1.1 金融科技基本内涵及生态体系
金融科技指运用各类先进技术，帮助金融行业提质增效的一种新业态。根据金融稳 定理事会（FSB）的定义，金融科技是指技术带来的金融创新，它能创造新的业务模式、 应用、流程或产品，从而对金融市场、金融机构或者金融服务的提供方式造成重大影响。 国际证监会组织（IOSCO）定义金融科技为“有潜力改变金融服务行业的各种创新的商 业模式和新兴技术”。
金融科技生态体系由市场主体、监管机构、孵化及融资机构三方组成。金融科技公 司运用云计算、大数据、人工智能和区块链等技术手段提供创新金融服务；科技公司为 监管机构和金融机构在客服、风控、营销、投顾和征信等领域提供新技术服务；监管科 技公司提供金融合规科技应对方案；再加上传统金融机构，共同构成金融科技的市场主 体。它们与金融科技融资机构、商业模式孵化器、金融监管机构、科技监管机构和金融 科技监管机构，共同推动金融业的发展与变革。
1.2 中国金融科技行业目前已进入平稳发展期（略）
中国金融科技发展主要经历了四个阶段，分别是第一阶段（2004 年-2012 年）市 场启动期、第二阶段（2013 年-2015 年上半年）高速发展期、第三阶段（2015 年下半 年-2018 年）市场调整期、第四阶段（2023 年至今）稳步增长期。
1.3 金融科技投融资情况（略）
从融资规模看，2018 年全球及中国金融科技融资都达到历史高点，2023 年热度有 所减退，但全球融资规模仍在千亿美元以上；从融资阶段看，近年金融科技领域投融资 呈现集中化趋势，交易份额逐渐转向中后期（B 轮以后）融资；从融资领域看，支付领 域为全球及中国金融科技融资热点，保险科技与区块链表现强劲。
1.3.1 金融科技融资规模：2018 年达历史高点，全球融资突破千亿美元
1.3.2 金融科技融资阶段：交易份额转向中后期（B 轮以后）融资
1.3.3 金融科技融资领域：支付领域仍为热点，保险科技与区块链表现强劲
2. 金融科技四大技术方向解读：ABCD金融科技的四大关键技术为：人工智能（AI）、区块链（BlockChain）、云计算（Cloud） 和大数据（BigData）。人工智能广泛运用于智能风控、智能支付、智能投研、智能投顾 等方面，能够替代人工重复性工作，提升效率和用户体验，拓展金融机构的销售和服务 能力；区块链能够有效节约金融机构间的清算成本，提升交易处理效率，增强数据安全 性；云计算主要应用在 IT 设施的管理方面，帮助资源有效合理分配来及时有效的提高运 维效率，降低银行的 IT 基础设施成本；大数据能带来大量数据种类和格式丰富、不同领 域的大量数据，基于大数据的分析能够有效提取有价值的信息，为精确评估、预测提供 了新手段。
2.1 人工智能：智能风控、智能支付、智能投研、智能投顾等
人工智能技术在金融行业中的应用主要为智能风控、智能支付、智能投研、智能投顾等。在智能风控领域，人工智能在客户群体筛选、欺诈风险鉴别，信用评定等环节起 到重要作用，有助于增强业务过程中的安全度；在智能支付领域，人工智能通过生物识 别身份认证为客户带来更快捷的操控体验，通过现实人脸图像与联网核查图像、客户身 份证图像交叉比对、人工智能算法引擎完成身份认证，从而加强了金融服务供给、提高 了支付运营效能；在智能投研领域，人工智能通过深度学习、自然语言处理等方法，对 数据、事件、结论等信息进行自动化处理和分析，为金融机构的专业从业人员提供投研 帮助，提高其工作效率和分析能力；在智能投顾领域，智能投顾能够对用户与资产信息 进行标签化分类，从而精准匹配用户与资产。
2.2 区块链：解决安全、信任、效率三大痛点
根据 CCID Cousulting，区块链是一种分布式账本构造技术，可以在去中心化的系 统中构建不可篡改、不可伪造的分布式账本，并保证系统中各个节点所拥有账本的动态 一致性。区块链的分布式记账、不可篡改、内臵合约等特性可以为金融业务中的痛点提 供解决方案，解决金融业务中的安全、信任、效率三大问题。
2.3 云计算：在信息获取、资源配臵、IT 运营三方面发力
美国国家标准与技术研究院（NIST）定义云计算为：一种按使用量付费的模式，通 过云计算，用户可以随时随地按需从可配臵的计算资源共享池中获取网络、服务器、存 储器、应用程序等资源。云计算按照服务交付模式分为 IaaS、PaaS 和 SaaS。云计算 在金融领域的应用价值主要有三方面：降低金融机构的信息资源获取成本；减小金融机 构的资源配臵风险；提高金融机构的 IT 运营效率。这些应用价值主要通过私有云和行业 云两种落地方式来实现。
