畢馬威中國銀行業轉型報告：20個痛點對策看懂金融科技
智東西
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隨著2008年金融危機後的經濟監管加壓、數字經濟全球化，以及國內的經濟新常態等，金融科技（FinTech）作為融合型產業，
根據PitchBook data，2016年金融科技風投額達174億美元；CB Insights年初的獨角獸榜單顯示，金融科技已經成為僅次於互聯網軟體與服務的最熱門創投領域。與從同時，全球頂級投行高盛、摩根大通到科技巨頭谷歌、蘋果、Facebook等，
*金融科技生態示意圖
在創新環境下，銀行業的發展面臨著巨大的機遇和挑戰：金融消費轉型，經濟環境動盪，利率和匯率的市場化推動利差持續降低，再加上准金融、互聯網金融等同質化的低效競爭，金融科技成為引領行業突破的一個核心發力點。
本期的智慧內參，我們推薦來自畢馬威的中國銀行業轉型報告，在與互聯網企業、金融科技創業公司、各類持牌金融和投資機構的溝通和調研基礎上，以銀行業為例，就20大痛點領域分析金融科技突破形式。
以下為智慧內參整理呈現的乾貨：
如何尋求高收益資產1、場景金融
即通過與社交平臺、電子商務平臺等機構合作，由獲客能力很強的互聯網企業在前端提供流量，或對接線下O2O服務等形式，實現場景與金融服務的無縫對接。
2、線上信貸
即合作金融科技資訊平臺，結合其移動互聯網流量優勢和金融科技管理工具推廣獲客，支持銀行實現資產穿透式管理，通過大資料分析、風險控制模型等進一步評估使用者的信用情況，
以上，涉及移動計算、大資料和機器/深度學習3大技術。
如何高效吸收低成本資金1、全景化的個人金融資訊服務
銀行可以利用移動計算技術，與金融科技公司提供的資訊服務充分結合，設計更具綜合性的個人金融服務方案，通過一個帳戶綁定存貸業務、財富管理、投資理財、保險服務等綜合服務，
2、人力資本金融化
新型人力資本綜合化方案涉及：工資現金管理、薪酬獎金遞延發放、補充養老金等諸多門類，管理起來非常繁瑣。銀行可以與相關創新企業合作，以帳戶管理為核心推動綜合化企業人力資源金融服務，拓展獲客管道。
3、個人信用管理
銀行可以考慮合作搭建個人信用管理平臺，實現多管道的個人征信資料和報告的彙集，以該平臺為基礎，輔之投資、理財、財富管理等金融服務功能，將有助於增強個人客戶粘性，充分挖掘客戶的派生需求。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、機器/深度學習、區塊鏈5大技術。
如何高效推宣金融產品1、移動性立體行銷
銀行可以通過社交媒體與大資料技術的配合使用，對使用者從社交到交易的行為路徑進行挖掘、分析與管理，有針對性的吸引潛在需求客戶，實現金融產品的精准行銷，提升銀行金融產品的匹配度，進而實現客戶價值。
2、社群效益打通O2O
基於智慧的線上社會化行銷可以有效幫助銀行業在把控風險的前提下，拓寬金融產品的宣傳與推廣管道。當金融產品累計了一定的社交群體時，銀行通過有效地引導，就可能將線上的關係用戶轉化為線下的體驗或消費用戶，形成線上到線下的行銷閉環。
以上，涉及移動計算、大資料、機器/深度學習、視頻/增強現實4大技術。
如何降低散戶行銷成本1、多維標籤體系
即對使用者特徵、交易行為及服務需求進行全面採集與刻畫，提取關鍵標籤並形成體系，運用客戶分層理論進行定位，實現更低成本的、更具針對性的精准行銷。
2、個性化定價
銀行可以通過提供更加場景化、個性化、定制化的金融服務，並有針對性的提供個性化服務定價，進一步配合積分管理等手段，實現低成本高效率的獲客和獲益。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、生物識別、機器/深度學習5大技術。
如何降低小微企業獲客與經營成本1、微型ERP支付生態
