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生态系统与人类福利-millenniumecosystemassessment
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智能生态系统的产业架构与趋势研究
作者：之家哥
摘要：网贷之家小编根据舆情频道的相关数据，精心整理的关于《智能生态系统的产业架构与趋势研究》的相关文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《智能生态系统的产业架构与趋势研究》 精选一原标题：智能生态系统的产业架构与趋势研究
本文来自微信公众号“本翼资本CapitalWings”（ID：capitalwings），作者 陈运红 一、信息生态系统的构成与层次
1.信息生态系统的构成 信息生态系统指的是信息活动中各种要素的总称。归纳起来，可以认为，信息生态系统由信息源、信息依附平台、信息主体三大要素组成（见图表1.1）。 （1）信息源既是信息生产的原料，也是产品。一方面，信息早就存在于客观世界，包括自然信息和社会信息；另一方面，它是信息主体的劳动成果,通过信息反馈方式，对社会各种活动直接产生效用，进一步丰富信息资源。
（2）信息主体（聚合为“信息服务链”）是为了某种目的的生产信息的劳动者，包括原始信息生产者、信息分配者、信息消费者以及信息加工者或信息再生产者，以上信息主体的聚合便构成了“信息消费链”，从本质而言，信息消费的过程也是围绕以信息主体为核心的服务过程，所以，我们又将“信息食物链”定义为“信息服务链”。信息服务链自上而下分为信息分解、信息生产、信息分配、和信息消费等四层，信息分解为信息生产指明方向，信息生产的内容通过信息分配传输到信息消费层，实现信息消费的目的，而信息分解通过数据挖掘发现信息消费的偏好和潜在需求，决定信息生产的方向。 （3）信息依附平台是信息源与信息主体间实现信息活动的技术实现工具，信息依附平台通过一系列的信息通信技术对声音、文字、图像、视频等数据和各种传感信号的信息进行收集、加工、存储、传递和利用，也是各级信息主体进行与之相匹配的信息活动的生产工具汇总，这些生产工具总称为“信息制造链”，信息制造链自上而下分为应用层、平台层、网络层和感知层（或终端层），分别实现信息挖掘与再生、信息存储与处理、信息交换与传输、信息获取与利用等功能。 2.信息生态系统的制造链与服务链的对应关系 根据上面的分析，信息生态系统包含信息制造链和信息服务链，信息制造链自下而上分为感知层、网络层、平台层和应用层，而信息服务链自下而上分为信息消费、信息传输、信息处理和信息挖掘，分别实现信息采集与利用、信息交互与传输、信息存储与计算、信息挖掘与再生等功能（见图表1.2）。
感知层（用户体验）主要的任务是通过特定终端或智能设备实现用户信息采集，并按照特定程序反馈用户所需的内容或控制信号，实现硬件、软件、内容的一体化体验，达到用户体验价值最大化的目的。 网络层主要由无线接入系统（2G/3G/4G/5G）、固定宽带接入系统（DSL/HFC/FTTx）、传输网、数据通信网和核心网络共同构成，提供接入和宽带服务。从长期趋势看，网络层日益成为公共服务体系的一部分。 平台层主要包括信息技术硬件平台，如计算服务器、存储服务器、路由器、交换机等，还有基础软件，如操作系统、数据库、虚拟化软件，以及企业可能使用的各种监控软件平台、软件开发环境等。这一层提供信息存储和计算的能力，以及网络自动化管理等功能。 应用层包括特定业务的应用程序，相应的业务流程软件，以及数据分析与决策工具。随着客户需求日益个性化，企业要保持业务流程与时俱进以顺应各种变革，那么灵活的、连续的资源重组和各企业的协作网络管理，只能通过精密的技术架构和相应的业务流程来进行管理。同时，企业需求洞察消费行为和供应网络的变化，就需要大量数据分析工具的支持，分析能力是竞争前景和业务流程清晰度之间的桥梁，从而帮助决策者超越以往对管理直觉的依赖。 信息生态链的第二、三层倾向于标准化趋势，规模经济特征明显。从长期趋势看，它们逐步向水电煤等公共服务体系演变，这些层级通常可以部分或全部交由第三方管理，企业再也不能依靠标准化的硬件系统、操作系统、中间件或数据库来实现差异化了。 信息生态链的差异化主要体现在第一层和第四层。差异化的核心价值在于满足最终用户的核心关注点，企业用户关心的是如何解决企业“既能增长又能降低成本”的经营目标，而个人用户关心的是满足个性化体验价值的最大化。
二、智能生态系统的演变趋势 1.智能革命的核心驱动力
智能革命的三大技术驱动力分别来自于：a.智能人机交互技术的变革使得人和机器的互动交流成为可能，网络连接从人与人、人与物、物与物到万物互联，大数据的获取成为可能；b.网络的软件化、平台资源的虚拟化,网络效率大幅提高，信息传输和信息处理成本大幅降低，大数据的处理成本大幅降低；c.基于云计算、大数据之上的人工智能从量变到质变，推动信息演变成知识或决策。 （1）感知层的万物互联化：人与机器的交互革命。从“键盘、触控”到“语音、手势识别、体感交互”，会带来新的智能硬件革命。人机交互的终极目标是利用人们的日常技能与习惯进行交互，交互场所将从计算机面前扩展到人们生活的整个三维物理空间，交互方式适合于人们的习惯并且尽可能不分散用户对工作本身的关注。人机交互的革命打开了人与人、人与物、物与物的之间互动交流的大门，海量数据的实时获取成为可能。 （2）网络层的扁平化：云计算与宽带网络的一体化融合，海量信息处理成本大幅降低。为满足人机交互的实时性要求，网络的效率需要更高、带宽需要更快，网络需要变得更加规模化、低成本化，因此，未来的网络资源一定会共享。网络资源包括：带宽资源（接入、速度、覆盖、时延等核心指标）、计算资源、存储资源，三种资源动态分配。网络的软件化、硬件的虚拟化，最终导致云网融合，形成广义的网络——又称“云网一体化”。 （3）应用层的智能化：大数据与深度学习共同推动人工智能实现从量变到质量的进化。大数据是深度学习的养料，巧妇难为无米之炊，没有大数据提供穷举的可能，深度学习的算法以及深度学习所需的神经网络就无法得到进一步的优化。 大数据具有数量大、多维度、速度快、真实性这四大特征。以往人类无法通过“穷举”来把握一个事情的规律，只能采用“取样”来估计，或者通过观察用简单明了的函数来代表事物规律，但大数据让穷举的笨方法变成可能。 深度神经网络**优化了机器学习的速度，使人工智能技术获得了突破性进展。在此基础上，图像识别、语音识别、机器翻译等都取得了长足进步。基于深度学习的人工智能和过去的人工智能原理不同，但与我们所了解的数据挖掘有着相似的逻辑：先得到结果，反向寻找模式。这个过程被称为训练。 随着云计算、大数据、人工智能等技术的自身发展与变革，新一代的智能经济正沿着人与人、物与物、人与物的发展路径延伸和扩张，到最后万物皆联网，这将极大地推进互联网经济各类应用的产业变革快速深化，“泛互联网化”和“泛智能化”的产业变革将对生活方式、生产方式、社会关系、经济关系等方面产生重大变革。 2.构筑“云、管、端”的智能生态系统 随着智能人机交互、移动宽带网络、云计算、大数据、人工智能等技术的发展和渗透，原信息生态系统的网络层和平台层倾向于标准化、虚拟化、融合化趋势，网络层和平台层最终会殊途同归、合二为一，演变成未来的广义网络，由此，原信息生态系统由四层演变成未来的“云、管、端”三层架构（见图表2.1）。
由“云、管、端”构筑的生态系统越来越接近一个生物有机体的特征，云是大脑，完成记忆、感知、识别、学习等能力；管是有机体的神经中枢和神经末梢，完成信息传输和交换；端是有机体的各个部位的器官和毛细血管，完成信息感知和控制行动等功能。 “云”位于生态系统的顶层,是指数以百万计的生物机器汇聚在一起的群体智能。那些原本属于生命体特有却被成功移植到云端系统中的智能能够自我复制、自我管理、自我修复、自我学习和适度进化。云端是汇聚信息的海洋，一个典型的趋势是工作负荷加速向云端的迁移。 “管”就是无所不在的网络渗透力。随着光通信技术、移动通信技术和智能传感器的高度发展，网络渗透力一方面逐步从人体表皮渗透到器官、血液甚至组织等，另一方面逐步从人与人通信向人与物、物与物的连接扩张。万物皆被连接，最终网络将广泛渗透到国民经济各企业各行业各产业各企业各机器的毛细血管当中。 “端”位于生态系统层级架构的底层，是一支由无数廉价的小芯片组成的大军，构成了感知网络，它们将位置和用途等信息直接向其云端汇报，这些芯片不是超级电脑，但凭借来自分布式的能力，当细如蝼蚁的单元聚集成群且彼此互联时，它们便升格为一种群体智力。在物联网时代，万物皆被连接，“端”的含义可扩张到各类机器、工厂、公司、产业甚至经济实体。端的主要功能实现信息感知和信息反馈以及行动控制等；同时，智能终端将具备日益丰富的感知能力和多模的联网能力，成为网络中的关键节点。未来，智能终端会发展出基于手势、动作捕捉、自然语言等更加人性化的人机交互技术，不断改善用户的体验。生物传感器、智能机器人成为端的主要趋势。届时实现电影《阿凡达》中通过将自己的意识传输到另一个生命体而以一个全新的身份活在另一个世界中的情形将不再是科学幻想。 现代生态学之父，生物学家格利森认为，生态系统越复杂，它所能容纳的物种就越多。生态系统越大，达到稳定所需要时间就越长，破坏它也就越困难。智能生态系统的复杂程度最终取决于“云、管、端”一体化的融合深度与广度。“云”的处理能力越强，各类端的感知能力越灵敏，网络渗透率越大越高效，智能生态系统的复杂程度就越高。云的推动力和管的渗透力将共同撬起各类智能硬件系统以及各类商业应用和内容的无限市场前景。
三、智能生态链的产业投资地图 1.智能生态链的产业投资框架
