理财破刚兑：或将推动智能投顾强劲发展

　　“2018年年初，浦发银行可能会推出智能投顾3.0版本，运用机器学习、模型训练等技术，实现在线的智能调仓等服务。”近日，浦发银行电子银行部总经理丁蔚向记者透露。

　　回首2017年的国内理财市场，记者发现，智能投顾作为商业银行进军金融科技的重要领域，受捧热度不减。最早布局智能投顾的商业银行取得了一定成绩，例如，招行“摩羯智投”在2017年10月底规模突破80亿元。同时，新入局者络绎不绝：2017年5月，兴业银行上线“兴业智投”；11月，工行宣布上线“AI投”；2017年12月，中信银行智能投顾系统“灰度”在其手机app端上线。

　　值得关注的是，去年央行联合多部门下发的大资管新规专门对智能投顾进行了定义，并确立了基本的监管规范。业内人士认为，监管的前瞻性预示着智能投顾将成为金融科技下一个风口的无限潜力。展望2018年，“率先吃螃蟹”的商业银行将继续保持先发优势，而理财市场刚性兑付的打破，将推动智能投顾呈现强劲发展态势。

　　“银行系”具先天优势

　　近年来，越来越多的传统银行机构开始入局智能财富管理领域。多家机构预测，至2020年，全球智能投顾管理的资产规模将达到8万亿美元，年均增速达到100%至200%，呈现爆发式增长态势。而在国内，到2020年，智能投顾管理的资产规模也将达到5.22万亿元。

　　不过，应当看到的是，智能投顾在我国尚处于发展初期阶段，目前的资产规模仅在百亿元量级。业内人士通常将智能投顾市场分为银行系和科技公司系，而银行系智能投顾拥有着一些先天优势。

　　“相比而言，银行系拥有客户数量、银行渠道和用户信任度的重要优势。当金融机构推出智能投顾系统时，可以基于庞大的存量客户数据进行用户研究，而银行的渠道优势也能为用户提供灵活方便的使用体验。用户与银行的强金融关系，更是给了银行智能投顾以信用背书。这是科技公司难以企及的。”一位智能投顾从业者表示。

　　《商业银行金融科技创新报告2017》也显示，与其他类型的机构相比，商业银行开展智能投顾最大的优势在于拥有庞大的客户群体和大量的金融数据，可以更精准地制作用户画像。

　　目前来看，“率先吃螃蟹”的银行在智能投顾领域保持着先发优势，特别是招商银行与浦发银行，均通过跨部门共享数据的方式，实现了智能投顾业务的快速布局。其中，浦发银行“财智机器人”至今已累计为164万用户提供服务，交易量近50亿元。浦发银行相关负责人表示，浦发银行将继续推进智能投顾系统的迭代升级工作，从客户大类资产配置和线上线下服务角度出发推出系列新功能。

　　人与机器如何配比

　　展望2018年，理财专家认为，商业银行将成为开展智能投顾的中坚力量。那些率先布局智能投顾的银行将继续保持先发优势，具有最先获得智能投顾牌照的可能。同时，将有更多的商业银行在战略层面给予智能投顾高度重视，新入局者众。

　　近日，中信银行也在其手机app端推出了智能投顾系统。据悉，中信银行智能投顾产品创建了客户画像、基金诊断、智能推荐、动态管理四位一体解决方案，形成售前寻找匹配基金，售中市场变化提醒，售后基金组合检视调整一整套完整的财富管理体系。

　　中信银行相关负责人介绍，该行智能投顾产品门槛低，只需两万元即可起投，定位为普通老百姓用得起的专属财富顾问。同时，与其他银行相比，中信银行集“人工智能”和“人类智慧”两大优势，通过人工智能更好地分析客户需求，提供有针对性的投资策略，并将投研专家对市场的分析和前瞻性的预判作为输入变量，进行模型优化，提高投资的精准度。

　　那么，在“人+机器”的智能理财模式让高端财富管理行业从小众向普惠发展成为了可能的同时，商业银行需要思考，在智能投顾中，人工与机器的比例如何配比？“有的客户偏好α超额收益，倾向于由基金经理优选基金，而有的客户更偏好长期稳定风险下的β收益，倾向于由机器进行产品挑选和智能学习。”上述智能投顾从业者坦言。

　　因此，人与机器的配比将给智能投顾带来新的问题。专家表示，传统金融机构仍需要解决商业利益和客户利益的平衡问题，尽量避免频繁调仓或收取服务费等伤害用户忠诚度的行为。随着理财市场刚性兑付被逐步打破，智能投顾这种稳健的投资系统将会得到极大的发展。

来源：金融时报

智能投顾开启财富管理新时代

　　2017年，伴随着人工智能与大数据、区块链等技术的崛起，作为金融科技中必不可少的一种金融工具，智能投顾成为了财富管理领域新的发力点。

　　《中国金融科技与小微金融竞争力报告(2018)》（以下简称《报告》）指出，智能投顾是金融科技率先落地的典范，虽然国内目前大部分智能投顾平台处于早期发展阶段，但随着固定收益理财产品刚性兑付的打破，未来智能投顾行业将呈现强劲发展的态势。

　　智能投顾飞速发展

　　尽管起步较晚，但凭借各项技术的跨越发展，中国的智能投顾在某些领域已经实现了赶超。传统的线下投资顾问即地面投顾主要服务对象为高净值人群。理财魔方创始合伙人马永谙认为，智能投顾填补了面向除了高净值人群外的所有投资者对于财富管理需求的空白。

　　从目前市场中智能投顾的发展情况来看，中关村互联网金融研究院副院长李劲松认为，可以大致分为三大类：以理财魔方、蓝海智投等平台为代表的创业型“全智投模式”；以传统银行、保险、证券为代表的传统金融机构的“半智投模式”以及早期从事互联网金融，进行互联网理财、社交投资与智能投研、量化投资的“类智投模式”。

　　各类金融机构从事智能投顾各具优势。对于商业银行等传统金融机构而言，其优势在于庞大的客户流量以及充足的资金投入。而对于互联网金融公司等新兴机构来说，其优势则在于技术的创新与服务的效率。

　　清华大学金融科技中心智能投顾负责人林常乐表示，智能投顾可以分为两个方面：一是投资管理的智能化；二是智能投顾交互的智能化。中国更多的是将前者已经在欧美发展相对成熟的技术进行本土化，而后者则是世界性的瓶颈，需要对数据进行积累、对用户进行深度洞察以及与应用场景相结合。

