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第三次信息技術浪潮:物聯網金融時代來了

2018-01-18 10:49:54 來源:中國金融雜志 熱度:
物聯網的終極目標是實現“四個任何”——任何人在任何時間和任何地點都有能力與任何物理設備進行通信,它在生活的各個方面都有廣泛應用。如今,物聯網金融應用再度引發眾人關注。
 
物聯網被稱為繼計算機和互聯網之后的第三次信息技術浪潮。物聯網金融通過對實體世界有組織的感知與互動,可從時間和空間兩個維度上全面感知實體行為、識別實體價值,以促進金融服務實體經濟,提升金融風險防范水平,同時也可為百姓提供更加便捷的金融服務。
 
物聯網概述
 
物聯網的實踐最早可以追溯到1990年施樂公司的網絡可樂販售機,1999年美國麻省理工學院的凱文·艾希頓(Kevin Ashton)教授首次提出物聯網的概念。物聯網即“萬物相連的互聯網”(The Internet of Things,IoT),是指運用各種裝置和技術實時采集需要監控、連接、互動的物體信息及過程,采集的信息既包括自身信息和運行信息,也可包括聲、光、熱、電、位置等環境信息,這些信息通過各類網絡接入互聯網;同時,物聯網也反向將連接至互聯網的設備(如電腦、手機等)延伸至所有物聯網上連接的物品。這使得物聯網一方面可提升對物品的智能化感知、識別和管理,另一方面也將深刻地改變人與物、物與物乃至人與人之間的關系和聯系。概括來說,物聯網的終極目標是實現“四個任何”——任何人在任何時間和任何地點都有能力與任何物理設備進行通信。
 
目前,一般將物聯網組織架構分為四層:感知層、網絡層、平臺層和應用層。
 
感知層負責采集數據。人通過視覺、聽覺、味覺和觸覺來感知世界,物聯網則通過感知層的各類傳感器來識別和感知物體。傳感器采集物體自身與周圍的各類信息并將這些數據上傳。很多傳感器在感知能力上遠超人類,更重要的是其采集結果一般是數字化的,可以直接進行信息化處理。
 
網絡層負責信息傳輸。人通過神經網絡來傳輸生物電信號,物聯網則通過各種網絡傳輸協議將感知層收集的數據傳送匯總到平臺層。傳輸協議具備的不同特性使其適用于不同環境:為人熟知的WiFi、藍牙、ZigBee等協議適用于室內的近距離傳輸,eMTC、NB-IoT、SigFox和LoRa等協議則適用于戶外遠距離傳輸。平臺層類似于人的大腦,對物聯網中收到的海量數據進行匯總和處理。
 
平臺層應能夠支撐對海量數據的智能化處理,因此一般使用云平臺。應用層可看作是物聯網的“社會分工”。物聯網覆蓋了可穿戴設備、車聯網、智能家居、智慧城市以及工業互聯等各類垂直應用領域,針對不同的領域和實際使用場景,其應用也不盡相同。
 
例如,近年來流行的智能腕帶和手表,可以監控身體狀況以及定位,是物聯網在可穿戴設備領域的應用;而新款汽車則多包含通信導航、信息共享、遠程操控和聲音控制等功能,這就是物聯網技術在車聯網領域的應用。
 
物聯網金融應用
 
2017年下半年,經歷了消沉期的物聯網再度引發各界關注。Gartner近期公布了2018年將對大部分企業機構產生顯著影響的十大科技,其中前三項分別為人工智能基礎、智能應用與分析、智能物件,它們皆屬于人工智能范疇,物聯網則是人工智能感知世界的最佳方式之一。
 
2017年11月底,中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發了《推進互聯網協議第六版(IPv6)規模部署行動計劃》,該計劃的推出,不但可顯著提升我國互聯網的承載能力和服務水平,同時也將從基礎設施層面高效支撐物聯網的快速發展。
 
