摘要：在“金融科技红利”扩大与“人口红利”衰减的背景下，效率和成本两种力量共同驱动着金融智能化发展。与互联网金融主要在营销渠道创新不同，区块链、大数据、人工智能等金融科技的发展正在深入到风险管理、资产定价等金融核心领域，推动着金融业向智能化方向发展。在肯定金融智能化发展所带来积极意义的同时，也不能忽略其蕴藏的潜在风险。在推进金融智能化发展过程中，若发生突发性金融风险事件，往往会波及众多金融机构和投资者，造成较大的社会影响，对于造成的损失，事后监管往往于事无补。为此，要研究金融智能化发展过程中“替代”风险的类型、风险度量与风险特征，运用监管沙箱、监管科技等新理念、新方式，打造“穿透式”智慧监管新机制，构建应对金融智能化发展的监管新体系，强化事前监管，促进金融与科技融合共生，形成智能化时代金融发展新秩序。
关键词：金融科技；大数据；区块链；互助保险；监管科技；监管沙箱
一、金融智能化发展的进程与现状
（一）金融智能化的主要阶段。技术进步一直是驱动金融业发展与变革的重要力量。金融稳定理事会FSB（2016）将金融科技（FinTech）定义为“技术带来的金融创新”，其创造出新的金融模式、技术应用、产品和服务等，从而对金融市场、金融机构和金融服务的提供与获取方式产生重大影响。技术驱动金融业升级可分为三个阶段：一是金融1.0时代。该阶段通过计算机替代手工计算及账簿，进一步提升金融运行效率。二是金融2.0时代。在该阶段，技术由工具转向通过业务、产品创新的方式驱动金融变革，使得新兴互联网企业有机会运用互联网技术将金融产品与服务的供需双方相连接，成为传统金融的有效补充。三是金融3.0时代。在该阶段，大数据、区块链、人工智能等新兴科技引领金融业全方位变革，通过虚拟方式替代物理方式，使得金融业的边界日益模糊（中国人民银行广州分行课题组，2017）。当前，一系列以“廉价、即时、可得”为特征的智能化金融形式，如智能证券、智能投顾、区块链互助保障平台等金融新业态层出不穷，为数量庞大的消费者提供数字化、自动化、智能化在线基础金融服务。区块链使得互联网上进行的金融交易可通过嵌入智能合约，自动执行价值交换、权属转让；大数据、人工智能的发展使得智能投顾成为现实，金融智能化水平不断提升。
（二）金融智能化的主要业态。
1．基于区块链技术的跨境支付。区块链技术使高效、快捷的跨境支付系统成为现实。区块链本质上是统一的分布式记账系统，跨境支付系统只需要通过许多节点、以共识机制来验证交易并记账，不需要任何信任中心，交易双方点对点支付得以实现，交易流程简便、快捷。全球已有不少初创企业致力于拓展跨境支付。最令人瞩目的是Ripple公司，其构建了一个没有中心节点的分布式支付网络，全球排名前50的银行中已有包括渣打银行、西班牙国际银行等15家银行与Ripple公司建立了合作关系。截至2016年末，在Ripple系统的支付交易中，由中国发起的交易额占比最大。
2．基于区块链技术的证券发行与交易。证券发行公司运用区块链技术生成的智能合约，在理想状态下可以实现私人定制化证券发行，上市或拟上市的公司可结合自身的实际需求发行异质化资产凭证。通过区块链实现24小时全天候运作，买卖双方能够通过智能合约实现自动配对，并通过分布式数字化登记系统，自动实现清算、结算。目前，全球各大金融机构和交易清算所正积极开展证券发行与交易领域区块链技术的应用研究，Overstock已成功销售首个区块链上的加密债券。
3．基于区块技术的资产托管。资产托管从业机构可以运用智能合约和共识机制将投资合规校验整合在区块链上，确保每笔交易都是在满足合同条款、达成共识的基础上自动运行。与此同时，区块链具有自动记录和加密认证的属性，实现多个参与方之间信息实时共享，免去重复进行信用校验的过程，可将原有业务环节时间缩短约60%到80%，使得信用交易更加高效，账户信息更加安全。中国邮政储蓄银行区块链资产托管系统上线成为中国银行业将区块链技术应用于银行核心业务系统的首次成功实践。
4．基于区块链技术的互助保险服务平台。目前，互助保险在全球保险市场的份额达27%，为将近10亿人提供保险保障服务。区块链点对点技术的优势适合于互助保险平台的开展。在智能合约运行中，当一人出险时，其他人自动向其赔付款项。同时，区块链的共享透明和历史可追踪特点减少了保险市场的信息不对称，在一定程度上降低了道德风险和逆向选择现象出现的概率。国内首家应用区块链技术的互助保险服务平台“众托帮”，其首款保险保障计划——“众托1号抗癌互助医疗计划”上线仅1个月，参保人数就迅速扩大到40万人。
5．大数据风险控制。大数据风险控制是利用大数据分析技术和模型进行风险评估，对资金需求者进行信用评分，以此预测还款人的履约能力以及违约风险。与传统风险控制手段相比，大数据风险控制具有信用评价更为精准、数据涵盖范围更广以及更具时效性等优势。以蚂蚁金服推出的信用服务体系芝麻信用为例，芝麻信用通过搜集与分析大量的网络交易等行为数据，对用户进行信用评级，信用评级信息可以帮助金融科技公司甚至金融机构对用户的还款意愿及还款能力做出更为精准的判断，继而为客户提供相应的金融服务。
6．智能投顾。智能投顾是提供智能化资产投资组合管理服务的在线理财顾问，由计算机基于现资组合理论等投资分析方法，排除人为因素自动提供资产投资组合建议。智能投顾根据服务对象的特征和偏好，给出个性化投资交易决策建议，还可以提供交易服务。从2010年开始，一些提供在线资产管理及投资咨询服务的金融科技公司相继成立，在线专业投资顾问迅速兴起。随着大数据、人工智能技术的逐渐成熟，智能投顾势必将迎来新的增长势头。
二、金融智能化发展的主要动因
（一）效率驱动。Bazot（2013）等学者的研究发现，当前金融体系仍存在低效率的问题。金融中介活动的单位成本并未随着信息技术进步而呈现显著下降的趋势。Philippon（2016）提出，低效率使得金融体系有进一步改善的空间。金融科技驱动金融智能化主要基于以下两条路径：一是金融机构利用金融科技整合长尾市场、减少信息不对称，从而提高资金配置和管理金融风险的效率。金融主要功能是完成资金盈余者和资金需求者之间的融通，有效配置资金。传统金融机构因信息不对称、风险控制等诸多因素制约而忽视了基数庞大的个人借款者及中小微企业这类“长尾客户”，金融机构通过大数据技术，将提高对长尾客户金融服务的可得性，在一定程度上改善金融服务，提升资金供求的配置效率。大数据、人工智能等金融科技被广泛应用于高速网络化的信息处理，大幅降低信息不对称的程度，提高资本资产定价和管理金融风险的效率。二是金融机构利用金融科技大幅缩短金融业务办理所需的时间，提高运营效率。以商业银行为例，按传统方式去获取客户、核准贷款，由于效率较低，银行不得不放弃借款金额较小的长尾客户。银行利用大数据技术可以快速、大规模地获取客户，并可以通过客户标签，更加精准地找到目标客户，提高客户转化率。由于使用大数据技术审批贷款，供需双方无需见面即可实现审贷、放贷，因此，银行审贷、放贷的效率提高。利用区块链分布式账本和点对点实时交易的功能，还能够有效缩短金融交易的时间，提高转账笔数和转账总金额，提升银行处理跨境支付结算的效率。
Kensho、Dataminr、Antuit等系统基于大数据、人工智能的智能金融分析工具，能够在极短时间内抓取、整理并分析网络上所有公开信息、图像甚至非结构化数据，并以此作出投资、借贷、风险管理决策。依靠深度学习的人工智能机器对历史交易记录进行快速、海量的学习，其决策水平将远远高于人类。在高速运算和海量数据的支持下，智能化金融分析工具可以提供差异化金融服务，同时通过机器联网形成网络效应，提升金融运行效率。（二）成本驱动。传统银行业成本主要由资金成本和运营成本两部分构成。资金成本由社会平均融资成本和风险溢价构成，大数据、区块链等技术使得银行能够精准识别和控制风险，风险溢价降低，资金成本降低。人工智能、人脸识别等技术能够使得机器替代人工实现全方位感知客户的需求，为客户提供交互服务。这就使得传统金融操作的人工成本变得非常低且边际成本递减，推动着银行运营成本降低。在成本驱动下，银行业正在向无实体化智能形态转变。中国银行业协会的数据显示，2016年，银行业金融机构离柜交易笔数达1777亿笔，同比增长63.68%；离柜交易金额达1622.54万亿元，银行业平均离柜率高达84.31%。同时，国有五大银行仅在2016年柜员减员率就已超过10%，这意味着银行的薪酬支出等运营成本大幅降低。总之，金融科技并未改变金融的资金融通、配置资金的本质。互联网等信息技术带来的是效率提升与成本降低，智能机器将在一定程度上替代重复性体力劳动甚至知识型脑力劳动。在“金融科技红利扩大”与“人口红利衰减”的背景下，效率和成本两种力量共同驱动着金融智能化发展。传统金融业首先与互联网等信息通讯技术融合，形成了区别于利用银行进行间接融资、借助资本市场进行直接融资的“互联网金融”这一新金融模式，但是其仍主要停留在产品层面，如余额宝、互联网证券等。互联网金融与区块链、大数据、人工智能等金融科技进一步融合，对信息搜集、信用中介、风险定价、投资决策等金融核心业务带来更大的冲击。金融机构运用金融科技，依托技术内部驱动和网络效应外推，使得交易效率更高、交易成本更低，从而促进了金融加快向智能化方向发展。
三、金融智能化发展中面临的主要挑战
