過去二十年，金融科技持續演進，但真正發生變化的，主要是產品形態與分發方式，而非資金運行的物理結構。介面不斷更新，帳戶不斷重組，介面持續開放，但結算仍運行在同一套由銀行與清算網路主導的許可體系之中。從這個意義上看，FinTech 的階段更像是一條“控制權遷移曲線”，而不只是技術進步時間線。——誰掌握帳戶，誰控制介面，誰最終決定清算與交割，這才是每一代金融科技的分水嶺。一｜介面數位化：交易線上化，清算仍在舊軌道FinTech 1.0 的核心突破發生在使用者觸達層。網際網路讓支付、交易與帳戶查詢從線下遷移到線上，PayPal、E*Trade、Mint 等產品將原本封閉的銀行系統接入瀏覽器與早期移動端介面，使個人首次可以以低摩擦方式管理資金與資產。但在系統結構上，資金並未脫離原有軌道。結算仍通過 ACH、SWIFT 與卡組織網路完成，對帳與資金最終交割依然依賴批處理與跨機構協調機制。交易指令已實現即時觸發，但資產最終歸屬仍取決於後台清算節奏。資訊流完成數位化，資金流仍停留在機構主導的延遲網路之中。這一階段改變的是“誰能更方便地下達指令”，而非“資金如何在系統中移動”。二｜新型銀行興起：帳戶外包，清算主權仍屬銀行體系FinTech 2.0 的擴張發生在帳戶層。以 Chime、SoFi、Revolut、Nubank 為代表的新型銀行，通過移動端體驗與品牌分發能力快速聚攏使用者，在前端重新組織了存款、支付與借貸關係。但這些機構本身並不具備存款吸收與清算接入資格。帳戶法律歸屬仍掛靠在持牌銀行體系之內，資金清算仍必須經由傳統支付網路完成。在結構上，新型銀行更接近“前台營運商”，而非基礎設施提供者。其商業能力集中於獲客、風控建模與產品包裝，但結算權、資金池管理權與最終帳本仍由銀行體系掌控。帳戶被重新命名，介面被重新設計，但系統物理邊界並未改變。三｜API 與嵌入式金融：介面開放，但結算路徑未變FinTech 3.0 的變化集中在系統接入方式。Banking-as-a-Service（BaaS）與支付 API 讓非金融企業可以快速嵌入支付、放貸與帳戶功能，金融能力從銀行應用遷移到各類軟體平台。但在架構底層，資金流動路徑依然保持不變。無論指令由那個應用發起，最終仍需進入銀行核心系統，再通過 ACH、Wire 或卡網路完成清算。API 提供的是指令傳輸能力，而非帳本控制權。合規、託管、結算與資金最終歸屬仍集中在少數持牌機構與清算網路節點之中。介面被商品化，金融能力被模組化，但資金主權依舊集中。四｜前三代為何無法自然演進為下一代前三代 FinTech 並非因技術不足而停滯，而是受限於制度與系統邊界。核心約束來自三個方面：第一，清算網路的高度集中化。支付與資金轉移必須經由少數許可節點完成，缺乏可替代的開放式結算通道。第二，帳戶體系與託管資格受監管強制繫結。只有持牌機構可合法管理公眾資金，軟體企業無法直接控制帳本。第三，合規與風控責任不可技術外包。即便介面開放，風險最終仍回到銀行資產負債表與監管框架之內。在這一結構下，創新只能發生在產品層與介面層，而無法觸及結算層與帳本層。技術堆疊可以不斷升級，但資金運行的物理通道始終未被重構。五｜FinTech 4.0：穩定幣帶來新的結算結構穩定幣引入的改變首先發生在帳本層。資金不再依賴銀行內部資料庫記帳，而是在分佈式帳本上完成所有權變更；轉帳與清算在同一交易中完成，不再存在指令執行與資產交割的時間分離。這種結構對應的是原子性結算（Atomic Settlement）：交易一旦被網路共識確認，資金狀態即刻生效，無需後續對帳或跨系統協調。