工研院產經中心 葉逸萱

從1171年世界上第一間銀行-威尼斯銀行成立，金融產業歷經800多年屹立不搖，直到FinTech來勢洶洶揮舞著足以撼動城牆的巨錘，令原本溝深壘高、堅如盤石的金融產業首次經歷大風暴。

金融科技勢不可擋

2008年可謂是金融科技蓬勃發展的元年，近十年來全球投資聚焦，FinTech新創企業及跨領域產業漸漸吞食著傳統金融市場這塊大餅。金融科技以「服務」為導向，改變傳統金融產業的服務流程，提供更專業、優質的諮詢服務，以提升客戶服務體驗，這也是全球逾8成金融機構擔心自己的業務將被Fintech公司所取代。目前全球八大FinTech發展領域，包括保險業務、財富管理業務、借貸（P2P）業務、巨量資料分析應用、支付業務、比特幣與區塊鏈（Blockchain）技術、創新營運模式、及生物辨識與身份認證等。這些應用領域之中又以P2P借貸的爆炸性成長、眾籌成為中小企業喜愛的集資方式、以及巨量資料分析技術的投入為大宗，所帶來的收益相當可觀。

金融科技下一波會往哪走？

由KPMG及CB Insights發表的金融科技研究報告-The Pulse of FinTech （Q3, 2016）顯示（如圖1），2016年第三季全球FinTech的總投資金額比前年同期減少16億美元，為79億美元；新創企業投資總金額為24億美元，比2015年第三季的50億美元，減少52%的投資量；且相較於2015年的821筆總投資數，2016年只有612筆，說明了全球FinTech投資有趨緩的現象，更多的資金湧入比特幣和區塊鏈（Blockchain）技術應用，也顯示投資者將更多的關注放在金融科技的新領域。例如Overstock利用區塊鏈技術發行網路證券、Swarm提供一個以區塊鏈為基礎的去中心化眾籌平台、World Passport實現透過區塊鏈來儲存身份證資訊等。

圖1 歷年全球金融科技投資狀況

許多想進入金融市場的企業大多是由支付著手，協助目標客戶節省交易成本，藉著提供更好的服務，以提高目標客戶的黏著度。因此在支付應用方面，2015年主要應用的戰場在美國和歐洲兩大地區，2016年起更多的投資與應用落在亞洲市場上。與支付相關且不容忽視的另外兩個重要應用為機器學習和生物辨識，這兩項應用可協助我們提高金融的安全性。

支付的安全機制要隨著時代變遷而提升，多元交易方式具有增加交易過程中受攻擊的風險，最令人關注為英國Tesco銀行受駭客攻擊帳戶被盜、以及2017年初台灣證券業史上最大駭客勒索事件。因此，為了監控和處理網路上大量的資料，越來越多機器學習技術應用於搜尋和分析風險，企圖找出不尋常的行為和交易活動。

在生物辨識方面，2015年金融應用的生物辨識裝置需求量為470萬台，預計2024年整體需求量會上看4,370萬台；其軟硬體產值也將從2015年的1.26億美元增加至2024年的22億美元，以亞太區域成長潛力最大，其次是歐洲地區（Tractica, 2015）。目前市面上最常應用的生物辨識技術是像iPhone系列，由5s之後開始搭載的指紋辨識系統，其他技術還有如Samsung Note 7主打的虹膜辨識、騰訊網路銀行-微眾銀行運用臉部辨識進行信保評估、韓國最大信用卡公司BC Card推出的聲紋辨識線上刷卡服務、巴西Bradesco銀行導入的掌靜脈辨識技術於ATM等。顯見未來幾年，生物辨識技術將逐漸成為市場主流之一。