銀行類金融機構需要充分利用支付類金融科技企業的創新推動力，打造基於微型ERP的支付生態，有針對性的提供門檻較低、手續簡潔的貸款、賬務管理、投資管理、財富管理等服務，以資料為合作與風控鏈條，共同構建商業生態，降低小微企業獲客和經營成本。
2、個性化和精准化
銀行可以通過大資料技術，對小微企業資訊進行收集、整合和分析，對小微企業的消費需求、意願和能力進行準確識別，主動為其提供個性化和精准化的金融服務。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、物聯網、機器/深度學習、區塊鏈6大技術。
如何小額高頻進行惠普信貸1、移動互聯網+大資料
移動終端將海量使用者連接到一個平臺上，，結合大資料征信，金融機構能夠把邊際獲客成本與營運成本降低，及時識別欺詐行為和惡意主體，從而使普惠產品從商業上持續可行。
2、基於AI的信用風險模型
通過大資料對模型敏感度與準確性的訓練，信用風險管理模型可以更好的助力金融機構實現更高效的信貸審批、資金發放、貸後管理等流程化服務。
3、智慧合約
簡言之，是一段存儲在區塊鏈上的代碼，由區塊鏈交易觸發，實現自動化的簡單交易。銀行可以通過與金融科技企業合作打造智慧合約平臺，實現小額高頻的信貸流程管理。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、生物識別、機器/深度學習5大技術。
如何高效低價管理財務1、移動端親民路線
移動計算支援下的財富管理服務，可以實現針對不同的大眾群體，以極低的邊際成本提供不同週期、不同回報率、更具針對性的財富產品。
2、智慧投顧
將人工智慧融合到投資理財業務各個環節之中，基於用戶的理財需求、資產狀況、風險承受能力等因素，分析用戶個性化的風險偏好及其變化規律，以投資組合理論與風險偏好結合演算法模型定制個性化的資產配置方案，即時跟蹤調整。
3、介面友好的投資分析
銀行可以與金融科技公司合作，自動對企業年報、時事新聞、行業分部報告、上下游產業鏈等信息進行智慧分析，便捷實現資訊自動彙集、財務資料智慧分析、多維度可比公司搜索、盡調報告模組化生成等功能，為個人客戶提供介面良好的財經資訊和投資分析工具，並提高對客戶行為的追蹤與維護的效率。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、生物識別、機器/深度學習、自然語言處理、知識圖譜7大技術。
如何簡化支付與轉帳1、豐富智慧支付手段
個人用戶越來越多的依靠掃碼支付、指紋支付、語音支付、虹膜識別支付和近場識別等方式進行交易，這些支付方式可以充分的簡化支付與轉帳流程，縮短交易時間並降低交易成本，並且為諸多線上線下的大眾日常服務提供了普惠級的交易基礎設施。
2、發展區塊鏈
隨著國際貿易和跨境交流的不斷發展，跨境個人金融服務越來越頻繁，且大眾化、小額性的特點顯現。借助區塊鏈技術，在合規監管的前提下，支付類機構在辦理國境支付與結算業務時，可以縮短資金佔用時間、提供全天候服務、大幅降低運營成本，還能夠滿足跨境電子商務對支付、轉帳與結算服務的及時性與便捷性的要求。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、生物識別、機器/深度學習5大技術。
如何優化客服與消費者教育1、重用聊天機器人
智慧聊天機器人Chatbot通過一個自動化程式服務成千上萬的使用者，不僅可以很大程度的降低人工成本，而且未來很可能成為另外一個智慧化的客戶流量入口。
2、移動直播擴大用戶群
目前移動直播技術在金融領域已有很好的應用，比如現貨與期貨公司可以通過移動APP的直播室模式，為消費者提供交易介紹、行情分析、投資引導等服務，以優質的直播內容擴大使用者群並實現交易量的有效增長。
以上，涉及移動計算、生物識別、機器/深度學習、自然語言處理、視頻/增強現實5大技術。
如何優化農業金融1、推廣物聯網