（一）监管法律法规等制度建设滞后。目前，我国对金融科技监管法律法规等制度建设还停留在互联网金融的层面。人民银行和其他金融管理部门虽然在多个场合提及关于金融科技的监管思路，但是系统性、规范性法律法规仍然处于探索阶段，尚未出台。金融科技领域众多智能化业态只能参照传统金融及互联网金融领域的法律法规进行管理，整个行业处于监管制度和法律法规空白之中。互联网金融监管实践表明，我国对颠覆性金融创新的监管主要靠事后监管，监管措施主要是针对风险事件的被动响应。与互联网金融主要在营销渠道创新不同，区块链、大数据、人工智能等金融科技的发展正在深入到风险管理、资产定价等金融核心功能与业务领域，对金融产品和服务的各个方面产生重大而深刻的影响。在金融智能化进程中，若发生突发性金融风险事件，往往会波及众多金融机构和投资者，造成较大的社会影响，对于造成的损失，事后监管往往于事无补。
（二）金融风险越来越复杂且难以管控。金融智能化发展并未改变金融业原有风险属性和类型，但是风险特征更加复杂和难以识别。一是金融风险更加复杂。金融智能化利用区块链、大数据、人工智能等新兴技术推动金融业变革，新产品、新业务、新模式层出不穷。比如，余额宝等“宝宝类产品”将支付、基金、存款等不同领域的业务整合起来，增加了金融风险的复杂程度，使得金融风险交叉感染成为常态。二是风险可控性降低。在区块链、人工智能等金融科技的影响下，金融交易发生即清算，风险传播将以更快的速度和更广的范围覆盖金融市场，金融监管机构进行救市和风险隔离的难度增加。若2013年的“钱荒”事件再度发生，金融市场挤兑风险将被迅速放大，加剧市场中参与主体的恐慌。三是金融风险更加隐蔽。金融智能化发展使得金融活动参与主体可能同时具有多重身份，金融风险更容易隐藏，对金融智能化监管的缺失也使得金融风险难以被识别。此外，金融智能化发展使得金融业务的进入门槛降低，金融机构从事高风险经营活动的动机强化，整个金融系统的风险偏好更加凸显。
四、促进金融智能化健康发展的若干建议
（一）正确看待金融智能化发展进程。金融智能化既是经济金融发展的必然趋势，也是科技进步的必然结果。社会各界要正确看待金融智能化发展进程，在肯定金融智能化所具有积极意义的同时，也不能忽略其蕴藏的潜在风险。人工智能、数字金融等技术模糊了科技公司与金融机构的界限。金融科技公司提供“廉价、即时、可得”的智能服务对传统金融业带来较大的冲击，“替代、脱媒、失业”将使传统金融业在一段时期内面临转型的阵痛。金融智能化带来不确定性较大的替代风险与社会成本，在一定程度上冲击现有金融秩序。面对金融智能化替代所带来的风险，社会各界应积极应对，以研究金融智能化进程中“替代”风险的类型、风险度量与风险特征，构建应对金融智能化的监管体系，促进智能科技与金融融合共生，形成智能化时代金融发展新秩序。
（二）加强金融智能化基础设施的建设及运用。金融科技可能带来的风险不容忽视，同时金融智能化在推进过程中面临的障碍也不可低估。但是，不能因为金融智能化对传统金融领域造成冲击而对此进行抵制。遗憾的是，我国传统意义上的“主流”金融机构并未在金融科技驱动的金融智能化第一轮发展中占据主导地位，这与国际上知名大型金融机构及金融科技公司积极合作推进金融智能化发展形成较大的反差。国内金融系统要积极研究金融科技在智能化金融交易中的应用实践，加强智能化金融交易基础设施建设，强化金融科技自主创新，积极抢占战略制高点。在推进智能化金融交易应用落地的过程中，优先选择容易突破的领域，先易后难，先后核心，先市场化程度高后垄断性强的领域，推动智能化在金融业全领域落地应用。
（三）在金融智能化推进过程中确保风险可控。可控是保证金融智能化替代过程中金融体系安全与稳定的前提，可控意味着可以更快地识别和防范智能化金融风险。同时，在金融智能化推进过程中，监管当局必须及时发现漏洞并加以修补；反之，若金融智能化发展风险失控，就会扰乱金融市场秩序，甚至威胁到整个金融体系的稳定。要做到金融智能化替代进度可控，具体来说主要包括以下几个方面：一是要确保金融科技技术自主可控。这意味着要有若干掌握核心技术的金融科技公司，目前国内部分金融科技公司正积极布局并已形成示范效应，国家应加大对此类金融科技公司创新和研发的支持力度。二是要着眼金融智能化长期发展。近年来，虽然中国金融科技发展较快，但是主要仍是P2P借贷、第三方支付等典型互联网金融业态，后续更高层次金融创新比较乏力。金融机构和金融科技企业应充分认识到金融科技驱动金融智能化发展是大势所趋，积极布局大数据风控、智能投顾、智能证券保险等智能化程度较高的新业态。
（四）打造“穿透式”智慧监管新体制。金融科技的创新速度和影响力要求监管部门创新监管机制。一是监管部门要强化信息技术在金融体系治理中的应用，建设基于大数据模型的金融风险实时监测处置平台，实现智能监管、自动预警、快速响应。二是充分考虑金融科技对金融行业发展的影响，以及各部门在技术革新情境下金融行为可能发生的变化，坚持积极引导和依法监管并举的理念，积极运用监管沙箱、监管科技等新理念、新方式加强监管。对于复杂的新型金融业务要进行“穿透式”监管，透过业务的表象探究其本质，用业务的本质属性来确定监管要求和监管分工，实现全覆盖式监管，不留监管空白和套利空间。三是要形成自我规范、自我协调的行业自律机制，促进金融智能化健康发展。最终建立起包含政府监管、行业自律、市场约束三位一体的管理体制，为促进金融智能化有序发展提供保障。
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据浦发银行投资银行部总经理杨斌介绍，作为推进新型城镇化建设的重要抓手，建设“智慧城市”已受到中央及各地方政府的高度重视，已有超过200个城市积极开展申报工作，“智慧城市”建设过程中有巨大的融资及配套金融服务需求，是金融机构崭新的蓝海。作为浦发银行五大重点突破领域之一的投资银行业务，牢牢把握这一机遇，有助于抢占产品和服务创新的先机，在服务地方经济和社会发展，支持新型城镇化建设的同时，推动自身转型发展，以及品牌和市场份额的持续提升。
覆盖十大重点领域，为“智慧城市”融资融智
“智慧城市”是通过综合运用现代科学技术、整合信息资源、统筹业务应用系统，加强城市规划、建设、管理和运行的新模式，是智慧的建设城市、智慧的管理和服务城市、智慧的推进城市可持续运行。
作为国内绿色信贷业务开展的领先银行，浦发银行一直密切关注智慧城市政策的发展和变化，积极开展配套的融资服务方案研究。本次在业内首推主题为“智慧城市，智绘未来”的“智慧城市”综合金融服务方案，针对“智慧城市”建设涉及的信息基础设施、智慧能源、智慧建筑、智慧公共服务、智慧市政、智慧交通、智慧物流、智慧医疗、智慧环保、智慧产业等十大重点领域及其典型项目，整合了传统金融产品和浦发银行的特色产品与服务，从项目运行模式和项目操作流程等角度，梳理了浦发银行对项目参与各方能够提供的金融产品和服务。
依托在绿色金融领域广泛的合作伙伴和渠道，浦发银行可向政府推介国内外一流的“智慧城市”建设总承包商/集成商、设备供应商和运营商；为业主/项目公司提供项目融资财务顾问服务，针对“智慧城市”项目的特点，提供有利于降低客户融资成本的外国政府转贷款和特色能效融资产品，以及利用在资产证券化领域的优势，提供包括企业资产证券化在内的金融服务；为总承包商/集成商（含节能服务公司）增信，为节能服务公司提供合同能源管理特色融资，通过1+N供应链金融服务为下游供应商提供各类融资产品；为相关软硬件及设备供应商提供买方信贷、订单融资、1+N供应链保理等特色融资服务。
此外，浦发银行还能为政府下属投融资平台提供债务融资服务；为政府及下属项目公司或业主提供项目融资财务顾问服务，推介引入融资租赁，设计有助于后续融资的最优融资租赁方案；为政府成立的“智慧城市”发展基金从设立到退出提供全流程综合金融服务等。
02
智慧城市前景广阔，浦发投行业务新机遇
“十”提出通过走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化的道路。国家住建部于2012年底开展了“智慧城市”的试点工作，国务院2013年8月出台了《促进信息消费扩大内需指导意见》。目前，国家发改委、住建部、工信部、科技部等8部委已研究提出《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》并上报国务院。
2012、2013年，住建部已经确定了两批共193个智慧城市试点。智慧城市的建设涉及物联网、宽带和无线等数字化通讯网络的建设、基础设施（交通、能源、供水、供热）的数字化，业内人士估计，按照中国2050年实现70%城市化率的目标，以平安城市、数字城管、数字社区、智慧医疗等内容为核心的智慧城市的市场规模在万亿以上，为金融机构开展业务创新、配套融资支持、提供综合金融服务开拓了崭新的天地。
