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近些年來，以數(shù)字技術(shù)、人工智能、生物技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)為代表的新興科技迅猛發(fā)展，各種類型金融科技公司也隨之應(yīng)運(yùn)而生，在理財(cái)、支付、借貸、國際貿(mào)易等方面得以廣泛應(yīng)用，為金融業(yè)的發(fā)展注入強(qiáng)大動(dòng)力。筆者在中美兩地從事金融科技行業(yè)多年，接觸過很多新興金融科技創(chuàng)業(yè)公司，現(xiàn)撰寫本文，對比不同金融科技在兩國發(fā)展和應(yīng)用，為關(guān)心中美科技合作交流的人提供參考。?

根據(jù)海通證券2021年1月“中美科技行業(yè)”對比的報(bào)告，中美兩國的科技行業(yè)從整體而言，還是存在較大差距的。該報(bào)告指出，當(dāng)前中國宏觀經(jīng)濟(jì)背景類似 1980 年代初期美國，科技創(chuàng)新成 為經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新動(dòng)力。以 2019 年數(shù)據(jù)為例，中國 GDP 規(guī)模為美國的 66%，而科技僅為 31%，美股中信息技術(shù)市值占比 32%，A 股+港股+中概股 為 19%。3TMT、新能源汽車、創(chuàng)新藥為代表的的科技行業(yè)，除了互聯(lián)網(wǎng)社交平臺，其他領(lǐng)域中國龍頭公司規(guī)模均明顯小于美國。 但是在金融科技方面，中美兩國對科技的應(yīng)用和普及相對而言還是比較有競爭意義的。某些方面，比如支付，中國甚至做的更好一些。?

金融科技作為大家已經(jīng)耳熟能詳?shù)囊粋€(gè)詞，顧名思義，是指將新興科技應(yīng)用在金融行業(yè)。筆者認(rèn)為2017年負(fù)責(zé)對全球金融體系進(jìn)行監(jiān)管的“金融穩(wěn)定委員會(huì)”發(fā)布的一篇的報(bào)告中，對金融科技的定義比較準(zhǔn)確：?

‘Technology-enabled innovation in financial services associated with new business models, applications, processes or products, all of which have a material effect …’??

金融科技當(dāng)前的大發(fā)展，是由眾多因素共同促成的。當(dāng)前的時(shí)代是個(gè)數(shù)字化的時(shí)代，各個(gè)方面的數(shù)據(jù)爆炸式的積累，以個(gè)人為例，除了很多傳統(tǒng)意義上的金融數(shù)據(jù)之外，比如銀行流水、收入等等，其他方面的數(shù)據(jù)，比如就業(yè)情況、網(wǎng)絡(luò)痕跡、社交媒體發(fā)言、地理位置、教育程度、履歷等等，都已經(jīng)成為金融科技公司“側(cè)寫”的重要數(shù)據(jù)工具。同時(shí)，科技的發(fā)展也起了極大的推動(dòng)作用，比如計(jì)算機(jī)的算力和各類型的分析工具不斷推陳出新，科技的發(fā)展使不同的數(shù)據(jù)庫之間可以對話交互等。大眾對新興科技的接受度也越來越高。從用戶的角度來講，對比傳統(tǒng)金融行業(yè)，新興金融科技公司的產(chǎn)品設(shè)置和使用更方便，交易成本更低，不同軟件之間交互更方便，產(chǎn)品新穎，客服反應(yīng)更快，因此用戶體驗(yàn)更好。?