（1）从功能实现看，智能生态系统是一个典型的闭环控制系统，应该包括信息获取与利用、信息交互与传输、信息存储与处理、信息挖掘与再生等四个环节。从长期趋势而言，信息获取与控制将由各类带感知能力的终端或智能机器人完成，信息交互与传输、信息存储与处理将交由广义的网络来完成，信息挖掘与再生将交由基于云端智能来实现。 （2）从纵向产业架构看，智能生态链自下而上分为“端”、“管”、“云”的三层，依次对应为感知层、广义网络层、应用层。 （3）从横向产业架构看，无论“端“，或者“管”，还是“云”，均由制造链和服务链构成；而制造链的供应链自上而下包含核心标准与底层专利、产品设计与制造等环节等，服务链的供应链自上而下包含平台标准与运营、业务集成与服务提供等环节。 纵向按照智能生态系统的架构分为三层，横向按照产业的供应链关系分为四个环节，共同构成了智能生态链的产业投资地图（见图表3.1）。
2.智能生态链的创新层级分类 根据创新种类的分类，信息制造链自上而下可分为原始创新和集成创新，服务链自上而下可分为模式创新和业务创新（如图表3.1）。 （1）原始创新的竞争优势在于技术垄断 原始创新主要包括核心标准、核心专利发明、核心底层芯片、核心操作系统等方面创新，原始创新的门槛非常高，是典型的垄断经济。智能生态链的原始创新主要体现在应用层的人工智能技术、网络层的智能网络技术、感知层的智能交互技术等方面，围绕人工智能方面的原始创新又包括数据挖掘、深度学习、类脑计算、量子计算等；智能网络技术主要包括通信网络标准、软件定义网络、硬件虚拟化技术、智能网络芯片、量子通信等；智能人机交互技术是人和机器信息交互的环节，主要包括终端操作系统、机器学习、智能处理器、核心芯片、核心传感器等方面。原始创新的企业凭借其独有的技术和资源，以及在市场上的先发优势，可以在一定时期内享有超额利润，但随着产品及技术的推进，垄断优势将会越来越被市场上其他竞争者所蚕食。所以，具有原始创新能力的企业进入的往往是业内的蓝海市场，掌握着垄断资源，具备着规模经济和范围经济所不具有的独特优势。 （2）集成（产品）创新的竞争焦点在于市场先入和市场份额提升 智能生态链中的集成创新[集成创新是利用各种原始创新、管理技术与工具等，对各个创新要素和创新内容进行选择、集成和优化，形成优势互补的有机整体的动态创新过程。 主要体现在应用层如各类定制企业软件，网络层如网络通信系统，以及感知层（或终端层）如各类智能硬件等方面。其中，各类定制企业软件主要包括定制化的商业应用软件以及各类私有云，网络通信系统主要由光纤接入设备、传输网络设备、移动通信系统、云计算数据中心等；智能硬件则是市场空间最大的部分，包括智能手机、可穿戴设备、AR/VR、无人驾驶、机器人、智能家电等。集成创新相对于原始创新的垄断优势则没有那么明显，核心竞争优势主要体现在市场先入或者市场份额的垄断方面的能力。 （3）服务（业务）创新的核心是客户需求的把握 智能生态链的服务创新主要体现在应用层的各类SaaS服务或则IT服务，网络层的网络接入服务、网络服务NaaS、云计算的IaaS服务、以及网络资源的出租服务等，感知层（终端层）的信息消费服务包括语音信息、游戏、视频、社交、AR/VR等。服务创新主要业务和内容层面，体现着范围经济的特征。 要成功地进行服务创新,其中最关键的因素就是对市场、客户需求把握的程度,越了解市场和客户需求,服务创新的成功率就越大 （4）商业模式创新的核心是网络规模与网络效应 智能生态链的模式创新主要体现在应用层如数据挖掘平台，网络层的智能管道平台服务，感知层（或终端层）的内容运营平台等方面。其中，数据挖掘平台主要包括数据挖掘和PaaS服务；智能管道平台主要是面向客户的数据挖掘以及资源调度等。模式创新所颠覆的更多是一种商业模式，一旦其商业模式被人们接受，就会基于社交属性快速传播，形成协同的平台效应，如阿里和亚马逊均是典型平台经济模式。 3.智能生态链的产业价值特性研究 根据信息生态链的价值特性，我们将上述的产业研究框架划分为三大价值圈（见图表3.1），分别为规模定制经济圈、范围经济圈、平台经济圈。从经济特性看，“管道层”属于基础设施投资层面，体现规模经济特性，竞争终点是规模经济和低成本，归属于规模经济圈；感知层和应用层属于产品、业务层面，体现范围经济特性，呈现多样化、智能化、个性化的趋势，归属于范围经济圈；具有技术垄断优势的核心芯片、基础软件企业和平台运营商，归属于平台经济圈。 根据细分子行业的经济特性，信息生态系统可以分为规模定制经济、范围经济、平台经济，（见图表3.2）。
（1）规模经济圈：主要包括电信网络、数据中心、宽带接入服务、IAAS服务等细分行业。其中，电信网络和数据中心均属于基础设施投资层面，通常由运营商或**投资，归属于投资品（见图表3.2），产能扩张、产品成本、财务费用是企业业绩驱动的关键因素。宽带接入服务和Iaas服务属于居民普遍服务的范畴，就长期发展趋势而言，其行业特性逐步向公共事业演变，行业准入、价格管制和反垄断政策是决定企业能力的核心要素。 （2）范围经济圈：专业化和品牌化是竞争终点。范围经济圈的主要特征是面向最终客户，主要包括智能终端、内容、各类商业应用、SaaS服务、面向行业的各类人工智能应用等，销售和利润独立于经济周期，而超常增长主要依赖于技术创新和创造新需求。从理论上讲，范围经济圈的市场空间是无边界的，产品种类日趋繁多，产品生命周期越来越短，日益呈现快速消费品的特性（见图表3.2），销售能力、溢价能力和销售、行政、研发费用控制能力决定了企业最终赢利能力。企业价值创造的具体途径是通过各种手段提高为消费者提供的价值，从而相应从消费者获得更高的回报；品牌溢价将逐渐成为范围经济圈内企业创造价值主要方式，通过不断满足消费者在功能和心理上的个性化的需求，持续提高消费者生活品质，与消费者建立长期稳定的关系。 （3）平台经济圈：在这种模式下，厂商通过提供一个平台，可以导致或促成双方或多方客户在平台上展开交易。客户越多则边际成本越低，收益越大。制造链的核心价值在于知识产权的先入优势和资源垄断优势，服务链的核心价值在于谁真正拥有平台资源（包含用户资源、带宽资源、内容资源、数据资源、商业信息、网络关系群体和在线服务资源等），格局高度垄断导致新进入者极难进入，存在垄断利润。全球著名公司，如亚马逊、谷歌、苹果、英伟达、阿里巴巴、腾讯等均归属于平台经济圈的范畴。 4.智能生态系统的产业投资时钟 信息生态系统正在从规模定制经济向智能化和个性化演变。信息产业发展初期，产业投资热点是基础设施，通过完善底层网络提升自由通信能力；紧随其后的投资热点是信息技术平台，以提升信息存储和计算资源的共享能力。这两个阶段的投资重点基本在基础设施的层面，属于投资品，体现规模经济特性。随着信息传输成本和信息处理成本快速下降，各类商业应用和内容服务的沉没成本快速下降，业务创新门槛大幅降低，层出不穷的业务和内容呈现滚雪球效应，业务和内容的繁荣成为拉动信息产业后续增长的持续动力，信息消费为信息产业的持续增长带来后续空间。 回顾历史，展望未来，可以将信息文明的发展划分为以下三个阶段： 第一阶段，互联网革命时代：满足人们的信息通信需求，信息消费重点从语音通信向数据通信转移，电子通信设备制造业和电信服务业、互联网、移动互联网、智能终端产业得到快速增长，最伟大的公司集中在个人消费类公司，如苹果、微软、谷歌。在2010年“全球最有创意的50家公司”的名单中，包括信息技术类8家、网络类12家、能源类12家、生物医药类11家、材料类7家。其中，苹果连续六年第一、谷歌第二、微软第三、IBM第四。值得一提的是，前三名均是信息技术领域面向“个人消费类”的企业，前四名均具备极强的全球配置和整合资源的能力。 在整理了当今伟大的全球信息技术企业的成立时间可以看到，信息化浪潮始于日本而后向北美、欧洲和亚洲转移。在20世纪30-60年代，信息技术创新型企业多发生在日本，在这期间成立的公司如：富士通、松下电器、夏普、佳能、索尼、爱普生等；1960年以后，北美的创业型公司爆发式增长，如：英特尔、戴尔、EMC（易安信）、苹果、微软、SAIC等；20世纪80年代后，伟大型的公司多出现在亚洲和北美，如：甲骨文、思科、戴尔、Twitter、Facebook、Google、Salesforce，中国的公司如：联想、中兴、华为、华硕、腾讯、阿里巴巴、百度等。
第二阶段，智能革命时代：为满足人们的获得尊重的需求，信息消费的重点将从大众化信息转向智能化应用和个性化内容转移。在智能化时代，业务和应用为成为竞争焦点，应用层是信息的决策中心，感知层是信息控制和信息采集的执行环节，明智的决策和高效的执行效率成为企业制胜的关键。智能终端、机器人、无人驾驶、数据中心、物联网应用、SaaS服务、PaaS服务、人工智能等产业将得到快速增长，成长最快的公司将来自于智能机器人、无人驾驶、SaaS/PaaS服务提供商等。
