金融科技入門與金融市場發展
互聯網金融與金融科技
互聯網金融是近兩年來的一個熱門辭彙。也許很多人在剛聽到「金融科技」一詞時第一個想到的就是互聯網金融，還有的人會直接把互聯網金融與P2P劃等號。應該說互聯網金融是「互聯網+」概念在金融領域的延伸。「互聯網+」概念在國內最早於2012年提出。通俗的說，「互聯網+」就是「互聯網+各個傳統行業」，讓互聯網與傳統行業進行深度融合，形成更廣泛的以互聯網為基礎設施和實現工具的經濟發展新形態。
互聯網金融指的是傳統金融機構與互聯網企業利用互聯網技術和信息通信技術實現資金融通、支付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式。互聯網金融不是互聯網和金融業的簡單結合，而是在實現安全、移動等網路技術水平上，被用戶熟悉接受後，自然而然為適應新的需求而產生的新模式及新業務，是傳統金融行業與互聯網技術相結合的新興領域。
憑藉互聯網生態體系中龐大的用戶基礎、多樣而迅捷的數據交互方法、廣泛而日新月異的信息技術支持，許多獨具互聯網特色的金融服務得以快速發展，如眾籌、P2P網貸、第三方支付、互聯網保險等。這些服務從業務模式本身來看並沒有發生太大的變化，只是通過互聯網這個平台，資本的配置變得更加靈活、高效和扁平化，而且會較少地受線下政策性等因素的影響。
互聯網金融帶來了更為靈活的運作模式和更多的金融創新可能性，但應該同樣注意的是由互聯網行業本身特性所帶來的系統性風險。相比一般行業，很多互聯網企業的核心競爭力是用戶體驗，由於互聯網幾乎是一個完全呈現在公眾面前的環境，針對用戶體驗的想法、產品設計可能隨時被競爭對手洞悉。從這個意義上來講，互聯網行業是一個比拼速度的行業，只有通過高速擴張佔領某一片藍海或某一塊市場細分，一個互聯網公司才有可能立足，同時還要時刻警惕攻城者。從這些年來不斷刷新的互聯網公司陣亡名單就可以看出這個行業的殘酷競爭性。在這種求速的行業基因中，風險是毋庸置疑存在著的，監管必須加強並被有效落實。
金融科技（FinTech）是最近一段時間才開始流行的辭彙，但它並非新的事物。從字面意思我們就可以理解它泛指應用在金融服務領域的技術，起初是美國矽谷和英國倫敦的互聯網技術創業公司將一些信息技術用於非銀行支付交易的流程改進、安全提升。隨著互聯網金融尤其是在中國的發展，是網上支付這種形式深入到了銀行、保險公司，非傳統交易方式對資金的調配能力也在不斷增強。然而所有的這些流程改進還只是局限在最基本的交易業務，對金融服務的模式、結構性改造還沒有起到任何實質性的作用。不過，近年來一些新技術的出現已使得FinTech這個詞開始熠熠生輝，金融科技有了更多的內涵，以下將選擇部分最具有代表性的幾個技術加以介紹：
1.大數據
相信大多數人對「大數據」早已有所耳聞，上到國家機關下到商業機構，幾乎每個部門都樂於談論大數據，然而沒有幾個人能對大數據技術的內部機理及應用場景說的清楚。一個通常的解釋是，無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。這句話實際上描述了一個從數據收集到整理、挖掘數據內在價值、再到決策分析、業務流程改進的過程，看上去和數據倉庫技術非常相似。但再仔細看就會發現大數據技術要處理的對象是無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集，即要求處理數據的速度非常快，被處理的數據量非常大且可能不規整。一個完整的大數據系統涉及到了多種技術，包括數據採集、清洗、挖掘、數據分類及預測、數據可視化等等。大數據技術在金融領域可以有很多應用，比如可以通過對一個人在網上消費行為的數據分析判斷這個人的消費能力、投資偏好等，以便金融機構作出有針對性的金融服務產品。
