《金融科技概论》完整全套课件

第一章金融科技概述金融科技发展的理论基础四

金融科技的影响与变革金融科技内涵与实质世界主要国家金融科技发展状况=PART

ONE金融科技内涵与实质01金融科技的内涵02金融科技的实质03金融科技的发展历程目录●●●●●●●●●●谢平等(2014)称为互联网金融，认为互联网金融是一

个谱系概念：一端为传统银行等中介及市场，另一端是

瓦尔拉斯一般均衡对应的无金融中介或市场的情形，介

于两端之间的所有金融交易与组织，都属于互联网金融金融稳定理事会(FSB)

:金融科技是由技术所带来的

金融创新，能创造新的业务模式、流程、产品，从而对

金融市场、金融机构提供服务的方式造成巨大影响易宪容等(2019):通过网络数字化的技术，全面整合

相应的金融数据资源，实现金融数据共享，以此为客户

提供创造价值的定制化的金融服务，最终实现金融服务

的自动化、行动化、智能化、大众化、普惠化，由此形

成的一种金融服务的新业态一、金融科技的内涵-定义②3金融科技与传统金融、互联网金融的区别传统金融互联网金融金融科技本质特征强调金融中介的重要性金融价值创造、传递、交换试错、快速迭代金融产品、高频率推陈出新技术/金融

服务维度重金融服务维度——

存款、信贷、汇款重金融服务维度——支付清

算、融资融券、基础设施、

投资管理重技术服务维度——大数据分析、移

动计算、量化模型、云服务、人工智

能、物联网、机器学习、生物识别(

刷脸、指纹、声纹等)、区块链、SDK/API(场景服务技术)机构主体金融机构金融机构、互联网企业、通信机构金融机构、互联网企业、新兴科技公司、通信机构、基础设施部门、监管机构新兴业态无互联网支付、网络借贷、众

筹融资、互联网基金销售、

互联网保险、互联网消费金

融、金融门户支付&结算、交易&投资、流程&合规、数据&分析、借贷&众筹、数字现金&安全、开放银行一

、金融科技的内涵-区别以金融业务模式作为应用对象

后端技术交叉度高以创新性为灵魂

技术与业务高度融合大数据——原材料·

云计算——处理能力·

人工智能——

“大脑”·

区块链——从底层基础架构革新金融

的信息组织模式以新兴科技作为后端支撑：大数据、

云计算、人工智能、区块链二、金融科技的实质阶段金融科技1.0金融科技2.0金融科技3.0金融与技术的

融合形式金融IT互联网金融金融科技技术驱动力银行、证券等行业软件系统应用、互联网普及移动互联网的兴起和发展大数据、云计算、人

工

智

能

、区块链业务特点业务驱动场景驱动数据驱动典型应用举例磁条信用卡、ATM机、POS机、交易系统、清算系统网上银行、手机银行、无卡支付、互联网信贷刷脸支付、机器人客服、智能网点三、金融科技的发展历程三、金融科技的发展历程中国金融科技发展历程2004年以前·

互联网及数字技术出现，

传统金融机构受到提高工

作效牢等需求推动，开始

通过传统IT软硬件实现办

公自动化、电子化，以实

现业务升级融行业受到冲击，各机构

开始进行大规模互联网化

布

局

，P2P、

互

联

网

保

险

互联网理财等一系列新兴

金融业务快速兴起和发展。

科技在金融业务的主要应

用领域为IT系统构建、获

客和风控科技从后台支持的位置走

向前端，后第一批P2P企

业出现，纯线上化金恶业

务得到发展，科技终于真

正渗运到金融最核心的业

务中，成为部分金融机构

创收的重要因素2004-2012年

2013-2015年,第三方移动支付崭露头角，余额宝横空出世，传统金·

大数据、云计算、人工智

能等技术快速发展，行业

对技术的理解愈加深入，

技术输出型金融科技企业

价值快速上升，折进入者

也下断增加金融科技概念进入中国，

受到监管、行业和用户的

晋遍关注，以技术输出为

核心业务的企业涌现，但

普遍处于初创期·

适建互金行业乱象频生，金融科技概念还渐明晰，全肥科技成为业务发展权心力量，甚至发展成为企业主昔业务，并且在业务中的应用与沙迈还渐加深。IT电子化技术作为业务基础设施，未能

进入按心领域:艾瑞研究院自主研究及绘制。不仅将金融4技深度应用

于获客、风控、货后管理、

客户服务等环节，部分公

司也开始探素纯技术输出。开始标榜金融科技公司，

但事实上多数企业的科技

属性还非常弱，金融科技

只浮于概念互联网金题科技从后台支持的位重走向前端，并进入全阳业务核心环节2016-2018年

2018年以后监管收紧，很多互金公司·

互金企业科技属性增强，后端技术业务模式支付&借贷交易&投资典型应用案例AI智能支付系统量化投资型众筹智能投顾、融资授信监管/欺诈监测全流程机器人管理Wealthfront、Betterment、Fuscent等大数据点对点汇款征信安全与共享征信贷款清收大数据风控大数据金融大数据供应链金融大数据财富管理Credit

Benchark、Standard

and

Poor's、Cloudera、Dun&Bradstreet等云计算金融云提供计算能力与存储空间区块链数字货币、跨境支付智能合约分布式清算机制数字现金、产权股权管理互助保险保障平台Digitalasset

Holdings、Ripple、Ethereum等三、金融科技的发展历程金融科技3.0覆盖领域PART

TWO金融科技发展状况●●●●●

目录

●●●●●01美国金融科技发展现状02英国金融科技发展现状03新加坡金融科技发展现状04中国金融科技发展现状2019年12月，浙江大学互联网金融研究院等单

位联合发布《2020全球金融科技中心城市报告》,该报告根据总排名从高到低，精选前40座

全球城市，美国的旧金山(硅谷)、纽约登榜八

大全球金融科技中心城市，分别位于榜单中的第

二和第三名。美国的金融科技发展地域分布比较

集中，最有代表性的是旧金山(硅谷)和纽约。

根据第26期“全球金融中心指数(GFCI26)”显示，纽约是全球金融中心的榜首(如表1-3),

紧密依托华尔街庞大的资本基础和既有的金融市

场专才，不断涌现出表现出色的金融科技机构。全球金融中心

GFCI

26

GFCI

25

排名的变化

得分的变化排名

得分

排名

得分纽约1790179404伦敦277327870显14香港377137830L12新加坡476247720业10上海5761577009东京675767560食1北京774897382110迪拜8740127331417深圳973914730食5食9悉尼1073811736食1食2多伦多117377755418旧金山12736167274食9洛杉矶1373517724食4食11苏黎兰克福157331073754(一)美国金融科技发展现状一、世界主要国家金融科技发展状况全球金融中心指数(GFCI

