数字科技服务金融.pdf

1 数 字 科 技 服 务 金 融 数字科技 服务金融 京东数字科技 毕马威中国 2018年11月2 数 字 科 技 服 务 金 融 目录 序言 1 6 序言 2 7 核心观点 9 数字科技发展方兴未艾 1 0 （一）数据已成为重要战略资源 1 0 （二）科技与数据间形成正反馈的良性互动机制 1 1 （三）中国已成为世界公认的数字化大国 1 2 数字科技迭代推动科技企业服务模式的转型 1 4 （一）科技企业服务模式经历了四个阶段的演化 1 4 1 信息化的企业服务 1 4 2 SaaS 化的企业服务 1 5 3 移动化的企业服务 1 6 4 AI 化的企业服务 1 6 （二）中国数字化企业服务前景可期 1 6 1 “四化合一”构成中国科技企业推进数字化服务的背景 16 2 发展数字化企业服务正当其时 1 7 （三）数字科技服务与金融业领域天然适配 1 8 数字科技企业服务金融基于四个维度 2 2 （一）场景维度：无界融合 2 3 1 线上场景全方位融入 2 3 2 线下场景智能化升级 2 4 01 02 033 数 字 科 技 服 务 金 融 （二）用户维度：精准包容 2 4 1 存量客户：对用户精准分层 2 4 2 新增用户：扩大金融服务半径 2 6 （三）产品维度：整体优化 2 6 1 获客与营销 2 7 2 审核与反欺诈 2 8 3 评估与定价 3 0 4 资产流转 3 0 5 风险管理 3 3 （四）运营维度：降本提效 3 5 1 智能财务 3 5 2 智能客服 3 6 3 智能巡检 3 6 建议与展望 3 8 （一）建议 3 8 1 数字科技企业 3 8 2 传统金融机构 3 9 （二）展望 4 0 1 数据的基础作用凸显 4 0 2 科技监管形成趋势 4 1 3 数字科技服务金融程度不断深化 4 1 4 数字科技服务的范畴不断拓展 4 1 附件：名词解释 044 数 字 科 技 服 务 金 融 Contents Preface I 6 Preface II 7 Key T akeways 9 Digital technology is booming 10 (1) Data has become a strategic resource 10 (2) Technology and data combine to form a virtuous interactive mechanism with positive feedbacks 11 (3) The rise of China as global digital superpower 12 The evolution of digital technology drives the transformation of tech firms service mode 14 (1) The service mode has undergone four stages of transformation 14 a Informatized corporate services 14 b SaaS-based corporate services 15 c Mobile corporate services 16 d AI-based corporate services 16 (2) Digitized corporate services have a significant market potential in China 16 a The integration of four service modes provides a solid foundation for Chinese tech firms to push forward digital services 16 b Seize the opportunity to develop digital corporate services 17 (3) Digital technology is compatible with the financial sector 18 Four areas where digital tech firms could provide services to the financial sector 22 01 02 035 数 字 科 技 服 务 金 融 (1) Scenarios: tearing down online-offline boundaries 23 a Technology services could reach every aspect of online financial services 23 b Digital transformation of offline financial services 24 (2) Users: precision and inclusiveness 24 a Classify existing clients in a precise way 24 b Develop new clients in an inclusive way 26 (3) Products: all-around optimization 26 a Customer acquisition and marketing 27 b Auditing and anti-fraud activities 28 c Accessibility and pricing 30 d Asset transfer 30 e Risk management 33 (4) Operations: cost-effectiveness 35 a Intelligent finance system 35 b Customer service robotics 36 c Inspectation robotics 36 Suggestions and outlook 38 (1) Suggestions 38 a Regulating digital technology industry 38 b Financial institutions to embrace digital technology 39 (2) Outlook 40 a Core role of data highlightens 40 b The trend of technological supervision 41 c Deeper integration of finance with digital technology 41 d Digital technology applications continue to expand 41 Appendix: Glossary 046 数 字 科 技 服 务 金 融 数字科技方兴未艾，科技企业服务也受技术驱动不断自我迭代。