Fintech浪潮：科技改造金融

Lending Club董事長(cháng)兼 CEO Renaud Laplanche

　　Renaud Laplanche應該不會(huì )忘記那些閃閃發(fā)光的日子。

　　今年4月舊金山Lendit大會(huì )，他被數千人矚目，在大屏幕舞臺上，身穿一件印有“Lending Club”字樣的紅色背心，作為這家P2P鼻祖的領(lǐng)袖，他發(fā)表了一場(chǎng)激昂的開(kāi)場(chǎng)演說(shuō)。萬(wàn)豪酒店的會(huì )議廳人滿(mǎn)為患，待演講結束，追隨者們蜂擁著(zhù)他離場(chǎng)。

　　1個(gè)月后，Lending Club爆出內幕交易丑聞，董事長(cháng)兼CEO Renaud Laplanche引咎辭職，Lending Club股價(jià)一度跌去接近50%，引發(fā)行業(yè)動(dòng)蕩，包括OnDeck Capital、Prosper在內的其它幾大P2P平臺，股價(jià)都不同程度下跌。

　　Fintech行業(yè)智庫Lendit的總裁Jason Jones依然樂(lè )觀(guān)，他告訴鈦媒體記者：“這對行業(yè)來(lái)說(shuō)是一個(gè)很好的警示，P2P這個(gè)行業(yè)已經(jīng)越過(guò)了過(guò)去巔峰發(fā)展的時(shí)代，現在是處于被大眾批評的谷底時(shí)期，未來(lái)會(huì )回到一個(gè)大眾逐漸接受的穩定狀態(tài)。”

　　的確，有人持他同樣的觀(guān)點(diǎn)。根據Lending Club5月24日遞交美國證交委員會(huì )SEC的文件顯示，盛大董事長(cháng)陳天橋已持有LendingClub11.7%股份，加上1570萬(wàn)股期權，行權之后的股比將達到15%左右，成為最大股東，盛大在Renaud Laplanche辭職后，大量增持Lending Club股票，持續賣(mài)出看跌期權，并買(mǎi)入看漲期權。盛大在聲明中表示堅信Lending Club的商業(yè)模式，相信它將不斷進(jìn)步并優(yōu)化業(yè)務(wù)。

　　曾經(jīng)很熱的“互聯(lián)網(wǎng)金融”這個(gè)詞，正在被“Fintech”（金融科技，Finance和Technology的合成詞）代替，這意味著(zhù)其正在回歸技術(shù)的位置。實(shí)際上，根據cbinsights的細分行業(yè)統計， Fintech是2015年最吸金的領(lǐng)域，VC融資總額過(guò)85億美元，遙遙領(lǐng)先其他如健康、商務(wù)智能等。

　　Lending Club所從事的P2P借貸業(yè)務(wù)，只是Fintech的眾多應用場(chǎng)景中的一個(gè)。根據PWC的分類(lèi)，Fintech的行業(yè)布局主要包含了6塊：零售銀行、支付和轉賬、借款和理財、金融財富管理、保險、區塊鏈。

　　早年在華爾街工作的Jason Jones，做過(guò)風(fēng)投、投行、對沖基金，近年來(lái)投資科技企業(yè)。他最近奔波在北京上海的金融科技公司之間，對比中美情況，他說(shuō)，目前放貸、支付是Fintech領(lǐng)域的兩大主要業(yè)務(wù)，網(wǎng)貸填補了市場(chǎng)空白，區塊鏈、財富管理和互聯(lián)網(wǎng)保險也勢頭日盛，互聯(lián)網(wǎng)保險在資本市場(chǎng)、承銷(xiāo)、客戶(hù)開(kāi)發(fā)這幾方面提供了顛覆性的機會(huì )。

　　例如螞蟻金服就是一家典型的Fintech公司，它不僅可以方便地提供支付、理財等服務(wù)，還在增加社交功能，使好友間可以透明、快速、方便地轉賬，完全把銀行隱藏在了后臺。而在美國，不僅僅各種像Lending Club、Square、Venmo這樣的Fintech創(chuàng )業(yè)公司紛紛涌現，包括高盛、摩根士丹利、富達在內的全球頂尖金融機構和投資機構，也都在積極向數據科技為核心的目標轉型。

