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| 本文作者： 溫曉樺 | 2016-10-30 18:44 |
埃森哲《區(qū)塊鏈技術(shù)：銀行如何構(gòu)建實時全球支付網(wǎng)絡(luò)》報告、畢馬威《2016全球金融科技100》榜單、FinTech全行業(yè)調(diào)查報告……過去一周，這些權(quán)威機構(gòu)的調(diào)查顯示出怎樣的FinTech行業(yè)現(xiàn)狀呢？
進入2016年，風(fēng)險基金投向Fintech公司的資金正在減少，從數(shù)據(jù)和市場表現(xiàn)上來看，仿佛環(huán)境整體遇冷。但實際上，F(xiàn)inTech早期投資的交易數(shù)量在穩(wěn)步上升。這預(yù)示著屬于初創(chuàng)公司的機會終于來了。
總體來說，阿爾法公社追蹤分析了VentureScanner上的FinTech的1885家公司，并將其劃分為16個大類，跨越58個國家總?cè)谫Y金額高達536億美元。我們從FinTech領(lǐng)域市場分類、整體融資總額以及輪次按年分布、整體融資情況以及公司數(shù)量、平均融資情況以及退出情況這五個維度，以及16個細分領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司分析和總結(jié)了金融科技的市場機會。
近日，畢馬威與投資公司H2 Ventures聯(lián)合發(fā)布了《2016全球金融科技100》榜單（關(guān)注新金融科技公眾號，在后臺回復(fù)“畢馬威”可下載榜單全文），從全球22個國家中遴選出100家最佳金融科技（Fintech）創(chuàng)新者。其中，中國8家FinTech公司上榜。
榜單顯示，全球FinTech100強主要分布在借貸、支付、監(jiān)管科技、數(shù)字貨幣、數(shù)據(jù)&分析、保險、資本市、財富管理、眾籌、區(qū)塊鏈和會計核算11大領(lǐng)域。
然而，2016 FinTech100榜單中，8家中國公司引起了業(yè)界的注意，其中四家公司還在全球前五名中占有席位。據(jù)了解，從2014年開始，H2 Ventures與KPMG就每年推出一份“全球金融科技100強”榜單，其中，2014年上榜的中國公司只有一家，位列32；2015年則有7家。而到了2016年，上榜公司新增至8家，新入選的螞蟻金服還躍至榜首。
昨日，埃森哲在采訪了美國、加拿大和歐洲地區(qū)15家頂級銀行機構(gòu)，32位國際頂尖商業(yè)銀行專業(yè)人士后，發(fā)布名為《區(qū)塊鏈技術(shù)：銀行如何構(gòu)建實時全球支付網(wǎng)絡(luò)》的報告。
報告指出，北美和歐洲地區(qū)90%的大型銀行都在探索區(qū)塊鏈支付技術(shù)。這些頂級銀行中30%正進行區(qū)塊鏈技術(shù)在支付領(lǐng)域的研發(fā)或者已進入概念驗證階段，其中13%的銀行“正處于產(chǎn)品部署階段”，17%的銀行“處于變革的前沿”。另外，剩下70%的銀行仍停留在技術(shù)研究的早期階段，包括還處于“制定相應(yīng)的戰(zhàn)略”或者“學(xué)習(xí)區(qū)塊鏈技術(shù)”的階段。
報告指出，區(qū)塊鏈技術(shù)在銀行業(yè)最受歡迎的應(yīng)用領(lǐng)域為支付，近一半的研究者專注于銀行之間的跨境轉(zhuǎn)賬，而跨境匯款是第二大受關(guān)注的應(yīng)用領(lǐng)域，來自終端用戶的P2P轉(zhuǎn)賬則是商業(yè)銀行關(guān)注的第五大主要收入來源。