26)截至2019年8月10日，全球共有46个金融科技独

角兽，其中47%位于美国，均由美国加州的金融

科技行业资深人士建立，并背靠Visa和PayPal等

大型企业。融资金额排在前五名的公司分别是Coinbase(80亿美元)、Robinhood(76亿美

元)、SoFi(45亿美元)、Gusto(38亿美元)

和Credit

Karma(35亿美元)。这些企业的业

务范围涵盖在线经纪、在线借贷和企业支付等领

域。一、世界主要国家金融科技发展状况(一)美国金融科技发展现状全球金融科技独角兽公司地区分布瑞典巴，

28新

西兰，25瑞士，2%德国，2%.日本，2%_韩国，2%澳大利亚，4印度，6%美国.47%中国.9%类国，19%英国是现代金融体制的发源地。1694年，首家股份

制银行英格兰银行的诞生，标志着现代商业银行出现以及新的信用制度的建立。

一直以来，英国伦敦都是欧洲乃至整个世界的一个重要金融中心。第26

期“全球金融中心指数(GFCI

26)”中，英国伦敦仅次于美国纽约位居第二(如表1-3)。得益于强

大的金融体系、金融科技的优势条件(英国在金融

服务业方面的强势、英国国民对金融科技的接受度、英国灵活明确的监管环境、金融开放吸引外资)以

及目前积累的经验与创企基数，英国追随金融科技浪潮，再度成为这一新兴领域的领军力量。全球金融中心GFCI排名26得分GFCI排名25得分排名的变化

得分的变化纽约1790179404伦敦27732787014香港37713783012新加坡47624772010上海5761577009东京675767560食1北京77489738210迪拜874012733个4食7深圳973914730个5食9悉尼1073811736食1食2多伦多117377755418旧金山12736167274食9洛杉矶1373517724个4食11苏黎兰克福157331073754(二)英国金融科技发展现状一、世界主要国家金融科技发展状况全球金融中心指数(GFCI

26)新加坡作为全球第四大金融中心以及东南亚

地区金融科技发展的代表地区，致力于发展

全球智能科技中心和智能金融服务中心，建立“智慧国家”。根据埃森哲对CBInsights

数据的分析，新加坡的金融科技行

业的投融资金融从2015年的128百万美元上涨到2019年的735百万美元。2019年，金融科技投资主要聚焦在支付金融科技、借

贷金融科技和保险金融科技，分别占比34%,20%和16%。一

、世界主要国家金融科技发展状况(三)新加坡金融科技发展现状新加坡金融科技投资量183

27543513%9M-20159M-2016

9M-20179M-2018

9M-2019■支付公司■市场营销■保险公司■借贷公司■财富管理公司■现金账户■后台运营■其他73515%6176%27%12844%25%金融科技投资量

(百万美元)企业名称排名成立时间主要业务类型中国金融科技公司的发展引领世

及全球。在2017到2019年毕马威融科技投资公司(H2

Ventures)联

球金融科技100强榜单中，中国连

榜首，在金融科技领域发展继续

2019年再次成为入围前十名企业

家，蚂蚁金服、京东数字科技、度

别名列榜单的第一位、第三位和10家中国金融科技公司进入百强

中国金融科技公司涉足财富管理

业企业有所增加，这与榜单反映

合，显示科技和创新应用已扩展

金融服务领域。蚂蚁金服12014年移动、在线支付京东数字科技32013年数字科技度小满金融62015年短期贷款和投资服务陆金所112011年互联网贷款和财富管理平台金融壹账通182015年金融全产业链科技服务云平台WeLab352013年移动借贷平台众安保险502013年保险科技保泰人寿保险公592018年数字保险司妙盈科技752016年为投资经理开发基于AI的软件OneDegree842016年数字保险界，影响力遍

(KPMG)和金

合发布的全

续三年位居

强劲，并在数量最多的国

小满金融分

第六位，共有

名单。上榜的

、保险及跨行

的环球趋势吻

至越来越多的(四)中国金融科技发展现状一

、世界主要国家金融科技发展状况一

、世界主要国家金融科技发展状况(四)中国金融科技发展现状埃森哲研究表明，2018年全球金

融科技投资增长逾一倍，达到553亿美元，主要原因是中国资

金激增，中国金融科技交易价值

增长了9倍，达到255亿美元，几

乎相当于2017年全球所有金融科

技投资(267亿美元)。2018年，中国占金融科技投资总额的

46%。由此可见，在全球金融科

技的浪潮中，中国已成为金融科

技发展的领航者。全球金融科技投资规模投

资额(百万美元)●

交易数量(笔)4等034723500300025002000533041500100050002019投资额(百万美元)600005000040000300002000010000年份3251553342018274326676201718392

337820164792624201112082121395113358818201364220123421891201020142015

5交易数量PART

THREE金融科技发展的理论基础01经济周期的技术长波理论与创新理论02

"互联网+"下信息不对称理论03

"互联网+"下交易成本理论04新经济学理论●●●●●

目录

●●●●●英国工业蒸汽动力钢、中兴石油信息和通人工智能革命煤炭机械制造汽车信技术物联网铁铁路业、电力石化产品基因编辑技术预计1771年1829年1875年1908年1971年2

0

2

0

年

2023年第一次第二次第三次第四次第五次第六次发展巨浪发展巨浪发展巨浪发展巨浪发展巨浪发展巨浪一、经济周期的技术长波理论与创新理论技术革命发展巨浪信息不对称理论是指在市场经济活动中，各类人员对有关信息的了解是有差异的。市场中卖方比买方更了解有关商品的各种信息，掌握更多信息的十方可以通过向信息贫乏的方逆可靠信自而

市场中获益一

学屋交小_

自的一方则会努力从另一方获取信息。金融科技能有效降低信息不对称，帮助中小微企业解决融资难的问题。因

此，解决信息不对称，是金融科技赋能中小微企业的第一条路径，而每一次金融

服务的完成，就是数据和信息变为“信用资产”的过程，也是帮助中小企微企业

建立信用体系的开始。二、"互联网+"下信息不对称理论1.交易达成前隐藏信息，导致“逆向选择”;

2.交易达成后隐藏行动，导致道德风险。信息不对称主要

造成两类后果：>>>互联网经济的背景下，传统的交易成本大幅降低。但与此同时，互联网增加了界定和保护知识产权的交易成本、监管成本、安全成本。首先，互联网技术在给人们的经济和生活带来巨大改变的同时，也逐渐

