花旗 Fintech 研究報告:中國發展引領全球,行動支付用戶比銀行客戶還多

【我們為什麼挑選這篇文章】花旗銀行的研究團隊最近發佈了一篇 Fintech 相關報告,內容分析了全球 Fintech 行業現況,也預測了銀行業可能受到的衝擊。(責任編輯:黃筱雯)

雷鋒網獲悉,今年 1 月,花旗研究團隊再次聚焦 FinTech 金融科技,並發布更新版調研報告《重新審視數位化顛覆:FinTech 風險投資背後隱藏的行業變革(DIGITALDISRUPTION- REVISITED : What Fintech VC Investments Tell us About a Changing Industry)》。其中,該報告除了對 Fintech 行業投資全景進行了總結,還對人工智慧、大數據在銀行業的應用進行詳細調研解讀。

以下,雷鋒網 (公眾號:雷鋒網) 對其進行了不改變原意的編譯:

中國引領全球 FinTech 風投

花旗報告稱,在 2016 年 3 月的第一份報告中,我們認為中國是全球 FinTech 發展的重鎮;在本次報告中,我們跟蹤了風險投資(VC)以及企業投資資金鏈的足跡,以再次審視中國 FinTech 的海內外擴張全景與趨勢。

花旗報告的數據顯示:

  • 2016 年是中國 FinTech 巨龍咆哮的一年,並接替略顯萎縮的西方 FinTech 市場成為全球 FinTech 投資人矚目的地區。
  • 在中國巨龍的驅動下,亞洲已經取代北美作為 FinTech 第一投資重鎮的地位,成為 VC 最青睞的 FinTech 創新地區。花旗估計,同比 2015 年,2016 年中國 FinTech 風投增長至少一倍,相比之下,美國與歐洲則分別約下滑 38%與 27%

「中國 FinTech 的崛起反映了一個過去十年令人難以置信地快速發展的數位化,同時大規模崛起的中產階級,以及面對創業電子商務和社交媒體生態系統顯得措手不及的金融機構之間形成的一個獨特的組合。

在 2016 年前三個季度,中國 FinTech 企業獲得的風險投資已經占據全球 FinTech 風投總額的 50%以上,而且 是 2016 年中全球唯一一個 FinTech 風險投資同比出現增長的地區,而且增長翻倍。

據了解,得益於螞蟻金服 45 億美元融資等大額交易,在 2016 年前三個季度,全球 FinTech 投資達到 180 億美元,接近 2015 年全年完成的 190 億美元交易。

「毫無疑問,中國在全球 FinTech 領域中占據著舉足輕重的地位。從一組數據可以得知,中國是 FinTech 客戶的搖籃:騰訊的微信擁有每月 8 億的活躍用戶,阿里巴巴的支付寶則超過 4 億。總的來說,中國移動支付用戶總數甚至超過了中國最大的銀行的零售客戶數。」

除了非風險投資,與 2015 年相比,2016 年風險投資總體增長放緩,這反映出風險投資者更加謹慎的態度。

在全球 FinTech 增長放緩的大環境之下,2016 年風險投資以外的融資結構也在發生變化。根據花旗的報告:

  • 包括私募股權、共同基金、對衝基金和企業等投資方變得越來越重要。比如,螞蟻金融最新的一輪 45 億美元融資就是迄今為止全球互聯網領域最大的一筆私募融資。

正如 VC 投資的地理風向發生了改變,產品的藍圖也出現了方向移動。據花旗的報告顯示:

  • 2016 年獲得 VC 最多的產品領域,呈現出在 中國以信貸為主,在美國以保險為主 的分化趨勢,但如果將 2016 年第二季度私募股權融資的份額加上再統計會發現,支付行業占據了 2016 年前 9 個月全球 FinTech 投資的 50%左右。
  • 而在亞洲以外的地區,2016 年是保險科技發展最快的一年,VC 投資份額達到了 41%,相比之下,信貸行業則只有 28%的份額。

總結起來,全球 FinTech 的現狀與原因是:

  • 中國 FinTech 用戶增長快速的原因有幾個:面向現有消費者/中小企業的高度金融和數字化滲透;互聯網用戶暴增;產階級壯大;監管寬鬆,至少最初時是。

  • 美國和歐洲等地仍然關注於借貸、支付或者財富管理等細分領域的 FinTech 創新,但中國表現得不一樣。 中國本土的互聯網巨頭傾向於基於自身的核心業務,比如電子商務、社交,而打造一站式的金融平台。

