图：苏宁金融集团常务副总裁黄金老受邀出席“全球共享金融100人论坛，湘湖峰会”并发表主题演讲。 

中美金融科技发展侧重点不同 

谈到中美金融科技的发展动态，黄金老表示，金融云、大数据风控、生物特征识别是当下中国发展重点，而在美国，无感知支付、行为数据收集、量化投资、基础设施简化则是发展重点。

目前，国内金融云已经发展到3.0阶段，金融云服务市场向几家最大的流量和金融公司集中，他们成为金融服务的分发枢纽。“金融云3.0不仅仅要帮助金融机构搭建IT系统，引入优质应用软件，还为机构客户提供和场景结合的获客能力。”

近几年，随着互联网大数据风控迅速发展并崛起，金融风控被推进到了3.0时代，即风控依托社交、互联网等大数据，实现了一体化的风控服务。基于互联网大数据的一体化风控，通过云服务方式输出到传统中小金融机构，将能够提升中小金融机构风控能力，在一定程度上降低小微贷款的逾期率和不良率。

以苏宁金融为例，基于300多台专用高性能服务器的风控阵列，集成了包含苏宁生态圈亿级用户数据，苏宁金融搭建了智能风控CSI。该系统实现了可以从“设备、位置、行为、关系、习惯”五个维度，覆盖事前、事中、事后，进行全方位、实时、立体的风险监控，月均扫描交易笔数1388.87万笔，可对每秒3000笔交易进行快速风判，每笔交易100ms内完成风判和处置决策。2016年智能风控CSI为上亿苏宁金融会员提供全流程、全业务的风险控制，保障了5000亿元的交易安全。

“生物特征识别开启客户端金融安全3.0时代，延伸了金融服务空间，成为中国互联网金融APP标配。”黄金老说，该技术解决用户名、密码、短信验证等容易被窃取的安全问题。

在中国，指纹识别、语音识别、人脸识别、密码等正在综合应用，以便防范金融风险与欺诈。其中，人脸识别、指纹识别在金融领域应用最广。比如，苏宁金融开发了指纹登录、人脸识别认证，支付宝有指纹支付和人脸登录，招行则上线了刷脸取现。

而在美国，2016年最热门的金融科技背后是区块链、人工智能、传感器融合、大数据分析这四项核心技术。在未来，这些技术将在交易数据、账户数据、行为数据、身份特征数据这四种数据的支撑下得到进一步升级，全面提升客户的用户体验。其中，金融虚拟助手将在人工智能辅助下更加准确地掌握用户意图；通过可穿戴式设备等渠道采集的行为数据将全面分析客户信用风险；智能识别技术将启用客户从内到外的所有可用特征用于验证客户的真实身份；区块链技术将让支付和转账等业务变得更加方便，到账时间也将越来越快。 

中美两国相互借鉴共促普惠金融发展 

对比中美金融科技发展情况，黄金老分析称双方具有明显的差异性和互补性：

其一，中国生物特征识别在金融的应用更为广泛，具备人脸识别、指纹、虹膜、声纹等大量原创技术公司，且已广泛应用于ATM取款、开户、登录、转账、在线办理业务、互金和移动支付业务；美国在应用生物特征识别方面较为谨慎，多用于登录、客户服务的身份认证领域。

其二，美国更倾向通过数据分析而非线下推广发展微贷市场，在物联网、手机、互联网行为数据分析方面具有较强实力和较多应用；美国机器量化投资方面也已经产品化，中国在量化分析方面产品化进程还较慢。

譬如，美国一家基于手机行为数据发放小额贷款的公司Branch，会通过手机收集登录应用的频率、手机充电的频率、在优惠时间打电话次数、一天步行距离、短信长度、通话时长和如何进入联系人列表的信息，并利用这些信息评估用户的信用等级。就连在非洲的肯尼亚，都能够迅速批准被发放贷款。Branch向用户提供的贷款均值为30美元，可以让出租车司机支付加油费，或者让水果零售商备货。根据借款人的信誉评级，Branch对每笔通常期限为3周至6个月的贷款收取6%至12%的利息。

其三，美国金融机构在合作投资和实用化区块链上进展很快，已经具备了可以实际支撑金融基础设施功能的区块链公司；中国主要在研究行业的局部应用。

其四，中国在金融云应用方面走在了世界前列，大部分互金公司和银行都开始应用金融云改造基础设施，具备全云化的银行和互金案例，不仅仅是基础设施，也具备特色的SaaS服务输出；美国多由机构提供有限金融云服务，偏向数据，基础设施的支撑。

“在生物特征识别和金融云领域，中国已经世界领先。”黄金老总结说到，美国则在通过行为数据收集判断个人信用和量化投资技术上独步全球。“两国可相互学习和借鉴，共同促进全球普惠金融和廉价金融发展。”