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創新金融模式,下一步是FinTech還是TechFin?

文章發表:2019/07/03

張凱君
  • 台灣金融研訓院金融訓練發展中心代理副所長

金融業若想握有駕馭科技之權,不僅止於將科技套於傳統業務模式之上,那就需要掌握金融核心功能,創造符合客戶效益的體驗,由觀念驅動的商業模式創新,才是金融改革得以成功的關鍵。

大約在20世紀的80年代,一門跨領域的新學問悄悄萌芽。當時許多大型金融機構為了因應新興的選擇權相關業務,嘗試雇用具數學、統計、物理、電腦科學背景的專業人才,開發或運用衍生性金融商品,適逢美國政府開始逐年削減國防經費預算,沒多久華爾街就充斥著所謂的「火箭科學家」。這門新學問稍後有了響亮的稱號,叫作「財務工程」。美國不少一流大學為迎合業界需求,紛紛開設跨學系的碩士學位學程培育財務工程師,這些學程或名為「數理財務」(Mathematical Finance),或名為「財務數學」(Financial Mathematics),不論名稱為何,實質內涵並無二致,都是運用數學方法為新金融商品訂價並管理風險。於是每年有大批精於此道的新生代好手進入金融業,專職設計、組合、包裝各種號稱滿足客製化需求的新金融商品,儘管市場對這些商品並不全然了解,接受度卻越來越高。

後來發生的事情大家都知道了。有一種結構型證券化商品,簡稱CDO的「擔保債權憑證」及其近親(合成CDO、CDO平方……)大行其道。這類商品不但名稱曖昧,不知所云;它們的組成成份與訂價方式更宛如黑箱,連信用評等機構都搞不清楚,遑論持有這些商品的買家,幾乎沒有人能準確評估自己到底承擔了多少風險。太多執迷於數量方法精確理性的一面,卻對數學模型與生俱來的侷限性視而不見,結果被包裹得面目難辨的CDO成為大規模的毀滅性武器,讓原本僅發生於美國的次級房貸違約事件,其影響如野火般擴及世界各地,點燃了全球金融風暴。

援引傳統金融業外專家 進入金融業

重溫這段歷史,是因為現今廣受矚目的金融科技(FinTech)與財務工程之間,似乎有著奇妙的繼承與類比關係。2007年金融風暴開始顯露徵兆,而史上第一具智慧型手機就在這年現身;近來驅動人工智慧風雲再起的深度學習演算法,也大約是在這一年前後獲致重大突破。到了金融風暴攀向高峰,財務工程飽受責難的2008年,時值雷曼兄弟倒閉大約1個半月後,中本聰發表比特幣白皮書;隔年年初比特幣創世區塊問世的當天,英國政府還在認真考慮要對金融業進行第二輪紓困呢!也許可以這麼說,這一波金融科技風潮崛起之時,正是財務工程盛極而衰之日。

撇開時間上的巧合不談,金融科技與財務工程同樣都是援引傳統金融業外的專家進入金融業。引入的專業領域也十分相似,儘管比重不太相同:金融科技當然是以電腦科學為主,但也同樣包括統計(大數據分析、統計學習)、數學(密碼學)與物理(量子計算)。此外,對於金融業來說,金融科技同樣帶有「黑箱」成分。深度學習的自動化特徵提取,大概只有機器自己明白在多層次神經網絡的世界中發生什麼事;所提取的特徵,很多時候沒有人說得出來到底代表什麼意義,甚至也無法確定這些特徵是否會隨資料與時間改變,消費者或企業對於人工智慧的判斷到底應該相信到什麼程度?至於標榜「透明」、「不可竄改」的區塊鏈,金融業對這「信任機器」的信任,說穿了僅是依賴於對「區塊鏈專家」的信任,多數金融從業人員很難真正掌握區塊鏈的運作細節,就像當年多數投資人無法了解結構型信用衍生性商品的訂價模式與風險結構一樣。

