保险行业受访者表示 ， 未来预期合作方向将拓展至更多子应用领域 ， 如风险需求识别和产品研发、支持精准化和个性化定价、客户画像和智能产品推荐等 。
应用:大数据风险控制技术最有前景 。
《报告》认为 ， 在中国金融科技发展过程中 ， 在线支付无疑是最成功的分支 ， 已经达到世界领先地位 。受访者普遍认为 ， 大数据风险控制、互联网保险、供应链金融将成为科技引领全球的领域 。
目前 ， 金融、大数据、人工智能、云计算、区块链四大核心技术有不同的应用 。
随着大数据作为国家战略的兴起 ， 其在金融行业的应用逐渐深入 ， 从常见的产品设计和前端销售延伸到监管风险、流程改进等更为复杂的领域 ， 为金融机构的业务决策提供了坚实的数据基础 。63%的受访者认为大数据分析/模型在产品设计中最有价值 ， 59%和47%的受访者认为是前端销售和监管风险 。
受访者认为 ， 金融机构可以利用大数据为不同客户群体量身定制差异化产品 ， 改善客户画像 ， 辅助精准营销 。在监管风险和内部控制方面 ， 大数据应用广泛 ， 其在不同金融领域的应用场景各有特点 。
在人工智能方面 ， 由于生物识别/身份识别、图像识别等技术在金融支付领域的成熟发展 ， 从业者可以利用直接采购将技术植入场景 。比如客服机器人可以通过人工智能让金融产品和服务更加便捷和个性化 。虽然应用价值得到广泛认可 ， 但大部分受访者认为其发展的基础条件欠缺 ， 尤其是在数据和团队方面 。其中 ， 61%的受访者认为数据质量和数据访问是最严重的问题 ， 需要充分整合数据 ， 为其应用打下坚实基础 。同样数量的受访者认为 ， 人工智能的发展受到人才缺乏的限制 ， 因为科技巨头在薪酬、技术储备、场景应用等方面都优于传统金融机构 。
云计算在金融行业起步较晚 。然而 ， 从云接入的角度来看 ， 国内大型金融机构热衷于打造自己的私有云 。目前 ， 私有云与行业云相结合的模式逐渐成为我国云计算发展的主流 。67%的受访者认为 ， 云计算在金融领域应用的难点主要在于核心数据的高安全性和保密性要求 。
《报告》显示 ， 对于区块链而言 ， 合规风险和应用效果是受访者最关心的问题 ， 53%的受访者认为未知的监管风险是该技术在金融领域应用的最大问题和挑战 。
监管趋势:更严格、更认可
今年以来 ， 互联网金融风险事件频发 ， 尤其是网贷行业大规模倒闭暴露出的问题 ， 更值得关注 。随着金融科技的发展和监管者对金融科技认识的不断加深 ， 相关监管措施和协调机制正在逐步建立和完善 。从中国银行保险监督管理委员会的成立 ， 到4月份《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》的发布 ， 这些都是监管部门为适应金融业跨境经营环境而做出的自我改变 。
在此背景下 ， 调查显示 ， 67%的受访者普遍认为金融科技需要适当监管 ， 尤其是要避免行业野蛮发展和跨行业套利 。因此 ， 严格监管必然是大势所趋 ， 也是众望所归 。《报告》认为 ， 严格的监管和持续的环境有利于金融科技领域的规范运作和降低风险 。
《报告》认为 ， 金融科技领域未来的领导者 ， 一定是那些能够高效满足监管要求 ， 化被动为主动的企业 。因此 ， 无论是传统金融机构还是金融科技公司 ， 都应该配合监管做好相关工作 。
除了避免行业的野蛮发展 ， 调查显示 ， 受访者对监管的期望更高 ， 58%的受访者希望政府在个人隐私和数据安全方面发挥更重要的作用 。
采访人员李
报表图表
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