2017年12月8日,習近平總書記在中共中央政治局就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習時強調,要“審時度勢、精心謀劃、超前布局、力爭主動,推動實施國家大數據戰略”,這無疑為我國加快物聯網建設提供了寶貴機遇。
 
物聯網將對現實世界進一步實現數字化,并為各類物品賦予信息化屬性,當這一特征與信息化程度一直處在領先地位的金融相遇時,將產生極大的“化學效應”,一方面提升金融感知現實世界的能力,另一方面大大推動物品實體屬性與價值屬性的融合。從促進金融服務實體經濟的角度來看,物聯網金融將有效拓展各金融機構掌握和了解實體運行的情況的能力,以進行精準金融服務,更好地服務實體經濟。
 
在供應鏈金融場景下,核心企業一般只掌握其直接上下游企業的相關經營數據,如果整條產業鏈上各參與主體都加入基于物聯網的數據平臺,則可使其獲得更多的大量的真實交易數據和實體行為,方便其對產業鏈條上各環節主體的信用狀況進行全面客觀評估。比如,徐工集團不僅利用物聯網技術進行企業生產經營管理,而且還借此實現了對全球設備的識別、定位、跟蹤、監控和診斷處理;其下屬的徐工工程機械租賃有限公司則基于物聯網開展供應鏈金融服務,以徐工集團主機制造企業為核心企業,為其上下游供應商、經銷商和用戶等提供金融、資產運作、經營租賃等綜合型支持服務,并施行信用銷售整體風險控制。
 
物聯網也將成為商業銀行授信的依據之一,為商業銀行更好地服務中小微企業提供支撐。銀行可運用物聯網實時掌握其授信企業的采購渠道、原料庫存、生產過程、成品積壓、銷售情況以及用戶的使用情況,可按需貸款、按進度放款。物聯網還可幫助銀行開展貸前調查、貸中管理、貸后預警,預防欺詐違約案件。
 
在保險領域,物聯網技術將推動保險機構實施精準展業,以區別定價等方式將保險覆蓋到更廣泛的人群。傳統上,保險產品設計主要是依照概率原理,如果投保人出事概率低、賠付總和小于投保總額,保險公司就能盈利。物聯網技術將大幅提高保險業對風險的預期和預防能力,例如,利用車聯網技術分析客戶駕駛習慣并設計車險產品,利用智能家居技術設計財險產品,利用物聯網穿戴設備設計人身險產品等。
 
物聯網技術的定位功能和監測功能,有助于將“動產”賦予“不動產”的屬性,會對保理和租賃等領域產生深刻影響,有助于拓寬實體企業融資渠道。
 
從提升金融風險防范水平來看,物聯網的優勢主要體現在革新審計實施模式、完善信用體系建設和增強風險管理能力等方面。
 
首先,革新審計實施機制,提升審計實施效果。
 
常規的財務報告審計(如企業年報審計)都是在期末進行,財務報告通常只能反映某單位特定期間或特定時點的財務數據變化情況。借助物聯網技術,被審計對象的存貨、固定資產和金融資產等信息都能被感知和獲取,其每一筆業務都會被信息系統忠實地記錄下來,發生的任何事項也會被記錄在案。這樣一來,計算機系統將自動對項目進行核算,實時監控并自動生成項目日志和相關賬目,做到實時監控企業經濟活動,給企業外部的財務信息使用者提供最新鮮的“增信服務”。
 
其次,促進信用體系建設更加完備。
 
一方面,可以利用物聯網技術的泛在化和客觀化特點,對企業及個人的經營、交易、消費等行為進行識別追蹤,提升支撐信用體系的信息維度,從而建立覆蓋面更廣的信用信息數據庫;另一方面,通過傳感器收集的數據,金融機構可以更加深入全面地掌握企業或個人的實時資產狀態、銷售情況等信息,從而對客戶進行實時、全面、客觀的信用評估。
 