通過農業金融綜合服務平臺，由銀行在後端為農戶提供低成本的農業貸款、保險等服務，在前端則通過物聯網技術的支援農業資訊的及時性、真實性，實現自動化、精細化、遠端化和全程溯源管理。
2、發展農業產業鏈融資
部分金融科技企業構建了基於資料的農業金融解決方案，通過與大型核心農業企業合作，提供集成金融服務資訊平臺，追蹤產業鏈資訊，深挖需求和盈利點。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、物聯網、機器/深度學習、區塊鏈6塊技術。
如何進行反欺詐1、多維度數據分析
大資料風控可以對交易行為的時間和空間多維度分析，結合移動終端的設備指紋技術，識別高風險交易的特徵，並形成複貸記錄和失信黑名單，設備指紋和社交網路大資料的智慧風控還可以進一步關聯可疑人員，有效防止集體詐騙與套取資金等欺詐行為。
2、利用生物識別
由於每個人的生物特徵具有與其他人不同的唯一性和在一定時期內不變的穩定性，如靜脈、指紋、聲紋、人臉、虹膜等特徵，較為不易被偽造和假冒，所以利用生物識別技術進行身份認證，不僅給用戶帶來便捷的體驗，而且具有較高的安全性與可靠性。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、生物識別、機器/深度學習5大技術。
如何助力中小企業信貸1、建立大資料風險預警體系
大資料風險預警，是以單一用戶為觀察核心，通過搜索其股權、集團、股東、高管、工商、稅務、行業、上下游、借貸及擔保關係等多維度資訊，形成關聯資料體，再針對其中每個維度的帳戶、交易、治理、經營、新聞等各方面開展資料收集、關聯分析和挖掘，依靠網路輿情和監管發佈資訊，進行使用者的甄別、篩選和預警。
2、規模化貸後即時監控
通過拍照、視頻、移動端電子資料包送等手段，獲取更加及時、可靠的客戶
資訊，對接即時的智慧資料分析系統，識別使用者經營變化、異常行為和違規操作等高風險行為，實現更有效的自動化線下風險預警與控制，並節約大量人力成本的投入。
3、區塊鏈系統節約成本
通過企業級區塊鏈征信，金融機構能夠將信貸合約遷移在區塊鏈系統之上，通過植入信貸條款的智慧合約自動執行。這樣不僅征信更加可信，更使違約成本大幅增加，銀行風險管控將會更加便捷。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、物聯網、機器/深度學習、區塊鏈6大技術。
如何優化監管1、AI反洗錢
部分金融科技企業正在致力於開發監管科技方案，提供基於大資料和機器學習的反洗錢工具，通過分析使用者的交易軌跡、行為特徵和關聯資訊，積累歷史資料，訓練學習模型，識別異常交易和風險主體，進而挖掘背後隱藏的違法違規行為。
2、區塊鏈內嵌邏輯
通過分析和監測區塊鏈帳本中的異常交易，有助於及時發現欺詐和洗錢等犯罪行為。
3、建立有機交叉的知識庫
通過具有智慧檢索、挖掘、關聯和推送功能的雲平臺，幫助銀行人員檢索、理解關鍵監管規則。
以上，涉及雲計算、大資料、生物識別、機器/深度學習、自然語言處理、知識圖譜、區塊鏈7大技術。
如何運營網點1、直銷銀行拓寬線上管道
直銷銀行打破了傳統銀行網點在時間和空間上的限制，可以為客戶提供全天候、不間斷的金融服務，並能夠更快地響應客戶的各種金融需求，提供更好客戶體驗。
2、AR式虛擬網點
虛擬網點基於下一代高速移動網路、利用視頻和增強現實等技術支援，在保障服務體驗的基礎上，實現銀行網點向低成本、高效率、輕型化轉型。
以上，涉及移動計算、雲計算、視頻/增強現實3大技術。
如何追蹤資訊流和物流1、基於IoT的智慧化追蹤
金融科技公司的介入，可以通過網路設備指紋、視頻設備、內嵌感測器等實現租賃設備使用狀態的即時資訊發送，極大的降低了信貸人力投入。此外，隨著深度學習的發展，物流和倉庫貨品監控也將逐漸納入智慧化的體系，推動高效率低風險的供應鏈融資。