2.機器學習
機器學習(MachineLearning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。新興的機器學習技術已成為人工智慧的核心，計算機不再僅憑事先存儲的知識來確定下一步行動，而是可以通過自我學習、分析來得出實時結論。前些日子人機圍棋賽中，阿爾法狗大戰李世石並最終以4比1獲勝已清楚地顯示了這種技術的威力。機器學習技術完全可以用在大數據的決策分析步驟中。通過建立適當的回歸模型，在金融領域也可以用於對某些指數走勢的預測。
3.區塊鏈
區塊鏈（Blockchain）是比特幣的一個重要概念，本質上是一個去中心化的資料庫，同時作為比特幣的底層技術。區塊鏈是一串使用密碼學方法相關聯產生的數據塊，每一個數據塊中包含了一次比特幣網路交易的信息，用於驗證其信息的有效性（防偽）和生成下一個區塊。
區塊鏈在網路上是公開的，可以在每一個離線比特幣錢包數據中查詢。比特幣錢包的功能依賴於與區塊鏈的確認，一次有效檢驗稱為一次確認。通常一次交易要獲得數個確認才能進行。輕量級比特幣錢包使用在線確認，即不會下載區塊鏈數據到設備存儲中。從數據的角度來看，區塊鏈是一種分散式資料庫（或稱為分散式共享總賬，Distributed Shared Ledger），這裡的「分散式」不僅體現為數據的分散式存儲，也體現為數據的分散式記錄（即由系統參與者來集體維護）。簡單的說，區塊鏈能實現全球數據信息的分散式記錄（可以由系統參與者集體記錄，而非由一個中心化的機構集中記錄）與分散式存儲（可以存儲在所有參與記錄數據的節點中，而非集中存儲於中心化的機構節點中）。從效果的角度來看，區塊鏈可以生成一套記錄時間先後的、不可篡改的、可信任的資料庫，這套資料庫是去中心化存儲且數據安全能夠得到有效保證的。所以，區塊鏈是一種把區塊以鏈的方式組合在一起的數據結構，它適合存儲簡單的、有先後關係的、能在系統內驗證的數據，用密碼學保證了數據的不可篡改和不可偽造。它能夠使參與者對全網交易記錄的事件順序和當前狀態建立共識。
4.智能投顧
有些文章也稱智能投顧為Robo-Adisor，即機器人投資顧問。
投資顧問是在一些設立了大客戶部門的金融機構里，專門為私人客戶提供投資諮詢服務的人員，是連接用戶端和金融產品端的重要橋樑。投資顧問通過一系列細緻深入的訪談了解用戶的風險偏好，然後再根據用戶的風險偏好為客戶配置資產組合。
智能投顧技術就是讓機器人去扮演投資顧問的角色，原本需要投資顧問通過面對面溝通獲知的用戶風險偏好可以通過大數據技術來分析，然後再通過演算法和模型定製風險資產組合。此外，智能機器人還能進行一般投資顧問所無法擔當的自動化處理，包括自動投資組合計劃、自動化資產調配、在線風險評估、帳戶餘額調整等。很顯然，智能投顧是一個專門的金融領域技術，但它依然需要大數據、人工智慧等基礎學科的科技手段來支撐。
5.量化投資
量化投資在一些國家已經是較為成熟的技術了。它是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。最近10年來，量化投資已成為歐美資本市場發展的熱點與焦點，一舉成為國際投資界興起的一個新方法，發展勢頭迅猛，和基本面分析、技術分析並稱為三大主流方法。量化投資方法的價值在於：首先是容易沖規模。一個有效的量化模型是可以在多個產品上進行快速複製,從而迅速做大規模；其次是可以獲得絕對收益。利用量化對沖方式,構建與市場漲跌無關的產品,賺取市場中性的策略,適合追求穩健收益的大機構客戶,例如保險資金、銀行理財；再次是杜絕了內幕消息和老鼠倉。量化投資只利用公開數據,通過數學模型的運算,挖掘出隱藏在公開數據後面的信息,從而戰勝市場,從方法論上就杜絕了內幕消息的可能。在交易過程中利用複雜的IT系統進行程序化交易,使得老鼠倉也無法成為可能。
