「数据+智能」如何改变支付的样貌?

Fintech,即Financial Technology(金融科技)的缩写,指的是应用各种高新技术,助力金融业发展。细分领域大致上包括大数据、人工智能、云计算、区块链等技术。普通人对于金融科技改变日常生活的最深刻感受,莫过于我们身边最常见的移动支付了。

作为在支付领域探索实践了近30年的行业专家,中欧国际工商学院2000级EMBA校友,汇付天下董事长兼CEO周晔亲历了这个行业的起伏与巨变,也为他一手创办的这家支付企业,逐步探索出了一条从支付到科技赋能的升级之路——汇付天下于近日发布了登陆港交所后的首份半年报,报告期内公司研发投入约7,400万元,同比增加30%,目前研发人员占比已达38.5%,技术研发实力厚积薄发。「金融科技」已然成为了汇付天下、乃至整个支付行业新的增长着力点。

周晔在近期接受的一次媒体采访中指出,「不论是新金融、新零售还是新物流,目前整个新兴服务业都处于数字化转型的巨大浪潮中。」而谈到支付这一套贯穿整个经济体系,连接各个节点的「毛细血管」,他表示,对于支付行业,未来的竞争一定关乎科技实力。

在近日落幕的2018世界人工智能大会智能金融主题论坛上,周晔表示,金融领域已成为七大人工智能应用场景之一,而在金融行业,人工智能的突破将最先发生在支付领域。周晔校友在论坛现场发表了主旨演讲,以下为其观点汇总。

 


周晔 中欧EMBA2000
汇付天下董事长兼CEO

作为最核心的金融基础设施,支付经历了从以物易物到货币交易再到非现金支付的发展过程。人类社会的生产方式和商业形态每经历一次变迁,都会在支付这一最基础的领域体现。而伴随金融科技的兴起,中国的支付产业正在进入创新变革、快速发展的兴盛期,移动支付也成为主体最多元、创新最活跃、产品最丰富的金融领域。究其原因,主要有四大因素:

  1. 中国支付产业的低廉定价:仅为美国的四分之一到五分之一,因此只有利用智能技术,才能提高效率;
  2. 支付行业需要通过创造金融增值服务来获得盈利:不同于自带流量入口属性的互联网行业,支付可能无法通过常见的广告模式来获得利润,因此要获得更多的客户,必须通过信贷、账户资金管理等金融增值服务来提升客户体验——种种便捷的增值服务还是得由科技的智能化助力实现;
  3. 中国本土市场的巨大体量:不论从支付量,用户数还是商户数来看,中国市场的体量在世界上首屈一指,这也为整个支付行业新的商业模式,包括人工智能在内的新技术的应用,提供了巨大的实践空间;
  4. 过去十几年里政府的支持和监管的包容:全新的商业模式和产品在政府和监管的支持下得以成长,使得中国的支付产业在Fintech领域保持领先地位,实现了从模仿到引领世界的转变。

中国支付行业发展的「玩法」和未来金融科技的发展趋势则主要有三点:

1. 科技改变支付,支付升级金融服务

人工智能、大数据、云计算等金融科技驱动了金融服务的变革,技术的进步促进了普惠金融的发展。如今,不少于五千万家的中小商户和小微企业能够通过电子支付轻松进行日常运营——而大概七八年前,这个数字仅仅是小于五百万——这就是一个直观生动的例子,来解释技术如何促进金融服务的普惠化。除此以外,在中国诞生了虚拟钱包,其普适性已经远远超过了银行卡;二维码在支付上的应用,渐渐取代了POS机和终端设备。中国通过这几大技术的实际应用,迅速进入了移动支付时代。在不久的将来,集成了区块链和生物特征识别等科技的新一代支付方式可能会很快投入应用。

支付方式的不断迭代演化,为更加便捷、创新的金融服务奠定了基础。从支付到更加广阔的金融服务领域,是科技在不断地改变着金融服务的形态,智能化已然成为了一股不可挡的行业趋势。

人工智能的应用尤为关键。比如身份识别,金融行业称为「Know Your Customer (KYC)」,需要KYC的环节包括远程开户和各种准入流程;人工智能在身份识别的应用已经取得了决定性的技术突破,等监管出台了远程开户的相关政策,就可以投入应用。再比如金融行业的适当性原则,翻译成技术词汇就是「匹配」,人工智能的应用已经可以根据客户的身份和行为为其匹配最合适的贷款或理财产品。