　　隨著(zhù)人工智能技術(shù)以及區塊鏈技術(shù)的日漸成熟，Fintech也正在向更廣闊乃至傳統的領(lǐng)域蔓延開(kāi)去。例如機器學(xué)習和人工智能，能解決信用欺詐的問(wèn)題；數字廣告能低成本拓展金融業(yè)務(wù)，幫助機構以比較低的成本獲得借貸者；區塊鏈技術(shù)幫助交易者在供應鏈上完成支付，幫助商品生產(chǎn)者追蹤貨品流向，起到打假的意義。

　　人工智能正在改變股票交易。

　　今年1月Aidyia公司啟動(dòng)了一支對沖基金，其背后的系統借助了多種形式的人工智能技術(shù)，對各種數據進(jìn)行分析，這些數據包括市場(chǎng)價(jià)格、成交量，以及宏觀(guān)經(jīng)濟數據、企業(yè)會(huì )計憑證，然后系統自主做出市場(chǎng)預測，以“投票”的方式選出最佳行動(dòng)步驟。

　　“哪怕我們都死了，它也會(huì )繼續交易。”Aidyia首席科學(xué)家Ben Goertzel在接受《連線(xiàn)》雜志采訪(fǎng)時(shí)說(shuō)。

　　智能投顧，英文名是Robo-advisor，又被稱(chēng)為“機器人理財”、“智能理財”，是把最基礎的Markowitz 資產(chǎn)組合理論和其衍生模型們應用到產(chǎn)品中，在云端低成本、快速、批量化地解決各種數據運算，再結合投資者風(fēng)險偏好、財務(wù)狀況與理財目標，通過(guò)后臺算法為用戶(hù)提供資產(chǎn)配置建議。

　　這被認為是AlphaGo在Fintech領(lǐng)域的延伸。

　　智能投顧是一片藍海市場(chǎng)。知名咨詢(xún)公司A。T。 Kearney預測，美國智能投顧行業(yè)的資產(chǎn)管理規模將從2016年的3000億美元增長(cháng)至2020年的2.2萬(wàn)億美元，在國外市場(chǎng)，目前比較活躍的有Betterment、wealthfront、SIGFIG、Hedgeable、CASHBOARD等公司。

　　全球智能理財領(lǐng)域最大的公司Betterment，近日宣布其完成 1 億美元E輪融資，估值已經(jīng)高達7億美元，管理資產(chǎn)規模達到39億美元，服務(wù)客戶(hù)超過(guò)15萬(wàn)人。

　　在Betterment平臺上，用戶(hù)回答一系列關(guān)于投資目標的問(wèn)題，然后平臺根據回答做分析，給出相應的投資組合建議，并且完成投資。它的優(yōu)勢在于：通過(guò)服務(wù)將用戶(hù)的所有賬戶(hù)以電子賬戶(hù)的形式連接起來(lái)，用戶(hù)可以快速、簡(jiǎn)單地在不同賬戶(hù)之間轉移資金，整個(gè)過(guò)程都是實(shí)時(shí)操作的，沒(méi)有滯后。

　　在另一家智能投顧平臺Wealthfront上，投資組合包括兩大類(lèi)：需要納稅的投資組合和退休金投資組合。前者適合個(gè)人賬戶(hù)、聯(lián)合賬戶(hù)、信托賬戶(hù)，后者適用于傳統IRAs賬戶(hù)、Roth IRAs賬戶(hù)、SEP IRAs賬戶(hù)，等等。

　　其資產(chǎn)類(lèi)別包括美股、海外股票、新興市場(chǎng)股票、股利股票、美國國債、新興市場(chǎng)債券、美國通脹指數化證券、自然資源、房產(chǎn)、公司債券、市政債券。投資組合的載體為指數基金（ETF），依據平臺用戶(hù)風(fēng)險容忍度的不同，向投資者推薦的投資計劃可能只包括部分類(lèi)別的資產(chǎn)。在盈利模式方面，智能投顧平臺還在探究，目前主要以咨詢(xún)費、年費為主。