2、基於區塊鏈的互信機制
區塊鏈配合大資料技術的使用，可以有效識別風險交易。區塊鏈加密技術的不可更改性，可以解決很多企業的歷史征信問題，並形成有效的信用沉澱。
以上，涉及雲計算、大資料、物聯網、機器/深度學習、區塊鏈5大技術。
如何優化結算與清算1、數位貨幣配合智慧合約
區塊鏈技術對數位貨幣的支援，主要體現在去中心化與高透明度，通過共用資料網路系統，實現交易鏈參與各方的同步資訊共用，在達到智慧合約設定的條件時自動執行。這就顯著提高了各類資金交易與結算的效率，減少了手工操作失誤，同時降低了暗箱操作、內幕交易發生的可能性。
2、分散式帳本
分散式帳本技術實現了去中心化存儲、資料不可偽造和篡改，為點到點的支付提供了可能和安全保障，從而大大降低交易成本，還能夠有效提高銀行與機構用戶間的清算和結算效率。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、機器/深度學習、區塊鏈5大技術。
如何簡化信貸業務流程1、基於資料的一戰式對接
銀行可以通過與金融科技公司等機構合作，實現全流程信貸管理系統的低成本應用，一站式的對接各種征信機構和電子商務平臺，實現對大資料征信接入和風控模型的運用，獲取征信資料和風控技術，説明企業和個人建立信用資料DNA。
2、關聯真實企業資訊
對於企業類使用者，銀行可以結合企業間電子商務平臺，開展供應鏈金融服務，簡化企業使用者的信貸業務流程。將供應鏈上的相關企業群作為一個整體，根據電子商務積累的交易記錄與行為資料、交易中構成的鏈條關係和行業特性設計融資模式，為各成員企業提供靈活的信貸服務。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、機器/深度學習、區塊鏈5大技術。
如何管理海量業務資料1、特徵提取實現多層分類
金融機構可以利用自然語言處理技術分析海量的歷史業務資料，整理並提取使用者特徵、交易行為、信用風險等有效資訊，進行有價值資訊的複用，提升內部業務資訊所帶來的經濟效益。
2、構建產業鏈資訊
通過行業的理解、投資的邏輯、風控的原則等規則，將海量資料連接在一起，形成知識網路並構建產業鏈資訊，便於銀行發掘潛在用戶。
3、標籤化管理
銀行可以在金融科技公司的支援下，設計資料分類管理規則，進行動態的標籤新建與更新（包括時間、空間、特徵分佈情況），識別細分使用者的行為特徵及交易規則，有針對性的進行服務行銷、拓展業務機會。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、機器/深度學習、自然語言處理、知識圖譜6大技術。
如何投資又貴又難擴展的科技系統1、分散式部署或遷移
未來銀行業開放式的應用系統，非常適合在分散式、雲計算架構上部署或遷移，有助於銀行降低技術開發與風險管理成本，並提高科技系統的安全性與擴展能力。
2、敏捷開發
銀行可以在確保科技體系整體安全的前提下，考慮引入互聯網產業的敏捷開發體系，縮短開發的回饋週期，將開發專案分成若干個反覆運算週期，每個反覆運算週期結束都能立即回饋，從而能快速的適應新的需求。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料3大技術。
如何提高研創效率1、開展投貸聯動試點
銀監會、科技部、央行于2016年聯合發佈通知，支援銀行業金融機構開展科創類企業投貸聯動試點，為商業銀行拓寬經營思路創造了條件。銀行通過向金融科技企業提供全生命週期的綜合金融服務，不但可以從業務合作和信貸投放中獲取資金收益，而且通過參與投資創新企業，還可以獲取資本性收益，更好的綁定金融科技生態。
2、設立金融科技聯合投資基金
這將有助於銀行通過領先金融科技業態，推動金融服務轉型，提升金融輻射的深度和廣度，發現和挖掘金融科技企業並幫助其快速成長。
3、開展內外部科技研發創新大賽
