一、金融安全概念的界定
从现有资料来看,国外学者对金融安全的概念尚无统一的界定。这表明,对金融安全的概念进行具体和明确界定较为困难。同时也表明,经济安全的内容涉及到与一国经济发展所需要的众多的要素的安全,金融安全是经济安全的一个重要组成部分,而且在经济安全中金融安全具有举足轻重的地位,因此国外学者通常都将金融安全放在国家安全战略和国家经济安全的系统中来探讨。我国学者对金融安全的研究和探讨是在1997年亚洲金融危机之后,应当说相关的研究仍在起步阶段。我国学者对金融安全的界定主要有两种类型,即从金融的实质角度界定(王元龙,1998)和从国际关系学角度界定(梁勇,1999)。
1.从金融的实质角度界定
从金融的实质角度界定金融安全的观点认为,所谓金融安全,简而言之就是货币资金融通的安全,凡是与货币流通以及信用直接相关的经济活动都属于金融安全的范畴。一国国际收支和资本流动的各个方面,无论是对外贸易,还是利用外商直接投资、借用外债等都属于金融安全的范畴,其状况如何直接影响着经济安全。
对金融安全概念的上述界定,具有以下几个方面的特点:
首先,根据金融的实质对金融安全概念进行界定。金融可以理解为凡是既涉及货币,又涉及信用的所有经济关系和交易行为的集合。把金融安全的概念界定为货币资金融通的安全,并强调凡是与货币流通以及信用直接相关的经济活动都属于金融安全的范畴,这实际上是根据金融的实质对金融安全概念的界定。
其次,反映了金融安全概念的广泛性。要进行货币资金融通、从事信用活动,就需要有一个健全、完善的金融体系。金融体系是由五个基本的要素所组成:一是金融制度,具体包括货币制度、汇率制度、信用制度、银行制度和非银行金融机构制度、利率制度、金融市场的种种制度,以及支付清算制度、金融监管制度和其他;二是金融机构,通常划分为银行和非银行金融机构两类;三是金融工具,是指信用关系的书面证明、债权债务关系的契约文书等,其包括的范围极为广泛,从传统的商业票据、银行票据,直到期货、期权和种种金融衍生工具的标准合约,金融工具可以在金融市场上进行交易,是金融活动的载体;四是金融市场,是金融工具发行和流转的场所,金融市场主要包括资本市场、货币市场、外汇市场及衍生性金融工具市场;五是金融调控机制,是指政府进行政策性调节的机制,金融调控机制的内容包括决策执行机构、金融法规和货币政策。既然金融安全是货币资金融通的安全,凡是与货币流通以及信用直接相关的经济活动都属于金融安全的范畴,毫无疑问,在金融安全概念中理所当然包括了整个金融体系和金融运行的安全。
再次,将金融安全的概念置于金融全球化的大背景下讨论。金融全球化的影响具有两重性,金融全球化在大大提高国际金融市场效率、有效配置资源、促进世界经济发展的同时,也带来了众多负面影响,突出表现为加大金融风险和引发金融危机。亚洲金融危机的爆发为人们重视金融安全问题不断地敲响了警钟,也为人们在金融全球化潮流中维护金融安全提供了极其重要的经验教训。正因如此,从金融的实质角度界定金融安全概念时特别强调一国对外金融的安全,认为一国国际收支和资本流动的各个方面,无论是对外贸易,还是利用外商直接投资、借用外债等都属于金融安全问题的范畴,其状况如何直接影响着经济安全。需要指出的是,强调对外金融的安全,并不意味着忽略内部金融的安全,正如一些学者指出的:对目前的开放经济体而言,内外部经济往往是交织和融合在一起的。过分强调外部均衡的能力和状态而忽略内部均衡的状态来谈金融安全可能有失偏颇。其实,这种对金融安全概念的界定中本身就已经包含了内外部金融安全,因为货币资金融通既可以是在国内金融市场进行,也可能是在国际金融市场进行。
2.从国际关系学角度界定
从国际关系学角度界定金融安全的观点认为,从概念的源泉看,安全本来是国际关系学的概念,因此需要从国际关系学基本概念出发,结合经济学的思维方式给金融安全下定义。抽象地说,金融安全是对“核心金融价值”的维护,包括维护价值的实际能力与对此能力的信心这两个紧密相关的方面。梁勇博士认为可以从三个层次来理解“核心金融价值”和该价值所维系的金融安全。
首先,“核心金融价值”是金融本身的“核心价值”,主要表现为金融财富安全、金融制度的维持和金融体系的稳定、正常运行与发展。这意味着金融安全是金融本身(当然包括王元龙所说的货币资金融通)的稳定和金融发展的安全,这也是对金融安全最普遍的理解和最常见的金融安全问题。
其次,“核心金融价值”是受金融因素影响的国家的“核心价值”,表现为国家的经济、政治和军事等领域的安全受金融因素影响(包括危害和维护两种情况)程度。这意味着金融安全是金融领域对国家经济、政治和军事等领域的安全的维护,即把金融的正常运行和发展看成是对国家安全的支撑。
第三,“核心金融价值”是国际金融运行中本国的“金融价值”,其内容除了避免金融财富外流、外来冲击危及国内金融制度与体系进而危及经济、政治和军事安全外,主要是“金融主权”。这种“金融主权”是控制金融体系的力量,保持对国内金融运行和金融发展的控制。这是前两个层次的自然延伸,既包括金融本身的安全,也包括金融对其他领域安全的影响。之所以在前两个层次之外特别强调对金融体系的外来冲击,这是在金融日益全球化的今天,外部因素冲击国内金融体系所产生的不利影响日益突出,并且金融全球化赋予金融安全以更大的紧迫性。
根据对“核心金融价值”的解释,这种观点认为,国家金融安全是指一国能够抵御内外冲击保持金融制度和金融体系正常运行与发展,即使受到冲击也能保持本国金融及经济不受重大损害,如金融财富没有大量流失、金融制度与金融体系基本保持正常运行与发展的状态,维护这种状态与能力和对这种状态与维护能力的信心与主观感觉,以及这种状态和能力所获得的政治、军事与经济的安全。