趋势之下，数据 和数字化能力的重要性不断凸显。数字科技企业与传统金融体系交融的过程中，业务 的开展开始从完全依赖于强金融属性变量向借力于大数据转变。同时，数字化架起物 理世界与数字世界的桥梁，打通线上与线下边界，数字科技企业与金融机构依照各自 不同禀赋和能力，共同建立了无界金融的新生态。 在本报告中，我们基于场景、用户、产品和运营四个维度，有的放矢地梳理了多 个数字科技服务金融的成功经验，分析了不同维度下科技企业数字化金融服务的能力 输出。每一个案例都有数据、技术以及两者结合的体现，鲜活呈现了数字科技重塑金 融业务中获客、营销、定价、风控等各大核心能力的翔实思路和方案。在其中，科技 企业的能力输出并非单纯的科技产品，而是提供了一种新型金融业务的服务方式，背 后是数据、技术能力的支撑，是数字科技企业与金融机构互补共赢的结果和体现。 基于对案例的剖析可以看出，数字科技服务金融基本符合“始于数据，借力科技， 成于金融”的逻辑，科技企业从数据中获取价值，通过科技输出价值，帮助金融行业 提升效率、降低成本、增加收入，并使金融服务延伸至以往难以触及的领域和人群。 数字科技服务金融，为其在其他领域中的应用提供了一个典范。然而，数字科技 的蓝海不局限于金融业。未来，数字科技服务的空间广阔，制造业、零售业、建筑业、 公共服务等领域中，对数据和数字化科技的需求与日俱增。数字科技的本质是，以产 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 x 科技” 的无界融合，推动产业互联网化、数字化和智能化，最终实现降低产业成本、提高用 户体验、增加产业收入和升级产业模式。 数字科技服务，志之所趋，无远弗届。京 东 数 字 科 技 C E O 陈 生 强 2018 年 11 月 28 日 序言 17 数 字 科 技 服 务 金 融 当前，以大数据、云计算、物联网和人工智能等为代表的数字科技产业迅速崛起， 海量的数据信息加速沉淀，数字化的知识和信息成为关键生产要素。与此同时，数字 技术通过与既有经济部门的深度融合，不断提升传统产业的生产效率和数字化水平， 改变着既有产业的生产、经营和服务模式。 随着线上场景的日益丰富，众多金融服务移至线上，线上线下结合愈发紧密，金 融需求在更多、更灵活的场景得到满足，有效突破了金融的时间与空间的限制，在提 升了客户体验的同时，也拓展了金融服务的获客能力。此外，场景端沉淀的海量数据， 可以帮助金融机构深度挖掘用户属性，洞察用户的潜在需求与风险，从而更好地解决 信息不充分、不对称等问题，拓展金融机构的业务空间，使精准获客、量化风控、智 能服务成为可能。 数字科技的高速发展及其与金融业的深度融合正深刻地改变着金融的服务业态， 双方之间的合作趋势将愈发强劲。在此过程中，数字科技企业将成为新金融生态圈的 重要参与者和技术驱动者，而新生态圈内的技术更新和迭代速度也将日益加快，带来 重大的机遇。 本报告从场景、用户、产品、运营的维度，阐释了数字科技在金融领域应用的广 阔前景和深远影响，梳理了数字科技在拓展金融业服务边界、创新服务业态和重构业 务流程等方面的应对思路和解决方案，希望可以为金融机构利用数字科技服务赋能业 务创新，解决当前行业发展的痛点问题，提供参考与借鉴。 金融是经济的血液。数字科技的发展可以帮助金融业更好的发挥其核心功能，更 有效地服务实体经济、防范金融风险，为我国经济的转型升级做出重要贡献。我们希 望本报告可以进一步推动金融企业与科技企业的深入融合， 推动中国经济的高质量发展。 毕马威亚太区及中国主席 陶匡淳 2018 年 11 月 28 日 序言 28 数 字 科 技 服 务 金 融9 数 字 科 技 服 务 金 融 在科技与经济社会不断交融的过程中 ，数据呈现出爆发式增长 。不断沉淀的 数据已成为社会基础性战略资源 ，蕴藏着巨大潜力和能量 ，并与科技形成相互促进的 正反馈发展模式 。数字科技可以理解为以数据为基础 ，以科技为工具 、以行业洞察为 依托 ，形成数字化解决方案 ，全面提升行业效能的前沿科技 。中国已成为世界公认的 数字化大国，数字科技产业具有全球竞争力。随着数据累积及科技发展 ，科技企业服务模式也相应发生着演变 。在不同的 技术条件下， 科技企业服务呈现不同的表现形式和效果， 主要分为信息化、 SaaS 化、 移动化和 A I 化四个阶段 。在中国 ， “四化合一 ”促使科技企业的服务模式从提供技术 产品逐渐演变为提供服务产品，构成中国企业数字化服务。金融是一个天然与数据强相关的行业 ，数字科技服务与金融业务天然适配 。 数字科技企业的数字化服务可帮助金融机构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 ， 帮 助 金 融 机构实现金融服务效率和效益的双重提升。数字科技服务金融 ，基于场景 、用户 ，产品和运营四个维度对金融领域进行 全面数字化 ，并将数字化的服务输出 。