　　“低廉的收费在任何一个行业里应该都是一个竞争力所在。”在蓝海智投董事总经理李振博看来，成本因素是公司和投资者都会考虑的因素，智能投顾则很好地解决了地面投顾的问题。

　　大成基金量化与指数投资部总监黎新平表示，智能投顾的发展有四大推动力，即低成本、便捷化、定制化以及专业化，“这是传统金融机构尤其是从事量化投资的金融机构做智能投顾的一个出发点”。

　　摸索阶段问题犹存

　　腾讯金融研究院首席理财专家李康宁表示，金融科技能够助力传统金融机构更加精准地把握客户需求，未来金融通过科技手段普惠到个人之后，投资将会由依赖持牌金融机构逐步向第三方机构转变，用户体验也会日趋人性化、快捷化、精准化，从而实现真正意义上的财富管理服务。

　　事实上，目前国内智能投顾在相关技术的应用上已经有了显著提升，但也存在一些问题。“基于对上亿客户的大数据分析与精准定位，我们发现当前国内市场并不像欧美市场那么成熟，客户对投资的目标感并不强。”中国民生银行运营管理部客户服务部资深投研专家王垒坦言，如果在投顾的策略上不能穿透到底层的核心原因上，不能给客户阐述其核心的逻辑和内在的关联，客户对投资的风险厌恶情绪会占上风，不能对资产配置起到一个比较正向或是有力的推动作用。

　　王垒认为，首先要带领客户确定目标，通过大数据统计或者产品带领客户准确衡量自身风险水平，明确定位以及投资标的。将投资方法论与客户需求在产品平台上进行对接，并为其提供一对一的专属服务，通过人工投顾为客户进行必要的引导和解释。

　　尽管市场发展迅速，不过黎新平也直言，目前中国智能投顾仍处于摸索阶段，不管是创业公司还是传统公司都在寻找一种合适、有效的发展方式。

　　分析人士认为，当前我国智能投顾发展受量化投资与智能投顾监管框架待完善，大类资产配置客观条件仍不具备，风险控制体系有待加强以及恶意代码、虚假业绩、操作系统风险四大要素制约。

　　良性竞争有利于行业发展

　　当前，摩羯智投、理财魔方、拿铁智投、贝塔牛、AI投等智能投顾平台相继上线，越来越多的传统金融机构与新兴创业平台纷纷布局智能投顾业务，市场竞争日趋激烈。

　　如何看待行业竞争？智能投顾从业者普遍表达了积极态度。李振博表示，竞争是件好事，“2014年智能投顾没几家，但是2015年后看到有越来越多的同行，看到有传统金融机构参与进来，这对我个人来说增强了自信”。

　　紧抓市场机遇，各智能投顾平台围绕技术、策略、服务三大要素正不断提升自身的竞争力与综合服务能力。马永谙直言，创业型机构面临的竞争环境不同，在中国巨量的财富管理规模面前，不存在传统公司和创业公司之间的竞争，“我们互相渗透，互相合作，携手成长，不会存在所谓的此消彼长”。

　　《报告》指出，目前国内的智能投顾市场起步较晚，多数智能投顾平台诞生于2016年，大多数企业处于种子期和初创期。随着2016年、2017年传统金融机构与高净值人群的强势入场，2018年资产配置市场将全面开花。

来源：金融时报

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机器人做投资顾问 “懂你”最重要

　　刚刚过去的2017年，关于机器人取代人工的新闻不止一次上了热搜榜。其实，机器换人的热度不仅体现在实体经济领域，在投资领域，各种智能投顾也像雨后春笋般涌现出来。有业内人士预计，到2020年，我国智能投顾市场规模将超过5.22万亿元，成为财富管理市场中不可忽视的力量。

　　对于大多数的年轻投资者而言，自己的资金不多，学习专业知识或到网点咨询理财经理，都是成本远高于收益的事情。随时随地用手机轻轻一点，就能轻松完成资产配置，这样的体验确实值得期待。

　　说是“智能投顾”，其实叫机器人投顾更合适。例如摩羯智投、理财魔方等产品在使用之前，一般会询问客户的投资目标、投资时长和风险承受情况。然后，再利用量化投资模型，结合智能算法为客户定制一套合适的投资组合。从投资组合来看，既包括了信用债、平衡型基金等低风险产品，也包括了黄金、股票、分级基金等高风险产品。

　　智能投顾的火爆，一方面得益于机器人能不受情绪因素的影响，按照固定算法进行投资，做出理论上的最佳决策。众所周知，带有情绪的投资很可能引发错误的判断，从而影响决策，而智能投顾没有情绪的波动，可以进行更理性的判断；另一方面，大数据、人工智能等技术的发展，为机器人投顾的长期稳定收益做了背书。如果说智能投顾还有不足，那么这种不足主要来源于面对投资市场的短期波动或者异常波动，很难及时调整投资策略。不过，对机器而言，时间不是问题，放到5年或者10年的投资周期来看，这种当下的短期损失足可以用时间来弥补。

　　因此，在智能投顾领域“人+机器”的投顾方式也应运而生。这种投顾方式既能够根据市场波动及时反应，又在持续投资方面最大限度地剔除个人情绪对投资行为的影响。例如，盈米财富在2016年推出的公募基金销售平台“且慢”就采用了这种方式。投资者如果不想在投资领域花过多的时间，又想获得长期稳定回报，选择这种投顾方式是一条捷径。此外，对投资市场上的各种策略而言，“人+机器”投顾方式只需通过软件设定一个阈值，可以让投资者清楚看到策略里各种产品的持仓成本，随时“跟车”或调仓，便利性有了极大提升。

　　需要特别注意的是，无论哪种智能投顾，提供的都只是资产策略组合，投资收益未做也不可能做出约定。与固定收益产品相比，这些资产策略组合的风险系数依然较高。其实，智能投顾的核心逻辑无外乎3条：一是在资产低估值时买入，高估值时“收割”；二是用长期固定投入摊薄持有成本获利；三是通过高频调仓获取相对稳定较高的回报。因此，对投资者而言，一旦选定了投资策略，最好能在设定的时间段内坚持执行，如果中途“下车”或者频繁转换策略，反而可能蒙受更大的损失。

　　回顾近几年智能投顾行业的发展，很多机构依然停留在销售服务层面，在顾问式服务方面远远没有做到位。从长远来看，智能投顾的理想状态是和目标客户形成交互，根据客户需要打造更为严格、合理的投资策略。在这个层面上看，现有的大数据和人工智能在更“懂你”方面，要走的路还有很长。