要想在傳統文化聚集的銀行體系內推動創新，構建新型企業文化是核心。商業銀行應該深入挖掘內部潛力，通過開展內外部科技研發創新大賽，並引入外部風險投資機構的專業支持，實現內部創業、內部孵化，積極營造創新文化氛圍，實現科技與金融的大融合。
以上，涉及大資料、知識圖譜2大技術。
附：畢馬威2016年評出的金融科技企業50強目錄
智東西認為，金融業發展到今天，思路已經逐漸從客戶找我轉變成主動尋找客戶（包括開拓高收益和沉澱低成本兩方面）。移動端已經成為重要的管道（發展和維護客戶群）以及客戶管理（信用機制）途徑，結合視頻、AR等技術可以發展內容粘性，個性化的客戶需求制定作為主要競爭力把人工智慧（大資料、雲計算、機器學習等）推到近核心位置，實現量化投資並維護安全性，與此同時，龐大的數位經濟和跨境交易監管又極大推崇區塊鏈技術。以上種種，使得金融科技朝著全景化、精准化發展。而技術的角度來看，畢馬威給了一個很中肯的建議：引入互聯網產業的敏捷開發體系，縮短開發的回饋週期，將開發專案分成若干個反覆運算週期，以適應多變的經濟環境和需求市場。
下載提醒：如果想收藏本文的報告全文，點擊下方“瞭解更多”，密碼23ny。
以該平臺為基礎，輔之投資、理財、財富管理等金融服務功能，將有助於增強個人客戶粘性，充分挖掘客戶的派生需求。以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、機器/深度學習、區塊鏈5大技術。
如何高效推宣金融產品1、移動性立體行銷
銀行可以通過社交媒體與大資料技術的配合使用，對使用者從社交到交易的行為路徑進行挖掘、分析與管理，有針對性的吸引潛在需求客戶，實現金融產品的精准行銷，提升銀行金融產品的匹配度，進而實現客戶價值。
2、社群效益打通O2O
基於智慧的線上社會化行銷可以有效幫助銀行業在把控風險的前提下，拓寬金融產品的宣傳與推廣管道。當金融產品累計了一定的社交群體時，銀行通過有效地引導，就可能將線上的關係用戶轉化為線下的體驗或消費用戶，形成線上到線下的行銷閉環。
以上，涉及移動計算、大資料、機器/深度學習、視頻/增強現實4大技術。
如何降低散戶行銷成本1、多維標籤體系
即對使用者特徵、交易行為及服務需求進行全面採集與刻畫，提取關鍵標籤並形成體系，運用客戶分層理論進行定位，實現更低成本的、更具針對性的精准行銷。
2、個性化定價
銀行可以通過提供更加場景化、個性化、定制化的金融服務，並有針對性的提供個性化服務定價，進一步配合積分管理等手段，實現低成本高效率的獲客和獲益。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、生物識別、機器/深度學習5大技術。
如何降低小微企業獲客與經營成本1、微型ERP支付生態
銀行類金融機構需要充分利用支付類金融科技企業的創新推動力，打造基於微型ERP的支付生態，有針對性的提供門檻較低、手續簡潔的貸款、賬務管理、投資管理、財富管理等服務，以資料為合作與風控鏈條，共同構建商業生態，降低小微企業獲客和經營成本。
2、個性化和精准化
銀行可以通過大資料技術，對小微企業資訊進行收集、整合和分析，對小微企業的消費需求、意願和能力進行準確識別，主動為其提供個性化和精准化的金融服務。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、物聯網、機器/深度學習、區塊鏈6大技術。
如何小額高頻進行惠普信貸1、移動互聯網+大資料
移動終端將海量使用者連接到一個平臺上，，結合大資料征信，金融機構能夠把邊際獲客成本與營運成本降低，及時識別欺詐行為和惡意主體，從而使普惠產品從商業上持續可行。
2、基於AI的信用風險模型
通過大資料對模型敏感度與準確性的訓練，信用風險管理模型可以更好的助力金融機構實現更高效的信貸審批、資金發放、貸後管理等流程化服務。
3、智慧合約
