作者：京东数字科技研究院
出版社：中信出版社
格式: AZW3, DOCX, EPUB, MOBI, PDF, TXT
数字金融试读：
图书在版编目（CIP）数据
数字金融/ 京东数字科技研究院著. --北京：中信出版社 2019.5
ISBN 978-7-5217-0154-8
Ⅰ . ①数… Ⅱ . ①京… Ⅲ . ①数字技术－应用－金融体系－研究 Ⅳ .①F830.2-39
中国版本图书馆CIP数据核字（2019） 第040739号
数字金融
著者：京东数字科技研究院
出版发行：中信出版集团股份有限公司（北京市朝阳区惠新东街甲4号富盛大厦2座 邮编 100029）
字数：260千字
版次：2019年5月第1版
印次：2019年5月第1次印刷
广告经营许可证：京朝工商广字第8087号
书号：ISBN 978-7-5217-0154-8
定价：58.00元
版权所有· 侵权必究数字金融京东数字科技研究院 著中信出版集团序言陈生强京东数字科技CEO以数据作为关键生产要素的数字经济形态，成为“后危机”时代全球经济增长和科技创新的引擎，催生了继蒸汽机革命、电气革命和计算机通信革命之后的数字科技革命。这次革命也因此驱动着全球经济社会由人类社会、物理世界组成的二元结构，向人类社会、物理世界和信息空间组成的三元结构转变。下一个十年，数字科技将渗透到人类生产生活的方方面面。数字科技到底是什么？它对传统产业经济将产生怎样的影响？它将以怎样的方式和路径去打造新的经济生态？我们认为，与传统的信息技术、互联网技术相比，数字科技包含数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、芯片、传感技术、边缘计算和分布式记账等一系列前沿科技，它是多种技术的融合体，既是数据产生的源泉，也是数据应用的载体。数字科技的本质，是以互联网和产业既有知识储备和数据为基础，以不断发展的前沿科技为动力，着力于产业与科技的融合，推动各行各业实现互联网化、数字化和智能化，最终实现降低成本、提高用户体验、增加收入和模式升级。数字科技使产业数字化的路径由“单边”走向“共建”，使产业数字化的结果从离线的“记录过去”转向在线的“预测未来”。数字科技是实现数字经济的手段，也是一个新的行业形态。数字科技推动经济增长新旧动能转换经过几十年的快速发展，中国经济取得了巨大成就，与此同时，劳动力、资本、土地等传统生产要素对增长的边际拉动作用正在下降。特别是2008年国际金融危机爆发后，全球政经格局发生了巨大变化，拉动中国经济增长的传统动能也在减弱，中国经济面临的下行压力加大，环境对资源消耗的承载能力几乎也达到极限，中国经济增长需要寻找一种新的长期增长动力促进新旧动能转换，而数字科技正是突破传统产业经济发展瓶颈、推动新旧增长动能转换的关键因素。第一，数字科技能够降低产业运行成本。在数字科技的驱动下，产业发展趋向互联网化、数字化和智能化，从而能够在以下几个方面降低产业运行成本。一是产业运行不再基于物理介质，而是数字化的信息，能够突破时空限制，大幅提高信息连接效率，降低时空交互成本。二是通过对产业生产要素和运营流程的数字化改造，能够对生产和经营环节进行精准预测、优化布局、精细化运营、实时反馈并反复修正，提高产业自动化、智能化处理水平，从而提高产业运行效率、降低运行成本。以京东数字科技为例，其通过智能风控能力的输出，能够帮助银行在信贷审核效率上提高十倍以上，客单成本降低70%以上。三是在数字科技驱动的模式下，不再依赖物理网点和人力等传统要素，产业服务的边际成本趋于零。尽管初期需要投入大量的固定研发成本，但随着规模增长，单笔服务成本能够大幅降低。传统模式下，产业服务高度依赖人力、物理介质、物理网点等要素，且服务之间难以共享和复用，服务边际成本的下降存在较高的边界，因为服务的边际成本较高，所以只有选择单笔金额较大的业务才能覆盖较高的成本，结果就是传统服务模式更加偏爱大客户。这是基于成本-效益的合理选择，但客观上使许多小客户的需求难以被满足。数字科技边际成本趋零的特征，能够使过去数额型的规模经济转向数量型规模经济，即只要总量足够大，即使单笔金额很小，也能够产生经济效益，从而大幅增加服务覆盖率，为大量中小微企业以及众多长尾人群提供服务。第二，数字科技能够提高产业复用效率。数字科技通过与产业的行业技术诀窍（Know How）深度融合，提炼行业运行成熟的经验技术，实现行业技术诀窍的数字化，能够更好地进行迭代优化，不断沉淀和积累行业的先进经验和技术。同时，数字科技对时空限制的突破，以及边际成本趋零的特征，能够以极低的成本，大幅提高这些经验技术复制和应用的效率，形成强大的规模化复用能力。这种效率的提升，使产业发展能够突破人力等传统资源要素投入的束缚，大大提高要素投入的弹性和灵活性，在不增加物质资源要素投入的情况下，显著提高产业的产出效率。数字科技是突破传统产业经济模式资源利用瓶颈、大幅提高投入产出效率的有效途径。以制造业为例，传统模式下，培养一个成熟的产业工人，通常需要数月乃至数年的时间，需要付出极高的培训成本并且效率低下，而通过数字化改造，能够快速无差别地复制最成熟的生产技术和经验，大幅提高产业发展速度及产出效率。京东数字科技于2018年6月发布的智能巡检机器人就是一个实践案例。机房管理技术、经验的数字化及软硬件融合，大大降低了机房巡检的人力成本，并提高了复用效率。同时，它还提高了机房管理的效率和水平：一方面，它能够对机房设备进行全方位、全天候的监控检测；另一方面，它能够提高机房设备故障的识别能力，做到对故障的实时诊断。更重要的是，它能够采集设备和资产背后的数据信息，实现机房数据“采集+使用”的双重功能，从而实现对机房资产管理的智能优化，对潜在和高发故障进行预判预警，提高机房和数据中心的智能化管理水平，同时大幅降低运维成本。在这里，我们想厘清的是，人工智能等数字科技并不会替代人，而只是替代重复的操作和程序，数字科技作为一种有力的工具，通过更好地服务和赋能于人，来提升人的生产效率。第三，数字科技能够创新产业发展模式。根据梅特卡夫定律，一个网络的价值等于该网络内节点数的平方。