高校“智能金融创新实验区”的核心暨创新团队，突破了传统金融学理论的思维、教学和实验方式，不再坚持单一的规范性研究。国际金融界对于智能金融的合理性和优越性认识已经越来越明晰，市场的巨大需求必然导致智能金融工程研发上的巨大投入和技术上的广泛应用。高校“智能金融创新实验区”以七大创新实验集群为技术平台，通过人机交互的信息技术系统全天候地观察区际金融市场的风险状况，预警可能的各种规模的金融风险，为各级政府部门、金融机构改、大中型企业等提供金融风险预警服务。再通过区域智能金融新产品开发与市场化模拟实验区，专门监控区域金融市场在宏观层面可能出现的各种金融风险、甚至金融危机等。金融体系和金融市场的发展是中国改革开放以来经济体制改革的重要组成部分，甚至是国民经济主要枢纽[1][2]。因此，通过高校智能金融创新实验区其高度仿真模拟，也将为高端人才培训、实践提供适用平台，以实现“基础知识扎实、实践能力强、综合素质高、具有创新精神”的高端金融人才的培养目标，也将为金融领域产品创新和市场化运作提供模拟化预测。因此，高校“智能金融创新实验区”的建设项目具有十分重要的意义[3][4]。
二．高校“智能金融创新实验区”建设必要性
“智能金融创新实验区”的建设，以培养学生的金融理论实验、金融业务实践、金融产品创新等能力为主线，构建与金融理论教学体系并重的实验与实践体系。根据学生在不同学习阶段的知识结构和能力结构需求，形成学科理论教学、基础实验、专业基础实验、专业综合实验、学科综合实践和衍生金融产品创新创业、模拟仿真的教学试验体系，并以综合性、集成性优势推动智能金融产学研的升华与创新。
（一）贯彻各级发展规划的要求
总体目标符合《国家中长期科学和技术发展规划纲要》（2006-2020年）、《国家中长期教育改革和发展规划纲要》（2010-2020年）[5][6]。通过本项目建设，高起点平台搭建、多学科资源有效集成、教学科研条件改善、提高智能金融团队的创新力，全面提高高校人才培养水平与质量，以满足重庆乃至西部地区对高端金融人才培养需求。同时，“智能金融创新实验区”建设，也完全符合国家西部大开发的国家战略、重庆定位为长江上游金融中心的国家战略和教育部、财政部关于“十二五”期间实施“高等学校本科教学质量与教学改革工程”的总体要求[7][8]。
（二）适应社会经济发展对高端金融人才培养的要求
重庆市作为中国西部唯一的中央直辖市，在西部大开发中地区经济和人民生活水平已经实现跨越发展。经济和社会发展、教育质量提升以及知识经济等对人才培养模式提出了创新和改革的要求，其目标要求从学历本位到能力本位，从学科中心到学习者中心，从封闭的学校教育到社会化学习体系的转变。根据科学发展观，重庆要成为长江上游乃至中西部金融中心，人才必须先行。随着“建设重庆市长江上游金融中心”国家战略的实施，重庆将逐步建设成为长江上游乃至中西部地区金融创新能力最活跃、金融品种最齐全、金融总量占比最大、金融服务覆盖面最广泛、融资功能和辐射力最强的金融中心[9][10]。因此，通过“智能金融创新实验区”建设，完善智能金融教学与实验体系、丰富并更新教学、科研与实验手段，大力开展开放式教学、协同式科研，适应社会对高端金融人才培养的要求。
（三）是“政产学研用”合作办学模式和构建资源共享平台的要求
智能金融七大创新实验区、工作室或基地，将首先服务于金融专业教学与实验，同时为政府和金融机构进行金融经济政策的预研仿真、为金融机构和企业提供金融产品开发和实施、培训培养各类中高级金融人才、开展创新性和实用性金融-经济-管理类研究等。所有有关的教学机构、政府部门、金融机构、企业、事业单位和参与者都将能够共享研究实验室的软硬件平台，以实现资源的充分利用[11][12]。“智能金融创新实验区”这个平台为培养金融领域实践实干型高端人才提供最切合国际国内金融市场实际的信息环境和仿真环境。
三．高校“智能金融创新实验区”建设目标与内容
（一）建设目标
面向长江上游经济发展需要，根据长江上游经济金融中心建设和结算类国际金融中心建设的要求，联合国内外智能化金融创新力量，充分发挥重庆金融学院高起点、高水平、多功能等特色突出的优势，有效聚集智能金融创新要素和资源，深化金融创新的组织管理、风险管理、人事制度、人才培养、智能金融模拟与仿真系统科完善等全面建设，探索学校与相关高校、地方政府、科研院所、金融企业、监管机构、国外同行等深度融合和共同服务区域发展的创新模式，以“立足重庆、辐射西南”为目标，建设特色鲜明、开放有序、运行高效的智能金融中心，全面提升人才、学科、科研“三位一体”创新能力，实现高校创新发展方式转变，以科技支撑引领区域经济社会科学发展，既服务教学、科研，还要为一线金融实务部门的人才培养、产品研发与市场化等提供高端平台。（1）创建智能金融中心的多层次实验室集群建立“智能金融七大创新实验区、工作室或基地”，这七大平台组成完整的智能金融中心，即使在中国也属首创，在国内也是一流水平（见图1）。（2）构建科研创新与专业能力培养体系“智能金融创新实验区”的建设将高校金融专业目前的、以现代金融学为中心的教学和科研体系提升到紧跟信息-金融-经济全球化时代的、以信息化和智能化为主流特征的科研创新与专业能力培养体系。为此，“智能金融创新实验区”将增加研发性实验、综合性实验和开放性创新实验，增加面向重庆市和国内金融机构中高层人才培训的技术转移示范和面向金融-经济-管理类专业的专业实训和专业（仿真模拟）设计，提升学生科研创新能力和实践能力。（3）提高创新平台创新能力与服务能力依托“智能金融创新实验区”集中力量主攻区域宏观金融统一模型，形成前沿性研究优势和成果；与重庆主要的金融机构及其管理部门、金融企业、工业企业、工业园区等建立学术合作联盟，开发并不断升级维护智能金融核心技术系统，成为推动重庆和国内智能金融发展的重要科技创新平台和“政产学研用”示范基地。（4）面向社会开放服务与技术转移通过现场开放和网络开放，为各级政府、各类金融机构、各类企业和事业等单位和人员提供智能金融、金融工程和商务智能的科技创新和实验条件，为社会提供培训服务。作为智能金融核心技术的研发中心，为重庆市和国内金融机构和企业提供风险管理、商务智能、智能投资、产品创新及其市场化等仿真模拟支持。
（二）建设内容
（1）区域性金融监管智能化与风险监测仿真实验区该实验区在西部高校第一个专门针对区域宏观金融风险监控的实验室。这是专门针对西部宏观金融市场和金融体系的风险预警，因而有着明确目标，并有着科学合理性和技术可行性。这种区域范围宏观金融风险的监控本身应该形成专门或广泛服务网络，定期为重庆市和政府部门、金融机构、大中小型企业和事业单位以及有较大需求的个人用户提供国际金融市场分析-预测-预警-预判服务。（2）区域智能金融新产品开发与市场化模拟实验区该实验区专注于区域性金融产品创新，以及产品开发的市场化仿真模拟，以监控金融产品创新不当，在区域金融体系和金融市场中可能导致出现的各种金融风险和金融危机。（3）区域金融企业智能管理与风险预防仿真实验区该实验区将重点监测我国股票市场、债券市场、货币市场、人民币外汇市场和房地产市场中的市场秩序健康度、金融泡沫、资金流动、各行业景气度、投融资关系网、市场投机活动、市场欺诈等市场情报。这种监控在方法上、频度上同“全球宏观监控室”类似。然而在监控对象上将会更加细致，从区域宏观到行业、主题等甚至到股份公司、大股东、机构投资者、中小投机者等。该实验区在服务实践中滚动式发展，直接向各级政府部门、金融机构、各类企业和事业单位、以及有着较大需求的个人提供金融市场分析-预测-预警-预判服务。（4）智能金融量化投资交易仿真模拟实验区该实验区将充分利用智能金融中心核心团队，在智能金融量化投资交易领域十年以上学术和技术积累，集成国内外在智能金融和量化交易领域最好的学术思路和技术平台，支持股指期货、商品期货、外汇、股票市场的市场形势分析、动态投资组合、量化程序化智能化交易策略与系统开发等等。（5）中高级金融人才培养与模拟实验基地该实验基地建设将进一步完善教学、科研与实验的整合，投资购买相关的金融-经济-管理数据库。同时通过购买和独立开发建设实验案例库，新建实验课程资源库(含课程要件、课程网站、实验教材、教学视频等）和建设核心技术软件组件库等。（6）地方政府投融资及债务管理智能模拟实验区地方政府融资平台是地方政府为加快城市基础设施的投资建设,通过划拨土地等资产组建一个或多个资产和现金流可以达到融资标准的城市建设投资公司、城建开发公司、城建资产经营公司等各种不同类型的公司,以政府的名义担保进行融资,并在必要时以财政补贴等作为还款承诺的载体。统计资料显示，全国共有各级地方政府融资平台8000多家。地方政府融资平台对促进经济发展发挥了一定的积极作用，但随着融资规模的扩大，贷款总量的急剧增长，所带来的政府信用风险、资金信贷风险和社会稳定风险也不容忽视。该实验区的创建，旨在创建地方政府投融资宏观模型，探索地方政府投融资智能运作的途径，理顺地方政府投融资平台的债务管理体制，健全地方政府投融资平台管理体制，规范运作机构，为合理评估和有效防范地方政府融资平台信用风险提供决策依据。（7）重庆国际智能金融人员交流与创新合作实验区该实验区将采用两条腿走路策略，平行研究基于宏观经济学主流路线的范式模型和基于智能主体（agent-based)的计算实验仿真。目前国内外这类仿真模型还大都远离市场实际，主要限于行为金融学实证研究。因此加强交流极有必要。本合作实验区还强调最大限度切合金融市场的实际行情，建立以区域金融市场为目标的仿真模型，为各类市场参与者即国际智能金融界人员交流创造仿真条件。通过交流参与者互动与合作，可以完成生成市场价格（宏观表现）、将宏观经济模型同宏观金融模型统一建模等研究工作。因此，该实验区建设强调对金融业内数据和外来信息全面挖掘和综合利用，真正实现基于事实的商务决策和及时的决策执行。
