，交易雙方直接在網上進行互動，打破了時空上的限制，提高了交易效率，減少了中間環節與中間成本的消耗。再者，網際網路利用先進的技術實現資源高度實時共享，能夠使業務處理逐步實現自助化、自動化與系統化，使交易更加便捷、有效。
二是大量非金融企業進入金融行業，金融市場主體出現顯著變化。一方面大量科技企業藉助金融科技發展契機，積極獲取金融牌照，跨界提供金融服務，「科技+牌照」成為趨勢。另一方面，大量具有To C服務經驗的傳統企業，發揮用戶規模優勢，通過用戶數據資源與金融科技的結合，也積極跨界提供金融服務。此外，大量依託於金融科技的新興創業企業，成為金融市場的新興力量，在金融科技領域的技術和商業模式創新成為其核心競爭力。
雲計算在金融領域的應用場景解讀
金融行業IT系統建設的歷史較長，系統複雜性強，實現雲化集中遷移仍需逐步進行。金融機構使用雲計算技術通常採取從外圍系統開始逐步遷移的實施路徑。在部署順序上，優先部署開發測試環境，其次部署生產環境。網際網路金融、輔助性業務優先使用雲計算架構，強一致性核心業務最後考慮上雲。
金融行業分布式架構轉型痛點、路徑和選型。金融科技企業的基礎架構大都以雲計算為依託，並充分應用大數據技術以及人工智慧技術。這些技術不僅改變了金融科技企業的IT架構，也使得其能夠隨時隨地的對接客戶，為客戶提供更加便捷及時的服務，深刻改變了金融行業的服務模式。
金融機構傾向於將全部系統放在公有雲上，通過金融機構間在基礎設施領域的資源合作共享，在金融行業內形成公共基礎設施、公共接口、公共應用等一批公共雲服務。金融機構一般購買雲主機、雲存儲、雲資料庫、容器PaaS服務、金融SaaS應用等服務。最近，市場上有一款叫做littlebee小蜜蜂的產品，其致力於聚焦金融行業，主要對上市公司、券商和FA機構提供互動直播SaaS雲服務，根據機構需求訂製還原線下場景的解決方案，讓機構快速擁有專業、穩定、快速、流暢的直播平臺。
大數據在金融領域的應用場景解讀
大數據技術的應用提升了金融行業的資源配置效率，強化了其風險管控能力，金融科技治理與研究，有效促進了金融業務的創新發展。金融大數據在證券行業、和網際網路金融等行業都得到了廣泛的應用。
1．大數據在證券行業中的應用
股市行情預測：證券企業應用大數據對海量數據進行持續性跟蹤監測，對帳本投資收益率、持倉率、資金流動情況等一系列指標進行統計分析，拓寬證券企業量化投資數據維度，構建投研模型，對股票市場行情進行預測。
股價預測：證券行業投資模型中主要參考三個變量：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。市場本身帶有主觀判斷因素，而大數據技術可以收集並分析社交網絡如微博、朋友圈、專業論壇等渠道上的結構化和非結構化數據，了解市場對特定企業的觀感，獲得股票市場對投資的反應。
2．大數據在網際網路金融行業中的應用
精準營銷：在移動網際網路時代，客戶在消費需求和消費行為上快速轉變。在消費需求上，客戶需求出現細化；在消費行為上，客戶消費渠道多樣化。因此，網際網路金融企業急需一種更為精準的營銷解決方案。具體來講，網際網路金融行業精準營銷的主要應用目標主要為三點：一是精準定位營銷對象。二是精準提供智能決策方案。三是精準業務流程，實現精準營銷的「一站式」操作。
大數據需要貫穿到客戶全生命周期的始末。基於大數據的自動評分模型、自動審批系統和催收系統可以彌補無信用記錄客戶的缺失信貸數據。
人工智慧在金融領域的應用場景解讀
目前，人工智慧技術在金融領域應用的範圍主要集中在智能投顧、智能風控、智能投研等方面。
1.智能投顧
智能投顧又稱機器人投顧，主要是根據投資者的風險偏好、財務狀況與理財目標，運用智能算法及投資組合理論，為用戶提供智能化的投資管理服務。智能25投顧基於機器學習算法以及現代資產組合優化理論，來構建標準化的數據模型，並利用網絡平臺和人工智慧技術對客戶提供個性化的理財顧問服務。傳統投資顧問需要站在投資者的角度，幫助投資者進行符合其風險偏好特徵、適應某一特定時期市場表現的投資組合管理。智能投顧的應用價值在於可代替或部分替代昂貴的財務顧問人工服務，將投資顧問服務標準化、批量化，降低服務成本，降低財富管理的費率和投資門檻，實現更加普遍的投顧服務。
智能投顧技術架構
2. 智能風控
知識圖譜、深度學習等技術應用於徵信反欺詐領域，其模式是將不同來源的結構化和非結構化大數據整合在一起，分析諸如企業上下遊、合作對手、競爭對手、母子公司、投資等關係數據，使用知識圖譜等技術大規模監測其中存在的不一致性，發現可能存在的欺詐疑點。在信用風險管理方面，關聯知識圖譜可以利用「大數據+人工智慧技術」建立的信用評估模型，刻畫精準的用戶畫像，對用戶進行綜合評定，提高風險管控能力。
