正文目錄

一、金融科技公司價值重估.............................................................5

1.1從互聯網金融到金融科技切換....................................................5

1.2政策制度：頂層設計與監管沙盒.................................................8

1.3技術發展：從吃念技術到產品應用...............................................9

1.3需求增加：從念淞需求看金融科技發展.........................................11

二、國際投行的金融科技之路..........................................................16

2.1全能型投行：全面金融科技轉型先鋒............................................17

2.1.1摩根大通：多點布局金賬科技..............................................17

2.1.2摩根斯坦利：“交易中心”到“財富管理中心”轉型..............................19

2.1.3高盛：大量投資金融科技公司，利用科技開展零售銀行業務.....................20

2.2特色投行：引領特定金融領域技術轉型.........................................22

2.2.1貝萊德：資管科技的領導者22

2.2.1嘉信理財：互聯網券商的典范..............................................24

三、國內金融機構科技賦能現狀.......................................................27

3.1華泰證券：科技賦能財富管理...................................................28

3.2東方財富：國內互聯網券商的先行者...........................................30

四、投資建議.........................................................................31

五、風險提示.........................................................................32

圖表目錄

圖1:金融與科技融合的三個階段.....................................................5

圖2:互聯網金融指數走勢...........................................................5

圖3:金融科技指數走勢..............................................................6

圖4:四類金融科技公司及典型代表..................................................7

圖5:金融科技發展三年規劃.........................................................8

圖6:監管沙盒示意圖................................................................9

圖7:金融科技生態體系..............................................................9

圖8:2018-2023年中國金融云市場規模增速快.....................................10

圖9:我國金融云解決方案市場比較分散.............................................10

圖10:人工智能在金齦行業的應用場景.............................................11

圖11:中國居民可投資資產增速快.................................................11

圖12:我國居民財富配歪集中在存款、房地產......................................11

圖13:中國智能投顧市場規模巨大，增速快........................................12

圖14:中國智能投顧管理資產規模巨大，增速快....................................12

圖15:小型企業的貸款需求指數最高...............................................12

圖16:我國小微企業貸款占比很低.................................................12

圖17:金融機枚對小微企業貸款增速下滑..........................................13

圖18:我國直接融資占比低于發達市場.............................................13

圖19:智能.供應鏈金融生態圖......................................................13

圖20:經紀業務占券商收入比重下滑明顯..........................................14

圖21:證券從業人員下降，投顧人員逆勢增加......................................14

圖22:恒生電子金融知識圖譜......................................................15

圖23:各年頂尖銀行金融科技投資熱力圖..........................................16

圖24:摩根大通研發人員構成......................................................18

圖25:摩根大通科技投入占營業收入10%..............................................................................18

圖26:摩根大通JPMCOIN工作流程示意圖........................................18

圖27:摩根斯坦利營業收入占比保持穩定..........................................19

圖28:摩根斯坦利凈利澗增速明顯.................................................19

圖29:2018年信息處理通信費用同增12.56%.......................................................................20

圖30:信息處理及通信費/營業支出比例近7%.....................................................................20

圖31:高盛金融科技投資細分領域及公司..........................................21

圖32:高盛各項業務近三年收入情況...............................................21

圖33:高盛各項業務占比.........................................................21

圖34:2018年高盛技術通訊費用同比增長14%....................................................................22

圖35:技術通訊費用占營業成本比例超4%...........................................................................22

圖36:貝萊德資管業務全球領先....................................................23

圖37:阿拉丁五大功能介紹........................................................23

圖38:技術收入占總營妝比重■逐年提升.............................................24

圖39:阿拉丁平臺一人員和流程的統一化..........................................24

圖40:嘉信理財凈息差妝入增速最快...............................................25

圖41:嘉信理財凈息差收入占比接近60%.............................................................................25