金融發展的本質要求
技術創新要為發展助力，那麼金融科技的創新也就應該是為了促進金融或金融市場的發展。
就金融這個概念所涵蓋的範圍而言大體包括：與物價有緊密聯繫的貨幣流通，銀行與非銀行金融機構體系，短期資金拆借市場，資本市場，保險系統，以及國際金融等領域。如用經濟學的術語來概括，通常所理解的金融，就是指由這諸多部分所構成的大系統；這個大系統既包括宏觀運行機制，也包括微觀運行機制。這可以認為是「寬」口徑的金融。也有一種理解認為「金融」僅指資本市場，僅指資本市場的微觀運行機制。這可以認為是「窄」口徑的金融。資本市場以股票交易為特徵，而股票市場又是資本市場中長期證券市場中的一種。
金融市場的主要功能包括實現資源的最佳配置、風險分散和風險轉移、確定價格。另外一個重要功能是傳遞消息。傳遞消息的效果最後集中反映在證券的價格上。好的市場可以迅速傳遞大量準確的消息，幫助證券的價格迅速調整到它應該調整到的價位上；差的市場信息傳遞慢且不準確，證券價格難以調整到位。從中也可以看出，如果消息傳遞不準確，金融市場的其他功能也就無法正常發揮。為了評價市場對證券價格定位的效率，經濟學家提出了有效市場假說。按照有效市場假說，資本市場的有效性是指市場根據新信息迅速調整證券價格的能力；證券的價格只能反映過去的價格和交易信息，是弱有效市場;證券的價格反映包括歷史的價格和交易信息在內的所有公開發布的信息是中度有效市場；證券的價格可以反映所有公開的和不公開的信息，是強有效市場。
市場效率理論認為，證券的價格是以其內在價值為依據的。市場的有效與否直接關係到證券價格與證券內在價值的偏離程度。在一個信息高度不對稱的弱有效市場中，由於內部消息被一部分人提前掌握，就會容易產生大量投機行為，從而引發金融風險。所以從維護市場交易秩序，實現「公開、公平、公正」的原則立足，從金融市場所應具有的的功能出發，需要推動有效市場的形成。
金融科技發展方向探討
有效市場的建設無疑離不開信息技術的支撐，但很多所謂的創新的初衷或效果顯然是和有效市場不匹配的。
近兩年來，面向互聯網的技術運用在信息技術世界裡可謂風生水起，開源技術及以社區形式聚集而成的技術團隊不斷地在為這個世界創造著新的名詞和技術框架，其中不少也被用到了金融領域。2015年底在中國烏鎮舉辦的世界互聯網大會表明了中國要在互聯網上有所作為的決心，同時「互聯網思維」、「互聯網+」等概念也被重點討論和提上了一個新高度。於是不少初創公司和正在謀求轉型的企業開始陸陸續續進入以上海為代表的金融行業發達地區，探索著「互聯網+金融」這個新的模式。一時間打著「金融信息技術服務」旗號的公司如雨後春筍般遍布開來。然而，據調查這些公司大部分從事著的還只是圍著「支付」這個最基本操作打造線上交易系統，主要是為了提升在線交易的數量和速度。目的不外乎為了讓更多的客戶資金更快地流入到公司帳戶，即便沒有優質項目推進也可坐享利息收入。而真正認真考慮通過技術創新來迅速發現和挖掘有效信息，去進行價值投資的公司卻極少。在監管缺位、投機盛行的社會風氣下，不絕於耳的是資金鏈斷裂、高管攜款逃逸、巨額欺詐等損害社會經濟的重大事件，如e租寶、中晉系等。所以我們要認清這類只為斂財而發展起來的金融公司，同時也要分清時下湧現出來的創新。也許其中很多只是個幌子，不僅對建設有效的金融市場毫無幫助，反而有可能會傷害到大眾利益。
