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根据毕马威的观察，2018年以来金融科技领域的发展趋势简要分析如下：

01.金融监管日益趋严，严格且高质量的监管有利于推动真正有含金量的金融科技创新

2017年以来，针对金融行业存在的违规套利现象，为了严控系统性风险，监管层在金融业，特别是银行业，采取了一系列专项治理措施，而2018年仍延续了2017年严监管的整体态势。众所周知，金融风险具有很强的负外部性，因此凡是提供金融服务的商业模式都需要合法依规，持牌经营，这个原则在金融科技领域也不例外。（原文来自皮匠网，关注“三个皮匠”微信公众号，每天分享最新行业报告）

参与金融科技创新的企业需要对自身的业务和产品保持清醒的认识，选择适合自身的发展方向和合规道路，不能存在监管套利的投机心理。随着监管形势持续趋严，以往金融科技领域存在监管套利问题的伪创新和假创新被识别出来，这些变化加强了金融科技行业针对自身的深度检视，另一方面也推动了真正富有含金量，能够提升金融服务与管控效率的优秀创新出现。

02.传统金融机构发力金融科技创新，如设置专项创新基金以及设立金融科技子公司等举措

近年来新经济的发展持续推动金融科技产业做大做强，也深度激发了传统金融行业的创新活力。银行、证券、保险和资管都在持续探索金融科技创新的方式方法。在这一波创新浪潮中，我们观察到许多富有特色的创新方案：例如，多家金融机构开始设立专项金融科技研发基金，推动金融科技项目的快速开发、试错与推广；此外，部分大中型商业银行开始探索布局金融科技子公司，给金融科技产业引入更多的竞争模式；此外，延续2017年的趋势，越来越多的各类金融机构都在开展和创新型金融科技公司的战略合作。

在银行系金融科技子公司领域，独立运行的法人子公司可以将银行的科技优势进一步发挥。虽然每家银行的科技基础、技术优势以及在金融领域的产业优势有所不同，但相信各家机构都会形成自己独特的市场打法，创新点和商业模式。

03.大数据技术推动金融生产力的观念在金融业深入人心，推广力度持续加大

目前，我国金融科技产业在多个领域已经走在世界前列，大大推动了我国金融业转型升级，更好地服务实体经济的能力。在这一过程中，大数据是发展最为成熟、应用最为广泛的金融科技核心技术之一。经历了数年的持续推广，利用大数据和智能模型推动金融生产力的观念，在各类金融机构不论是从基层还是到高层都已经深入人心。

从发展趋势来看，金融数据与其他跨领域数据的融合应用正在不断强化，以模型驱动的金融智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。

04.大数据技术公司专业领域出现分化，分别向工具化和平台化两个方向延展

经过多年的发展和进化，金融领域的大数据技术公司开始产生产业分化和延展。虽然各类大数据技术公司都在金融智能领域持续发力，但不同类型的公司的发展路径有所不同。部分大数据技术公司开始向整合平台方向发展，主要突出对于异构数据源的整合和建模能力，帮助金融机构打造基于多维数据的智能模型；另外一类大数据技术公司，开始向智能工具领域发展，将传统的大数据服务工程化、产品化和工具化，从而大幅提升大数据项目的实施效率，把传统意义上需要数个月才能落地的大数据应用，缩短到以周或以天计算。工具化和标准化的另外一个优点是，大幅降低大数据技术应用人才的入门门槛，实现迅速上手，快速应用的目的。

05.自然语言处理和知识图谱技术开始颠覆金融领域知识工作者的传统低端领域

在今年的评选中，我们关注到一系列智能金融的应用案例，特别是在自然语言处理领域，出现了一批通过金融大数据和语义分析技术帮助金融机构解决尽职调查和投资研究问题的智能投研类科技公司。不论是在信贷领域，还是投资领域，研究能力都是传统金融行业的核心能力，同时也是金融行业知识最密集、成本最密集的投入领域。如果某项技术能够大幅赋能专业研究人员提升研究效率，拓展研究能力，将从根本上提升金融服务业的效率，甚至颠覆传统金融服务的商业模式。在这个方面，自然语言处理和知识图谱等语义分析技术，可以发挥巨大作用，赋能甚至替代金融研究领域的部分初级工作。