中美兩國近些年來各自在金融科技領(lǐng)域都有極大的發(fā)展，作為全球科技強(qiáng)國的美國產(chǎn)生了一大批優(yōu)秀的金融科技公司，比如支付領(lǐng)域的Square(成立于2009年)，數(shù)據(jù)領(lǐng)域的Stripe(成立于2009年)，Open API領(lǐng)域的Plaid(成立于2013年，Visa有意收購)，借貸領(lǐng)域的LendingClub(成立于2006年)、學(xué)生貸款領(lǐng)域的SoFi (成立于2011年)，提供免費(fèi)資信報(bào)告的Credit Karma(成立于2007年，2020年被Intuit收購)，投資方面的Robinhood(成立于2013年)，專注于資本市場數(shù)據(jù)和調(diào)研方面的Pitchbook (成立于2007年), 抵押物管理的CloudMargin(成立于2014年)，AML/KYC方面的ComplyAdvantage(成立于2014年)，反欺詐方面的FeatureSpace(成立于2008年)等等。同樣，中國也涌現(xiàn)出一大批卓越的金融科技公司，以阿里、騰訊為首的領(lǐng)頭羊，通過支付寶、微信支付等支付工具服務(wù)了幾億人，陸金所也不斷推陳出新，推出各種科技驅(qū)動(dòng)型的個(gè)人金融服務(wù)產(chǎn)品。?

因?yàn)殛懡鹚漠a(chǎn)品比較全面，而且品牌主打“中國領(lǐng)先的科技驅(qū)動(dòng)型個(gè)人金融服務(wù)平臺“，所以筆者就以陸金所的產(chǎn)品為例，與美國市場上的金融科技產(chǎn)品進(jìn)行對比。?

陸金所的產(chǎn)品線主要分為“財(cái)富管理”、“零售信貸”、和“科技賦能”三大塊。其中使用新科技最為集中的是“科技賦能”板塊。具體包括以下業(yè)務(wù)：?

筆者逐一研究了一下這些產(chǎn)品背后使用的科技，發(fā)現(xiàn)基本集中在以下幾個(gè)方面：

• 智能風(fēng)控：人工智能；
• AI面簽：人臉、語音識別，活體檢測等科技；
• 智能客服：機(jī)器人技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)；
• 智能盡調(diào)：大數(shù)據(jù)、OCR識別, LBS地理位置獲取
• 資產(chǎn)估值：大數(shù)據(jù)、建模動(dòng)態(tài)監(jiān)控；
• 資產(chǎn)智能報(bào)告：大數(shù)據(jù)
• 保理云、慧鑒鏈、資產(chǎn)驗(yàn)真、留痕存癥：區(qū)塊鏈技術(shù)、CA認(rèn)證；
• 巡檢機(jī)器人：云服務(wù)?

相比較而言，美國的金融科技公司在使用的技術(shù)方面實(shí)際上與中國基本一樣。2020年，美國現(xiàn)任證監(jiān)會(huì)主席Gary Gensler在麻省理工大學(xué)講金融科技一題時(shí)，曾總結(jié)美國金融科技公司使用的科技主要集中在以下幾個(gè)方面：

• 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)
• 區(qū)塊鏈
• 自然語言處理
• Open API
• 生理特征識別
• 機(jī)器人客服
• 云服務(wù)
• 機(jī)器人流程自動(dòng)化?

兩相對比，不難看出，在使用的技術(shù)層面，中美兩國并沒有太大差異，那么潛在差異主要體現(xiàn)在哪里呢？筆者認(rèn)為主要是以下若干方面。?

大數(shù)據(jù)?

• 數(shù)據(jù)的搜集和應(yīng)用

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是很多金融科技公司開展業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)，但是實(shí)際上真正從事數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的人都會(huì)知道，背后在數(shù)據(jù)的搜集和整理方面可以說是千差萬別。?

首先從數(shù)據(jù)的處理工作來說，80%-90%的工作量其實(shí)都集中在數(shù)據(jù)的搜集、清洗、標(biāo)簽以及標(biāo)準(zhǔn)化上。拿到的數(shù)據(jù)是不是有代表性，是不是完整，直接決定了可以使用的數(shù)據(jù)的數(shù)量和可用性。以傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)銀行為例，大城市以及大客戶的數(shù)據(jù)質(zhì)量就遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于小城市中小企業(yè)客戶的數(shù)據(jù)質(zhì)量，普遍而言，越是不發(fā)達(dá)的地區(qū)，由于人員、技術(shù)等原因，搜集到的數(shù)據(jù)存在缺失和不準(zhǔn)確的概率越高。沒有足夠的完整的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，只有新的科技也無濟(jì)于事。?