第三阶段，智慧地球时代：满足人们在虚拟世界自我实现的需求，更多追求个性化体验以及提升个人关注度和美誉度。 《智能生态系统的产业架构与趋势研究》 精选二网贷安全110（） 编者按：人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层。对此，全球巨头立足自身核心技术进行扩散，积极进行布局。与此同时，中国人工智能产业链也已“显山露水”，20余家A股公司正在“抢滩”产业链。近日，中国人工智能产业发展联盟组建成立。据介绍，联盟将快速推动人工智能技术在生产制造、健康医疗、生活服务、城市治理等场景的应用，提升产业发展能力与水平。同时，将整合全产业链资源，促进人工智能科技成果和资源的积累与转化。业内比较一致的看法是，人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层。对此，全球巨头立足自身核心技术进行扩散，积极进行布局。与此同时，中国人工智能产业链也已“显山露水”，20余家A股公司正在“抢滩”产业链。基础层：中国芯片尝试“弯道超车”基础层主要包括计算芯片、大数据、存储。微软的最新研究报告称，在人工智能领域，传统的芯片计算架构已无法支撑深度学习等大规模并行计算的需求，这就需要新的底层硬件来更好地储备数据、加速计算过程。基础层主要以硬件为核心，其中包括GPU/FPGA等用于性能加速的硬件、神经网络芯片、传感器与中间件，这些是支撑人工智能应用的前提。这些硬件为整个人工智能的运算提供算力，目前多以传统的国际IT巨头为主。目前，在GPU领域，英伟达主打工业级超大规模深度网络加速，并推出了基于Volta、首款速度超越100TFlops的处理器Tesla；英特尔主要围绕FPGA构建产业，推出了模仿人脑的人工智能芯片。谷歌也推出了第二代TPU芯片，为自己的开源TensorFlow框架提供芯片支撑。此外，在这一领域还有众多的初创公司，如中星微、寒武纪以及西井科技等，但在产业布局能力和研发实力方面，还不能与上述巨头匹敌。《经济参考报》记者注意到，中国在类人脑芯片上的探索起步并不晚。，由浙江大学计算机学院牵头，浙江大学与杭州电子科技大学的学者合作研制出了国内首款基于硅材料（CMOS）的脉冲神经网络（SNN）的类脑芯片――“达尔文”芯片。该课题组认为，“达尔文”虽是国内首款脉冲神经网络的类脑芯片，但与国际先进水平的IBM TrueNorth芯片比较，还有一定距离。中国在类人脑计算上的探索目前比较受关注的是中国科学院计算技术研究所**霁、陈天石主导的“寒武纪”课题组。计算所的有关专家告诉记者，寒武纪深度学习处理器的能效比主流CPU和GPU有两个数量级的提升，具有较强的市场竞争优势。从2017年起，“寒武纪”课题组获得了中科院为期18个月共计1000万元的专项资金，用于项目研发及产业化。据中国科学院计算技术研究所智能处理器研究中心介绍，这1000万元专项资金一方面用于人工智能芯片的基础性研究，探索下一代人工智能芯片的架构、算法以及在一些新型场景（如AR/VR）中的应用开发方法。这将为我国参与智能时代国际芯片市场角逐打下科学和技术基础。专项资金另一方面用于寒武纪芯片在各种智能云服务器、智能终端和智能机器人市场中的推广，力争在18个月内初步奠定寒武纪芯片在智能芯片市场上的地位。中科院计算所有关负责人表示，“‘龙芯’是一条路，寒武纪是一条路，而与IBM、英特尔、AMD合作是另一条路。‘龙芯’走的是‘人有我有’之路，寒武纪走的是‘弯道超车’之路。”技术层：国产语音识别算法取得突破技术层包括算法平台、图像识别、自然语言识别处理和智能机器人。当前，国内的人工智能技术平台主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，国内技术层公司发展势头也随之迅猛，其中有代表性的企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声（灵云）、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。麦肯锡的一份研究报告对中国人工智能发展状态进行了全面而细致的梳理。麦肯锡认为，中国在算法开发方面与其他国家相当。中国的研究者在开发用于语音识别和定向广告的算法方面已经取得突破。得益于全球的开源平台，中国企业能够快速复制其他地方开发的最先进的算法。中国科技战略研究院有关专家对记者表示，“人工智能产业的发展离不开海量数据的支撑，数据训练量的大小影响着算法实现的成熟度。”阿里云iDST总监初敏表示，算法、数据、计算平台、用户、商业模式，用互联网的思维把这五个因素串起来，人工智能迭代才能非常快。以更快的速度使用反馈数据来更新模型，形成这样的正循环周期后，效果就会越来越好。哪怕就是算法不变，只要能不断地反馈数据并不断优化，过一两个月之后，它的能力也会好很多。国内的曙光公司联合众多企业成立了航天星图、中科三清、曙光易通，锁定数据。航天星图专注于地理空间大数据处理、可视化应用，中科三清由曙光与中科院物理所合资，专注于大气、水以及土壤污染的预报、预警，治理评估和应急提供可行性的解决方案。除了传统IT企业在抢数据资源之外，事实上，中国也涌现了很多运营和经营数据的公司，比如数据堂、星图数据、百分点等，并涌现了更多公共数据开放平台。数据显示，中国数据总量占全球数据总量的14%。据预测，到2020年，中国的数据总量将占全球数据总量的20%，届时中国将成为世界第一数据资源大国和全球的数据中心。创新工场人工智能战略白皮书显示，数据隐私、数据安全对人工智能技术建立跨行业、跨领域的大数据模型提出了政策、法规与监管方面的要求。各垂直领域的从业者从商业利益出发，也为数据的共享和流转限定了基本的规则和边界。此外，许多传统行业的数据积累在规范程度和流转效率上还远未达到可充分发挥人工智能技术潜能的程度。麦肯锡表示，中国的大技术公司通过它们专有的平台收集数据，但中国在创建数据友好的生态系统方面落后于美国，缺少统一的标准和跨平台的共享。从世界有关国家看，开放**数据有助于私营部门的创新，但中国公共部门开放的数据相对较少。应用层：驾驶、医疗等成热点领域应用层包括无人驾驶、智能安防和智慧医疗等。从全球看，IBM最早布局人工智能应用，“万能Watson”推动多行业变革。百度推出“百度大脑”计划，重点布局无人驾驶汽车。而谷歌的人工智能业务则较为繁杂，多领域遍地开花，包括AlphaGo、无人驾驶汽车、智能手术机器人等。微软则在语言语义识别、计算机视觉等领域保持领先。科大讯飞董事长刘庆峰表示，2017年是中国人工智能应用的落地年，成为人工智能产业发展的分水岭。他认为，应用才是人工智能发展的硬道理，只有技术不断地应用在各个领域，才能得到发展。共2页:上一页12下一页写在最后：给大家推荐一家3年理财老平台立即理财拿红包→无界财富(年化收益10%)转载本文请注明来源于网贷安全110：http://www.p2b110.com/news/261844.html分享到：QQ空间新浪微博腾讯微博微信百度贴吧QQ好友window._bd_share_config={"common":{"bdSnsKey":{},"bdText":"我在【网贷安全110】看到这篇经典的文章，有趣-有料-有内涵！你们看看觉得如何？","bdMini":"2","bdMiniList":false,"bdPic":"http://www.p2b110.com/","bdStyle":"1","bdSize":"16"},"share":{"bdSize":16},"image":{"viewList":["qzone","tsina","tqq","wei***","tieba","sqq"],"viewText":"分享到：","viewSize":"24"},"selectShare":{"bdContainerClass":null,"bdSelectMiniList":["qzone","tsina","tqq","wei***","tieba","sqq"]}};with(document)0[(getElementsByTagName('head')[0]||body).appendChild(createElement('script')).src='http://bdimg.share.baidu.com/static/api/js/share.js?v=.js?cdnversion='+~(-new Date()/36e5)];《智能生态系统的产业架构与趋势研究》 精选三开篇：未觉池塘秋草梦，阶前梧叶已秋声有***者形容今年的经济金融形势为“三个无奈的回归”，第一个是回归本源，第二个是回归常态，第三个是回归价值，笔者认为其实在这个语境当中：常态是回归本源之后的常态，价值是回归本源之后的价值，从这个角度讲，三个回归其实归为一个：还是回归本源。当前的新时代，被谓以“新常态”：宏观上，全球经济跌宕起伏，中国经济艰难转型，宏观经济环境日趋“不确定”；微观上，利率市场化改革持续深化挤压存贷业务息差，金融脱媒加速挤占银行市场份额，企业自金融模式出现导致银行优质客户流失，监管环境趋严从紧导致大资管、同业金融等大量创新型盈利性业务寿终正寝；宏观经济形势、微观经营环境、外部监管政策都在呼唤、倒逼商业银行回归经营的本源，回归本源成为近年银行业频频被提及的“热门词”、“关键词”，众说纷纭、不一而足，在第五次全国金融工作会议上，“回归本源”更是被确立为做好金融工作四个重要原则之一。一时间金融业、银行业开始回归，秋水共长天一色，落霞与孤鹜齐飞，回归的方向已定，回归的路径各异，有结伴而行者，有特立独行者，毕竟回归是另一种转型，转型又是一场变革，知易而行难。秋风起兮白云上，大雁南飞，“一会儿排成个一字，一会儿排成个人字”，飞向实体经济、拥抱实体经济、服务实体经济，金融回归本源是实体经济之福，金融是现代市场经济的血脉，乃国之重器，不可不察也。这是开篇，是我写这篇文章的背景，在回归商业银行本源背景下关于供应链金融的一些梳理和思考。回归：万物有源，大道至简把简单的东西复杂化，叫专业；把复杂的东西简单化，叫智慧。金融是最容易把简单问题复杂化的领域，多少简单的产品在“结构+衍生+套利+杠杆”的组合下“乱花渐欲迷人眼”；金融又是最容易把复杂问题简单化的领域，君不见监管层一个“三三四”瞬间把如浪花一朵朵的“通道”、“同业”所谓“金融创新”打回原形，拍死在沙滩上。金融最为简单，金融最为复杂，需要抽丝剥茧、见微知著、回归常识，掌握逻辑和规律。先理清一个逻辑：抛开背景不讲，客观上分析“回归”这个词汇，为什么要“回归”？如一个人，若尚未出发，谈不上回归；若跑得顺风顺水，何必回归；所以谈回归时的状态应该是“已然在路上”，而且“走得非正常”。笔者认为金融监管层号召“回归”无非三种原因：一是恐怕跑偏了，容易“出轨”；二是恐怕跑乱了，容易“越轨”；三是恐怕跑太快了，容易“脱轨”，现在金融监管的一系列如雷霆之势的举措，无非是要把金融业、银行业拉回“正轨”，就像高铁，必须按现有轨道跑，按既定线路跑，按既定的速度上限跑，车上的人得通过安检、持有车票、下车验票。