四．预期效益分析
“智能金融创新实验区”的建设，将着力凸显金融学科优势，促进金融理论与工程化技术手段和思维的交叉融合。即利用先进的数学及通讯工具，在各种现有基本金融产品的基础上实现金融教学、研发和应用的协同创新，着力构建契合特色优势学科及人才培养体系的教学科研平台、公共服务和市场化模拟平台；着力培养学生创新创业能力、综合实践能力，致力于为中国西部培养高素质复合型金融人才。
（一）成为重庆市和中国西部智能金融教学、科研、国际合作与交流、金融创新产学研用以及和人才培养的典范
通过“智能金融创新实验区”建设，把智能金融中心建设成为全市、中国西部乃至于全国的典范，使其成为特色鲜明的智能金融教学、科研、国际合作与交流、金融创新产学研用以及和人才培养平台。
（二）成为高端金融人才培养和质量工程建设的重要平台
物联网和云计算的创新应用,推
动了智慧地球的概念普及和智慧城市的建设热潮,社会各行各业都在向智能化发展,智慧金融是互联网时代传统金融服务逐步演化的更高级阶段,是社会化网络、物联网、云计算等技术在金融领域的深入应用。简单地说,智慧金融就是资金与信息更迅速、更高效、更安全的畅通与交流。
智慧金融的特征
与传统金融相比,智慧金融的特征基本体现在三个方面:基于海量数据分析、互联互通、社会化分工协作。
基于海量数据分析
互联网信息的大数据时代即将来临,数据分析处理是应对大数据时代的利器。随着互联网Web2.0以及社交网络和移动互联网的发展,网络空间出现海量数据,大数据时代,甚至是极端数据时代已经来临。数据存储巨头EMC的CEO Pat Gelsinger最近透露,大数据处理目前的市场规模已达700亿美元并且正以每年15-20%的速度增长。几乎所有主要的大科技公司都对大数据感兴趣,对该领域的基础研究、产品及服务进行了大量投入。其中包括了IBM、Oracle、EMC、HP、Dell、日立、Yahoo等,而且这个列表还在继续。
海量数据分析,是智慧金融决策的基础。智慧金融的工作流程包括感知、分析、决策、分工、反应和服务六个步骤。因此,智慧金融系统正常运行的前提条件是获得必要的主体和相关的数据,并且能够针对海量数据进行处理分析,得到具有针对性的决策信息。
通过对海量数据的分析与处理,从中寻找相应的规律性,就可以清晰地洞察用户的使用行为、态度、需求和发展趋势,从而能够进行市场细分、制定高效的服务和营销战略。例如,在买方市场条件下,用户就是上帝,要满足用户的金融需求,必须了解用户,获得用户的相关数据。谁掌握的用户数据多,谁的数据处理能力强,谁就能准确把握用户的需求,迅速通过实施营销组合,抢占市场先机。
另外,通过对大量中小企业用户日常交易行为的数据挖掘,还可以判断其业务范畴、经营状况、信用状况、用户定位、资金需求和行业发展趋势等。
譬如,阿里巴巴小额贷款公司在解决中小企业信用评价时,就是依托阿里巴巴“草根”征信体系。目前,阿里巴巴中小企业用户已经超过800万家,这些企业日常在阿里巴巴平台发布信息、搜索信息、进行交易和资金流动,阿里巴巴不但掌握这些网商的资金流动数据,还了解它们的整个运营细节,包括企业订单数量、销售增长、仓储周转,以及投诉情况等数据信息,这让阿里巴巴比任何一个金融机构更了解这些企业客户。阿里巴巴对这些数据进行挖掘,通过大规模运算和风险模型设计,打造出一条“小贷流水线”,助力融资服务实现标准化,降低成本并确保安全。截至2012年3月,阿里金融依靠这套技术,已经累计为接近11万家的小微企业提供融资服务,累计发放贷款金额超过190亿元。
互联互通
智慧金融的第二个特征是互联互通。互联互通是在不同系统节点之间建立有效连接,使信息畅通无阻,合作协调高效。从系统角度来看,智慧金融系统的互联互通,包括了用户与金融主体之间、金融主体之间、金融主体与第三方合作机构之间、金融机构主体与环境之间的互联互通。从微观层面,互联互通包括用户个体的账户之间、账户和金融机构及第三方服务机构之间、办公室和家里之间、手机和电脑之间等等的信息畅通和协调工作。
互联互通的意义重大。用户与金融主体之间保持畅通,可以方便用户即时了解金融机构的产品和服务信息,快捷办理金融业务。而这种畅通,也保证金融机构可以随时掌握用户的使用情况、需求。金融主体之间的信息畅通,可以促进双方信息共享,完善合作方式,提高协调和快速反应能力。金融主体与环境的互联互通,有助于金融主体能够快速了解环境的变化,分析利弊,并采取行之有效的应对策略。
互联互通的内容,包括三个层面,一是最底层系统之间的对接,按照标准化的接口,统一数据格式,实现银行系统、用户系统、平台、第三方服务机构的无缝连接,实现数据的共享;二是中间层信息流的共享,推动信息流、任务流、信任流和资金流在系统之间的无障碍流动;三是互联互通的最高层——主体之间的合作,主体之间本着开放的心态,形成合作伙伴关系,大家取长补短,优势互补,结成利益共同体,共同成长。
银行传统贷款模式下,中小企业贷款难点之一是人力成本太高。比如10亿元贷给一家大企业,银行只服务好一家大企业即可。但若200万元一笔贷给中小企业,就要找500家中小企业,银行要服务500家企业。中小企业财务不如大公司规范,信息分散碎片化,要从众多中小企业里摸清哪家好哪家不好、能不能贷,并提供贷前、贷中、贷后等服务,需要的人力成本难以想象。
全球网打造一个开放的第三方服务平台,融合了金融机构、信用评价机构、中小企业用户、担保机构等等主体,为这些金融主体提供基础服务,包括平台建设和运营、组织和服务、牵头制定服务规则、提供数据支持等。
全球网通过技术将有贷款需求的企业的各种信息整合起来,包括企业基础信用信息,网络活动信用信息,水电、通讯、工商、税务、海关等公信平台信息,行业协会、各类专业市场掌握的属下企业的信息等,各方信息加以比对、交叉验证,就能够更全面看清这家企业,在一定程度上化解传统银行贷款模式的信息不对称问题。全球网的服务模式满足了各类主体的需要,顺应了智慧金融的发展趋势,亦因此得到快速发展。目前,全球网服务的中小企业客户达到0.7万家,占浙江省建设银行中小企业客户的47%,占建行总行客户总量的1%。
社会化分工协作
智慧金融表现出来的重要特征还包括社会化分工协作。当今环境下,用户分布地域广,需求呈现个性化、多样化发展趋势。一家金融机构不可能拥有全部资源,面向所有用户提供各种高质量服务,专业化分工和社会化协作必然成为发展趋势。专业化分工降低了生产成本,分散了投资风险,更有利于提高产品和服务质量。
社会化协作注重资源共享和优势互补,从而达到共赢目的。斯密在《国富论》中阐述了劳动分工对提高劳动生产率和增进国民财富的巨大作用:“劳动生产力上最大的增进,以及运用劳动时所表现的更大的熟练技巧和判断力,似乎都是分工的结果。”分工协作既能发挥每个主体的专业化特长,更高效地满足各类用户多样化的需求,又能促进竞争,推动系统创新和演化。
智慧金融系统的分工协作既包括主体内部的分工,也包括主体之间的社会分工与合作。金融主体内部以服务用户为导向,设计出不同的部门和岗位,每个部门和岗位都有明确的职责划分。在统一指挥下,严格执行规章制度,按照既有工作流程承担各自职责。而金融主体之间的合作,则完全是自组织的过程。在网络时代,驱动企业不断竞争的传统力量已不可能再确保企业拥有高额利润。只有开放、分享和协作,才能获得更多的市场机会,实现协作链条整体利润的最大化。
全球网在对中小企业进行信用评价时,引入分布在全国各地的第三方专业机构,比如专业市场、商会。这些机构对所辖企业情况了解,其推荐的客户可信度就更高,可屏蔽掉一些风险。比如担保公司若对平台某一企业情况了解,愿介入担保,既可对企业增信,又可扩大自身业务,共同受益。同样,律师事务所可介入提供法律咨询服务,财务公司可以帮助企业整理财务资料,等等。借助这些社会化的力量,帮银行审核、筛选客户,并对贷后客户情况作出再评价,实际就是帮银行客户经理处理掉大量的贷前、贷中和贷后的工作,最终批量解决中小企业的融资问题。
智慧金融和传统金融的区别
智慧金融和传统金融虽然在本质上都是推动资金的有序流动,但是,智慧金融并不是传统金融信息化的升级版本,也不是传统金融的网络化。事实上,智慧金融和传统金融有显着区别,智慧金融彻底改变了传统金融的服务主体、服务内容、服务方式和服务组织。
服务主体不同
在传统金融情况下,金融机构与用户形成一对一的服务关系,也就是说金融机构分别向每一个用户提供服务。银行、保险、证券及中介服务机构等,凭借自身建设的网点、网站,分别为客户提供金融服务。各家金融机构及中介服务机构各自为战,竞争多于合作。每个金融机构基本上独立完成主要的营销活动,包括寻找用户、制定营销组合、售后服务等。例如,当前大企业的贷款业务,通常由银行单独完成,甚至包括贷前、贷中、贷后的全部流程。而如今,中国的中小企业已达到千万量级,由银行包揽全部业务过程显然不现实。原有金融服务模式已经不能满足实际的发展需要。
而在智慧金融体系下,金融服务的形式呈现多对一的服务关系,即多个金融机构通过合作连接在一起,形成一个共同体,各尽所长,形成一个完善的产品,共同服务同一个用户。金融机构之间,以及金融机构与用户之间依托开放的服务平台,互联互通,相互交换信息,形成紧密的分工和协作关系。而每个金融机构都只是服务链条的一个节点,按照服务分工,充分发挥自身优势,为用户提供专业化的服务。所有这些节点的专业化服务汇集到一起,形成一个个完整的一站式服务包,分别作为一个整体,呈现给用户。