對于區(qū)塊鏈技術(shù)主要變革的銀行業(yè)，埃森哲報告指出，大部分參與調(diào)查的高管都同意，無論銀行部署了怎樣的區(qū)塊鏈解決方案，其構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)都不可能是“內(nèi)部專屬的”。也就是說，他們希望區(qū)塊鏈解決方案也由非銀行類企業(yè)參與，包括金融科技公司和技術(shù)公司，比如說IBM和微軟，最終建立起一條聯(lián)盟連。區(qū)塊鏈在支付領(lǐng)域的應(yīng)用是否能夠成功完全取決于行業(yè)合作，取決于銀行和非銀行機構(gòu)是否能共同努力，創(chuàng)建一個支持網(wǎng)絡(luò)。
而相比較之下，對于國內(nèi)的發(fā)展，國內(nèi)主流銀行在此領(lǐng)域的探索依舊不明朗。據(jù)從事銀行基礎(chǔ)設(shè)施底層設(shè)計的區(qū)塊鏈創(chuàng)業(yè)公司矩陣金融CEO孫立林介紹，該公司正與數(shù)家商業(yè)銀行分行展開合作，共同探索區(qū)塊鏈在銀行業(yè)的應(yīng)用，雖然目前尚未有上線的解決方案。但這些合作銀行非主流銀行機構(gòu)。
所謂信用卡盜刷，為不法分子通過不法手段騙取持卡人的信用卡卡號等核心信息后制作偽卡，再通過網(wǎng)絡(luò)支付盜刷信用卡資金的行為。
總而言之是，欺詐者通過各種方式獲取持卡人的關(guān)鍵信用卡信息——信用卡卡號、過期時間、CVV2碼（通俗說是信用卡背面3-4位的數(shù)字，其是信用卡交易的關(guān)鍵憑證）、姓名、聯(lián)系方式等，然后尋找支持信用卡交易的網(wǎng)站，欺詐者在商戶平臺注冊，從而實現(xiàn)消費盜刷。
因此，在盜刷悲劇發(fā)生之前，我們有必要想辦法阻止其發(fā)生。對此， 360首席反詐騙專家裴智勇博士建議：
一、盡量在正規(guī)商店購物，避免被惡意POS機盜取信用卡信息。
二、不要點開陌生人通過短信或社交軟件發(fā)來的鏈接，更不要從鏈接上下載任何東西，以防中毒。如果是熟人發(fā)來的鏈接，最好也電話核實一下再點開。
三、如果一個網(wǎng)站要求您同時輸入帳號、密碼、支付密碼或驗證碼，那么就要仔細檢查網(wǎng)址，看是否是正規(guī)電商網(wǎng)站或銀行網(wǎng)站。
四、盡量使用芯片卡更換老式的磁條卡，因為芯片卡的防盜能力要好得多。因為磁條卡的信息都是明文存儲，因而可以通過設(shè)備隨意讀寫，使得復(fù)制卡成為可能。
如果不幸發(fā)生了被盜刷，裴智勇博士表示，這時應(yīng)當(dāng)及時向銀行報案并掛失信用卡。如果還有其他銀行卡使用了相同的密碼，需立即修改。
蘇寧金服集團常務(wù)副總裁黃金老此前在新浪C+峰會上表示，“蘇寧已經(jīng)在智能投顧領(lǐng)域步下重兵，以實現(xiàn)為各類型客戶，尤其是低收入客戶，提供更為良好的投資顧問服務(wù)”。最近有消息稱，蘇寧金融正在研發(fā)智能投顧產(chǎn)品，預(yù)計年底上線，會植入到易付寶APP中。
面對風(fēng)云莫測的市場變化，讓機器結(jié)合大量數(shù)據(jù)為普通用戶提供投資決策是個不錯的選擇，也就是所謂的智能投顧。這一領(lǐng)域除了誕生理財魔方、彌財、藍海智投等初創(chuàng)公司，也有京東、百度、蘇寧等巨頭的布局。