导致了知识产权的侵权问题，通过建立法律法规、监

督和中介机构等各种手段来保护知识产权刻不容缓。因此，必须花费这一部分成本，即界定和保护知识产

权的成本来促进互联网经济发展。其次，要保证互联

网经济健康、稳定高效地发展，企业和国家就必须花

费成本解决各方面的安全问题。最后，互联网加大了

监管难度且监管滞后的现象明显，在这样的背景下，

要确保互联网经济的发展，就必须加强研究完善法律

制度。这是一条无验可寻的道路，要做好需很大的监管成本。监督成本安全成本定护识

权本

界保知

产成履约成本决策成本签约成本转移成本搜寻成本信息成本"互联网+"经济背景下的交易成本传统的交易成本

新增的交易成本三、"互联网+"下交易成本理论四、新经济学理论(一)平台经济学数字平台：可以收集、处理并传输生产、分配、交换与消费等经济活动信息的一般性数字化基础设

施，它为数字化的人类生产与再生产活动提供基础性的算力、数据存储、工具和规则。平台组织：运营和维护数字平台，并依赖数字平台参与社会经济运行的新型企业组织。▶

平台经济：平台组织在经济的循环和周转过程中，与经济中其他主体所形成的各种经济联系的总体。多边性平台经济特征规模

效应平台经

济网络

效应长尾理论由美国经济学家克里斯·

安德森提出，其主要原理是，随着互联网技术的不断推进，商品的

存储成本、流通成本急剧降低，基数庞大但需求有限

的产品占据的市场份额完全可以和少数需求旺盛的热

卖品市场份额相匹敌，也就是说企业的销售重点将不

在于传统需求曲线上代表"畅销商品"的头部，而是

代表"冷门商品"的尾部，这部分市场将带给企业具

有潜力的利基市场产品。四、新经济学理论(二)长尾理论长尾理论示意图产品

品种尾部产品

销量头部四、新经济学理论(二)长尾理论“延长长尾”和“加厚长尾”策略金融科技领域利用长尾理论可以拓宽数字普惠金融的路径，主要通过延长长尾策略和加厚长尾

策略。◆从延长长尾角度看，

一方面结合自身现有的渠道，创

新运营模式，提高金融服务覆盖率，开拓客户基数。

另一方面，运用数字技术对现有低净值客户进行大数

据分析，拓展产品丰富度，提升客户活跃度，扩大有

效客户基数。◆从增厚长尾角度看，发挥技术创新优势，嵌入多重应

用场景，实施交叉营销，降低客户的搜索成本，引入

更广泛需求，创造多元化价值。如果采取有效措施提

升投资者的交易意愿，每个投资者的交易数量和频率

会增加，从而金融科技市场的长尾向上移动，这对应于一个更肥厚的长尾。投资者

个体头部

尾部产

品

交黑量00

原

长

厚加犀长尾PART

FOUR金融科技的

影响与变革01金融科技的影响02金融科技的变革

目录

●●●●●推动中国金融科技自主性发展统计发现，2018年全球金融科技发明专利申请量排行榜前20名的企业中，中国

企业独占六家，且专利申请量占比高达42%。中国企业在金融科技发明专利申

请量上的优势，意味着中国金融科技企业研发实力的提升，在一定程度上体现

了中国金融科技发展在国际市场上的领先地位，也证明了中国企业通过科技创

新，从“中国制造”向“中国创造”转变的决心。推动金融科技开源发展通过金融科技企业的技术开源，

一方面，可以降低技术门槛，推动科技与业务

自主创新；另一方面，金融科技开源有助于保障金融机构数据安全。(一)对技术发展的推动一、金融科技的影响数据孤岛解决方素联那学习平台

Vs.

区块链多方安全计耳平台效略及1.0加空程型/竿路52加里限型略多理3.20空计国请求M白政据安重计节点00茔计6甲2对齐数据A

对齐数话8(1)分发公钥(2)200交互中问甲(3)0雷汇的怖世与担失(4)页新双方性开：我众银行微(FeonedMshnelewniyCocaolandApka)公开+其墙明突购自主研究及制，推动金融AI落地金融科技的发展促使各机构陆续推出多个数据孤岛解决方案，例如微众银行推出的联邦学习

平台、蚂蚁金服等推出的区块链多方安全计算平台，可以通过加密技术实现数据安全共享，

在保证数据安全的前提下打破数据孤岛僵局，有力推动了金融AI的落地。(一)对技术发展的推动一、金融科技的影响昆地欲区不可交快

e

业B加西N

陈加西r

本对齐安全计编节E

M百政飘加密训5:联台悦型金融机构协作古C区块征型R

存证企业A一

、金融科技的影响(二)对业务发展的影响金融产品设计升级干人干面、贴身私人理财顾问等精准营销全面提升获客效率智能营销通过整合多方数据，从多个维度实现对一个用户的深度理解和精准定位，洞察用户潜在需求，并

针对性地推出个性化的品牌营销策略，精准获取用户的同时，有效降低获客成本，提升获客效率，带来了

营销领域的一场“革命”3

4

多方业务协作更加高效信息流转速度加快，沟通效率提升，让业务协作更加高效例：区块链和智能合约成本结构得到优化对人力的依赖逐步减少，冗杂的业务流程得到优化例：智能客服风控升级数据丰富化、动态化，大数据

风控1②52013年，民生银行率先成立了直销银行部；此后，各银行都在积极探索智能银行、智慧银行、开放银行等新模式。除了原有的银行参与者之外，大批的互联网公司也积极布局银行业：2014年下半年，前海微众银行、浙江网商银行

等中国第一批互联网银行批复成立；2019年3月，香港金管局发放了八张虚拟银行牌照。2019年中央政治局第十八次集体学习会议上，习近平总书记强调了区块链技术创新发展与产业落地的重要性，并明

确指出要推动区块链和实体经济深度融合，解决中小企业贷款融资难、银行风控难、部门监管难等问题，从国家层面确立了区块链的重要战略地位2017年5月，央行成立金融科技委员会，在重点关注金融科技发展的同时，强调了监管科技的重要性。之后，一系列

鼓励监管科技发展的政策文件陆续下发。2018年8月，《中国证监会监管科技总体建设方案》的印发及相关的一系列举措，都为监管科技在中国的发展提供了有力的支持。区块链成金融科技重要战略方向银行走向开放化监管科技将迎来突破性发展二、金融科技的变革………………

乙*

心

"