第二，從數(shù)據(jù)的可用性來說，中國從建立現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)系統(tǒng)開始至今，尚未經(jīng)歷一個(gè)完整的經(jīng)濟(jì)周期。過去30年中國的經(jīng)濟(jì)受益于改革開放，一直都是高速增長階段，即使目前增速減緩，依然傲視其他經(jīng)濟(jì)體。這也意味著，目前國內(nèi)很多機(jī)構(gòu)手里的數(shù)據(jù)都是處于擴(kuò)張期的數(shù)據(jù)，并沒有危機(jī)期、衰退期、復(fù)蘇期的數(shù)據(jù)。隨之而來的，很多機(jī)構(gòu)建模的時(shí)候，即使算法科學(xué)，建立的數(shù)據(jù)模型都有可能偏移。這個(gè)時(shí)候就需要有先進(jìn)的方法論進(jìn)行指導(dǎo)和調(diào)整，而不是一味的依賴數(shù)據(jù)。以風(fēng)險(xiǎn)評級為例，國際領(lǐng)先的評級機(jī)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)普爾評級時(shí)使用的方法論，就是基于自建立起150年來在全球不斷搜集多個(gè)經(jīng)濟(jì)周期的違約數(shù)據(jù)，以專家判斷的方式不斷修正方法論，進(jìn)而對全球機(jī)構(gòu)進(jìn)行具有均一可比性的評級。

第三，數(shù)據(jù)庫的兼容性。支付是金融科技公司發(fā)展和競爭的一個(gè)熱點(diǎn)，而其中國際支付之所以費(fèi)用高、時(shí)間長，一個(gè)重要的原因就是跨系統(tǒng)之間的對接成本和監(jiān)管成本高。如果同時(shí)對接稅務(wù)、工商、土地等等系統(tǒng)，就涉及到這若干個(gè)系統(tǒng)如何對接的問題。如果使用API抓取，那么拿過來是否可以直接使用、質(zhì)量如何管控、是否可以長期穩(wěn)定的使用就是個(gè)問題。如果直接將這些數(shù)據(jù)存取下來，那么建立一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫的成本是巨大的，還要考慮到幾個(gè)數(shù)據(jù)庫之間兼容的問題。?

第四，數(shù)據(jù)的來源涉及到一個(gè)渠道與合規(guī)的問題。這個(gè)跟數(shù)據(jù)管理與合規(guī)方面的要求有關(guān)，地域性很強(qiáng)。每個(gè)國家對數(shù)據(jù)和隱私的保護(hù)力度是不一樣的。歐洲在這方面比較超前，發(fā)布了General Data Protection Regulations (GDPR)來規(guī)范對個(gè)人信息和數(shù)據(jù)安全的隱私保護(hù)。美國也有類似的相關(guān)法律，聯(lián)邦層面和州級層面都有關(guān)于隱私信息的法規(guī)。?

第五，監(jiān)管的要求。美國有2個(gè)重要的法律，一個(gè)是Fair credit reporting Act, 一個(gè)是Equal credit opportunity Act, 這兩個(gè)法律都要求金融機(jī)構(gòu)要向監(jiān)管解釋清楚授信不同背后的原因。例如Apple Credit Card當(dāng)年發(fā)布的時(shí)候，聯(lián)合了萬事達(dá)卡和高盛旗下的Marcus，強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手發(fā)布，但是不久就被發(fā)現(xiàn)，在其他條件同等的情況下，他們給夫妻的額度是不一樣的。蘋果創(chuàng)始人之一Steve Wozniak也曾就此發(fā)推特說，這個(gè)情況同樣發(fā)生在他和他妻子身上。這在美國就屬于需要向監(jiān)管解釋的地方。?

第六，投資主體保護(hù)。美國的證券法，還有金融危機(jī)之后成立的CFPB (Consumer Financial Protection Bureau), 都有一個(gè)很重要的宗旨，就是保護(hù)投資人能得到公正平等的對待、得到及時(shí)、充分、透明的信息披露，不被欺騙和誤導(dǎo)。針對區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展，美國的監(jiān)管也提出“豪威測試”，設(shè)置合格投資人的要求，以及今年9月Coinbase欲上線借貸產(chǎn)品遭證監(jiān)會(huì)的警告等等。另外反壟斷法也是保護(hù)投資人的一個(gè)體現(xiàn)，2020年Visa欲收購Plaid被司法部否決就是一個(gè)例子。中國今年6月份也出臺了“信息安全法”，更強(qiáng)調(diào)于對國家信息安全的保護(hù)。?

