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| 本文作者： momomomomo | 编辑：温晓桦 | 2017-08-28 10:26 |
雷锋网AI金融评论报道，上周，世界经济论坛（World Economic Forum, WEF）发布最新一份“金融服务的颠覆式创新”主题的研究报告，报告名为Beyond Fintech: A Prgamatic Assessment of Disruptive Potential in Financial Services（《超越金融科技：全方位评估金融服务的颠覆因素》，以下简称“《报告》”）。
本文为《报告》精华最后一部分，包含了借贷和财富管理领域的分析，支付、保险、数字银行等领域可关注雷锋网报道：
过去五年中，借贷行业快速发展，几个新的力量的进入想要改变借贷行业和未来的权力中心。本节主要关于行业的关键趋势和未来的不确定因素。
影响借贷行业的主要力量包括：
大规模P2P借贷：P2P服务正在快速增长，覆盖全球众多客户
另类审核：新的衡量和追踪信贷质量的方法正在被开发
精益和自动化流程：自动化正在改变审批和贷款的发放
关于未来借贷行业的巨大不确定因素：
传统借贷方对 Fintech 的速度和数字实力有何反应？
全球的低信用或无信用记录的客户如何从另类审核中获益？
P2P 借贷是否能成长到能够和与传统银行竞争？
新进入者正在大幅度地颠覆借贷市场，但并没有做好将创新规模化的准备。
哪里发生了颠覆？
新的审核技术大大扩展了 无信用记录、少信用记录的客户和次级贷款客户
个人和小企业借款人期望他们的贷款方能够凭借先进的 Fintech 提供无缝的网上办理和快速审核。
非金融平台正在成为承销数据和信贷分配的重要来源。
哪里没有发生颠覆？
与传统银行相比，资金经济学使市场借贷方处于成本上的劣势，引发了对模式可持续性的疑问。
新的数据和分析技术在判定信贷方面已被证明是有价值的，特别是对信贷历史不足的客户来说，从而将信贷迅速扩大到缺少服务的市场。
新的数据来源：已经出现了用于判断信贷的新的数据来源，例如个人的社交和移动数据，以及企业的付款或会计数据。 虽然这些数据在改进成熟客户的承销方面的效果有限，但已被证明对缺少信贷记录的借款人和小企业来说是有价值的。
更有效地使用数据：传统贷款方正在寻找利用现有的数据，以加强其承销模式。 然而，这些数据通常是非结构化和孤立的，因此难以投入使用。为解决这些挑战，公司正在大量投资数据转换，自动化和新的分析手段。
更敏捷的信用模型：新玩家使用短迭代周期改善其信用模型，而在传统企业则被迫进行更为缓慢的调整。传统企业实施一流方法的滞后，为新进入者提供了一个暂时的竞争优势，特别是当新的数据来源可用时。
缺乏信贷周期验证：虽然信贷模式自金融危机以来有所改善，在危机之后还有许多替代方法得到发展，但仍不清楚次贷客户的替代模式如何影响下一个宏观信贷周期。
案例研究：
LendUp，创新小额贷款：LendUp 一家是美国直接在线贷款和金融教育公司，提供了一种专有的承保模式，使用机器学习来服务于金融危机后无法获得信贷的次级借款人。该公司以比发薪日贷款更低的利率提供贷款，而且贷款人信用度越高，利率越低。
ZestFinance，人工智能审核分析：ZestFinance 为金融机构提供机器学习驱动的承保技术，协助分析和处理复杂而不同的数据以改善定价决策。 在2016年获得中国互联网搜索巨投百度的投资之后，正在根据百度的搜索数据开发中国借款人的信用评分平台。
新 Fintech 公司提供更快更少的应用流程的能力正在向传统企业施加压力，迫使其提供类似的简化体验。
流程改善：新的在线贷款平台将贷款审核时间缩短到几分钟，迫使传统借贷方改善和自动化内部贷款流程以便竞争。 因此，以前需要人为干预的许多贷款流程现在被自动审核，以便传统借贷方提供在线办理和快速发放贷款。