圖42:證券業務科技投入以非前沿科技為主........................................27

圖43:證券前沿科技以云計算大數據AI為主.......................................27

圖44:基金業務科技投入以非前沿科技為主........................................27

圖45:基金前沿科技以云計算大數據AI為主.......................................27

圖46:華泰證券MATIC2.0到3.0產品推進圖.......................................28

圖47:華泰證券INSIGHT行情系統.................................................28

圖48:華泰證券信息技術投入大幅增加.............................................29

圖49:ASSETMARK資產規模、客戶創收增長迅速..................................29

因50:“漲樂財富通”平均月法藪情況（萬）......................................29

圖51:“漲樂財富通”交易人數占比情況...........................................29

圖52:東方財富研發投入明顯高于傳統券商........................................30

表格1.2019年TOP50金融科技公司................................................6

表格2.金融科技發展目標（證券行業）...........................................10

表格3.十天內五家美國券商宣布股票交易零傭金....................................14

表格4.嘉信理財宣布線上交易零傭金...............................................15

表格5.美國頂尖投行金融科技投資的主要領域......................................16

表格6.2018年勝根大通零售業務增速超過12%....................................................................17

表格7.摩根斯坦利科技賦能情況...................................................20

表格8.嘉信理財優化組織架構實現冷業務發展、灣渠道協同和數字化敏捷開發.....26

一、金融科技公司價值重估

1.1從互聯網金融到金融科技切換

從2015年互聯網金融行情到2019年金融科技行情，金融與科技融合已經從

第二階段步入第三階段。互聯網金融側重金融產品，金融科技側重技術，科

技屬性增強，人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等技術不斷落地；科技與

金融業務融合程度加深，從聚焦于前端服務渠道的互聯網化到強調業務前臺、

中臺、后臺的全流程科技運用變革。我們認為可以從政策制度、技術發展和

需求三個角度來分析金融科技行業變化。

圖1：金融與科技融合的三個階段

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資料來源:中國信通流,用就證券研究救

資料來源:Wind,川財證券研究所

圖3:金融科技指數走勢

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600

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200

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資料來源:Wind,川財證券研究所

金融科技可以理解為運用人工智能、區塊鏈、云計算和大數據等技術，重型

傳統金融行業：除了提高效率之外，金融科技可以幫助傳統金融機構轉型戶

級，提供更多差異化、精準化、智能化、高壁壘的新產品與新服務，服務長

尾客戶，為金融機構創造更多的贏利點。

近日，畢馬威聯合H2Ventures發布2019年全球金融科技100強榜單。支

付企業仍在榜單中占據主導地位（27家），但是相比于去年，上榜的支付企

業和信貸企業數量有所下降，但是理財子公司（19家）、保險公司（17

家）和“多業務”公司的表現更加強勁。

表格1.2019年Top50金融科技公司

1橋名企業國家排名企業持名企業國家排名企業國家持名企業

