【HBR導師講座】金融科技(FinTech)如何重塑並創新金融服務?

徐立群 Li-Qun Xu
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比爾.蓋茲(Bill Gates)曾說「金融服務是必要的,但銀行卻未必! 」金融科技(FinTech)正在重塑並創新金融服務模式,所運用的技術眾多,包括人工智慧與機器學習、區塊鏈、雲端運算、資訊安全、自然語言處理與對話機器人、網路爬蟲等。這些技術主要應用在兩方面: 一、讓現有的金融服務更有效率、成本更低、或是準確度更高; 二、創造新產品、新服務、新通路,或是新市場。《哈佛商業評論全球繁體中文版》有六篇文章從不同角度,探討金融科技帶來的各種衝擊。本導讀引導讀者深入閱讀並思考相關議題,幫助讀者掌握金融科技的重要發展趨勢。

產業轉型升級的驅動力有時來自於產業內部,有時是藉由外部的影響。現代型態的金融業已有數百年歷史,過去由於政府高度監管,相較於其它產業,金融業發展一直相對緩慢。然而過去十多年來因為科技的全面滲透,金融業正在經歷巨大的變革。世界經濟論壇報告(WEF 2015)指出顛覆式創新在以下六個面向正在型塑未來的金融服務:支付、保險、存放款、資本募集、投資管理,與市場資訊供應。

過去五年來我們不僅看到金融科技驅動上述領域的價值提升,同時見證它創造出許多全新的金融服務模式。著名市場情報公司CB Insights已連續三年公布The FinTech 250——全球250家運用科技轉型金融服務的頂尖公司。2020年的250家公司是從超過16,000家公司嚴格挑選出來的,總募資金額超過490億美金,其中美國公司135家(54%),英國公司38家(15%),以及印度公司20家(8%)。台灣金管會為推動國內金融科技產業,攜手金融總會,匯集國內、外金融科技產、官、學、研多方資源,於2018年9月建立國內第一座「金融科技創新園區」FinTech Space,推動金融科技共創生態系。

《哈佛商業評論全球繁體中文版》對金融科技有許多深入剖析的文章,以下整合其中六篇精彩文章,提供一個思考框架,幫助您了解金融科技的發展趨勢與影響。

金融科技創造價值,監理控管降低風險

金融科技的蓬勃發展帶動了經濟的轉型與變革,然而也產生一些不易掌握的風險。金融監管旨在保護消費者、防止金融機構的壟斷行為,並促進金融穩定和誠信。金融科技在這些方面都引入了風險,世界各國都在各自拿捏對金融科技發展的監理定位,紛紛推出監理沙盒機制,讓創新能在平衡風險因素下,健康地發展。《哈佛商業評論全球繁體中文版》〈金融科技創新與監理的平衡〉一文點出歐美、中國大陸,與非洲國家因各自不同的金融環境,對金融科技的發展採取了不同的監理定位。台灣在金融科技的發展有自己的背景,一方面信用卡的使用已經相當普及,對於行動支付的需求不是那麼強烈;另一方面,金融科技相當仰賴資料分析,台灣在數據方面的整合共享還有很長的路要走。針對台灣開放銀行(Open Banking)第二階段的「消費者資訊查詢」,現有銀行的態度就非常保留,對普惠金融的實現形成障礙。台灣現階段金融科技發展的重點,在於妥善運用監理沙盒,打造公平開放的競爭環境;因此,監理科技是值得監管者與業者投入開發的新FinTech領域。

金融科技新創全面滲透,現有金融業者全面備戰

《哈佛商業評論全球繁體中文版》〈銀行如何對抗金融科技新創企業〉一文指出,過去美國銀行業不太重視對中小企業的服務,研究發現只有7%的銀行信用產品,可以全數位方式進行。然而金融科技新創企業藉由數位化,重視客戶體驗,大幅降低放款成本,在線上放款方面蠶食鯨吞;2017年線上放款金額還不到一百億美元,占中小企業總貸款金額約三十分之一,但年成率達47%,到2020年將占總貸款金額的五分之一。

面對金融科技新創業者的挑戰,現有銀行無需過度恐慌,應該掌握自身優勢奮力出擊,例如在資金成本上,現有銀行一般比新創業者低許多。再者,現有銀行掌握自家客戶的個資與交易資料,進行精準行銷時能聚焦在合格的借款人,獲致較佳的行銷成效。相對而言,線上放款業者因為品牌知名度有限,在爭取中小企業客戶上成本通常較高,競爭也激烈。