回到文章主题：对当下如火如荼的供应链金融的几点冷静思考，供应链金融的本源是什么，如何回归？◆供应链金融缘起“从产业中来，到产业中去”供应链金融是产业模式升级的自然演化。谈供应链金融，得从供应链管理谈起，先有供应链管理，后有供应链金融。我们知道一个产品的生产过程分为三个阶段，即原材料——中间产品——成品，但随着技术也完成升级同时工业化水平提高，产品的生产模式就由原来的企业内分工转向为企业间分工。一些企业完成产品原材料的搜集，一些企业共同分环节完成产品的制作加工过程并对接下游的经销商由他们完成产品的销售，这一条链式的功能结构就是我们所说的供应链。供应链中的“老大”，即我们所谓的“核心企业”，由于核心企业自身规模较大，发展较好，信用较高就拥有绝对的话语权，因此也十分强势。面对上游，核心企业可以不拿现金进行交易，往往采用的是赊账的方式，而面对下游，又不允许赊账行为。这却**增加了上下游企业的资金压力。但是中小企业在融资环节，由于自身信用级别较低、固定资产等抵押担保品少、经营管理不善、财务信息不透明等原因使得中小企业不受银行等金融机构青睐。与之合作的核心企业能否利用自身良好信用帮助中小企业取得金融机构的融资呢？供应链金融应运而生。通常在金融从业人员和企业经营者语境中的“供应链金融”，往往包括两类：一类是以金融机构（主要是银行）为主导的供应链金融，一类是以企业为主导的供应链金融。供应链金融是什么？简单说，就是金融机构、类金融机构在对企业客户内部交易结构和交易链条进行分析的基础上，对交易的物流、资金流、信息流、商流进行综合把控，针对供应链的不同节点提供封闭授信，并由交易产生的收入偿还融资；一句话总结供应链金融就是金融机构依靠对企业供应链四流的控制，帮助企业盘活其流动资产从而解决企业融资问题。供应链金融其本质是对供应链结构特点、交易细节的把握，将核心企业和上下游企业联系在一起提供灵活运用的金融产品和服务的一种融资模式。也就是把资金作为供应链的一个溶剂，增加其流动性。供应链金融促进供应链的发展体现在资金注入和信用注入两方面：一方面解决相对弱势的上、下游配套中小企业融资难和供应链地位失衡的问题；另一方面，将银行信用融入上、下游配套企业，实现其商业信用增级，促进配套企业与核心企业建立起长期战略协同关系，从而提升整个供应链的竞争能力。融资，是供应链金融最主要的目的之一，当然不是供应链金融的全部；如同融资是金融主要的内容之一，不是全部。供应链金融最大特点就是在供应链中寻找出一个大的核心企业，以核心企业为出发点，为供应链提供金融支持，所谓的“N+1+M”融资模式。◆供应链金融本质是管理“信用、杠杆、风险”供应链金融的本质取决于它的缘起和存在的合理性，其存在的合理性源于四点：（一）源于地位不对等市场经济的本质是供需，基于先天禀赋、商业资源、企业实力、产业机构、行业特点、宏观政策的差异，供应链中的企业地位天生存在着不对等，表现在产品定价权、贸易话语权、资源分配权、政策主导权等多个方面的差异，力量对比悬殊之下，企业在贸易和交易过程中逐渐在产品、价格、物流、仓储、资金融通、市场份额等多个维度建立起以核心企业为中心的生态系统，这个生态系统的特征是“强核心企业、弱上下游”。（二）源于信用不对称核心企业与上下游企业之间交易地位的不对等还体现在信用认知上，企业所处的贸易地位是银行等第三方金融机构对其信用评价的重要因素，因此供应链上各市场主体交易地位的不对等最终导致其信用的不对称，信用不对称是供应链金融的资金源头。核心企业拥有规模更大的业务规模，在产业链中占据核心地位，高信用在资金获取上具备天然优势。此外，核心企业依靠自身对产业链的强把控力，可以“欺上占下”：拥有更多的预收账款（对下游企业）和应付账款（对上游企业），较为充裕的现金流汇聚进一步增强其信用等级，对于上下游企业来说最为现实的问题在于很难从金融机构拿到足够的低沉本融资。因此供应链上往往表现为“强者愈强，弱者愈弱”，强弱对比之下，自然产生了上下游企业的融资需求和核心企业强化供应链体系的需求。（三）源于利益不平衡供应链上地位的不对等、信用的不对称，一方面带来带来的是上下游中小企业的融资之痛：融资难、融资贵、融资乱、融资险。加上当前多层次金融市场的不完善，使得上下游中小企业暴露于无主流金融机构覆盖的尴尬境地，中小企业融资也多是“富贵险中求”，融资成本高企，且相应金融服务机构散、乱，对中小企业稳定经营造成重大影响；另一方面带来的是企业应收账款、预付账款的高企、赊销期的延长，上下游企业资金流动性压力是不可承受之重，供应链上市场主体之间利益不平衡。（四）源于运作不高效提高供应链运作效率和管理能力的重要路径，就是供应链自身的融资能力，传统的单个企业的不动产抵押融资、存货融资、动产融资受制于个体信用等级、银行信贷权限、抵质押率等因素的限制，融资效率低、融资乘数小、融资模式单一、融资手续繁琐，因此供应链运作效率低下；而供应链金融依托核心企业信用的“1+N”、“1+M”、“M+1+N”的模式化、批量化、信用捆绑化、协同化**提升了供应链上核心企业和上下游企业的资金量、现金流、交易量、贸易活跃度。◆融资模式本质是在管控“四流”基础上的“去担保化”目前业内供应链金融最基本的有三种模式：应收账款融资、未来提货权融资、存货融资。应收账款融资：以未到期的应收账款向金融机构办理融资的行为，称为应收账款融资，这种模式使得企业可以及时获得机构的短期融资，不但有利于解决融资企业短期资金的需求，加快中小企业健康稳定的发展和成长，而且有利于整个供应链的持续高效运作。未来提货权融资：未来货权融资（又称为保兑仓融资）是下游购货商向平台申请贷款，用于支付上游核心供应商在未来一段时期内交付货物的款项，同时供应商承诺对未被提取的货物进行回购，并将提货权交由金融机构控制的一种融资模式。融资企业通过保兑仓业务获得的是分批支付货款并分批提取货物的权利，因而不必一次性支付全额货款，有效缓解了企业短期的资金压力，实现了融资企业的杠杆采购和供应商的批量销售。存货融资（有的金融机构也称之为“融通仓”）：即是企业以存货作为质押向金融机构办理融资业务的行为。所以融通仓服务不仅可以为企业提供高水平的物流服务，又可以为中小型企业解决融资问题，解决企业运营中现金流的资金缺口，以提高供应链的整体绩效。现在各种供应链金融创新本质上是在三种基本模式基础上上的变种、包装、升级，其实不是供应链金融本质的变化，而是应用场景、管理工具、操作平台的变化，创新的主要路径总结下来有四个：路径一：线上化传统供应链金融模式，如上文所述，即是以一个优质企业为核心，多个上下游企业参与的“1+N”模式，由银行主导，采用线下模式，银行基于供应链中的核心企业“1”的信用支持为其上下游企业“N”提供融资服务。随着互联网技术的推进，将此模式移植到线上，运用互联网的开放、透明、信息传播快的特点，将由银行主导的传统金融，变成全民参与的普惠金融。并通过技术手段对接供应链的上下游及各参与方，其中包括核心企业、上下游中小企业、银行等资金提供方、物流服务商等，将供应链中的商流、物流、资金流、信息流在线化，实时掌握供应链中企业经营情况从而控制融资贷款的风险。路径二：垂直化和细分化由于每个产业的供应链模式，盈利模式，资金需求的强弱、周期都是不同的，因此供应链金融应用于不同的行业必然催生出不同的行业特征，这将促使供应链金融平台向更垂直细分、更精准、更专业的方向发展。比如，以服装行业为例，厂商门店多、供应商多，产品更新快，去库存需求强烈；融资主体散、资金需求短平快、安全性相对较差、收益较高；又以钢贸行业为例，资金需求较大应收账款额度大，利润低，年化收益率不高，安全性较高，因此，各供应链金融参与主体需要根据不同行业、不同企业的具体需求来为其量身定做金融服务，提供更加灵活和个性化的供应链融资产品。可以预见，各供应链金融参与主体只有不断深耕各自所经营的一条或几条产业链，在充分了解行业属性和特征的基础上，结合自身的专业分析与研判能力，才能为各垂直细分供应链上的企业提供个性化的供应链金融产品服务。路径三：应用大数据未来大数据的应用主要在于风控体系的完善。从理论上来讲，通过对供应链体系内“物流”、“商流”、“资金流”、“信息流”的有效监控，建立一套完善的大数据风控模型来进行风险提示，这一套理论思路可行的，但是关于如何将数据模型与数据客观规范的采集结合起来，现在仍然是各说各话，其最核心的独立、客观、公正、规范还处于完善和发展期。大数据在供应链金融领域的应用更多的处于理论推演及初步尝试过程中，离市场期待还有一定距离，但可以预见未来可能会改变行业业态。路径四：产融紧密结合产融结合的程度是一个经济体活跃程度评价的重要指标，资本血液低成本、精准的流向实体产业，才能促进经济的健康发展。中国供应链金融向平台化趋势发展和整合将是必然趋势，由平台模式搭建成一个产融结合的生态系统，促进资本健康的流向实体产业，具体的运营方式可以是通过供应链金融平台链接的商业生态、基于互联网信息传递和数据支撑，创建金融生态体系，使得金融能真正服务于整个供应链的各类主体并推动商业生态的发展。风控：金风未动蝉先觉，市场无常死不知供应链金融在国内银行的行业化、规模化实践起始于2000年左右的中信银行，以与神龙汽车的合作为标志，中信银行在同业内率先推出了汽车金融网络业务，距今已超过17年。银行同业从模仿到创新，使得供应链金融已然成为各家商业银行对公业务的标配。经过十几年的探索和实践，理论界也形成了不少关于供应链金融的论文和著作。金融脱媒从政策上给非银金融机构、尤其是互联网金融机构带来了前所未有的东风，想颠覆“落后、守旧”的传统银行无非三部曲：第一步复制，“拿来主义”式地把银行的主要业务复制一套；第二步改良，简化流程、弱化担保、强化体验；第三步获客，网罗广泛传统银行渗透不到的差异化客群；供应链金融自然是其不可或缺的产品。