金融科技专利报告2020自2019年央行发布《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》已经有一年时间，为了解这一年来金融科技发展情况，零壹财经·零壹智库与天冕大数据实验联合发布了《2020年金融科技专利报告》，从专利视角对金融科技发展现状和未来发展趋势进行了深度分析。

　　√ 截至2020年9月，中国金融科技专利申请数量累计达到1.17万件，超过2300家公司参与专利申请。

　　√ 从技术角度来看，目前金融机构和科技公司更加青睐AI和区块链技术，每年专利申请数量和参与公司占比均趋于上升趋势，远超云计算、大数据、物联网等技术。

　　√ 从行业和应用场景来看，目前银行科技专利主要集中于智能信贷、风险管理和网点建设；保险科技专利主要集中于保险理赔、核保和车险定损；投资理财专利主要集中于量化交易、智能投顾和智能投研。

　　√ 从申请人类型来看，目前中国已经有79家金融机构参与专利申请，随着趋势的发展，未来还将有更多的金融机构参与进来。

　　√ 本报告对四件专利进行了案例分析：建设银行，基于机器学习的资产证券化定价方法；天冕大数据，基于机器学习的欺诈检测和风险评估方法；泰康保险，基于人工智能对车辆进行定损；博普科技，基于机器学习的债券征信评价方法。

　　截至2020年Q3，全球金融科技专利申请数量累计已达到18,015件，覆盖中美韩加澳日等34个国家和地区。其中，专利申请数量最多的3个国家分别是中国（11,746件）、美国（4,323件）和韩国（705件）。

　　第一阶段（2015年1月），以“互联网”和“大数据”为代表的互联网金融在中国迅速发展，衍生出大量P2P、互联网保险、互联网理财等金融产品，金融科技概念还未形成。

　　第二阶段（2015年之后），人工智能、区块链、云计算、大数据等技术逐渐成熟，在金融行业中的应用场景逐渐明确，从监管到各地政府，相继出台政策鼓励包括金融机构应用新型技术发展金融科技。

　　从监管机构到金融机构，从投资者到科技公司，逐渐意识到利用人工智能、区块链为代表的新型技术，可以有效提高企业获客能力、风险管理能力、工资效率，同时还可以降低企业运营成本和IT建设成本。

　　这一阶段，吸引了大量的企业入局，既有中国银行为代表的金融机构、也有以长虹电器为代表的传统行业，神州数码为代表的科技公司，同时还吸引了一批科创公司，如天冕大数据、360数科等科技公司。大量企业入局，为科技发展带来了创新力和创造力，专利申请数量也呈现爆发式增长。

　　2016-2020年，新增金融科技专利11467件，累计有超过2200家公司参与了专利申请。其中，有近50%的公司成立于2016-2020年。

　　从专利申请情况来看，中国金融科技专利主要以AI和区块链技术为核心。未来的金融科技，则有可能向区块链偏移。

　　2020年Q1-Q3，中国有482家公司参与金融科技专利申请，专利数量为1952件。其中有267家公司参与了区块链专利申请，专利数量合计1106件；有244家公司参与了AI+金融专利申请，专利数量合计857件；参与云计算、大数据和IOT专利申请的公司分别有51家、179家和59家，专利数量分别有141件、452件和107件。

　　值得一提的是，从2018-2020年，每年申请的区块链金融专利数量和公司数量均超过AI+金融。

　　1. 2020年AI+金融专利申请情况与发展趋势2011-2015年，中国金融行业在IT建设上，主要围绕互联网技术，打造线上化业务。AI技术并未引起关注，每年参与AI+金融专利申请公司的数量在10-30家之间，且专利申请数量均不超过100件。

　　2016-2020年，中国相继发布了多项政策，鼓励AI与金融结合。例如，国务院在2017年发布的《新一代人工智能发展规划》，将建设智慧金融作为重点任务之一。

　　此外，AI在银行、保险、资管、支付、征信、风险管理等业务中的功能和应用场景越来越清晰化，智能客服、智能投顾、智能理赔、智能支付、智能征信、智能风控、智能投研等相关概念被提出。