传统技术增加的成本：数十年的大型机所限制，现任公司必须增加技术桥梁，将传统基础设施与客户所要求的数字化前端相连接。 与 Fintech 企业相比，这增加了额外的开发时间和成本，但对于传统企业来说是必要的
建立合作伙伴关系以节省成本：改进流程和构建中间件都是相对昂贵的。 因此，传统公司正在考虑与新兴借贷平台建立合作伙伴关系，使他们能够获得 fintech 驱动的技术解决方案，而无需全面改变其基础设施。
案例研究：
Quicken Loans，全网上抵押贷款流程：Quicken Loans 是一家传统的借贷方，推出了网络快速借贷 Rocket Mortgage，用户可以在线查看信用报告; 数字验证资产，财产和收入信息; 并在几分钟内获得完全的批准。 Rocket Mortgage 使用算法来分析借款人的信誉，以减少延迟和人为错误。
OnDeck，Fintech 银行合作伙伴：摩根大通与在线借贷方 OnDeck 合作，改善其发放到银行的大约400万小企业客户的贷款。 这一合作伙伴关系及其近期盈利能力使 OnDeck 重新调整其战略重点，提供高度可扩展的OnDeck-as-a-Service 模式。
新的分销渠道建立了起来，因为金融机构将贷款产品整合到第三方在线平台。 当他们在需要的时刻寻求获取客户时，非金融机构也正在陷入困境。
增加客户参与度：贷款方瞄准非金融平台，因为他们可以了解客户最需要信贷的确切时刻，例如供应链管理或应收账款结算。 这样，贷款方可以在“决策时刻”抢先贷款。
增加数据采集：借贷方也转向非金融平台作为分销渠道合作伙伴，因为这些平台拥有的特定数据。 这些数据可以为公司的业绩提供有价值的前瞻性见解，并且能够对类似业务和个人进行详细的比较。 因此，这些数据有助于降低承销风险和承销成本。
非金融平台也开始自己的探索，将贷款产品直接提供给用户作为新的业务线。 无论这些贷款来自平台的资产负债表中还是通过融资合作伙伴提供资金，与金融机构直接竞争。
案例 1：亚马逊，非金融机构提供贷款
亚马逊向其平台上的商家提供信贷，使用销售数据来衡量风险。 如果商人违约贷款，亚马逊可以选择扣留商家在平台上的销售费用。 该公司已经使用这个平台已经提供了超过30亿美元的贷款，并且正在扩大这一产品，覆盖更多的商家。
案例 2：Tradeshift，基于平台的贸易融资
Tradeshift 的B2B供应链平台将金融机构与供应商连接起来，通过其平台直接提供贸易融资。 一旦借款人要求贷款，现有贷款人就可以获得贷款相关的细颗粒度的数据.Triftift 从改善客户服务和办理费中受益。
尽管具有运营成本优势，但新兴借贷方面临着更高的融资成本，迫使他们探索其他模式。与传统银行相比，资金经济学使市场借贷方处于成本上的劣势，引发了对模式可持续性的疑问。
高客户获取成本：从零开始获取客户群对于新进入者是非常昂贵的，特别是在高成本获客渠道（如直邮）为新进入玩家带来了特别的挑战，因为传统企业已经拥有明确的客户群，因此具有巨大的成本优势。
高融资成本：虽然新进入者有一定的成本优势，但是它们的资金成本远远高于银行。 虽然现有银行能够部署低成本存款，但新进入的玩家依赖私人投资者，私人投资者要求较高的保费来以应对更高的信用风险，以及不太知名的品牌。
资金不稳定：维持双边市场的流动性非常困难。 市场最初寻求对冲基金资金来资助增长，但是对冲基金由于市场波动较大而回笼资金，因此资本变得不稳定。 作为回应，新兴借贷平台正在探索替代方案，包括获取银行牌照，这将使他们获得较低成本的资金来源，如活期存款。
案例研究：
SoFi，在线借贷平台申请银行专项牌照：SoFi 是美国一家专注于学生贷和抵押贷款的在线借贷平台，于2017年6月申请了银行牌照，以使资金多样化。这一举措源于其他几家主要贷款机构采取了类似行动，包括英国第一家在线贷款机构 Zopa。