2017 年及以後的前景:AI 和大數據的一切可能

從 B2C 到 B2B

美國市場在過去更吸引 FinTech 投資的是 B2C 的商業模式,這在今天的中國市場尤其如此。據統計,在 2016 年前 9 個月,60%的 FinTech 投資湧向 B2C 金融科技企業。

與此同時,市場也呈現出投資開始向 B2B 企業轉移,尤其是隨著越來越多金融機構開始擁抱金融科技革新,FinTech 公司和銀行的合作日漸增長。不過,在亞洲,B2B 解決方案仍然占小數。

AI 和大數據、保險科技、網絡安全

高級分析和人工智慧可以應用到銀行業的方方面面,從實時客戶管理,到更加高效的風險跟蹤和監控。比如,在星展銀行,其使用虛擬助手來分擔客服工作;彙豐、富國銀行和 Capital One 使用人臉識別和語音識別來完成身份認證工作;PayPal 使用深度學習來防止支付欺詐……自動化系統扮演著各種各樣的角色。

Tractica 報告預測,虛擬數位助手(VDA)市場將在 2021 年達到 158 億美元,個體活躍用戶將達到 18 億人,企業 VDA 用戶也將上升至 8.43 億。以下是未完全統計的銀行業 VDA 應用案例:

其他關鍵的先進分析和人工智慧 (AA-AI) 技術及其在金融服務領域的應用包括:

  • 即時分析:實時決策。以 Personetics 為例,它可以讓數字銀行實時地與客戶進行交互,為客戶提供個性化的金融指導,這包括實時為客戶分析現有資源,然後提供建議。
  • 機器學習與預測分析:以 H2O 為例,H2O 的預測分析可以用於各個行業,在銀行業中,它可以提前識別欺詐和洗錢活動,並自動進行信貸申請批准的判定。
  • 深度學習與模式識別:多層次機器學習識別更高層次的抽像信息。以 IBM Watson 為例,一方面是通過其認知能力了解客戶,金融機構因此能夠更深入地理解客戶的盈利能力和行為,以提供更加個性化的產品。與此同時,Watson 正在改變銀行合規和監管方式。另一個應用案例是 3VR:3VR 主要提供視頻數據分析服務。包括將面部識別分析與報警系統結合,以防止自動取款機欺詐。
  • 自然語言處理: 使用計算分析自然的人類語言。以 NarrativeScience 為例,其利用 sadvanced 自然語言處理引擎將數據轉換成具體描述。USAA 保險公司使用這個平台將大量的數據轉化為易理解的書面報告,讀起來像人類書寫的作品。

所以,並不奇怪大數據分析會吸引大量投資。根據花旗的統計預測,金融領域的大數據和 AI 創新單位在接下來幾年還將獲得更多的投資。

銀行的 Uber 時刻

人工智慧和自動化在金融服務的廣泛採用將產生深遠的影響,包括產品銷售,客戶服務,最後改變既存銀行的成本結構。花旗報告顯示,隨著移動互聯網滲透的增加、FinTech 競爭的加劇,已經利潤增長壓力的加大下,按照 2104 年銀行職工峰值水平計算,發達市場的銀行分支機構預計將繼續削減 30-50%。

金融危機後,歐洲銀行以每年 2%的規模縮減全職人工數量。花旗指出, 未來銀行分支機構的功能和角色將集中在咨詢和顧問建議上,而不是交易中心 。分支機構和相關人員成本占據一個打銀行總零售成本的 65%以上,而這些成本很大一部分是可以同過自動化技術縮減的。

更進一步地說,分支機構和員工裁減的差異因市場而異。花旗將影響銀行制定怎樣的新商業模式的關鍵因素歸結為:勞動法的靈活性和社會的數字化發展程度——如果一個地區的勞動法較為僵化,銀行裁員難度大,反之則越容易。而社會的數字化儲備良好的話,那麼銀行裁員給其市場份額和客戶滿意度帶來的影響越小。

報告的另一部分內容為投資者對話,雷鋒網選取了其中專注中國市場投資的 IDG 資本投資經理 Douglas Jiang 的訪談:《花旗對話 IDG 投資經理:剖析中國 FinTech 發展現狀與數位化顛覆》。

延伸閱讀

(本文經合作夥伴雷鋒網授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈花旗報告:2016 全球 FinTech 變革全景揭秘,及 2017 年前景展望 〉。)


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