儘管有上述競爭優勢,面對線上放款業者不斷優化顧客的體驗,傳統銀行業者必須採取適當的競爭策略,包括整合傳統營運與數位,以及投入資源,包括時間與金錢。

金融科技服務不僅在已開發國家蓬勃發展,也逐漸在開發中國家扮演重要功能。《哈佛商業評論全球繁體中文版》的文章〈金融科技公司能提供更多人理財服務〉介紹了金融服務實驗室(Digital Financial Services Lab)如何與創業者合作,將創新金融服務推向發展中國家。例如,印度的SERV’D開發一款應用程式,讓過去缺乏信用查核相關數據的印度非正式勞工開始累積收入與付款數據,藉此得以申請貸款或其他福利。另外,巴基斯坦的公司Cowlar藉著穿戴裝置,協助酪農收集飼養乳牛的相關數據,一方面做好牲畜的管理,另一方面做為申請金融服務的依據,包括乳牛狀況保險折扣,以及貸款服務等。

保險科技積極創新產品

保險業長久以來以規避風險與改變緩慢著稱,但相對其他金融領域,保險業的金融科技、以引進全新的產品為主,例如汽車保險。《哈佛商業評論全球繁體中文版》〈汽車無人駕駛,保險何去何從〉一文指出,當自駕車或半自駕車愈來愈多時,對保險業會有幾個重要的改變:個人保費會降低,因為許多自駕車不會由個人擁有,而是由眾人攤銷汽車的成本。再者,保險理賠也會下降,因為目前94%的車禍是由人類的錯誤引起。該文因此預測保險業者未來將損失250億

美元的個人保費,必須積極尋找新的營收來源。同時,為了因應這新的趨勢,保險業者應在以下四方面儘早部署:培養收集並分析自駕車產生數據的能力、發展新的精算模型、建立新的生態系統、思考新的商業模式。

智慧資產管理績效逐漸顯現

近幾年來,機器學習是人工智慧登上科技發展浪頭的主要推手。從歷史資料中,機器學習找出辨別趨勢的模式,並藉以預測未來。《哈佛商業評論全球繁體中文版》的文章〈機器學習助你管理資產〉指出,機器學習特別適用在證券投資,因為所得到的洞見能立即成為投資決策。機器學習預測債券違約之準確度,已經比傳統的統計模型高出10%。另外,演算法也被應用在過去只有人類能解讀的資料分析上,例如機器學習分析衛星收集的大量農田資料,預測未來的產量,或是分析攝自商場停車場的照片,預測商場的業績。

近年來台灣各資產管理公司紛紛推出機器人理財服務,透過自動化投資規劃與資產管理的優勢,平均績效可達9~10%,已逐漸受到投資人的青睞,預期機器人理財的普及率會由於疫情導致「低接觸」的新常態而快速提升。

區塊鏈應用如雨後春筍般出現

網際網路已經成為生活與工作不可或缺的部分,然而在1990年代,當有人預測未來人們獲取新聞的來源,將從報紙轉向網際網路時,許多人皆嗤之以鼻。《哈佛商業評論全球繁體中文版》〈昨日網際網路,今日區塊鏈〉一文觀察到,今天區塊鏈與比特幣在許多方面與當年的網際網路有許多相似處,包括都採用開放架構,且有多層(layer)的設計。另外,在發展早期兩者皆有許多競爭的技術要成為未來的標準。再者,兩者皆具有網路效應,也就是當愈多的使用者活躍在相同的網路時,效益就愈大。

然而兩者也有很大不同處,早期網際網路並非為了商業用途,電子郵件是其殺手級應用。反之,區塊鏈的殺手級應用比特幣天生就在金融消費等用途。人們對加密貨幣的投資熱度,遠超過當年網際網路發展的初期階段,這並非是件好事,有許多關於加密貨幣的基礎議題需要在沒有商業動機下平衡地被探討,因為區塊鏈對於金融和相關法規的影響,很可能近似網際網路對媒體的影響。