物联网等技术的不断发展，正在推动万物互联时代的到来，接入网络的节点数将呈现爆发式增长，产生的数据信息越来越立体，网络价值也将呈现指数级增长。不过，互联网化和数字化只是网络价值实现的第一步，要充分挖掘网络价值，仅靠沉睡的数字信息远远不够，还需要能够互联互通的数字科技基础设施作为底层支撑，并依靠人工智能等数字科技，赋予网络智能化的内核，构建挖掘、分析、应用这些数字信息的科技能力，不断推动传统产业模式的创新升级，以充分发挥网络生态效应，更好地服务于经济社会的发展。京东城市正是这方面的一个实践案例。京东城市率先推出“城市操作系统”，这个城市操作系统的核心是城市计算平台，在这个平台上，能够解决智能城市建设中的四大核心难题。一是利用时空数据模型解决数据结构化和标准化的问题；二是将掌握的时空数据AI算法进行模块化、积木式输出，解决不同场景下智能应用的开发问题；三是利用开放式架构，兼容城市管理部门以及其他智能城市服务商共同开发使用；四是利用特定的数字网关技术，利用基于用户隐私保护的联合建模机制和多源数据融合算法，解决隐私保护的问题。这个操作系统的目标是将整个城市运营和公共服务进行在线化、数字化，并实现智能化。有了这个系统，京东城市就能够洞察城市过去，了解城市现状，预测和优化城市未来。第四，数字科技有助于提高用户体验水平。用户体验的核心在于坚持以用户为中心的产品思维。数字科技之所以能够提高用户体验，主要包括两个方面的原因。一是数字科技推动卖方市场向买方市场转变，促进了用户权力的崛起。在许多行业领域，特别是服务业领域，由于供给能力不足，通常是由供给主导的卖方市场，即产品或服务是以供给机构为中心，而不是以用户为中心。典型的现象就是机构会设置较高的门槛筛选用户，并且通常都是“用户找服务”，需要用户在特定时间和特定地点完成复杂的流程才能获得服务。而数字科技能够突破时空限制、提高产业的效率水平，从而大大增加服务供给，让更多用户能够获得更好的服务，用户有了更多选择权，服务机构也必须更多地以用户为中心构建产品服务，从“用户找服务”向“服务找用户”转变。二是数字科技能够提高产业的生产能力，改善产品服务能力。数字科技推动产业互联网化、数字化、智能化改造后，能够有效地提高用户服务的便利性、快捷性和精准性，降低用户成本，提高用户体验水平。以金融中的信贷为例，在数字科技的助力下，用户能够在线7×24小时获得服务，审批周期也从过去的以周、月为周期降至以分、秒计算。同时，管理效率水平的提升，能够为用户提供差异化的信贷利率，期限也更加灵活，甚至随借随还。用户能够更加精确地规划资金借贷的周期，减少资金“站岗”带来的不必要浪费，节约利息成本。对服务机构来说，虽然单个客户的利息收入减少，但能够通过提高整个周期的利率增加收入。借助于数字科技，同时提高了用户和服务机构的体验。数字科技正在创造产业发展新生态基于以上特征，数字科技正从纵向和横向两方面推动传统产业价值链的重塑，不断创造新的产业生态。从纵向来看：一是依托数字科技降低信息不对称，压减无效的价值链环节，提高产业效率，零售电商正是代表案例；二是连接共享效率的大幅提升，将进一步推动产业价值链的专业化分工，将有更多企业依靠创新和专业能力更加聚焦于某个价值链环节，并通过企业间的连接共享提高整个价值链的效率。从横向来看：一是不同价值传递渠道的融合创新，如线上线下的无界融合；二是不同产业的跨界融合创新，如金融服务的场景化融合。随着用户权力的不断崛起，这种融合的趋势会进一步凸显。这个价值链重塑的过程，不是传统产业与新兴模式之间的零和博弈，而是数字科技与传统产业不断融合创新，创造新增价值，并在客户、实体企业、金融机构、科技公司等主体之间进行分配，从而使各方实现利益共享的过程。不过这并不意味着谁都能无差别地享受到这种新增收益，只有那些能够顺应时代发展，拥有创新、开放和共享精神的参与者，才能更好地适应这种趋势，共享行业发展的红利。没有传统的企业，只有传统的模式。变化是永远的不变，创新也是企业生存的永恒主题，而“产业×科技”的不断创新发展，也正是需要各参与方共同构建一个相互连接、相互赋能、共建共享、互惠共赢的产业发展新生态。《数字金融》这本书，聚焦在数字科技与金融行业如何融合创新，深入研究数字金融这一新业态的趋势、特征、模式、案例等，对“产业×科技”在金融领域的实践做了很好的诠释。京东数字科技也希望与各方合作伙伴共同努力，不断推动行业的创新发展，共享发展红利。2019年4月第一篇 数字与科技：相互赋能中不断革新第一章 数字科技发展方兴未艾·数据是数字经济时代最重要的生产要素，数字科技则是释放生产力的主要途径。·数据是在科技与经济社会活动不断交互的过程中产生、沉淀和积累的。·数据的沉淀和积累推动科技的迭代，随着数据价值被挖掘，科技不断革新。一、数字科技发展方兴未艾（一）数据已成为重要的战略资源近30年来，在科技与经济社会不断交融、相互促进的过程中，数据也在不断更新和沉淀。数据储量的增长与科技变革密切相关，在科技服务从以实现业务的电子化和自动化的IT（信息技术）硬件应用为主，演变到移动互联的过程中，全球数据储量呈现出爆发式增长态势，数据储量规模已从GB（吉字节）/TB（太字节）/PB（拍字节）发展到EB（艾字节）和ZB（泽字节）量级。[1]如今，人类95%以上的信息都以数字格式存储、传输和使用。仅2011年，全球的数据储量就达到1.8 ZB，并呈现出高速增长态势。在2014年之前，全球的数据储量一直保持着50%以上的增长。2015年起增速开始放缓，但依然稳定在30%左右，全球数据量持续高速增长。2017年全年数据总量[2]超过15.2 ZB，同比增长31.0%。国际数据公司（IDC）的报告显示，预计到2020年全球数据总量将接近50 ZB，这一数据是2011年的22倍。数据在激增的同时，也呈现出新的特点：一是从深度看，数据产生的频次增多，流量数据激增和快速累积；二是从广度看，数据种类多元化，内容形态多元化，囊括了文本、图像、语音、视频等多种形态，根据不同的标签，又构建了多层次的维度；三是从形式看，数据呈现出由静态向动态、由结构化向非结构化的转变。