Fintech 企业改变了客户对借贷的看法。Fintech 正在使用数据为客户提供无痛的借贷服务，客户希望银行能够提供同样高效，无缝的体验。 此外，消费者可以选择众多的金融和非金融服务提供商。 然而，Fintech 正面临资金不稳定，正在努力寻找可持续的商业模式。
根据我们的分析，借贷行业存在以下几个不确定因素：
使用新的数据来源和分析技术，承保的效果有多大？
基于平台的借贷是否会成为实质性的分销渠道？
新兴借贷方为第三方提供其承销技术的长期影响是什么？
借贷方会提供直接贷款吗？
借款人对分销渠道的偏好将会如何发展变化？
解决这五个关键的不确定因素描绘了借贷行业未来的三大分歧：
不同的发展路径
共享服务提供商
分销2.0
如何解决关键不确定性，潜在的最终状态对所有企业的发展路径和影响都会造成很大的不同。
不同的发展路径：
随着融资成本的上升，贷款市场面临挑战。
市场进一步细分和瞄准垂直领域
其他市场借贷方试图成为银行
客户受益，特别是在垂直领域
共享服务提供商：
某些市场贷款方成为B2B服务提供商
银行发现服务提供商比自己的自建内部功能，能力更强，更具成本效益
服务提供商蓬勃发展，变得不可或缺
行业的成本基础商品化
分销2.0
借贷方与非金融公司建立伙伴关系
非金融公司利用自己的平台发放贷款
贷方开始使用附加数据提供更多定制产品
消费者收益，在需要获得贷款
最终状态1：
市场借贷方必须进一步发展复杂的能力或与成熟的银行在价格上进行竞争竞争
随着贷款变得更加分散，客户将受益于更复杂的垂直市场贷款和竞争加剧
最终状态2 ：
成本商品化的推动了B2B服务提供商的增长，因为两种需求在一个解决方案中汇集起来
外部化的提高改善了行业成本基础，但创造了潜在的新的系统性风险点
最终状态3 ：
非金融公司转向通用型金融服务，并中断传统经纪渠道
随着银行和非金融企业之间的合作伙伴关系的激增，客户的体验提高，选择也越来越多
融资成本最低者赢：尽管在办理和审批方面有创新，但在线贷款模式由于不稳定的融资成本，与银行竞争存在局限性。获得与银行存款类似的成本资金来源的需求，将推动网络借贷方获取银行牌照，除非可以找到替代的资金来源。
借贷走向数字化：市场借贷方和技术公司重新定位了客户的期望。 领先的贷方有望提供简单的信贷申请体验，其中通过设计和自动化的组合，为客户提供流畅的应用体验和快速响应。
借款人有效利用数据：领先的借贷方正在使用数据来提高审核程序的有效性和效率。 他们采用新的数据来源来覆盖以前无法评估风险的客户，并通过自动收集和分析关键数据（例如使用从小型企业直接收集的数据）来降低承保成本。 展望未来，贷款方将越来越多地寻找新的信号/数据来帮助贷款决策。
过去五年中，投资管理行业发生了深刻的变化，其中包括几个主要力量的进入，从根本上改变了行业的发展进程。本节探讨了行业发展的主要趋势和未来的不确定路径。
影响投资管理行业的主要力量包括：
机器人投顾的兴起：使用基于低费用ETF基金交易的自动化投顾正在引起关注。
大数据驱动的分析：Fintech公司正在开始挖掘大数据投资的潜力。
B2B外部化的增加：企业开始外包后台流程，如监管监控。
关于未来投资管理行业的巨大不确定因素：
机器人投顾服务真的是广大客户的正确选择吗？
随着利润率持续下滑，企业将如何看待B2B外部化？
单线 Fintech 企业能否获得巨大的市场份额？
投资管理行业的四大趋势已经形成，传统企业看起来有望受益，而不是创新者。
颠覆在哪里发生？
随着每个人对自己的投资更加负责，机器分销已成为客户参与最有吸引力的工具。
扩大投资建议的交付需要的资源更好，因为中后台职能越来越多地自动化或外部化。
低成本产品的增长提高了产品制造规模的重要性，推动了整合的压力。
哪里没有发生颠覆？