從系統視角看：結算不再依賴批處理周期帳本不再集中於機構內部資產狀態由協議共識而非單點信用維護這不是在原有支付網路上疊加新介面，而是更換了資金運行的物理通道。六｜金融原語遷移：從機構內系統轉向開放協議層在穩定幣體系中，許多原本由機構內部系統承擔的功能，被重構為鏈上原語：託管 → 錢包與多簽合約清算 → 鏈上狀態轉移對帳 → 公開可驗證帳本風控 → 協議規則與可程式設計限制合規 → 錢包級與合約級嵌入金融能力不再必須封裝在銀行 IT 架構中，而可以作為可組合的軟體模組在協議層運行。對開發者而言，這意味著：不再需要通過贊助銀行租用清算通道，也不再需要維護龐大的跨機構對接關係。資金能力從“機構許可資源”轉變為“協議級公共能力”。七｜結構性後果：金融產品的經濟模型開始改變當結算成本與接入門檻下降，金融產品的規模邏輯隨之改變。傳統 FinTech 必須通過使用者規模攤薄合規與通道成本，因此天然偏向大體量、通用型產品設計。而在穩定幣架構下，單位營運成本下降，產品可服務的最小經濟規模顯著縮小。這使得面向特定職業、跨境群體與特殊現金流結構的金融服務具備可行性：跨國自由職業者的即時結算內容創作者的直接收入託管中小貿易商的鏈上應收帳款管理運動員與經紀團隊的收入分帳結構產品競爭重心由管道覆蓋率轉向對現金流結構的理解深度。八｜結語：FinTech 正在從分發革命走向基礎設施遷移回看 FinTech 的四個階段：1.0 解決的是“如何線上觸達金融服務”2.0 重構的是“帳戶如何被重新包裝”3.0 擴展的是“金融能力如何嵌入軟體”而 4.0 改變的，是“資金本身如何在系統中流動”當資金不再必須依附於銀行內部系統運行，金融能力開始像計算能力一樣，成為可被呼叫的公共基礎設施。這不是金融產品的一次升級，而是金融運行方式的一次遷移。 (方到)

每年的外灘大會，都是一場科技研究者、開發者、創業者云集的盛會。 9月12日，Vakee受邀出席外灘大會創新創投生態論壇。以下為Vakee在外灘大會創新創投生態論壇上的演講實錄。演講嘉賓：RockFlow創辦人Vakee大家好！非常高興今天能在外灘大會與各位分享，感謝螞蟻集團的邀請。我們做的是Fintech，是AI在金融業的落地應用。這天然是相對較慢的事業，需要耐心，需要更多跨領域的認知，需要慢慢拼接出完整的拼圖。今天我的分享主題是：當AI遇上Fintech，一場金融典範的革命。我將圍繞三個主題與大家分享：大模型在金融業落地會遇到的特殊挑戰我們的AI智能體Bobby如何重新定義交易體驗中的AI角色未來已來：金融民主化的變革趨勢一、大模型在金融業的落地挑戰大家可能光想到AI與金融結合就覺得既興奮又擔憂。確實，這個領域面臨獨特的挑戰：1. 垂直領域資料稀缺通用大模型並非專為金融業設計，而金融領域受到嚴格的監管和隱私保護約束，公開可取得的資料非常有限。甚至資料的分析和表達都受到合規監管的嚴格控制。2. 精準度要求極高我們可以用ChatGPT聊簡單話題，在內容領域做探索也沒問題，但涉及金錢或醫療相關內容時就會比較謹慎，因為這些場景對準確性的要求極高，容錯率幾乎為零。3. 演算法可解釋性需求金融一直是強監管領域，需要演算法具備可解釋性。在使用通用模型或智能體做應用時，必須有"白盒邏輯"，讓使用者清楚知道結論和過程是如何產生的。行業機會與不規律簡單介紹一下我的背景：我最初在倫敦做量化，回國做了幾年網際網路和AI的產研工作，後來做了5年AI領域的早期投資，疫情期間回到二級市場投資，21年創業做FLOW AI，我們的產品叫RockFlow。從投資人到創業者，我看到了AI+金融的巨大機會。這是一個非常龐大的產業－僅可統計的金融服務市場就達36兆規模。