积累的海量数据已成为社会基础性战略资源，蕴藏着巨大的潜力和能量。数据渗透到了人类社会生产生活的方方面面，推动人类价值创造能力实现一次新的飞跃。首先，数字技术与传统经济的融合，有效发挥了信息技术产业的“杠杆作用”，以点带面，撬动了整体经济的效率提升。近年来传统产业数字化、网络化、智能化转型步伐加快，数字经济正在加快向其他产业融合渗透，提升经济发展空间。其次，利用数字技术对各行业的数据进行采集和分析，能够对行业效率提升和商业模式变革起到巨大的推动作用，使数据真正产生效益。在全球经济增长乏力的情况下，数字经济被视为推动经济变革、效率变革和动力变革的加速器。麦肯锡全球研究院对美国和欧洲的数字[3]化研究显示，行业的数字化程度越高，企业盈利也越高。以美国为例，过去20年，美国高数字化行业的平均利润率增长为低数字化行业的2~3倍。（二）科技与数据之间形成正反馈的良性互动机制首先，如前所述，数据产生于技术与经济社会活动的不断交互，并不断积累。其次，技术的迭代与数据相伴，随着数据的累积，诸多科技革新又应运而生。在数据量不断扩容的同时，数据存储能力、计算处理能力也在飞速进步。数据的应用，特别是大数据的应用驱动了智能时代的开启，比如基于大数据不断演化的AI（人工智能）、云计算、区块链、物联网等技术，这些技术的进步又使数据的价值创造潜能大幅提升。同时，在大数据时代，需要厘清数据、数字化和技术的关系。一是区分数据与数字化概念。数据是一种可以被利用的资源，数字化则是一种将传统的场景和服务以数字方式运用的行为和能力。二是技术依赖于数据存在。技术不再是辅助型工具，而是与数据结合成为商业模式的重要组成部分，并随着数据总量累积、数据关联度增强、数据形态多元化和数据服务方式的创新，呈现出基于大数据的机器智能驱动形态。数据科技能力直接决定数据价值的挖掘潜力。（三）中国已成为世界公认的数字化大国中国的数字化发展存在巨大潜力。中国市场体量庞大，并且拥有数量可观的年轻用户，这有助于数字技术商业化的持续推进。2017年，中国互联网和移动互联网用户数量分别达到7.72亿人和7.53亿人，远远高于其他国家。互联网的普及率达到了55.8%，30岁以下用户占比达[4]到52.9%。如此庞大的用户总量和年轻网民数量有助于加速数字技术的普及，快速实现规模经济。经历多次超大业务量的考验，计算效率得到保障。庞大的用户量为数字科技企业带来了发展机遇的同时，也带来了极大的挑战。特别是对于中国的电商企业而言，特殊促销日期等高峰时段，其销售量甚至超过平常数量的10倍。面对这样显著的数据波动与挑战，计算效率成为应对挑战的重要武器。随着人工智能技术的逐渐成熟，计算机的数据处理能力与学习能力都会大幅度提高，这为企业的创新提供了坚实基础。数字产业生态圈不断拓展。当前，中国数字科技企业的业务已经触及社会生活的各个方面，数字产业生态边界不断延展。从消费者角度看，数字科技正以全方位视角全面认知消费者偏好，并多维度深入分析客户特征，为每个客户提供个性化服务，使最大化数据价值成为可能；从产业角度看，数字科技正促进行业中各类场景的互联互通，以及线上线下的融合发展，进而推动形成一个全面覆盖线上线下业务范围的大数字生态。二、数字科技迭代推动科技企业服务模式的转型（一）科技企业服务模式演化的四个阶段从20世纪70年代起至今，科技企业服务模式经历了信息化、SaaS（软件即服务）化、移动化和AI化四个阶段。1.信息化的企业服务从1970年开始，PC（个人电脑）出现，并在企业经营中大规模应用。20世纪七八十年代，以通用类为主的企业服务在美国兴起，涌现出思爱普（1972）、微软（1975）和甲骨文[5]公司（1977）等一批科技服务企业。到20世纪90年代，以ERP（企业资源计划）的出现为节点，企业信息化开始规模化应用，企业运营效率得到进一步提升。这一趋势的特点是科技企业依托其平台开发能力，为企业提供一个定制的信息平台，将已有的资源通过统一化的信息平台紧密结合，从而提升管理水平和效率。1994年，思爱普在北京成立代表处，以ERP为代表的信息化企业服务在我国开始起步。1995—1997年，在市场策略上，思爱普的分支机构开始在中国开展相关业务，柯达、宝洁等是思爱普在中国的服务对象，思爱普还未真正开拓中国本土企业市场。1998年，思爱普走过市场准备期后，开始大力开拓市场，标志性事件是联想和海尔ERP系统先后上线。2.SaaS化的企业服务2000年开始，依托互联网技术发展起来的云技术服务成为新的市场增长点。云技术的兴起带来了软件的终结。传统模式下，企业建立一套IT系统不仅需要购买硬件等基础设施，还需购买软件的许可证，需要专门人员维护更新；通过云技术，企业服务由之前的出售软件演变为以租代卖、按需收费的灵活云服务模式，计算、服务和应用被作为一种公共设施提供，大大降低了用户获取服务的成本。云技术可以提供多层次的服务，如SaaS和平台即服务（PaaS），其中以SaaS最为典型。2000年起，SaaS化浪潮开始在全球范围内兴起。2003年Sun（互联网技术服务公司）推出J2EE（Java2平台企业版）技术，微软推出.NET（软件和服务平台）技术，以Salesforce为首的多个企业推出了功能强大、用户体验良好的企业级产品[6]。国内SaaS行业发端于2005年左右。随着美国SaaS模式的成功，国内厂商也开始了追赶模仿之路。2005年左右，少数企业开始仿照国外SaaS厂商推出SaaS产品，转型试水成为国内SaaS产品的雏形。就我国现状来看，SaaS亦有极大的应用价值和发展空间。根据产业信息网2018年4月发布的报告，中国SaaS市场正处于高速发展的初级阶段。国内SaaS市场在2014—2015年经历了短暂的爆发式增长，增速分别高达71.3%和65.4%。从2016年开始，SaaS市场进入相对理性平稳的发展阶段，保持30%~40%的年度增长率。预计到2020年，国内SaaS市场规模将达473.4亿元，发展速度是传统套装软件的10倍。3.移动化的企业服务从2013年开始，移动互联网和移动支付开始普及，用户实时在线，移动化成为增进企业管理效能的新突破点。