　　在傳統金融機構看來(lái)，機器人投顧可以開(kāi)發(fā)比較年輕的的小白客戶(hù)市場(chǎng)。

　　“對于投資環(huán)境內部的人來(lái)講，很多術(shù)語(yǔ)可以講得很專(zhuān)業(yè)，然后由基金顧問(wèn)翻譯成簡(jiǎn)單的話(huà)語(yǔ)，再告訴每一個(gè)客戶(hù)怎么匹配；而智能投顧是直接面對個(gè)人客戶(hù)的，它必須知道這個(gè)用戶(hù)的行為方式是什么，有什么需求，然后把市場(chǎng)中和客戶(hù)匹配的趨勢挑出來(lái)，推送一些方案出來(lái)。”一位知名投行高管告訴鈦媒體。

　　不過(guò)傳統金融機構還處于嘗試階段，并沒(méi)有大規模使用智能投顧。“如果我們大家都是用模型來(lái)做的話(huà)，模型100%可靠，那么市場(chǎng)上大家要買(mǎi)全買(mǎi)、要賣(mài)全部賣(mài)，就不可能有市場(chǎng)了。所以其中還是需要人的判斷，才會(huì )有人買(mǎi)、有人賣(mài)。”上述人士表示。

　　人工智能在初級階段是對簡(jiǎn)單勞動(dòng)的替代，第二階段則是對復雜勞動(dòng)的替代。

　　Jason Jones認為，用智能算法把一筆資金分散投資到若干個(gè)基金，這是一個(gè)操作簡(jiǎn)單但不可持續的商業(yè)模式。他說(shuō)：

　　“智能投顧要真正從產(chǎn)品發(fā)展成一種業(yè)務(wù)，就應該提供更多增值服務(wù)，比如找到更多種類(lèi)的資產(chǎn)，同時(shí)收取更高的費用，這樣才能有比較高的投資回報率。”

　　機器人做預測，會(huì )不會(huì )涉及隱私侵入的問(wèn)題？其實(shí)機器學(xué)習的概念多少有些被誤解，機器學(xué)習只是個(gè)模型，像人類(lèi)一樣，機器學(xué)習是不斷對數據進(jìn)行學(xué)習，利用先進(jìn)的數學(xué)計算，去分析消費者的風(fēng)險，就是數學(xué)模型，至于能不能得到數據，還取決于人類(lèi)愿不愿意給。

　　智能投顧的中國本土化改造正在進(jìn)行。

　　智能投顧的背后是Markowitz理論，即現代投資組合理論（MPT，Modern Portfolio Theory），由諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主Markowitz創(chuàng )造，主張通過(guò)分散的投資組合降低風(fēng)險，將資金分散在股票、債券、房地產(chǎn)等多方面，并且不降低預期收益率。

　　鄭毓棟正著(zhù)手一場(chǎng)改造。

　　“用純Markowitz理論，會(huì )使用戶(hù)大部分資產(chǎn)都投在海外市場(chǎng)，這顯然是中國本土不太能夠接受的，所以我們做一些調整，讓本土投資品種更豐富，在大資產(chǎn)和本土投資上的比重更大一些。”積木盒子智能投顧產(chǎn)品負責人鄭毓棟說(shuō)。

　　按照Wealthfront、Betterment這些投資機構做出來(lái)的資產(chǎn)配置來(lái)看，中國公司的組合占了10%都不到，鄭毓棟和團隊進(jìn)行調整后，中國大概占到五成至六成的規模。

　　積木盒子旗下一家公司爭取到持牌的基金銷(xiāo)售資質(zhì)，已經(jīng)跟近60家主流的公募基金公司簽約，把產(chǎn)品引到平臺。鄭毓棟和團隊從公募基金中選出10個(gè)資產(chǎn)類(lèi)型，涵蓋1500多種產(chǎn)品，包括國內的大盤(pán)股、中小創(chuàng )、高收益、債券、現金、黃金等等。

　　他也在對機器學(xué)習進(jìn)行改進(jìn)： 把所有重要的經(jīng)濟指標輸入系統，系統不斷進(jìn)行學(xué)習，觀(guān)察各組經(jīng)濟指標的狀態(tài)下，市場(chǎng)的發(fā)展狀態(tài)，經(jīng)過(guò)長(cháng)時(shí)間的學(xué)習和訓練以后，系統可以精確地調整算法模型。