 科技改变金融服务形态

大数据的应用主要体现在金融行业最核心的风控上。凭借数据处理和人工智能技术,金融科技提供商将能够通过各种分析工具,帮助客户提升运营效率和反欺诈、反洗钱的能力,识别潜在信用风险。诸如十年前无法想象的实时在线风控,聚合了个人身份认证、银行卡认证及生物特征识别等功能模块的聚合鉴权系统,数字化管理门户等,已在行业里已经得到了较为普遍的应用。

传统风控方式的智能化升级

值得注意的是,虽一字之差,「大量数据」却并不等于「大数据」。传统的金融机构——如银行、券商、保险,也有着深厚的数据储备和沉淀,但是需要玩转「大数据」还需要关注两点:一是看数据是否结构化、是否「在线」;二看数据的金融属性强弱。从用户非金融行为能获得更多非结构化的弱金融属性数据,从而能够更加精准全面地通过机器学习等技术手段对用户进行画像。从技术手段上来看,传统风控依赖人工、经验和规则,而今天的智能化风控则结合人工与机器学习、规则引擎和知识图谱,从而实现秒级响应、实时迭代。

另外,在清结算、交易处理等流程中,人工智能技术也能提升中后台资源调度效率;客户服务也是人工智能实际应用的一大领域,过去几乎每一个有较大规模的支付公司都需要维持一个巨大的客服中心,而近几年随着人工智能的应用,行业里的人工客服成本实现了大幅削减,绝大多数询问都是由程序和机器人应答。智能化极大促进了运营效率的提升。

2. 支付连接场景,场景沉淀海量数据

今天包括银行业在内的所有服务业,都在经历着「数字化」的变革。新零售、互联网金融、Fintech,其实都可以被视作是不同领域的数字化。为了实现数字化,在过去很多企业都会成立自己的IT部门或者外包一家软件服务商,而今天几乎都是通过SaaS(「Software-as-a-Service」,软件即服务)的模式。在这波浪潮中,支付乃至大多数金融服务商都将通过提供开放强大的API(「Application Programming Interface」,应用程序编程接口),无缝将包括支付结算、账户服务、聚合鉴权、风控管理、智能客服在内的综合服务集成到SaaS里,从而达成了服务的场景化。

 

场景化金融

我们今天无比熟悉的支付,精髓就在于其场景化——这其中的「玩家」,有为各方做转接的银联、网联,有依附于自身平台打造闭环生态的支付宝、微信支付,还有开放型的独立支付公司。


 支付行业积累海量用户数据

以汇付天下为例,作为独立第三方支付企业,服务小微商户和垂直行业,应用场景包含了教育、医疗、餐饮、出行、物流、零售等——在服务众多领域的过程中,沉淀了大量的用户数据,这其中包含消费偏好、消费能力、消费位置、用户行为等等。支付服务提供商因为掌握了这样的数据,从而实现了场景的连接。

3. 数据创造价值

得到了数据以后做什么?在数字化浪潮中,掌握了海量数据,就是掌握了生产资料,就具备了创造价值的前提条件。生产资料一定要经过恰当的生产力处理才能创造出价值——这里的生产力即智能化算法。金融的未来属于数据加算法。从这个层面来说,所有的金融科技服务都是一样的,无非就是解决业务场景和产品的匹配。智能算法结合海量数据,可以使得用户和金融产品之间形成更精准的匹配关系,从而衍生出各种业务模式,为各方创造价值。


用户和金融产品形成更精确的匹配关系

从支付这个原点延伸出去,还可以做营销,做征信,做理财、众筹、贷款、保险。以汇付的实践来讲,数字化管理、生物识别、风控管理、智能客服、人脸支付、居间贷款等增值业务,都是基于对从各个支付场景中获得的大量数据的智能化处理。

互联网曾经使得世界变得扁平,所有人都可以在网上发声、互联、互通,但是当「数据+智能」成为了一个行业主流玩法的时候,可能互联网世界就开始变了一个样貌——汇聚几亿人的极致平台累积了无与伦比的数据,可以洞察一切,可以用其中的数据创造新的商业模式——可是当数据积累变得不平衡,行业的未来会向哪里走?如何平衡监管、企业和个人的关系;金融科技企业在通过新技术的应用创造了商业价值的同时,如何遵守行业规范并受法规约束;给消费者带去便利的同时,如何保护个人隐私?这些问题只有在监管、企业和个人共同努力下才能找到答案。

在当下,数据已然成为了金融科技企业「最重要的资产」。要利用好这笔资产,需要不断地推动科技创新、技术驱动——这是是时代的要求,也是竞争中必备的「制胜法宝」。令人振奋的金融科技领域中,移动支付只是开始,新金融注定要进入一个高效及可扩展的时代。

原创: 周晔