这一趋势的特点是科技企业开始用数据来服务实时在线的人，线上线下融合成为企业服务的新趋势。可以说，信息化与SaaS化是PC时代的产物，而移动化则是移动端时代的起点。从这一阶段起，数据积累和数字技术的重要性不断提升，且中国的发展已经开始引领全球趋势。4.AI化的企业服务2016年之后，AI企业服务开始崭露头角，而且很快就展现出极大的潜力。这一趋势的特点是科技企业将其AI技术能力和技术产品输出，帮助企业进行实时监测和精准度量，以实现更加精细化的对内管理和对外管理。一方面，AI技术使企业的内部管理更加智能化，可应用在人力资源管理、物料管理、资金管理、技术监控等方面。另一方面，AI技术的应用在对外管理中也具有极大的能量，使自动化与智能化的客户精准洞察、市场需求预测、精准营销、柔性制造等成为可能。（二）中国企业数字化服务前景可期1.“四化合一”加速中国科技企业推进数字化服务对标欧美国家，中国的企业服务市场起步较晚。发展初期，中国科技企业服务发展非常缓慢，远远落后于欧美国家，信息化率和云服务化率也普遍偏低。2015年，中国企业服务迎来拐点，融资案例数量和金额达到历史峰值，这标志着中国企业服务市场由起步期进入快速成长阶段，呈现出明显的追赶之势（见图1.1）。图1.1 数字化进展阶段资料来源：京东数字科技研究院。放眼当下，中国已处在数字经济、金融科技发展的排头兵位置。在数字化时代，信息化、SaaS化、移动化和AI化同步推进，“四化合一”促使科技企业的服务模式已从提供技术产品逐渐演变为提供服务产品，构成中国企业数字化服务。2.发展数字化企业服务正当其时中国正处在经历经济增长动能的新旧转换和增长模式由高速度向高质量转型的关键时期。现阶段，数字科技企业需抓住转型势能，助力数字经济真正渗透到中国经济增长的各个支柱产业中。快速发展的数字经济已成为带动我国经济增长的核心动力，信通院测算表明，2017年中国数字经济总量已达到27.2万亿元，跃居全球第二，占GDP（国内生产总值）比重的32.9%。企业端（B端）服务已迎来风口。随着市场竞争的不断深化，科技服务在消费者端（C端）的发掘与创新遇到瓶颈。为打破对C端流量的依赖，中国科技企业服务商业模式逐渐向B端倾斜，通过B2B2C（供应商对企业，企业对消费者）的方式连接市场，服务B端、触达C端将成为企业服务的主流模式。从技术条件来看，中国催生新兴数字化企业服务的技术土壤也已经成熟。一是移动互联网应用全球领先。基于移动支付衍生出的各种商业模式，超过7亿的全球移动互联接纳度最高的成熟用户，用户的数字化和场景的数字化粗具成效，中国成为全球最具备构建线上线下融合基础的国家。二是AI技术已向多行业渗透。在零售、金融、物流等行业，中国科技公司利用AI技术从服务C端逐步向服务B端转换，联通消费端与生产端，使产品的数字化和运营管理的数字化成为可能。（三）数字科技服务与金融业领域天然适配金融行业中的数据积累、数据流转、数据存储已经为大数据、人工智能等技术的应用提供了必备土壤。数字是数字科技与金融业的共同基因，这就是为什么数字科技会在金融业率先引发变革。从传统金融机构角度看，互联网发展改变了零售银行客户的行为和预期，由于传统金融机构难以全面覆盖各类消费场景，很多潜在客户逐渐转移到线上消费场景。虽然当前各大银行纷纷采取行动，部署线上业务，成立金融科技子公司，但由于缺乏线上场景接入及相关数据积累，如果没有整体的数字科技发展战略，则容易形成“大数据孤岛”。但不可否认的是，传统金融机构品牌的权威性、业务的专业性及多年沉淀的线下数据，一旦与数字科技结合，将会创造巨大的价值。例如，如果将借贷、支付清算、投行业务、理财等业务与相应的数字科技匹配，将成为传统金融机构变现其在品牌和数据方面长期积累的潜在价值的有效手段。传统金融机构和数字科技企业提供金融服务对比见表1.1。表1.1 传统金融机构和数字科技企业提供金融服务对比资料来源：京东数字科技研究院。从数字科技企业角度看，不同于传统科技服务企业仅对金融传统业务进行升级的服务模式，数字科技企业可以实现线上线下海量数据的整合分析，结合数据、场景、科技等领域的发展，扩展传统金融机构的业务范围，打破时空限制，深度挖掘用户属性，做到“以用户为中心”，对客户做更精准的筛选及服务匹配，帮助金融机构实现金融服务效率和效益的双重提升。同时，数字科技企业资金规模有限，无法与金融机构的雄厚资本抗衡，通过银行资本及资金的优势，可扩大业务覆盖的规模。对数字科技企业而言，通过与金融机构开展合作，调动金融机构的运营和市场资源，有助于科技企业创造流量和转移流量成本，用数字技术服务金融机构，实现真正意义上的“各美其美，美美与共”。传统科技企业与数字科技企业服务模式对比见表1.2。表1.2 传统科技企业与数字科技企业服务模式对比资料来源：京东数字科技研究院。当前，我国数字科技服务金融已形成良性的发展态势。2013年以来，以移动支付的崛起为契机，数字技术被逐步应用于货币基金、网络贷款、消费金融、供应链金融、保险等领域，从而延展了金融的广度，赋予了金融更多内涵。2015年以来，越来越多的金融机构尝试同科技企业开展业务合作。金融机构同科技企业之间的合作，一方面，有助于推动金融机构快速弥补其技术短板，推动其发展模式的战略转型；另一方面，有助于科技企业借力金融机构的行业经验和资金，更好地发挥其技术优势，助力金融机构创新业务模式。[1] 数据来源于《中国数字经济发展白皮书2017》，中国信通院。[2] 数据来源于伙伴产业研究院（PAISI）研究统计数据。[3] 《数字时代的中国：打造具有全球竞争力的新经济》，2017年。[4] 数据来源于第41次《中国互联网络发展状况统计报告》，中国互联网中心，2018年3月。[5] 1990年4月21日，美国加特纳公司发表的以“ERP：下一代MRPⅡ的远景设想”为题的报告（MRP意为物资需求计划），标志着ERP的起源。[6] 企业级产品：相对于面向个人的产品，企业级产品主要面向企业端，围绕解决企业在管理、业务、流程处理等方面的问题。