　　比如機器學(xué)習的一個(gè)模型把針對黃金的經(jīng)濟指標因子調得很高，這個(gè)指標影響美元指數，當美元指數走弱的時(shí)候，系統就增加了黃金的配置，但美元指數不是永遠對黃金都有太大的影響，所以機器學(xué)習會(huì )根據市場(chǎng)的變化來(lái)判斷，調整因子，之后系統再回顧、調整筆記。

　　“經(jīng)濟是一個(gè)非常復雜的事情，很多指標不是永遠有效的，所以不能量化來(lái)做，比如說(shuō)通脹，早期可能是個(gè)好事，到了末期的時(shí)候可能就變成了跟數字相反的事，如果模型很機械，就不能涵蓋所有經(jīng)濟周期。”鄭毓棟說(shuō)。

　　開(kāi)發(fā)中產(chǎn)階級客戶(hù)、完善全球資產(chǎn)配置，是智能投顧的另外兩個(gè)優(yōu)勢。

　　宜信以往的財富管理產(chǎn)品，針對可投資資產(chǎn)300萬(wàn)以上的的投資者，其最近推出的投米RA，相當于一個(gè)補充品，首先針對資產(chǎn)在30萬(wàn)~300萬(wàn)之間的客戶(hù)，以往人工投顧的成本太高，不適合這部分人群，投米RA幫助宜信教育中產(chǎn)市場(chǎng)。

　　接下來(lái)投米RA會(huì )面向更多人群，包括資產(chǎn)在300萬(wàn)以上的用戶(hù)。其實(shí)美國智能投顧Wealthfront服務(wù)的客戶(hù)，很大一部分都是硅谷的新貴，這些人都在一些上市公司擁有股份，是高凈值客戶(hù)。Charles Schwab是美國一個(gè)比較大的券商，他們孵化了一個(gè)智能理財，Schwabintelligent portfolio，據其披露，此款RA上線(xiàn)一年多，15%的客戶(hù)在他們平臺上開(kāi)戶(hù)的資產(chǎn)超過(guò)100萬(wàn)美元。投米RA的CTO胡金輝說(shuō)；

　　“機器人的優(yōu)勢之一是可以處理海量的信息，其次是快速應對時(shí)勢。一個(gè)勤奮的投資者，如果一天要看300~500篇跟投資相關(guān)的文章，大部分普通人是做不到的，但是機器可以在一秒鐘之內抓取成千上萬(wàn)篇文章，然后通過(guò)智能的算法、在幾分鐘之內把這些海量的信息處理完，從中提取有用的信息，幫助用戶(hù)形成好的投資策略。”

　　投米RA第一階段主要是配置美元資產(chǎn)，通過(guò)美元ETF來(lái)做，投資發(fā)達國家股票市場(chǎng)、發(fā)展中國家投資股票市場(chǎng)、美國債券市場(chǎng)、國際國債市場(chǎng)，地產(chǎn)市場(chǎng)、中國大盤(pán)股市場(chǎng)等等。

　　這是因為美元ETF目前資產(chǎn)規模大概有2萬(wàn)億，美國的金融數據在過(guò)去百年的發(fā)展過(guò)程中積累較多，更容易做量化分析。

　　第二階段，投米RA會(huì )發(fā)展國內市場(chǎng)，目前開(kāi)發(fā)團隊正在篩選國內合作伙伴、資產(chǎn)類(lèi)別，找到流動(dòng)性比較好、能夠代表這個(gè)市場(chǎng)特點(diǎn)、費用比較低、能將客戶(hù)利益最大化的資產(chǎn)類(lèi)別。

　　京東金融在做的智能投顧，目前落地在長(cháng)期財富管理領(lǐng)域。

　　“我們認為，中國的居民在長(cháng)期財富管理上還需要更多的市場(chǎng)教育。目前市場(chǎng)中給用戶(hù)提供的更多的是短期理財產(chǎn)品，實(shí)際上消費者在財富管理上更加需要能夠帶來(lái)長(cháng)期財富增值的產(chǎn)品。我們通過(guò)逐步打造量化投資平臺、智能機器人投資顧問(wèn)平臺等，為用戶(hù)做長(cháng)期資產(chǎn)配置方面的服務(wù)。”京東金融CEO陳生強說(shuō)。

