金融是商品货币关系发展的产物，只要存在商品货币关系.就必然会在商品货币关系发展到一定程度时产生金触活动。与此相应，金融的发展也是伴随着商品货币关系的发展而发展的。在原始社会末期，尤其是奴隶社会，商品交换得到了一定程度的发展.货币的支付手段职能也相应地得到了发展。金融的产生与发展，贫困的人找富裕的人借物或钱.并在约定期限内归还本金.还必须支付一定的利息，这时就产生了实物形式的高利贷。

在我国的春伙时期，就有“券契值”的议论，可见那时的高利贷活动就已经十分普便了。到了资本主义社会，随着资本主义生产关系的不断深入发展，出现了有的资本家的资本衡时闲置.而有的资本家又急需补充资本的情况.这样就形成了借贷关系.产生了借贷资本。伴随着商品经济和信用的进一步发展，货币兑换、保管和汇兑业务也相继出现，金融机构如银行就逐渐产生和发展起来。金融的产生与发展，国家之间商品交换的不断发展，要求不同国家的商品生产者只有将本国货币兑换为他国货币成是世界货币的金银，才能使国家之间的商品交换即国际贸易堆续发展下去.由此产生了货币之间的国际汇兑业务。商品交换过程中交换规棋的扩大和交换地域的扩大，又促使货币的汇兑、保针等业务的发展，从而进一步促进了商品生产和交换的发展。

1.金融的本质

在全国金融工作会议上，习近平总书记深刻指出，“金融是国家重要的核心竞争力，金融安全是国家安全的重要组成部分，金融制度是经济社会发展中重要的基础性制度”。明确提出了做好金融工作的四条重要原则，即：回归本源、优化结构、强化监管、市场导向。特别强调：“金融是实体经济的血脉，为实体经济服务是金融的天职，是金融的宗旨，也是防范金融风险的根本举措”，“防止发生系统性金融风险是金融工作的永恒主题”。

金融就是具有中介性质高风险的现代服务业。社会在前进，时代在发展，但金融的重要地位始终未变，国家对金融的高度重视始终未变。金融产品种类繁多，操作手法眼花缭乱，似乎让人摸不透。在金融创新层出不穷的时代，有这样的困惑不难理解。不过，我们看问题、想事情，要善于抓住本质、化繁为简，这样才能得心应手。说到金融的本质，归纳起来，就是三句话：

（1）为有钱人理财，为缺钱人融资。金融归根到底是中介服务，不管什么金融机构、金融产品，只有从这个原点出发，才能实现自身价值。比如银行，一头揽储、一头放贷，赚取的是利差，分散的是风险，充当的是桥梁。再如保险，人在健康、安全时购买，遇到意外时救急，实际是构筑了一种财务平衡，保险公司则运用保险资金为企业提供融资。又如证券，上市公司发行股票筹集资金，广大股民购买股票博取收益，即使自负盈亏、没有刚性兑付，也是为资金供需双方搭建通道。

（2）信用、杠杆、风险。信用是金融的立身之本，是金融的生命线。金融机构本身要有信用，向金融机构融资的企业也要有信用，没有信用就没有金融。信用是杠杆的基础，一旦有信用，就有透支，透支就是杠杆。银行存贷比、期货交易、股票市场融资融券等，都是一种杠杆比。一切金融创新的本质都是放大杠杆比，但杠杆比过高就会产生风险，甚至导致金融危机，而防范金融风险、解决金融危机就要“去杠杆”。信用、杠杆、风险三者之间相互作用、相互影响，信用高的风险就低，杠杆比一般也不会太高；杠杆比高的信用就低，风险也会相应较高。金融的精髓就是把握好三者的“度”，设计一个信用可靠、风险较小、不容易坏账的杠杆比。

（3）为实体经济服务。这是所有金融工作的出发点和落脚点。实体经济是金融发展的“母体”，金融在现代经济中的核心地位，只能在服务实体经济的过程中体现出来。如果不为实体经济服务，金融就会变成以自我为中心，就会异化为自弹自唱、空中楼阁，最终成为无源之水、无本之木。所谓“百业兴，则金融兴；百业稳，则金融稳”，讲的就是这个道理。