第二章 数字科技服务金融：人、信息、场景的全方位变革·数字科技服务金融，基于四个维度对金融领域中的场景、用户、产品和运营进行全面数字化，并以数字化服务方式输出。·场景方面，通过数字科技可将传统金融服务全方位融入线上场景，并对线下场景进行智能化升级。·用户方面，数字科技在采集、分析数据方面显现了极大的便利性。一方面，在科技的助力下，金融服务所能触达的长尾客户既包含了金融服务不足的人群，也包含了融资难的小微企业，真正实现了金融服务的全方位下沉；另一方面，对存量用户进行分层和精细化管理。·产品方面，以信贷产品为例，数字科技的应用可以覆盖到产品涉及的获客、营销、审核、定价、风控等环节，从而使金融产品形成一个全流程的解决方案，并实现数字化输出。其中，数字科技既是效率优化工具，又是收入增长工具。·运营方面，借助人工智能的自动化决策和处理能力，实现了认证、筛选、客服、监控等环节的智能化，可以极大地简化、规范化工作流程。运用数字科技，可以将金融服务中的人、物、场、资金流、信息流全面数字化，这是数字科技企业的核心优势。基于这个内核，数字科技企业致力于风险定价，将数字资产化，相继开发出数字化的消费金融、供应链金融等金融产品，也使服务覆盖至被传统金融忽视的小微企业、年轻人群体。此后，数字科技金融服务又不断演进，服务的对象逐渐由C端转移至B端，开始输出自身的数字化能力，为金融机构提供数字化的企业服务：一是助力金融机构将数字资产化；二是助力金融机构将资产数字化，从资产端和资金端，降低成本，提高效率，增加收入。数字科技服务金融，基于四个维度对金融领域中的场景、用户、产品和运营进行全面数字化，并以数字化服务的方式进行输出。一、场景维度：无界融合传统银行过去采用的是传统的做商模式，用户获得金融服务受限于银行线下网点或银行App。与数字科技企业的合作，有助于传统银行打破场景的限制，将数字化服务输出至更丰富的场景，或将场景数字化引入原有的服务，打造O2O（线上到线下）全方位服务体系。（一）线上场景全方位融入为满足传统银行线上创新的需求，数字科技企业在其优质场景资源中，将银行产品及服务插件化，为银行客户提供轻便快捷的场景化金融服务。为帮助商业银行、消费金融公司、小贷公司拓展获客渠道，协助风险管理和产品运营，数字科技企业可搭建高效化、标准化、规模化的贷款超市，利用其优质用户流量，为金融机构导流，实现场景对接，帮助银行获得用户、产品、数据、风控、贷后等支持，同时确保银行信贷审核速度和放款速度标准化、流程化，提升用户体验。此外，和传统的银行App相比，数字科技公司与商业银行共同打造的场景融入式的数字银行，将数字化的金融服务通过API接入数字科技企业提供的海量互联网场景中，用户无须下载程序就可以直接使用银行服务，可以即插即用，其H5（第五代超级文本标记语言）页面可灵活搭载适合特定客群的功能，如卡片般灵活嵌入不同类别的场景，比如微信朋友圈和直播等各种社交、娱乐、消费类的App和网站。数字科技公司全程API对接金融机构，采用标准化的运营方式，提供不同的金融产品，注重用户体验。基于合作机构的各项指标，比如额度、利率、审核通过率、审核速度、放款速度、用户投诉等情况，淘汰不符合要求的合作机构。这种优胜劣汰的机制，也倒逼合作机构去提升产品能力和风控能力。（二）线下场景智能化升级随着越来越多的用户转向线上、移动端交易，传统银行线下运营受到强烈冲击，急切寻求线下业务的创新与改变。在发展线上场景的同时，传统金融机构也在寻求线下场景智能化、服务精准化的转型。借助数字技术支持，可对传统金融的线下网点进行智慧升级。数字科技公司通过有效运用人脸识别技术、图像融合技术，用户能够刷脸登录账户；通过多屏互动技术、激光雷达、全息投影、客户洞察和情绪分析等相关技术的植入，实现金融机构的线下网点智慧升级，从而实现客流分析和预测、客户情绪分析，提高服务效率；通过配置客户360°信息视图、营销机会管理等功能，对用户相貌、身材、穿戴等进行多层次识别，判断用户的年纪、爱好、审美，甚至情绪，银行将进一步智能推荐匹配产品，提升用户体验。同时，通过线下的数据采集，运用大数据、人工智能等前沿科技，可以使客户充分享受智慧零售金融新体验，并与线上的服务相匹配与连接，实现无界融合。二、用户维度：精准包容过去，传统金融机构受限于空间、技术等因素，提供的金融服务“一刀切”且覆盖面较窄。数字科技公司打造出量化营销平台，通过自身的数字化科技优势，可以从两方面解决问题：一是将存量客群分层，精准营销和管理，降低欺诈和信用风险，并实现利润最大化；二是帮助金融机构用较低的成本和较高的效率接触全新客户群，覆盖以往触不到或服务成本过高的客户群。（一）存量客户：对用户精准分层数字科技使金融机构能够精细捕捉客户的个体差异，让传统市场的客户群体实现精致细分，将帮助传统金融机构实现更加精准的风险定价与用户运营，实现个性化的服务。一方面，得益于大数据技术，金融机构可收集的数据维度更加全面，时效性更强。例如通过客户的电商平台交易记录、社交媒体动态以及网页浏览记录等信息，对其行为数据进行全面、及时、准确的捕捉。在全面的数据收集基础上，可为客户群体贴上更加细致、准确的标签，把客户群体分解成同质性更高的细分类别。另一方面，金融机构在进行市场细分的同时，可以将不同种类客户群体与营销活动相关联，针对用户的真实需求为其提供个性化服务。如在信贷业务中，客户会看到不同的页面呈现或者不同的服务引导消费信贷，也会有不同的利率产品，为客户推荐最优解决方案。（二）新增用户：扩大金融服务半径传统线下获取客户的方式使传统金融机构难以深入所有地区和客群。特别是传统银行机构在触达零散、小规模的客群方面成本过高，风险难以控制，往往使之成为普惠金融服务中“最后一公里”的掣肘。在数字化的科技红利下，任何零散、小规模的客群都可以成为一种新的细分用户群，成为金融机构的潜在用户。相比于传统金融机构，数字科技企业借助其数据、场景和技术优势，提升风险控制、风险定价水平，从而让传统金融无法或无意愿触达的小微企业、“三农”及年轻群体切实享受到金融服务，扩展了金融机构服务的覆盖范围，真正实现金融服务的全方位下沉。