　　一些金融机构通过开设金融科技子公司、与互联网科技公司战略合作，“内外兼修”科技能力。截至2020年，已经有15家银行、8家保险公司、2家证券公司宣布并成立金融科技子公司；并且这些金融机构每年都加大科技投入进行自主研发。

　　2016-2020年，累计有2246家公司参与金融科技专利申请，其中有1078家申请AI+金融专利，占比为48%；2020年前三季度，有482家公司参与金融科技专利申请，其中有244家公司申请AI+金融专利申请，占比为51%，专利合计857件。

　　2. 2020年区块链金融专利申请趋势2016年之前，区块链技术在中国还鲜为人知，社会关注度相对较低。即使2016年，由工信部指导的《中国区块链技术和应用发展(2016)》发布，也并未引起太大关注。

　　由于区块链技术具有可溯源、不可篡改、去中心化等特性，可以有效改善金融业务中的信用风险和操作风险，提高金融机构的风险管理能力，同时还可以有效改善融资环境，解决中小企业融资问题，解决金融数据安全等问题，大量科技公司涌入该赛道。

　　从2018-2020年，有超过1000家公司参与区块链金融专利申请，专利数量约5300件。其中，2018年有483家公司参与专利申请，申请数量达到1623件，同比分别增长286%和568%。而这一阶段，参与AI+金融专利申请的公司不足900家，专利数量4100件左右。

　　例如，智能营销是基于大数据、机器学习、深度学习等技术推出的应用场景。智能投顾是基于海量客户数据和产品信息，借助大数据和机器学习构建的模型，为客户提供个性化、千人千面的投资理财服务。

　　这些场景均离不开大数据和AI。在2020年前三季度，大数据+金融专利申请数量为452件，其中有近50%的专利同时应用了人工智能和大数据技术。

　　为了降低IT建设成本，实现利润最大化，越来越多的金融机构借助云平台建设自己的金融科技；同时以阿里云、腾讯云为代表的云技术供应商，围绕金融业务搭建了相关场景和解决方案。

　　在金融行业，IOT的应用场景更多集中于网点建设和供应链金融业务。以银行为代表的金融机构，为了建设数字化银行，打造3公里银行，借助手机用户、传感器等设备，对银行网点进行升级改造，提升客户体验。

　　此外，为了解决供应链金融业务存在的信任问题，金融机构和金融科技公司借助IOT技术实现对物流信息的管理，提高数据的真实性，提高风险管理能力。

　　从行业和场景来看，2020年申请的金融科技专利，超过57%的专利与交易支付（包含数字资产）有关，其次是银行、保险和投资理财。

　　在银行、保险和投资理财业务中，AI相关专利数量最多。银行业，专利数量最多的3个场景是智能信贷、风险管理和网点建设；保险业，专利数量最多的3个场景是保险理赔、核保和车险定损；投资理财，专利数量最多的3个场景是量化交易、智能投顾和智能投研。

　　在过去5年，银行业金融机构一直在积极鼓励创新变革，并持续探索人工智能、区块链、大数据、物联网等技术天博·体育，实现网点和业务转型。通过内外兼修的模式，打造数字化银行。

　　与此同时，银行数字化转型也吸引了一批科技公司的入局，凭借其技术优势，为银行业金融机构提供技术服务和解决方案。

　　在2020年前三季度，共有186家公司天博·体育，申请了622件专利。其中，银行和消费金融公司分别有21家和2家。

　　从技术角度来看，银行在数字化转型过程中，更加偏向于AI技术。在2020年，银行业相关专利申请数量有622件，其中AI相关专利有374件。

　　过去5年，银行业自开展数字化转型过程中，AI就作为主要的技术被应用于多个场景，例如智能客服、智能信贷、智能营销、智能风控等。

　　区块链是作为解决中小企业融资难贵问题的技术之一。一些科创公司围绕区块链技术开发新的功能和应用场景。例如，将区块链技术应用于银行催收业务，打破信息孤岛，提升催收销量。