　　金融大數據的競爭，主要集中在幾家大鱷之間——基于過(guò)去多年業(yè)務(wù)，他們積累了更豐富全面的數據。

　　“中國實(shí)際上領(lǐng)先著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)，只是世界還不知道。”Jason Jones表示，在移動(dòng)金融方面，中國市場(chǎng)已經(jīng)領(lǐng)先。目前螞蟻金服、陸金所、眾安保險、京東金融估值領(lǐng)先全球Fintech公司，他認為這些高估值是供求關(guān)系的自然選擇。

　　基于大數據的應用已經(jīng)越來(lái)越多。蟻盾是螞蟻金服新推出的一款利用大數據技術(shù)為金融機構和各類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)商戶(hù)提供反黃牛、反作弊、反欺詐服務(wù)的產(chǎn)品。致力于賦能更多生態(tài)合作伙伴安全服務(wù)防控的能力，目前已經(jīng)在金融、手機3C產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò )直銷(xiāo)平臺、O2O、出行、團購等行業(yè)廣泛應用，幫助金融機構和互聯(lián)網(wǎng)商戶(hù)發(fā)現用戶(hù)的欺詐行為，更好的進(jìn)行風(fēng)險管理。

　　芝麻信用的數據來(lái)源即包含阿里系的電商、支付等數據，也包括外部的數據，以及各種用戶(hù)自主遞交的信息等。這些數據的廣泛性給到了芝麻信用有效的信用判定基礎。螞蟻金服工作人員說(shuō)：

　　“作為螞蟻金服旗下獨立的第三方征信機構，芝麻信用通過(guò)云計算、機器學(xué)習等技術(shù)科學(xué)、客觀(guān)、公正的呈現個(gè)人和企業(yè)的信用狀況，已經(jīng)形成芝麻信用評分、芝麻信用元素表、行業(yè)關(guān)注名單、反欺詐等全產(chǎn)品線(xiàn)。從信用卡、消費金融、融資租賃、抵押貸款，到酒店、租房、租車(chē)、分類(lèi)信息、學(xué)生服務(wù)、公共事業(yè)服務(wù)等，芝麻信用已經(jīng)在上百個(gè)場(chǎng)景為用戶(hù)、商戶(hù)提供信用服務(wù)，眾多用戶(hù)享受到了信用的便利。”

　　可以看出，螞蟻金服集團基于云計算跟大數據，通過(guò)信用體系跟風(fēng)控體系，支撐征信、保險、理財平臺、支付平臺的業(yè)務(wù)。在螞蟻金服的6000多名員工中，從事安全風(fēng)控的員工，就有1500多人。

　　大數據最終產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，要經(jīng)過(guò)一個(gè)很長(cháng)的鏈路。

　　我們容易看到的是最底層的原始數據層，比如電商的交易數據、CRM客戶(hù)的信息管理系統、一些外部數據，這些原始數據本身并不能直接產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。它們要經(jīng)過(guò)中間層的轉化，進(jìn)行大量匯總，將主題數據、地址庫、商品庫分門(mén)別類(lèi)，形成衍生指標，比如說(shuō)一個(gè)客戶(hù)在過(guò)去的幾個(gè)月里完成幾筆交易，類(lèi)似這樣指標才能被模型使用。

　　然而從數據到由數據支撐的業(yè)務(wù)，還有很長(cháng)的路要走。當數據形成指標，或者分數，抑或“用戶(hù)畫(huà)像”時(shí)，還不能直接支撐業(yè)務(wù)。在簡(jiǎn)單的指標之外，還需要復雜的業(yè)務(wù)數據策略。