来源：中国经济网

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银行系智能投顾发展遇瓶颈

　　近年来，越来越多的传统金融机构“入场”智能财富管理，这也成为当前的重大机遇。多家机构预测，至2020年，全球智能投顾管理的资产规模将达到8万亿美元，年均增速达到100%至200%，呈现爆发式增长态势。而在国内，2020年智能投顾管理的资产规模也将达到8万亿元，但目前这个数字仅在百亿元的量级。

　　传统机构“入场”智能投顾

　　“金融机构对智能投顾的看好正刺激着用户认知，越来越多的用户对智能投顾开始有所了解，这有助于资产配置理念的普及。此外，大型机构的入场也给该行业已有玩家带来更多信心，促进其行业不断成熟发展。”PINTEC璇玑CEO郑毓栋在接受记者采访时表示。

　　据悉，2016年12月，招商银行推出面向普通用户群的智能理财服务“摩羯智投”，成为首家推出智能投顾模型的传统商业银行。与此同时，广发证券、长江证券、光大证券等传统券商也纷纷发力，相继上线智能投顾服务。

　　值得一提的是，不少行业人士将市场分为“银行系”和“科技公司系”。郑毓栋表示，“相比而言，银行系拥有客户数量、银行渠道和用户信任度的重要优势。当金融机构推出智能投顾系统时，可以基于庞大的存量客户数据研究用户，而银行的渠道优势也能灵活方便地给用户予以了解与使用。用户与银行的强金融关系，更是给了银行智能投顾的信用背书。”郑毓栋认为，这是科技公司进行推广时难以企及的。

　　智能投顾处发展初期

　　然而，智能投顾在国内仍处于发展初期阶段，整个行业鱼龙混杂，因此，仍面临巨大挑战。“由于国内存在普通投资人将股市当作赌场的特性，稳健的风险收益型产品的普及，还需要市场的培育以及行业的共同作为。”郑毓栋向记者表示，这表明银行系智能投顾的发展面临瓶颈。

　　郑毓栋分析认为，主要有两方面原因。“一是来自于全行业所处的阶段，另一方面可能是金融机构的自我定位。国内曾经存在着大量无风险、高收益的理财产品，人们的理财习惯一时很难改变，不少投资者仍苦苦寻找刚性兑付的产品。”

　　郑毓栋表示，首先，部分用户在智能投顾系统投资时，仍看重“收益率”单一指标，因此，常常会对收益不太高的系统产生负面评价。其次，从整体来看，智能投顾属于稳健的风险收益型产品，这类产品需要市场进一步培育。近期，监管层出台了资管新规，有助于去杠杆、去刚兑，对智能投顾的发展起到一定的积极作用。

　　此外，郑毓栋进一步解释称，除了行业所处的阶段外，金融机构自身的定位同样是智能投顾发展受到制约的一大因素。“从目前来看，大部分智能投顾尚属于金融机构提升自身附加值的工具。如果研发机构重视程度不高的话，则会发生用户体验的问题，比如，不考虑交易摩擦成本，在交易时间成本上不进行智能化处理等。”郑毓栋认为，“不仅如此，在智能投顾刚兴起的阶段，银行本身的技术能力还相当有限。”

　　在智能投顾中，人工与机器的比例如何配比？郑毓栋告诉记者，“仍然有很多玩家更相信α超额收益，由基金经理优选基金，有的更加相信长期稳定风险下的β收益，由机器进行产品挑选和智能学习。”因此，人工与智能配比带来新的问题。郑毓栋表示，传统金融机构仍需要解决商业利益和客户利益的平衡问题，尽量避免频繁调仓或收取服务费等伤害用户忠诚度的行为。不过，郑毓栋也认为，这些不足之处随着科技不断发展或将逐步解决，无论如何，科技能力将成智能投顾的核心竞争力。随着刚性兑付被打破，这种稳健的投资系统将会得到极大的发展。

来源：上海金融报

智能投顾迅速窜热 “人＋机器”将成投资理财新潮流

　　随着科技的发展，智能化开始代替人力。而理财这件大事，也成为了智能化新的着力点。于是“智能投顾”这一名词在国内迅速蹿热，成为金融投资领域的高频词。那么你真的了解“智能投顾”吗？

　　在颠覆成常态的现今社会，没什么行业是永远不会被淘汰的，从前被认为拥有深厚护城河的金融业，如今也受到了人工智能的挑战。各式各样因素皆会影响人们所投资资产的价值，特别是信托基金或股市，当中包括国家经济表现、政治因素等。

　　互联网风潮正在全面席卷整个金融业，当然其中也包括传统金融巨头早已深耕多年财富管理板块。伴随着互联网技术的发展，人工智能成为互联网金融企业抢滩布局的重要领域。而理财机器人作为人工智能金融的重要分支，必将会改变财富管理的版图。

　　所谓“智能投顾”，其实也叫机器人理财，是人工智能和金融投资的结合。机器人和传统理财顾问或基金经理最大的不同点，在于他们不会受到市场情绪的影响，一直都按照固定演算法，做出最佳投资决定。智能投顾一般会通过友好的用户界面，获得客户的投资目标、收入和风险承受情况。然后，再利用量化投资模型，结合智能算法为客户定制一套合适的投资组合。

　　事实上，2017年的国内理财市场，一大批脱胎于互联网公司、传统金融机构、第三方财富管理机构的投顾平台如雨后春笋般纷纷出现。业内人士预计，到2020年，中国智能投顾市场规模将高达5.22万亿元，足以改变整个财富管理市场的格局。

　　对于大多数忙于工作的人来说，自己的资金不多，专门学习相关知识或到网点咨询理财经理，都是成本远高于收益的事情。而忙碌了一天回到家用手机银行轻轻一点，不用特意前往网点，也不用研究数量繁多的金融产品，即可轻松完成资产组合配置，这样的体验是否值得期待？如今，在工行手机银行已实现这样的场景。

　　在工行“AI投”的服务体验中，不少投资者发现“AI投”强调客户体验、人工智能和大数据分析。

　　众所周知，带有情绪的投资很可能引发错误的判断，影响决策。而智能投顾没有情绪的波动，可以进行更理性的判断；资产配置方案的整个流程全部由智能投顾来完成，十分快速和便捷；智能投顾的投资门槛相对较低，可以使其服务于更广泛的人群。

　　相关专业人士认为，整个智能投顾的发展，无论是国内还是国外的发展情况，很多机构都忽略了关于顾问式服务方面，在服务上远远没有做到位。智能投顾应该和客户形成交互，这样才能形成闭环，真正为客户做好相应的服务流程。能否提供专业优质的服务，对智能投顾平台也是重要的考验。