市场主导不同
传统金融服务模式下,银行在客户服务关系中,处于支配地位,起到主导作用。现阶段,我国企业融资渠道少,银行成为企业融资的主要来源,形成所谓的银行主导型金融体系。然而,企业的发展迫切需要大规模的资金,尤其中小企业更是面临融资困难的局面。资金是企业正常运转的血液,企业维持运营、提升技术、开拓市场都离不开资金的支撑。融资渠道不畅,导致银行的资金成为各方争抢的稀缺资源,供不应求。
在智慧金融阶段,用户跃升为整个金融服务链条的核心,形成用户主导型的金融服务体系。在智慧金融阶段,全社会的信息透明度更高,资本市场更发达,银行贷款、租赁、证券市场等融资模式更加完善。那些盈利能力强、信用记录好的企业更容易受到金融机构的青睐,成为金融机构抢夺的目标客户。为了提高竞争能力,金融机构会联合与其他机构,进行产品和服务的创新,提高服务质量,开拓更广泛的市场。
一场由阿尔法狗与棋手间展开的围棋比赛，让世界关注到人工智能（Artificial Intelligence，简称“AI”）技术的发展。百度百科对AI如此定义――它是对人的意识、思维等信息过程的模拟。AI虽不是人的智能，但却能像人那样思考、也可能通过深入的语言识别、图像识别、自然语言处理等功能，超过人的智能。
尽管阿尔法狗只会下棋，但人类已经意识到，其背后的技术力量正在带来革命。特别随着现代科学应用技术的不断发展，AI的智能程度逐渐提高，其思维的逻辑性和复杂程度已经与人类的大脑相差无几。AI技术在真实的应用场景中正在对金融、医疗、教育等各个垂直领域产生颠覆性的变革。
就在日前刚刚结束的全球移动互联网大会（GMIC）上，创新工场的创始人李开复曾着重强调了AI技术与金融行业的结合。在他看来，AI所需的数据量大、有属性标注且领域单一的特性，决定了AI技术必将在金融行业引发一次技术主导的产业革新。
《中国经济信息》记者了解到，AI技术凭借深入的机器学习等优势，正对金融行业的产品、渠道、风控、授信、决策等诸多方面产生深刻的影响，不仅推动了金融服务的个性化体验，更让用户的财富管理趋向智能化。
加速布局AI应用
“金融是一个不直接产生价值的行业。”读秒CEO周静在接受《中国经济信息》记者采访时指出，多年来，金融作为一项服务，却占用了消费者较多的时间与体验环境。
据了解，过去要是去银行取款需要排队，转账需要等待，支付更需要刷卡签字等，而一旦开展了AI在金融行业的应用，“不仅快速提高了金融效率，降低了金融边际成本。”
周静认为，在推动金融普惠的过程中，无论是传统金融机构、互联网金融企业还是金融科技公司，通过对大数据、AI等新技术的运用，能够帮助降低金融服务成本，提升服务效率。
不仅如此，当AI技术与同样飞速发展的金融科技相结合时，还会十分有效地将核心的金融风控系统进一步量化，使金融变得更加规模化，而用户享受到的金融服务也会更优化，普惠金融的步伐自然加快。
在中国，不仅有像蚂蚁金服、宜信普惠、京东金融等金融科技的巨头，更有像读秒这样“年轻化”的金融科技探索者，在积极地依托其天然的大数据等优势，将AI技术创新地嵌入到其产业链金融的各个应用场景中，不仅使风控体系优化成效显著，更让客户的体验愈发高效、智能。
在采访过程中，周静指出，AI技术对金融产业的价值点，主要在于通过一系列的自主逻辑判断和大数据运算，很可能会解决“风险控制”这个金融行业长久以来一直存在的痛点。
让金融风控再升级
首先，传统的金融风控流程冗长，包括纸质进件、录入、复核、客户预审、尽职调查、电核审批等，这导致人力成本、时间成本、运营成本的增加，也降低了运营效率。“而AI技术的手段或应用实现了流程自动化，可以予以解决这一低效问题。”
此外，传统金融风控往往只考虑强金融属性的征信与风控，鉴于央行征信覆盖率不足，一定程度上造成了信息不全，客户画像不够立体。“目前以大数据和AI技术为基础的智能信贷技术，可以全方位捕捉到网购信息、运营商数据、社交信息等弱金融数据，通过大数据交叉验证，让用户画像更精准、丰富。”
其次，在反欺诈的运用中，传统风控往往依赖工作人员的经验，存在人为操作失误和经验不足。“AI技术使金融风控具备了智能的人脸识别、设备指纹，可以更智能地进行鉴别欺诈。”
周静认为正是以往金融风控存在的痛点，才让不少金融巨头主动拥抱AI技术，或与具有智能技术优势的企业开展联合风控。像读秒就作为智能信贷技术提供商，与华瑞银行、新网银行、中信证券、诺亚财富等展开联合风控。
“在合作期间，读秒提供的智能信贷技术，可以很好地辅助金融机构，完成更加精准的获客，更立体的用户画像，更智能地反欺诈以及更高效的风控。”在周静看来，像读秒这样具备大数据优势及AI技术创新开发的金融科技公司，在精准的获客、互联网化的运营等方面，可以为金融机构补足短板。
回顾中国信用借贷的历史可知，“风控”一直都是金融行业的命脉。谁提高了风控的准确率和风险评估的速度，谁就能够引入更大的流量、涉足更大的市场。但值得注意的是，“在整个贷前、中、后过程当中，AI技术只是提高金融的一种手段，整体的金融逻辑与核心是不变的。”周静强调，像各金融机构以大数据的形式采集数据，以AI技术创新开发应用场景，目的是评价用户的欺诈风险、还款意愿、还款能力等，“本质上是传统金融考虑的核心因素。”而像一些金融机构举着“AI+金融”的大旗，宣称可以用星座、血型等指标来智能风控，却是噱头大于实际功效，与传统金融的本质并不相符。
迈向金融3.0时代
“银行3.0时代已经来临。”中国银监会主席郭树清曾表示，银行业要利用金融科技，依托大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术，创新服务方式和流程，整合传统服务资源，联动线上线下优势，提升整个银行业资源配置效率，以更先进、更灵活、更高效地响应客户需求和社会需求。
实际上，这个“银行3.0时代”仅仅是金融科技的一个缩影。从当前金融行业的发展现状可见，以大数据、人工智能等技术服务为核心的金融科技已经从概念阶段，逐步迈入了实践落地的层面，不仅真正体现在金融机构或者各互金平台的日常运营层面，更让金融与AI技术实现了场景间的融合创新。
如上文所言，融合发展的背后，就意味着颠覆和改变。如今由于AI技术的助力，不仅让传统金融的信息采集来源扩容，风险定价模型智能化，投资决策过程规范化、信用中介角色正规化等，还大幅提升了传统金融的效率，解决传统金融的痛点。
需要明确的是，“AI+金融”的结合效应还远不止于此。通过洞悉用户的需求，以及和AI技术的结合，金融机构或金融科技公司可以根据用户的行为轨迹洞察到他的需求和风险偏好，自动为其进行资产配置，并帮助用户追踪、监控风险，使得有理财需求的用户享受到“智能”级别的资产配置服务。
文章编号：1004-4914（2017）05-148-02
一、引言
互联网金融经历了过去几年的高速发展后，带给了人们新的感受。随着2016年4月12日，国务院印发《互联网金融风险专项整治工作实施方案》以来，整个行业正在进行一次“价值回归”，P2P等平台类模式正在减少，靠着拼渠道、流量和高收益的红利时代已经过去，精细化、差异化、技术化的运营和创新将是互联网金融这个阶段的主题，人工智能将在互联网金融领域发挥越来越重要的作用。
一直以来，金融领域个性化的服务都是依赖于“人”的服务。但从2016年开始，机器正在尝试取代人在财富管理服务中的位置，随之而来的是智能投顾服务。举个例子，在美国，券商、资管纷纷开始设立互联网金融平台，以互联网财富管理类的服务为主，目的是捕获更多中小投资者，在现有的证券业务体系之外培育新的增长点。贝莱德收购Future Advisor、Fiidelity与Betterment展开战略合作、Vanguard推出自己的智能投顾服务、嘉维证券与宜信合作进入中国市场开展智能投顾服务。这样的例子还有很多，这背后是传统金融机构对技术所能产生的势能的认可。国内的智能投顾玩家也很多。其中，宜信和品钛这样的在新兴市场上已经相对成熟的公司已经推出了自己的智能投顾服务。此外，还有大量早期创业公司直接以此为方向，比如弥财、钱景财富、蓝海财富等。
二、人工智能在互联网金融领域的应用情况
（一）人工智能在互联网金融领域应用的必然性
2016年以来央行、其他部委以及最高法院都发布了关于互联网金融的指导意见，分别是《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》、《非银行支付机构网络支付业务管理办法》以及《最高人民法院关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》。这些政策性文件的出台，预示着这个行业在政策红利和边界较为模糊的情况下实现的业务的快速发展模式已经走到了尽头。随着后期监管文件的逐步下发，门槛的设立，要求的标准化，很多后来者已经丧失了最好的入局机会，而现有的稳健平台，则迎来了最好的发展机遇。对于互联网金融企业而言，要适应政府的监管，获得客户的支持，要取得自身的发展，只能依托于人工智能。长时间以来，人工智能在互联网金融领域的应用及重要性被频繁提及。近日，《中国互联网金融发展报告（2016）》新书在京发布，该《报告》执行主编、中科金财董事长朱烨东表示，未来互联网金融行业发展将逐渐走向正规、规范，移动支付的不可逆转，大数据、云计算在互联网金融的核心地位进一步加强，金融科技将成为未来互联网金融发展的主要趋势。