场景方面 ，数字科技可将传统金融服务全方位 融入线上场景 ，并对线下场景智能化升级 ；用户方面 ，数字科技在采集 、分析数据方 面的显现了极大的便利性 ： 一方面， 通过科技的助力， 金融服务真正实现了全方位下沉， 另一方面 ，金融机构可以对存量用户进行分层并精细化管理 ；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所涉及的获客 、营销 、审核 、定价 、风控等各 个环节， 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 ； 运营方面， 借助人工智能的自动化决策和处理能力 ，可实现认证 、筛选 、客服 、监控等各个环节 的智能化，进而极大地简化、规范化工作流程。科技企业层面 ，建议专注数据和科技核心能力的精进及输出 ；进一步拓展数 字化输出的场景和模式；探索与金融机构合作共赢的长期发展模式。金融机构层面 ，建议树立数字化运营思维 ，关注业务 、用户相关数据资产的 沉淀和使用 ；充分借力中国的数字生态系统 ，与专业的数字科技企业深度合作 ，互取 所长，协同发展；适应数字化趋势下迅速变化的技术和需求，打造敏捷性组织。数字科技服务金融的演进过程呈现出以下趋势 ：一是数据的基础作用持续凸 显；二是数字科技与金融业务将深度结合；三是监管科技将逐渐形成趋势。此外 ，随着大数据 、云计算 、人工智能 、区块链等技术的不断发展完善和传 统产业数字化转型的需求急剧增加 ，数字科技企业的服务已经开始向金融以外的产业 拓展，推动数字经济向纵深发展。 核心观点 10 数 字 科 技 服 务 金 融 数字科技发展方兴未艾 在科技与经济社会不断交融的过程中，数据呈现出爆发式增长。 不断沉淀的数据已成为社会基础性战略资源，蕴藏着巨大潜力和能量。 数据与科技之间形成相互促进的正反馈发展模式。数字科技可以理解 为以数据为基础，以科技为工具、以行业洞察为依托，形成数字化解 决方案，全面提升行业效能的前沿科技。 中国已成为世界公认的数字化大国，数字科技产业具有全球竞争力。 01 （一）数据已成为重要战略资源 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 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/TB/PB 发展到 EB 和 ZB 量级。 如 今， 人 类 95% 1以上的信息都以 数字格式存储、传输和使用。仅在 2011 年，全球的数据储量就达到 1.8ZB，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超过 50% 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。据估计，2017 年全年数据总量超 过 15.2ZB 2，同比增长 31.0%。国际数 据公司（IDC）报告显示，预计到 2020 年全球数据总量将接近 50ZB，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，又根据不同的 标签，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。 1 数据来源：中国信通院：中国数字经济发展白皮书2017 2 2017年估计值取自伙伴产业研究院（PAISI）研究统计数据11 数 字 科 技 服 务 金 融 积累的海量数据已成为社会基础性 战略资源，蕴藏着巨大潜力和能量。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，能够为行业效率提升和 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 力的情形下，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 3 对美国和欧洲的数字 化研究显示，所处行业的数字化程度越 高，企业盈利也越高。以美国为例，过 去二十年间，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 图1 2011-2020年全球数据量增长趋势（单位：ZB） 资料来源：国际数据公司，京东数字科技研究院，毕马威 3 数字时代的中国：打造具有全球竞争力的新经济，麦肯锡全球研究院，2017 国内市场规模 增速 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 2013 2014 2015 2016 2017e 2018e 2019e 2020e12 数 字 科 技 服 务 金 融 了智能时代的开启，比如基于大数据不 断演化的 AI、云计算、区块链、物联网 等技术，这些技术的进步又使得数据的 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， 数据服务方式的创新，呈现出基于大数 据的机器智能驱动。数据科技能力直接 决定数据价值的挖掘潜力。 基于此，数字科技可以理解为以数 图2-3 2017年中国、美国、印度互联网（左）/移动互联网用户数（右）（单位：万人） 资料来源：麦肯锡全球研究院中国数字经济如何引领全球新趋势 据为基础，以科技为工具、以行业洞察 为依托，形成数字化解决方案，全面提 升行业效能的前沿科技。 （三）中国已成为世界公认的数 字化大国 三大因素表明中国的数字化发展存 在极大潜力。 其一，中国市场体量庞大，且具有 数量可观的年轻用户，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 下的用户达到了 52.9% 4 。如此庞大的用 户总量以及年轻网民数量有助于加速数 字技术的普及，及快速实现规模经济。 4 数据来源：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13 数 字 科 技 服 务 金 融 图4 2016年电子商务高峰时期与非高峰时期巨大差异（十亿美元） 其二， 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 1 0 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 理能力以及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。 