心

心

心

心1

…13二、金融科技的变革银

行

新

型

发

展

模

式开放

·

共享以服务用户为中心，便

将金融服务无能凝入实体客户触及商业银行的经

经济各领域，打破银行服台服务能力

务门槛和壁茔金融服务

业务功能数字化主要集中于银行前端业务数字化程度加深数字化主要集中于客户管理和线上业务香港地区已发放牌照人工智能

区块链通过API接口等技术实现银行与第三方机

构之间的数据共享，连接服务提供方、交易发起方等众多主体，围绕用户构建综合金

丽融服务生态互联网企业的

银行业入局底层技术支持无实体网点，以纯互联

网形式运营以互联网或其他电子源

道提供零售银行服务开放·共享物

联

网对场景服务提供方、金科技公司、供应商等合作伙伴

提供开放相关业务功能互联网银行点拟银行为用户输出银行所有

金融功能，满足用户

全部金融需求直销银行智慧银行传统银行的

数字化探索大数据

云计算来源：艾瑞研究院自主研究及绘制。银行业抢滩布局的新趋势账

户支

付借

贷理财场景业

务

|

模式底层技术支持开放银行数

据魅生态开放开放银行用

户流

程金融科技的技术基础能够理解大数据的框架体系能够理解云计算的服务形式能够分析区块链的工作原理能够应用大数据的思维思考金融问题激励学生不断接受新知识、学习新技术培养学生以发展的思维来思考问题的习惯能力目标素养目标5G与物联网大数据三

云计算四区块链目录人工智能PART

ONE5G

与物联网(2)物联网的概念和内涵物联网(The

Internet

of

Things),简

称IOT,是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系

统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采

集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与

物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。简言之，物联网就是一个基于互

联网、移动网络的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。(1)5G

的概念和内涵第五代移动通信技术(5th

Generation

Mobile

Networks),简

称

5G,是3G、4G之后的延伸。5G

的

标志性能力指标是“GBPS

用户体验速率”。5G

需要为大规模移动用户提供在热点区域1Gbps

的数据的传

输速率。一

、5G

与物联网的概念和内涵5G

移动网络是数字蜂窝网络，与3G

和4G

移动网络一样。在这种网络中，供应商覆盖的服

务区域被划分为许多被称为蜂窝的小地理区域。表示声音和图像的模拟信号在手机中(由模拟

数字转换器)被数字化，并作为比特流传输。蜂窝中的所有5G无线设备通过无线电波与蜂窝中

的本地天线阵和低功率自动收发器(发射机和接收机)进行通信。收发器从公共频率池分配频

道，这些频道在地理上分离的蜂窝中可以重复使用。本地天线通过高带宽光纤或无线回程连接

与电话网络和互联网连接。与现有的手机一样，当用户从一个蜂窝穿越到另一个蜂窝时，他们

的移动设备将自动“切换”到新蜂窝中的天线。1、5G的基本原理二、5G与物联网的基本原理时间第N代标志性应用I980S1G音频1991S2G音频、短信1998S3G音频、短信、WEB接入2008S4G音频、短信、WEB接入、视频、2020S5G音频、短信、WEB接入、视频、物联网……5G

网络的数据传输速率远远高于以前的蜂窝网络，其峰值传输速率会在10Gbps以上，最

低传输速率也会稳定在1Gbps到2Gbps

之间。比较而言，5G

的传输速率是4G

的100倍，5G的网络延迟(低于1毫秒)是4G

的200倍。移动网络中的所说的4G、5G的G是指"代"(Genera

on)。二、5G

与物联网的基本原理表2-2从1G到5G物联网就是物联网的用户端延伸扩展到了物与物之间。物联网通过各种信息传感器、射频识别技术、GPS、红外感应器、激光扫描器等装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、

光、热、电、力等各种数据，通过网络接入，实现物与物、物与人的连

接，使其相互之间可以进行信息交换和通信，从而实现对物品和过程的智能化感知、识别、管理。2、物联网的工作原理二、5G

与物联网的基本原理5G

为智慧城市的实现提供了强有力的支持，使数字城市真正的成为了可能。5G

对经济产出贡献突出。IHSMarkit预测，在2020—2035年期间全球实际GDP

中5G

将做出了0.2%的贡献，这就意味着，5G

将为全球年度

GDP创造的年度净贡献值达2.1万亿美元，这个数字相当

于目前是全球第七大经济体(印度)目前的GDP。3、5G

与物联网的应用三、5G与物联网的应用三、5G与物联网的应用就我国而已，预计到2025年5G

连接数或将超过4亿个。国际电信联盟ITU定义了5G

的

三大应用场景：增强移动宽带、高可靠低时延和大连接。①

eMBB增强移动宽带VR超高清视频5G

②

mMTC大连接》物联网3

uRLLC

高可靠低时延通信无人车、无人机、工业自动化图2-25G

的三大应用场景在中国，5G

已被置于国家战略。5G

健康稳定的发展，离不开政府政策的支持以及用户需求的推动。中国不仅从宏观层面明确了未来5G

的发展目标和方向，同时也确定将依托国家重大专项计划

等方式，积极组织推动5G

核心技术的突破。全球5G

专利中，中国占首位。目前，5G

标准的专利声明量超

过1000件的企业有华为、诺基亚、LG、爱立信、三星、高通和中

兴。其中，华为以1970件5G声明专利排名第一，占比达17%。4.5G

与物联网的发展趋势四、5G

与物联网的发展趋势智慧城市实现智管理，

环境、交通、社会管理

能力全面升级。社会的

犯罪率和意外伤害事故

率大幅降低，公共服务

更加智能便利。政府管

理的日常管理负担减轻。信息量爆炸式增长，将

超过用户网络(以人为

节点、人际关系为连接

的网络)。网络变得更

加扁平化和个性化。未

来的服务趋势是以AI为

基础的大规模定制化服务。趋势1

趋势2

趋势3

趋势4

趋势5

趋势6

趋势7

趋势8

趋势9人工智能引发社会变革，以自动驾驶、智能制造、智慧农业为代表。劳动力从技能型行业转向创新型服务业。四、5G与物联网的发展趋势技术的差距缩

小，单以技术创

造为主的公司将

很难在市场上保持领先优势。高质量定制性服务全面普

及。预防自然灾害更加

及时有效。政府成为数据服

务的大采购方。老龄化问题得

到缓解。学习娱乐相

结合。PART

TWO大数据现在的大数据和过去相比，主要有三点区别：一是随着社交媒体和传感器网络等的发

展，在我们身边正产生出大量且多样的数据；二是随着硬件和软件技术的发展，数据的存

储、处理成本大幅下降；三是随着云计算的兴起，大数据的存储、处理环境已经没有必要

自行搭建。随着大数据的出现，数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘、数据预测、数据可

视化……,这些利用大数据的商业价值的方法正逐渐成为业内的利润焦点，引领了新一轮数据技术革新。大数据：用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合。一、大数据的概念和内涵大数据的概念和内涵1大数据