三、产品维度：整体优化数字科技时代的企业服务区别于传统的企业服务外包，提供的服务与产品既可以嵌入优化升级原系统，也可以直接嫁接；既是效率优化工具，又是收入增长工具。在产品维度中，以京东数字科技推出的业内首个贯穿零售信贷业务全流程的作品“北斗七星”为例，其基于数据的科技服务，可以覆盖到业务的各环节，在客户引流、数据、风控、用户体验等方面提升效能。类似的数字化产品不应简单理解为单纯的科技产品，其背后是数据和技术能力的支撑。全流程的产品数字化方案还可以拓展应用到更多金融产品中。（一）获客与营销在多数用户触网的现状下，寻找客户、转化客户及运营客户一直是传统金融机构在获客和营销环节的短板。拥有海量线上场景和优质流量数据资源的数字科技企业，可以发挥智能撮合平台的作用，连接金融机构、用户及互联网场景，有利于银行线上获客、用户识别、用户转化及用户运营。从数字科技企业的角度看，在场景接入方面，依托内外部庞大的流量优势，数字科技企业具备帮助银行全面接入优质流量、无缝接入各大合作场景的能力；在精准获客方面，通过建立联合前置规则与智能匹配引擎，支持覆盖客群定向推送，数字科技企业能满足银行对于精准用户匹配推荐的需求，帮助银行更进一步筛选优质用户、保证用户质量；在用户运营方面，对睡眠客户和低价值、低活跃客户以及高价值客户进行细分和优化。针对睡眠用户，京东数字科技为银行提供针对性唤醒策略；针对低价值、低活跃客户，则为银行提供交叉销售机会和交叉销售策略引导；针对高价值客户，京东数字科技根据优质客户特征，寻找特征相近的潜在客户，并提供触达建议和工具。从传统金融机构角度看，通过数字化的运营策略及运营分析工具，可以实现精准寻找客户、多途径触达用户，还能实现线下已有多样化产品（如支持信用贷、车房贷、抵质押贷等多种类型的贷款产品接入）向线上服务转变的重要升级。同时，结合银行已有产品、渠道能力等自身优势，利用互联网金融公司的运营经验和场景，借助小程序、活动页面搭建平台等运营工具，金融机构可以实现营销活动效果可量化和可对比化，为持续优化运营模型和策略提供决策依据。（二）审核与反欺诈当前，多数传统金融机构的信息采集与身份识别等审核机制及反欺诈手段仍大量依靠人力，数字化与智能化水平较低。这一环节是数字科技中人工智能技术应用的重要阵地。在审核方面，数字科技企业能为金融机构提供基础AI服务，量化审核用户信用，可在降低金融服务审核准入门槛的同时，帮助传统金融机构建立高效信息获取和风险管理机制。经验丰富的数字科技公司基于海量行业业务数据的调用和认证，充分验证服务的稳定性和有效性。主流的服务包括活体识别、人脸识别、语音识别及卡证识别等，通过实时采集对比用户影像、语音、完成活体校验流程，通过OCR（光学字符识别）技术完成用户证件校验比对，并同步调用公安网网纹系统比对用户人脸照片，最大限度地为银行降低身份识别过程中的风险。在反欺诈方面，数字化反欺诈技术可分为数据采集和数据分析两种技术类型。其中，数据采集技术主要是应用于从客户端或网络获取客户相关数据的技术方法，包括设备指纹、网络爬虫、生物探针、地理位置识别、活体检测等；数据分析技术是指运用数据分析工具从数据中发现知识的分析方法，包括有监督机器学习模式、无监督机器学习模式和半监督机器学习模式。数字科技公司可将数字化反欺诈技术应用于反欺诈事前、事中、事后全流程。在事前评估阶段，依托大数据技术建立完善的风控模型和应用策略体系，使传统银行能够剔除高风险用户，为安全交易建立第一道防线，防患于未然。在事中监控阶段，风险订单监控系统可以对异常账户和套现风险进行实时监控和全面预警，通过各类数据接口、技术手段和安全体系对异常交易进行拦截。在事后处理阶段，将识别出的套现欺诈信息关联扩散后加入黑名单体系，进行策略和模型优化升级，从而更精准地识别和拦截欺诈交易，提高欺诈分子的作案成本。（三）评估与定价差别定价可以实现为有不同弹性需求曲线的用户匹配不同的产品或价格序列，从而将企业利润最大化。如从“用户角度”分析可知，传统金融机构进行客户分层主要依赖于一些静态的强金融特征，通过人工方式做出判断，结果客观性不足，不能适应客户特征的多样性。而人工智能可以通过不断测试，找到最佳的客户分层方式，由模型筛选出具有更大购买潜力的客户，找到损失和收益的平衡点，帮助金融机构进行精确的差异化定价。在国内，利用人工智能进行风险定价的实践首先在保险领域展开。例如，随着网络购物的逐渐普及，退货运费险应运而生，成为保险大数据时代的一个典型产物。借助大数据及机器学习算法，从客户、商家及产品的多个维度分析，建立机器学习模型，通过模型预测出险的概率，结合产品定价方法，进而对运费险保费实现精准预测，真正实现灵活的差别定价，从而降低风险。此外，数字科技企业通过融合、共建、开放输出等方式，与其他传统金融机构展开深度合作，从智能风险定价和其他领域赋能传统金融，基于各自在保险、科技及大数据层面的专业优势，共同在保险创新应用上开展深入合作。例如，通过先进的模型算法、大数据与人工智能技术，对客户群体进行画像和风险分析，探索车险的人工智能定价新模式，从而进一步提升现行车险定价模型预测的精准度和风险区分度，以更合理的价格吸引优质客户。（四）资产流转在服务的金融机构的管理资产达到一定规模后，京东数字科技打造开阳ABS（资产支持证券）资产云工厂，助其开展资产证券化业务，实现资产的高效流转。当前，ABS行业在快速发展的同时，资产现金流管理有待完善、底层资产监管透明性和效率亟待提高、资产交易结算效率低下、增信环节成本高昂等问题也逐渐暴露出来。在这种情况下，区块链技术的应用可以有效解决以上问题。在ABS领域引入区块链技术，首先需要参与方共筑ABS区块链联盟，该联盟由资产方、Pre-ABS（资产证券化前端的融资业务）投资人、SPV（特殊目的载体）、托管银行、管理人、中介机构、ABS投资人、交易所共同组成。其核心业务包括资金交易对账、交易文件管理、数据交互接口、信息发布共享、底层资产管理、智能ABS工作流等。同时，通过ABS云连接资产端与资金端，帮助投资机构评估消费金融资产价值，降低消费金融ABS发行门槛，促进ABS产品发行效率，降低服务成本，并为投资人提供信息披露服务，实时监测ABS资产风险，增强各方的风险管理能力。