金融科技概論
2016/06/01
第一部分 金融科技的發展與演進
第 1 章 金融科技發展的環境
- The Six Innovation Clusters (World Economic Forum,WEF 2015)
支付(Payments)、保險(Insurance)、存貸(Deposit & Lending)、籌資(Capital Rasing)、
投資管理(Investment Management)和市場資訊供給(Market Provisioning)。
- 金融科技範圍：大數據、雲端科技、機器學習、行動支付、自動化投資理財顧問、
區塊鏈技術、生物辨識、介面設計、軟體研發、物聯網、無線通訊業務等。
- 數位金融人才必備三大能力：資料分析、科技創新、數位行銷。
第二部分 金融科技實務
第 2 章 金融科技業務
第 3 章 物聯網金融業務
第 4 章 網路與行動銀行
第 5 章 直銷銀行
- 金融脫媒(Disintermediation)
第 6 章 互聯網金融
- 互聯網金融主要的三大發展架構：
1.支付
2.資訊處理
-利用大數據技術：如關鍵字搜尋、比對、雲端計算等，建立回饋系統及評分模型，
協助金融業以快速低成本的方式，提高行銷活動及風險管理的精確度，
還能減少資訊不對稱的情形。
3.價值轉移與資源分配
- 大部分的金融機構都是金融互聯網，僅將網路作為一個工具，以提升效率，降低成本；
但互聯網金融則是透過大數據分析，了解及推測客戶屬性與需求後，再提供客製化服務，然後再擴大範圍至其他金融服務！
- 透過大數據分析與雲端計算，提供模組式差異化產品與服務：
金融商品與服務主要的核心是
定價(利率與手續費)、
信用(放款額度)及
風險管理；想要能完整周延地進行規劃、執行、檢核及管理，就需要大量的數據分析，作為各項業務管理決策的依據。數據的來源相當多樣化，如
客戶基本資料(Demographic Data or Qualitative Data)(性別、年齡、職業、年資、收入等)、
交易型資料(Quantitative Data)金融交易資訊，(如信用卡用卡行為、存款、放款、退票、支付、繳款等)，金融機構都會進行蒐集，並運用各種類型的分析技術：如資料採礦(Data Mining)、資料倉儲(Data Warehousing)、大數據(Big Data)、顧客關係管理(CRM)等，從中進一步發掘及洞察各類顧客洞見(Customer Insight)，並利用數據開發預測模型，作為大量處理
信用額度、
風險管理及
產品訂價的系統工具，依據不同預測結果去規劃差異化策略，提供客製化的服務。
- 互聯網金融透過支付、大數據與雲端計算、網路社群網路、搜尋、行動商務等網路工具，提供金融支付、資訊交換服務，以達到價值轉移的目的。目前常見的互聯網金融有以下幾種業務類型：P2P融資、群眾募資(Crowdfunding)、網路微型貸款、行動支付、虛擬貨幣、第三方支付及大數據金融等。
- 風險訂價策略(Risk-base Pricing)，依據徵信機構(Credit Bureau)取得的借款人的信用資料，以及借款人的所得資料，透過風險評估模型及數據分析，計算出借款人發生違約的機率，也就是風險損失率(Default Risk)，來決定其借款利率。
第 7 章 支付工具-信用卡
- 信用卡是一種由發卡銀行(Issuing Bank)或信用卡公司依照客戶的信用狀況與財務能力，核發給持卡人(Cardholder)一張有信用額度(Credit Line or Credit Limit)的卡片，持卡人使用信用卡消費購物時可以不需要先支付現金，只需於帳單付款日(Payment Date)期限到時再進行環款即可。
- 信用卡發卡銀行主要收費及收益項目：
1.年費(Annual Fee) 2.循環信用利息(Revolving Interest) 3.簽帳交易手續費(Interchange Fee)
4.分期付款利息或手續費收入(Spending-by-Installment & Statement-by-Installment Interest or Fee) 5.預借現金的手續費(Cash Advance Fee) 6.逾期違約金(Late Fee or Late Charge) 7.逾期滯納金及催收費用(Delinquent Fee or Collection Fee)
- 信用卡交易體系，主要參與者：
1.信用卡持卡人(Cardholder) 2.特約商店(Merchant) 3.發卡銀行(Issuing Bank)
4.收單銀行(Acquiring Bank) 5.交易授權與帳務清算中心(Transaction Authorization and Billing Settlement) 6.跨國交易授權/信用卡國際組織(VISA，Mastercard for International Transaction Authorization)
- 行動支付的運作模式：1.透過銀行存款帳戶支付 2.透過行動電話帳單支付
3.透過第三方支付公司帳戶或儲值票證支付
- 手機信用卡的技術應用：
1.