此外，拜資訊科技的快速發展、4G行動網路及寬頻等基礎建設的到位、智慧型手持設備的普及所賜，也就是所謂的天時地利人和，真正的FinTech就是掌握大數據的金融，當掌握最多又完整的客戶資訊、精準的大數據分析，才能規劃出多元客製化的創新金融服務，更是保險科技（InsurTech）致勝的關鍵。Juniper Research研究報告指出，至2020年，全球以金融科技提供貸款與融資服務的收入預計將達105億美元，為2016年52億美元的兩倍；提供保險業務服務者，將達到2,350億美元，比2016年預估的1,750億美元，增加34%。如英國Everledger的寶石交易追蹤及保險理賠系統，確保寶石來源的正當性、亦降低詐保的可能性；Visa和DocuSign的汽車租賃實驗，客戶選擇要租賃的汽車並登入其服務平台後，當客戶坐上駕駛座即完成租賃合約及保單。

FinTech市場未來面臨到的問題與挑戰

不可否認的，金融科技雖帶給傳統金融產業巨大衝擊，但更創造出新的產業生態和新的商業模式。然而，金融科技發展同時，伴隨了一些需要關注的課題。未來的新興市場中，將不存在任何第三方徵信中心，為了確保用戶的信用是良好的，用戶過去所有的社交媒體活動、粉絲量、影響力等將成為申請服務的關鍵因素，以做為企業衡量他們的風險。但同樣的，新的信任機制可能引發侵犯隱私權議題，如何突破使用者心防，願意提供私人訊息給企業再利用，除了現行法規阻攔外，仍是一道難解的問題。

再者，平均每10年，IT技術平台都有一個典範轉移的突破，具備高服務品質、擴大客戶利益的能力，像是各國目前科技發展重要議題之一的人工智慧，早在50年代Hebert Simon等一群科學家就已開始推動，因現今技術與環境的成熟再度火紅。然使用者對新科技/服務的認知程度，即使知道新科技比原有技術提供更快速、更便宜、更安全的服務，已經習慣原有服務的使用者，並沒有感覺任何不便或是原有服務造成損失的情況，在沒有新舊服務的差異下，使用者就不會輕易的改變既有的使用行為，而擁抱新服務。因此，FinTech如何強化使用者體驗與深化服務的差異性，是值得省思的。最後，數據分析技術的成熟度，不同的產業領域會有不同的domain knowhow，數據分析技術是否能有效處理不同產業環境、獨特的組織文化、組織結構和內部活動，並且給予全面性的評估，由大數據中萃取重要關鍵或建議，供決策者做判斷。數據分析不僅僅只在資料的分析，重點是如何結合市場需求和產業的商業模式。

整體而言，FinTech發展焦點，已由過去金融產業應用領域逐漸轉向非金融產業的多元樣態，結合區塊鏈、大數據分析、機器學習、生物辨識、人工智慧等關鍵技術，發展具未來潛力之應用服務。台灣FinTech起步雖然較晚，若能掌握關鍵技術，仍有助於布局未來新興市場，滿足未來市場型態。

參考文獻

[1] Apple. http://www.apple.com/tw/
[2] Bradesco bank. https://www.bradescoseguranca.com.br/html/seguranca_corporativa/pf/dispositivos-de-seguranca/biometria.shtm
[3] Juniper Research, “Fintech Futures: Market Disruption, Leading Innovators & Emerging Opportunities 2016-2021”, 2016.
[4] KPMG & CB Insights, “The Pulse of FinTech Q3, 2016”, 20161116.
[5] Samsung. http://www.samsung.com/tw/smartphones/
[6] Tractica. https://www.tractica.com/newsroom/press-releases/biometrics-device-shipments-for-the-finance-industry-to-total-212-million-units-worldwide-by-2024/
[7] 中國政府網，http://www.gov.cn/guowuyuan/2015-01/04/content_2799850.htm

作者介紹
葉逸萱
現任工研院產業經濟與趨勢研究中心（IEK）產業分析師，研究領域橫跨智慧商務、區塊鏈、金融科技、使用者行為分析、創新應用等方面。致力於產業推動，協助產業及新創團隊洞析市場脈動，改善營運模式、創新應用服務，以掌握市場商機。