　　“以貸款業(yè)務(wù)為例，真正要把這些數據拿來(lái)做融資或者貸款，還要做一系列的配套的業(yè)務(wù)數據策略，包括身份識別、授信準入、風(fēng)險定價(jià)，這些是風(fēng)險端的策略；在營(yíng)銷(xiāo)端，則是客戶(hù)需求分析，客戶(hù)獲取、促銷(xiāo)、優(yōu)惠、流失、挽留等策略；在安全方面，會(huì )有反欺詐、反洗錢(qián)、反套現的策略。”網(wǎng)商銀行風(fēng)控總監盛子夏介紹。

　　從數據形成指標，加之業(yè)務(wù)數據策略，再成為有效的實(shí)時(shí)的系統，才能支撐業(yè)務(wù)。

　　而大數據的能力，是建立在云上的，一方面是數據放在云存儲平臺上，另一方面是建立云的決策系統。這一套流程構成了大數據的應用全景圖。

　　首先，螞蟻金服內部所有數據權限都是按需申請的，并且最小授權，這意味著(zhù)只提供使用者在業(yè)務(wù)開(kāi)展過(guò)程中需要的最核心的數據，在各個(gè)審批環(huán)節，部門(mén)都有相關(guān)負責人控制數據的節點(diǎn)，以此防止內部數據的泄露，以及濫用的風(fēng)險。

　　在流轉層面，所有數據實(shí)現一個(gè)內循環(huán)。比如A業(yè)務(wù)系統只能使用A的相關(guān)數據，B業(yè)務(wù)系統則不能使用A的數據，在數據的流轉時(shí)，數據不落地，不能被下載、重新上傳。數據在系統之間直接對接，盡量減少人為干預，減少風(fēng)險。

　　對于京東金融，大數據最直接的應用，是新風(fēng)控技術(shù)下的信貸，京東金融利用電商數據、物流數據、倉儲數據等，搭建了供應鏈金融體系。

　　京保貝將傳統銀行需要大量人力服務(wù)的業(yè)務(wù)，通多新型大數據風(fēng)控以及流程優(yōu)化等方法，轉變成無(wú)需人工審核的線(xiàn)上自動(dòng)化放貸，能夠實(shí)現對客戶(hù)的三分鐘放貸。

　　京保貝2.0則將這種風(fēng)控能力和系統搭建能力，輸出給外部核心企業(yè)，讓更多傳統企業(yè)加入金融科技。

　　另一個(gè)應用是消費金融，通過(guò)風(fēng)險控制模型體系、量化運營(yíng)模型體系、用戶(hù)洞察模型體系、大數據征信體系，實(shí)現白條在京東商城、旅游、租房、教育、裝修等多個(gè)行業(yè)的應用，并對外輸出這種科技能力。

　　互聯(lián)網(wǎng)保險也與數據息息相關(guān)。眾安保險做了一系列探索，將大數據技術(shù)運用到產(chǎn)品設計、自動(dòng)理賠、風(fēng)險管理等方面。

　　在核保領(lǐng)域，與傳統核保定價(jià)不同，眾安的數據庫是實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的。通過(guò)與合作方的數據對接，眾安可以針對險種及時(shí)完善風(fēng)控模型，調整賠付策略，從而實(shí)現針對不同類(lèi)別的物件和信用人群進(jìn)行精準定價(jià)。

　　在消費金融層面，眾安保險與蘑菇街合作，推出了個(gè)人消費信用保險產(chǎn)品“買(mǎi)唄”。在數據層面，蘑菇街提供用戶(hù)的行為數據、交易數據等，眾安目前已接入央行征信數據、公安數據、前海征信、芝麻信用等數據體系。

　　將數據挖掘和數據分析的技術(shù)運用到產(chǎn)品設計、風(fēng)險控制等環(huán)節。這使得眾安保險具備通過(guò)信用保證保險搭建信用賬戶(hù)體系的能力，同時(shí)也能幫助合作伙伴降低提供互聯(lián)網(wǎng)消費金融服務(wù)的成本和風(fēng)險。

　　在私募資產(chǎn)證券化方面，眾安保險近期與分期樂(lè )等平臺合作，輸出大數據技術(shù)及消費金融資產(chǎn)的歸集、打包、管理能力，為優(yōu)質(zhì)的消費分期資產(chǎn)提供增信及資金對接服務(wù)。