01、大数据的特征Volume(数量)1价值(Value)

5

2

Variety(种类)Veracity(真实和准确)

4

3

Velocity(速度)二、大数据的特征大数据的特征数据

结构化半结构化具有一定结构，但语义不够

确定，典型的如HTML

网页，

有些字段是确定的(title),

有

些不确定(table)杂乱无章的数据，很难按照

一个概念去进行抽取，无规

律性数据结构字段含义确定，清晰，典

型的如数据库中的表结构二、大数据的特征02、大数据的结构类型非结

构化批处理数据分析务

智

能流处理01、大数据的工作原理大数据的应用流程主要包括数据导入、数据存储、数据分析、数据挖掘、数据可视

化五个主要环节(如图2-4所示)。大数据的应用三、大数据的应用数据导入(ETC,

提取、转换，加载)数据挖掘

(数据仓库、

OLAP、

商数据存储(SRC、NOSQL)数据可视

化图2-4大数据的工作原理3数据源用

户数据分析三、大数据的应用数据导入

根据需求，从数据源中提取所需数据，或对数据进行转换。这是将数据信息转化为视觉形式的过程，目的是增强数据呈现的效果。用

户可以以更加直观的交互方式进行观察、分析数据，了解数据之间的关联。

数据可视化和信息可视化含义不同，狭义上的数据可视化指的是将数据用

统计图表方式呈现，而信息可视化则是将非数字的信息进行可视化。采用高性能、高吞吐率、大容量的基础设备存放数据。简单的数据采集可

以利用多种轻型数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些

数据库来进行简单的查询和处理工作。将海量的来自前端的数据快速导入到一个集中的大型分布式数据库或者分

布式存储集群，利用分布式技术来对存储于其内的集中的海量数据进行普

通的查询和分类汇总等，以此满足大多数常见的分析需求。数据挖掘

基于前面的查询数据进行数据挖掘，来满足高级别的数据分析需求。数据可视化数据存储诊断性分析：2

用来揭示一些现象背后的成因，因此，它比描述性分析更深入。很多数据挖掘方法与诊断性分析密切相关。预测性分析：3

使用机器学习技术，对现有的大数据进行深度分析，构建数据预测和分类的模型，从而更好的支持数据预测和分类服务。策略性分析：在分析过程中减少甚至排除人的参与，在给定目标的驱动下，直接帮助人们找到好的策略，

作用于大数据应用，使得未来数据指标能够按照设想的某些趋势去发展。描述性分析：对数据所代表性的含义进行描述性的揭示，常见的描述性分析有对历史数据的在线联机分

析处理(OLAP

分析)和对新产生的数据的流式分析。三、大数据的应用

02、大数据分析4商业智能(BusinessIntelligence,简称BI)又称商业智慧，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运

作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取

(Extraction)、

转换(Transformation)和装载(Load),即

ETL过程，合并到一个企业级的数

据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘

工具(大数据魔镜)、OLAP

工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后

将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。三、大数据的应用

03、商业智能BI云计算是提高大数据分析能力的一个可行

的方案。云计算和大数据相互依存、共同发展，

云计算为大数据提供弹性的、可扩展的存储以

及高效的数据并行处理能力，大数据则为云计

算提供了新的商业价值。四

、大数据与云计算大数据与云计算4五、大数据的发展趋势5

大数据的发展趋势数据成为资源根据预测，大数据将继续以每年40%的

速度持续增加，而大

数据所带来的市场规

模也将以每年翻一番

的

速

度

增

长。趋势3

科学理论的突破趋

势

4

数据科学成立趋

势

1趋势8趋势5数据安全问题数据管理成为核

心竞争力数据生态系统复

合化程度加强大数据与云计算

的深度结合数据质量是BI的

关键趋势2趋势7趋势6PART

THREE云计算一、云计算的概念和内涵1、云计算的概念和内涵云计算(CloudComputing)

是一种通过因特网以服务的方式提供动态可

伸缩的虚拟化的资源的计算模式(维基的定义)。NIST

的定义是：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(包括网络、服务器、存储、应用软件、服务),这些资源能够被快速提|

供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算」

网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。云计算的三个服务层次IaaS基础设施即服务Google

Apps、Salesforce

CRM、Office

Web

Apps、Zoho、HTML、JavaScript、CSS、Flash、SilverlightPaaS平台即服务Force.com、Google

APP

Engine、Windows

Azure

Platform、Heroku、REST、多租户、并行处理、应用服务器、分布式缓存SaaS软件即服务Amazon

EC2、IBM

Blue

Cloud、Cisco

UCS、Joyent、

系统虚拟化、分布式存储、关系型数据库、NoSQL二、云计算的服务形式2、云计算的服务形式消费者通过因特网可以从完善的计算机基础设施获得服务。IaaS通过网络向用户提供计算机(物理机和虚拟机)、存

储空间、网络连接、负载均衡和防火墙等基本计算资源；用户

在此基础上部署和运行各种软件，包括操作系统和应用程序。

例如，通过亚马逊的AWS,用户可以按需定制所要的虚拟主

机和块存储等，在线配置和管理这些资源。IaaS(InfrastructureasaService)二、云计算的服务形式基础设施级服务PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS

也是SaaS

模式的一种应用。但是，

PaaS

的出现可以加快SaaS

的发展，尤其是加快SaaS

应用的开发

速度。平台通常包括操作系统、编程语言的运行环境、数据库和

Web

服务器，用户在此平台上部署和运行自己的应用。用户不能

管理和控制底层的基础设施，只能控制自己部署的应用。目前常

见的PaaS提供商有CloudFoundry

、

谷歌的GAE等。PaaS(PlatformasaService)二、云计算的服务形式平台级服务二、云计算的服务形式SaaS(SoftwareasaService)

软件级服务

它是一种通过因特网提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web

的软

件，来管理企业经营活动，例如邮件服务、数据处理服务、财务管理服务等。三、云计算与边缘计算3、云计算与边缘计算云计算是把握整体，那么边缘计算就更专注于局部。边缘计算是指靠近物或数据源

头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台。网络边缘侧可以

是从数据源到云计算中心之间的任意功能实体，这些实体搭载着融合网络、计算、存储、应用核心能力的边缘计算平台，为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算。与像云端中进行处理和算法决策不同，边缘计算是将智能和计算推向更接近实际的行动，而云计算需要在云端进行计算，主要得差异体现在多源异构数据处理、带宽负载和资源浪费、资源限制和安全和隐私保护等方面。边缘计算可以实时或更快的进行