　　综上所述，智能投顾虽处于初级阶段，但其是一个潜力非常大的市场，让高端财富管理行业从小众向普惠发展成为了可能，它已经成为财富管理行业公认的发展方向之一。

　　不过，业内人士提醒，智能投顾提供只是一份资产配置组合，并不能保证收益。投资者可以结合智能投顾和理财经理的建议，做出投资决策。目前我国理财师缺口巨大，未来，“人+机器”投资顾问可能将成为投资理财的新潮流。

来源：中国智能制造

基金电商马太效应加剧 AI赋能或改变行业格局

　　“行业内很多互联网金融项目投入了大量资金却没法变现，但是如果只通过渠道与第三发平台卖产品又很被动，所以基金公司都不得不做APP，跟着互联网公司学运营思维。不过，不是所有公司都有殷实的人力、资金。去年开始，很多基金公司的互联网金融业务搁浅了，开始专注于基金公司自媒体、代销业务等方面。”晓彦透露。

　　随着竞争的加剧，基金电商业务优劣对比也愈发明显。目前成绩好的基金公司也不敢懈怠，凭借自身金融科技研发能力，不断寻求互联网思维下的自主知识产权直销模式。去年，广发、汇添富、天弘、鹏华等多家基金公司都在APP端开发出了最新成果并投入使用。

　　比如以“A加平台”为金融科技发展重点的鹏华基金，近期更新了拳头产品A加钱包APP的功能。目前，该APP已成为业内首个信息无障碍理财的移动终端，其A加付对接技术也已实现全场景微信支付。

　　鹏华基金对此表示，公司历时两年打造具有自主知识产权的技术平台，运用分布式共享系统技术，实现了7×24小时服务，能支持更多客户以及2weeks的系统迭代速度，通过开放式“插座”式链接来快速响应需求，实现客户和合作伙伴的余额增值和场景服务水平升级。

　　与其他致力于自主研发的公司一样，鹏华基金也配置了完善的金融科技团队。据悉，该团队规模已超过百人，科技人员占比逾80%，包括平台研发、产品运营、数字化营销等多个方向。

　　加码智能投顾

　　破局关键或在AI赋能

　　AlphaGo挑战“世界第一围棋选手”柯洁的成功，引爆了金融业AI(人工智能)热潮。招商银行的摩羯智投、浦发银行的财智机器人、广发证券的贝塔牛等服务相继出炉，兴业智投等产品去年也加入了AI化行列。

　　作为金融业中不可或缺的基金行业，公募基金不断加码AI赋能。多家第三方基金销售平台推出专属智能投顾服务，比如阿里财富号、盈米财富的且慢等。对此，基金公司不甘落后，纷纷布局直销APP智能化理财功能。

　　自2016年广发基金等公司推出智能投顾服务后，行业AI热度持续攀升。去年汇添富基金现金宝APP上线了智能投顾功能。记者体验发现，投资前，该APP会根据风险评测得出的结果形成用户画像，为不同理财特点的投资者推荐专属的智能定制投顾方案。而此后的调仓也无需操心，当组合产品发生调整时，投资者会收到调仓提示，可自主选择是否进行组合调整。同时，其配备的智能咨询功能也能解决投资者的大多数疑问。

　　无独有偶，去年6月华夏基金与微软签订战略合作协议，进军智能投顾。南方基金去年初也在APP平台上推出了超级智投宝服务，聚焦智能化资产配置。

　　南方一家基金公司相关人士认为：“智能投顾的原身是人工理财顾问一对一的服务。作为普惠金融的一种表现形式，现在智能投顾还无法做到人工服务那么细致，但能最大程度地降低理财门槛、成本，让每一个普通客户切实体会到‘定制’的感受，直击普惠金融。”

　　不过，多位基金业人士对记者表示，现在很多公司研究的智能投顾仍停留在量化科技的阶段，完全脱离人工干预还做不到，成熟的模式也尚未产生，未来还有很长的路要走。

　　对于基金公司来说，拥有比肩BAT一类大型原生态互联网公司的智能技术很难。数据显示，阿里财富号上线一个月，日均交易额增幅就达到243%，这需要强大的底层技术支持以及高密度的活跃用户，基金公司无法与之媲美。但若借助互联网高科技，从资管领域专业性角度来突破，对基金公司来说并不困难。

　　从公募基金已推出的智能投顾产品来看，主要区别在于不同的策略设计与调仓机制。未来，基金公司可从投前、投中、投后入手，凭借对旗下产品的熟悉度与市场的敏感性，提升智能技术，为用户提供更为专业的投资服务，在平滑市场风险的基础上，获得更好的回报。

　　人人拥有专属优质理财顾问的日子已渐行渐近。未来，通过科技的进步与基金公司的不断开发与完善，智能投顾或变成基金直销的主流形态，并将大概率地成为行业破局的一大利器。而拥有雄厚资本、明确战略目标的公司将率先摘得桂冠，引领基金业销售变局。

来源：中国经济网

全球FinTech产业对比研究

　　2017年，金融科技逐渐在多个金融领域展开应用。从中国邮储银行推出的区块链资产托管系统到中国农业银行推出的“刷脸取款”金融服务，再到工农中建四大行分别与四大互联网巨头签署合作协议，金融科技正在影响和改变着传统金融服务业务。事实上，国内外一些知名金融机构正在争相布局金融科技的研发和应用。全球金融科技2016年的投融资总额超1100亿元，金融科技公司目前已超过8000家。那么，金融科技在国内外发展的现状怎样？有着怎样的政策环境？国内外金融科技的行业分布又有着怎样的差异？国内外金融科技的创新应用场景主要有哪些？又有着怎样的异同？本文将对上述问题进行深入对比分析，旨在探讨金融科技在全球金融领域的创新应用路径，为中国金融科技在金融领域的创新应用提供参考和依据。

　　一、金融科技在全球发展迅速

　　金融科技Fintech一词是金融（finance）与科技（technology）的合成，是新兴的互联网或高科技信息技术公司及金融机构利用互联网、区块链、大数据、人工智能等高科技开展面向大众的普惠金融服务。本质上指的是金融与技术的结合，是一种经济产业，通过技术让金融服务变得更加的便捷和高效。

　　随着移动互联技术的普及，以及人工智能、区块链、大数据、云计算等新兴技术的快速发展，金融科技风靡全球。目前，全球运用区块链储存、智能投顾等新兴技术进行管理的资产规模已达万亿。到2020年我国资产管理规模将超百万亿，若金融科技渗透率是10%，此蓝海成长级市场将达十万亿。Fintech成为全球关注的焦点。