簡言之，是一段存儲在區塊鏈上的代碼，由區塊鏈交易觸發，實現自動化的簡單交易。銀行可以通過與金融科技企業合作打造智慧合約平臺，實現小額高頻的信貸流程管理。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、生物識別、機器/深度學習5大技術。
如何高效低價管理財務1、移動端親民路線
移動計算支援下的財富管理服務，可以實現針對不同的大眾群體，以極低的邊際成本提供不同週期、不同回報率、更具針對性的財富產品。
2、智慧投顧
將人工智慧融合到投資理財業務各個環節之中，基於用戶的理財需求、資產狀況、風險承受能力等因素，分析用戶個性化的風險偏好及其變化規律，以投資組合理論與風險偏好結合演算法模型定制個性化的資產配置方案，即時跟蹤調整。
3、介面友好的投資分析
銀行可以與金融科技公司合作，自動對企業年報、時事新聞、行業分部報告、上下游產業鏈等信息進行智慧分析，便捷實現資訊自動彙集、財務資料智慧分析、多維度可比公司搜索、盡調報告模組化生成等功能，為個人客戶提供介面良好的財經資訊和投資分析工具，並提高對客戶行為的追蹤與維護的效率。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、生物識別、機器/深度學習、自然語言處理、知識圖譜7大技術。
如何簡化支付與轉帳1、豐富智慧支付手段
個人用戶越來越多的依靠掃碼支付、指紋支付、語音支付、虹膜識別支付和近場識別等方式進行交易，這些支付方式可以充分的簡化支付與轉帳流程，縮短交易時間並降低交易成本，並且為諸多線上線下的大眾日常服務提供了普惠級的交易基礎設施。
2、發展區塊鏈
隨著國際貿易和跨境交流的不斷發展，跨境個人金融服務越來越頻繁，且大眾化、小額性的特點顯現。借助區塊鏈技術，在合規監管的前提下，支付類機構在辦理國境支付與結算業務時，可以縮短資金佔用時間、提供全天候服務、大幅降低運營成本，還能夠滿足跨境電子商務對支付、轉帳與結算服務的及時性與便捷性的要求。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、生物識別、機器/深度學習5大技術。
如何優化客服與消費者教育1、重用聊天機器人
智慧聊天機器人Chatbot通過一個自動化程式服務成千上萬的使用者，不僅可以很大程度的降低人工成本，而且未來很可能成為另外一個智慧化的客戶流量入口。
2、移動直播擴大用戶群
目前移動直播技術在金融領域已有很好的應用，比如現貨與期貨公司可以通過移動APP的直播室模式，為消費者提供交易介紹、行情分析、投資引導等服務，以優質的直播內容擴大使用者群並實現交易量的有效增長。
以上，涉及移動計算、生物識別、機器/深度學習、自然語言處理、視頻/增強現實5大技術。
如何優化農業金融1、推廣物聯網
通過農業金融綜合服務平臺，由銀行在後端為農戶提供低成本的農業貸款、保險等服務，在前端則通過物聯網技術的支援農業資訊的及時性、真實性，實現自動化、精細化、遠端化和全程溯源管理。
2、發展農業產業鏈融資
部分金融科技企業構建了基於資料的農業金融解決方案，通過與大型核心農業企業合作，提供集成金融服務資訊平臺，追蹤產業鏈資訊，深挖需求和盈利點。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、物聯網、機器/深度學習、區塊鏈6塊技術。
如何進行反欺詐1、多維度數據分析
大資料風控可以對交易行為的時間和空間多維度分析，結合移動終端的設備指紋技術，識別高風險交易的特徵，並形成複貸記錄和失信黑名單，設備指紋和社交網路大資料的智慧風控還可以進一步關聯可疑人員，有效防止集體詐騙與套取資金等欺詐行為。
2、利用生物識別