数据处理和分析，让数据处理更靠近源，而不是外部数据中心或者云，可以缩短延迟时间。安全和隐私保护6个性化：通过边缘计算，可以持

续学习，根据个人的需求调整模型，带来个性化互动体验。减少网络流量。随着物联网设备

数量的增加，数据生成继续以创

纪录的速度增长。结果，网络带

宽变得更加有限，压倒了云，导

致更大的数据瓶颈。12边缘计算处理数据中心明显优势5

4在成本预算上可以大大减轻经费预算。企业在本地设备上的数据

管理解决方案所花费的成本大大

低于云和数据中心网络。提高应用程序效率。通过降低延

迟级别，应用程序可以更高效、更快速地运行。三、云计算与边缘计算3物联网是是各个行业实现效率提升、

数字化转型的重要手段。边缘计算在具有

低时延、高带宽、高可靠、海量连接、异

构汇聚和本地安全隐私保护等特点的应用

场景。边缘计算和云计算互相协同，它们

是彼此优化补充的存在，共同促进行业数

字化转型，如图2-5所示。云数据

中心三、云计算与边缘计算汝r

啡¥图2-5云计算和边缘计算智慧交通CR/VR4、云计算的应用与发展趋势趋势1:云计算和5G。趋势2:量子计算。医疗云趋势3:混合云解决方案。教育云趋势4:应对GDPR。趋势5:结合人工智能。趋势6:增强式多云平台。四、云计算的应用与发展趋势常见的云应用存储云金融云PART

FOUR人工智能人工智能(Art

if

icialnt

elligence简

称AI)

是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系

统的一门新的技术科学，是一门自然科学、社会科学和技术科

学交叉的边缘学科，它涉及的学科内容包括哲学和认知科学、

数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、

不定性论、仿生学、社会结构学与科学发展观等。1、人工智能的概念和内涵一、人工智能的概念和内涵强人工智能(Bottom-Up

AI)又称多元智能。研究人员希望人工智能最终能成为多元智能并且超越大部分人类的能力。有些人认为要达成以上目标，可能需要拟人化的特性，如人工意识或人工大脑。这个问题被认为是人工

智能的完整性问题为了解决其中一个问题，你必须解决全部的问题。即使一个简单和特定的

任务，如机器翻译，要求机器按照作者的论点(推理),知道什么是与人谈论(知识),忠实地再

现作者的意图(情感计算)。因此，机器翻译被认为是具有人工智能完整性的代表性应用。弱人工智能(Top-Down

AI)观点认为，不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智

能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。一、人工智能的概念和内涵类人的人工智能即机器的思考和推理就像人的思维一样；非类人的人工智能即机器产生了和人完全不一样的知觉和意

识，使用和人完全不一样的推理方式。强人工智能

可以有两类一、人工智能的概念和内涵1956年夏季，以麦卡赛、明斯基等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在达特茅斯学会上聚会，共

同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，首次提出了"人工智能(AI)"

这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。2、人工智能的起源和发展二、人工智能的起源与发展时间阶段发展代表1956-1960起步发展期人工智能诞生机器定理证明，智能跳棋程序….…1960-1970反思发展期任务失败，目标落空机器翻译笑话百出，定理证明发展乏力

…….1970-1985应用发展起专家系统遍地开花，人工智能转

向实用医疗专家系统，化学专家系统，地质专家系

统

……1985-1995低迷发展期多项研究发展缓慢专家系统发展乏力，神经网络研究受阻….…1995-2010稳步发展期互联网推动人工智能不断创新和实用深蓝战胜国际象棋冠军，IBM提出智慧地球，我国提出感知中国

…..2010-2020蓬勃发展期深度学习与大数据兴起，带来人工智能的爆发物联网、云计算、大数据

……二、人工智能的起源与发展人工智能60余年的发展大致可以划分为下6个阶段，如图2-6所示。图2-6人工智能发展历程三、人工智能的应用3、人工智能的应用智慧交通智慧教育智慧客服智慧地球智能家居新零售智慧城市智慧医疗智慧金融四、机器学习与深度学习4、机器学习与深度学习01

机器学习顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。较为为严格的说法是：机器学习是一门

研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然

后对世界上的某件事情做出决定或预测”。强化学习监督学习非监督

学

习深度学习是一种以人工神经网络(ANN)

为架构，对数据进行表征学习的算法，即可以这样

定义：“深度学习是一种特殊的机器学习，通过

学习将现实使用嵌套的概念层次来表示并实现巨

大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简

单概念相关联，而更为抽象的表示则以较不抽象

的方式来计算。”四、机器学习与深度学习02深度学习PARTFIVE区块链1)一个纯粹的点对点电子现金系统，使在线支付能够直接由一方发起并支付给另一方，中间不需要经过任何金融机构。2)不需要通过授信的第三方支持，就能防止双重支付，点对点的网络环境是解决双重支付的方

案之

一。2008年，中本聪发表了论文《比特币：

一种点对点的电子现金系统》。这篇论文堪称区块链技

术和加密数字货币发明的基础。中本聪在文中提出了比特币的几个基本原则：01、比特币一、区块链的起源1、区块链的起源3)对所有的交易加上时间戳，并将他们并入一个不断延展的基于哈希算法的工作量证明的链条作为交易记录。除非有重新完成全部的工作量证明，形成的交易记录将不可更改。4)最长的链条不仅将作为被观察的事件序列的证明，而且被视为来自CPU

的计算能力最大的池。

只要大多数CPU

的计算能力不被合作攻击的节点所控制，那么就会生成最长的、长度超过攻击者的

链

条

。5)这个系统本身需要的基础设施非常少，节点尽最大努力在全网传播信息即可，节点可以随时

离开和重新加入网络，并将最长的工作量证明作为该节点离线期间发生的交易的证明。一、区块链的起源在此理论基础上，2009年1月3日，中本聪创建了第一个区块(创世区块)。创世区块里，中本聪留下一句永不可修改的话："The

Times

03/Jan/2009Chancelloronbrink

ofsecond

bailoutfor

banks

(

翻译为中文：2009年1月3日，财政大臣正处于实施第二轮银行紧急援

助的边缘)"

。这句话作为"时间戳”被永远的留在了"创世区块"中。

当时正是英国的财政大臣达林被迫考虑第二次出手缓解银行危机的时刻，

这句话是泰晤士报当天的头版文章标题。所以，作者得出结论：无须中心化的干预，只要让网络扮演信用中介的角色，就能

实现有效的点对点交易。一

、区块链的起源①)

