内容简介

 本书立足于金融科技行业的前沿动态，详细阐述AI、区块链、大数据、物联网等新兴技术在金融领域的应用场景。全面梳理5G应用背景下，以Al为核心的数字技术在银行、保险、证券、监管、借贷融资、支付清算、资产管理等金融细分领域的实践路径，揭示“智能+金融”模式的深度融合，梳理未来金融领域的产业变革与模式进化，指导传统金融业应时而变，加快推进数字化转型升级。

作者介绍

刘中扩

哈佛大学商学院博士，香港多元金融股份有限公司CEO，多元基金管理（深圳）有限公司CEO，深圳多元全形资本管理有限公司董事长，瑞德能源（新加坡主板上市）副总裁，同时担任多家国内外上市公司股东。刘中扩先生在生命资产、企业战略、经济增长、兼并与收购、金融创新、投资银行、公私合作、市值管理、对冲资金、产业基金和资产重组等金融领域具有丰富的国际经验，长期致力于金融产品的研发与设计、量化分析、资产证券化、战略新兴行业等领域的研究工作。

目 录

第一部分 5G×AI 重塑金融生态新格局 01 金融科技3.0：引领未来金融新生态 金融科技1.0 到3.0 演变 ／003 金融科技产业的生态图谱 ／006 金融科技面临的问题与对策 ／008 未来图景：金融科技的发展趋势 ／011 02 5G 赋能：金融科技的创新变革 5G 赋能：重构传统金融模式 ／015 5G 驱动下的金融新业态 ／018 5G 金融面临的风险与对策 ／021 金融机构如何把握5G 战略机遇 ／023 03 AI 革命：引领新一轮金融科技浪潮 技术简史：AI 的演变与发展 ／026 人工智能关键技术与应用 ／029 全球AI 产业的发展现状 ／031 AI 如何改变商业世界 ／032 基于“5G×AI”的金融科技创新 ／035

第二部分 AI 金融 技术路径与场景应用

04 算法金融：AI 金融的实践路径 算法金融的本质与原理 ／041 基于AI 算法金融业务创新 ／043 算法金融产品的开发与应用 ／045 05 知识图谱：金融数字化转型新方向 知识图谱：数字金融新技术 ／047 “知识图谱+ 金融”的应用场景 ／050 金融知识图谱落地的关键 ／052

06 机器学习：拓展金融科技应用边界 “机器学习+ 金融”的应用优势 ／056 “机器学习+ 金融”的实践路径 ／059 “机器学习+ 金融”的未来方向 ／062 07 人脸识别：优化科技金融服务体验 人脸识别的技术原理与流程 ／065 人脸识别在金融中的应用价值 ／067 “人脸识别+ 金融”的场景应用 ／070 银行业务场景的变革与重构 ／073

第三部分 智慧银行 开启数字化转型之路

08 “5G+ 智慧银行”：颠覆传统银行模式 5G 驱动银行的智能化转型 ／079 “5G+ 智慧银行”的服务体验 ／081 万物互联时代的金融新业态 ／083 5G 银行如何改变我们的生活 ／086

09 AI 赋能银行业智能化转型 AI 在银行领域的技术应用 ／089 无人化的客户交互体验 ／092 基于AI 的个性化金融服务 ／093 智能化的信息识别与管理 ／095

10 金融科技企业与银行的融合共赢 “金融科技企业+ 银行”模式 ／097 金融科技企业的赋能之路 ／098 “华为+ 招商银行”的实践启示 ／101 银行AI 转型的痛点与对策 ／104

第四部分 智慧保险 保险科技的创新实践

11 保险科技：保险模式的创新路径 模式变革：重构保险业价值链 ／113 智能定价：提升风险定价能力 ／116 智能服务：完善客户服务体验 ／117 智能风控：强化风险决策水平 ／120 智能运营：精准推荐和智能交互 ／123 12 区块链在保险领域的应用实践 场景1：欺诈识别与风险防范 ／126 场景2：财产与意外伤害保险 ／129 场景3：区块链+ 医疗健康险 ／131 场景4：再保险区块链的应用实践 ／133 13 平安产险：深度布局“AI+ 理赔” 车险理赔业务流程再造 ／137 极致理赔 ／139 “平安好车主”的生态布局 ／142

第五部分 “智能+ 支付” 开启数字支付新体验

14 支付变革：无现金时代的来临 技术驱动的支付产业变革 ／147 AI 在支付领域的应用场景 ／153 国内外AI支付的应用实践 ／156 AI支付的应用风险与防范 ／159

15 无感支付：场景支付的新战场 无感支付：支付手段的进化 ／161 无感支付的关键技术与步骤 ／164 从ETC 支付到智慧交通应用 ／166 商业银行如何布局无感支付 ／168