台灣應用區塊鏈於金融領域最著名的案例,當屬財金公司與銀行、會計師事務所、證交所與台灣集中保管結算所合作推出的「金融區塊鏈函證」服務,該服務運用區塊鏈技術,結合數位憑證與數位簽章,將銀行函證數位化,除了確保資料的正確性,更使得函證查詢時間可由平均半個月縮短到一天,大大節省作業時間及成本。除了銀行外,金融區塊鏈函證服務現已拓展到票券業。其他金融區塊鏈應用包括跨境支付、股權清算、債券發行與交易、保險、電子錢包等,可說相當琳瑯滿目。

如同〈昨日網際網路,今日區塊鏈〉一文指出,隨著新技術的發展,技術和基礎設施的主要用途、甚至技術採用者的價值觀,往往會大幅改變。區塊鏈技術當然也不例外。

本導讀整合六篇《哈佛商業評論全球繁體中文版》文章的關鍵論點,提供一個框架,從不同角度,探討金融科技帶來的各種衝擊及影響,引導讀者深入閱讀及思考相關議題,期望對提升企業的國際競爭力有所助益。

本導讀所涵蓋的哈佛商業評論文章與個案

1. 〈金融科技創新與監理的平衡〉,臧正運,《哈佛商業評論全球繁體中文版》2017年1月號。

2. 〈銀行如何對抗金融科技新創企業〉(How Banks Can Compete Against an Army of Fintech Startups),凱倫.米爾斯(Karen Mills)、布萊登.麥卡錫(Brayden McCarthy),《哈佛商業評論全球繁體中文版》2017年6月號(June 2017, HBR)。

3. 〈金融科技公司能提供更多人理財服務〉(Fintech Companies Could Give Millions of People More Banking Options),傑克.肯達爾(Jake Kendall),《哈佛商業評論全球繁體中文版》2017年2月號(February 2017, HBR)。

4. 〈汽車無人駕駛,保險何去何從〉(Driverless Cars Will Change Auto Insurance. Here is How Insurers Can Adapt),約翰.庫薩諾(John Cusano)、麥可.柯斯托尼斯(Michael Costonis),《哈佛商業評論全球繁體中文版》2018年1月號(January 2018, HBR)。

5. 〈機器學習助你管理資產〉(What Machine Learning Will Mean for Asset Managers),羅伯.博任(Robert C. Pozen)、強納森.魯安(Jonathan Ruane),《哈佛商業評論全球繁體中文版》2020年1月號(January 2020, HBR)。

6. 〈昨日網際網路,今日區塊鏈〉(The blockchain will do to the Financial System What the Internet Did to Media),伊藤穰一(Joichi Ito)、妮哈.納如拉(Neha Narula)、羅布勒.阿里(Robleh Ali),《哈佛商業評論全球繁體中文版》2017年4月號(April 2017, HBR)。

閱讀完本模組的文章/個案後,我們建議您思考下列問題:

1. FinTech發展趨勢之一是Open Banking,也就是金融服務不再只是由傳統銀行提供,金融服務供應者將會多元化,同時會無所不在。推動Open Banking的前提是金融機構需要將客戶的資料與其他業者共享,但這牽涉到發生資安爭議時,該由誰負責?目前德國與英國等國採取強制做法,而台灣是採自願方式,請問您的看法如何?

2. FinTech帶動金融機構與異業合作發展金融生態圈,藉著整合的平台將不同業者的產品或服務與自家的金融服務無縫接軌,創造多贏的局面。您對此發展的看法如何?

3. FinTech之持續發展對現有的金融機構帶來新的威脅與機會,貴公司是否已經採取相關因應的策略?如果有,請問為何?

4. 金融監管旨在保護消費者、防止銀行的壟斷行為,並促進金融穩定和誠信。金融科技在所有這些方面都引入了風險。當愈來愈多的決策由演算法代勞時,您覺得監管者必須是具有看得懂程式碼的專業人員嗎?



徐立群

徐立群 Li-Qun Xu

現職:國立成功大學會計系與財務金融研究所教授、國立成功大學Fintech商創研究中心金融預測分析與理財實驗室主持人
經歷:國立成功大學會計系與財務金融研究所副教授、長榮大學資工學院院長、長榮大學計網中心主任、長榮大學副教授兼資訊管理系主任
專長:大數據預測分析/機器學習、金融科技/信用評估科技/舞弊偵測、精準行銷、數位轉型


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