原标题：红利消失的2.0时代，金融科技如何实现金融二次变革

很多人说，金融科技的来临，既是人口红利消退下的时代契机，也是科学技术发展下的必然产物。但不可否认的是，伴随着云计算、大数据、区块链、移动互联和人工智能等一系列新一代信息技术发展与运用，金融科技时代确确实实在我们眼前拉开了大幕。

10月21日，由上海财经大学、上海市金融信息技术研究重点实验室、快牛金科和腾讯大申网联合主办的“金融科技推动下的金融行业创新与发展”闭门研讨会在上海举办。

上海财经大学金融学院常务副院长柳永明、快牛金科集团创始人兼CEO倪抒音、快牛金科联合创始人胡亮以及来自银行、资管机构、保险公司等多位领导和金融专家，围绕金融科技的创新与发展展开了未来的想象。

那么，在这些真正的金融人眼中，“受万千宠爱于一身”的金融科技产业，是否称得上金融时代的“真救世主”呢？

1.退却的红利

作为第一大增长引擎，人口红利曾充当了旧金融体系中的大部分助推角色。数据显示，无论是储蓄、投资还是信贷，庞大的“人口基数”决定了过去十年，甚至二十年中国传统金融的重要格局。

比如，35-50岁的主力购房人群，仅凭强大的人口数量和群体需求就可带动包括投资、信贷在内的诸多金融服务业务，不断增长的社会性消费总额又相应激发了像制造、流通这样的大量产业。这种由人口结构导致的高经济增长状态，让中国传统金融尝到了奶与蜜的甜头。

然而，随着人口基数的下降，“人口红利”开始日渐消退。

“如同制造业，中国金融也正在进入人口危机下的紧要关头。”上海财经大学金融学院教授曹啸说道。与此一致，会议上诸多专家认为，人口出生率的下降不仅带来了消费和投资的下降，更使得包括零售金融市场在内的诸多金融体系从增量走向了存量。而这一现象，在2017年初，正式探出了苗头。

“不过，世事总有正反面。人口红利虽然减退了，但是金融服务人群的结构却在改变。”快牛金科CEO倪抒音在会议上说道。她发现，藏在递减的金融服务人口数下的，其实是日益爆发的另一个更广阔的需求。

以个人信贷为例，数据显示虽然我国当前消费金融总体规模已超6万亿，但在2016年全年中，有60%的借贷人是月收入在5000元以下的年轻群体。相比以往，这些受到移动智能浸润的人更加追求便捷和高效的服务，例如无现金社会和快速消费贷款。

“与其说爆发，不如说是金融科技正在急迫地‘被需要’。”倪抒音说。而从安永数据的报告来看，截止2017年上半年，中国也已超越英美等国，成为金融科技使用率的第一大国。

像滴滴打车、红包支付这些过去不敢想的金融行为，正通过中国年轻人庞大的基数和社群关系而改变着我们的日常生活。譬如专为85、90后2C用户提供金融科技产品服务的快牛金科，在短短三年时间就累计服务1600万人次，并保持每天10万人次的增长速度，实际上都得益于金融群体结构变化和行为习惯的迁移。

这个新的增长点，显然已为金融科技2.0时代打开了市场。那么在这新世界中，金融科技又究竟能给予怎样深刻的蜕变？

2.金融中的“放”与“收”

以更年轻、更基层的服务对象作为落脚点，虽然是未来金融体系的新方向，但同时也是金融科技产业所面临的一大挑战。而这个挑战的核心点就在于，我们对于服务群体的了解究竟有多深。

曾有业内专家将此概括为，从消费者行为学角度出发，这是对现有金融体系信息不对称的挑战。

快牛金科CEO倪抒音为我们举了个例子。她认为，如今大多数22-27岁的年轻人，都尚未实现独立买车买房的目标，部分甚至还没能拥有稳定的社保。而如果按过去把以上条件作为借贷业务的参考依据，那么当今绝大部分年轻人都无法享受到应有的金融服务。所以对待这些新的群体，“适当的开放”其实更有利于整个金融服务的下沉和扩展。

当然另一方面，年轻人独特的“秉性”又促使金融机构需要越发在意交叉性风险的管控，注重“合理的收缩”。

虽然没有“硬件家产”傍身，但数据显示，27岁以内的年轻人有60%使用苹果手机、AppleWatch等高端智能3C产品，并且每月将1/3的收入“贡献”给网购事业。这使得他们身上的经济实力衡量点发生了根本性转变。而伴随着这一基础的转移，对年轻人的风险考核线也必须显得更加灵活和浮动。