由於每個人的生物特徵具有與其他人不同的唯一性和在一定時期內不變的穩定性，如靜脈、指紋、聲紋、人臉、虹膜等特徵，較為不易被偽造和假冒，所以利用生物識別技術進行身份認證，不僅給用戶帶來便捷的體驗，而且具有較高的安全性與可靠性。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、生物識別、機器/深度學習5大技術。
如何助力中小企業信貸1、建立大資料風險預警體系
大資料風險預警，是以單一用戶為觀察核心，通過搜索其股權、集團、股東、高管、工商、稅務、行業、上下游、借貸及擔保關係等多維度資訊，形成關聯資料體，再針對其中每個維度的帳戶、交易、治理、經營、新聞等各方面開展資料收集、關聯分析和挖掘，依靠網路輿情和監管發佈資訊，進行使用者的甄別、篩選和預警。
2、規模化貸後即時監控
通過拍照、視頻、移動端電子資料包送等手段，獲取更加及時、可靠的客戶
資訊，對接即時的智慧資料分析系統，識別使用者經營變化、異常行為和違規操作等高風險行為，實現更有效的自動化線下風險預警與控制，並節約大量人力成本的投入。
3、區塊鏈系統節約成本
通過企業級區塊鏈征信，金融機構能夠將信貸合約遷移在區塊鏈系統之上，通過植入信貸條款的智慧合約自動執行。這樣不僅征信更加可信，更使違約成本大幅增加，銀行風險管控將會更加便捷。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、物聯網、機器/深度學習、區塊鏈6大技術。
如何優化監管1、AI反洗錢
部分金融科技企業正在致力於開發監管科技方案，提供基於大資料和機器學習的反洗錢工具，通過分析使用者的交易軌跡、行為特徵和關聯資訊，積累歷史資料，訓練學習模型，識別異常交易和風險主體，進而挖掘背後隱藏的違法違規行為。
2、區塊鏈內嵌邏輯
通過分析和監測區塊鏈帳本中的異常交易，有助於及時發現欺詐和洗錢等犯罪行為。
3、建立有機交叉的知識庫
通過具有智慧檢索、挖掘、關聯和推送功能的雲平臺，幫助銀行人員檢索、理解關鍵監管規則。
以上，涉及雲計算、大資料、生物識別、機器/深度學習、自然語言處理、知識圖譜、區塊鏈7大技術。
如何運營網點1、直銷銀行拓寬線上管道
直銷銀行打破了傳統銀行網點在時間和空間上的限制，可以為客戶提供全天候、不間斷的金融服務，並能夠更快地響應客戶的各種金融需求，提供更好客戶體驗。
2、AR式虛擬網點
虛擬網點基於下一代高速移動網路、利用視頻和增強現實等技術支援，在保障服務體驗的基礎上，實現銀行網點向低成本、高效率、輕型化轉型。
以上，涉及移動計算、雲計算、視頻/增強現實3大技術。
如何追蹤資訊流和物流1、基於IoT的智慧化追蹤
金融科技公司的介入，可以通過網路設備指紋、視頻設備、內嵌感測器等實現租賃設備使用狀態的即時資訊發送，極大的降低了信貸人力投入。此外，隨著深度學習的發展，物流和倉庫貨品監控也將逐漸納入智慧化的體系，推動高效率低風險的供應鏈融資。
2、基於區塊鏈的互信機制
區塊鏈配合大資料技術的使用，可以有效識別風險交易。區塊鏈加密技術的不可更改性，可以解決很多企業的歷史征信問題，並形成有效的信用沉澱。
以上，涉及雲計算、大資料、物聯網、機器/深度學習、區塊鏈5大技術。
如何優化結算與清算1、數位貨幣配合智慧合約
區塊鏈技術對數位貨幣的支援，主要體現在去中心化與高透明度，通過共用資料網路系統，實現交易鏈參與各方的同步資訊共用，在達到智慧合約設定的條件時自動執行。這就顯著提高了各類資金交易與結算的效率，減少了手工操作失誤，同時降低了暗箱操作、內幕交易發生的可能性。
2、分散式帳本
分散式帳本技術實現了去中心化存儲、資料不可偽造和篡改，為點到點的支付提供了可能和安全保障，從而大大降低交易成本，還能夠有效提高銀行與機構用戶間的清算和結算效率。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、機器/深度學習、區塊鏈5大技術。
如何簡化信貸業務流程1、基於資料的一戰式對接