TSM(Trusted Service Manager)信託服務平台
2.
HCE (Host Card Emulation)主機板模擬-Google提出的簡化版行動支付
3.
Token代碼服務技術-Apple Pay的基礎
3.1-卡片確認後，一組綁定裝置與經過重組的信用卡卡號DAN(Device Account Number)會被儲存在手機上的安全晶片內。
第8章 支付工具-電子票證即比特幣
- 比特幣共識演算法，全球42家銀行組成區塊鏈聯盟R3。
第9章 行動支付-第三方支付
第三部分 金融科技的行銷管理策略
第10章 金融科技的產品與定價策略
- 從銀行的角度而言，個人金融商品可分兩類：資產類(Asset)及負債類(Liability)。
資產類包括貸款類商品，包含擔保/抵押類貸款如房貸、車貸，及無擔保貸款如信貸、信用卡及現金卡等；簡單說，銀行把錢借給客戶的這類產品，都屬於資產類商品。
而負債類包含存款、保險、財富管理所持有的證券(Security)部位，如股票、債券及基金等；凡是由客戶拿錢跟銀行購買投資商品或存錢，都屬於負債類商品。
-
貸款利率的組成要素：
1.資金成本 2.作業成本(變動成本Variable Cost及固定成本Fix Cost)
3.風險成本：因貸款利率因人而異，稱之為風險性利率或
風險性定價(Risk-Based Pricing)。
- 銀行估計風險成本，即客戶違約的機率方式：
一、客層分級(Segmentation)
-將客戶依照不同的分類標準，分成幾個族群，銀行信用或風險管理部門根據不同族群過去借貸的歷史資料中分析發生預期或壞帳的機率，再按照這樣的歷史數據去預估未來幾年的年化風險損失率，行銷部門將損失率加上資金成本與作業成本，就可以訂出不同客群的風險訂價利率(Risk-Based Pricing)。
- 風險訂價利率考量因素：客戶的還款意願、客戶的還款能力
二、信用評分卡定價(Credit Scorecard)
- 信用評分系統又可稱為信用評分卡(Credit Scorecard)，一般應用於消費金融(Consumer Banking)及信用卡(Credit)業務，主要又分為兩種類型：
申請評分卡(Application Scorecard,A Card)以及
行為評分卡(Behavior Scorecard)；企業金融對於公司的評等也採用類似的概念，稱為
信用評等(Credit Rating)。
- 信用評分卡的建置，通常是利用統計學上的
迴歸分析(Regression Analysis)、
多變量分析(Multivariate Statistical Analysis)等技術來發展，透過蒐集足夠的歷史資料，進行分析統計，然後預估未來趨勢，
並將發展成穩定的模型，作為實際進行風險評估的管理工具。
- FICO Score：Fair Isaac Company公司所發展出來。
- 財團法人金融聯合徵信中心(Joint Credit Information Centr,JCIC)。
- FICO評分模型中所關注的主要因素有五類：
1.償還紀錄 2.信用帳戶數 3.使用信用的年限 4.新開立的信用帳戶 5.正在使用的信用類型
第13章 金融科技的銷售與促銷策略
第12章 大數據與社群行銷