图1金融的本质

2.金融的新趋势

云计算应用进入深水区，将更加关注安全稳定与风险防控。云计算技术发展已经进入成熟期，金融云的应用也正在向更加核心和关键的“深水区”迈进。据中国信息通信研究院的调研，已有过半数的金融机构使用Open Stack等开源云计算技术。传统计算、网络和存储云方案已经同质化，客户需要的是上层Paan甚至Maas 能力甚至是业务和商业解决方案能力，有互联网金融实际业务经验、有生态合作伙伴的厂商更能得到客户青睐。

大数据应用走向跨界融合，标准与规范是未来发展关键。金融行业数据资源丰富，而且业务发展对数据依赖程度高。大数据技术在金融领域的应用起步早、发展快，已经成为金融行业的基础能力。金融行业的大数据应用已经非常普遍和成熟，也取得了较为显著的应用成效，大的特点是数据资产化、有深度的大数据分析变得重要，用户画像和知识图谱成为重要的技术。

图2金融行业市场

注：以腾讯云为例

人工智能应用加速发展，从计算向感知与认知的高阶演进。人工智能一般分为计算智能、感知智能和认知智能三个层次。目前人工智能在金融领域的应用趋势来看，计算智能通过与大数据技术的结合应用，已经覆盖营销、风控、支付、投顾、投研、客服各金融应用场景。人工智能重要就是AI in all，传统金融很多是“知道型”的业务，按规则、经验办事，很多简单重复性工作被证明完全可以被AI取代（例如客服），认知型的业务目前看也可能机器不比人差（例如智能投顾、智能营销）。那么金融业重要的是如何大发挥人的价值。一是风险防范，AI算法不一定完全正确需要人在样本特征准备或审核上来补充；二是金融创新，创新是门艺术，目前没有证据表明AI在创新上有啥独到之处，所以人的创新非常重要；三是发挥领域知识的价值，AI目前大的缺陷就是它是没有常识是不行的，知识会成为重要的竞争力分水岭，知识图谱、业务规则补充、业务数据标注这些都是产生知识的手段。

区块链从概念走向应用。区块链技术近年来一直受到广泛关注，其技术公开、不可篡改和去中心化的技术属性，拥有在金融领域应用的先天优势，因为本质上区块链就是一种经济模式，主要解决非信任网络的记账问题，如果说其他技术主要是生产力变革，区块链更像是生产关系变革。因为区块链不仅仅是技术，所以这一轮技术革命中区块链的影响要远大于其他技术，可能会有颠覆性的业务、技术或者企业出现，这个趋势是不可阻挡的，有人说这是价值互联网的春天可能并不过分。

图3区块链对比

监管科技正得到更多关注，将成为金融科技新应用爆发点。国家高度重视金融风险防控和安全监管，十九大报告明确指出要“健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线”。随着金融科技的广泛应用，金融产业生态发生深刻变革，以互联网金融为代表的金融服务模式创新层出不穷。传统模式下事后的、手动的、基于传统结构性数据的监管范式已不能满足金融科技新业态的监管需求，以降低合规成本、有效防范金融风险为目标的监管科技(Reg tech)正在成为金融科技的重要组成部分。利用监管科技，一方面金融监管机构能够更加精准、快捷和高效的完成合规性审核，减少人力支出，实现对于金融市场变化的实时把控，进行监管政策和风险防范的动态匹配调整。另一方面金融从业机构能够无缝对接监管政策，及时自测与核查经营行为，完成风险的主动识别与控制，有效降低合规成本，增强合规能力。可以预见，未来1-3年监管科技将依托于监管机构的管理需求和从业结构的合规需求，进入快速发展阶段，成为金融科技应用的爆发点。

