深圳：2023年集成电路产业收入预计突破2000亿元
06-06
FinTech（金融科技）火了。
现在金融圈的人不讲金融科技就会感觉out了。
在今年的T16和TalkigData智能数据峰会上，由TalkingData高管副总裁和咨询部负责人林逸飞主办的圆桌论坛就金融科技是机遇还是挑战的话题进行了讨论。
参与讨论的嘉宾有平安集团科技数据平台部总经理·肖京、中国建设银行总行网络运营部副总裁寇冠、国泰君安信息管理部总经理于峰、大数据部总经理·谢国忠等阳光保险集团电子商务部副总裁任国森。
以下为谈话实录（有删改，但不影响原意）： 林逸飞：我们都是金融行业出来的，严谨和风险都会体现在大家的发言中。
我的第一个问题是这样的，有一群人没有金融牌照，没有金融经验，但是他们想做金融，有一天他们突然找到了一根救命稻草——FinTech。
这群人曾被视为门外的“野蛮人”，但后来发现，他们虽然野蛮，但却在短时间内证明了一些事情。
如今，大家都不约而同地开始在各个传统金融机构开发内部技术。
您能从这个角度谈谈您的感受吗？丛仁：比如说，一个5岁、10岁的孩子可能没有足够的智慧、经验，但他所做的事情是创新的，是可以尝试的。
所以我认为他们不应该被称为野蛮人。
互联网给传统金融业带来了巨大的启发，但金融业也有多年来积累的规则。
这些新兴企业的发展也需要对规则有清醒的认识，否则会给整个社会带来一些负面影响。
谢国忠：我理解金融科技是一个比互联网金融更广泛的概念。
我给大家分享一下阳光保险近年来在金融科技方面做了哪些工作。
第一个是UBI车险，已经开业一年多了，活跃率为85%。
第二个是区块链。
阳光是国内金融领域第一家尝试将区块链投入生产的公司。
三是我们实现了云端和本地大数据的连接。
四是与国内外人工智能厂商洽谈合作；五是汇金院，现有互联网金融业务板块。
于锋：金融科技的出现有两个背景。
第一个是基于数据，第二个是基于技术。
这里创新的其实是金融服务的方式或手段。
最终的归宿和互联网金融是一样的，都是金融。
他们的参与促进了行业生态链的发展。
但真正的金融服务需要专业的能力，这就是我们的优势。
寇冠：根据个人观察，金融科技并不是一个新名词，因为我认为金融和科技是密不可分的。
从整个行业来看，金融对科技的投入位居前列，科技行业一直在带动金融行业体验的提升。
如果一定要比较两者的话，我认为金融科技有一些明显的特点：第一，它专注于零售金融服务；其次，它专注于20世纪80年代至2000年代的客户；三是大数据应用水平明显。
超越银行；第四，金融服务与客户场景的衔接非常好；第五，纯数字化运营；第六，移动优先。
一些大型电商集团和科技公司结合自身优势，将金融服务做得像隐形银行??，但其服务却无处不在。
金融科技确实给我们带来了很多思考。
我认为电商、科技、互联网公司在金融科技领域会有不同的玩法和成长。
肖京：金融科技的潜力非常巨大，但尚未完全发挥其威力。
平安的互联网金融模式包含大量金融科技内容。
无论是比较流行的技术，还是人工智能进行大数据挖掘，平安都在努力。
虽然整合花了很多时间，但是以后我们一定会加大努力，机会也会很多。
林逸飞：我听得出来，大家都非常关注大数据、智能和金融的融合，并且已经做好了腾飞的准备。
您认为在做集成的时候需要注意什么或者是最困难的事情是什么？从仁：我认为在这个问题上量化意识并最终达成共识是非常困难的。
第一个是整个公司包括每个人的数据思维能否进入血液。
第二个就是你刚才讲了如果不能量化就不能优化，不能量化就不能评估。
作为一个组织，你有决心和动力去做这件事吗？说了这么多，这是最重要的。
初始点。
谢国忠：金融科技面临的最大挑战是找到核心的金融实施场景。
比如大家都在讲区块链，你的场景在哪里？我认为我们的领导更擅长从航保卡中寻找场景并应用这项技术。
找到金融场景是最大的挑战，这也是我们下一步要做的工作。
只有真正将技术与金融场景结合起来，才能推动这项业务。
于峰：经过两年的探索，我感觉在IT和网络办公层面已经建立了完整的数据运营体系。
但我刚才也说了，要真正发挥金融机构的专业金融能力，不只是这两个部门能做到。
这需要公司各部门的通力合作。
我认为最困难的是在整个公司建立数字跟踪模型。
这既是一个概念，也是一个实现。
我认为这将是未来几年的一个挑战。
如果这一点不成立，我们就很难适应金融科技带来的挑战。
寇冠：首先，最困难、最关键的是如何改变和培养大家使用数字的习惯。
其次，虽然大家都说金融科技在发展，但我认为银行短期内最大的优势是网点。
金融科技不是要砍掉分支机构，而是要强化分支机构的优势，自上而下输出SmartData。
，并让下面的人拥有很多独立灵活的使用数据的能力。
这种驱动力将更好地将大数据从概念转化为现实。
肖京：我觉得大家内心必须有双赢的心态，才能真正做好。
共有三个级别。
一是技术与商业界限模糊，需要合作共赢；其次，组织内不同部门需要合作共赢；第三，对外也需要合作共赢，就是人与机器、数据也需要合作共赢。
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