06.基于联盟链的区块链技术已经从实验室走向应用，但是大规模实践仍存挑战

区块链本质上是一种以加密技术为核心的分布式数据存储机制。在金融领域，区块链技术的应用和探索仍处在发展期，特别是虚拟数字货币和基于价值的公有链技术因其可靠性和价值波动性存在太多挑战，因此目前在我国仍然属于金融监管的禁区。但是，以联盟链为代表的区块链应用，已经实现了很多应用场景的具体落地，而且可以较好的促进实体经济发展。联盟链突出利用了区块链技术中的共识机制和分布式存储模式，可以在不构建价值网络的基础上，实现对传统金融的模式改造和痛点解决。例如，在支付清算和数字票证领域、供应链金融领域、资产证券化领域、保险核保与协同领域、征信数据共享领域，都可以并且已经实现了具体应用模式的创新。当然，在数字安全、交易效率、行业协同和系统体系性方面，区块链技术的应用仍存挑战，因此大规模的行业实现仍需要时间考验。

07.以线上及线下智慧保险销售为创新突破口，保险科技业态持续发力

作为金融科技的一个重要分支，保险科技发展已经进入一个新阶段，科技不仅仅为产品设计提供支撑，更着力于颠覆传统保险价值链，实现对保险产品设计、市场销售、核保规则、理赔风控和投资管理全链条的颠覆性创新。2018年是中国保险科技发展的一个重要节点，相比较国际保险科技产业较为全面的科技创新应用，中国的保险科技更多发力于保险销售领域。近两年来，诸多创新型保险经纪公司正在持续探索利用金融科技手段推动保险产品销售，其中智能客服、智能核保和智能定价等领域的一系列科技创新正在颠覆者传统保险销售模式，网络驱动的场景化和数据驱动的智能化已经成为这一领域的突出特点。

08.基于贸易、物流或物联网平台的供应链融资开始在对公信贷领域快速拓展

伴随着互联网和物联网的深度发展，金融服务将越来越多的和产业、交易以及物流融合在一起，交易和金融变得越来越一体化，从而减少商业领域金融服务的信息不对称。这个改变，将从根本上颠覆传统对公信贷业务的服务模式和风控模式，把交易、借贷、物流和支付紧密的捆绑在一起，形成未来供应链金融的基础模式。基于贸易、物流和物联网平台的供应链金融，将实现物流、信息流和资金流的高度统一和同步。传统借贷领域强调的受托支付和资金管控等风控手段，将成为供应链金融服务的一个有机组成部分，并且以高效模式实现，会最大限度的降低资金使用风险，同时提升金融服务体验。在未来，供应链金融的服务范围和服务种类，将伴随着万物互联平台的发展而进一步拓展。

09.对内对外在线金融服务云化趋势明显，带来企业级服务效率的显著提升

云技术的发展是互联网科技发展的必然趋势，大数据和人工智能应用所需的海量计算、存储和扩展需求，也只能通过云计算的方式来解决。因此，过去数年各个行业在开展“互联网+”创新中，纷纷把各种业务和管理迁徙到云平台上。尽管在发展初期，由于可靠性和安全性的原因，以云计算为代表的分布式计算技术在金融行业的应用爆发较晚，但是最近一两年伴随着技术逐步成熟，云计算应用在金融领域的表现变得异常活跃。在核心系统领域，以私有云为代表的分布式技术，已经开始在包括银行业在内的金融业进行试点应用；在公有云方面，也有越来越多的金融云公共服务出现，帮助金融机构实现部分外围应用的云化。云计算技术在金融领域的应用推广，不仅能够大幅降低金融业的信息科技软硬件投入，彻底改变后台系统的负载能力，更为重要的是促进金融科技服务的标准化和接口化，为基于API的开放式金融打造物理基础，以金融科技助力未来实体经济领域的万物互联互通。

10.智能技术在多个金融应用领域发力迅猛

2018年是人工智能应用在产业界全面爆发的一年，从人工智能在金融领域的应用趋势来看，大数据与智能算法的结合，已经覆盖智能营销、智能识别、智能风控、智能投顾、智能投研、智能客服、智能保险、智能定价和智能合规等各个金融应用场景。各类机器学习算法，包括深度学习算法，都在上述场景中得到了较为普遍的应用。鉴于目前的人工智能仍然以数据驱动为主，金融领域的智能技术应用仍有待于各类机构提升自身的数据治理和应用水平，更加高效的设计、获取、提炼、标注并应用各类业务和管理数据，是金融机构进一步提升智能金融服务能力的关键。