Fintech in 2024: 引領金融創新浪潮
2024金融科技趨勢
“AI is the new electricity. Just as 100 years ago electricity transformed industry after industry, AI will now do the same.” - Andrew Ng, Founder of Google Brain and Coursera
引言
隨著2024年的到來，金融科技產業正站在一個創新與變革的十字路口。在這個迅速發展的時代，由於金融科技趨勢和AI驅動的金融服務的融合，整個行業正經歷著前所未有的轉型。這一時期的特點是AI金融、數位投資的重大進步，以及機器學習在銀行業中的日益增長的影響力。
這一年將見證多項技術和策略的重大演進，從嵌入式金融整合到永續投資的推進，再到去中心化金融（DeFi）平台的熱潮復甦。這些趨勢不僅預示著金融領域的未來走向，同時也對金融服務的AI生產力和金融行業AI的價值提出了新的挑戰和機會。
在這個關鍵的轉折點，我們將探討這些趨勢如何塑造2024年及以後的金融景觀，並詳細分析這些變化對AI在金融服務中的影響、數位資產市場的成長，以及對銀行業風險評估和數據安全的深遠意義。
隨著金融科技的快速發展，我們也將面臨新的金融科技監管挑戰，這些挑戰不僅考驗著金融機構的創新能力，也同時影響著AI金融對社會和經濟的廣泛影響。因此，透過深入分析，我們將揭示這些趨勢背後的機會與風險，探索一個更智能、更互聯、更可持續的金融未來。
銀行業的AI驅動客製化
在2024年，銀行業將透過AI驅動客製化服務，正迎來一場創新革命。這不僅是一種趨勢，更是對金融科技趨勢的具體應用，尤其體現在AI金融和機器學習的日益成熟。在銀行業這個以數位為基礎、由資料驅動的產業中，AI技術為日常業務帶來了前所未有的自動化和效率提升，同時也開啟了產品創新和新商業模式的可能性。
Temenos公司的技術長Hani Hagras指出，隨著AI成為主流，銀行正在建立一套流程，使得機器學習演算法決策背後的邏輯更加清晰明瞭。這在諸如「先買後付」（BNPL）服務中尤為明顯，其中AI用於快速有效地評估申請人的負擔能力和風險，並即時執行信用檢查和負擔能力評估，從而不中斷使用者體驗。此外，Temenos在其BNPL服務中嵌入了可解釋人工智慧（Explainable AI），以提供額外的透明度，讓客戶能夠理解為什麼會向他們推薦特定的BNPL方案。這種做法不僅增加了對BNPL供應商的信任，還鼓勵了負責任的借貸行為。
另外根據Temenos與經濟學人智庫的報告，銀行在運用AI技術時，需要在業務利益、監管複雜性以及維護客戶信任需求之間取得平衡。這項技術的運用正逐漸成熟，但銀行仍需審慎行事，確保在創新與風險管理之間找到恰當的平衡點。
綜合來看，銀行業的AI驅動客製化正逐步改變著客戶體驗，並在提升業務效率的同時，也帶來了新的挑戰，尤其是在數據安全和用戶隱私方面。這些進步不僅對銀行業本身產生深遠影響，也對整個金融科技領域的未來發展起到關鍵作用。
嵌入式金融的演變
隨著2024年金融科技趨勢的發展，嵌入式金融整合已成為一個重要的里程碑。這種趨勢標誌著非金融企業逐漸將金融服務融入其現有的產品和服務中，從而為顧客提供更為便捷和全面的金融體驗。這種整合不僅促進了支付趨勢的創新，也為數位投資和AI金融領域帶來新的機會。
隨著疫情導致的居家需求增加，電子商務的業績顯著提升。在此背景下，許多企業利用累積的顧客購買記錄數據來評估消費者的支付能力，並推出相對應的先買後付服務，這種服務在支付趨勢中越來越普遍。
近期金融科技與傳統銀行業之間的API合作日益增加，嵌入式金融的實現為金融機構和非金融企業提供了更多合作的可能性，AI也成為其中的一部分。近期這些合作不僅提升了金融服務的AI生產力，還增強了消費者對金融服務的接受度，從而推動了整個金融行業AI的價值。
嵌入式金融的演變對於改善客戶體驗、提高服務效率和創造新的商業模式具有深遠的影響。隨著技術的進步和市場的變化，預計嵌入式金融將繼續在全球金融領域中扮演重要角色。
永續投資和ESG實踐
隨著全球對氣候變遷和社會責任的關注日益增加，永續投資和環境、社會及公司治理（ESG）實踐在金融科技領域中的重要性持續提升。透過金融科技和數位創新，永續金融實踐正在加速推動傳統金融體系的轉型。