　　1. 政策红利

　　2017年5月15日，中国人民银行成立金融科技委员会，旨在加强金融科技的研究规划和统筹协调工作。6 月 27 日，中国人民银行印发的《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》，把推动新技术应用、促进金融创新发展作为未来的一项重点任务。具体包括加强金融科技和监管科技研究和应用，规范及普及互联网金融相关技术应用，积极推动区块链、人工智能等新技术的应用研究等。在相关政策的支持下，区块链、人工智能、大数据等金融科技技术在国内多个金融领域应用落地。

　　美国、英国、新加坡等国家对金融科技的发展给予良好的政策环境。英国是金融科技政策的先行者。2014 年 8 月，英国财政部提出金融科技振兴策略；2017 年，英国财政部提出“监管创新计划”，重点探讨对变革性业务模式及新技术的激励策略。美国政府部门通过一系列的创新手段来推动金融科技创新应用。2016年，美国货币监理署(OCC)发布了白皮书《支持联邦银行系统中负责任的创新:货币监理署的观点》。2017年3月，OCC对外发布了向金融科技发放许可牌照的草案。新加坡政府较早地意识到了金融科技的重要性。2015年，新加坡政府在新加坡金管局（MAS）下设立金融科技和创新团队（FTIG），投入 2.25 亿新元推动《金融领域科技和创新计划（FSTI）》。2016 年 , 新加坡创新机构（SG-Innovate）和新加坡金融管理局（MAS）联合设立了金融科技署（Fintech Office），管理相应的金融科技业务。

　　2.地域分布

　　2016年，全球金融科技投融资超过1100亿元，成交了504笔。排名前四的分别是中国、美国、印度和英国。其中，中国投融资额为917亿元，成交281笔。美国金融科技投融资额为138亿元，成交了79笔。印度投融资额为38亿元，投融资额为26笔。英国金融科技投融资额是20亿元，成交了22笔（见图1）。

　　图1.2016年全球金融科技投融资地域分布

　　（数据来源：零壹研究院数据中心）

　　值得注意的是，英国、新加坡、印度等国家的金融科技地域分布比较集中，形成了规模较大的金融科技中心。英国伦敦的肖尔迪奇(Shoreditch)聚集大量全球知名的的金融科技公司，具体包括Azimo、eToro、Ebury、GoCardless、MarketInvoice、Credit Benchmark、Tandem等。新加坡的罗宾森道80号（Lattice80）金融科技中心，于2016年11月10日开放，是亚太私人投资集团Marvelstone发起的，被认为是世界上最大的Fintech中心，旨在鼓励行业发展。印度Vizag的Fintech Valley是一个可持续发展的全球Fintech生态系统，聚集了大量的优秀创业公司、金融机构、技术供应商、孵化器及创室等，专注于融合融资和金融科技技术的发展，推动Fintech生态系统的快速发展。

　　3. 行业分布

　　在投资方面，金融科技主要集中在融资借贷、支付网关、智能手机和手机支付等领域。在行业应用层面，金融科技主要集中在借贷、财富管理、保险、支付、货币和外汇及众筹等行业领域。网络借贷是金融科技公司中占比交高的行业。在TOP50科技公司中，网络借贷占比30%，财富管理占比18%，保险占比12%，支付占比10%（见图2）。在TOP50金融科技公司排名中，美国有25家居榜首；中国有7家公司排名第二；英国有5家公司排名第三。

　　图2.TOP50金融科技公司行业分布

　　（资料来源：H2 Ventures）

　　二、 Fintech在全球金融领域的创新应用

　　作为金融科技的核心技术，人工智能、区块链、大数据技术逐渐渗透到金融行业的各个业务领域。其中，人工智能应用比较成熟的金融业务领域主要集中在智能投顾、智能客服、金融搜索引擎等方面。区块链在金融领域的应用主要集中在支付、票据、数字货币、股票、保险等方面。大数据在金融领域的应用主要体现在大数据征信与风控方面。

　　1.人工智能主要应用场景

　　人工智能在全球金融领域的应用遍地开花。从银行、证券、保险、基金，再到新型支付、消费金融等，人工智能都渗透其中。人工智能在美国、英国、日本等发达国家的发展应用相对比较成熟。美国基金公司Rebellion research 运用机器学习、预测算法等人工智能技术，量化股票收益和风险。Rebellion research并于2007年推出全球首个人工智能投资基金，并成功在全球44个国家进行股票、债券、大宗商品和外汇等方面的交易。美国的WealthFront 和 Betterment是全球较早、发展比较成熟、规模最大的智能投顾平台，各自掌控着超过26亿美元的资产。2012年花旗银行携手IBM运用人工智能技术完善银行客服，致力于提供差异化、智能化和精准化的金融服务。伦敦对冲基金机构Castilium通过人工智能技术复制交易员、基金经理、分析师的推理和决策过程，推出智能化、量化的投资组合产品。日本初创公司Alpaca交易平台使用基于图像识别的深度学习技术，为客户提供简单化、智能化的外汇交易服务。

　　相比美国、英国、日本等发达国家，中国的人工智能起步较晚，但发展的速度和规模却是空前的。人工智能技术在中国金融领域的应用已突破0并呈爆发式发展的趋势。2009年以来，中国智能化的金融公司大量涌现，近2014、2015两年内出现72家创业公司。人工智能技术在中国金融领域的创新应用主要集中在智能支付、智能营销、智能投顾、智能风控、智能客服等业务领域，尤其是智能支付、智能投顾等新智能化的金融公司虽然成立时间较晚，但发展较为迅速。

　　人工智能技术在中国金融领域发展比较成熟的业务领域主要在于智能支付和智能客服。2017年9月1日，中国支付宝与肯德基联合宣布共同落地“刷脸支付”。这是刷脸支付首次从线上走到线下，真正实现创新应用。2013年，中国建设银行推出的智能交互机器人“小微”的服务渠道由最初的微信扩展到网银、手机银行等，服务领域覆盖个人金融、对公业务、电子银行、信用卡等，回复准确率超过 90%。2015年，交通银行推出的智能客服实体机器人“娇娇”基于智能语音、智能图像、智能语义、生物特征识别等人工智能技术进行人机交流，分担引导客户、介绍各种银行业务等大堂经理工作。

