未来商业世界中，企业如何使用技术和金融的力量，提升管理效率，在与竞争者肉博战中抢占先机？
财资一家将带你和AICPA、CGMA、安永、德勤、BCG、麦肯锡、工行、渣打银行、花旗银行、上海票交所、阿里云、腾讯等14家企业的顶尖专家和金融科技专业人士进行隔空对话，共同研讨技术应用的前瞻趋势，一起探索未来金融、商业和财务的发展趋势和价值走向。
本文为金融科技系列文章第二篇。
中国工商银行网络融资中心副总经理陈诗礼：金融科技赋能传统信贷、创新融资服务
第一，融资模式方面。一类是基于企业大数据进行精准画像，并根据信用累积和违约成本进行发放贷款，这些数据包括了交易行为、账户行为、社会行为，以及纳税、工商、司法、环保和舆情等方面的表现；另一类是结合整个产业链，借助金融科技手段将可隔离、可拆分、可衡量、可控制的资产项从整个体系里提取出来，从而形成一个相对独立、可控制的资产，这样银行就可以给企业做可衡量价值、可控制风险的融资服务。这也是现在供应链金融和产业链金融里面应用较多的一方面。
第二，风控理念方面。传统信贷的评估聚焦于单个企业节点，授信评级基本上由企业经营情况和财务报表决定，而且风控理念是极度风险厌恶型。而网络融资的风险关键在于整体、聚类和链条的风险评估和风险与收益相匹配的风控理念，不同的风险匹配不同的资金价格和利率。实现模式上，传统信贷评估的是企业综合信用，这一动态指标相对难以掌握，这也是资产支持型融资成为主流的原因。但网络融资强调的是基于大数据的交易行为、账户行为的确定性和闭环性，要求信息流、资金流、物流、商流的匹配。传统信贷主要依赖财务报表，评判企业偿债能力、借款用途和还款来源，而网络融资结合了动态信息、内外数据的穿透和资产、资金数据流的锁定。客户群体上，传统信贷更注重现资产价值，对于所在行业的特征要求相对宽松。网络融资则更注重流资产价值，依据行业运行模式、用户群体特征、大数据平台进行筛选客户。
第三，运营机制方面。传统信贷业务中银企信息不对称问题突出，特别是企业跨地区、跨行业发展后，银行更缺乏核实企业信息的有效手段。通过金融科技手段将涉及风险管理的环节在总行集中并采取标准化模式统一处理，网络融资业务的风险管理简化成与存取款等结算类业务一样简单。银行加快构建总行“集中运营”与基层行“分散营销”相结合的线上融资发展模式，由总行负责客户聚合、场景接入、数据集成，智能决策，分行主要承担场景拓展、营销组织、预警信息现场核查、不良贷款上门催收及核销等工作。此举改变了传统银行总分行体制下，分支机构割据区域市场，客户跨区域发展带来内部分支机构间相互协调成本过高和风险责任无法准确区分，业绩考核无法精确核算等状况。总体上，银行要发挥自身分支机构众多、线下专业信贷队伍和风控人员丰富的优势，走线上和线下有机结合的发展路径。
渣打银行（中国）交易银行部董事总经理叶继蔚：科技赋能平台模式
在实践应用方面，渣打银行也始终走在前沿，并通过多种平台合作模式来提升交易银行业务，具体如下：一是客户主导型。例如，渣打银行与蚂蚁金服合作，推出区块链跨境汇款业务，让消费者即时完成款项转账，提供更方便和更具透明度的银行服务，也进一步降低跨境付款的风险。二是政府主导型。例如，由央行组织推动的“湾区贸易金融区块链平台”，渣打银行是受邀参与平台开发的机构中唯一一家外资银行，通过整合融资、提升流程效率及信息透明度来改善核心企业及其上下游的运作，帮助企业缔造一个健康可持续发展的金融生态圈。三是技术主导型。例如，华为和渣打银行联合打造物联网（IoT）驱动的解决方案，借助IoT和云能力，使银行实时跟踪货物动态，减少运营风险，为融资决策提供可靠数据，不仅改变了企业对银行的融资和付款方式，企业和银行系统还能够实时“对话”，借助应用编程接口（API）触发融资或付款项目。
花旗银行（中国）副行长、花旗财资与贸易金融部总经理裴奕根：数字化技术助推业务转型升级
目前，花旗银行在几个层面上推进数字化银行建设：第一是新一代的网上银行系统，已经有移动版，可以用iPad或者智能手机进行网银操作；第二是ERP的连接，ERP智能对话，最终实现银企直连，这是数字化的重要一环；第三是eBAM，即企业远端开户功能。在海外的企业，开户过程极其繁琐，通过eBAM电子开户能减少文件的传递，简化繁琐的流程，提高开户效率，从而提升客户体验。
在电子化方面，裴奕根认为，一方面，企业利用银行电子化的内部流程简化自身作业，可提高效率，降低成本和运营风险；另一方面，银行可通过电子化的手段帮助企业统一调度和集中使用资金，从而与企业建立起更强的纽带，获得更稳定的服务和资金来源。
在区块链方面，作为近年火热的技术之一，它是去中心化分布式的账簿系统，可迅速地进行身份验证（企业/个人），这可以衍生运用于所有权相关的交易，如债券、股权等。当然，最关键的是数据处理，区块链将所有相关信息存放在一个共享空间中，可实时观察交易的状态，不仅提高效率和安全性，还有利于电子化交易的形成。