区块链1.0(可编程货币):去中心化的数字支付系统，无障碍的价值转换，以比特币

为应用典型，实现了数字货币的发行和流通，功能相对单一。2

区块链2.0(可编程金融):以智能合约的应用为特征，通过智能合约推动多业务系统

的协作，扩展了区块链应用领域，如股票、清算、私募股权等众多金融领域。3

区块链3.0(可编程社会):将实现与物联网、云计算等技术融合发展，试图在大规模

协作领域提高行业的运行效率和管理水平。以上三个阶段并非依次实现，而是共同发展，

相互促进的过程，用于公证、仲裁、审计、物流、医疗、邮件等领域。02、区块链业界将其演进发展历程分为三个阶段：一、区块链的起源特征1:开放、共识。任何人都可以参与到区块链网络，每一台设备都能作为一个节点，每个节点都可以获

得一份完整的数据库拷贝。节点间基于一套共识机制，通过竞争计算共同维护整个区

块链。任何一个节点失效，其余节点仍能正常工作。特征2:去中心、去信任。区块链由众多节点共同组成一个端到端的网络，不存在中心化的设备和管理机构。节

点之间数据交换通过数字签名技术进行验证，无需互相信任，只要按照系统既定的规

则进行，节点之间不能也无法欺骗其它节点。区块链具有以下特征：一、区块链的起源特征3:交易透明、双方匿名。区块链的运行规则是公开透明的，所有的数据信息也是公开的，因此每一

笔交易都对所有节点可见。由于节点与节点之间是去信任的，因此节点之

间无需公开身份，每个参与的节点都是匿名的。特征4:不可篡改、可追溯。单个甚至多个节点对数据库的修改无法影响其他节点的数据库，除非能控

制整个网络中超过51%的节点同时修改，这几乎不可能发生。区块链中的

每一笔交易都通过密码学方法与相邻两个区块串联，因此可以追溯到任何

一笔交易的前世今生。一、区块链的起源P2P

网络是整个区块链的基础计算架构。在区块链分布式网络中，中央服务器

的概念被弱化，也就不再需要任何中心枢

纽。网络中的各个节点都可以作为一个独

立的个体存在。二、区块链的关键技术2、

区块链的关键技术01、P2P

网络技术区块链使用的是非对称加密算法。非对称加密也就是加密一条信息实际上不是用单个密钥而是用公钥和私钥两个密钥，他们可以保证在分布式网络中点对点信息传递的安全。除了非对称加密算法之外，在密码学技术里，还有非对称的数字签名技术、保证数据唯一

性的哈希技术、保护信息传递双方敏感信息的隐私保护技术和包括防攻击、身份认证、授权等

在内的安全技术。基于密码学产生的安全技术，是区块链的核心安全技术。时间戳服务器经常用来进行比对以及验证处理，时间戳服务器是一款基于PKI

(公钥密码

基础设施)技术的时间戳权威系统，对外提供精确可信的时间戳服务。它采用精确的时间源、

高强度高标准的安全机制，以确认系统处理数据在某一时间的存在性和相关操作的相对时间顺

序，为信息系统中的时间防抵赖提供基础服务。02、加密技术二、区块链的关键技术“智能合约”这一术语是由法律学者尼克·

萨博

(Nick

Szabo)在1995年首次提出

的。他给出的定义是：智能合约是一套以数

字形式定义的承诺。通俗点把智能合约理解

为一种聪明的合约，它允许在没有第三方的

监督下，进行可信性的交易，这种交易可以

追踪，且不能逆转就是不可逆。03、智能合约二、区块链的关键技术共识保证了区块链上的参与者可以互相信任，并且①

工

作

量

证

明(POW)对下个区块进行验证。共识也确保了网络中的规则被遵②权益证明(POS)守，同时承认在区块链环境下只有一个真理。③

消逝时间证明(PoET)根据使用的区块链种类不同，需要不同的共识算法来确保区块链上最后的区块能够在任何时候都反应出全

网的状态。④简化的拜占庭容错算法(SBFT)⑤权威证明(PoA)二、区块链的关键技术04、共识机制三、区块链的工作原理3、区块链的工作原理区块是一种记录交易的数据结构。区块头包括了以下信息：版本号

父区块哈希值Merkle

根时间戳

难度值

随机数2)区块头1)区块第1步在当前区块加入区块链后，所有矿工就立即开始下一个区块的生成工作。第2步把在本地内存中的交易信息记录到区块主体中。第3步在区块主体中生成此区块中所有交易信息的Merkle树，把Merkle树根的值保存在区块头中第4步把上一个刚刚生成的区块的区块头的数据通过SHA256算法生成一个哈希值填入到当前区块的父哈希值中第5步把当前时间保存在时间戳字段中。第6步难度值字段会根据之前一段时间区块的平均生成时间进行调整以应对整个网络不断变化的整体计算总量，如果计算总量增长了，则系统会调高数学题的难度值，使得预期完成下一个区块的时间依然在一定时间内。3)区块形成过程三、区块链的工作原理表2-5区块的形成区块链以区块为单位组织数据。全网所有的交易记录都以交易单的形式存储在全网唯一的区块链中。4)区块链三、区块链的工作原理类型特征优势承载能力适用业务公有链去中心化，任何人

都可以参与匿名，交易数据默认公开，

访问门槛低，社区激励机制10-20笔/s面向互联网大众，信任基础薄弱，单

位时间交易量不大联盟链多中心化，联盟机构间参与性能较高，节点准入控制，易落地大于1000笔/s有限特定合作伙伴间信任提升，可以支持较高的处理效率私有链中心化，公司/机

构内部使用性能较高，节点可信，易落

地大于1000笔/s特定机构的内部数据管理与审计、内部多部门之间的数据共享，改善可审计性四、区块链的应用4、区块链的应用区块链的三种模式五、区块链的发展趋势5、区块链的发展趋势一是效率，数据写入区块链，最少要等待十分钟，所有节点都同步数据，则需要更多的时间；二是能耗，区块的生成需要矿工进行无数无意义