第七，第三方供應(yīng)商的選擇。以資產(chǎn)估值為例，同一個(gè)地產(chǎn)，不同第三方估值公司評估出來的價(jià)值相差近2倍。所以在選擇數(shù)據(jù)庫的同時(shí)，背后的這些評估機(jī)構(gòu)的資質(zhì)和方法不同都有可能產(chǎn)生一定影響。在房地產(chǎn)領(lǐng)域，行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、集中度風(fēng)險(xiǎn)都是值得關(guān)注的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并非所有數(shù)據(jù)拿來都直接能用。?

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)?

越來越多的機(jī)構(gòu)采用人工智能技術(shù)，都是為了更快、更便宜、用戶體驗(yàn)更好。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域里的一個(gè)子領(lǐng)域，專注于通過處理大量的數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)某種模式和相互關(guān)系。比如曾有人發(fā)現(xiàn)晚上給手機(jī)充電的人更容易還貸款的模式。但是這隨之就引來剛才提到的另一個(gè)如何向監(jiān)管解釋授信額度不同的問題。9月17日華爾街日報(bào)報(bào)道了一篇文章，討論目前的人工智能如何通過算法產(chǎn)生的偏見，將一大批合格的應(yīng)聘者刪選出數(shù)據(jù)庫。比如某個(gè)應(yīng)聘者，一直都有很優(yōu)秀的履歷，但是因?yàn)樾莓a(chǎn)假之后離婚，作為單身媽媽

將小孩養(yǎng)大到送托兒所，之后再去就業(yè)，就發(fā)現(xiàn)很難拿到面試機(jī)會(huì)。因?yàn)楹芏喙镜乃惴ㄍㄟ^她履歷上的空白期直接將她剔除出候選人了。上面提到的Apple credit card也是類似的例子。?

目前在美國，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的比較廣泛的領(lǐng)域是反洗錢和反欺詐。其他方面，比如對沖基金做高頻交易的，還是采用傳統(tǒng)的回歸分析方法。而且之前在美國曾經(jīng)在高頻交易的領(lǐng)域里發(fā)現(xiàn)過，2種算法會(huì)互相影響互相“學(xué)習(xí)”，產(chǎn)生算法方面的相互關(guān)聯(lián)而產(chǎn)生“共鳴”，最終影響結(jié)果。?

借貸領(lǐng)域，比如LendingClub曾經(jīng)提到過，他們會(huì)用機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)并研究某些規(guī)律，但是授信的時(shí)候依然使用傳統(tǒng)的方法，最主要的原因是為了遵守法規(guī)，給監(jiān)管和大眾合理的解釋。?

Open API?

這里中美兩國差不多，都是有一些金融科技公司專門從事數(shù)據(jù)集成和處理的工作，然后有時(shí)會(huì)和傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)合作，國內(nèi)的很多銀行，美國的Capital One, JP Morgan, PNC Bank等等，都會(huì)雇傭這些第三方公司，分享自己的數(shù)據(jù)庫給他們。有幾個(gè)比較有名的金融科技初創(chuàng)公司，比如mint.com, 就是拿到客戶授權(quán)的用戶名和密碼后，登陸進(jìn)客戶的賬戶，為客戶做個(gè)人預(yù)算跟蹤和計(jì)劃服務(wù)。Stripe, 本身是做信用卡信息處理起家的，慢慢的延伸到支付領(lǐng)域。Plaid，原來做Open API起家的，慢慢的擴(kuò)張到一邊聯(lián)系2,600個(gè)金融科技初創(chuàng)公司，另一邊聯(lián)系11,000個(gè)機(jī)構(gòu)級數(shù)據(jù)源。另外這里值得一提的是，有些國家，比如歐盟國家、澳洲等，政府是提倡開放式銀行的，意在促進(jìn)創(chuàng)新和科技進(jìn)步。中美兩國在這方面的態(tài)度都差不多，都是市場驅(qū)動(dòng)型的。?

