推荐序3
无科技，不金融。
我国金融行业的发展历程，也是信息技术快速发展的历程。金融行业天然具有的虚拟化属性，高度依赖同样以非实体形态存在并运行的信息技术和数据技术。金融行业每天涉及数以十亿计的支付、信贷、资产交易、同业拆借等业务，这些业务背后的一串串指令、一行行代码、一批批数据，看似无形，实则承载金融运行的命脉，服务千家万户的衣食住行，助力实体经济创造价值，也蕴藏着相当体量并需要引起足够重视的风险。金融是跨时空的资金融通，伴随着跨时空的信息融通，通信技术、信息技术、数据技术无出其右，相伴相生，金融发展史就是一部科技发展史。
数字化和自主创新成为国家战略和顶层设计的重要内容。近几年，密集出台的国家政策、金融行业指引和监管要求，鼓励以人工智能、大数据、云计算为特征的金融科技与行业深度融合并健康发展。比如，2020年《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》首次将“数据”与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为要素之一。《金融科技发展规划（2022—2025年）》提出，以加强金融数据要素应用为基础，以深化金融供给侧结构性改革为目标，以加快金融机构数字化转型、强化金融科技审慎监管为主线，并提出了强化金融科技治理等八大重点任务。银保监会分别于2018年和2022年出台的《银行业金融机构数据治理指引》和《银行业保险业数字化转型的指导意见》明确了产业数字金融、个人金融服务、金融市场交易业务、运营服务体系等业务条线的具体数字化要求。2021年证监会在上海启动资本市场金融科技的创新试点工作，鼓励新型技术对资本市场各类业务的赋能，促进资本市场的数字化发展。这些政策法规强化了金融科技在行业创新转型中的定位和作用，驱动金融科技通过贴近业务经营创造更高的价值，成为金融企业差异化经营、构建护城河的秘籍。当然，这些政策法规也再次强调合规有序这一金融行业时刻敲响的警钟。
从金融行业发展战略来看，各家金融企业均在数字化和金融科技方面着墨颇多。金融科技带给金融行业翻天覆地的变化，与行业创新、客户服务、运营和生态深度融合，任何一家金融企业都无法置身事外。我所在的专业服务机构每年发布的《技术趋势》报告都提供了企业未来18至24个月的技术洞察。各年的报告都有相当的篇幅阐述并预测构成企业未来技术基础的数字化检验、分析技术以及核心系统现代化等宏观技术力量如何改变业务经营，并且发挥了怎样的作用。我们可以看到，大型财富管理公司通过高感知度且人性化的数字体验在技术方案开发过程中对客户和金融顾问的情绪情感进行敏锐分析，从而加深客户与金融顾问之间的关系；金融企业通过基于同一个集中式的数据湖平台以管理数据并开发、部署、监控金融服务领域的上千个机器学习模型；在内外网边界融合的背景下，零信任架构给金融企业带来安全防御支撑。如此种种，无不体现金融科技在当下的勃勃生机。
从我个人的从业经历和科技实践来看，金融科技对金融行业由支撑到伴随，由无处不在到适度引领，主要有以下几个方面的作用。
首先，金融科技起到连接的作用。这里的连接不仅是对资金需求方与资金供给方的连接（当然这是金融的本质），更是亿万人、千万实体以及金融市场的连接。随时随地，随需而变，服务极限贴近需求，甚至做到实时化，这就是连接的魔力。当下，以银行为代表的金融企业正不遗余力地拥抱数字孪生，期望借助智能终端、流程数字化、物联网技术实现更广泛的连接——由数据科学和机器学习支撑，构建线下业务运营、风险管理、资产管理所对应的虚拟仿真平台，并派生新的金融业务运营模式。