尽管供应链金融在超过17年的发展中其产品、业务、模式、流程都在不断优化、迭代，但供应链金融的核心并未随着实体经济的变化而升级：核心企业仍然是业务准入和风险控制最重要的抓手，物流、商流、信息流、资金流的“四流”合一仍然是业务的关键。2010年可以算是供应链金融的分水岭：在此之前，得益于经济高速增长、核心企业自身实力强配合度高、供应链上资金量大转速快，各家银行供应链金融业务普遍收益高、贡献大、不良低，既维护了大客户、又批量拓展了中小客户，一举多得；2010年后，国内外经济开始持续低迷，供应链金融的重要领地---大宗物资价格持续下行，大潮退去，业务中潜伏的问题快速、集中地浮出水面，撑起业务规模半边天的钢铁金融、煤炭金融坍塌，供应链金融资产质量急转直下，供应链金融模式也备受争议，供应链金融业务随之呈萎缩之势。内因：其实大宗商品天然兼具交易属性和融资属性，是供应链金融的重要标的。但因为融资产品和业务模式在过程管理和操作层面发生变形，激烈的同业竞争、业内缺乏能够共同坚守的业务底线、各家银行风险管理专业能力的差异都导致了供应链金融强调的“核心企业责任+流程控制”越来越流于形式，最后失去应有的风险控制作用；所以一言以蔽之，问题的本质不是产品和模式的问题，而是客户准入的问题和风险管理的问题。外因：作为供应链金融重要风险抓手的核心企业出现分化：抗风险能力差的核心企业，连自身直接授信的偿还都面临巨大问题，对于供应链金融中基于交易的间接责任全面违约，本就依附于核心企业的上下游客户没了生意、也没了还款来源，银行承担巨大的本金损失，核心企业的风险抓手作用完全丧失；抗风险能力稍强的核心企业，一定程度上也会受到大环境的影响，经营和资金趋紧，逐步、适度收缩针对上下游客户的信用承担，业务规模随之萎缩。趋势：随着“互联网+大数据”在理论和应用层面的快速发展，企业经营的互联网化、数据化已逐步渗透至小微企业层级；“去中心化”在弱化核心企业的同时，使得原来的链状交易变成了网状交易，交易中各个节点之间的交流与合作更为频繁，逐步形成了场景化的交易模式；“互联网+大数据”使得场景进一步可视化，整体场景、场景中各个交易节点、各节点的商业行为和交易流程都逐步透明。结论：供应链金融模式相当于是一座天平，天平的底座是风险控制，因为供应链金融的本质就是信用与风险控制，脱离了这个最基本的常识所有的金融模式都不存在；天平的两端，一端是资金、一端是资产；天平的梁，就是信息，融资链条中的任何一个融资主体、参与者、环节、要素的信息缺失，就会产生风险，供应链金融风险管理的实质是供应链信息管理，即以供应链信息为载体的风险识别、风险计量、风险控制、风险化解，需要做实、做专风控模式才能为业务保驾护航，目前众多的供应链金融风控模式可以归纳为三类：核心企业信用增级类、控制货权类、控制债权类。核心企业信用增级类以核心企业信用捆绑为主要特点，根据信用增级方式不同，包括连带责任保证、回购担保、调剂销售、差额退款、承诺付款等方式；控制货权的业务模式是以企业拥有的存货作为质押提供授信，又可细分为标准仓单质押模式、普通货权质押模式，普通货权质押模式主要是通过与物流公司的合作，以控制货权为基础向小企业提供授信的模式，又可分为现货和未来货权两类；控制债权的业务模式是以企业应收账款或者其他权利质押或转让，又可细分为应收账款质押和应收账款转让（保理）两种方式。发展：和合共生、守正用奇在服务实体、鼓励创新、产融结合的大背景下，供应链金融早已不是银行的专属，市场上各路豪杰纷纷抢滩供应链金融，除商业银行之外还有保理公司、财务公司、电商平台、自金融企业等等，不乏热烈如火者、迅疾如风者、柔韧如水者，虽然还很难判定这是蓝海还是红海，但已然形成供应链金融的多元化竞争局面，路漫漫其修远兮，我们该往何方求索？◆优势互补，和合共生在供应链金融领域众多参与者各有优势：商业银行具备资金、客户、产品、风控的综合优势；产业龙头、保理公司、财务公司、租赁公司等聚焦特定行业，掌握独特的客户资源；核心企业对行业具备更为深刻的认知，对行业周期以及微观运行都具备传统金融机构不可比拟的风险识别优势；物流平台、电商平台、综合服务平台等具备技术、流量、数据优势；P2P等网贷型公司实现了融资额度和融资期限在使用者和提供者之间的直接碎片化匹配。据非官方统计预测，国内供应链金融市场规模已达十万亿以上，对于单个银行来说，这是个无限大的市场，需要和合共生、优势互补，多方的优势互补实质上是资源的再整合，有助于实现银企双赢、产融结合、从而在信息不透明中追求透明，在信息不对称中追求对称，推动整个市场体系的建设和信用环境的改善。借用供应链金融专家、人民大学宋华教授的观点，做供应链金融有三种境界，第一种境界是“共营链”:既是我的，也是你的；第二种境界是“共赢链”:我的是你的，你的更是你的；第三种境界是“众赢链”：是我们的，也是大家的。◆创新求变，守正用奇路径一：沿着优质“大买方”、“大卖方”开发客户在“互联网+大数据”的推动下，供应链“去中心化”趋势逐步在弱化核心企业，上游与下游日趋分化，所以需要尝试用“大买方”、“大卖方”视角开发客户，在获客模式上把“链式营销”与“网状营销”相结合，聚焦“大买方”和“大卖方”的交易场景，从交易场景中的交易节点、交易特点总结企业的交易模式，从而依托“大买方”、“大卖方”模式化批量获客。路径二：沿着优质的“大行业”开发市场实现供应链金融标准化、规模化最好的载体是行业，行业金融是供应链金融应有的属性。根据企业的商业形态，通常可分为制造业供应链和商贸业供应链，制造业供应链主要由钢铁、汽车、石化、煤炭、有色金属、家电、机械、服装等行业内的核心企业组成的供应链；商贸业供应链如沃尔玛、家乐福、苏宁电器等大型零售供应商组成的供应链等，随着互联网的发展，以电子商务为代表的交易平台供应链作为第三种形态方兴未艾。供应链金融的行业选择的标准有很多，笔者认为最重要的莫过于三个标准：一是行业的供应链要完整，二是行业要弱经济周期，三是要具备相当的交易体量；“大健康”、“大消费”、“大建设”、“大贸易”、“产融平台”等应该是当前和未来供应链金融潜力巨大的行业和领域。路径三：沿着企业交易习惯开发产品一方面我们不能把供应链金融归结为几个产品，更不能归结为某几种担保方式，应该把供应链金融定位为解决方案和商业模式，但另一方面在实操层面供应链金融最终还是要具化为功能、功能组成产品、产品构成方案、方案模式化之后可以称之为商业模式，所以不断迭代产品、开发创新产品是提升供应链金融客户体验的根本，好产品的标准应该是遵循客户交易习惯、快速满足客户预期、着眼企业整个供应链的成长。供应链金融是商业银行转型的重要领域，是银行对公业务的重要产品，是服务企业客户的重要模式，其价值和意义非凡，宏观上，可以推动产业链升级，服务实体经济；中观上，可以推动金融创新，促进产融结合；微观上，可以推动银行经营转型，夯实业务基础。莫为时势遮望眼，要尊重规律和常识，风物长宜放眼量，要不断地创新求变，探索供应链金融更多的新模式、新市场、新领域。来源：兀峰金融研究---关注我们---《智能生态系统的产业架构与趋势研究》 精选四我国还处在金融科技发展的初期阶段，表面上很热闹，但实际上原始创新很少，未来还应加大原始创新技术的研发。同时，金融科技要服务于实体经济，加强风险防范，促进金融改革。无论在理财方面还是支付方面，金融科技已取得了诸多成绩，改变着人们的金融行为方式。在不少业内人士看来，金融科技未来仍不可限量。金融业向智能化发展目前对金融业影响比较大的科技，一般可简称为“A、B、C、D、E”。A是AI即人工智能，B是区块链，C是云计算，D是大数据，E是物联网。其中，两大重要领域为人工智能和区块链。人工智能是指通过快速吸收信息，并把信息转化为知识的技术。同时，人工智能在决策过程中极少出现人类面对利益时的情绪波动。随着人工智能技术发展基础能力的提升，金融行业智能化发展正成为大势所趋。近年来，神经网络等技术的突破，使得机器深度学习成为可能，处理复杂任务的准确性大幅提高。人工智能终端的交互方式，会使人机交互更加自然和便利，提高了技术的应用性。国外金融领域已经大量引入人工智能，用于业务流程化处理和智能决策，**提高了金融效率，降低了人力成本。重构金融业底层架构另一个备受关注的领域就是区块链。目前，区块链技术的运用并不成熟，业界对其未来的应用还存在异议。但从趋势上来看，它将有可能重构金融业的底层架构。区块链的优势是可以降低信任风险，通过每一个数据节点都可以验证账本内容和记录历史，具有灵活的架构和去中心化的特点，也能快速实现金融共享。未来，区块链可应用的领域包括交易记录、支付、结算、征信等领域。区块链技术正在构建新一代金融基础设施，提升跨行业协作效率，消除信任壁垒，减少人工成本，为新一轮产业升级提供技术新动能。区块链技术会对现有生产和生活产生影响，创造新的价值链条和商业模式。那么，区块链和人工智能之间是否有关联？人工智能提供了底层基础，如果基础数据是可被篡改的，那么人工智能就不能真正实现；如果每个人的信息得不到保护，那么人工智能也是无法发展的。区块链技术有一个非常好的协调功能，可使交易信息主体处于加密状态，且有非常好的匿名性特征，具有智能合约和智能交易机制，更好地发挥隐私保护和数据开放、数据融合功能。仍需加大技术突破目前看来，一些技术在金融行业已经展现出重大价值，但也存在一些障碍和瓶颈。以大数据相关技术为例，数据资产的重要性早已获得金融机构的高度认同，如何高效利用数据仍有待突破，进而衍生出大数据模型技术和大数据处理技术两个不同领域。大数据相关技术在客户画像、客群分析、贷前贷后风险识别、精准营销等领域已经取得了实际成效，未来对于数据分析、处理能力的进一步提升，将完全改变银行对客户定向营销、产品定制定价、风险管控的方式和能力，成为银行营销、风控的核心技术和竞争力。但这一技术能否成熟运用，目前看主要还有赖于数据模型的突破，若不能够掌握充分、准确挖掘出数据价值，这一技术的大规模应用可能还有待时日。