（一）财富管理

财富管理领域的商业模式创新主要集中在降低投资门槛和交易费用上，简化投资决策流程，并保证交易的便利性和安全性。

一种模式为综合理财规划模式，客户通过输入理财目标和进行风险测试，借助在线理财工具和专业的理财顾问，经过完整的理财规划流程，在线完成资产配置和后续的自动调整。

另一种模式是专注于投资组合的模式，客户可以自主建立资产组合，也可以由系统自动生成投资组合，其中投资与社交网络的结合是在原有投资咨询服务目的创新，客户可复制其他投资者投资策略或投资组合，挖掘投资的群体智慧；或者客户可输入自己的投资理念，包括市场热点、交易策略、投资风格等关键词，系统自动生成投资组合；如果客户的投资理念或组合被其他客户使用的话，还能获得相应的奖励。

1.智能投顾

随着我国市场经济的发展，居民可支配收入逐年增加，对于个人财富管理服务的需求，愈加旺盛。目前，财富管理已经进入2.0时代。财富管理的1.0时代，主要在网上列出理财产品，向用户展示理财产品；财富管理的2.0时代，则是理财产品精品店模式，对理财产品进行筛选，并根据客户的需求推荐。“智能投顾”则是2.0时代中最为典型的代表。

“智能投顾”依据现代资产组合理论（MPT）构建，通过分散投资降低风险，使投资者在可控的风险水平上获得稳定收益；其随着FinTech的兴起而兴起，在部分发达的经济体，作为FinTech的相关业态被广泛接受。

“智能投顾”之所以受到关注，与其自身特点有直接关系；其提供的金融服务，可有效改善长期限制金融行业的“痛点”。“智能投顾”的优势在于，相对传统金融机构而言，使用户更便于决策，并且其在收益上相对确定，用户可以进行相应的预判；同时，在人工智能和大数据分析的协助下，可以有效降低各方的交易风险，将风险控制做到最优化。

个性化的投资推荐：每一个投资人的实际情况都不同，风险承受能力有高有低，投资偏好有激进的、也有保守的。因此，投资者需要的是针对个人的个性化财富管理解决方案。“智能投顾”的投资组合建议，是建立在投资者自身数据分析的基础之上，非常契合个性化服务。

服务门槛的降低：传统金融业务遵循着“二八原则”，即80%的利润来自20%的高端客户；因此，传统金融机构提供的“一对一专家式”资产管理服务，主要针对高净值客户。通过“智能投顾”的程序匹配，可以将服务的群体扩展到普通人群，这大大降低了服务门槛。

人为因素影响变小：在投资过程中，投资人心理始终会受到影响，这对于投资新手十分致命。“智能投顾”背后的计算机程序，不会受到心理层面的影响，有利于投资者规避不必要的风险。

有效降低交易成本：由于“智能投顾”平台为在线运营，节省了大量的人工及办公相关成本；因此，可将交易成本大幅降低。

严格遵守投资者的指令：传统的投资顾问主要依靠交易的佣金获利，其与客户存在潜在的利益冲突。智能投顾的投资组合，是根据客户量身打造的；因此，相关的交易操作由投资者亲自设定，只有满足触发条件时，才会发出交易指令，完成相关交易。

目前，智能投顾领域的创新主要包括：人工智能算法在投资决策中的运用；大数据和自动化技术在信息搜集、处理中的应用；人机交互技术在确定投资目标和风险控制过程中的应用；云计算等在提升运用管理和风险管理中的应用。

在实践应用层面，智能投顾基于投资者填写的问卷，在有限或者没有人为参与的情况下，在线为投资者提供专业的资产组合管理服务，收取较低的服务费用；智能投顾主要包括：机器导向、个人导向和人机结合三种模式。

（1）机器导向：机器导向是指整个资产管理过程全由智能投顾进行操作的模式。投资者建好资产配置组合，智能投顾就会对该组合进行追踪，随时改变资产配置组合，并进行红利再投资以及税收损失收割。这些操作全都由智能投顾完成，投资者不需要进行管理。以WealthFront公司为例介绍这种模式。