　　近几年，AI在银行业的应用中趋于同质化，大部分专利主要应用于智能客服、人脸识别、语音识别、文本生成，逐渐覆盖信用卡、信贷、理财、风险管理、网点升级、手机app等场景中。

　　尽管如此，相较其他技术，AI更有助于拓展银行个人金融业务、加速网点智能化建设、强化风险控制能力、提高营销精准率等作用。

　　保险行业，由于机构数量相对较少，因此上下游企业（包括科技服务商）数量规模相对较小。在2020年，96家公司参与了保险科技专利申请，专利申请数量合计达到287件；其中有6家是保险和保险经纪公司。

　　在过去几年，保险行业一直热衷于AI技术的探索。2016-2020年，AI相关专利占据保险科技专利申请总数的58%以上。每年参与保险科技专利申请的公司，有超过50%的公司申请了人工智能+保险专利。

　　从场景分布来看，保险科技专利主要集中在理赔、核保和定损三个场景。AI在保险业中，主要的应用场景包括车险定损、智能理赔、反欺诈、精准营销、核保。区块链用于平台搭建，为用户提供投保、理赔、审核等功能。

　　在2020年，有62家公司参与投资理财相关专利申请，专利申请数量合计134件。其中，有43家公司申请的专利与人工智能技术有关，专利数量合计79件。

　　过去几年，AI技术在投资理财领域，一直处于活跃状态。2017-2020年，每年申请的AI专利占其总数50%以上，参与专利申请的公司在55%以上。

　　在投资理财领域，金融科技主要功能体现在：利用科技拓宽资金来源、提高投资交易水平、强化风险管理能力，实现利润最大化。其中，智能投顾、智能投研和量化交易是专利数量最多的3个应用场景。

　　按照专利申请人类型，中国金融科技专利申请人可以分为3大类：持牌金融机构、互联网科技公司和传统企业。

　　截至2020年9月，中国累计有79家持牌金融机构申请金融科技专利，专利数量合计1321件，占金融科技专利总数的25%。其中银行（36家）、保险（25家）、证券（9家）、基金（1家）、支付（1家）、消费金融公司（6家）和综合金融服务机构（1家）。

　　2015年之前，中国仅5家金融机构参与了金融科技专利申请。随着技术的成熟和金融科技定位逐渐清晰化，越来越多的金融机构将数字化、智能化转型付诸于行动。

　　2015-2020年，先后有12家银行、2家证券公司，此外有十余家保险公司投资成立科技子公司；以及73家金融机构参与了金融科技专利申请。

　　按照专利申请数量，17家中国金融机构进入了全球前100，分别有8家银行、5家保险公司，1家综合金融服务公司、1家证券公司、1家消费金融公司和1家支付公司。排名前3的公司分别是平安集团（1622件）、中国银行（253件）和微众银行（187件）。

　　在金融科技领域，互联网科技公司主要分为两类下：一种技术型公司，主要为持牌金融机构提供技术服务；另一种是综合型，除了为金融机构提供技术服务，同时还开展金融业务。

　　随着金融业务的开放，蚂蚁集团、360数科、京东数科为代表的科技公司相继入局金融领域，借助平台优势和科技能力，开展金融服务。例如，蚂蚁集团子公司支付宝除为用户提供支付业务、消费金融业务、信贷业务，同时为金融机构包括银行、保险、基金、证券等公司提供平台服务。

　　还有一批科技公司专注于人工智能、区块链、大数据等垂直领域，为金融机构提供技术服务和科技产品，例如天冕大数据、明略科技等。

　　在《2020年全球金融科技专利TOP100榜单中》，超过70家互联网科技公司也在榜中，覆盖互联网、金融科技、人工智能、区块链等新型科技企业。专利申请数量最多的3家公司分别是阿里巴巴（627件）、腾讯（414件）和蚂蚁集团（338件）。

　　除金融机构和互联网科技公司，一些传统行业入局金融科技，并且在近几年积极参与金融科技专利申请。如国家电网天博·体育、华为、小米、 联想等公司。

　　近几年，一些传统行业核心企业为了打造多元化、多样化的业务体系，完善其产业链，相继入局金融领域。例如，小米在2013年成立小米数字科技、联想在2017年成立联想金服，国家电网在2018年成立了国网雄安金融科技。