实际上，不只是大数据，人工智能、区块链等技术在金融行业的运用，仍然需要进一步理清思路，实现真正的落地。由于我国金融科技发展太快，可参考的国外经验比较少，所以也带来了一系列风险和监管问题。其实，我国还处在金融科技发展的初期阶段，表面上很热闹，但实际上原始创新很少，未来还应加大原始创新技术的研发。同时，金融科技要服务于实体经济，加强风险防范，促进金融改革，要在参与国家战略，助力国家腾飞上发挥作用，不能自说自话，甚至玩资金游戏。目前我国的金融科技发展是处于1.0阶段，在金融科技领域内存在的一个最大问题就是理念层面的讨论很多，但真正应用到具体业务中的成果却很少，这也是我们要做的事情。未来，金融科技将会渗入衣食住行各方面，因此金融技术创新也将成为各企业的角力点。网贷经典相关阅读：科技金融属于产业金融的范畴，主要是指科技产业与金融产业的融合。经济的发展依靠科技推动，而科技产业的发展需要金融的强力助推。由于高科技企业通常是高风险的产业，同时融资需求比较大，因此，科技产业与金融产业的融合更多的是科技企业寻求融资的过程。科技金融的定义目前并未统一，最权威的定义是原四川大学副校长赵昌文在《科技金融》一书中的表述，科技金融是促进科技开发、成果转化和高新技术产业发展的一系列金融工具、金融制度、金融政策与金融服务的系统性、创新性安排，是由向科学与技术创新活动提供融资资源的**、企业、市场、社会中介机构等各种主体及其在科技创新融资过程中的行为活动共同组成的一个体系，是国家科技创新体系和金融体系的重要组成部分。[1]如果撇开这些复杂的金融语言，科技金融可以简化为一切服务于科技企业以及科技成果发展、创新的多方资源体系。[1]科技金融的参与者主要有**、NPO、企业、社会中介机构等。其中**在其中的作用是举足轻重的，**不仅投入巨大的资金直接资助科技型企业、创投公司、成立科研院所，还设立限定产业领域的基金，如科技成果转化基金（简称科转基金）、孵育基金、产业投资基金等。企业是科技金融的主要收益方，也是检验科技成果是否具备转化条件的试金石。然而我国企业在科技金融方面的格局是大企业科技创新能力较差，而作为科技创新主体的中小企业反而缺乏科研资金，处于被资助的地位。国外的科技金融或者科技成果转化都是以企业为主体、以市场为导向，以以色列为例，企业集团通常是科技创新的主体，下设科研机构和科技成果转化公司，企业可以将自己研究成果内部自行转化。《智能生态系统的产业架构与趋势研究》 精选五原标题：他们自称代表无人零售技术三大流派，都在颠覆行业，你怎么看？
2017年是“新零售”元年，与之相对应的人工智能、云计算等科技领域也成了风口浪尖，特别是大行其道的各种盒子及其配套技术——无人零售技术。当下，无人零售技术被大致分为三大流派——物联网、互联网和人工智能。 9月25日，2017UREXPO全球首届中国无人店大会及展览会在上海召开，峰会不仅汇聚并全面展示了人工智能与零售业的结合，涵盖了无人店加盟、智能售货的新方向、无人店、便利店的综合解决方案及相关产品供应商，而且成了三大流派论道未来发展的舞台，究竟未来谁主沉浮？
AI代表——深兰科技：未来是人工智能时代
深兰科技在机器视觉应用于零售行业的程度是相对成熟的，也是全国范围内实现路径最接近商业化的。它也是人工智能在零售领域应用的典型代表。其进入便利店和自贩机领域，主要是为了解决零售痛点和未来发展动力问题。 众所周知的，目前便利店的痛点是“两高一低”+“分流+分散”，而未来发展动力是什么呢？在陈海波看来，动力之争就是时代之争，也就是“未来究竟是互联网时代，还是人工智能时代”的争论。这里评判的唯一标准就是人的两大类需求——计划性需求（可电商或定期采购满足）和即时需求（频次占70%以上）。“即时需求”的满足是实体零售存在的一个重要理由，其得以满足需要购物的便利性。而便利性主要体现在两个方面：就在身边和便捷购物，这也是便利店和自贩机大有市场的一个重要理论依据。 在深兰科技创始人陈海波看来，市面上无人零售技术大体可分为3个流派——利用RFID技术，即物联网流派；利用二维码技术，也叫互联网流派；第三个是人工智能，它利用卷积神经网络、深度学习及机器视觉等技术完成对用户、商品、需求习惯等的精准识别和分析。“前两个流派的应用已很多，像缤果盒子（RFID）及小麦便利店（扫码），人工智能的典型代表是亚马逊和我们深兰科技。” 而与之相应的，自贩机领域也有三个流派：第一个是关门流派；第二个是开门派，如RFID开门；第三个是智能派，机器视觉开门。 “亚马逊是市场公认的AI零售领导者，但深兰科技的AI零售技术领先于亚马逊的无人商店。”现场，陈海波自信地说道。
据介绍，目前，深兰科技为零售提供开门自选式自贩机（立柜+卧柜）的定制服务，为连锁便利店和夫妻老婆店提供零售升级服务，及数据服务。其所打造的无人店被称为“超级便利店”：超级便利，超级容易寻找“容身之所”，超级坪效高。“我们用便利店1/20的成本拿下了便利店70%的销量。” 在AI零售方面，深兰有自己的标准：商店拥有大脑、记忆和思考能力；机器视觉识别商品和顾客；自然语言语义识别完成人店交互（人店对话）；机器学习分析顾客需求并具备主动沟通能力；深度学习自动识别消费者购买的物品，自动结账；自动寻的“兜售机器人商店”主动追踪服务顾客，以及人自动驾驶快递车，自动避障。 对于未来智能零售，陈海波说，未来，零售智能化、便利化、自贩化是刚需趋势，人工智能必将担当重任；门店“无人驾驶”般自动售卖；自贩机开门售货，顾客先拿商品后付钱；让C端客户购物步骤更极简，同时让B端商家降低成本，贴近客群。 “C端不管B端的痛，商家不能以要降低成本为理由，让顾客从事先下载，再扫码，结账、确认、扫码、输入密码等繁杂的操作，科技进步是为了让人可以更懒惰，人工智能可以让事情更简单。” 另外，未来的智能零售不是服务机器人代替营业员，门店就是店型机器人；智能零售条件下，商品一定要能够远距离非接触识别，机器视觉才是正确方向。“能够证明你是你的只有你自己，最安全最便捷的支付工具就是人本身；最好的购物就像在家里拿东西，最好的结算就是忘掉结算。在未来是人工智能时代，市场属于用好人工智能的企业。”
物联网代表——远望谷：占据供应链端数据资源是制胜王道
深圳市远望谷信息技术股份有限公司是国内较早涉足RFID领域的企业，目前已经上市。 远望谷总裁汤军表示，目前，国内的零售业正在经历着从1.0到4.0的演变，也就是新零售的演变，商业4.0阶段是线上、线下、物流、数据、技术的完美结合时代，它的转变主要体现在以下三个方面：从经营商品到经营情感、社交，也就是以用户体验为中心；从经营销售额到经营数据，即数据化-智能化升级；第三个，从经营企业到经营产业生态，也就是产业链的构建，所谓的共享经济时代。 从新零售数字化的发展来看，智能化是其必经之路。实现智能化就是要实现数据全程可视化、智能化，供应链整合优化，规避“规模”不经济拐点，构建新型的零供协同新生态，物联网、大数据、云计算是核心技术。 汤军进一步分析了新零售的本质。他认为，新零售的本质就是以终为始，实践以用户体验为中心的数据化和智能化升级。“这里的终就是消费者，也就是回归消费者。而基础数据快速，实时收集、大数据挖掘与分析是实现数据智能化升级的关键。” 新零售的核心在于重构人、货、场。以往，企业通过历史判断未来，以“经验的、事后总结数据”驱动“人、货、场”的调整，来催动营业。而现在是以“实时的，趋势的动态数据”驱动“人、货、场”的调整，来催动营业。 线上平台增速放缓，线下人力与租金成本的上升，经营成本上升与利润下滑，消费个性化、多元化和市场碎片化等因素，使得无人值守商店被期待成为零售业新的增长模式，而无人便利店、自动售卖机也成了零售业态的一种补充。 2017，从国内首家由线上向线下辐射的智能零售新终端——淘咖啡，以及之后陆续出现的F5、未来商店、小麦便利店、缤果盒子、24爱购便利店等风口上资本催生的技术型和运营型终端，再到国内首家实体零售往智能零售辐射的新终端——Wellgo，无人值守商店如雨后春笋般涌现。 而这些门店中很多都是RFID技术的应用。由此，也引出了以此技术应用为主的物联网。“物联网有三层架构：行业需求结合，利用云计算、大数据对数据和信息进行分析和处理，对物体实现即时感知和应用的应用层，通过各种传感网络与互联网的融合，将物体当前的信息实时准确地传递出去的网络层，以及利用条码、RFID、传感器等设备随时随地获取物体的信息技术层。”汤军说，RFID技术是构建物联网的关键技术之一，相比传统的条码，其优势是非接触式、远距离、多标签、自动识别和防伪等。目前，远望谷在这一领域已经达到了全球第二的位置。 如今，RFID物联网下的智慧门店已经越来越多样化，但总结下来，无论是无人、少人还是混合经营，从消费者角度来看，体验为王，而对于经营者来说则更加注重成本、效率和收入。新零售物联网所要提供的解决方案要做到技术场景化和体验的极致化。 “如今，各种各样的店出现了，从传统的品牌到互联网公司，但我认为，最终谁能占据供应链端的数据资源，谁就能取胜。”汤军说道，新零售物联网所能解决的正是这一取胜的关键。 随后，汤军以《一张标签引发的故事》为例，直观地展示了远望谷在整个供应链环节中的关键作用。远望谷通过零售云平台，将品牌厂商、消费者和门店店员等有机融合，利用“数据标准化、数据能力化、数据服务化和数据业务化”这一“四步曲”，实现产业、用户和供应链的大数据，最终为企业提供大数据与BI信息决策分析。
互联网代表——蚂蚁盒子：“小盒子，大平台”满足新零售三大需求