WealthFront公司创立于2011年，管理资产超过30亿美元，是典型的用计算机算法和标准的投资模型，为投资者管理资产组合的公司，是美国最大的智能投顾公司之一。想要获得资产管理服务的投资者需要在网站上进行注册，在投资者完成注册之后，投资者的资金会转入Apex Clearing进行第三方托管保证资金安全。在托管期内，WealthFront会随时监控该投资组合的动态，并定期对投资计划进行更新，以便合理控制风险，使之始终落在投资者的可接受范围之内。

WealthFront提供税收损失收割服务，WealthFront会自动为投资者卖出亏损的证券，同时买入另一只类似的证券，将资本亏损部分用于抵消资本增值以降低投资者的收入税。税收损失收割服务可以分为每日税收损失收割服务（Daily Tax-Loss Harvesting）和税收优化直接指数化（Tax-Optimized Direct Indexing）服务，两者的区别在于收割标的不同，每日税收损失收割的收割标的是ETF基金，而税收优化良接指数化服务则是更进一步，会复制相应ETF基金的股票，把握每一只股票的税收损失收割机会。目前WealthFront每日税收损失收割服务的对象是所有投资者，税收优化直接指数化服务则是面向超过10万美元的投资者，通过这项服务，每个账户每年平均能够提高2.03%左右的税后投资收益。

此外，WealthFront还为投资者提供单只股票分散投资服务（Single-Stock Diversification Service）。单只股票分散投资服务是将单只股票逐步以无佣金、低税的方式卖出，并重新投资到多种类型ETF基金中。当投资者持有大量某公司的股票时，需要完全承担这只股票的风险，包括股价波动、拋售时机不当等。结合投资者的资金需求、投资计划以及风险容忍度，WealthFront帮助投资者在一定时间内逐渐卖出一定数量该公司股票，而且将卖出股票所得现金分散化投资于投资组合。

WealthFront的投资种类包含11种ETF基金：美股、海外股票、新兴市场股票、股利股票、美国国债、新兴市场债券、美国通胀指数化证券、自然资源、房产、公司债券、市政债券。这么多种类的ETF基金一方面有利于分散化投资，降低风险；另一方面有助于满足不同风险偏好类型投资者的需求。

（2）个人导向：个人导向是指资产配置组合由投资者创建，而智能投顾提供组合创建的工具以及分享的平台。以Motif lnvesting公司为例介绍这种模式。

Motif lnvesting是一个以主题作为导向的投资平台，平台上的投资组合被称为Motif。Motif包含不超过30只具有相似主题的股票或ETF基金，例如无人驾驶智能汽车。投资者可以根据自己兴趣，直接使用平台上已有的Motif，也可以修改Motif中股票和ETF基金的组成和比重后再使用，更可以创建全新Motif。

Motif lnvesting提供强大的自助式投资组合设计工具，投资者可非常方便地修改、创建和评估Motif。此外，平台引入社交机制，投资者可以选择把自己的Motif分享给好友，大家共同对Motif进行讨论和优化。Motif lnvesting关注投资组合，而不是注重于个股讨论。

目前，在Motif lnvesting官方上提供的Motif有150个，平均年收益为16.3%。除了提供Motif之外，还提供了9个不收取佣金和年费的投资组合。这9个组合包括了股票和ETF基金，有保守型、稳健型和激进型三种之分，为各类投资者提供了短期、中期和长期的投资方案。对于每个在网站上注册的投资者，Motif lnvesting提供lnvesting DNA服务。lnvesting DNA服务是指网站提供一系列问题，涉及投资者年龄、投资期限和投资兴趣等，根据投资者在网站上填写的资料，评估投资者的风险偏好，为投资者建议合适的Motif。

Motif lnvesting受到美国金融行业监管部门的监管。如果公司倒闭、消费者账户内股票、现金被盗，美国证券行业保护公司会提供最高50万美元的保护。Motif还有额外的私人保险公司保障。