1螞蟻金瓜中國11FA全所中N21Polic/Bazaar印足31Affirrr美國41Creditas巴與

2Grab新加破12Klarna陸奧22AtomBcink英國32Airwal1ex澳大利w42Bonkera立陶宛

3《東數字科技中國13N26健曰23Lendingkart印度33JudoCapital澳大利工43Kabbagc美岡

4GoJek印尼14Robinhood24Stripe美國34Coinbase美國44Raisin北國

5Paytm印及15S?Fi*025Lefnonade美國35WeLab中囚45MetromiIe美臼

6度小漏金聯中國16Nubank已白26RevoIut英國36MoMo越南46OurCroad以包利

7Compass美國17TrandferWise英（327Monzo英國37Kreditech籍國47AfterPayTouch澳大”亞

801a印反18食做十瓶通■PH28BancoInter已用38LiquidH本48CollectiveHealth*0

9Opendoor關回19CloverHealth美N29TOSS39Neyber英國49Folioax

10OakMorth英國20OscarHealth美國30Wealthsi?pIe加拿大40Sintiife新舊坡50眾安保險中國

法將關薄；芋馬威，川財證券研究所

隨著金融和科技的融合不斷深入，金融科技行業的競爭格局也逐漸清晰。金

融科技行業競爭者眾多，根據主導因素（技術和金融）和規模大小金融科技

行業可以劃分為四類：

（1）Fintechs（規模大，金融服務主導）：主要指傳統金融機構，正在通過

技術投資降低成本、提高服務質量，應對競爭威脅和捕捉投資合作機會。目

前面臨主要挑戰是研發投入不足、研發人員占比較低。

（2）fintechs（規模小、技術主導）：主要指金融基礎設施供應商，幫助金

融機構變革技術堆棧，實現數字化和智能化，幫助金融機構降本增效。目前

面臨主要瓶頸是金融機構議價能力高，壓縮利潤空間。

（3）FinTechs（規模小，金融服務主導）：主要指顛覆者，試圖通過技術

和模式創新進入金融服務領域。意圖是打造類銀行的經濟模式。目前面臨主

要挑戰是獲客成本較高。

（4）finTechs（規模大、技術主導）：主要指互聯網巨頭，憑借在互聯網積

累大量用戶，以流量優勢切入金融業務中，實現流量變現。目前面臨主要挑

戰是受政策監管的影響較大。

圖4：四類金融科技公司及典型代表

fintechsfinTechs

面向金融機構造行例小，楮助其利用交融服務表加強與用戶關系

技術堆住實現數字化、現代化的的大塞檢案優

技水主導434

N設施發■供商

TencentmH

用0姝球?Tonfido

MARQETA

FinTechsFintechs

采用新方法新技術送入公款服務大主投資技術以提升自身克毛力

金融服務

銀城的新選人者、初創公司和一的11V機構

主導

場上其他竟?才

EULoncAngCkD中GD里e

,'Tran我（WisePtNOAN

札模小蝮模大

資料來源:麥方錫,川財證券研究所

1.2政策制度：頂層設計與監管沙盒

隨著金融和科技的融合不斷深入，金融風險不斷暴露，隨著頂層設計的出

臺，監管沙盒也將循序漸進地推廣，助力金融科技行業規范發展。我國央行

在2017年5月15日成立了中國人民銀行成立金融科技（FinTech）委員會，

為加強金融科技工作的研究規劃和統籌協調，也肯定金融科技對金融行業發

展的重要作用。2019年8月，中國人民銀行印發《金融科技

（FinTech）發展規劃（2019-2021年）》，這是央行層面出臺首份針對金融

科技的頂層設計文件，指引行業未來三年的發展。

圖5:金融科技發展三年規劃

金融科技（FinTech）發展規劃（2019-2021年）

和總金岫科技氣化金4HHiH航公*簸》軟化公*“我夯實金融科技

戰略部界合理應用M防魚力幺曾基31.柞

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資料來源:中國人民鎮行,川財證券研究斷

7月13日，在由CF40和金融城舉辦的“第四屆全球金融科技峰會”上，夬

行科技司司長李俏表示，人民銀行還會同相關部委，在北京、上海、廣州等

十個省市開展金融科技應用的試點，這次試點也叫做“中國版監管沙盒”。

10月30日，央行上海總部向轄內金融機構印發《關于促進金融科技發展支

持上海建設金融科技中心的指導意見》，指導意見給出了40條政策為支持上

海建設金融科技中心，其中包括金融科技沙箱監管機制。

2016年，英國首創“監管沙盒”，隨后新加坡、澳大利亞等國也紛紛推出本

國的“監管沙盒”計劃。英國的“監管沙盒”可以簡單地分為三個階段：中

請審核、沙盒測試、評估決策。第一階段由機構向FCA提出測試申請，FCA

審核通過后和企業共同確定合適測試工具進行沙盒測試；第二階段是進行沙

盒測試、全程檢測，FCA引入“虛擬沙盒”（面向所有人）和“沙盒傘”