通过互联网信息技术，实现线上线下的融合，蚂蚁盒子的“扫码开门，即取即走”比亚马逊的无人商店早了2年。 广州市蚁道互联网有限公司副总裁陈秋娟表示，蚂蚁盒子作为智能售卖机满足了新零售的发展需求。 她分析认为，零售终端其本质是为零售服务，为消费者服务，所以其核心离不开消费者体验。当零售终端前面多了“智能”二字之后，意味着以新技术和数据为驱动将成为其可持续发展的动力。从用户体验的角度来看，它是一个不断迭代创新的过程；从最早的消费者隔着玻璃选货，按键取货，支付现金购买；到后来，同样是隔着玻璃，但有了屏幕互动和多样化自助结算；发展到第三个阶段，可以通过手机扫码卡门，自助选货，结算。如今，如蚂蚁盒子，已经实现了更加便捷的体验，扫码开门，自动化结算，即取即走。 “体验的不断创新为消费者带来的是更加多样化的营销工具和更加便捷的支付，当我们的后台、O2O平台更加数据化后，随着数据的不断积累、沉淀，未来，会为消费者提供更加精细化的服务。”陈秋娟说，在中国，2015年，国内首创的“扫码开门，即取即走”体验的就是蚂蚁盒子，在两年之后，全球电商巨头亚马逊也推出了即取即走的智能终端。虽然形式是不同的，一个是智能贩卖机，一个是智能商店，但所倡导的极致消费体验是异曲同工的。 “新零售”发展趋势之下，随着数字化和O2O等的叠加效应下，除了商品之外，更加多元化的内容传达给消费者，从而影响着消费者的消费行为。无论是传统实体门店还是电商平台，都面临着要满足新零售的“线上线下融合、挖掘全产业链数据价值和迅速规模化”的需求。 “智能售货机是‘小盒子，大平台’，它是一站式O2O平台，完美实现了线上线下资源整合。”在陈秋娟看来，智能售货机完全满足了新零售的需求。如通过集客、转化、交易交付和售后四大引流模式，完美应对新零售线上线下融合的需求；智能售货机的多样化数据搜集，实时获取客户基础信息与消费行为信息，不断丰富客户多维度数据等优势，也实现了销售、渠道和品牌业绩的有效提升，实现了对全产业链数据价值的挖掘。而其体积小、距离消费者最近、智能化等特点，也十分利于市场的迅速规模化。 三个流派代表从不同角度阐述了各自对于无人店的理解，也对无人店未来做了展望。 展会现场，无人店的各样形式齐聚一堂，各样的“盒子”向到场的人们炫耀着各自的优势与独特的功能，从果汁机、咖啡机，到大米储存加工，再到无人便利店内琳琅满目的商品，再到无人KTV，无人店的确满足了人们各样需求。上海华屹数码科技有限公司的机器人商店，给零售提供了“一万种可能”，香港日田自动化智能商店让我们看到了智能人机信息交互的神奇之处。
物联网、互联网、人工智能……未来的无人店究竟是谁的天下？三分天下？衍生出更多的形式？或许每个业内的人都有着自己的判断标准。 但对于传统门店来说，他们所期望的是新技术对于零售的推动和促进，无所谓物联网，也不在乎到底是互联网+，还是人工智能。正如传统便利店代表，上海梅林正广和便利连锁有限公司总裁助理张莹玖所设想的那样：无人店不是单纯意义上的无人，而是科技与人的融合，是服务的提升，是商品创新的源泉。践行无人店，实际上就是对门店进行智能化改造，简化流程，消除数字鸿沟，建立智慧物流，强化供应链管理，提升客户体验，同时也让门店提升运营效率，解决人力成本和招聘难的矛盾。 我们期待科技与零售的激情碰撞，以科技助力零售业态的发展，让人们的生活更加便捷，购物体验愈发美好。 《智能生态系统的产业架构与趋势研究》 精选六清流妹：目前，各大商业银行在移动支付、零售银行等七个方面均进行了转型布局。工行实施e-ICBC3.0智慧银行战略；农行开启“惠农e通”电商扶贫服务；中行推出“中银E贷”；建行推龙卡e付卡；交行与苏宁“联姻”；民生银行加快推动“凤凰计划”；招行定位“金融科技银行”；中信推交易＋品牌；兴业打造“黄金眼”；平安的“SAT”服务体系；浦发差异化布局娱乐产业···来源 | 亿欧网作者 | 周紫薇银行的日子真的要变天了？当互联网金融不断崛起，新兴科技重塑金融生态，金融公司迅速在人们生活的各个领域扩张。作为曾经“不可一世”的金融先行者，各大商业银行如今却被冠以“传统”二字。然而，从如今各中资银行对于金融科技的布局来看，这头“雄狮”正在“觉醒”。日，招商银行正式发布了招商银行App6.0，将所有时下最In的智能技术融合了进去，包括人脸、指纹、声纹识别，智能投顾，智能风控，AR技术等。招商银行投入3000人IT团队，所有AI技术自主研发，其App6.0在技术上实现了架构彻底的云计算化。互联网金融公司迅速发展，不仅分流了银行的客户，也使得传统银行被电商前台后端化，技术性脱媒的进程也在不断加速。且如今我国的经济结构、产业结构、发展模式都在发生巨大的变化，加之利率市场化、监管升级、客户需求多元化。在多重因素的不断施压下，中国银行业逐步启动向金融科技智能银行的转型。银行业或许真的要变天了。亿欧查证，目前以工、农、中、建为首的大型中资银行都在积极向智能化银行方向转型，在互联网金融及金融科技方面深度布局。为积极应对和把握金融科技带来的挑战和机遇，各大商业银行在移动支付、零售银行等七个方面进行了转型布局：1、构建“大零售体系”，向零售业务转型，提供场景化客户体验；2、向轻型银行转型；3、加大网络支付市场布局力度，推出智能化、便捷云支付、支持银联二维码支付；4、布局智能投顾、网点智能化、“刷脸取款”等人工智能应用；5、智能资产管理服务；6、组建网络金融部；7、加深与各互联网科技公司巨头的合作。亿欧对工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、招商银行 、中信银行、民生银行、兴业银行、平安银行、浦发银行11家银行面对互联网金融及新型经济结构发展所做出的转型升级的布局、推出的产品进行了整理汇总如下表：“重仓”e-ICBC3.0智慧银行战略，工行至诚，能走多远？1、e-ICBC3.0战略在实施e-ICBC的1.0、2.0两个阶段战略之后，如今工商银行正在推进e-ICBC3.0智慧银行战略，包括“融e购”电商平台、“融e联”即时通信平台、“融e行”直销银行平台以及“工银e支付”“逸贷”“工银e投资”“工银e缴费”“线上POS”等八大系列的工商银行互联网金融产品。新版本战略会按照科技金融发展规律，旨在打造一批“现象级”场景和体验良好的产品，更注重产品的极致服务，更注重跟场景的结合，会更注重跟第三方合作。2、联手京东金融日，工商银行与京东金融集团在北京签署了金融业务合作框架协议。根据协议，双方将正式启动全面业务合作，在金融科技、零售银行、消费金融、企业信贷、校园生态、资产管理、个人联名账户等领域展开全面深入的合作。3、创新移动支付工商银行持续加强移动支付领域创新，在国内率先推出工银HCE云闪付信用卡，支持银联“云闪付”扫码支付。先后推出Apple Pay、三星Pay、华为Pay、小米Pay，并将移动支付场景从手机拓展至手表等可穿戴设备，陆续推出华为智能手表支付、斯沃琪腕表支付，全面搭建了线下“近场”挥卡支付和线上“远程”一键支付产品体系。工行还推出了北京地铁购票移动支付功能，预计明年一季度开始北京地铁全域均可使用工行卡以手机APP乘车码方式进站乘车。在移动支付方面，亿欧整理的十一家大型商业银行均有布局，包括银联“云闪付”、全手机端支付及虚拟手表支付。4、“工银快贷”和“工银微贷”截至2016年末中国工商银行的网络融资余额已超过6200亿元，目前工商银行的网络融资业务分为“工银快贷”和“工银微贷”两大板块。其中，“工银快贷”以改变客户与银行交互方式为切入点，为传统融资产品搭建在线办理渠道。“工银微贷”则主要是切入不同的交易场景，通过大数据分析和多维度信息的交叉验证，注重对整体违约率的控制，**降低了客户的准入门槛，旨在让更多原来无法直接获得银行融资的客户受益。5、携手百度开启信用卡获客渠道变革中国工商银行与百度公司合作，在“百度钱包”手机APP推出工银信用卡在线办卡服务。据了解，“在线办卡”是工商银行将传统银行业务与金融科技相融合，把互联网公司的技术、用户、场景等生态能力及“互联网基因”注入传统信用卡体系的尝试。获客渠道的变革创新标志着工商银行信用卡互联网化转型发展正式拉开序幕。6、“工银融e借”个人信用消费贷款中国工商银行推出个人信用消费贷款品牌“工银融e借”，符合条件的借款人可以获得工商银无担保、无抵押、纯信用的人民币信用消费贷款，实现个性化、多层次、多元化的消费需求。从申请到放款均可通过手机、电脑、移动终端等全线上渠道办理，在线实时查询是否可以办理贷款以及可贷额度，最快实时到账，实现了“消费+金融+互联网”的有机融合。工商银行将服务实体经济作为经营管理的出发点和落脚点，坚持以新理念、新金融、新服务，支持供给侧结构性改革和经济转型升级，实现自身健康可持续发展。深入推动改革创新和经营转型，零售金融、资产管理和金融市场等业务成为盈利增长的重要引擎。“惠农e通”，能否打通贫困县农产品进城通道？1、“惠农e通”全面开启电商扶贫服务农业银行“惠农e通”平台上线电商扶贫专区，为贫困县农产品进城建立绿色通道。“惠农e通”平台以涉农产业链上下游商户生产经营、商贸流通场景为切入点，为涉农生产企业、农批市场、县域批发商、农村超市和农户提供集供应链管理、多渠道支付结算、网络融资、普惠金融等功能于一体的定制化“电商+金融”综合解决方案，助推贫困地区脱贫攻坚，改善农村金融生态环境。2、“农银e管家”平台为了推进互联网金融服务“三农”。农业银行持续建设和推广“农银e管家”平台，平台支持PC、手机App、微信等多版本应用。根据“三农”客户的生产生活情况，完善线上线下一体化支付结算等基础功能，推广惠农缴费、理财、保险等多元化功能。创新推出“农银e管家APP+银讯通”服务模式，实现惠农通服务点“触网”,培育基于场景化的电商+金融服务新业态，有效提升线上线下协同服务“三农”能力。3、牵手百度、华为日，中国农业银行与百度战略合作签约仪式在北京举行。按照双方战略合作协议，此次的合作主要围绕金融科技领域开展，包括共建金融大脑以及客户画像、精准营销、客户信用评价、风险监控、智能投顾、智能客服等方向的具体应用，并将围绕金融产品和渠道用户等领域展开全面合作，共建智能银行。为加强金融科技研究与创新，建立常态化新技术研究及应用机制，持续跟踪区块链、云计算、人工智能等新技术发展及行业应用。