16 刷脸支付：赋能智慧零售落地 刷脸支付驱动消费新体验 ／172 5G 时代的刷脸支付模式 ／175 新零售时代的智慧支付场景 ／177

第六部分 “智能+”时代的供应链金融变革

17 开启供应链金融的数字化转型 破解中小企业融资难题 ／185 数字化供应链金融生态 ／187 数字化供应链金融的构建步骤 ／190 基于物联网的智慧供应链金融 ／195

18 基于区块链的供应链金融模式 传统供应链金融面临的痛点 ／199 区块链供应链金融的应用优势 ／202 “区块链+ 供应链金融”的模式路径 ／206 区块链供应链金融的实践方案 ／208 微企链：区块链供应链金融实践 ／210

19 基于大数据的供应链金融服务 大数据驱动供应链金融创新 ／215 基于大数据的供应链金融风控 ／219 网商银行：玩转大数据供应链金融 ／223

第七部分 智慧监管 推动金融高质量发展 20 智慧监管：推动监管科技落地 智慧监管产生的背景与优势／229 智慧监管的主要应用场景 ／232 智慧金融监管的转型路径 ／236 监管科技发展的八大趋势 ／240 21 智能风控：重新定义消费金融 智能消费金融与传统消费金融 ／244 智能风控重塑消费金融场景 ／248 大数据风控在消费金融中的应用 ／251 22 智能征信：AI 在征信业的应用 AI 在征信领域的实践应用 ／255 智能征信模式的实践案例 ／258 智能征信的未来发展前景 ／260

试读章节

从本质上看，算法金融是为计算科学、数据科学、人工智能等理论技术和身份识别、贷款审批等具体金融业务场景建立连接通道的一种金融模式。金融业务在智能算法的支持下变得更智能化、智慧化。

从智能算法技术理论到金融行业的实际应用，需要行之有效的方法论。目前，实验室对智能算法的理论研究明显领先于具体应用。从这一角度看， 利用算法金融推动金融产品与服务创新，并非仅通过对算法原理进行改造才能实现，利用数据工程化、算法产品化、原理实证化等方式，使金融场景和算法原理无缝对接，也能达成这一目标。

例如在数据工程化方面，金融场景中的数据分析和预测结果的效率、质量，是决定算法金融能否在该场景发挥价值的核心因素。显然，这需要对金融场景中的数据进行有效筛选并找到其背后的联系与规律。

毋庸置疑的是，高质量的训练数据可以提升智能算法的性能，即便算法尚未完善，也能对最终的结果带来实质性影响。将 XGBoost（一个开源机器学习项目）算法应用于选股场景，需要借助该算法建立的选股模型来实现。在这个过程中，能否选出和股价关联度较高的数据，并从中提取出影响股价走势的高质量特征因子（包括技术指标、财务指标等）， 将直接决定最终的选股结果。而想要成功提取出高质量的特征因子，又要求智能算法对股票市场的发展趋势、目标企业的发展状况及发展前景等有深刻认识。

在算法产品化方面，算法开发团队在全面把握数据、场景、算法原理、算法产品的体系架构等多种因素的前提下，将算法和场景充分对接，以设计算法和开放模型的形式对场景进行展现。显然，开发人员需要用量化的状态、空间来表示场景关系，或者用神经网络、数理方程、图论支持的图示等算法表示变化规律。

将一个算法原理应用到差异化的场景中，其应用形式和应用效果也会有所不同。例如概率表示某一事件发生的可能性，在算法金融中，我们可以用概率来预测股票涨幅，也可以用概率来筛选样本数据等。

最近邻域算法（KNN）是一个理论较为成熟的算法，也是较为简单的 机器学习算法之一，在产品营销方面有颇为广阔的应用前景。KNN 可以在丰富多元的交易信息的基础上，预测 POS 机的位置分布，构建客户的消费轨迹，为营销人员绘制用户画像，开展精准营销等提供有效指导。另一方面，KNN 还可以对股票的走势进行预测，给出弱势、中等、强势股票的分类边界。需要注意的是，KNN 中的 K 值将直接影响分类边界的形状，找到合理的 K 值非常重要。而 K 值的确定需要其他的算法，具体使用哪些算法则需要结合数据的具体特征来选择。 基于 AI 算法金融业务创新

人工智能产品通过模拟、学习人的意识和思维过程，可以像人一样思考，从而协助甚至取代人完成各种工作。近年来，人工智能技术不断发展， 应用范围日渐扩大，价值创造能力也得到了充分展现。

此前由于技术不成熟，人工智能产品的“智能”是“伪智能”——仅能按照预设规则完成简单工作。目前，人工智能产品的智能程度有了明显提升，特别是深度学习技术的发展与应用，使人工智能产品在复杂的分析决策领域崭露头角。