（二）人工智能极大提高了互联网金融的效率
作为百业之母的金融行业，与整个社会存在巨大的交织网络，沉淀了大量有用或者无用数据，包括各类金融交易、客户信息、市场分析、风险控制、投资顾问等，数据级别都是海量单位。同时大量数据又是非结构化的形式存在，如客户的身份证扫描件信息，既占据宝贵的储存资源、存在重复存储浪费，又无法转成可分析数据以供分析。金融大数据的处理工作面临极大挑战。通过运用人工智能的深度学习系统，能够有足够多的数据供其进行学习，并不断完善甚至能够超过人类的知识回答能力，尤其在风险管理与交易这种对复杂数据的处理方面，人工智能的应用将大幅降低人力成本并提升金融风控及业务处理能力。
说到人工智能，不得不提的一定是AlphaGO，但是在互联网金融领域，有一个比AlphaGO更加强势的公司，这家公司的名字叫Kensho。这是以前高盛出来的分析师团队，把整个高盛的经验模拟，通过机器取代现在大量的人工，进行相应的投资、分析、决策。而且在信息，在互联网传播非常快的时候，他们去除掉了大量的噪声，回归到这个事情的本质。很快高盛发现了这家公司的发展速度和未来价值，直接把它私有化，直接变成第一大股东，因为发现这中间带来的差别是这个企业的核心竞争力。
Kensho公司的核心技术就是能在两分钟之内做出一份一份简明的概览，随后是13份基于以往类似就业报告对投资情况的预测。而你根本就不需要去检查这些数据分析，因为这些分析是基于来自十个数据库的成千上万条数据。如果没有这些人工智能，分析师们可能要花上几天的功夫收集梳理这些数据，而等他们分析完成后，市场的行情早瞬息万变。
可见，人工智能的引入对于互联网金融领域的效率提高是呈几何式的，你很难想象也不敢相信这么一个事实：未来的投资大师们可能是一堆机器。
（三）人工智能将互联网金融带入智能金融时代
互联网金融发展至今一共经历了两个阶段：第一个阶段是网络金融，把现有的金融产品搬到互联网上，互联网上面现在卖基金、卖理财、卖信托、卖保险。第二个阶段是大数据金融阶段，通过数据重新去定义相应的金融产品和相应的金融服务。第三个阶段正在萌芽，就是人工智能+互联网金融的阶段，网络上有人称之为智能金融时代。
从目前宁波当地的互联网金融企业发展来看，目前还停留在“互联网+金融”的模式：在传统金融服务上进行叠加，将互联网式思维、互联网式管理、互联网式数据融合进传统金融服务，而这正是现在大部分互联网金融服务提供商正在做的事情。“互联网+金融”的模式也正在让金融进入“普惠金融”的阶段，通过互联网金融对传统金融机构进行补充，让更多的人平等的享受到金融服务。但是，“互联网+金融”的模式下，信息安全、投资风控、资产调节等方面问题仍然存在，一定程度上说，互联网增加了信息风险，也正是如此，摸索期的互联网金融行业才会出现P2P跑路的现象，仅2015年，宁波当地的P2P公司跑路就多达9家之多。
人工智能是大趋势，从阿尔法狗的表现以及人工智能在互联网金融领域的运用来看，互联网金融在人工智能的改造下将不再局限于“互联网+金融”，而是逐渐向“互联网+金融+大数据+人工智能”转变。人工智能起到串联起互联网、金融、大数据，实现更加智能的精确计算的作用，实现大脑一般的思考，解决“互+金”模式下的诸多痛点。
从理财顾问、征信助手、智能风控系统、防范性金融系统这四个层面来看，整个互联网金融领域正在朝着越来越“技术范儿”的方向上前进，金融智能化成为大势所趋。智能金融的机器学习功能，让产品背后的逻辑系统可以快速适应场景数据，建立合适的评分规则、决策体系，真正给现在的互联网金融带来颠覆性的变化。无论是消费金融领域还是风控层面上，互联网金融在人工智能的配合下正在呈现出无与伦比的崭新打法。这也正是阿尔法狗打败李世石之后，给金融智能化带来的全新想象。
（四）人工智能将颠覆互联网金融时代的风控体系
汇总整个互联网金融本质，其实存在两个层次风险，一是道德风险，二是经营性风险。面对2016年不断有“跑路”等负面消息萦绕的互联网金融，去伪存真或成为首要任务。一些企业资金并没有进入到实体业务，而是进入庞氏骗局，而去年出台的监管意见征求稿，监管层管理方向还是较为清晰的，希望通过资金的有效监控，将企业资金与个人用户之间的资金进行分离，规避风险。然而人力毕竟有限，不可能时刻紧盯住所有互联网金融机构，这时引入人工智能监管就十分必要。
人工智能已经在无人驾驶、图像处理、语音识别方面取得了突破性的应用，那互联网金融领域呢？李开复老师曾谈及人工智能应用的三个要素：数据、处理数据的能力和商业变现的场景。人工智能解决金融界问题的过程，很好的对应了这三个要素。也许，金融领域是人工智能最合适不过的颠覆场景。
在金融业务的前端，已经有不少传统银行将人工智能用于为客户定制服务，开发理财产品的应用。例如巴克莱银行和花旗银行等。国内银行中走在科技前列的招商银行，也开始试用全新的人工智能业务模式。未来人工智能和机器学习技术在金融业前端会有更多的便捷精准服务提供给客户。
那么金融应用领域的后端呢？信息安全、投资风控、资产管理等方面的问题成了新问题，对于躲在触屏手机背后的客户，缺失了央行数据的客户，银行没有办法通过一双双眼睛去看到用户是谦谦君子还是骗子流氓。这个时候，金融后端，传统金融风控手段覆盖不到和难以触及的，那么“互联网+金融”业务就要结合更广泛的互联网数据和人工智能手段，来处理更广泛的金融客户问题。
（五）人工智能技术在金融领域应用案例
Google、IBM等国际巨头公司已经将人工智能技术渗透在各种产品的方方面面，总体上看，国内金融行业也逐步开始应用人工智能技术，随着国内双创政策的推动和对人工智能产业的投资拉动，预计广泛应用节点即将到来。
1.阿里巴巴旗下的蚂蚁金服下设一个特殊的科学家团队，专门从事机器学习与深度学习等人工智能领域的前沿研究，并在蚂蚁金服的业务场景下进行一系列的创新和应用，包括互联网小贷、保险、征信、智能投顾、客户服务等多个领域。根据蚂蚁金服公布数据，网商银行的花呗与微贷业务上，使用机器学习把虚假交易率降低了近10倍，为支付宝的证件审核系统开发的基于深度学习的OCR系统，使证件校核时间从1天缩小到1秒，同时提升了30%的通过率。以智能客服为例，2016年“双11”期间，蚂蚁金服95%的远程客户服务已经由大数据智能机器人完成，同时实现了100%的自动语音识别。当用户通过支付宝客户端进入“我的客服”后，人工智能开始发挥作用，“我的客服”会自动“猜”出用户可能会有疑问的几个点供选择，这里一部分是所有用户常见的问题，更精准的是基于用户使用的服务、时长、行为等变量抽取出的个性化疑问点；在交流中，则通过深度学习和语义分析等方式给出自动回答。问题识别模型的点击准确率在过去的时间里大幅提升，在花呗等业务上，机器人问答准确率从67%提升到超过80%。
2.2015年，交通银行推出智能网点机器人，并引发了金融银行界的广泛关注。它为实体机器人，采用语音识别和人脸识别技术，可以人机进行语音交流，还可以识别熟悉客户，在网点进行客户指引、介绍银行的各类业务等。在语言交流过程中，它能回答客户的各种问题，缓解等待办理业务的银行客户潜在情绪，分担大堂经理的工作，分流客户，节省客户办理时间。
3.百度教育信贷实现“秒批”。“人工智能对于金融也会产生变革性影响，可以真正做到让征信升级”。6月8日，在2016百度联盟峰会上，百度董事长兼首席执行官李彦宏特别提到人工智能正在重构包括金融在内的传统产业。他特别强调，“现在百度的教育贷款，基本上是以‘秒’的时间可以决定是不是给一个人贷款。”李彦宏讲到的百度教育信贷的“秒批”，其具体的操作程序非常简单，用户想要获取百度消费信贷服务，只需在百度钱包APP“教育贷款”板块上传身份证，系统就能自动比对、确认用户身份信息，并根据信用记录判定用户所需的服务类型或额度，不仅能实现远程审批，审批时间更可缩短至“秒批”级别。秒批依靠的是百度以大数据和人工智能为基础的严谨风控体系。借助“大数据+人工智能”技术，百度风控部门为有信贷需求的群体绘制用户画像，建立信用体系，加上图像识别等人工智能技术的实际应用，构成了秒批的技术基础。
4.宁波聚元集团旗下超人贷平台自2014年上线以来，发展迅速，以高效风控、低成本控制、低坏账率享誉业内，平台注册会员超过1万人，线上累计交易金额已突破2亿元，稳定健康的发展道路使得平台处于整个大市行业中领先地位，并受到CCTV2、CCTV7央视正面报道，成为浙江地区首批在央视上榜的互联网金融品牌。超人贷平台除了将资金交由第三方商业银行或有资质的资金托管机构进行托管，建立信息披露制度，充分披露融资项目、经营管理等信息外，最重要一个突出优势就是采用先进的人工智能对每一笔交易?M行实时监控，监控信息还可面向公众开放。自创立以来发展稳健，越来越受到客户青睐。
[关键词]互联网金融；商业银行零售业务；银行转型
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.22.130