农行与华为签署“新一代基础架构云计算平台”联合创新战略合作协议。4、刷脸取款为推进人工智能科技产品创新和应用，农行采用高安全的红外双目摄像头活体检测技术，同时实时采集近红外和可见光两种图像，通过分析人脸皮肤的纹理及微小动作带来的光流场的规律变化进行活体检测，保障人脸识别技术安全性的第一道屏障。如今农行成功试点ATM“刷脸取款”,并启动全行推广，助力自助渠道智能化转型。5、农银快e付日，中国农业银行在杭州召开主题为“懂你所需 与你同行”的农银快e付新产品发布会。“农银快e付”扩展了线上、线下的不同场景，将缴费项目、缴费渠道、银行系统整合为开放、共享的缴费生态系统，成为种类齐全、覆盖广泛的输出型缴费产品。涵盖生活缴费、教育培训、保险医疗、公共交通、行政事业、其他缴费等六大类。作为农银快e付品牌的重要产品，综合收银台聚合微信等主流支付方式，同时涵盖了手机APP、电脑PC端、微信公众号、线下扫码等多样化的支付方式，使得商户可以享受从农银快e付“一点接入”多个支付渠道的便利。6、金穗快农贷农业银行推出互联网金融产品“金穗快农贷”，实现农户贷款批量化、标准化、模式化发放。运用大数据技术，创新推出了“金穗快农贷”产品。该产品具有速度快、自动化、可循环、流程简、重信用等特点，能够实现批量化、标准化、模式化发放农户贷款，有效降低农户贷款成本，提高服务效率。7、供应链金融：E链贷中国农业银行上线了基于区块链的涉农互联网电商融资系统“E链贷”，这是国内银行业率先将区块链技术应用于电商供应链金融领域。该产品在充分挖掘和利用农行涉农电商数据的基础上，向电商供应链的法人客户提供完整的电商融资服务，功能包括订单采购、批量授信、灵活定价、自动审批、受托支付、自助还款等。农业银行拥抱互联网金融与金融科技大潮，围绕客户行为方式和消费习惯的变化，积极探索平台化转型和场景化服务，致力于建设互联网金融工程的金融服务平台、电子商务平台、社交生活平台。持续推进服务“三农“工程建设，加强金融科技研究与创新，推进科技产品的创新应用。E中银——全方位布局互联网金融领域成效几何？1、“中银E贷”为加快传统信贷业务的互联网化转型，中国银行推出“中银E贷”，为客户提供全新的融资体验，利用大数据技术通过决策引擎进行贷款“秒批”，实现客户“无等候”体验。中国银行不断加大产品创新力度，积极打造E中银品牌，布局互联网金融的各个领域，丰富支付、资管、交易、融资等产品线，打造跨境、产业链、O2O等特色场景，并通过跨界融合，不断拓展应用场景，将金融服务紧密嵌入这些场景中。2、携手腾讯成立金融科技联合实验室中国银行携手腾讯，成立金融科技联合实验室。将重点基于云计算、大数据、区块链和人工智能等方面开展深度合作，共建普惠金融、云上金融、智能金融和科技金融。3、与“供销e家”签署战略合作协议中国银行股份有限公司与中国供销电子商务有限公司在京签署战略合作协议，根据协议，双方将结合农村金融生态，因地制宜、深耕细作，共同助力“三农”事业发展转型和升级。中国银行将为“供销e家”、供销集团、供销社系统及产业链上下游企业提供全面、综合的金融服务。同时依托供销社系统遍布全国的基层网点以及“供销e家”电商平台延伸农村地区的金融服务半径，打造集金融服务和产业服务于一体的农业生态圈，共同拓展县域金融服务，完善农村金融体系。4、“云端银行易惠通”中国银行江西省分行推出“云端银行易惠通”以“易惠通”手机APP为主要载体，借助互联网、大数据、云计算等先进技术，通过加载个贷通、理财通、缴费通、车惠通、旅游通、中小通、企贷通、票据通等30余个子模块，突破时空、地域、界限等传统服务限制，为服务民生金融、实体经济和扶贫攻坚提供便捷、高效、精准的金融助力。5、ATM扫码取款服务全覆盖中行已在全国范围推出ATM扫码取款功能，将手机扫描二维码技术与传统ATM机取款服务结合，手机在手，即可在遍布全国各地超过44600台的中行ATM设备上扫描二维码完成现金取款，拥抱金融科技，为客户提供更安全便捷的金融服务。中国银行深化布局移动金融战略，全面提升电子渠道服务能力，加快建设新一代客服系统。坚持科技创新引领，持续强化信息科技治理体系，促进集团范围内信息科技一体化发展， 有力支持集团多元化战略实施。龙卡e付卡：具有开关功能的虚拟卡1、 虚拟信用卡龙卡e付卡、“e秒办卡”中国建设银行在“互联网+”创新领域推出首张具有开关功能的网络信用卡——龙卡e付卡，与银联、VISA、万事达三大卡组织共同携手，为客户提供优质的网络支付体验，开启便捷、安全、高效的无卡支付新时代。建设银行以互联网技术和大数据为核心，推进网络发卡渠道建设，推出了“e秒办卡”的极速办卡服务。优质客户通过建设银行网银、手机银行可即时申办虚拟信用卡并立即使用，满足客户“即申即办即用”的需求。2、与阿里巴巴、蚂蚁金服集团签署战略合作协议建设银行与阿里巴巴、蚂蚁金服集团签署战略合作协议，双方将共同探寻双方创新合作模式，顺应“新零售、新制造、新金融、新技术、新能源”的发展趋势，实现强强联合和优势互补。3、“快贷”、“税易贷”、 “裕农通”、“云快贷”建设银行创新推出“快贷”、“税易贷”、 “裕农通”、“云快贷”等产品。其中“税易贷”是建行为纳税信用较高的小微企业量身定制的产品。其背后的运营原理在于，将小微企业纳税信用、税收贡献与其融资发展相联系，纳税信用级别越高，纳税金额越多，贷款额度就越大。贷款仅以纳税信用为担保，让企业的纳税信用、纳税贡献转化为有价值的融资资本。4、金融云建设银行是国内率先在生产环境实现“金融云”的商业银行，将数据和信息通过云管理，促进服务效率大幅提升。推出云客服，利用前沿金融科技成果，打造电话银行、移动及网络在线全渠道覆盖的综合化、多功能、全天候、智慧化云客服体系。5、慧兜圈“慧兜圈”是建设银行应用互联网技术，依托O2O移动互联电子商务模式，为商户精心打造的集收单结算和营销管理于一体的智慧平台。实现银联、支付宝、微信、美团、大众点评等多渠道收款，具备全支付渠道结算、多渠道合成对账、多方式营销宣传、综合分析管理、消费场景获客五项功能。借助智能POS机具全面整合刷卡消费、龙支付、云闪付、Ap-plePay、微信、支付宝等多种支付渠道及支付介质，实现了全支付渠道结算受理。一边是丰富资源，一边是多元竞争。建设银行进一步搭建平台，整合金融和非金融服务，加快实现客户服务平台化、收入结构多元化、运营管理科学化。加强基于互联网、物联网、大数据的智慧型产品、服务和模式创新，向综合性经营、多功能服务、集约化发展、创新型银行、智慧型银行的方向转型。与苏宁“联姻”，交行能否走稳“智慧金融”之路？交通银行业内首推手机信用卡，实现互联网金融科技创新突破随着互联网时代的开启，首创“秒批、秒用、秒贷”模式，提供快捷的批核服务。同四大银行一样，交通银行依托NFC技术，全面推广Apple Pay、Huawei Pay、Mi Pay、Samsung Pay、魅族 Pay、锤子Pay和HCE等移动支付产品，开通银联云闪付二维码扫码支付。日，交通银行与苏宁控股集团有限公司、苏宁金融服务（上海）有限公司签约仪式在沪举行。双方签署了《智慧金融战略合作协议》，将在智慧金融、全融资业务、现金管理及账户服务、国际化和综合化合作等领域展开全面深入的合作。当互联网科技正在深刻地改变着传统金融的面貌，交行将互联网转型作为创新发展的重要战略。积极大胆突破，以开放的心态，加速与新技术、新业态的融合。定位“金融科技银行”， 招行动作有点大！1、招商银行APP6.0、摩羯智投11月2日，招商银行正式发布了招商银行App6.0，将所有时下最In的智能技术融合了进去，包括人脸、指纹、声纹识别，智能投顾，智能风控，AR技术等等。相比App5.0，6.0搭建了完整的智能化结构，覆盖各种各样的应用场景。将智能技术应用到App的三大领域：一是以摩羯智投和收支记录为代表的智能产品应用；二是主要包括智能提醒、智能推荐在内的智能服务升级；三是智能风控。2016年12月，招商银行App5.0搭载的摩羯智投正式问世。摩羯智投的智能投顾由两部分产品构成：智能的投资组合和智能的交互服务。截至2017年10月底，摩羯智投规模突破80亿元；今年以来，摩羯智投获得了7.85%的平均回报率，收益最高的组合回报率超过10%。2、e招贷、闪电贷掌上生活 APP 持续升级智能服务，打造基于大数据的个性化信息推荐功能，大力发展现金型消费信贷业务，推出“e招贷”产品。纯线上贷款产品“闪电贷”等创新服务。3、一闪通早在2012年，招商银行就已开始探索移动支付领域，从最早探索“手机钱包”、“一闪通?云闪付”到推出“一网通支付”系列产品，再到如今推出的二维码支付，是招商银行在移动支付领域的又一次创新尝试。目前，招商银行一闪通支付模式已支持Apple Pay、Samsung Pay、Huawei Pay、小米支付等服务。4、小企业E家招商银行推出了定位为专门面向中小企业客户的互联网金融服务平台---小企业E家，确立了“平台战略+金融核心+大数据”的互联网创新路径，实现公司金融经营模式的互联网转型和轻型发展。小企业E家独具特色的互联网金融创新，开辟了有别于传统银行粗放式“存贷汇”业务发展的互联网蹊径。今年，招商银行明确提出“金融科技银行”的定位。招商银行行长田惠宇在内部讲话中表示：“招商银行总行未来科技背景出身的人要达到30%-40%，甚至50%，我们的对标企业就是金融科技公司。”在这场席卷金融业的Fintech革命中，顺应数字化时代的改变，重塑新的商业模式与能力，加大科技人才投入或是招商银行面对金融科技发展洪流的应对之策。全流程、多渠道、一站式、智能化，中信目标实现还要多久？1、交易+交易＋是中信银行在国内首家推出的交易银行专属品牌，立足於为企业交易行为和整体交易链条提供全流程、多渠道、一站式、智能化的交易银行服务。“交易+”首次整体性推出了“e收付、e财资、e贸融、e电商、e托管、e渠道”等六大子品牌和十六个特色产品的交易银行产品体