　　按照专利申请数量，零壹财经发布了《2020年全球金融科技专利排行榜TOP100》。一共有8个国家的公司上榜，其中中国58家，美国28家，日本5家。

　　专利数量最多的10家企业，有9家来自中国，分别是平安集团（1622件）、阿里巴巴（830件）、腾讯（430件）、蚂蚁集团（349件）、中国银行（253件）、微众银行（187件）、复杂美（180件）、泰康保险（177件）和工商银行（139件）。

　　本报告筛选了4家公司金融科技专利进行案例分析：建设银行银行基于机器学习研究的资产证券化定价方法；天冕大数据基于AI和大数据技术研发的欺诈检测和风险评估方法，同时还可以避免收集个人隐私；泰康保险基于AI对现有的智能理赔系统存在的问题提出的解决方案；博普科技基于AI技术的债券征信评价方法。

　　这些案例，针对资产证券化定价、欺诈监测、保险理赔和债券评价四个不同场景所存在的问题，利用AI和大数据技术提出了具有创新的解决方案。

　　目前RABS（个人资产支持证券）产品的估值理论和技术都是基于其他国家市场。由于中国RABS市场在利率、交易活跃性等方面与其他国家存在差异，导致其他国家的定价模型在中国实操性较差。

　　1）利用大数据技术，从因子、借款人因子、利率因子和季节因子四个维度挖掘数据得到模型因子，并利用机器学习算法进行模型训练，预测早偿事件和违约事件发生的概率以及早偿结果；

　　3）根据预测出事件发生概率、早偿结果和未来利率，利用蒙特卡洛方法模拟多条现金流路径，确定多期现金流的最终预测值；

　　4）对多条现金流路径进行折现，得到折现率曲线，以结合所述折现率曲线和所述最终预测值，确定产品的价格估值。

　　目前反欺诈业务通过客户端采集数据，然后上传到云服务器；再通过大数据、机器学习建立欺诈模型，对欺诈事件进行监测评估。然而，在近两年个人隐私和数据安全越来越受到重视，而客户端大数据多为个人隐私数据，对于开展反欺诈和风险管理业务的开展造成阻碍。

　　为了不影响欺诈检测和风险评估业务的正常开展，同时保障个人隐私安全。天冕大数据设计了一种新的解决方案，将相关算法和模型迁移到客户端，在客户端完成初始评估；由公司服务器完成最终评估结果。通过该方法，避免触及非法收集使用个人隐私数据导致的法律风险。具体流程为：

　　目前，一些保险公司推出了智能理赔服务。用户通过手机APP上传相关信息和照片完成车辆定损。实际当中，现场信息不准确、现场照片拍照模糊的情况时有发生，导致第三者车信息录入错误，理赔流程无法推进。

　　为此，泰康保险基于图像识别、机器学习技术，无需人工线下对三者车信息进行核实，通过线上即可及时有效地对三者车信息进行自动校验，能够保证后续理赔流程执行的及时性，进而提高用户的满意度。

　　目前，债券违约事件频繁发生，使得债券投资者所承担的风险剧增。目前债券征信评级是由人工对发行主体的经营状况、财务状况、信用状况以及所属行业信用行情做出定性的分析。这种方法所评出的评级结果可信度依赖评估人的经验；同时该方法缺乏数据支持。

　　4）提取其征信特征，并发现重要性高的征信特征，回溯到其数据来源，确定这些信息对债券征信评价比较重要，从而得到其债券的征信值以及征信程度。

　　本报告由天冕大数据联合零壹智库发布。天冕大数据实验室为亚洲领先金融科技集团WeLab旗下的一站式金融科技服务商，致力于赋能金融机构和企业客户数字化转型，通过大数据分析、人工智能、机器学习等核心技术基础，天冕自主研发了业内领先的风险管理系统，迄今为止，已服务了大量行业头部客户。

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