　　与国外发达国家的智能投顾相比，人工智能在中国投顾领域的应用尚处于发展初期。中国目前大部分智能投顾停留在交易执行环节，投顾服务主要为资产管理和投资顾问，投后服务涉及较少。虽然智能投顾在中国起步较晚，但相关的初创公司在2014年后如雨后春笋般大量涌现。据亿欧智库统计，中国目前初创智能投顾公司主要有32家，主要开展面向B端的智能投顾服务。如，招商银行的摩羯智投、阿里的蚂蚁聚宝、腾讯的微众银行、百度股市通等在一些功能设置上，都有智能投顾的雏形。

　　2.区块链典型应用案例

　　随着区块链技术的快速发展，以及各国政府对区块链技术的日益重视，区块链技术逐渐在支付、数字货币、银行、保险、股票等金融领域展开应用。其中，区块链在数字货币和支付领域的应用相对比较成熟。表1表明，全球典型区块链公司主要以提供数字货币、跨境结算、支付等金融服务为主营业务。值得注意的是，全球典型区块链公司主要集中在美国，且融资数据惊人，主要是高盛、花旗集团、摩根大通等国际性大型金融集团领投。

　　表1 全球典型区块链公司

　　资料来源：CB insights （2014-2017年）

　　由表1可知，区块链技术在支付和数字货币领域的应用最为深入。美国区块链公司Circle是全球累计融资额最大的区块链公司。2015年，Circle放弃了比特币买卖服务，转战全球跨境支付服务。2016年6月，Circle正式宣布向客户提供零成本跨境交易服务。客户通过Circle提供的金融服务可以在美元、英镑和欧元之间即时发送支付，且是零手续费和汇率零外汇加价。

　　基于区块链技术的跨境支付平台Ripple是由分散节点构成的去中介化区块链平台，该平台自动完成清算，从而越过SWIFT 系统、代理行、清算机构等环节，完成点对点交易，显著提高跨境支付效率，节省交易和运营成本。与跨境汇款约7%、在线支付约2%-4%的资金成本相比，未来区块链很可能使资金成本降至1%以下，从而在全球范围内节约支出 200 亿欧元（Weizsacker,2016）。

　　IBM推出的区块链应用开发生态系统，旨在为开发区块链应用的创业公司提供指导和辅导。2017年2月16号，IBM和Visa宣布开启第一批合作项目，旨在在企业所有的产品线中嵌入数字支付功能。Visa目前在全球支持着60%以上的支付业务，IBM Watson物联网平台拥有超过6,000家客户，并已帮助客户连接到数百万台设备。预计到2020年，IBM和Visa能够支持全球多达200亿台互联设备上发生的商业和支付行为。

　　随着移动互联网的普及，金融服务的智能化、数字化、区块链化趋势日益明显。2016年以来，银行等传统金融机构纷纷联合科技机构，将区块链技术应用到那些传统金融服务不能提供很好服务的业务领域。区块链技术在中国金融领域的应用主要集中在票据、资产管理、跨境支付等领域。

　　2016年10月，中国邮储银行携手IBM推出的基于区块链技术的资产托管系统正式上线。该系统通过区块链技术的共享账本、智能合约、隐私保护、共识机制四大机制，实现了信息多方实时共享，免去了重复信用校验过程。该系统自上线以来，已完成100多笔交易，将原有业务流程缩短了约60%～80%。

　　2017年2月，招商银行将区块链技术应用于全球现金管理（Global Cash Management）领域的跨境直联清算、全球账户统一视图以及跨境资金归集这三大场景，实现了六个海外机构加总行，大家都连在区块链上，任何两个机构之间都可以发起清算的请求，任何两个机构都可以进行清算。

　　2017年7月10日，由区块连金服和贵阳银行合作推出的票链产品正式上线，票链是一款借助区块链技术，为持有银行承兑汇票的中小微企业客户提供融资服务的新型互联网票据融资产品。由于融资方与资金方的交易在极具公信力的区块链上完成，使得智能合约上的票据信息、参与方信息和交易信息不可篡改，易于解决票据交易中的信用缺失问题，进而有助于降低票据市场的操作风险和信用风险。

　　对比国内外区块链技术的应用场景可以发现，区块链在金融行业的重点应用领域主要集中在支付、票据、资产托管、风险控制等传统金融机构不能提供很好服务的业务领域。另外，美国等发达国家的区块链技术起步较早，发展的相对比较成熟。中国区块链技术虽起步较晚但发展较快，在资产托管、票据、跨境支付等金融领域逐渐应用落地，且应用优势凸显。

　　3.大数据征信

　　大数据不仅是人工智能、区块链技术的应用前提和保障，还是金融风控的核心要素。大数据在金融领域的应用主要集中在征信和风控领域。征信作为金融风控的核心，应用大数据技术将更好的帮助金融机构实现对风险的量化，从而更好地实现风险可控操作。

　　美国Fair Issac公司的FICO评分，从最开始的用图标画出的评分，到后来演化为用逻辑回归（logistic regression）类的算法，来预测用户在未来一段时间内违约的可能性。近年来，预测性分析、深度学习、指导学习都在FICO评分中得到了广泛应用。

　　中国的芝麻信用呈现个人信用状况的依据，主要来自三个方面：政府及事业单位、金融机构、社交平台、搜索引擎等对外公布的数据，以及软信息（消费习惯、兴趣爱好、网络口碑及影响力等）；网上银行、社会保障账户信息、缴纳公共事业费用、通讯费用缴费记录、交通运输信息平台等较为隐性的数据；阿里巴巴集团旗下淘宝、天猫、支付宝等第三方支付平台、以及社交平台中的用户消费、交易记录等数据。

　　然而，相比美国等发达国家的征信数据，中国金融行业的全样本数据库几乎是不存在的。在中国的征信数据库中，收录了8亿人的征信信息，但具备信完整记录的样本仅有3亿。这不仅不利于金融风险控制和管理，也不利于人工智能技术、区块链技术在金融领域的创新应用。

　　四、发展前景

　　通过对比金融科技在全球金融领域的发展现状可以发现，无论是从国家战略层面，还是在研发和应用落地层面，美国、英国等发达国家的金融科技发展相对比较成熟。中国金融科技起步较晚但发展尤为迅速，至今，中国已位居全球金融科技发展大国行列。由金融科技在国内外金融领域的应用场景可以发现，金融科技已渗透到整个金融流程中，从前台的客户服务，到中台的金融交易，再到后台的风险防控，金融科技均参与其中。金融科技正在推动着金融机构向数字化、智能化、区块链化、大数据化方向转型。

来源：华尔街见闻

“AI+”元年助推人工智能高速发展

　　政策层面上，人工智能已经上升为“国家战略”。鉴于人工智能巨大的技术溢出效应，随着人工智能不断向安防、医疗、教育和金融等各个行业纵深发展、强强合作形成资源整合，有分析认为人工智能有望在今年实现从云到端的拐点，成为推进战略新兴产业发展的新动能、新机遇、新引擎。2018年或将会成为“AI定义万物的元年”。