其三，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 资料来源：麦肯锡全球研究院中国数字经济如何引领全球新趋势 及到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 、多维度深入分析客户特征 ，为每 个客户提供个性化服务 ，和最大化数据 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 ， 及线上线下的融合发展 ，进而推动一个 全面覆盖线上线下业务范围的大数字生 态的形成。 数 字 科 技 服 务 金 融 14 数字科技迭代推动科技 企业服务模式的转型 随着数据累积及科技发展，科技企业服务模式也相应发生着演变。在不同的技术条件下， 科技企业服务呈现不同的形式和效果，科技企业服务的演变主要分为信息化、SaaS化、移 动化和AI化四个阶段。各个阶段交织发展，且数据、数字化服务的作用在发展过程中越发 凸显。 中国数字经济的发展，呈现出信息化、SaaS化、移动化和AI化同步推进的态势，“四化合 一”促使科技企业的服务模式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。 金融是一个天然与数据强相关的行业，数字科技服务与金融业务天然适配。然而传统科技 企业的金融服务和金融机构自建科技板块均难以满足数字化需求。 数字科技企业的数字化金融服务可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， 帮助金融机构实现金融服务效率和效益的双重提升。 02 （一）科技企业服务模式经历了 四个阶段的演化 从 20 世纪 70 年代起，近半个世纪 以来， 科技企业服务模式经历了信息化、 SaaS 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 出现并在企业 经营中大规模应用。20 世纪 70-80 年代， 以通用类为主的企业服务在美国兴起， 涌现出 SAP （1972） 、 Microsoft （1975）数 字 科 技 服 务 金 融 15 和 Oracle（1977）等一批科技服务企业。 到9 0年代 5 ，以 ERP 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，SAP 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 到 1997 年期间，在 市场策略上，SAP 的分支机构开始开展 在中国的相关业务，如柯达、宝洁都是 此时 SAP 在中国的服务对象，到此时， SAP 还未真正地开拓中国本土企业市场。 1998 年，SAP 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，大大降低了用户服务获取 的成本。 云技术可以提供多层次的服务， 如软件即服务（SaaS）和平台即服务 （PaaS），其中以 SaaS 服务最为典型。 2000 年 起，SaaS 化 浪 潮 开 始 在 全 球 范 围 内 兴 起。2003 年 Sun 推 出 J2EE 技 术， 微 软 推 出 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 。 资料来源：京东数字科技研究院，毕马威 5 1990年4月21日，美国加特纳公司发表了以ERP：下一代MRPII的远景设想为题的报告，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，主要围绕解决企业在管理、业务、流 程处理等方面的问题。 图5 中国SaaS行业市场规模及预测（单位：亿元，%）数 字 科 技 服 务 金 融 16 国内 SaaS 行业的开端在 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，少数企业在开始仿照国外 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 2020 年国内 SaaS 市场规模将达 473.4 亿元，其发展速度是传统套装软件的 10 倍。 3. 移动化的企业服务 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 开端，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 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 术使得企业的内部管理更加智能化，可 运用在人力资源管理、物料管理、资金 管理、技术监控等各个方面。另一方面， AI 技术的应用在对外管理中也具有极大 的能量，使得自动化、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）中国数字化企业服务前景 可期 1. “四化合一”构成中国科技企业推进 数字化服务的背景 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， 远落后于欧美国家， 信息化率和云服务化率普遍偏低。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，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。 