在這波大模型落地浪潮中，我預期接下來各國會有一大批金融服務業的AI 新創公司湧現。在快速變化的時代，我們需要抓住那些"不變"的東西：第一個不變：財富的世代轉移未來十年，全球30%的財富將從50後、60後轉移到90後、00後。在世代轉移中，生命無法轉移，但財富的轉移是確定的，這必然帶來「年輕一代」的市場機會。我們也看到這波AI智能體在各國金融服務業的落地，普遍針對20-30歲的使用者群體。第二個不變：人類歷史本質上是平權史回顧歷史，本質上都是一代代知識平權、物質平權的過程。大模型帶來的是技術平權。在技​​術平權下，過去需要數千萬美元才能為私人銀行客戶提供的服務，今天能夠為所有普通人提供更優質、更個性化的金融服務——從投資理財、保險到數位銀行等各個領域，這是真正的平權機會。產業案例分析讓我分享幾個值得關注的產品案例：1. Cleo這是一家創立於英國、成長於美國的公司，現在擁有數百萬使用者。它是我個人非常喜歡的公司，專注於AI驅動的個人財務助理服務，主要使用者群是20多歲的年輕人。 Cleo為使用者的日常財務決策，特別是消費相關的決策，提供知識普及和學習指導，幫助使用者更好地管理消費。2. Bobby這是我們公司的AI Agent 產品，能夠實現7×24小時的投資領域AI夥伴服務。由於投資全球化，使用者配置的各種產品不一定都在同一時區，需要涵蓋更多時間。 Bobby能夠陪伴使用者從每天的想法和靈感開始，到分析、產生投資策略、下單執行，再到持倉管理的全流程。3. Rogo這是專為華爾街專業分析師設計的產品，主要使用者也是傳統金融機構中的年輕分析師。可以看到，在美國乃至全球範圍內，AI在金融服務業的落地已經有了許多探索，湧現出不少優秀的公司。二、Bobby AI：重新定義交易體驗建構理念與架構我們選擇用兩年時間搭建自己在垂直領域的AI智能體架構，在此基礎上孵化出第一個應用－Bobby AI。我們相信AI智能體是未來人工智慧互動的原生形式，能夠從根本上改變每個人參與金融服務的方式。有一個重要觀點：所有面向消費者的公司本質上都是產品公司。無論使用什麼技術，經歷什麼世代變化與創新，我們提供給使用者的都必須是優秀的產品體驗，才能讓使用者真正享受科技帶來的價值。AI智能體的關鍵變化1. 自然語言互動在金融服務過程中，使用者普遍面臨三個問題：聽不懂對方說什麼、看不懂合約內容、不知道如何表達自己的需求。 AI智能體透過自然語言互動解決了這些痛點。現在使用者可以透過對話、電話、語音等方式簡單表達需求，Bobby也會用使用者能理解的方式解釋它在做什麼。2. 精準任務拆解以前使用者有投資想法卻不知道如何執行，例如想買選擇權但不知道如何選擇，往往會卡在金融業的專業門檻。 AI智能體最重要的能力是將使用者的表達拆解成對應的任務，調度整個多智能體架構來完成任務執行。3. 個人化體驗升級AI 並非新事物，過去10多年，行動網際網路就是「AI 推出來」的時代——「千人千面」推薦演算法，但現在的個人化體驗是生成式AI帶來的質的飛躍。智能體在與使用者互動中深度瞭解使用者，每個人都有專屬的Bobby，會不斷迭代最佳化以適應使用者需求。先前的推薦是排列組合邏輯，現在是根據使用者互動即時產生內容。三大核心挑戰1. 技術關所有垂直領域的智能體都在平衡時效性、精準性和成本，只是不同領域的平衡方式不同。金融領域需要極高的時效性和精準性，雖然比醫療領域容錯率比稍高，但成本控制同樣重要。關鍵在於深刻理解場景中使用者的真實需求，建構能夠滿足需求且具備足夠擴展性的多智能體架構。2. 信任關金融領域的信任問題尤其突出。