面对客户粘性和高客户获取成本，投资管理领域的新玩家一直在努力获得市场份额。
由于雇主放弃传统的养老金固定收益计划，专向养老金固定交款计划，个人更加需要对自己的投资负责，推动了对低成本投资的需求和资产配置建议。随着每个人对自己的投资更加负责，机器分销已成为客户参与最有吸引力的工具。支持证据：
从机构转向个人：婴儿潮一代制定的是明确的福利计划（保证福利），而年轻一代主要首先于固定的缴款投资计划（基于投资回报的利益）。 这些趋势正在增加自主管理的总投资的份额，推动针对个人而不是机构投资者的产品和服务需求。
监管增长，成本上涨：监管机构加大力度保护个人投资者，揭露销售丑闻，引发投资者的不满，以及退休负担转向由个人负担。 这些政策的意想不到的后果是增加了通过传统渠道为客户提供个性化产品的成本，使机器人投顾成为一个引人注目的解决方案。
客户期望上升：客户已经习惯于以客户为中心的产品和服务，并期望他们的财务管理经验（包括财富管理）具有相似的特征。 机器人投顾产品以低成本提供数字产品和以客户为中心的经验，具有吸引力，特别是对于年轻客户。
资产和财富管理机构的利润率下滑，并正在转向外部化和自动化以降低成本。随着非核心功能的外部化和商品化，产业价值链的威胁将大幅度地转变。扩大投资建议的交付需要的资源更好，因为中后台职能越来越多地自动化或外部化。
利润缩减迫使削减成本：随着需求从高成本产品转向低成本产品，利润率正在下降，随着智能投顾的普及，分销利润率也在下降。 这种压力正在推动现有人员寻求减少成本，特别是在增值最小的价值链领域，也就是中后台。
外部服务提供商的增长：随着技术进步，外部服务提供商正在不断增长，并在提高效率方面取得成功。 随着这些企业的激增，资产管理人员将重点放在投资的战略方面。
自动化和AI替代流程：自动化和人工智能更加有能力，可能很快能够取代前台、后台和后台的复杂人类活动。 在这一过程中，卓越的流程执行带来的竞争优势，导致更多的流程外部化。
案例研究：
Kensho，实时分析：Kensho 大大减少了探索资本市场所需的手动分析，并允许用户使用自然语言表达。 媒体网络CNBC 使用 Kensho 的工具来分析最近的政治事件（例如WannaCry网络攻击）对股票价格的影响。
随着对低成本投资需求的增长，利用经济规模降低产品成本，并以低成本提供差异化产品成为主要的竞争优先事项。支持证据：
超额收益难以产生：对于资产管理人员来说，在危机后的环境中，超额收益（alpha）已被证明是无法产生的，使管理人员难以证明其较高的费用面对低成本产品的吸引力。
低费用，高经济规模：随着低成本产品的普及，供应商主要以价格为基础竞争，成本最低的美国股权 ETF 收费仅为三个基点。 规模在低成本产品中的具有显着优势，意味着行业整合是不可避免的。
Beta 版产品的兴起：低成本 ETF 产品的增长在投资者的市场上创造了的差距，采用积极策略但使用低成本测试版产品的“智能测试版”产品已经普及，并且也有助于推动规模降低成本。
案例研究：
Vanguard，被动产品作为竞争优势：Vanguard 作为指数基金的早期倡导者，从持续转向低成本投资的角度受益匪浅，而竞争对手面临着利润的下滑。Vanguard 在过去三年中吸引了8.23亿美元的净共同基金量，是其竞争对手总额的8.5倍。
BlackRock，合并基金：BlackRock 量化投资团队持续30年的研发和强劲的投资业绩，为合并量基于算法和模型的共同基金计划打下了基础。这些基金专注于采取更加规则化的投资方式和量化策略。
传统企业已经迅速采用了机器热投顾模式，推动单线机器投顾探索新的商业模式。面对客户粘性和高客户获取成本，投资管理领域的新玩家一直在努力获得市场份额。支持证据：
有挑战性的客户经济：单线机器投顾主要吸引了大众客户或大众富裕客户。 加上费用低，这些每个客户的带来的收入相对较低。 这种经济是具有挑战性的，因为客户获取成本相对于每个客户的价值较高，难以获利。