　　眾安保險目前已與天貓、淘寶、百度、騰訊、小米等百余家互聯(lián)網(wǎng)公司開(kāi)展了基于不同行業(yè)場(chǎng)景的業(yè)務(wù)合作。在向合作伙伴提供服務(wù)的同時(shí)，眾安得以不斷積累數據。通過(guò)數據挖掘、機器學(xué)習等方法，眾安保險至今已搭建起一整套適用于碎片化、分散化資產(chǎn)的信用評估和風(fēng)險控制體系。

　　BI Intelligence在最近剛發(fā)布的一份Fintech行業(yè)報告中預測，區塊鏈的運用和普及將成為2016年金融業(yè)中最大的趨勢。

　　我們可以把區塊鏈看作一項分布式共享賬本，其中有多個(gè)節點(diǎn)，由去中心化的多方共同維護、有統一共識機制保障，在這個(gè)賬本上，我們不可篡改信息，不可溯源。在區塊鏈上，互相不了解的任何人之間可以借助這個(gè)公開(kāi)透明的數據庫背書(shū)的信任關(guān)系，完成端到端的記賬、數據傳輸、認證或是合同執行。

　　作為比特幣的底層技術(shù)，區塊鏈具有去中心化、不可撤銷(xiāo)、可溯源的特征，是未來(lái)價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)的開(kāi)端，基于區塊鏈改造現有的金融系統，可以大大改善效率。而它的去中心化的特性，也為其他領(lǐng)域的互聯(lián)網(wǎng)應用打開(kāi)很大的想象空間。

　　投資人田先生剛剛募集了一筆10億的基金，想投一些Fintech方面的早期項目，精通技術(shù)的他，在國內區塊鏈創(chuàng )業(yè)者之間走了一圈，發(fā)現靠譜的項目還是太少。的確，萬(wàn)向此前成立了一筆5000萬(wàn)美元的投資基金，專(zhuān)門(mén)投區塊鏈創(chuàng )業(yè)項目，其負責人表示：會(huì )將目光更多看向海外，國外區塊鏈創(chuàng )業(yè)團隊的落地應用更多。

　　國內幾年前比特幣的那一幫玩家，紛紛做起了區塊鏈的生意，他們和一些機構談好合作，但面臨的直接問(wèn)題是：畫(huà)得出餅，寫(xiě)不出代碼——開(kāi)發(fā)了幾個(gè)月，乃至一年，產(chǎn)品并沒(méi)有成功上線(xiàn)。因為他們用比特幣的挖礦算法來(lái)開(kāi)發(fā)應用，每秒交易最多達到幾十筆，這是技術(shù)上的bug。

　　將商業(yè)應用落地的區塊鏈創(chuàng )業(yè)公司布比，拋棄了比特幣的挖礦算法，因為機構之間的信任不需要通過(guò)挖礦的模式去建立信任。

　　布比目前的算法在普通PC上（非服務(wù)器）穩定在每秒交易300筆左右，其負責人稱(chēng)：“今年年底前突破每秒3000筆，性能會(huì )持續優(yōu)化，如果有更高的交易量業(yè)務(wù)需求，不排除未來(lái)會(huì )和硬件廠(chǎng)商合作，專(zhuān)門(mén)提供通過(guò)硬件對于加密算法提高效率，或者部分程序邏輯通過(guò)FPGA來(lái)實(shí)現增加效率，性能對于布比不是瓶頸。”

　　近幾個(gè)月內，布比將區塊鏈技術(shù)落地應用在積分、供應鏈管理云平臺、網(wǎng)貸平臺等場(chǎng)景，幫助這些領(lǐng)域里的公司搭建區塊鏈底層技術(shù)，目前完成了Pre－A輪融資。

　　在實(shí)際應用方面，布比幫格格積分建立區塊鏈底層系統，打通不同商家的積分，登記在區塊鏈上，用戶(hù)之間可以轉贈積分，進(jìn)行自由流動(dòng)。

　　積分方面，區塊鏈可以幫助積分平臺之間共同參與交易驗證、賬本存儲、實(shí)時(shí)結算；讓商戶(hù)、積分發(fā)行方、第三方支付平臺進(jìn)出更靈活；激活存量積分，滿(mǎn)足商圈內不同商戶(hù)的積分兌換。