的计算，这是非常耗费能源的。为了保证数据的可靠性，区块链也有自己的代价。趋势3相邻技术将与区块链相

结合以创造

更高层次的

优

势

。趋势5中央银行将

踏足央行数

字货币的批

发和零售领

域。趋势4验证工具将向欺诈性数

据源宣战趋势2距离实现互

联互通更进一

步

。趋势1将会出现切

实有效的治

理

模

式

。五、区块链的发展趋势区块链将会出现以下趋势：(1)请你进行网络调研，查询一

些自己感兴趣或者热门的案例，

仔细研读并分析，总结大数据分

析方案的生命周期。(2)请进行网络调研，对比结构

化数据和非结构化数据的区别。大数据的应用以及较为普遍，大数据

分析是大数据应用的热点之一，大数

据分析方案是遵守一定的流程的，也

就是一定的生命周期的。实训练习实训

背景实训

内容实训操作网络调研第三章金融科技的支付工具电子银行支付第三方支付自>提纲数字货币PART

ONE01银行卡服务创新02网络银行创新03移动支付创新

目录

一

、银行卡服务创新1、清算与结算口一般来说清算就是信息流的计算，而结算则是资金流的计算。口银行卡的支付过程较为复杂，一般包括交易、清算、结算三个过程。口银行卡清算业务是通过制定银行卡清算标准和规则，运营银行卡清算业务系统，

授权发行和受理本银行卡清算机构品牌的银行卡，并为发卡机构和收单机构提供

其品牌银行卡的机构间交易处理服务，协助完成资金结算的活动。口清算机构是一个完成多个发卡机构与多个收单机构之间资金计算与划转的业务主

体(即"多对多"),与银行、支付机构“一对多”的结算业务存在较大的差异，

其业务中需要应对更大的金融风险。2002年3月，经国务院同意，中国人民银行批准成立了中国银联股份有限公司，负责承担银行卡跨行交易转接清算相关职责。至此，银联成为中国唯一

一家负责建设和运营全国统一的银行卡跨行信息交换网络、提供银行卡跨行

信息交换相关的专业化服务、管理和经营“银联”品牌、制定银行卡跨行交

易业务规范和技术标准的股份制金融服务公司。中国银联卡(ChinaUnionPay)也成为中国银行卡的民族品牌，与美国威

士卡(VISAInternational)、美国万事达卡(MasterCardInternational)、

美国运通卡(AmericanExpress)、美国大莱卡

(DinersClub)以及日本JCB卡并称世界六大卡组织。2、银行卡组织一、银行卡服务创新一、银行卡服务创新中国银联组织架构简图北京银联金卡科技有限公司银联企业服务(上海)有限公司上海银联创业投资有限公司银联数据服务公司银联在线Chinapay(在线支付)银行卡收单

(线下支付)中国银联总公司

(UnionPay)信息总中心

上海、北京银联国际

有限公司银(U联M商S务)董事会、总裁室中金金融

认证中心各地分公司口银行卡刷卡消费是当前商业服务领域采用较多的一种非现金支付

方式，是现代商贸流通的重要环节之一。口银行卡刷卡手续费主要是收单机构收取的收单服务费、发卡机构

收取的发卡行服务费和银行卡清算机构收取的网络服务费。口收取到的手续费将按照发卡行、收单机构、清算机构三方7:2:

1的比例进行分配，这就是我们所称的银行卡分润比例。2013年

出台的刷卡手续费政策，对促进银行卡推广使用，搞活流通，扩

大内需，支持各行业企业发展发挥了积极作用。一

、银行卡服务创新3、银行卡分润"96费改“"之后：银行卡刷卡手续费费率服务费收费方式

费率及封顶收单机构向商户收取市场调节价发卡行向收单机构收取借记卡不高于0.35%(单笔上限13元)贷记卡不高于0.45%(无上限)清算机构向收单机构收取不高于0.0325%(单笔上限3.25元)向发卡行收取不高于0.0325%(单笔上限3.25元)2016年3月，发改委和央行发布了《关于完善银行卡刷卡手续费定价机制的通知》,对银行卡收单业务的收费模式和定价水平进行了重要调整，于2016年9月6日正

式实施，因此被业内称为96费改。“96费改”是中国支付行业有史以来最大的一次刷

卡手续费变革。一

、银行卡服务创新3、银行卡分润相

关

方新

政

商

户

类

别96费改后96费改前发卡行

服务费标准类佰记卡(含预付费卡):交易金额的

0.3%5年笔封顶13元)贷记卡(含准贷记卡):交易金额的

0.45%(不封顶)餐嫔类：交易金额的0.9%(房地产和汽车销宫

封顶60元)一般类：交易金额的0.55%(批发类封顶20

元

)优惠类借记卡(含预付费卡):交易金额的0.273%〈单笔封顶10.14元)贷记卡(含准贷记卡):交易金额的

0.351%(不封顶)民生类：交易金额的0.26%减免类0公益类：0银联网

络服务费标准类分别问发卡机构、收单机构收取交易

金额的0.0325%(单笔封顶3.25元)餐娱类：交易金额的0.13%(历地产和汽车销

售封顶10元>一般类：交易金额的0.08%《批发类封顶2.5

元

)优惠类分别问发卡机构、收单机构收取交易

金额的0.0254%(单笔封顶2.54元)民生类：交易金额的0.04%减免类0公益类：0收单服

务费标准类市场化定价餐娱类：交易金额的0.22%(房地产和汽车销

售封顶10元>一般类：交易金额的0.15%(批发类封顶3.5

元

)优惠类民生类：交易金额的0.08%免

类公益类：成本位总体原则不区分商户类别，借贷分离，实行政

府指导价、上限管理区分商户类别制定商户手续费，即餐娱类

1.25%,一般类0.78%、民生类0.38%和公益类

0,并按7:2:1的比例在发卡银行、收单机构

及卡组织之间分配。借贷合一，政府指导定价，

特定行业上限管理。“96费改”着眼于收单行业内套码、切机、信用卡套现、渠道套用等根深蒂固的违规现

象，从市场定价、统一商户类别、借贷分离等角度进行对治。主要影响为以下三点：口一是对商户的影响：“统一费率，借贷分

离”。口二是对消费者的影响：信用卡刷卡费率

“上不封顶”。口三是对支付行业的影响：收单行业“洗牌”

加速。"96费改"前后：银行卡刷卡手续费费率对比"96费改"啊后银行卡收单相关方利益分配机制一、银行卡服务创新口现在，用户只需要在APP

上绑定银行卡、信用卡，之后几

乎不再需要使用实体卡片，只需要手机扫一扫就可以完成

支

付

。口全国网点全面无卡化，有效降低了客户的时间成本、以及

商户和银行的经营成本，同时也推动了虚拟银行卡的发展。虚拟银行卡其实就是基于银联、VISA

、万事达等银行

卡组织的BIN

码派生出来的虚拟账号，而没有实体卡片，

但与实体卡一样，这种虚拟银行卡，也分虚拟信用卡和虚

拟借记卡两类。4、