（3）人机结合：人机结合是指在平台上既有智能投顾为投资者提供投资服务，又有传统投顾为投资者提供资产配置组合建议。下面以Personal Capital公司为例介绍这种模式。

Personal Capital是一家在线资产管理及投资理财顾问服务公司，如今已有100多万注册用户，平台上跟踪的资金超过2 260亿美元，Personal Capital上的传统投顾通过电话或者电子邮件提供的服务，资产管理规模达到23亿美元。

Personal Capital主要提供两方面的服务：免费的分析工具和收费的传统投顾服务。免费的分析工具是指该平台通过自动化算法为投资者分析资产配置情况、现金流量情况以及投资费用，帮助投资者对自身的财务状况有更加清晰的了解，找出投资者资产配置组合中的潜在风险和不合理的投资费用，使投资者能够建立更加合适的投资组合。通过免费的分析工具，能够吸引更多的投资者使用Personal Capital。在此基础上，Personal Capital针对注册用户中资产规模较大的投资者推出收费的传统投顾服务，通过组建专业的传统投顾团队，根据投资者的资产状况以及风险程度，结合相关的资产管理模型，为投资者提供高质量的投资咨询服务，满足投资者不同的投资需求。

2.大数据、社交时代下的财富管理

随着大数据和人工智能技术的不断进步，个人财富管理已从互联网时代，进化到更加场景化的大数据、社交投资时代。

在大数据应用层面，以百度为例，其推出了依托大数据、人工智能技术的“百度股市通”，针对中国股票投资市场散户为主，信息不对称程度较大的实际情况，提出了“大数据智能服务”的核心竞争策略；“百度股市通”基于中国股市的交易实践，创建了“知识图谱体系”，通过专业的数据挖掘、分析，将股票交易市场海量的信息大数据（新闻信息、搜索数据等），与各类股票建立相应的逻辑联系，以实现股票市场分析的自动化、智能化，从而为股票投资者提供客观、真实的决策做辅助支持。

在社交投资层面，以e Toro为例，该公司2006年于以色列成立，是全球领先的社交投资平台。e Toro的核心竞争力在于“社交投资”“交易复制”，通过e Toro搭建的在线社区，投资者（特别是个人投资者）之间可以进行金融交易信息的交流分享；平台注册用户之间，可以相互关注彼此的交易详情（建仓情况、盈利比例、持有周期等数据信息），对于所获投资收益较好的用户，平台其他客户可以进行跟投，复制其最新的一笔交易，以争取较好的投资收益。

（二）移动支付

当今社会，从公司之间的商贸交易到普通消费者的日常购物，支付贯穿于各种交易场景；随着新型技术的不断成熟，支付方式逐渐从线下过渡到线上，大型公司之间的商业交易，绝大多数采用的是电子支付方式；在部分互联网发达的城市，日常消费付款多数是通过移动端完成支付，对于大多数普通消费者，移动支付已成为首选的支付方式。移动支付丰富了支付场景，成为继银行卡、现金外最常使用的支付工具。实践表明，移动支付可大幅提高支付效率，有效补充现有金融体系的服务功能，推动现有金融体系进一步提高自身效率。

以日常消费为例，在移动支付广泛应用之前，普通消费者往往需要随身携带相应的现金，这样并非十分安全，特别是在人流量较大的购物场所，现金随时都有失窃的可能；对于普通的商家，也面临着收到假币的潜在风险，且商家在收到现金之后，也需要将金额较大的营业款及时存入银行，以避免失窃风险；通过移动支付的应用，使普通消费者、商家在很大程度上避免了假币交易、现金失窃的风险，也大幅提高了交易效率。

在金融产品支付层面，以购买保险产品为例，多数保险公司响应监管层反洗钱的政策号召，开始逐渐推荐、引导投保客户进行电子支付（线下pos机刷卡、线上网银支付）；同时，以支付宝、微信支付为代表的第三方移动支付平台，也开始接入保险公司的支付端口，成为部分手机移动端投保客户的首选支付方式。