随着互联网金融快速发展，大量非金融机构依托网络平台“跨界”进入传统银行业务领域，由此催生出诸多新产业、新业态。目前，互联网金融呈现客户群体更趋广泛化、金融产品和服务更趋综合化、投融资理财方式更趋多样化、信用信息管理更趋完善等发展趋势。面对互联网金融快速发展的机遇和挑战，商业银行传统业务，特别是商业银行零售业务要重新审视优势和不足，锐意改革，加快创新，以更加积极的心态应对互联网金融发展，加快互联网精神与经营战略、互联网思维与经营策略的融合，加快推进战略转型，进一步夯实零售业务基础地位。
1 转变经营发展理念，积极推动零售业务战略转型
商业银行应从战略高度认识互联网金融发展对零售业务的影响，将互联网金融战略作为零售业务转型升级的重要内容，融入到商业银行零售业务发展规划，前瞻性地制定战略行动路线图。充分发挥商业银行零售业务的品牌信誉、客户基础、网点网络等优势，加大财务、人员等资源配置，统筹推进网络金融、电商金融、移动金融、移动金融全面发展。可从支付、投资、融资、交易、商务、信息全方位，从产品创新、运营管理、风险管理、客户体验等多角度，推进商业银行互联网金融战略。
2 加快向创新型银行转型
（1）加快金融产品创新。一是进一步完善创新体制机制。建立统筹规划、集中为主、分工协同的创新体制，完善创新组织体系。积极整合优势产品，通过完善业务流程、深化产品功能，淘汰或升级换代不符合市场需求的产品。二是强化自主创新。加快从仿制跟随到自主创新、从单一产品创新到复合型系列化创新的提升。根据商业银行的规模和市场定位，选择全方位的创新模式或采取以优势特色产品为主、突出产品差异化，通过机制、业务、工具、服务的创新，支撑品牌、市场影响力。在“了解客户、理解市场”的基础上，契合互联网金融时代的客户需求特点，加强产品整合创新。结合区域发展特点，量身定制满足客户需求的个性化产品。加强个人消费贷款、自助循环贷款等网络融资业务创新，在电子渠道全面上线保险、基金、外汇、贵金属和私人银行等产品线，打造线上综合理财平台。三是创建产品创新实验室，加强专业团队建设。组织专门人员对互联网金融相关的关键性技术领域进行前瞻性研究，关注互联网金融创新动态，及时收集创新创意、开展创新试验，加快互联网金融产品创新。四是建立健全产品创新激励机制，加大资源投入。
（2）加快服务模式创新。商业银行应发挥自身丰富的产品优势，雄厚的资金优势，专业的经营管理、风险管理优势，广泛的客户资源优势，积极整合资源和业务流程，拓展支付、投资、融资服务功能，降低服务成本，提高服务效率，从满足客户单一需求向对客户的全面服务，从服务单一客户向服务产业链金融客户服务转型。深度融合信息技术与金融核心业务，打造智能化的金融服务平台，不断提升客户体验。建设智能化客户管理系统，加强客户信息数据获取和共享。大力推动K码、条码、近场支付等新兴支付方式创新，为客户提供便捷、安全、小额的在线消费、在线理财等服务体验。加强线上客服经理、线上理财师的社交圈建设，探索远程服务模式，利用微信等平台，为客户提供全面的线上金融服务。借助商业银行物理网点资源优势，将网点打造成客户身边的互联网产品营销体验店、与客户沟通的服务中心，实现线上线下有机结合，提高客户联系能力，促进产品营销推广。
3 加快向智慧银行转型
从交通银行在上海世博会展出“未来银行”开始，各家银行对智慧银行进行了不同形式、不同程度的探索。如，建设银行于2012年在深圳设立产品创新实验室，专门研究未来银行的创新趋势，并提出打造“智慧银行”的构想。2013年年末，建成了深圳前海智慧银行。2014年，在北京、上海、广州、天津等11座城市实施了智慧银行布设。“智慧银行”最大的特点在于网点通过核心智能设备和系统开发优化业务流程，让服务变得更智能、简单和快捷。“智慧银行”将传统银行服务模式和创新科技有机结合，强调以客户为中心的服务体验，代表了未来银行物理网点的发展趋势。商业银行营业网点向智慧化转型升级要注意应用智慧化的方法识别客户需求，针对客户需求进行产品创新。在明确客户需求了解客户体验的前提下，综合利用大数据分析、智能终端、移动互联、各种智慧技术等进行产品创新及服务改善。应有效整合部门、渠道，打造流程银行。业务流程化整合对银行提出了产品流程高于部门分工，需要打破地区、部门、条线之间的间隔。物理渠道与虚拟渠道是银行渠道两大分类，未来虚拟渠道的发展中，银行将以技术为支撑，以更加完备的产品线向客户提供更加迅捷、方便的服务。智慧银行的建设需要保障硬件设备的性能到位、相关技术风险可控。向智慧银行转型要加强各项资源的支持与倾斜力度。
4 加快推进渠道转型
商业银行要明晰不同渠道定位，统筹各渠道建设，形成多功能、交互式的全渠道服务模式。一是加快商业银行营业网点布局优化。营业网点是直接为客户服务的驻点，是参与竞争的最前沿阵地，更是品牌形象的展示。当前，互联网金融、金融脱媒、利率市场化大大改变了银行传统经营模式，传统的柜台业务量必然不断下降，网点运营成本居高不下，网点转型的现实压力迫切。商业银行要加强营业网点新增与结构调整并重，加大网点布局优化与低效网点整合力度。科学设置离行式自助网点，丰富自助设备智能化功能，充分扩展自助设备对网点的协同补充。构建以综合网点为主干、大量离行自助网点为枝干、电子银行为交易和服务渠道的格局。二是加快营业网点综合化建设。以建设银行为例，加快营业网点“三综合”建设，按照“大零售”思路，提高网点多功能、智能化服务能力。推动营业网点由简单产品服务向多产品、多功能服务转变，提升网点综合服务能力。三是积极打造智能化渠道体系。以移动金融为引领，持续推进银行零售业务的移动化、网络化转型，逐步建立物理网点、网络金融、移动金融、自助金融等为一体的多元化智能化渠道体系。商业银行应响应快速发展的移动金融服务需求，不断丰富移动金融应用，大力拓展手机银行、短信银行等移动银行平台，为客户提供安全快捷的移动支付解决方案。
5 加快发展电子银行业务
在互联网金融快速发展的背景下，商业银行大力发展电子银行业务是提升核心竞争力的迫切需要。商业银行应加快电子银行建设，由传统的银行服务向全面电子银行服务模式转型。一是实施“移动优先”策略，把手机银行、微信银行等移动银行作为重点和优先发展方向，扩大移动金融业务领先优势。加强网上银行、手机银行、微信银行、电话银行等的统筹建设。谋划无卡时代金融服务，加快无卡支付、移动支付等支付工具创新，建设并优化全覆盖的卡业务电子渠道。抓住手机用户规模大、贴身特性强等特点，加强手机银行产品功能的完善与推广，特别是重视微信公众平台导入，了解客户需求，提高其满意度。二是继续推进具备条件的产品向线上迁移，新产品优先在电子渠道部署。三是探索做大做强电商金融。加快搭建电子商务金融服务平台。如，建设银行持续推进“善融商务”平台建设。四是提升互联网自主开发能力，优化业务流程，简化用户操作。
6 强化信息技术支撑和大数据运用能力
6.1 强化信息技术支撑
商业银行应善于将信息技术融入到客户服务、业务管理、流程设计等诸多领域，逐步实现业务自动化和管理信息化，持续提升精细化管理水平。应全面构建技术先进、面向服务的企业级业务架构、应用架构、数据架构、技术架构和安全架构。构建商业银行境内外统一、支持资源全球配置、推动业务开展和产品创新的信息系统，实现信息系统全业务、全流程覆盖。持续优化IT研发模式，增强自主研发能力，形成集中统一的IT研发模式。
6.2 大力推动大数据应用
商业银行应建立健全大数据工作管理机制，制定并实施大数据应用推广整体方案。夯实数据基础，拓展大数据采集渠道。全面定义、收集、整合内外部各类结构化和非结构化数据，建立完整的数据和客户视图，引进专业技术工具，建立业务分析模型，将数据深度运用到经营管理中。加强数据管控，严格数据管控流程，保证数据质量，确保数据安全。加强专业人才培养，构建数据分析师队伍。提升风险管理能力，保障大数据安全应用。加强自我监督和技术分享，推动数据安全标准的建设；加强与监管机构沟通合作；主动与客户在数据安全和数据使用方面沟通，提升客户安全意识。
7 加强风险管控建设
商业银行应适应零售业务转型，增强风险管理有效性。配合零售业务转型重点和方向，明确风险管理底线和目标。进一步完善全面风险管理顶层设计，优化组织架构和运行流程，畅通信息传导机制，健全覆盖全员、全流程和各类风险的全面风险管理体系建设。加强零售业务风险的预警机制、监测机制和问责机制建设，逐步建立起以风险识别与评估能力为核心，以科学合理的制度体系和业务流程为基础的全面风险管理体系。以先进的IT系统建设为手段，不断完善网络风险防控机制。坚持问题导向，优化风险监测的模型和风险防控重点，提高重点领域风险把控能力。进一步强化信用卡支付结算、网络信贷、互联网理财等新兴业务风险防控，做好客户风险测评工作，加强风险揭示和信息披露。加快内控标准化和信息技术手段建设，建立符合监管要求和业务发展需要的操作风险管理体系和连续性管理机制，有效管控操作风险，促进银行零售业务健康发展。
参考文献：
[1]郭田勇，赵晓玲.利率市场化与零售银行业务[J].中国金融，2015（12）.
[2]王祖继.打造最具价值创造力银行[J].中国金融，2015（22）.
[3]贾瑛瑛.银行网点转型的方向[J].中国金融，2015（4）.
[4]刘丽.互联网金融与银行零售业务[J].中国金融，2015（17）.