　　根据工信部印发的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018~2020年）》，未来三年将率先在智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统、智能语音交互系统、智能翻译系统、智能家居产品八大智能产品领域取得突破，并且明确了重点智能产品2020年所要达到的具体指标。事实上，如科大讯飞、海康威视、四维图新、恒生电子、浪潮信息等A股上市公司，自去年以来已经逐步显现各自在上述细分行业中的龙头优势和地位。

　　从市场表现来看，人工智能去年已成为市场投资主线，今年预计仍将延续市场热点。山西证券称，目前智能汽车、云计算等新兴板块受到资本市场青睐，估值较高，而大数据、安防监控估值仍然相对较低。随着明年盈利水平提高，板块投资价值将愈发凸显。

来源：信息时报

2017中资人工智能领域十大跨境投资

　　对于我国的人工智能（AI）而言，即将过去的2017年注定是不平凡的一年。

　　政策层面上，今年3月，“人工智能”首次被写入政府工作报告；7月，国务院出台《新一代人工智能发展规划》，计划到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，强调将“发展自动驾驶汽车和轨道交通系统”，并将“重点引进神经认知、机器学习、自动驾驶等国际顶尖科学家和创新团队”；11月，科技部启动重大专项，明确国内人工智能四大平台；12月，工信部发布三年行动计划，力争到2020年，在人工智能领域取得突破性进展，在若干领域形成国际竞争优势，已经国家将人工智能战略提升到国家竞争力的层面。

　　市场层面上，随着旷视科技Face++C轮融资4.6亿美元、商汤科技B轮融资4.1亿美元、明码生物科技B轮融资2.4亿美元等多笔融资的完成，众多国内人工智能初创公司再次创下惊人的融资数。而据美国公司TechCrunch统计，今年自动驾驶领域全球融资的数额到11月初已经达到14亿美元，已经远超去年全年的6.3 亿美元，全球资本市场对于人工智能在无人驾驶的发展也无疑是看好的。据易观咨询发布的《人工智能理财市场专题分析》报告，人工智能在金融的应用已被提至新高度，预计中国人工智能理财规模到2020年将达到5.22万亿。

　　今年9月，高盛在其发布的《中国在人工智能中崛起》报告中也提到，中国已经成为人工智能领域的主要竞争者，BAT将是中国第一批人工智能受益者。值得注意的是，离开中国大陆七年之久的谷歌已经借AI实验室成立选择回归。而以百度、阿里巴巴，腾讯为首的互联网巨头也纷纷宣布全面布局人工智能领域，并且实施了多起海外并购。晨哨集团研究部也根据并购决策方及标的在业界的影响力、并购产业链布局及并购金额等综合因素选取出人工智能领域10宗有代表性的跨境并购案例：

　　百度收购硅谷科技创业公司xPerception

　　今年4月份，百度宣布收购硅谷科技创业公司 xPerception，具体金额未透露。

　　xPerception是创立于硅谷的初创公司，是一家专注于机器视觉软硬件解决方案的科技公司，面向机器人、AR/VR、智能导盲等行业客户提供以立体惯性相机为核心的机器视觉软硬件产品，此前曾获得真格基金天使投资。

　　针对此次并购，百度表示，收购之后 xPerception 的核心团队均加入百度研究院，加速包括 AR、自动驾驶和机器人在内的百度人工智能业务矩阵的产业化。

　　百度全资收购美国初创公司KITT.AI

　　今年7月份，百度宣布全资收购美国初创公司KITT.AI公司，并把KITT.AI公司的语音能力和自然语言处理能力融入到百度平台中，全面免费向百度的合作伙伴赋能开放。知情人士透露，本次收购的价格也在亿元之上。

　　资料显示，KITT.AI成立于西雅图，是一家专注语音唤醒和自然语音交互技术的公司，曾经入选了美国知名创投研究机构CB Insights人工智能创业一百强，并获得微软联合创始人Paul Allen和亚马逊子公司Alexa投资。公司创始成员包括 JHU 博士姚旭晨（CEO）、JHU 博士陈果果（公司 CTO）等。

　　Kitt.AI共开发了三款产品：Snowboy（可定制的词典检测引擎），NLU（多语言自然语言理解引擎）和ChatFlow（多圈谈话引擎）。

　　百度表示，收购KITT.AI是利用其强大的语音能力和自然语言处理能力用在软硬结合的过程中强化体验，而百度在AI领域的广泛布局为对于KITT.AI技术的落地应用提供了良好的现实基础。

　　百度、蚂蚁金服、启明创投等参投数据库人工智能平台TigerGraph3100万美元A轮融资

　　今年11 月，企业级实时图数据库人工智能平台 TigerGraph 在华创思享会上宣布获得 3100 万美元 A 轮融资，本轮融资来自启明创投、百度、蚂蚁金服、华创资本等公司。

　　资料显示，TigerGraph，是新一代企业级的实时图数据库平台，总部位于纽约，它的技术突破代表着图数据库演进的下一个里程碑——一个完整的、分布式的并行图计算平台，能够支持网络规模数据的实时分析。其技术能够支持网络规模数据的实时分析，可适用于大图——深度链接分析的最佳模型。他们能够探索、发现和预测关系，并且应用于个性化推荐，反欺诈，供应链物流优化，企业知识图谱等，其客户包括支付宝、VISA、软银、以及美国的 wish 等知名初创公司。

　　腾讯跟投人工智能创业孵化器Element AI A轮1.02亿美元融资

　　2017年6月， 加拿大人工智能咨询公司Element AI宣布获得1.02亿美元A轮融资，由Data Collective（DCVC）领投，Tencent（腾讯）Intel Capital（英特尔投资），Microsoft Ventures（微软创投）等跟投。

　　资料显示，Element AI是一家人工智能创业孵化器，于2016年10月由机器学习先驱YoshuaBengio等共同创立的。Element AI宣称，为全球网络安全，金融科技，制造，物流和运输，机器人等领域的企业提供 AI 解决方案，已开发出了一种“独特的、非剥削性的学术合作模式”，其学习算法也已经在多家机构中被应用，并让用户能够将人工智能应用在其网络安全、金融技术、物流等产品上以获取相应数据。