目前，移动支付的主要创新领域包括：生物识别（指纹、虹膜等），图像识别，标记化；支付、清算的实时性协议；综合类支付服务，如电子钱包；跨境支付平台等。

（三）征信网络

金融的本质是资金融通和借贷交易，核心是信用风险管理。没有信用就没有金融，信用是金融的立身之本，是金融的生命线。

信用作为经济领域的基础性要素，对市场经济的发展起到了至关重要的作用。信用交易是市场经济发展的枢纽，同时也蕴含着多元化的商业和金融风险。健全的征信体系可以显著提高信用风险管理能力，对维护市场经济及金融系统持续、健康发展具有重要意义。

2015年1月5日，央行下发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、深圳前海征信股份有限责任公司、鹏元征信有限公司、中诚信征信有限公司、中智诚征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司、北京华道征信有限公司八家机构做好个人征信业务的准备工作，准备期为6个月。《通告》表明了央行对互联网征信机构及业务模式的肯定；同时，也标志着我国征信市场正式跨入“互联网+”发展阶段。

与传统征信相比，互联网征信具有以下特点：

1.信息数据来源(www.daowen.com)

传统征信的渠道主要集中在线下，征信主体需要花费大量的人力、物力及时间才能完成征信工作，综合成本较高。

互联网征信的渠道主要集中在线上，以互联网为载体，通过抓取、采集和整理个人及企业在线上产生的数据信息，综合线下获取的数据信息，利用大数据、云计算等技术手段，开展信用评估与服务工作，综合成本相对较低。

2.征信主体

我国的征信体系以中央银行为主导。现阶段，我国央行征信系统已与商业银行、小额贷款公司及融资性担保公司实现互联互通，其数据来源广泛、沉淀数据量大，在我国征信体系中处于绝对主导地位。

互联网征信的主体具有市场化、多元化的特性。核心在于：技术和数据信息的积累，以及深度挖掘、整合、分析海量互联网信息的能力。市场化征信公司、电子商务企业、互联网公司在该方面具有较大优势，未来将成为互联网征信市场的中坚力量。

3.数据的组成构成

传统征信的数据主要源于从事借贷业务、担保业务的金融机构。

互联网征信的数据源于身份数据、社交数据、行为数据，以及日常活动数据等。线上的行为模式可以反映出征信对象在性格、习惯、心理等方面的数据信息，能够用来对征信对象的信用状况进行量化评估。

4.覆盖人群

传统征信覆盖人群主要是有信贷记录的人。

互联网征信能够覆盖到过去没有信贷记录的人，利用人们在互联网上产生的信息数据作出信用判断。

5.运行模式

传统征信一般为事先采集数据信息，分类归档并在数据系统内加以储存，在需要时进行提取；即“数据采集-数据储存-数据应用”的模式。

互联网征信是在信息主体发起服务要求并确认授权之后，才开始征信调查工作。用户在使用互联网征信服务时，需要提交各种账户信息，征信公司负责完成信息的检索、过滤及整合；即“用户申请-数据采集-数据评估-数据应用”的模式。

6.应用领域

传统征信主要应用于借贷领域，表现为：对申请信用贷款的征信主体进行信用评估和还款能力预测。

互联网征信的应用场景更加多元，包括传统的信用借贷业务以及租赁、预订酒店等各种生活化的履约场景。

（四）供应链金融

2016年2月14日，中国人民银行、工信部、银监会等八部委联合下发《关于金融支持工业稳增长调结构增效益的若干意见》，其中明确提出：“大力发展应收账款融资”“推动更多供应链加入应收账款质押融资服务平台”。这为供应链金融在我国的发展，提供了有力的政策支持。伴随着供应链金融在我国的快速发展，也产生了较多的独特风险；随着金融科技在各金融业务中的应用，通过金融科技与供应链金融的结合，可能将为供应链金融带来更多的可能性以及更为完善的业务模式。

1.供应链金融的风险

供应链金融（Supply Chain Finance，SCF），以核心企业为依托，以真实贸易为前提，运用自偿性贸易融资方式，通过应收账款质押、货权质押等手段封闭资金流或控制物权，为供应链上下游企业提供的综合性金融产品和服务。

