FinTech 的三種模樣

1. Type One：行動支付

四種行動支付形式：

以簡訊為基礎的轉帳方式 | 行動裝置網路支付 | 行動帳單付款 | 非接觸型NFC支付

行動支付是指透過行動裝置來進行付款，也就不需要傳統的現金或是信用卡，主要的形式有四種：

一個是以簡訊為基礎的轉帳方式，指消費者透過簡訊發送支付請求至一個號碼，款項就可以從電子錢包中扣除；第二三類分別是行動裝置網路支付和行動帳單付款，其中行動帳單付款是現在亞洲最通行的一種方式，指透過密碼授權後，消費款項將會轉嫁到行動服務帳單中。

以上通常稱為行動支付中的「遠端支付」。

而最後一種非接觸型NFC支付，就是一種近端支付。

NFC即Near-field communication近場通訊，是一種可以讓兩台行動裝置在近距離下無線通訊的通訊技術，若將手機SIM卡結合NFC功能，就可以透過手機來感應支付。

Google開發的「Android Pay」就是使用NFC來支付的電子錢包平台，同時提供指紋辨識來提高使用者安全性，目前Android Pay在台灣已經可以結合多家銀行信用卡使用，與Apple Pay的不同的是支援了 Google Map 連動功能，Android Pay 可以透過 Google Map 知道附近可以使用行動支付的店家，而今年也於開發者大會中宣布將會增加「語音支付」功能，打開 Google Assistant 便能利用聲控直接結帳，不需要滑螢幕，讓使用上更加智慧。

除了Android Pay、Apple Pay之外，Samsung Pay和最近用力推廣的Line Pay也都是運用近場通訊的行動支付，甚至中華電信也推出Hami Wallet。

台灣各家銀行紛紛開始推出結合行動支付的信用卡優惠，各金融機構相互競爭的同時，也都期待著行動支付在台灣可以更加普及。

行動支付幾乎是Fintech中表現最為搶眼的一大部分了，因為消費就是金融業在民生面向的根基，我們從早到晚都離不開消費生活。

縱使Fintech有許多安全考量，但無現金交易的方便性在基本消費中還是比傳統支付來得大許多，可以大大地加快消費過程，及後續的金流處理步驟。

2. Type two：API 經濟

API是Application Programming Interface的一般簡稱，即應用程式介面。

API是一個已經稍嫌被濫用的抽象概念，廣義來說就是一個介面，並不會涉及應用程式的實際操作，可以理解成一個軟硬體所提供的函數庫，通常由廠商提供，能讓第三方透過API來達到系統上的溝通，如此一來雲端的優勢也可以分享給無法自行開發的小企業，成本也相對比較低，API的經濟價值於是興起。

我們也可以將API想像成是一個服務生，負責傳遞客人和廚房之間的訊息，作為橋樑API串連起應用程式、系統或是裝置之間，可以同時提高使用者和開發者的效率。

API經濟也是Fintech的其中一環，它的興起有幾個不可或缺的關鍵：首先就是雲端大資料庫的出現，當數據被規模性的使用時，API的串接就顯得更有價值，而我們的使用裝置也漸漸從PC走向行動，許多和生活相關的操作皆是透過API完成，比方說透過網路來執行的訂票系統。

API經濟的運作模式依公司而定，有些企業是採用直接收費的方式營利，也有提供給開發商功能服務或開發環境的互補型方式，例如Google Maps API，可以給其他開發商使用進而提升自己的服務完整性，還有一些電子商務平台會提供API給開發商，開發商就能夠在平台上提供商品檢索，雙方互利開啟了更多營收的管道，同時也強化合作關係，這樣分享利潤的方式也是一種Open API經濟，Google、亞馬遜等公司每天通過API處理的交易都是數十億筆，B2D（開發商）的交易方式在API經濟中越來越常見，金融業將也漸漸跟上開放API的腳步。

3. Type Three：雲端大數據

上述Fintech成功的前提，以行動支付而言，不斷強調的是一切金流的過程是否安全，這些客戶使用者的資訊全都立足於雲端之上，雲端能否提供安全穩定的儲存空間十分重要。

同時以金融業而言，業務能否掌握客戶的理財習慣、對於客戶的資料分析是絕對必要的，科技從中介入的一個極有利的管道便是大資訊分析，試想金融服務可以跳脫傳統的定點諮詢，不再等待客戶主動上門，有效的蒐集並運用大數據資料可以讓金融業服務轉為主動，提出更有利於使用者的策略，讓金融業在物聯網的大環境中創新，這亦是Fintech的一環。

不少歐美金融機構近期已採用 Google Cloud Platform 雲端金融解決方案，成功轉型成為富有競爭力的 Fintech 企業，例如：前身是 mCash 的挪威公司 Auka，2016年時在歐洲、中東、和非洲新興市場中崛起，成為成長最快速的FinTech公司。

雲端可以提供金融業強而有力的 Cloud Data Storage 之外，雲端的運算功能也能夠整合在商業分析，甚至機器學習在Fintech領域的表現也大有可為，例如機器人理財，可以想像我們現在多數的理財專員在未來都將被機器人取代，因為他們可以執行更精準的交易運算，提供使用者更多詳細的金融資訊，進而得出更聰明的選擇。

對經濟世界的投資人來說也許會比現行的分析師更加可靠，畢竟理財機器人相對來說也更加理性與客觀，同時他們不會疲勞，使用者也不需承受人性之下可能的貪婪詐欺之嫌。

上述這些都可以透過Big Data、Machine Learning或是AI來達成，除了第一層的資訊之外，大數據分析對於金融業務的行銷和推廣也是強而有力的助手。

Fintech金融科技讓金融服務能夠更加深入客群、更加貼近我們的生活。

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