　　腾讯、创新工场和 TCL 资本等参投美国儿童机器人创企奇幻工房 Wonder Workshop 获 4100 万美元 C 轮融资

　　今年10 月 30 日，美国加州儿童机器人教育科技创企奇幻工房 Wonder Workshop 宣布获得 4100 万美元的C轮融资，投资方包括腾讯、创新工场和 TCL 资本、CRV、Madrona Venture Group、香港 Bright Success Capital 等。截至目前，该公司的融资总金额已经达到了 7834 万美元。

　　资料显示，奇幻工房业务覆盖全球 37 个国家，其明星产品是Dash 和 Dot 两款机器人，并且为儿童提供了可视化编程工具，让儿童通过自己编写的软件操控“达奇”和“达达”两款机器人。目前，该公司已经开放了应用程序接口，允许开发人员基于上述两款机器人构建应用程序。另一方面该公司特别针对中小学生推出了“Teach Wonder”教育项目，旨在从学校为切入口来推广机器人编程，并且在社交媒体上积极推广产品。

　　阿里参投美国初创公司Magic Leap 5.02亿美元D轮融资

　　美国增强现实（AR）创业公司Magic Leap，该公司刚刚完成了一笔5.02亿美元的D轮融资，其估值已经接近60亿美元。由新加坡淡马锡控股领投，阿里巴巴、谷歌等公司参投，此轮融资正值Magic Leap的一款在现实图像上叠加虚拟影像的增强现实眼罩产品发布之际。

　　资料显示，Magic Leap成立于2011年。其创始人Rony Abovitz曾是MAKO外科手术机器人公司的创始人。而Magic Leap是一个类似微软HoloLens的增强现实平台，主要研发方向就是将三维图像投射到人的视野中，但是它的研发的技术目前依然处于绝密状态。

　　一份法律文件显示，Magic Leap正在开发人工智能机器人。Magic Leap已在加州北部地方法院对两名前员工提起诉讼，其中一名被告是Magic Leap前先进感知和智能高级副总裁加里·布拉德斯基(Gary Bradski)。他在机器人和人工智能领域有着丰富经验，此前在Magic Leap开发私有技术，参与了涉及机器人深度学习技术的项目和计划。

　　复星1336万美元投资德国初创公司NAGA

　　复星在今年3月以1336万美元投资德国公司NAGA，NAGA是一家通过为用户提供创新性的智能投顾产品和交易服务的公司。

　　智能投顾（Robo advisor）凭借人工智能分析客户需求匹配金融资产的资产配置手段。它利用智能化算法，根据投资者具体情况，运用一系列投资组合优化的理论模型，为用户提供投资参考的动态资产投资配置。

　　资料显示，The Naga Group AG位于德国，成立于2015年8月，由Yasin Sebastian Qureshi、Christoph BrüCK、Benjamin Bilski创立，其中，Yasin Sebastian Qureshi 是德国著名的金融人士。旗下应用程序是SwipeStox，是一款社交网络金融服务应用，让客户能够实时交易外汇、指数、大宗商品和差价合约。SwipeStox以游戏的形式激发股票交易兴趣，同时简化金融交易流程，并在2016年7月，与美国著名外汇经纪商福汇达成合作。

　　Naga，已于今年7月份在德国证券交易所完成IPO。

　　复星1425万美元战略投资以色列初创公司Bondit

　　复星在10月底，宣布完成对以色列公司BondIT1425万美元战略投资，并成为BondIT的主要股东。

　　资料显示，BondIT是一家位于以色列从事AI研究的金融科技公司，提供基于机器学习算法的固定收益投顾解决方案，产品专注于难度更高且市场相对空白的全球债券市场的固定收益领域。Bondit通过创建和优化债券组合来获取投资回报，宣称可利用数据科学和人工智能来克服在固定收益产品中经常出现的复杂性和效率低下。

　　复星表示，其通过海外并购智能投顾公司，借助自身完善的全球化布局，使集团能够嫁接其有海外资产配置需求的中国高净值客户，并试图在金融科技及财富管理业务上寻找各种优质并购目标。

　　尚珹资本跟投Petuum  9300 万美元 B 轮融资

　　今年10 月 10 日, 机器学习基础架构平台开发初创公司 Petuum Inc，宣布完成 9300 万美元的 B 轮融资, 由软银旗下投资公司领投, 尚珹资本跟投。

　　资料显示，Petuum, Inc.是一家专注于人工智能和机器学习的解决方案研发平台，总部位于美国宾夕法尼亚州，创办人 Eric Xing博士是美国卡内基美隆大学计算机科学学院机器学习系的教授兼研究副主管。据了解，作为人工智能和机器学习的研发平台，Petuum 立足于对机器学习和计算方法的基础研究, 为应用程序的开发和部署提供了一种跨平台、标准化的方法, 从而尽量避免了现有机器学习框架和云基础架构的碎片化, 使得各行各业、各种规模的公司能够获取最前沿的人工智能技术。

　　通过新一轮的融资, Petuum 将继续扩展其技术和业务团队, 并专注于把 PetuumOS 部署在那些有着广泛人工智能应用前景但采用率低的具体行业, 如制造业和医疗保健。

　　尚珹资本（Advantech Capital）官网显示，其于2016年1月正式成立，是一家专注中国市场的私募股权投资基金，并侧重于以创新为驱动的成长型投资机会。

　　埃斯顿900万美元收购美国高科技公司Barrett30%股权，布局高端人工智能机器人领域

　　今年4月份，埃斯顿发布公告，拟通过全资子公司使用900万美元收购美国高科技公司Barrett Technology30%股权，拓展基于核心功能部件的人工智能和微型伺服系统领域。

　　埃斯顿公司为进一步提高智能制造核心功能部件的竞争力，拓展基于核心功能部件的人工智能机器人领域，拟通过全资子公司使用900万美元对美国BarrettTechnology公司进行部分股权收购并增资，收购及增资完成后，公司通过直接和间接方式共持有Barrett Technology 股权比例为30%。

　　资料显示，Barrett于1990年成立于美国麻萨诸塞州，由麻省理工大学人工智能试验室衍生发展而来。公司专注于微型伺服驱动器和人机协作智能机器人研究与制造。Barrett参与了多个美国国防部资助的非军用研发项目，并长期与美国能源总署(DoE)，美国航天总署(NASA)，以及美国全国卫生基金会(NSF)等单位合作。Barrett公司的产品销售到6大洲20个国家，并应用在众多高精尖领域，其中包括MAKO手术机器人以及美国火星登陆小车等。

　　埃斯顿表示，公司计划与Barrett共同出资在中国境内成立一家新的合资公司，开拓微型伺服系统、人机协作智能机器人以及康复机器人的应用市场。