本课程从物流金融特点及需解决的核心问题入手，引入物联网及智能技术在其中的关键作用介绍，同时详细介绍不同物流金融模式下各方参与者、业务流程，物流金融方案的制定与组织实施，物流金融风险控制以及基于物联网的解决方案，最后针对典型的物流金融案例，让学生探讨在该业务中引入物流金融对案例的流程及供应链绩效的影响，培养学生初步的业务管理能力。本课程目标:
1．知识教学目标:(1)深刻理解物流金融在经济领域中的重要作用，熟悉物流金融的基本类型，掌握物流金融的基本概念及参与主体。(2)熟悉物流金融参与主体角色和操作流程，如企业需求与信用分析、质押物评价、监管合同的制订、仓单质押监管服务与组织、业务风险控制及绩效考核。(3)熟悉以物流企业监管为核心的融资过程。(4)了解智慧物流的相关知识，懂得信息技术在物流金融管理中的重要作用。(5)了解物流金融业务的流程及信息化对其业务促进作用与风险降低方案。
2．能力培养目标:(1)掌握智慧物流下的作业流程，具备融资对象评价、监管合同和仓单质押监管服务制订的能力。(2)能制订并组织实施物流金融作业任务。(3)掌握利用智慧物流技术，实现物流、信息流和资金流综合管理创新。
二、基于智慧物流的以工作过程为导向的物流金融课程内容
基于工作过程的物流管理专业学习物流金融课程体系包括以下几个方面:物流金融业务分析与需求分析，质押与监管方案设计，监管项目合同签订，仓单质押监管服务与组织，动产质押监管服务与组织，抵押监管服务与组织，贸易监管服务与组织，物流金融业务综合实训，供应链一体化物流服务运作，物流金融风险控制，物流成本控制与绩效考核。基于智慧物流的以工作过程为导向的物流金融课程，在教学内容的组织方面包括以下方面:
1．现代物流与金融服务概述。包括物流概念，物流金融的概念与产生过程、地位与作用，智慧物流在物流金融中的应用，物流金融智慧化趋向几个部分。教学要求:深刻理解物流金融在社会经济中的重要作用，掌握物流金融的基本概念、流程及各环节的重点工作，了解智慧物流及其发展对物流金融的促进和提高的重要作用，了解物流金融智慧化的新趋向。
2．基于智慧物流的物流金融业务架构。包括:RFID与物联网简介、了解物流信息技术发展背景、基于智慧物流的物流金融业务流程架构、基于智慧物流的物流金融业务管理系统架构。
3．智慧物流下物流金融业务风险降低的技术措施。了解如何利用智慧物流，降低不同环节的风险。掌握通过构建智慧仓储、智慧安全监督、智慧物流，实现“货物流、信息流、资金流、运输流”为一体的“物流金融”业务与服务，降低物流金融风险。
4．智慧物流下物流金融业务的增值模式。了解如何依托智慧物流，构建智慧仓，掌握通过提供仓储、物流、金融、商贸创新服务，增强与供应链上合作伙伴的联系，提供更多可行的增值服务。
5．智慧物流在物流金融业务的应用案例。教学要求:熟悉中储物流、柏亚仓等物流金融方案及智慧物流金融解决方案。
三、总结
[关键词]智能终端；农村金融机构；终端安全
1概述
在5G、移动互联网、云计算等新兴技术的推动下,智能终端得到了蓬勃发展。在金融领域,通过有效降低服务成本、扩大服务范围,智能终端应用为金融机构深化渠道建设、智能化网点转型、助力普惠金融带来了深远影响[1]。农村金融机构坚持定制化开发智能终端系统和业务。二级法人体制下的农村金融机构[2]对智能终端业务和产品的需求丰富多样,其中既有统一的部分又有个性化的部分。然而,由于智能终端技术标准和生产形式存在差异性、不同厂商的产品和接口标准存在多样性,对智能终端业务的定制化开发带来了很大阻力。为此,农村金融机构针对智能终端制定准入规范、打造系统定制化要求、形成业务统一规范和接口,十分必要。通过制定统一规范和接口,有效摆脱智能终端多样性、差异性带来的厂商和产品林立、技术标准不统一、项目管理困难等困境,同时能够在功能开发和业务推广上有更多的灵活性,更好地满足法人机构的业务发展需求。另外,农村金融机构作为潜藏经营风险的法人机构,设计智能终端需要纵深考虑安全和风险[3],制定切实可靠的安全防护措施。这也是金融业“严监管”[4]逐步进入常态化、金融信息系统自主可控逐渐成为趋势的必然要求。
2系统的定位与功能分析
2.1普惠智能终端的定位
智能终端作为一种电子渠道系统,在农村金融机构的业务发展过程中,成为金融交易、产品和服务的入口,能够支持法人主体机构根据自身业务特性差异化地为客户提供便捷高效的金融服务,提升客户体验,也在一定程度上分流柜面压力,降低人工成本;同时智能终端作为宣传平台和营销载体,法人主体机构基于特定宣传目标,通过发布丰富多样的多媒体信息,持续宣传金融产品、普及金融安全知识,普惠众多消费者。
2.2普惠智能终端的功能要求
基于普惠智能终端的定位,要更好地支持二级法人体制下农村金融机构的定制化业务发展,满足各法人主体机构的个性化需求,总体而言,普惠智能终端需要实现以下能力。2.2.1业务功能灵活搭载普惠智能终端搭载的业务功能最终目标是能够方便快捷地实现公共金融业务功能、各法人主体机构的特色业务功能、个性化的营销和宣传需求。2.2.2终端管控自动执行随着普惠智能终端的业务发展,形成了终端地域分布广、数量众多等特点,为此配套的终端自动化管控体系必不可少。有效的终端管控体系需要包括终端底层固件、上层应用、营销信息的自动发布和更新,终端安全性管控,终端状态监控等。2.2.3终端安全可靠安全可靠是普惠智能终端促进农村金融机构发展的第一生命线,为此需要制定周全的终端安全策略,覆盖终端安全、应用安全、业务安全等范畴。2.2.4终端扩展简单可控二级法人体制下的各个农村金融机构有各自的厂商合作途径,其需求的终端产品丰富多样。为满足各法人主体机构多样性、差异性的终端产品需求,需要做到对接新的合作厂商终端产品时可即装即用,避免重复开发。
3系统的设计与实现
为有效促进农村金融机构业务发展,纵深考虑其特殊的业务场景,定制普惠智能终端的构建标准应包括设计和实现智能终端统一接口、智能终端安全、便捷的功能开发三个方面。
3.1智能终端统一接口的设计与实现
智能终端统一接口标准是由农村金融机构制定,并通过终端厂商/供应商实现的应用层接口API。在普惠智能终端发起的金融交易需要调用相应的外设模块,以此完成读银行卡、输入密码、拍照、读身份证、打印凭证、语音播报等步骤;同时,智能终端的管控涉及读取终端硬件信息、应用列表、网络信息、位置信息、应用安装、应用更新、应用卸载等操作。不同的终端厂商按照智能终端统一接口标准,将外设模块和底层操作封装成统一的应用层接口API,提供上层金融应用调用。这样屏蔽不同终端厂商千差万别的硬件实现细节,上层金融应用只需关注业务流程,从而消除了应用开发的耦合性,如图1所示。
3.2智能终端安全的设计与实现
通过实现终端安全、应用安全、业务安全三个层次全覆盖,全方位保证农村金融机构智能终端安全,如图2所示。3.2.1终端安全通过定时监控终端的位置信息,确保终端是否失联或者被移机他处,农村金融机构的管理人员可及时跟踪确认是否存在风险,并进行相应应急处置。通过定时监控终端的各个外设模块的使用状态,确认终端是否可以正常使用,方便农村金融机构的管理人员及时修复问题或者补充耗材,保证客户正常使用各项金融功能。3.2.2应用安全保证应用安全的核心要点是应用签名机制,即只有经过农村金融机构颁发的证书签名认证过的应用,终端才允许其安装,从而从根本上避免了未知应用被安装的风险。同时,通过定时监控终端已安装的应用列表,发现是否存在有风险的入侵应用,及时触发应急措施。3.2.3业务安全业务安全的保证要多措并举,主要包括通讯安全、一机一密、一日一密的措施。在通讯安全上,使用HT-TPS进行通道加密,并在应用层面通过非对称加密方式对交易报文进行加密,从而保证交易信息不被窃取。同时,通过一机一密,保证只有经过农村金融机构认证通过并在密码键盘灌装了主密钥的智能终端,才能入网向农村金融机构发起金融交易。最后,通过一日一密甚至一次一密,保证密钥不被破解,并以此对金融密码、银行卡磁道、其他客户敏感信息等重要交易要素进88页)行深层次加密,并产生摘要信息防止交易报文被篡改,保证交易信息的安全。通过多个举措,实现了智能终端的业务安全。
3.3便捷功能的开发与实现智能终端上的应用
主要包括终端管控、业务功能两大类,通过智能终端统一接口标准可以便捷高效的实现。3.3.1终端管控类应用终端管控App通过智能终端统一接口的调用,实现终端管理、终端监控、应用管理、应用监控、多媒体信息管理等,为终端自动化管控的便捷实现提供支持。3.3.2业务功能类应用业务功能应用的快速实现可以通过横向扩展金融App,以及纵向新增个性化App来实现。其中,通过横向扩展金融App,将各个法人主体机构都需要的各项金融业务功能、其他业务功能融入金融App,实现综合性、一体化的金融服务能力,从而满足共性金融需求。而通过纵向新增个性化App,法人主体机构可根据自身特性,定制和发布自有App个性化地拓展和延伸自身的服务能力。
4结束语
智能终端对二级法人体制下的农村金融机构而言机遇和挑战并存。一方面,智能终端通过较低的成本将金融服务和营销推广延伸到广阔天地,为农村金融机构智能化网点转型、助力普惠金融提供支持。另一方面,农村金融机构需要对自身特有的组织架构特性,进行纵深思考、统筹梳理,制定适合自己的智能终端系统构建方案。
参考文献:
[1]王颂.一种新型mPOS终端设备的设计与实现[D].北京:中国科学院大学,2017.
[2]孙同全,冯兴元,张玉环,等.中国农村金融体制变迁70年[J].农村金融研究,2019(10):3-16.
[3]李宝全.信息时代背景下的信息安全管理[J].电子技术与软件工程,2020(2):224-225.