（而向非營利性公司）兩種方式進行沙盒測試；第三階段是FCA評估決策申

請企業是否可以推廣測試項目。

圖6:監管沙盒示意圖

申請機構填寫申請表寄

至FCA提出測試申請，

評估決策

FCA進行審核，通過畝◎,

核后派專人和企業聯系,

測試結束后，申請公司

并共同除定項目測試方沙盒測試

向FCA提交總結報告，

案和合適的測試工具

FCA狼據測試結果予以

申請審核式評估，通過評估的

企業可以選擇是否在更

大范圍推廣

資料來源:億歐智庫,川財證券研究所

1.3技術發展：從概念技術到產品應用

新一代信息技術不斷融合，形成金融科技新生態。人工智能、區塊鏈、云計

算、大數據等新興技術并非是相互獨立的，而是相互關聯、相輔相成的，共

同推動金融發展，人工智能、區塊鏈、云計算、大數據已經逐步從概念技術

走向產品應用。目前大數據、云計算已經進入大規模商用階段，而人工智

能、區塊鞋正在步入大規模商用階段。

圖7:金融科技生態體系

頂層設計標次制定

代管機構

產業看優行業之河

人民娘什中國互聯用會4kt辦會

證發會小融體貸消費全骷Utt中國支什濟箕稱叁

戶葛胭枚求■丈我

銀戈會(管林??(UftI金標點

工牯部科技企業研究機構

云計算大敦推AI區塊的中國優總遇優々支統

網信辦公布■云fti*智能API技表牛6

技術平臺算去五道。金?紙學吃

各地方金般辦私有三歙福分析應用立用

資料來源:中國信通宦,用財證券研究所

以證券業為例，人工智能、區塊鏈、云計算、大數據開始實現從技術到金融

業務的落地。零售、大資管、投資銀行、風控、合規和運營，金融科技已將

觸南慢慢滲透到證券行業的各個業務。

表格2.金融科技發展目標（證券行業）

零包板塊大資管板塊投資報行板塊

APP平臺迂設.優化客戶體般，豐富內容供給.利M互聯網.何迂通楊信息交互平臺，搭迂許產推功大投行體系客戶信息、商業信息、項目優

增強客戶益植得理的上線基感電等大數據化,潤茶商業機會和稱同業務找違

互聯網產品和般務的虛設.通迂金融科技手段通遼大數據分析等技水應用，完成用戶多報及數

推動投行信息漆同共享、社交、即使處理能力

精準服務客戶據收臬.客戶抻性分析，丑行費產配直

造？1智能算法，投資組合優化彳理論量化攫型，以市場大致羯為盤硅，為投行出務連抒R標企

為零小分支機構實現靖淮展業和客戶服務跋地

實現產品量化分析，為用戶制定個性化投資參考業及村續跟進提供決及依推

積極探?京冬生業務的管理轉型，拉選以金融科

技為支持的多元收入

加張內汴部聯動.持線發展互聯網引漢

風控板塊合規板塊運營板塊

愎翁：友法常或改aJW沫成蕾核管莊放犁，提升異常文譏員工執業、反洗伐化、代能化、自動化型度.修低人力成本和運

導活動中違法違規行為識別和監控的有效性g成本，戰高運勢效率

利用大敦據化解風險信息不對稱問題,從通頭

仿篦關聯風險文義傳導，提升風險管度前臉性

資料耒源:恒生電子,川財證秦瑣究所

完整的金融云市場包括公有云、私有云或混合云基礎設施，以及面向金融行

業的云平臺、云應用脩決方案（軟件十服務）兩大部分。近期，IDC發布《中

國金融云解決方案市場跟蹤研究2019HO,2019年中國金融云解決方案市

場可望達到9.3億美元，預期同比增長40%,是金融行業整體IT解決方案市

場的2倍。到2023年市場規模將達到35.9億美元。同時該報告指出阿里云

位居金融云解決方案市場第一，市場份額為12.2%。中科軟科技、騰訊份領

緊隨其后，分別為6.7%和6.3%,市場逐漸拉開差距。

圖8:2018-2023年中國金融云市場規模增速快圖9:我國金融云解決方案市場比較分散

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賁料來源.IDC,川財證界趣危歷賁料代源.IDC,川財證芥積黨所