　　區塊鏈不可篡改、溯源的特征，可以用于供應鏈管理。布比和供應鏈平臺物鏈合作，打擊供應鏈上的假貨，最近他們針對內蒙古的羊肉進(jìn)行區塊鏈改造：從生產(chǎn)開(kāi)始，把商品信息制成二維碼，印刷在羊肉包裝盒上，再將這些二維碼信息登記在區塊鏈平臺上在每個(gè)運輸環(huán)節，都有相關(guān)負責方，如果出現假貨，商家可以在區塊鏈上查到商品的去處。

　　布比創(chuàng )始人兼CEO蔣海，早年畢業(yè)于中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所，在分布式系統、復雜網(wǎng)絡(luò )管控、網(wǎng)絡(luò )內容安全、新型電子貨幣等方面，有十余年的系統開(kāi)發(fā)和科學(xué)研究經(jīng)驗。2012年比特幣最火的時(shí)候，蔣海并沒(méi)有加入炒幣大軍，而是一直研究區塊鏈的底層技術(shù)。

　　區塊鏈基礎服務(wù)平臺目前的應用，主要集中在這幾個(gè)領(lǐng)域：快速交易驗證、高效賬本存取、多種資產(chǎn)發(fā)行、聯(lián)合簽名控制、內置智能合約、鏈上交易所。

　　平安集團最近加入R3全球合作伙伴網(wǎng)絡(luò )，這個(gè)網(wǎng)絡(luò )以R3 實(shí)驗與研究中心（R3 Lab and Re-search Centre）為基礎，目前共有42家金融機構成為創(chuàng )始伙伴，包括：花旗銀行、瑞士信貸、丹麥銀行、德意志銀行、摩根大通、高盛、匯豐銀行等。核心職能是制定銀行業(yè)區塊鏈技術(shù)開(kāi)發(fā)的行業(yè)標準，以及探索實(shí)踐用例，并建立銀行業(yè)的區塊鏈組織。

　　作為中國首家加入該聯(lián)盟的金融機構，平安接下來(lái)將與全球最大的40多家金融機構合作，共同為金融服務(wù)行業(yè)開(kāi)發(fā)基于分布式共享分類(lèi)賬技術(shù)的開(kāi)拓性商務(wù)應用。

　　在中國，摩根士丹利牽頭和美商會(huì )組織了一個(gè)金融科技小組，與在中國的外資金融機構一起探討未來(lái)計劃。他們的一位高層說(shuō)：區塊鏈分布式賬本交易處理系統，將給金融市場(chǎng)帶來(lái)巨大沖擊，最直接的運用就是清算業(yè)務(wù)，降低交易的復雜性，并有效監控諸如股票、債券等有價(jià)證券資產(chǎn)的交易過(guò)程。

　　區塊鏈將原本掌握在金融機構手中的“總賬”，下放到每個(gè)節點(diǎn)個(gè)體，由公眾共同維護，在一定程度上解放了傳統金融機構賬戶(hù)管理和清算的職能。

　　“摩根士丹利自身有總賬本，這個(gè)總賬本是否可以用區塊鏈的方式來(lái)做？如果要做的話(huà)，成本是更貴還是更便宜？除此之外還有什么好處，需要什么樣的輔助技術(shù)？區塊鏈本身是一個(gè)設計理念，可以用一些怎樣的現代的技術(shù)去實(shí)現它的理念？在成本收益分析方面，使用區塊鏈對公司會(huì )產(chǎn)生什么樣的影響？”這些都是摩根士丹利正在考慮的問(wèn)題，公司內部有專(zhuān)業(yè)團隊，研發(fā)區塊鏈相關(guān)產(chǎn)品，同時(shí)也關(guān)注外界創(chuàng )業(yè)團隊，遇到好的產(chǎn)品，摩根士丹利也會(huì )入股投資。

　　“依照Fintech現在的發(fā)展趨勢，會(huì )在未來(lái)3~5年，會(huì )對金融市場(chǎng)整個(gè)部署有一個(gè)很大的沖擊。”摩根士丹利一位高管這樣說(shuō)。