让底层资产真正“看得清”“管得住”“定价准”。通过区块链技术结合大数据的运用，至少可以实现五个方面的改善。一是改善ABS的现金流管理。区块链的应用实现了账本自动同步和审计功能，降低了各方对账成本，解决了信息不对称的问题，缩减了银行等机构的服务成本。同时，有效降低了人工干预造成的业务复杂度和出错概率。二是有利于穿透式监管。区块链技术应用于ABS领域，既能确保ABS底层资产的真实性，又能检测到最底层资产的风险。三是可以提高金融资产的出售结算效率。区块链技术应用于ABS领域使金融债权资产转让效率大大提高，流动性需求与资产转让时效不匹配的问题得到了有效解决。四是实现资产的有效分层。针对底层资产金额不等、数量巨大的问题，利用大数据技术可获取资产具体画像，并对风险进行分层，实行差别定价，提升流转有效性。五是可以降低增信环节的转移成本。建立点对点的增信保障平台，可有效降低增信转移的成本。四、运营维度：降本提效金融行业是劳动和知识双重密集型的产业，而人工智能可以替代重复劳动。借助人工智能的自动化决策和处理能力，认证、筛选、审批、监控、运维等环节可实现智能化，极大地简化工作流程，节省人力资源，帮助金融企业大大提高工作效率和准确率，同时也实现了工作流程的规范化。这不仅可以为企业节约成本，也为客户带来了更优质便捷的服务，提升了客户体验。（一）智能客服当前，由于业务量的激增，人工客服压力直线上升，客户满意度下降，企业对客服机器人的需求正在急剧释放，开始寻求技术支持来实现客服行业的转型与升级。基于以上背景，京东数字科技赋能人工智能技术，采用深度神经网络技术变革传统客服行业，打造JIMI（智能机器人）智能客服，实现向智能化机器客服的转变，帮助企业提升客服运营效率，提高客户满意度。目前，JIMI智能客服在利用海量数据的基础上，利用自然语言处理、深度神经网络、机器学习、客户画像等强大的技术实力，能够完成全天候、无限量的客户服务，涵盖企业业务的各个环节，实现拟人化应答能力，做到平均响应时间不到1秒，应答准确率达90%，客户满意度达80%以上。京东数字科技更是针对不同企业的业务类型差别，为企业提供应答模型定制化服务，实现精准应答，后台维护也更加便捷。基于人工智能的JIMI智能客服实现了以往需要人工参与才能完成的部分服务工作，进一步解放了企业的人力成本，是目前新型客服方式的代表。（二）智能巡检随着大数据和云计算的发展，IT基础设施呈现爆发式的增长。目前，绝大多数机房的巡检工作需要运维人员人工操作完成，但巡检时间长，人工成本高，巡检数据的准确性和及时性无法得到充分保证。为帮助企业高效完成机房巡检、维护等工作，京东智能巡检机器人应运而生。结合生物识别、计算机视觉等领先技术，智能巡检机器人高效率、低成本地实现了AI技术与传统运维场景的无缝融合，在保障机房稳定安全运行的同时，能够大幅度降低运维成本。为了最大限度地降低人力成本，只需机房人员在智能巡检机器人首次自动建图时标记检测点，之后智能巡检机器人就会在设定时间按照设定的巡检线路进行自动巡检。为满足客户的个性化需求，并符合真实场景设计，智能巡检机器人整合在大数据、云计算、人工智能技术等方面有综合优势，能实现自动导航与避障、自主充电、环境状态（温湿度、粉尘、烟雾、易燃气体、噪声、漏水、火情等）检测、设备检测（设备编码、指示灯、故障识别、仪表读数、开关位置、设备温度等）、人员身份验证、人员跟随与监测、故障告警等功能，并支持离线工作—回桩上传数据和在线实时传输数据双模式。客户可在移动端和PC后台管理巡检任务，在巡检管理后台进行远程监测，查看更详细的巡检结果及分析报告。除了提高人效、节约经济成本，智能巡检机器人对数据的精准采集和多维处理提升了运维数据的质量和利用率，共同提升了运维管理的标准化、自动化、智能化水平。目前，智能巡检机器人经过在机房和数据中心接受了严苛的检验，已充分准备好帮助企业智能化管理机房。第二篇 科技之于金融：智链谱新篇第三章 区块链的金融应用：是颠覆还是赋能·“区块链+”产业正在不断推进，区块链应用场景的范围也在不断拓展，其中，在金融领域的应用已经显示出为行业赋能的巨大潜力。·国内和国际化标准组织对区块链技术标准化的布局工作已有初步框架。在未来的一段时间，区块链技术的标准化工作必将进入关键时期。·区块链的架构哲学和多方参与、多方维护的特点，已经天然地决定了区块链需要以联盟的形式来贯彻落实技术应用。一谈到区块链，人们总是将它和比特币联系起来，甚至误认为区块链就是比特币的代名词，这个问题实际上足以引发人们对区块链技术的认识和思考。认识区块链必须要秉持以下态度。首先，技术是中性的，区块链是一种分布式数据库技术，构建了一种以低成本建立信任的机制。既然是技术，它就必然存在缺陷，需要我们有足够的包容。其次，区块链的关键在于应用。区块链技术能不能发挥巨大的作用，关键在于场景的应用。区块链有很多丰富的应用场景，但是能不能真正落地并产生实效才是问题的核心。从另外一个侧面看，并不是所有的场景都适合运用区块链技术。最后，区块链的监管也是必要的。区块链技术在市场上的过度火热更加需要理性的市场监管，尤其是对区块链炒币的行为更应该引起监管部门的高度重视。这也是区块链技术能否走得好、走得远的重要保障。一、什么是区块链区块链是一种分布式数据库技术，构建了一种以低成本建立信任的机制。相对于传统的数据库技术，区块链从集中式记账演进到分布式记账，从增删改查到不可篡改，从单方维护到多方维护，从外挂合约到内置合约，其独有的信任建立机制切中了传统行业的痛点，是未来发展数字经济、构建新型信任体系不可或缺的关键技术。区块链与新兴技术交叉演进，将协同驱动形成未来智能社会的基础架构，重构数字经济发展生态。风险控制是金融行业的核心，是各项金融业务开展的根本。金融行业快速发展的同时，资产现金流管理有待完善，底层资产监管透明性和效率亟待提高，资产交易结算效率低下，增信环节成本高昂的问题也逐渐暴露出来。由于信用评估代价高昂、中介机构结算效率低下、监管方式有限等，一直以来，传统的金融服务手段难以有效解决行业长期存在的诸如运营成本与风险成本过高、从业人才稀缺、基础设施不够完备等问题。