以前使用者信任的是沃頓畢業的高盛投資銀行家，現在要信任AI。這需要時間來建立品牌和產品信任。由於目前大模型演算法無法做到每個問題都100%精準，多智能體架構的設計和產品設計必須先行，在互動設計中建構使用者的安全感，這是我們需要不斷探索和打磨的領域。3. 合規關金融業創業與其他領域截然不同。雖然其他AI智能體都是全球化業務，但金融監管在各個國家都很複雜，對於金融AI公司來說，必須深刻理解如何在全球市場的不同國家和地區申請金融牌照並保持良好的監管溝通。Bobby AI的核心功能Bobby AI是一個可直接下載使用的產品，有PC版本和APP版本，是使用者24小時的投資夥伴。簡單來說，它能將使用者每天的想法和靈感轉化為投資行動。主要應用場景：1. 一句話產生投資組合使用者可以說"卡游最近很火，我該買什麼？"或"馬斯克很火，幫我選個相關組合"。年輕使用者在投資交易中有很多有趣的表達方式，除了賺錢這個共同目標外，他們的投資行為更加多元化。2. 自然語言下單例如"如果蘋果發表會表現一般，清倉所有蘋果持倉"。這句話看似簡單，但智能體需要拆解複雜的任務：盯盤、關注社媒上關於發佈會的討論、分析正負面情緒、執行相應操作等。當使用者能夠用自然語言即時表達需求時，許多原本因為操作複雜而放棄的投資行為就能轉化為真正的投資行動。3. 選擇權配置幫助有一定交易經驗的使用者學習如何挑選選擇權，例如"在這個場景下該做那種選擇權組合？如何做多波動性？"等。4. 個別化記憶與學習投資是一門實踐性很強的學科。與其給使用者一堆書籍學習，不如讓他們用100美元在真實市場中體驗。 Bobby會即時計算每個人的所有交易行為，分析如果當時採取不同策略可能獲得的更好結果。當使用者在真實場景中學習時，金融知識的吸收會非常快速，因為這避免了抽象學習的困難。投資的個人化本質投資是極度個人化的事情。雖然大家都說投資是為了賺錢，沒錯，但就像買衣服是為了好看​​一樣──為什麼全世界有這麼多不同的衣服？因為"好看"的定義因人而異。投資也是如此。 "賺錢"對每個人的意義不同，因為投資的“賺錢”是“風險收益”，每個人的投資目標和風險承受度不同，所以每個人“賺錢”的定義也是完全不同的。在這種情況下，交易平台真正交易的商品不是股票，而是個人化的交易機會。我們相信AI智能體能夠分析使用者的個人需求和行為，提供最適合當下的個人化投資和交易策略，這具有巨大價值。這正是RockFlow的願景：透過AI和各種技術創新，特別是AI智能體這個產品型態，讓每個人都能真正體驗投資的樂趣。三、未來已來：金融民主化變革Bobby 只是一個開始。 RockFlow 花了兩年時間搭建我們的多智能體架構，孵化出第一個投資交易場景的產品「Bobby AI」。未來，我相信不只是我們，全世界許多金融領域的AI 智能體新創公司都會將所有金融服務場景重塑——包括數位銀行、支付、保險、財富管理、數位資產等領域。這些領域都非常應該透過AI 帶來極致簡單且個人化的體驗。我堅信金融平權和技術平權在未來10 年將為世界帶來巨大變化。謝謝大家！ （RockFlow Universe）

金融科技（ fintech）行業—就像任何其他行業一樣—正在發生變革，並在疫情時期面臨著自己獨特的挑戰。如果您還沒有完全接受在線訂購從雜貨到小工具的所有商品的想法，那麼請準備好迎接金融行業目前正在進行的更激進的轉變。這些金融科技趨勢將影響從支付到銀行業務的一切涉及貨幣的事物。 區塊鏈將大放異彩，推動數字錢包的功能不斷完善。如果法規、安全和國家標準到位，各國將樂於採用所有這些重大的技術創新。 2021/2022 年金融科技趨勢目錄 .純數字銀行業務迫在眉睫