「創新」是十三五規劃的重中之重，新常態下要求從要素和投資驅動轉為創新驅動。但技術創新如摸著石頭過河無疑要冒風險，對於國民經濟整體關係重大的金融行業，尤其應當慎重。技術能提升效率，但也可能是把雙刃劍，關鍵要看它用在了哪個方向。
為落實十三五規劃，各地各級也紛紛推出了自己的方案，以上海為例，十三五規劃中明確闡述了關於建設成為有國際影響力的金融中心的若干要求，其中「科技金融」一詞被首次提到。科技金融的定義目前並未統一，最權威的定義是原四川大學副校長趙昌文在《科技金融》一書中的表述，科技金融是促進科技開發、成果轉化和高新技術產業發展的一系列金融工具、金融制度、金融政策與金融服務的系統性、創新性安排，是由向科學與技術創新活動提供融資資源的政府、企業、市場、社會中介機構等各種主體及其在科技創新融資過程中的行為活動共同組成的一個體系，是國家科技創新體系和金融體系的重要組成部分。另一個首次出現在五年規劃中的是「智慧城市建設」，智慧城市的特徵是泛在、融合、智敏。如果把「智慧城市」與「科技金融」相結合，我們不難看出其中透射出的「智慧金融」的願景，即通過科技手段建立一個金融數據廣泛傳播、彼此一致、融匯貫通、智能敏捷的金融生態圈。而這也正是與有效市場的建設目標相一致的。
因此可以說智慧金融預示著金融科技發展的方向。需要明確的是互聯網金融僅僅表明以互聯網為平台發展起來的細分金融業務和行業。互聯網金融不能代表智慧金融、也無法承載智慧金融的內涵，單純的互聯網金融公司也不能證明其提供智慧金融服務的能力。科技中的「智慧」或「智能」指的是能在紛繁複雜的數據環境中，快速識別、獨立思考、學習和總結的能力，而這種能力是由機器實現的。因而也就有了實現信息對等、公平交易、杜絕黑幕的可能。
新興金融技術展望
在正視互聯網風險、理解金融市場建設目標之後，相信在發展智慧金融的道路上，不少新興技術還是大有可為的。
海量數據的實時計算：由Hadoop技術生態圈發展壯大起來的大數據架構體系已經在不少案例中得到引用，比如根據個人偏好分析財務狀況等。更重要的是利用分散式架構，計算性能得到大幅增強，而橫向擴展的集群技術又使得這種性能增長不設上限，任何程度複雜的智能策略都可能被立即給出，做到實時響應。
智能策略：機器學習相關演算法正使得機器具備獨立思考能力，不僅可針對已知場景給出答案，也可根據過去積累的知識和演算法對未知場景作出邏輯判斷。代表性的演算法有人工神經網路、深度學習、決策樹學習、貝葉斯方法等。它們將會夯實智慧金融的核心。
客觀性計算：智能投顧避免了人為主觀因素的干擾，僅以客觀的實時數據作為唯一參考，根據既定演算法、模型執行相關投資操作。可每天24小時可全程監聽各大貨幣、資本、期貨等市場的動向，也避免了時差方面的影響。
降低違規風險：區塊鏈的去中心化、信息高度透明、不易被惡意篡改、數據可追溯等特點可廣泛應用於徵信、支付等環節，加強了風險控制能力。
資本市場價值回歸：量化投資僅通過分析歷史數據來挖掘未公開的信息，其理念從本質上杜絕了斷線投機的思路，將資本市場回歸到價值投資的正軌上來。
如今，這些技術正開始被越來越多金融公司重視和使用。技術選對了、用好了，便可以規避許多人為的或制度上的風險和缺陷，也將有助於有效金融市場的跨越式發展。
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