其次，金融科技带来客户体验创新。当布莱特·金在《银行4.0》一书中喊出“金融服务无处不在，就是不在银行网点”时，当招商银行自2018年把“月度活跃用户”作为北极星指标时，金融科技就把锚点锚定在客户体验创新之路上。怎么让客户来，怎么让客户留，怎么让客户活，怎么让客户爽，不同客户群体所需要的体验差异，线上的便利性与线下的温度感，两者如何协调联动？客户的体验之旅从打开金融企业的手机端App的那一刻或者是还未动身前往金融企业营业网点的那一刻就开始了。金融科技对客户体验的极致追求不设上限并且永远在路上。了解你的客户，在他需要你的时候，润物细无声地出现在他的面前，恰到好处地交互，关注他的每一点行为变化，及时调动营销、客服、专业资源答疑解惑，又悄悄地离开，在这一过程中减少对客户的打扰并保持合规的定力。这些无时无刻不是金融科技在潜移默化中发挥作用。
然后，金融科技带来数据驱动的业务洞察能力。如同互联网推动大数据和数据科学，金融科技更注重数据应用的广度和数据治理的深度。金融企业一方面从“私域”渠道挖掘潜在客户，扩大数据获取的边界；另一方面采购各行业在合规框架下收集的第三方数据。从数据仓库到融合式大数据平台，再到批流一体化平台，数据科技在金融科技中的比重日益加大，更遑论金融企业还有比其他行业更严格的监管数据报送要求。从批处理数据计算用于经营分析和决策支持，到实时计算用于客户营销和在线风控，再到数据挖掘和机器学习用于客户行为分析和标签画像，金融企业正逐步建立专职并且分工明确的数据科学团队，以形成与业务团队更紧密协作互动的数据运营机制。企业全员会用数据，人人能用好数据。随着数据科技在金融企业中逐渐深入人心，越来越多的数据科技从业人员选择加入这一领域。
我与方伟先生结缘于金融科技，更准确地说是曾在金融行业数据治理和数据资产化项目中并肩作战过。方伟是典型的技术与业务相融合的“紫色人才”，一直奋战在金融科技一线。记得在广州的电信IDC（Internet Data Center,互联网数据中心）机房，他和我说过所有券商接入证券交易所的服务器网线长度如何做到一视同仁的讲究，也有过数据智能技术在应用过程中，我们基于基础数据的质量不足而导致的分析结果偏差的激烈讨论。方伟很早就开始主持搭建完整的大数据平台技术架构，佐之以数据治理平台负责数据链路的数据标准执行和数据质量监控，以此为基础，以业务应用场景为导向开展类型丰富的数据应用，例如线上客户标签管理体系和自动化营销系统，统一账户业务全景视图等，并探索了一系列人工智能技术的落地与应用。方伟喜欢通过数据模型的抽象和业务骨干们打交道，又擅长用算法模型和实测结果与程序员们“掰掰手腕”，但往往能自如切换“蓝色”（代表技术）和“红色”（代表业务）身份，收获两边的鲜花和掌声（也有茫然的白眼）。
本书是方伟先生近二十年金融行业科技领域摸爬滚打、夙夜不懈的心得体会之作，其中既有项目成功上线的心得，也有“踩坑填坑”的无奈，更有对行业未来科技发展的洞察。全书以金融科技2.0的开放、智能和融合为主线，重点阐述金融全链路的智能化给行业带来的变革和挑战。基于自身的丰富经验，他总结了数字化和数据治理之间牢不可破、相辅相成的关系。新一代的金融科技需要新一代的技术架构。方伟结合技术发展趋势，提出的架构革命令我耳目一新，特别是新基建、新连接和新动能这三个构成要件及其相互作用，给正在进行金融科技架构规划的同仁以有益参考。针对企业在技术领先的同时如何调整组织架构和工作机制，本书给出了实战经验总结。金融行业各子领域之间也存在业务模式和技术发展阶段的差异，如银行、保险、证券期货、基金、资管等各有各的打法，各有各的难题，但抽丝剥茧后可以看到金融科技的本质——连接、体验和数据。每个金融科技人做到心中有雄兵，手中有利器，脚下踏实地。
两岸猿声啼不住，轻舟已过万重山。
何 铮
某咨询公司数据业务合伙人，金融科技专家