图4监管科技发展

行业应用需求不断扩展，将反向驱动金融科技持续创新发展。技术满足需求的同时，也将在需求的驱动下不断发展创新。金融科技应用在推动金融行业转型发展的同时，金融业务发展变革也在不断衍生出新的技术应用需求，将实现对金融科技创新发展的反向驱动。这种驱动可以从发展和监管两条主线上得到显著体现：一是发展层面，新技术应用推动金融行业向普惠金融、小微金融和智能金融等方向转型发展，而新金融模式又衍生出在营销、风控和客服等多个领域的一系列新需求，要求新的技术创新来满足。二是监管层面，互联网与金融的结合带来了一系列创新的金融业务模式，但同时互联网金融业务的快速发展也带来了一系列的监管问题，同样对金融监管提出了新的要求，需要监管科技创新来实现和支撑。从未来的发展趋势看，随着金融与科技的结合更加紧密，技术与需求相互驱动作用将更加明显，金融科技的技术创新与应用发展将有望进入更加良性的循环互动阶段。

图5监管科技内容

新一代信息技术形成融合生态，推动金融科技发展进入新阶段。云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的。大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能依托于云计算和大数据，推动金融科技发展走向智能化时代。区块链为金融业务基础架构和交易机制的变革创造了条件，它的实现离不开数据资源和计算分析能力的支撑。尤其是在金融行业的具体应用落地方面，金融云和金融大数据平台一般都是集中一体化建设，人工智能的相关应用也会依托集中化平台来部署实现。新一代信息技术的发展正在形成融合生态，并推动金融科技发展进入新阶段。

3.金融创新的影响

未来，金融行业还有很大的发展空间，特别金融对国外机构准入放开后，更直接国内金融机构健康快速的发展。未来金融机构会迎来大清洗，会出现大整顿和兼并。

金融从业人员薪酬进入一个低速发展。过去十年的金融创新推动金融行业获得快速发展，但是未来金融行业的大幅创新，难度很大。金融行业没有持续的创新，行业就没有持续真正的活力，也缺乏了想象空间。因为前些年的金融创新，才推动金融行业的高速发展，使得金融行业的从业人员，从中获得很高的回报，包括在工资收入方面，包括在奖金业绩方面，金融行业收入在所以行业排名前三位。但对金融行业的政策定位是控制金融风险，控制不发生系统性的金融风险成为未来五年乃至十年，整个金融行业的主旋律。

图72010-2018年中国金融业城镇非私营与私营单位就业人员平均工资差额

数据来源：国家统计局

金融从业人员素质要求增加。银行等金融机构，并非高福利高工资高待遇的养老机构，传统金融人员多为会计、审计从业人员。现在，人工智能倒逼基层岗位缩编，前台岗位人员有所减少，后台科技岗位人员增加；而从细分看，前台柜员规模减少，营销岗位及个人银行岗位员工有所增加。在银行在消费升级的背景下，为更好地应对行业竞争及提供更优的金融服务而做出的调整。很多工作可以交给机器，员工数量可以大缩减，学习数据分析、风险管理、数学专业、计算机专业的人才都是金融行业，熟悉数据分析、机器学习的金融复合型人才正受到欢迎。

图82018年证券公司人员学历组成

数据来源：东方财富Choice数据

图9五大行人员学历组成

数据来源：东方财富Choice数据

非接触式金融和智能金融正在提速。未来的保险业务员、基金经理只需要带着终端机器就可以访问客户，经授权后取得客户的日常消费数据、芝麻信用、购物习惯等个人数据，机器可以为客户推荐更适合他们的保险产品或者理财产品。城市人群中，手机银行已经较为普及，银行、支付机构要引导客户通过电子商业汇票系统、个人网上银行、企业网上银行、手机银行、支付服务App等电子化渠道在线办理支付结算业务。这种“非接触式”也延伸到对公业务，从而保持App的月活量，这种对公业务从公司员工健康报备这一小切口入手，延伸至线上办税。

图102012-2018年中国银行平均离柜率

数据来源：公开资料整理

图112012-2018年中国银行离柜交易规模及增速

数据来源：公开资料整理