移动互联网和物联网的崛起，使虚拟和现实世界的边界愈发模糊，线上社交、购物、娱乐等成为人们日常生活的重要组成部分。在这个过程中， 人们的各种行为数据可以被发掘、利用，推动人工智能算法持续优化，再加上大数据和云计算技术的崛起，人工智能的应用前景得到了极大拓展。

金融业是一个数字化程度较高的行业，受众群体广泛，数据积累异常丰富，示范效果突出，在应用人工智能方面具有先天优势。基于人工智能算法指导风险定价、投资决策等金融业务，可以加快业务处理效率，实现决策自动化、智能化，创造出一种全新的业务模式——算法金融。

从财富管理角度看，高频交易、统计套利策略、衍生品估值算法分析、舆情分析和文本处理、机器学习与计算金融智能、行为金融与投资者启发、动量与其他资产组合管理等，是智能算法的主流应用。

以机器人投顾为例，在人工智能算法的支持下，金融科技公司可以开发出涵盖用户属性分析、投资组合推荐、组合动态调整等投顾全流程的一体化投顾模式。例如递归神经网络可以对金融市场中的时变数据进行估计，为客户提供动态的投资组合方案；XGBoost 算法可以对股票走势进行预测，为投资者股票交易提供科学指导；SVM（支持向量机）算法能够对股票涨跌进行分类，帮助投资者分析大盘或个股走势等。

在风险信贷方面，智能算法能够在企业风险管理方面发挥重大作用， 具体包括风险定价、财务侦测、授信额度计量、信用评级违约判定、客户数据管理、审批小微客户贷款等。例如在为物流企业提供金融服务时，金融机构可以利用智能算法建立物流金融风控模型，大幅度提升自身的风险管控能力。

利用层次分析法（AHP），能够有效处理复杂而模糊的数据，结合专家分析对相关指标进行排序，还可以通过计算得到矩阵中的特征值与特征向量，分析出各元素所占比重，最终完成对客户信用的评估。根据评估结果，金融机构可以更高效地完成额度计算、贷款定价等多项业务。

数据积累达到一定规模后，在机器学习、数据库、统计学、信息检索等技术的支持下，金融机构可以利用相关性、信息值、共线性等技术手段识别无效财务指标，使融资企业为欺骗传统风控模型人为调整财务指标的行为无所遁形。与此同时，机器人投资顾问还可以从海量数据中挖掘数据规律、行业趋势、风险特征等，为金融机构制定长期的战略规划提供指导与帮助。

算法金融产品的开发与应用

算法金融将在整个金融业务场景的全流程服务中得到体现，这对其研究与应用提出了更高的要求。

在开发过程方面，算法金融业务由算法全流程驱动和串联。在算法金融业务场景端，场景内外部数据的处理、挖掘、分析，设计算法体系及应用流程，对业务实证结果进行编码、数据增广、解决业务实际问题等，都需要借助算法才能实现。与此同时，开发团队还要开发用于实现各种目标的具体的、可描述的目标函数，这些目标函数必须经过一系列的算法优化才能发挥作用。 在产品生命周期方面，一个完整的算法金融产品的生命周期包括开发验证、测试应用、迭代升级等环节，这些环节中都需要对算法进行持续优化与调整，甚至建立全新的算法。在对算法进行持续优化的过程中，技术人员需要不断提高数据和场景的关联度、适配度，使其对场景变化规律的描述更为客观、精准，更具时效性。

基于上述特性，一个成熟的算法金融产品可以实现高效、精准的自动化金融决策，促进金融资源高效配置，完善金融服务体系，优化客户体验， 提高企业的市场竞争力。

例如，金融机构对高质量的风控产品有着旺盛需求，金融科技公司开发的风控类算法金融产品有广阔的市场前景。在开发风控类算法金融产品的过程中，金融科技公司会整合各种类型的数据，从中提取风险相关特征， 利用大量数据对算法进行持续优化，为客户设计涵盖信用历史、还款意愿、还款能力、业务稳定性等诸多因素的信用风险评估机制，帮助客户增强风险管控能力。

风控类算法金融产品完成初步开发后，可以在客户实际业务中得到具体应用。相关人员要对其运行状况进行实时监测，定期评估其运行效果， 从而持续优化完善产品，让产品在满足监管合规要求的同时，满足客户业务需要。

和传统人工处理相比，在金融场景中应用算法金融产品，可以让金融机构的产品与服务具备动态调整能力，根据市场情况和客户需求变化，及时做出有效调整，从而降低企业的经营风险。传统 人工处理主要依靠工作人员在工作过程中积累的经验，无法对内外部变化做出快速反应。