那蘇寧的智能投顧進展到什么程度，又會有什么特點呢？
蘇寧理財資產(chǎn)管理經(jīng)理左俊義向雷鋒網(wǎng)確定，智能投顧系統(tǒng)正在開發(fā)中，預(yù)計年底可以上線。“規(guī)劃時，首先研究了國內(nèi)外的智能投顧產(chǎn)品，并對他們的優(yōu)缺點進行了總結(jié)；然后針對當(dāng)前蘇寧理財?shù)哪繕擞脩粜枨螅饕邪l(fā)了適合不同風(fēng)險承受能力的各種理財組合。”
根據(jù)公開報道，與同類產(chǎn)品一樣，蘇寧智能投顧也會以數(shù)據(jù)方式識別用戶風(fēng)險偏好，然后據(jù)此推薦產(chǎn)品組合。產(chǎn)品會包括風(fēng)險評測、投資策略分析、產(chǎn)品組合推薦三部分，配置上會主要選擇債券基金和定期理財作為投資標的。
不過比較有特色的是，蘇寧的智能投顧還會涉及到融資。左俊義表示，蘇寧的目標有二：
一是在投資方面，為用戶提供合理的資產(chǎn)配置服務(wù)，提供與其風(fēng)險承受能力匹配的收益水平；
二是在融資方面，為用戶提供與支出目標相匹配的融資服務(wù)，做好資產(chǎn)負債管理。
付款的時候，無論是密碼，還是最近非常普及的指紋，都有一個共同的目的，那就是證明你是你。專業(yè)一點來說，叫做身份識別。
所以，指紋識別所做的事情，和機場工作人員用身份證比對你的長相沒什么區(qū)別。實際上，指紋識別的準確率比拿出身份證面對面審核的準確率要低。說得更直白一些，指紋識別是以犧牲一定的準確性，極大地換取了易用性的身份認證方法。
雖然我們現(xiàn)在對于指紋識別的準確率和易用性還算滿意，但指紋識別真的是未來最好的方案嗎？在螞蟻金服身份認證論壇上，各路大牛給出了不少“黑科技”。
虹膜識別——虹膜識別是身份認證技術(shù)中的“高富帥”，識別精準率極高，誤差率只有十萬分之一。但同時，它對于硬件、算法、識別條件的要求也最高。
簡單來說，瞳孔之外、眼白之內(nèi)的這部分區(qū)域，就是虹膜識別的位置。
中科虹霸是專門研究虹膜識別技術(shù)的公司，它的 CEO 馬力說：
每個人自從一歲之后，虹膜的形態(tài)就已經(jīng)穩(wěn)定了，而虹膜的形態(tài)在不同個體中都有區(qū)別，所以可以用來識別身份。目前已經(jīng)有很多專業(yè)的身份認證場景使用了虹膜識別。
人臉識別技術(shù)——來自螞蟻金服的專家李亮說：
實際上人臉識別技術(shù)已經(jīng)超越了人對于人臉的辨識度。有天賦的人可以記住500張熟人臉，而一般人可以記憶300-400張熟人臉。在這個范圍內(nèi)，人的表現(xiàn)可能會優(yōu)于算法。但是人對于不熟悉的面孔，會產(chǎn)生極其明顯的“臉盲癥”。所以在大規(guī)模人臉識別中，人絕對不是機器的對手。
眼紋識別——所謂眼紋，簡單說來就是人眼眼白（鞏膜）上的血管紋路，在虹膜的外圈。同樣，不同人的眼紋也并不相同。
從目前的技術(shù)來看，眼紋識別的誤識率為五萬分之一，準確度介于指紋識別和虹膜識別之間。目前看來，眼紋識別同樣存在和虹膜識別相類似的技術(shù)限制，但是把人臉和眼紋兩種識別技術(shù)疊加之后，就可以在準確率和易用性上找到一個平衡。
李亮說，如果把指紋識別的精度作為金融支付的標準的話，那么人臉+眼紋的識別精度，已經(jīng)達到了金融支付標準。
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