人工智能方面，機器學習、知識圖譜、自然語言處理、計算機視覺等技術帚

助金融行業實現智能化，目前人工智能已經在投研、投顧、風控、客服、營

銷等多個場景落地。

圖10：人工智能在金融行業的應用場景

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資料滎源:注瑞存詢.科財證卷研盍所

1.3需求增加：從金融需求看金融科技發展

金融科技的需求歸根到底源于金融需求，因此可以從資金端、資產端和金融

機構三方來分析金融科技的需求。

資金端的財富管理需求：隨著我國居民可投資資產的增速加快，居民的財富

配置結構也在變化，從整體來看，我國居民財富配置.主要集中在存款和房地

產，比例超過60%,2014年到2018年，存款、股票占比有所下降，投資性

房地產、銀行理財產品、股票、信托和基金占比有所提升。

圖11:中國居民可投資資產增速快圖12：我國居民財富配置集中在存款、房地產

250

200

ISO

100

50

資料來源：貝恩，波士^,川財證界研究所資料來源:虬恩,波士頓,加時證券研究所

傳統理財服務模式無法滿足人們個性化、多樣化、智能化的理財需求，智能

投顧應運而生服務財富管理長尾人群。智能投顧近年來在金融市場發展迅

速，相比國外，我國起步較晚，處于早期發展階段，但是增速快，根據艾瑞

咨詢，2016年中國智能理財服務市場規模為200億元，2018年提升到

2546.9億元，年復合增長率為191%,預計2022年，中國智能理財服務市

場規模將達到7370.5億元。

圖13:中國智能投顧市場規模巨大，增速快圖14：中國智佬投顧管理資產規模巨大，增速快

貸料來尊:文璃咨詢,川財證券研究砥緒什求話:億歐右陣,川財證券研■究所

資產端的融資需求：中小企業貢獻了50%的稅收、60%的GDP、70%的發明

專利和80%的城鎮就業崗位，在市場主體中占比超過90%o在各規模企業中,

我國小型企業的貸款需求指數最高，根據《小微企業融資難的特色化解決方

案》研究報告，自2007年開始，當我國小微企業融資需求以每年10%以上

的增速增長的同時，需求筑口擴大的速度也達到每年13%左右。在經濟下行

的背景下，銀行對于中小微企業的貸款支持力度不足。我國主要金融機構對

小微企業的貸款增速從2017年9月開始下滑，截至2018年9月，增速降低

至10%左右，同期金融機構各項貸款余額增速為13.2%。

圖15:小型企業的貸款需求指數最高

—***。：?**?:小―—“的：腎恭*?：對比

資料來源:Wind,川豺證券研究所資料來源:Wind,加財證辦研究所

圖17:金融機構對小微企業貸款增速下滑圖18:我國直埃融資占比低于發達市場

貴科耒源:Wind.網戲證春研究所資料來源:Wind.川財證券研究所

根據中國人民銀行，從2012年到2016年，我國小微企業融資比例一直維瘠

在較低水平，小圭企業在25%-28%左右，微型企業融資規模占比極少，整體

占比低于4%,金融機構從貸款發放安全性、性價比較低和抵押物不足等角

度出發，對小微企業的放貨力度一直較低。隨著金融和科技的深度融合，金

融科技企業已成為解決小微企業融資難題的重要成員之一。平安壹賬通的智

能供應鞋金融生態圈，具有智能在線連接多方打破信息孤島、智能互信交叉

多維驗證確保鏈上企業資質與數據真實可信、智能穿透實現核心企業“信用

流+資金流”多級分享和可控、智能生態實現不同企業供應鏈的跨鏈共享防范

風險。

圖19：智能供應鏈金融生態圖

中

核

小及?區塊健項保信息A實

金

構

散帆?多堆敷播加能風拄

管機

笈

構連接互信?文義驗證防范蟲又融

智能

供應鏈

金融生態圈

?區塊饞信用多層穿?構迂多銀行聯組網絡

透穿透生態?連通內外貿易體系

?電子憑證便找拆分?構造金融全產業使生

?立薊定義核?企上態

資料來源:平安金歇冬底通,川財證券積霓所

金融機構提質增效、創新盈利模式需求：以經紀業務為例，傳統經紀業務模

式，是在牌照的保護下，賺交易傭金，客戶交易越多，經紀收入越高。傭金

率下降，經紀業務收入降低，使得以傭金收入為主的傳統模式走到了轉型的

關口。券商經紀業務（代理買賣證券業務）收入在2015年6月到達1584億

元的歷史小高峰以后，就一路下滑，2018年上半年只有360多億元，是

2015年同期的1/4不到。經紀業務收入占券商收入的比重也明顯下滑，2015

年之前，占比基本在40%-50%之間，最高時超過54%,最低時也有38%。

2015年之后，占比急轉直下，連續三年低于30%,2018年上半年占比低于

20%o

困20：經紀業務占券商收入比重下滑明顯圖21:證券從業人員下降，投顧人員逆勢增加

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