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2020 年金融科技趋势

SIS 国际

在 SIS FinTech Strategy Consulting,我们研究影响金融科技和金融服务未来的全球趋势。以下是 2020 年值得关注的热门趋势。

1. 数字支付

金融科技不再是美国的故事。亚洲的金融科技融资额现在比北美和欧洲更大。

中国是世界上最好的数字货币模式。现金在中国基本消失。微信和支付宝的市值是$5.5万亿美元。因为中国超越了信用卡……从未流行起来。这是一个无现金社会。  没有交换。你建立了一个专有系统。每个人都在使用两种支付系统。中国允许大规模增长,但监管有限。3 年来,已经大规模采用。唯一一种阻止腐败的机制,无需批准,每年上限为 $50k。如果你想转移大量资金,你需要获得批准。

在美国,有 Visa、美国运通或万事达卡,它们是交易持有者。在中国,腾讯和阿里巴巴是整个平台。在美国,我们有 500 个应用程序。在中国,应用程序要少得多。客户只需使用 1 到 2 个应用程序,就可以在其中完成所有操作。

东南亚正在发生金融科技创新。在印度,有使用公共资金的 PayTM。  泰国较早开始数字支付,但从未取得中国那样的成就。泰国的数字化支付很大程度上是文化因素,人们通过 7/11 便利店支付账单。 

2.以客户为中心

以客户为中心是大趋势。银行现在比以往任何时候都更受新兴金融科技初创企业和科技公司的竞争。

银行业务是访问量第三大的应用类型,仅次于社交媒体和天气。调查显示,绝大多数千禧一代认为网上银行比去银行更好。

令人惊讶的是,大型国家银行更加以客户为中心,其次是地区性银行,其次是整体,其次是信用合作社和社区银行。

以客户为中心不再意味着在当地银行知道你的名字。现在对更多客户来说,重要的是应用程序是否有效。由于客户需求发生了革命性变化,较小的金融机构可能会受到影响。越来越少的人关心人际交往。因此,从信用合作社到顶级大型国家银行正在发生大规模的转变。

3. 技术技能日益主导金融服务

金融业的增长很大一部分来自技术。当今的商业环境越来越需要调整员工队伍,以适应以客户为中心的新观念。越来越多的优秀专业人士拥有 IT、数据科学、编程和算法背景。 现在重要的是真正良好的数据和用户体验(UX)。

在金融服务就业市场上,面对面的员工越来越少。分析师的工作越来越不重要。顶级分析师可能会留下来,但较低级别的分析师可能会越来越多地被 机器人分析师。机器人顾问会提出特定数量的问题,并据此做出有限数量的决策。决策可能越来越依赖于机器人顾问。 

未来 5 年内,大量银行业岗位将因人工智能和自动化而消失。这种消失正在发生 快多了 比制造业的损失要大得多。速度要快得多。这对社会和政府来说可能是一个真正的社会问题。

计算机科学专业的需求量越来越大,超过了传统的商科学位。由于对人工支票裁定员的需求量越来越小,处理工作已基本消失。

科技公司越来越需要 即时生产 招聘。这与传统的漫长招聘准备时间形成鲜明对比。金融服务行业的招聘不需要提前规划。这是因为随着公司越来越依赖技术,时机就是一切。

4. 金融服务中的人为因素

在当今的金融服务中,面对面沟通在哪些方面发挥着重要作用?这些工作不太容易实现自动化。这些工作包括:

  • 并购具有高度的人为分析和交易
  • 咨询业务
  • 一些股权融资需要讲故事、定性分析和关系
  • 产品开发和产品管理

然而,很少有角色不受大量软件和数字化干扰。

5. 不断发展的金融科技生态系统和竞争

金融服务生态系统正在不断发展。生态系统主要包括三个组成部分:

  • 银行
  • 金融科技 
  • 风险投资

“竞合”现象日益增多,即合作与竞争,风险投资公司正在为直接与银行合作的金融科技公司提供资金。  

6. 传统银行战略重点的转变

即使是传统的大型银行也在重新考虑他们的假设和优先事项。以下是金融机构的新战略重点:

  • 以客户为中心
  • 移动优先
  • 深度集成
  • 世界一流的技术
  • 无摩擦数字体验
  • 长期战略重点是增长
  • 严谨的战略执行

7. 新兴机遇

以下是金融服务公司正在考虑的一些机会:

  • 成长板
  • 创业辅导
  • 实时支付方案
  • Ripple 和区块链
  • 保险科技、可穿戴设备和健康科技
  • 小额支付
  • 人工智能、机器学习和自然语言处理
  • 机器人流程自动化 (RPA) 
  • API(金融公司与科技公司之间)
  • 面向千禧一代的消费银行,如高盛的 Marcus 和大通的 FINN

8. 费用压缩和数字化颠覆

金融科技正在消除过去的收费模式。这种创新尤其发生在欧洲,参与者包括 Revolut 和 N26。  以前,人们几乎从不更换银行账户。平均每 17 年更换一次。通常是在离婚、结婚或搬家时。金融科技正在改变这一现状。

9. 热门金融科技市场研究方法

  • 卡诺模型
  • 净推荐值
  • 客户努力评分 (CES)
  • A/B 拆分测试

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