上述问题可以总结为以下三点。第一，信用评估代价高昂。传统的金融商业格局中，信任的建立依托于中介机构。价值创造和价值交易都经过中介机构。中介机构根据法律和协议，提供可信的交易场所，集中进行清算等服务。由于中介机构的局限性，信任被局限在一定范围内，中介机构信息的处理取决于人工，且需经过多道人工之手，从而使每一笔汇款所需的中间环节消耗了大量资源。第二，中介机构结算效率低下。金融机构的现有基础设施存在弊端。金融领域的登记、清算和结算涉及多个参与主体，各个主体之间的标准不统一，因此拥有一个可信任的跨境交易中介非常重要。SWIFT（环球银行金融电信协会）2016年报告指出，在这种中介环境下，成本和效率成为跨境汇款的瓶颈。如今，汇款需3~7天，股票交易需2~3天，银行贷款交易平均时间高达23天，SWIFT网络经常花好几天的时间去进行清算和结算。另外，在现有金融体系下，结算并不是实时的，这成为“双花”等金融投机的漏洞。第三，互联网金融领域监管困难。随着互联网技术的快速发展，互联网金融发展中的隐患逐渐显露。首先，容易受技术攻击，大数据模式下的数据安全存在隐患。随着数据量的增长，庞大的数据库在数据安全性上面临挑战。金融业因其特殊性，对数据安全的要求更高。泄露和篡改数据等不良事件时有发生却难以追责。其次，互联网金融领域的信用中介并非绝对可信。P2P（个人对个人）借贷平台中，若发生违约事件，客户的资金将面临极大风险，发生损失之后追责也不容易。金融的本质是风险控制，风险控制的基础是有效数据。区块链技术特有的数据确权溯源、普适性的底层数据结构、合约自动高效执行等特性，为金融领域的深刻变革孕育了强大的发展潜力。第一，区块链有助于解决金融数据的安全问题。区块链通过P2P网络中多个参与计算的节点来共同参与数据的计算和记录，并且互相验证信息的有效性。这样既可以进行信息防伪，又提供了可追溯路径。把各个区块的交易信息串联起来，就形成了完整的交易明细清单，每笔交易的来龙去脉非常清晰透明。第二，区块链有助于解决金融领域的信任难题。区块链技术可以实现所有市场参与人均可无差别获取市场中所有交易信息和资产归属记录，可以有效降低企业间的信任成本，区块链技术的实时结算也减少了支付结算环节的出错率，同时可以监控任何一笔资金的上链信息。综上，区块链正在重构数字经济发展生态。区块链的分布式、匿名化和安全可靠的特征，其环环相扣的数据逻辑、难以篡改的记录方式，使各种交易变得更加透明，为构建新技术条件下的去中心化信任体系提供了手段，也将使基于互联网的信息传递演变为基于技术背书的价值传递，从而改变诸多行业的应用场景和运行规则，在银行、保险、证券等金融领域得到小范围的探索应用，未来还将衍生出更多新模式、新业态，这对于重塑数字经济发展生态具有重要意义。二、区块链金融应用十大场景区块链技术即使再火热，若没有好的应用场景，最终也很难存活。随着对区块链技术研究的不断深入，“区块链+”产业正在不断推进，区块链应用场景的范围也在不断拓展，其中，在金融领域的应用已经显示出为行业赋能的巨大潜力。以下十个区块链金融应用场景，涉及B端和C端、场内和场外、国内和国际等方面，为推动区块链助力金融行业减少交易成本、降[1]低交易风险、提高交易效率等做出了积极实践和探索。（一）场景一：资产证券化1.ABS行业迎来新的发展机遇在我国监管部门推出资产证券化备案制后，国内ABS发展呈现高速增长的趋势。在监管环境不断变化、科技发展日新月异的背景下，ABS特别是消费金融ABS迎来全新的发展机遇。（1）ABS行业发展的空间和潜力巨大2017年以来，受监管政策和市场环境的影响，债券市场遭遇前所未有的挑战，市场下滑明显，然而ABS发行量却实现了逆势增长。Wind（金融数据和分析工具服务商）数据显示，2017年，ABS共发行产品644单，同比增长31.7%；发行规模高达14346.59亿元，同比增长63.71%。同时，与美国等发达国家相比，我国ABS行业的发展规模和体量还有较大发展空间。2017年我国ABS市场存量为1.8万亿元，占信用债比例为9.82%，美国这一比例为31%。（2）资管新规带来的政策红利在近年发布的央行资管新规征求意见稿中，要求资管产品投资非标准化债权类资产应当符合相关限额管理、风险准备金要求、流动性管理等监管标准，但明确提出ABS产品不受该规定约束，ABS产品将对非标准化产品产生替代。在“非标转标”大势所趋的情况下，资产证券化成为转标过程中的重要途径，这将为做大ABS市场带来重要机遇。（3）消费金融ABS领域大有可为近年来我国经济增长的驱动力逐步由投资转向消费，在此背景下消费信贷的增长亦呈现逐年上升的趋势。其中，金融机构消费贷款也保持高速增长，2004—2017年金融机构消费贷款年均复合增长率高达23.69%。此外，由于互联网金融公司发放消费贷款多以网上购物为消费场景，并具有频率快、金额小、数量多、覆盖人群广等特点，因此业务需求增长迅速，互联网消费金融贷款呈现井喷之势，2011—2016年互联网消费金融贷款的年均复合增长率高达264%。随着消费金融行业的发展，消费金融ABS产品的发行规模也进入快车道。一方面，消费金融行业的高速发展为消费金融ABS积累了大量基础资产；另一方面，消费金融ABS与消费金融行业需求匹配度高，可以更快速有效地盘活消费金融企业所持资产，降低融资成本，改善信用增级效果，成为助推行业发展的有效工具。从消费金融ABS产品发行数量和发行总额来看，2017年分别是2016年的3.6倍和5.6倍。2.区块链技术为ABS行业赋能ABS行业快速发展的同时，资产现金流管理有待完善、底层资产监管透明性和效率亟待提高、资产交易结算效率低下、增信环节成本高昂等问题也逐渐暴露出来。区块链技术具有去中介化、共识机制、不可篡改的特点，能够有效解决上述问题，为ABS行业的健康发展赋能，主要体现在以下几个方面。（1）改善ABS的现金流管理
试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]