3. 智能投研
傳統投研業務需要收集大量的資料，進行數據分析和報告撰寫，投研人員每天需要耗費大量時間進行數據的收集與處理。智能投研基於大數據、機器學習和知識圖譜技術，將數據、信息、決策進行智能整合，並實現數據之間的智能化關聯，形成文檔供分析師、投資者使用，輔助決策，甚至自動生成投研報告。
智能投研技術架構
區塊鏈在金融領域的應用場景解讀
1. 數字票據
基於區塊鏈構建的體系呈現去中心化特點，介入票據業務的個體將參與票據出票、保證、承兌、背書、貼現、轉貼現、質押、付款等業務流程。數字票據各參與方通過區塊鏈的共識機制達成信任。區塊鏈的分布式結構使得數據票據系統具有強大的容錯性，有效緩釋系統的中心化風險。基於區塊鏈的時間戳機制，數據票據保證信息完整且整體交易流程透明，能夠有效避免偽造或變造票據、一票多賣等問題。此外，智能合約有效控制、約束數字票據的用途、交易條件、交易時間等要素，保證打款背書同步，並滿足更為靈活、豐富的業務場景，適應票據業務的創新需求。
2. 徵信管理
傳統徵信模式下，由於徵信數據流通方、加工方、使用方的分離，徵信數據二次交易沒有手段稽核及管控、無法實時校驗授權真實性的原因，徵信數據交易授權長期還停留在紙質協議的手段上。區塊鏈技術的發展使得這一問題得到了有效的改善。由於其交易公開透明、安全可靠、難以篡改，並且自帶時間戳屬性，將區塊鏈技術用於徵信數據交易授權具有可行性。通過搭建私有鏈或聯盟鏈的形式，由數據供方對徵信數據需方授權。數據採集與加工的過程中，可以對授權文件進行同步流通與校驗，從而實現實時校驗授權真實性、二次交易稽核及管控的目的。這種方法搭建下的體系中，無需使用方改變現有業務流程，並且授權記錄可實時更新。
採用基於區塊鏈的徵信解決方案，保證了可以在有效保護數據隱私的基礎上實現有限度、可管控的信用數據共享和驗證。針對目前傳統徵信行業現狀與痛點，區塊鏈可以在徵信的數據共享交易領域著重發力。面向徵信相關各行各業的數據共享交易，構建基於區塊鏈的一條聯盟鏈，搭建徵信數據共享交易平臺，促進參與交易方最小化風險和成本，加速信用數據的存儲、轉讓和交易。隨著區塊鏈技術的發展和應用場景的不斷增加，區塊鏈技術未來還有可能在徵信數據交易行業中發揮更大的作用。
基於區塊鏈的徵信解決方案
3. 跨境支付結算
大規模跨境貿易一方面促進了各國經濟的快速流通與協作，使資源在全球範圍得到優化配置；另一方面，隨著跨境支付結算效率不斷提升，大量出口企業也出現了大量的海外應收帳款、壞帳等問題。如何在跨境支付過程中有效降低結算風險，節省支付成本，已成為國際貿易中的一個重要問題。區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、信任共識算法、加密算法等技術的集成創新，具有泛中心化、信任共識、信息不可篡改、開放性等特徵，適合應用於交易雙方需要高度互信的業務情形中。構建基於區塊鏈的跨境支付模式，能夠大大降低跨境支付的風險，提高跨境支付的效率，節省跨境支付的成本。
基於區塊鏈的跨境支付結算模式
新一代信息技術形成融合生態，推動金融科技發展進入新階段
雲計算、大數據、人工智慧和區塊鏈等新興技術並非彼此孤立，而是相互關聯、相輔相成、相互促進的。大數據是基礎資源，雲計算是基礎設施，人工智慧依託於雲計算和大數據，推動金融科技發展走向智能化時代。區塊鏈為金融業務基礎架構和交易機制的變革創造了條件，它的實現離不開數據資源和計算分析能力的支撐。從未來發展趨勢看，雲計算、大數據、人工智慧和區塊鏈等新興技術，在實際應用過程變得越來越緊密，彼此的技術邊界在不斷削弱，未來的技術創新將越來越多的集中在技術交叉和融合區域。尤其是在金融行業的具體應用落地方面，金融雲和金融大數據平臺一般都是集中一體化建設，人工智慧的相關應用也會依託集中化平臺來部署實現。新一代信息技術的發展正在形成融合生態，並推動金融科技發展進入新階段。
littlebee小蜜蜂跟隨科技的發展的浪潮，在依託數位化科技，為香港上市公司及券商分析師提供垂直金融領域直播服務的基礎上，構建了一個集上市公司、券商機構分析師以及投資者（包括個人投資者及機構投資者）等資本市場重磅要素的生態閉環。
對於投資者而言，藉助littlebee小蜜蜂系統平臺，能夠快速而精準地觸達優質香港上市公司，並獲取專業券商機構分析師的策略解讀資訊，連接更豐富的資產類別與專業投資建議，拓寬了視野，也擁有更多的投資選擇機會。