“‘互联网足迹’正在为金融风险把控提供新的依据。”倪抒音说。

譬如一个人的社交关系如何，所参与的线上活动有哪些；行为习惯如何，是否为有规律地消费购物，甚至于互联网上的言行举止和访问记录等，都将成为每一位金融服务用户的最终画像依据。而这个彻底的转变，也对当下的“科技含金量”提出了要求。

快牛金科联合创始人胡亮认为，现代金融科技的意义在于，将“人”的思考模式，转变为了“数据”思考模式。

“过去银行业用的都是相对类聚的数据，比如人口统计学、工作单位、收入交易类数据。但在移动互联网时代，打车、叫外卖、网购等任何行为，都可沉淀为被算法识别分析的大数据。”胡亮解答到。

在他看来，接下去真正要做的，便是打通一个个“数据孤岛”，形成可被金融所用的“评分模型”。

据他介绍，国内已有金融科技公司展开了这样的尝试。譬如快牛金科与BATJ建立共创实验室，并与国内百余家互联网企业达成数据对接。通过专属的私有云，调取已打好标签的底层数据，利用这些源源不断的数据导入，为算法提供强大的成长动力，最终形成更加精准的用户风险评估模型。

“这就像养孩子，要灌输正确的知识来将他养正。”胡亮说道。而对于即将爆发的金融科技来说，这一项技能的运用，或将为快速和高效的金融需求开启最基本的技术基础。

3.颠覆传统

需求和技术更迭太快，对于整体金融体系自然是一个不小的冲击。

上海财经大学量化投资策略研究中心副主任曹志广副教授认为，金融科技的生长正在颠覆银行、私募、保险、证券等泛金融领域的架构，甚至包括会计师、交易师、行业分析师等人工配置和基本服务定位。

那么，金融科技之于传统金融，是否真的是“孰生孰死”呢？

其实在国外，金融科技与传统金融机构的“联姻”早已不是什么新鲜事。2016年，伦敦的一家市价10亿美元的转账机构TransferWise，与爱沙尼亚最大的银行LVH展开合作，将业务整合到智能手机软件上；同年，美国贷款公司Kabbage和西班牙Santander银行深度合作，展开中小型企业贷款服务。就连西班牙对外银行董事长Carlos Torres Vila也曾在公开场合表示，国际银行已经意识到金融科技企业正在挑战其经营方式，包括转账、贷款等各方面。

而实际上，金融科技企业也更像是一个衔接粘合器，重兵法宝则正是“算法和大数据”。

快牛金科联合创始人兼高级副总裁陈松介绍道，全中国有7.8亿人参加征信报告，而真正能享受银行服务的信用客户却只有1亿多人。这是由于效率低下造成了“信贷不充分”的局面。

传统银行实行的是评分卡机制，只采纳像职业四要素这样的强特征数据。所以当银行在面对需求更快速的年轻2C用户时，风评模型的准确性和速度便会失效。这时就需要金融科技这个“辅助英雄”登场，为其提供大数据接入、风控和管理等技术支持。

而与银行每天封顶300人的速率比起来，像快牛金科这样日服务达到10万人次的金融科技企业，显然更能符合当下更快速、更智能的节奏。

据陈松介绍，快牛金科至今已与十几家金融机构，包括银行、信托、保险和券商进行多方位合作，通过风控模型将相关性用户纳入到传统金融的服务范围内，输出技术、提升效能，以促使传统金融机构速度裂变。

除此以外，金融科技企业自身更需要串联起“数据孤岛”，以不断供养算法系统。譬如腾讯、京东、阿里等互联网巨头，都积累了庞大的数据资源。而如果这些仅仅只躺在互不相连的数据库中，那便失去了最基本的意义。所以金融科技企业要做的就是融合这些大数据，进行反欺诈领域的商业化运作，形成最终的“风评模型”。

陈松介绍道，快牛金科算得上业内为数不多的80%、90%数据源都由一个用户自主生成的金融科技企业。也就是说，通过大数据喂养的算法体系，达到自身准确评估的标准，而不是依赖第三方的评估，就做简单的反欺诈运作。

这将是未来金融科技企业立足的基础，也是金融科技切入传统金融的最有效利器。