勤業眾信的報告指出，由於極端氣候的威脅，近年來永續趨勢已從ESG風險管理轉變為加強企業的韌性和轉型調適能力。這涵蓋了氣候治理與低碳轉型、永續供應鏈、永續組織與人才以及永續金融等多個面向。這種轉變意味著企業需要將氣候治理和碳管理納入他們的核心治理議題中，並積極採取措施以實現長期的碳中和目標。
以氣候變遷風險評估和管理為例，傳統上，這需要大量人工分析和判斷。但現在，透過機器學習和大數據分析，金融機構可以更準確且自動化地評估氣候相關風險，從投資組合到特定資產。這種數位化不僅提高了營運效率，也使得ESG標準更容易納入常規決策過程中。
此外，區塊鏈和加密貨幣技術也正在推動永續金融的創新。透過這些去中心化技術，金融活動的透明度和追蹤能力大為提高。舉例來說，能源和碳排放交易可以透過區塊鏈技術代幣化更有效地進行。這為ESG目標的實現提供了新的支持。
總結來說，在金融科技創新和永續發展實踐的雙重推動下，金融業正在經歷從數據、工具到心態全面的變革。這不僅開拓了商業模式的創新，也為實現長期的環境和社會價值提供了動力。透過科技手段推動ESG實踐，正在成為金融科技發展的重要一環。
去中心化金融：一個成長中的領域
去中心化金融（DeFi），作為金融科技趨勢中的重要組成部分，正在快速發展並重新定義傳統的銀行業和金融服務。DeFi是Decentralized Finance的縮寫，與傳統的中心化金融不同，DeFi不需要中介機構如銀行、保險業者、證券交易所的參與，並有效解決了身份認證的麻煩及中介機構參與所產生的額外成本。
區塊鏈技術是DeFi的核心，通過分散式的帳本和系統實現了去中心化。任何人都可以下載區塊鏈帳本並參與記帳。這種去中心化的底層架構不僅減少了中心化系統中因人工介入而產生的成本和速度瓶頸，還促進了如借貸、抵押、保險和眾籌等金融產品的創新。
智能合約是DeFi的另一個重要元素。這是一種在區塊鏈上執行的程式語言，使得任何人都能開發多種金融商品。從簡單的協議到複雜的去中心化交易所，甚至可以組合不同的金融衍生品。這種透明度和創新性讓DeFi成為一個越來越受歡迎的金融服務選擇。
綜上所述，去中心化金融正以其獨特的優勢，在金融科技領域中持續樹立新的標桿。隨著技術的進步和市場的發展，預計DeFi將帶來更深遠的影響。
金融服務中的AI：挑戰與機會
雖然2023年金融服務中的AI展現了顯著的效率提升和創新機會，但同時也帶來了一系列挑戰，特別是在需要進行AI風險評估的銀行業以及金融科技監管挑戰方面。
安全與合規
金融服務中AI的一大挑戰是如何保護和管理大量含敏感和機密信息的數據。這要求實施額外的安全措施，並確保遵守行業或地區特定的數據法規，如SOC2 Type II、HIPAA、GDPR和CCPA等。
本地化
考慮到金融公司常需服務多個市場，因此在金融服務中的AI應用也必須考慮不同語言、文化和人口統計的挑戰，以便正確定制客戶體驗。這種本地化要求AI模型能適應多種語言和文化背景。
透明度、可解釋性和信任
金融服務中的AI模型成功的關鍵在於其能夠向客戶明確說明運作原理，並贏得客戶的理解與信任。考慮到這些模型可能會使用客戶信息，因此客戶會希望確保他們的個人信息得到負責任的收集和安全的處理及存儲。
孤島數據
在金融服務中利用AI面臨的另一個挑戰是如何有效地整合和使用孤島數據。金融機構需要確保正確收集和構建可用數據，並確保信息能夠使機器學習模型根據AI程序中列出的業務目標進行預測。
綜合來看，儘管AI在金融服務中帶來了顯著的機會，但同時也面臨諸多挑戰，包括數據安全、合規性、透明度和孤島數據的問題。面對這些挑戰，金融機構需要在創新與風險管理之間尋找平衡。
金融科技的監管環境
隨著金融科技公司在變化的監管環境中開拓創新，他們面臨越來越多的金融科技監管挑戰。這些挑戰來自於金融服務的快速數位化和新技術的融入，特別是在AI金融和去中心化金融（DeFi）的應用方面。在創新與合規之間取得平衡變得更為關鍵，這不僅涉及到遵守現行的金融法規和標準，還包括預測和適應未來可能的法規變化。
金融機構和非金融機構，如Fintech新創和大型科技公司（Big Tech），都在金融生態系中扮演著重要角色。隨著這些機構進入金融服務領域，他們帶來了新的監管挑戰，例如造成金融體系的不穩定、排擠既有金融業的生存空間，以及掌握龐大資料所帶來的資料運用問題。