资料来源：京东数字科技研究院，毕马威 图6 数字化进展阶段数 字 科 技 服 务 金 融 17 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、云服务化、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 首先，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 业中去。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，据信通院 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 比重达到 32.9%。 数据来源：中国信息通信研究院，京东数字科技研究院，毕马威 图7 我国数字经济规模及GDP占比（单位：万亿人民币，%）数 字 科 技 服 务 金 融 18 其次， 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） 的挖掘、 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 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。 最后，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 化初具成效，使得中国成为全球最具备 构建线上线下融合基础的一个国家。二 是 AI 技术已向多行业渗透。 在零售、 金融、 物流等诸多行业，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， 连通消费端与生产端，使得产品的数字 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 首先，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相同的基因， 这解释了为什么数字科技在金融业率先 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，容易形成“大数据孤岛” 6 。 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 潜在价值的有利手段。 6 xinhuanet/fortune/2016-11/28/c_1119999855.htm 数 字 科 技 服 务 金 融 19 资料来源：京东数字科技研究院，毕马威 表1 传统金融机构和数字科技企业所提供金融服务对比 模式 用户 数据 运营模式 营销手段 用户体验 传统 模式 主要服务城市中 的成熟客户，并 受制于网点和自 有 APP 线下静态数据， 以交易数据为主 非实时 人工方式为主 已有数据无法建 立客户立体画 像，无法做到差 异化营销；营销 渠道有限且成本 高昂 遵守既定的业务 模式和流程，对 用户体验的重视 程度不高 数字 科技 服务对象多元， 年轻客户占比较 大，且客户群体 跨区域，多场景 涵盖 线上线下多维、 多类型（文本、 图像、语音等） 动态数据结合 数字化、智能科 技为主 多维数据有助于 客户分层及精细 化管理和差异化 营销，实现效用 最大；营销场景 丰富 能够做到“以用 户为中心”，具 备操作简单、灵 活等特点数 字 科 技 服 务 金 融 20 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 。对于数字科技企业而言 ，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”。 表2 传统科技企业与数字科技企业服务模式对比 模式 数据能力 技术能力 业务形态 部署方式 传统科技 服务企业 数据能力较弱，在数 据挖掘、分析及管理 维度仍处于起步阶段 ； 优质数据量缺乏；数 据源不足 技术输出经验丰富， 底层技术能力扎实 对金融业的技术输出 不改变业务的固有形 式，本质上传统业务 的技术升级和效率提 升 重型化部署，采用大 型主机及本地系统部 署方式，成本高，金 融服务平台搭建耗时 久，更新迭代依赖性 强 数字科技 企业 拥有海量数据；拥有 前沿的数据管理、挖 掘及分析能力 借助数据优势，在数 据处理、分析等技术 上占优 能够实现新业务的拓 展；对现有业务数据 进行有效管理、挖掘 和分析，解决方案覆 盖业务全流程 轻型化部署，借助运 营工具 SaaS 化及接 入 API、 SDK、 微信小 程序等方式，金融服 务平台搭建高效快捷 资料来源：京东数字科技研究院，毕马威数 字 科 技 服 务 金 融 21 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 、赋予了金融更多的内涵 。 2 0 1 5 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 ，更好的发挥其技术优势 ，助力 金融机构创新业务模式。数 字 科 技 服 务 金 融 22 数字科技企业服务金融 基于四个维度 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。 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，可以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所涉及的获客、营销、审 核、定价、风控等各个环节，从而使金融产品形成一个全流程的解决方案，并数字化输 出。在其中，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、监控等各 个环节的智能化，可以极大地简化、规范化工作流程。 03 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