2.4 大数据：应用于银行、保险、证券等细分领域
大数据近年来在银行、保险、证券等细分领域的应用愈发广泛。在银行行业，大数 据可以助力银行在客户画像的基础上开展精准营销，在风险管理和控制方面帮助银行进 行中小企业贷款风险评估、实时欺诈交易识别和反洗钱分析；在保险行业，大数据可以 基于企业内外部交易和历史数据，实时或准实时预测和分析欺诈等非法行为，还能通过 识别客户的风险偏好来进行差异化服务和精细化营销；在证券行业，大数据可以应用于 股价预测，以及结合人工智能助力智能投顾。除此之外，大数据还能应用于支付和互金 等领域。
总结来看，人工智能、区块链、云计算和大数据四大关键技术多维度、多角度、全 方位助力金融行业提质增效。人工智能技术在智能风控、智能支付、智能投研、智能投 顾等多个领域为金融行业赋能；区块链的分布式记账、不可篡改、内臵合约等特性可以 为金融业务中安全、信任、效率三大痛点提供解决方案；云计算技术在信息获取、资源 配臵、IT 运营三方面发力，帮助资源有效合理分配来及时有效的提高运维效率；大数据 近年来在银行、保险、证券等细分领域的应用愈发广泛。随着人工智能、区块链、云计 算和大数据等新兴技术在金融行业的深入应用，科技对于金融的作用被不断强化，创新 性的金融解决方案层出不穷，金融科技发展进入新阶段。
3. 金融科技六大细分领域剖析 人工智能、区块链、云计算和大数据等前沿技术渗透进金融行业各细分领域，应用 场景各异、全方位助力金融行业提质增效。
3.1 移动支付
移动支付是指移动客户端利用手机等电子产品进行电子货币支付，属于第三方支付。 移动支付将互联网、终端设备、金融机构有效地联合起来，构成了一个新型的支付体系。
3.1.1 行业格局：行业增速放缓，监管收紧；C 端呈双寡头格局，B 端具发展潜 力
移动支付交易规模扩大，监管政策收紧，行业增速放缓。2014 年移动支付交易规 模仅 8 万亿元，2023 年便增长至 204.9 万亿元，五年时间交易规模增长了近 25 倍。随 着交易规模的扩大，移动支付对国家金融生态稳定的影响逐渐增强，因此政府开始加强 行业监管。2017 年，人民银行相继发布 217 号、281 号、242 号、296 号文件，加强对 无证经营支付业务的整治，对条码支付等业务进行规范。其中 296 号文件指出：银行、 支付机构应根据《条码支付安全支付规范（试行）》关于风险防控能力的分级，对个人客 户的支付业务进行限额管理。同时支付机构不得基于条码技术，从事或变相从事证券、 保险、信贷、融资、理财、担保、信托、货币兑换、现金存取等业务。受到交易限额等 监管因素的影响，中国移动交易规模增速开始放缓。2023 年移动交易规模增速仅为 20%，同比下降 64%。
C 端呈双寡头格局，B 端具发展潜力。移动支付属于第三方支付，作为中介连接着 用户端和商户端，处于典型的双边市场。目前 C 端的移动支付市场竞争激烈，支付宝和 腾讯金融占据了超过 90%的市场份额，形成了双寡头的竞争局面。在 C 端竞争白热化 的情况下，部分支付机构选择在 B 端进行垂直化和增值化深耕。一种路径是为垂直细分 行业提供多元服务，如为商旅、批发、物流等行业提供解决方案，典型企业有快钱、通 联支付、汇付天下等；另一种路径是在基础支付上提供投资理财、精准营销、供应链金 融等增值服务，典型企业有苏宁金融、易宝支付、拉卡拉等。我们认为，目前 C 端移动 支付流量红利已见底，B 端的移动支付市场存在较大发展潜力。
3.1.2 金融科技应用：服务模式向全场景数字化运营转变；科技助力支付机构深 耕 B 端市场
支付机构服务模式由多场景单一服务向全场景数字化运营转变。在互联网时代，移 动支付具有极强的场景属性。各支付机构不断针对旅游、医疗、交通、校园等细分场景 进行布局。随着大数据、人工智能等技术的发展，支付机构开始集成不同支付场景，将 线上和线下支付结合，发展多元服务，同时引入 SaaS 服务商、银行、聚合服务商等外 部机构，基于场景网络构建全场景数字化平台。例如快钱公司结合各类消费场景，运用 前沿科技打造创新型金融科技平台，为企业和个人用户提供移动支付、定制化行业解决 方案、金融云等金融科技服务，将金融科技辐射至