銀行可以通過與金融科技公司等機構合作，實現全流程信貸管理系統的低成本應用，一站式的對接各種征信機構和電子商務平臺，實現對大資料征信接入和風控模型的運用，獲取征信資料和風控技術，説明企業和個人建立信用資料DNA。
2、關聯真實企業資訊
對於企業類使用者，銀行可以結合企業間電子商務平臺，開展供應鏈金融服務，簡化企業使用者的信貸業務流程。將供應鏈上的相關企業群作為一個整體，根據電子商務積累的交易記錄與行為資料、交易中構成的鏈條關係和行業特性設計融資模式，為各成員企業提供靈活的信貸服務。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、機器/深度學習、區塊鏈5大技術。
如何管理海量業務資料1、特徵提取實現多層分類
金融機構可以利用自然語言處理技術分析海量的歷史業務資料，整理並提取使用者特徵、交易行為、信用風險等有效資訊，進行有價值資訊的複用，提升內部業務資訊所帶來的經濟效益。
2、構建產業鏈資訊
通過行業的理解、投資的邏輯、風控的原則等規則，將海量資料連接在一起，形成知識網路並構建產業鏈資訊，便於銀行發掘潛在用戶。
3、標籤化管理
銀行可以在金融科技公司的支援下，設計資料分類管理規則，進行動態的標籤新建與更新（包括時間、空間、特徵分佈情況），識別細分使用者的行為特徵及交易規則，有針對性的進行服務行銷、拓展業務機會。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料、機器/深度學習、自然語言處理、知識圖譜6大技術。
如何投資又貴又難擴展的科技系統1、分散式部署或遷移
未來銀行業開放式的應用系統，非常適合在分散式、雲計算架構上部署或遷移，有助於銀行降低技術開發與風險管理成本，並提高科技系統的安全性與擴展能力。
2、敏捷開發
銀行可以在確保科技體系整體安全的前提下，考慮引入互聯網產業的敏捷開發體系，縮短開發的回饋週期，將開發專案分成若干個反覆運算週期，每個反覆運算週期結束都能立即回饋，從而能快速的適應新的需求。
以上，涉及移動計算、雲計算、大資料3大技術。
如何提高研創效率1、開展投貸聯動試點
銀監會、科技部、央行于2016年聯合發佈通知，支援銀行業金融機構開展科創類企業投貸聯動試點，為商業銀行拓寬經營思路創造了條件。銀行通過向金融科技企業提供全生命週期的綜合金融服務，不但可以從業務合作和信貸投放中獲取資金收益，而且通過參與投資創新企業，還可以獲取資本性收益，更好的綁定金融科技生態。
2、設立金融科技聯合投資基金
這將有助於銀行通過領先金融科技業態，推動金融服務轉型，提升金融輻射的深度和廣度，發現和挖掘金融科技企業並幫助其快速成長。
3、開展內外部科技研發創新大賽
要想在傳統文化聚集的銀行體系內推動創新，構建新型企業文化是核心。商業銀行應該深入挖掘內部潛力，通過開展內外部科技研發創新大賽，並引入外部風險投資機構的專業支持，實現內部創業、內部孵化，積極營造創新文化氛圍，實現科技與金融的大融合。
以上，涉及大資料、知識圖譜2大技術。
附：畢馬威2016年評出的金融科技企業50強目錄
智東西認為，金融業發展到今天，思路已經逐漸從客戶找我轉變成主動尋找客戶（包括開拓高收益和沉澱低成本兩方面）。移動端已經成為重要的管道（發展和維護客戶群）以及客戶管理（信用機制）途徑，結合視頻、AR等技術可以發展內容粘性，個性化的客戶需求制定作為主要競爭力把人工智慧（大資料、雲計算、機器學習等）推到近核心位置，實現量化投資並維護安全性，與此同時，龐大的數位經濟和跨境交易監管又極大推崇區塊鏈技術。以上種種，使得金融科技朝著全景化、精准化發展。而技術的角度來看，畢馬威給了一個很中肯的建議：引入互聯網產業的敏捷開發體系，縮短開發的回饋週期，將開發專案分成若干個反覆運算週期，以適應多變的經濟環境和需求市場。
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