最后,增強金融機構風險管理能力。
 
一是可以更好地管控抵質押信貸業務的信用風險,如在鋼鐵貿易中可全過程、全環節地堵住鋼貿倉單重復質押、虛假質押等問題,在汽車質押業務中解決汽車合格證重復質押貸款等難題;二是有效管控欺詐風險,如在基于手機的移動支付中,有線與無線配合使用的雙重驗證提升了支付安全性,降低了黑客、不良商戶、釣魚網站等非法交易發生的頻率;三是有效管控案件和操作風險,如通過監控現金柜、庫房、機房等重要資產設備,監控ATM等服務設施等,提高金融安防的可靠性。
 
此外,物聯網還可以進一步改善金融服務和公共服務,為居民提供更加便捷和友好的用戶體驗。例如,利用物聯網技術將居民家庭的水、電、氣和熱力表等與銀行賬戶聯網,可以實現遠程查詢和繳費;車聯網的支付應用,使駕駛人員可以不停車繳納高速費、停車費等,有助于緩解城市和道路擁堵問題。
 
物聯網金融的風險與應對
 
物聯網技術在加快金融信息化和數字化步伐的同時也會帶來新的風險,需要金融機構和監管部門未雨綢繆。
 
一是網絡攻擊風險。
 
海量的電子傳感器和智能控制設備將數以百億計的各類設施實現網絡互聯互通,增大了各類網絡攻擊風險。非法入侵者可以利用智能設備中的軟硬件漏洞滲透進網絡,攔截和操縱信息,修改設備行為;也可以對金融服務網絡發動攻擊[如拒絕服務(DoS)攻擊等],以引發不同規模及程度的金融服務體系崩潰。金融犯罪分子利用物與物之間的連接實施金融犯罪,使得犯罪追蹤變得更加困難。這就要求有關部門必須做好物聯網金融安全的頂層設計規劃,針對感知、網絡、平臺和應用各個層級,分門別類制定安全防護指引,全方位提升物聯網金融產品的網絡韌性,建立相關技術漏洞的行業風險提示共享機制等。
 
二是數據安全和隱私泄露問題。
 
大數據與金融業深度融合,使數據資源成為各方競相追逐的“金礦”。隨著物聯網數據的應用價值日益顯現,部分企業出于成為數據寡頭的逐利驅動,可能借助各類傳感器技術進一步收集個體隱私以創造新的商業模式,對公民個人隱私帶來更大威脅。對此,管理機構應制定物聯網金融數據采集和使用的各項規范和措施,提出傳感設備設置規則及管理要求,明確物聯網數據權屬、訪問權限規則和安全管控要求,建立信息應用規則和退出應用清除機制。
 
三是技術標準不統一問題。
 
統一標準是建設低成本且聯網通用的金融物聯網的關鍵所在,缺乏統一技術標準,將難以甄別物聯網金融應用優劣,不利于產業規范發展。當前,物聯網金融尚未鋪開,相關產業仍處于探索發展階段。有關部門應積極引導各類金融機構與物聯網設備的廠商加強合作,結合產業發展需求,鎖定產業急需,探索制定物聯網金融相關標準,促進物聯網金融產業健康發展。
 
四是數據歧視與數據鴻溝問題。
 
物聯網技術大規模行業應用后,人與物的行為特征被高度的用數字表現形式予以量化。受使用行為數據所帶來的利益誘導,數據歧視風險將不可避免產生。大量用戶信息(如身體狀況,活動特點等)被采集,使得物聯網金融服務提供者有可能將用戶行為模式和偏好一覽無余,進而對用戶進行高度針對性的營銷策略,甚至對用戶“下套”,例如,向遇到財務困難的客戶提供不合理的高利貸服務等。與此同時,對于眾多老年人或社會弱勢群體而言,由于他們不會使用物聯網技術,勢必會喪失享受更好金融服務的機會,甚至被迫以更高昂的價格購買各類金融產品。因此,金融機構在挖掘物聯網技術所帶來的海量信息資源的同時,監管機構也應促使其將信息的利用控制在公共政策和法律框架允許范圍內,打擊數據分析和使用過程中存在的主觀性、歧視性或誤導性行為。
 

責任編輯:靳玉鳳

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