為了應對這些挑戰，全球多國正在發展數位監理申報機制。這些機制通過數位化和自動化方式，讓受監理機構以特定方式將營運資料遞送給監理機關。臺灣也開始推動這樣的機制，以應對新興的金融科技發展，如純網銀的監理系統、即時流動性警訊監控機制等。
資料治理被認為是推動監理科技成功的關鍵。有效的監理科技發展需要建立完善的問責制度、具備客觀衡量成效的標準，並在監理文化上進行變革，建立資料驅動和開放性實驗的文化，以及推動監理官與受監理機關高層的強力支持。
金融行業AI的價值與生產力
在金融行業中，AI的價值和對生產力的提升日益明顯。據相關報告，全球正處於一個重大技術變革的初期階段，其中AI開始改變行業，帶來新的機遇和風險。特別是生成式AI（generative AI）在近期的突破中，為行業帶來了激動人心的可能性以及需要關注的挑戰。
根據統計超過90%的英國金融機構成員已部署AI，突顯了AI在金融服務中的巨大機遇以及業界已經採取的步驟。這些步驟包括創新的提議、增強的用戶體驗和增加的自動化以降低成本和彌補技能差距。
採用新技術並為所有利益相關者創造價值所需的努力。根據調查有60%的金融機構預計從AI中獲得顯著的成本節省，這表明投資回報的路徑雖長但充滿希望。
數位投資和資產管理
隨著AI在資產管理中的使用日益增加，數位投資策略也在演變中。AI分析複雜市場趨勢和進行預測分析的能力正在革新投資策略的方法，導致更加明智的決策過程。此外，以下幾個方面也在逐漸成為2024年數位投資和資產管理的重要趨勢：
客製化投資策略：透過機器學習和大數據分析，資產管理公司能夠為每個客戶提供更加客製化的投資建議。這些系統可以分析客戶的財務狀況、投資目標和風險承受能力，從而提供量身定制的投資組合。
自動化投資管理（Robo-advisors）：AI驅動的Robo-advisors繼續在資產管理領域中增長，提供低成本、高效率的投資管理服務。這些工具通常具有更低的賬戶最低標準和更低的管理費，使得投資對於廣大人群更加可及。
增強的風險管理能力：AI技術的應用使得資產管理公司能夠更有效地識別和管理投資風險。機器學習算法可以實時監控市場動態，快速反應以避免潛在的財務損失。
區塊鏈和數位資產：區塊鏈技術在資產管理中的應用正不斷擴大。這不僅僅包括加密貨幣投資，還涉及使用區塊鏈技術來改進資產所有權的記錄和轉移過程。
ESG和永續投資：隨著投資者越來越關注環境、社會和公司治理（ESG）問題，數位投資平台正逐漸融入這些因素到其分析和投資決策中。這促使資產管理公司不僅考慮財務回報，還考慮其投資對社會和環境的長期影響。
隨著技術的不斷進步和市場需求的變化，數位投資和資產管理的領域將繼續發展，為投資者提供更多創新的投資選擇和管理工具。
支付趨勢：銀行支付服務的興起
隨著2024年的到來，不願意被拋在時代背後的銀行支付服務也開啟了重大轉變，其中最顯著的是對創新支付技術的採納。這些技術不僅提高了交易效率，而且在保障交易安全性方面也取得了重大進展。重點包括：
移動支付的普及：移動支付變得更加流行，銀行和金融機構推出了更先進的移動支付應用，這些應用支持即時支付，並提供實時交易追蹤。
生物識別技術的整合：為了增強安全性，銀行開始廣泛使用指紋、臉部識別和語音識別技術。這些生物識別方法不僅提供了更高的安全性，還增加了支付的便利性。
加密貨幣和區塊鏈的採用：許多銀行開始實驗將加密貨幣作為支付手段，並利用區塊鏈技術來提高交易透明度和降低詐騙風險。
人工智慧和機器學習的應用：人工智慧和機器學習被用於客製化支付體驗，提供客戶定制的支付解決方案，並幫助檢測和預防欺詐行為。
虛擬和增強現實支付接口：這些創新接口提供了一種新的交互方式，使支付過程更加直觀和有趣。
無接觸和NFC支付技術的進步：這些技術的進步使得快速支付成為可能，特別是在零售環境中，大大提高了顧客滿意度。
綜上所述，2024年的銀行支付服務正經歷一場由科技推動的革命，這不僅改變了消費者支付的方式，也重新定義了交易的安全性和便捷性。隨著這些創新的進一步發展，我們可以預見到一個更加連接和自動化的支付生態系統的興起。
馬克碎念
展望2024年及以後，金融科技行業正準備迎接一個顯著成長和創新的時期。AI驅動的金融服務的融合、對永續投資的關注、DeFi平台的擴展，以及在金融中應用機器學習，正塑造著這個動態行業的未來。然而，隨著行業的發展，它面臨著管理AI在金融中的負面影響的挑戰，強調了負責任創新和遵守不斷演變的監管標準的必要性。