我国的供应链金融发展至今，大致经历了三个发展阶段。

第一阶段：线下“1+N”模式。该模式下，银行根据核心企业“1”的信用支撑，对产业链上众多的中小企业“N”进行融资授信支持。

第二阶段：线上“1+N”模式。随着互联网、通信等新兴技术的普及，传统的供应链金融逐渐由线下移至线上；该模式下，银行通过线上对接核心企业“1”的数据，以实时获取整条产业链上的各种真实数据信息。

第三阶段：线上“N+N”模式。进入21世纪，电子商务在国内得到大力发展，通过电商云服务平台，将中小企业的订单、运单、收单、融资、仓储等经营性数据导入其中，并引入物流、第三方信息等服务体，为企业提供配套服务。该模式下，核心企业对相关交易数据进行了增信，各交易方之间的真实交易数据，成为真正的核心。

供应链金融管理是整条供应链上下游企业之间，通过合作形成的网状生态圈的风险管理。供应链金融生态体系的风险因其自身特征，具有传导性、依赖性等特点。因此，单个企业的风险，可能会被放大至多倍并产生连锁反应。

（1）贸易的真实性：供应链金融成立的前提，就是贸易的真实性。目前，在我国的供应链融资体系中，商业银行始终是最主要的资金供给方；银行对供应链企业的信贷支持，是基于贸易的真实性及自偿性，如果贸易合同是虚构的，银行将面临较大的风险。银行业能否健康、持续发展，直接关系到整个金融体系的稳定。因此，贸易合同的真实性至关重要，是供应链金融能否健康运行的关键所在。

（2）风险的传导性：目前，供应链金融业务的开展，主要依赖于整条供应链中核心企业的信用级别。实践中，以银行为主的资金供给方，常将核心企业的信用级别，看作整条供应链的信用履约级别；整条供应链上下游的中小企业，实际上是共享了核心企业的信用级别，核心企业与上下游中小企业形成了信用捆绑关系。因此，当核心企业信用出现风险时，该风险将随着交易链条迅速传导至整条供应链，最终影响供应链金融的安全性、稳定性。

（3）信用体系的稳定性：实践中，供应链上下游的各企业之间，通常是有着较长时间业务往来的合作伙伴，相比于暂时的经营数据，成员企业之间更侧重于彼此之间商务关系的维系。因此，供应链上下游企业之间合作关系的稳定性，直接影响着整条供应链信用体系的稳定性。当经济大环境疲软，或行业整体转型时，多数企业可能会面临较大的经营困难，甚至是破产危机；供应链成员企业之间的信用关系，将面临削弱，甚至破裂的风险。

（4）融资资金来源：供应链金融的本质是信用融资，其业务核心主要是为供应链上下游企业提供资金支持。目前，在我国商业银行是主要的资金供给方，通常银行对企业都会有具体的授信额度，当供应链上下游企业用完年度授信额度之后，进一步的资金需求，通常将由相关的核心企业来提供，有可能会引发相应的问题，一则会产生较大的履约风险，二则会降低资金的使用效率，同时，核心企业的资金实力也是需要考虑的重要因素。上述情况，在供应链金融业务规模快速扩充的阶段较为显著。

2.金融科技的解决思路

在当今科技环境下，新技术的应用日新月异，未来物联网、大数据、人工智能技术，新型的风控模型及工具，将广泛应用于供应链金融领域，使供应链金融的服务主体能够实时掌控资金流向、生产过程及业务走向。金融科技将为供应链金融的发展，提供新的动力源泉。

第一，互联网技术，将帮助更多的市场主体参与到供应链金融的核心业务之中。在互联网技术广泛应用之前，传统的银行机构在资金、金融牌照、信息源等方面，拥有绝对的优势，其他市场主体很难涉足供应链金融的核心业务。随着“互联网+”时代的来临，整条产业链上的众多优质企业，可以利用自身在行业中的信息、交易资源、客户资源优势，逐渐成为供应链金融产品与服务的运营主体。