此外，在大数据方面，花旗银行还致力于提供现金流的预测。通过大数据的手段，有效地管理和分析数据。通过全世界的合作银行数据采集和客户的ERP对接，以改善客户的运营和提供更好的服务。
上海票据交易所股份有限公司董事长宋汉光：金融科技如何影响票据市场的发展？
票交所成立以来，票据业务量迅速增长，日均报文数在300万笔左右。票交所将利用大数据技术对交易数据、业务报文、系统日志和票据影像等结构化数据和非结构化数据进行深入分析，对系统参与者的直连和客户端行为进行捕捉，对系统各个模块之间数据交互运行情况进行实时监控，以发现系统运行风险、监控机构异常连接行为和无效差错报文，为确保票交所系统稳定运行，优化系统服务水平提供数据支撑。
在区块链技术上，近期票交所与中国银联共同开展了以区块链技术调研和底层平台测评为课题的“1＋1”联合研究工作，对业界区块链技术主流服务供应商的情况进行摸底调查和技术测评工作，分析了目前主流产品的成熟度以及发展趋势。另外，票交所将结合实际业务发展方向，研究和探索将区块链技术应用于现有业务和创新场景，力争在票据真实性、市场规范性、交易即时性和信息透明性等方面有所提升，以有效防范风险、服务实体经济。
后续票交所将在人民银行的指导下，依托金融科技研究中心持续开展区块链、大数据以及其他金融科技方面的课题研究，同时票交所已启动以区块链、大数据为研究方向的博士后招募及联合培养工作，补充专业人才。
阿里云企业服务事业部流程智能解决方案总监路广：RPA助力企业自动化升级和数字化转型
RPA的价值一：可以联动多个业务系统，自动执行完成工作
不论公司大小，都会有很多工作系统，比如ERP、CRM、Office、HR、邮件等，采用机器人流程自动化RPA后，通过事先编好的操作流程步骤，RPA就像一位机器人员工，能自动操作整个业务流程，从后台系统读取订单、分析订单分布、汇总金额录入ERP财务、记录到数据库、发送邮件通知，不但速度快，而且不出错、不知疲倦，人们只需要开启RPA即可。
RPA的价值二：联动多个业务系统同时，实现流程再造
在自动化流程方面，RPA与工业机器人十分相似。它们都是将工作流程模块化，遇到影响效率的阻碍点，利用技术手段将其攻克，能够在一连串的流程上起到替代人工，自动执行的作用，从而实现流程再造。
RPA的价值三：不会影响现有IT系统的功能与稳定性
如果将工作系统解剖来看，可以将核心诉求及数据看作最底层，上面一层是数据库、Excel、Word等基础功能软件，第三层是OA、ERP、CRM、WMS等流程协同系统，而RPA运行在更高的软件层级。这就决定了它不会侵入、影响已有的软件系统。在帮助企业提升效能的过程中，保持企业已有的IT系统功能平稳、运行可靠。
RPA的价值四：增效显著且迅速
与传统的增效方式不同，RPA能最大限度地平衡效率与成本，且投资回报周期较短。为了提升效率，企业通常会选择采取增加人工或采用传统的模式开发软件。增加人工会带来人力成本增加和培训负担，而传统模式的系统升级周期长，往往业务模式已经发生改变，系统还没有开发上线。RPA的出现为企业提供了第三种选择，并且优势明显：它既不像增加人工那样效率不高且易出错，也不像传统模式开发软件那样需要投入较大成本，它能够最大限度地平衡效率与收益。并且，RPA交付落地周期短，最快2周、最慢6周到2个月可交付使用。
腾讯公司腾讯支付基础平台与金融应用线FIT金融科技合作负责人罗浩：互联网大数据助力保险产业
对于金融科技来说，目前，最实际、最容易看到效果的关键技术是大数据，这是可以落地、马上运用于实践的。在保险行业，大数据除了可以提高保险行业效率之外，我认为它对保险行业的改变不是颠覆型的，而是锦上添花型的。目前，我们接触到的AI技术尚未达到成熟的商业化应用的层面，其在保险行业还是处在一个比较早期的阶段，但将来要颠覆、改变保险业，AI技术发挥的作用将不容忽视。对于银行业而言，其路径与保险大同小异。结合当前我们与银行和保险方的沟通和合作情况来看，能够落地运用的还是与大数据应用相关的项目较多，而AI的运用，可能还需要大家共同把产品做得更完善一些，例如智能客服还没达到真正可以取代人工的程度。
金电联行联合创始人&高级副总裁朱志伟：以数据来驱动发展
对于金电联行的大数据技术创新应用，朱志伟认为，主要有三大核心点：一是一站式征信。基于20余个国家部委数据、200余个第三方数据库数据、区域数据、产业数据以及四十余万家中小企业数据，对数据进行交叉校验、交叉分析，为用户提供企业族谱、信用评分、征信报告三大主要服务，将企业的情况一站式地展现在用户面前。二是量化监管。以大数据技术为核心，通过数据对企业进行动态监管，实现对企业风险的实时监控，并可以做到提前3~6个月进行风险预警。三是智能数据工厂。基于流水线、自动化、规模化、智能化的生产模式，利用工业生产线实现对原辅材料（数据）的加工、生产、组装并输出市场需要的数据产品，为企业打造量身定制的大数据应用落地体系。