區(qū)塊鏈?

區(qū)塊鏈這一塊目前在中美兩國都是屬于嚴(yán)密監(jiān)管的地帶。在美國，美聯(lián)儲(chǔ)對加密幣有2種看法，一種認(rèn)為是貨幣屬性，因此會(huì)應(yīng)用反洗錢規(guī)定；另一種認(rèn)為是資產(chǎn)屬性，因此需要征收財(cái)產(chǎn)稅。目前還沒有一個(gè)定論。雖然加密貨幣市場近些年發(fā)展飛速，但是整體體量跟傳統(tǒng)金融行業(yè)相比體量還是比較小，監(jiān)管目前還是嚴(yán)密觀察，但是沒有為此專門立法。?

目前在中國，政府對加密幣是嚴(yán)厲打擊的態(tài)度。在美國，證監(jiān)會(huì)要求項(xiàng)目方進(jìn)行“豪威測試”，如果是證券屬性的加密幣，有一系列適用的法規(guī)，Reg A, Reg D, Reg S等等。對于加密幣交易所，嚴(yán)格意義上講證監(jiān)會(huì)認(rèn)為應(yīng)該按照ATS (Alternative Trading System)管理，但是目前這一塊還是灰色地帶，很多交易所都是申請了MSB(Money Services Business)牌照并運(yùn)營。Kraken在懷俄明州申請了special-purpose depository institution license進(jìn)而能從事銀行業(yè)務(wù)。?

從經(jīng)濟(jì)意義上看，不是所有的業(yè)務(wù)都適合應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)，陸金所的幾個(gè)區(qū)塊鏈應(yīng)用的產(chǎn)品應(yīng)該是建立在許可鏈上運(yùn)營的。?

支付和借貸?

不論在中國還是美國，支付和借貸都是金融科技初創(chuàng)公司蓬勃發(fā)展和廣泛競爭的領(lǐng)域，尤其是個(gè)人信用貸款和中小企業(yè)融資方面。一些比較成熟的金融科技公司，比如阿里、騰訊，比如PaypPal, Square, 都專注于這一塊的業(yè)務(wù)。?

究其原因，主要是這一塊的利潤率很高。以傳統(tǒng)的信用卡業(yè)務(wù)為例，每100塊的支付里，有2.75元是被銀行、數(shù)據(jù)處理商等中間環(huán)節(jié)抽掉的。但如果在同一個(gè)支付網(wǎng)絡(luò)里面，比如支付寶平臺，用戶彼此之間支付就是免費(fèi)的。?

從金融科技公司的角度出發(fā)，當(dāng)越來越多的用戶把收付款活動(dòng)集中到他們的平臺以后，他們就可以搜集大量的支付數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上可以進(jìn)行現(xiàn)金流分析并進(jìn)行授信。阿里騰訊都發(fā)展了類似的業(yè)務(wù)。美國的一家金融科技公司Toast, 最開始是給餐廳提供平板菜單服務(wù)的，進(jìn)而發(fā)展到支付業(yè)務(wù)，進(jìn)而發(fā)展到借貸業(yè)務(wù)。前面提到的做學(xué)生貸款出身的SoFi, 則是先從貸款業(yè)務(wù)出發(fā)，然后收購了支付公司Galileo,進(jìn)而收購了Golden pacific bank,為其客戶提供更全面的借貸服務(wù)。?

下圖是麥肯錫2018年做的支付領(lǐng)域收益的分析，可以看出，借貸是產(chǎn)生最大收益的領(lǐng)域。?

綜上所述，誠然中美兩國在科技行業(yè)整體存在差距，但在金融科技的應(yīng)用方面，使用的技術(shù)和產(chǎn)品基本類同。不同的差異在于背后的數(shù)據(jù)處理和法律法規(guī)造成的底層數(shù)據(jù)和邏輯的差異。這也許可以用金融市場本身的屬性來解釋，即金融行業(yè)本身具有全球高度關(guān)聯(lián)的屬性，但是管理都是本地化的，各有特征。（作者：ChainDD 龐研 May Pang）

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