进入门槛较低：机器投顾服务可以相对快速和低成本的进行开发。成本低廉使得传统财富管理机构能够快速跟进新进入者，并建立自己的产品，然后他们可以向其现有的客户群提供服务，同时保持较低的获客成本。
增值服务：传统的财富管理服务正在逐渐商品化，因为新进入者自动化咨询和现金流管理服务。 然而，这种商品化强调了客户重视高度无形的“人”的能力和定制服务，特别是随着净值的增加。 传统机构提供这些服务的能力可以提高客户粘性。
案例研究：
FutureAdvisor，机器人理财顾问：2015年8月，全球领先的资产管理公司 BlackRock 收购了 FutureAdvisor面向客户机器投顾产品 FutureAdvisor，FutureAdvisor 现在是通过银行和财富管理机构为投资者提供技术支持的数字顾问开放平台。
四、风险
投资管理的不确定性主要围绕未来投资产品和相关价值链的组成。
《报告》称，如今发现客户的期望越来越高，个性化的客户体验也越来越重要， 由于中后台功能成为自动化或外部化，企业被迫区分高质量的流程执行和定制独特的咨询服务。 客户的粘性和新客户获取的高成本使得传统机构收益，因为成功的Fintech 产品，如机器人投顾，能够快速容易地进行复制。
根据我们的分析，投资管理领域存在以下几个不确定因素：
产品制造商在多大程度上改变和颠覆分销商？
财富管理人员如何差异化他们的机器投顾服务？
客户是否喜欢低成本投资，“确保结果”的产品是否会流行？
真人顾问的角色和工作要求如何变化？
产品制造的规模扩大还是缩小？
如何解决这五个主要的不确定因素，将决定投资管理行业的未来三个不同的局面：
基于确定性的产品
建议差异化
质量外部化
如何解决关键不确定性，潜在的最终状态对所有企业的发展路径和影响都会造成很大的不同。
基于确定性的产品：
零售客户较少获得传统养老金
零售客户成为比机构客户更具吸引力
机器热投顾预测客户的确定性
资产管理开发并提供“有保证结果”产品
建议差异化：
客户，特别是年轻一代，涌向机器人顾问
算法驱动的接口扩展到多个资产类别
财富成为与金融机构互动的主要点
数据共享协议对于了解消费者来说变得更加重要
质量外部化：
越来越多的云和PaaS提供商出现
随着高质量的执行成为常态，规模效应减弱
规模腐蚀的优点是高质量的执行成为常态
大部分市场由具备差异化技术的大型企业整合
许多专业化的小型财富管理人员通过吸引垂直市场而蓬勃发展
最终状态1：
零售财富中增长的利润导致确保结果的产品的大量出现
客户将从提供更高确定性的产品中获益，但需要强有力的合作伙伴关系来管理风险
最终状态2 ：
基于机器投顾的显着改进，投资咨询成为客户选择机构的主要推动力
投资服务将更加方便，但客户透明度较低，而财富管理者的角色变得更为关键
最终状态3 ：
增加成本压力迫使企业要么依靠外部服务提供商，要么获得规模以投资差异化的技术
越来越多的标准化和行业分歧为所有行业利益相关者创造了新的机遇和新的威胁
1、提供差异化产品
正在进行的行业内的中后台自动化和外部化，再加上无处不在的机器投顾服务，投资咨询价值正在商品化。 因此，领先公司将寻求以差异化，以区分竞争，特别是通过深入的个性化客户产品和投资
2、智能机器投资指导客户
随着机器投顾越来越普及和成熟，领先的投资管理公司将寻求使用这些功能来加深与相关客户的接触，获取新的数据来源，为其财务状况的各个方面提供建议。 这将标志着从机器投资转变为真正的机器人顾问。
3、真人顾问的角色定位
真人顾问在区分产品时尤为重要，对于高净值客户来说，真人服务是至关重要的，但是这些顾问在领先公司的角色，将从产品选择转向重视客户参与、情感和决策支持。
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