落實金融為體、科技為用 滿足客戶對金融服務需求

然而,金融科技與財務工程至少有一點大不相同,財務工程創造許多(也許不必要的)新商品,財務工程師也始終是金融業的一員;但金融科技一起手就是要改變現存金融服務的不便,金融科技廠商是有可能取代金融業者的。近來又有論者繼FinTech之後,提出TechFin的說法。從英文字面看,FinTech的本業是科技,金融只是科技應用的一個面向;而TechFin的本業是金融,將科技視為一種幫助金融本業獲益的工具。不過也有人採取不同的詮釋,認為TechFin是指科技大廠跨足金融業,提供金融服務,例如中國大陸阿里巴巴集團旗下的螞蟻金服即屬之,是一家「專注於金融服務的科技公司」。有些人士主張這種TechFin企業將征服傳統金融機構,成為未來金融業的霸主。然而當一家金融機構不斷注入科技元素,讓自己越來越像科技公司時,為什麼不能視其為「專注於金融服務的科技公司」?這中間界線何在?如同數理財務(MathFin)與財務數學(FinMath),就其實質內涵根本難以區分,事實上不管我們如何定義FinTech與TechFin,就算理論上可以明確區別兩者,落實到執行面時,也只會有一種模式,就是「金融為體,科技為用」,亦即科技業提供的技術向金融業的本質靠攏,金融業則引入新科技嘗試發展新的商業模式,唯一目的是滿足個人與企業對金融服務的需求。

金融業面臨科技業的強力挑戰已是不爭的事實,甚至連金融服務的標準都逐漸無法由金融業自己設定了。但對金融業而言,金融科技既是威脅,也是機會。金融科技的出現,等同於為原本處於均衡狀態的金融業帶來外生改變,在長期下仍有機會達成新均衡:金融與科技水乳交融,難分彼此。

主動尋求科技解決方案 服務更貼近人性

金融科技與財務工程的發展另有一點不同之處,就是前者的影響範圍遠超過後者。除了金融風暴這種株連經濟景氣的事件之外,一般來說,衍生性金融商品的價格波動與各類風險僅關乎參與交易者。然而金融科技卻是深入普羅大眾的生活,正在逐步改變金融世界運作的風貌。由於金融科技的影響層面甚廣,金融監理的角色便益顯微妙,一方面不宜扼殺創意,一方面又必須對新科技、新模式帶來的潛在風險未雨綢繆。尺度拿捏雖費思量,但監理者保障金融庶民福祉、促進社會安定的大原則是不可能改變的。金融業者在金融科技浪潮下若想持續生存,必須讓自己的基因中混入越來越多科技DNA;反之,若有科技業者想「吃華爾街的午餐」,也必須讓自己變身為能滿足金融監理規範的企業。簡而言之,能吃金融業午餐者,唯金融業者也,不論這金融業者原本是出身科技業或其他行業。從這個角度來看,金融業者在將金融科技創新實際落地的過程中,也許居於更有利的地位,因為相較於科技業者,金融業者更熟稔金融監理的界線,也更明白客戶的金融需求,重點在於,金融業者願不願意讓服務更貼近人性,主動尋求科技解決方案,以提升客戶的效用。

如此說來,傳統金融業者最大的競爭對手,也許是其他成功引入創新科技的金融同業。或有金融業者認為目前尚無立即改變的迫切需要,但面對金融科技,一味採取觀望態度並非明智之舉,因為數位轉型絕非一蹴可幾,除了創新思維、團隊的敏捷性(調整速度)、以消費者為中心的觀點等企業文化都需時間重塑,促使數位基礎建設的完善更需投入資源。以導入人工智慧為例,人工智慧的表現相當程度決定於輸入資料的品質,所以蒐集大量、多元、品質優良、具代表性的數據,建立資料倉儲,是金融數位基礎建設的一部分。可是目前金融業的內部資料未必已全盤數位化;已數位化的資料中,不同部門的資料格式與欄位也未必相同,難以整合運用,發揮大數據的效益。另外如影音、照片、社群留言等非結構性資料,金融業仍需投資在資料格式轉換與分析工具上,才能有效利用這些資料。因此別以為開了門就能搭上金融科技的列車揚長而去,從門口到車站還有好一段距離呢!

根據科學哲學大師孔恩(Thomas Kuhn)的典範轉移理論,科學革命肇因於新觀念的發生;比孔恩晚了一個世代,可同樣出身哈佛的蓋利森(Peter Galison)則認為,科學革命的起源在新工具的發明。金融科技興起也許算不上科學革命,然則視為金融革命應不為過,發展到目前顯然是以工具驅動(tool-driven)的革新扮演主要推手。但放眼未來,金融業若想駕馭科技而不役於科技,不僅僅是將科技外加於傳統業務模式之上,而是掌握金融的核心功能,創造符合客戶效益的體驗,則隨之而來由觀念驅動(conceptdriven)的商業模式創新,恐怕才是此次金融革命得竟全功的關鍵。

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