第二，大数据征信、人工智能技术，将进一步完善信用评价体系。在传统模式架构下，银行是供应链中核心企业的主要授信主体；银行等传统金融机构，对于企业的信用评价主要集中于企业的财务报表，涉及的数据维度相对单一。未来，通过大数据征信，信用评价所涉及的数据来源将更为广泛，除传统的企业财务报表外，企业的履约记录、管理层的个人信用数据、企业所处行业的发展指数等多维度数据，都可能会被纳入新的信用评价体系之中；通过人工智能技术，对于多维度数据进行智能整理、分析，供应链上下游企业，特别是中小微企业的信用等级，将得到更加科学、合理的评价，企业的价值将被更多的资本所发掘，融资渠道将呈现出多样化的趋势。

第三，互联网、物联网的应用，助力供应链金融开启“线上+线下”相结合的运营模式。利用互联网技术，能够在很大程度上减少重复劳动，降低交易及融资成本；物联网的应用，则能够在确保贸易真实性的前提下，让交易各方实时掌握货物（例如，汽车、原油等）的状态，以及相应交易在供应链中的运动轨迹，从而大幅度地提高供应链的运行效率。

第四，借助于互联网、大数据等技术，供应链金融的服务主体，能够为整条供应链提供服务，上下游中小微企业都将受益。传统供应链金融模式下，受限于地域、信息、运营成本等因素的影响，供应链金融的直接服务对象为核心企业，再通过核心企业为产业链的上下游企业提供相应服务。在“互联网+”架构下，供应链金融能够直接将服务覆盖到整条产业链，中小企业接受专业优质服务的综合成本将大幅降低；利用“长尾效应”，供应链金融的服务主体，可以快速扩大市场份额，形成自身的竞争优势。在“互联网+”时代下，供应链金融产品和服务的对象将呈现多样化趋势。

第五，区块链技术，完善信任体系。区块链技术具有的时间戳、不可篡改、全网认证、加密安全等特性，使其成为交易信息记录的绝佳载体；基于供应链产生的所有交易，都可以被完整记录在区块链上，且任何节点无权修改，从而保证了交易信息的溯源性与真实性；任何故意伪造贸易交易信息的涉事方，其信息将会被记录在区块链上，并通过全网通报，在客观上大幅增加违法违约成本，能够在很大程度上避免风险事件的发生，从而保证供应链金融发展的安全性、稳定性。

3.应用场景

随着金融科技的发展，供应链金融生态体系通过与新技术融合，将演变出许多新的应用场景。

（1）供应链的数字化管理：真实贸易背景下的供应链管理，涉及原材料采购、产品制造、成品销售、物流运输等众多环节。未来，随着物联网、人工智能技术的实践应用，各交易方之间能够快速、准确地获取相关企业的供应链数据信息，如贸易订单、货物状态、物流进度、资金结算等数据；同时，通过供应链的数字化管理，将有效提高企业对市场需求信息响应速度，从而大幅提升服务品质、降低贸易成本，使供应链上的各交易方互利共赢。

（2）ABS云平台助力应收账款的资产证券化：2016年2月14日，中国人民银行、工信部、银监会等八部委联合下发《关于金融支持工业稳增长调结构增效益的若干意见》，其中明确提出：“大力发展应收账款融资”“推动更多供应链加入应收账款质押融资服务平台”。这为供应链金融在我国的进一步发展，提供了有力的政策支持。

供应链金融的主要侧重点，就是为真实贸易背景下产生的应收账款进行融资。近年来，随着我国经济的快速发展，加之我国是进出口大国，且国内消费需求日益旺盛，基于供应链的交易金额逐年增长，随之而来的就是快速增长的应收账款融资需求。未来，通过资产证券化等金融工具，将供应链金融业务中产生的应收账款作为基础资产，形成资产证券化产品，通过ABS云平台进行登记，能够直接对接资金供给方与资金需求方。一是可以丰富金融市场的优质可投资资产；二是通过直接融资的方式，助力实体经济发展；三是丰富了供应链金融的资金来源渠道，助力我国的供应链金融进入良性发展轨道。