郑汉通博士和雷家骕博士对金融安全的概念也作了类似于从国际关系学角度的界定。郑汉通认为,所谓的金融安全,即一国金融利益不受侵犯,金融体系的正常运转不受破坏和威胁,金融体系能抵御各种金融危机对其的侵害。反之,当一国金融利益受到侵犯,金融体系不能正常运转,面对各种各样的金融危机毫无抵抗能力,就是金融不安全。
雷家骕认为,所谓金融安全,主要是指金融领域能够通过利用各种手段抵御和消除来自内部及外部的各种威胁和侵害,以确保正常的金融功能和金融秩序。
3.对金融安全概念的再认识
从国内外学者对经济安全和金融安全概念已有的解释来看,要准确界定金融安全的概念需要考虑以下因素:
一是金融的含义与主要内容。金融是既涉及货币,又涉及信用的所有经济关系和交易行为的集合,金融运行需要有一个健全、完善的金融体系,而金融体系则是由金融制度、金融机构、金融工具、金融市场和金融调控机制所组成。
二是安全的含义。安全是指在宏观上不存在威胁,在主观上不存在恐惧。安全是一种状态,也是一种行为,如安全措施与安全机构。
三是国际经济环境的变化。对经济安全问题的研究始于冷战结束之后,而对金融安全的研究和探讨是在1997年亚洲金融危机之后。金融安全观是特定历史发展阶段的产物,是国家安全战略的重要组成部分,它的提出与国际经济环境的变化,特别是经济金融全球化的发展有密切的关系。
综上所述,我们认为可将金融安全的概念进一步界定为:金融安全是指在金融全球化条件下,一国在其金融发展过程中具备抵御国内外各种威胁、侵袭的能力,确保金融体系、金融主权不受侵害、使金融体系保持正常运行与发展的一种态势。
二、金融安全概念的内涵
为了准确理解金融安全的概念,还需要进一步探讨金融安全与金融风险、金融危机之间的相关性及重要区别。
1.金融风险与金融安全
信息消费概念股是继房地产、汽车之后的又一消费领域、新的经济增长点，4G、三网融合、金融IC卡等项目有望成为今后政策扶持重点领域。笔者上周重点推荐的信息消费概念股表现最为靓丽，初灵信息周最大涨幅30%，成为信息消费概念股的龙头品种；超图软件、周内最大涨幅也达到了20%；御银股份、数字政通等信息消费概念股也有10%以上的涨幅。智能自动化概念股整体表现中性偏好，御银股份等相关品种表现为冲高后的震荡格局。
新兴产业概念股百花齐放。环保概念股异军突起，香梨股份25亿收购水务公司，复牌后连续3涨停；传统环保概念股中电环保、龙净环保、首创股份三剑客涨升一片。智能自动化主题投资中，以安居宝、捷顺科技、鹏博士为三剑客的智慧安防概念股；以智云股份、瑞凌股份、蓝英装备为代表的机器人概念股；以中航电测、汉威电子为代表的传感器概念股等热点板块纷纷涨停。
文化娱乐板块继续高歌猛进。大传媒概念股以华录百纳、华谊兄弟为代表的影视概念股涨幅居前。手机游戏概念股出现分化现象，市场开始挖掘低价未涨的潜力股，以鸿博股份、高乐股份、华润锦华为代表的三低游戏概念股连续涨停；而对高位股票持观望态度，中青宝等龙头股出现滞涨现象，佐证了上半年红极一时的手机游戏概念股炒作或已经进入尾声。
关键词 语音意图理解；多模态信息抽取；多模态信息融合
中图分类号 TP 309 文献标识码 A
A Study of Speech Intention Understanding Based on Multimodal
Information Integration
ZHENG Bin-bin JIA Jia CAI Lian-hong
(Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084，China) [英文单位]（六号 斜体）
【Abstract 】 In order to obtain comprehensive speech intention information containing both the literal meaning and speaker’s affective state, a speech understanding method based on multimodal information integration is proposed. Key algorithms including keywords extraction, command analyzing, text/prosody-based affective state determination and multimodal information integration are designed. Our method is able to effectively obtain rich intention information by extracting information of different modality from recognition text and speech signal and merging them together, which is helpful to establish a natural human-computer interaction environment.
【Keywords】speech intention understanding; multimodal information extraction; multimodal information integration
0 引 言
随着人机交互技术的迅速发展，如何使计算机具有理解话语的能力逐渐成为研究热点。意图理解系统旨在对说话人的意图进行准确地分析和理解。目前针对语音意图理解的研究主要集中于话语理解（spoken language understanding）[1]，通过分析特定领域的语音文本来获取其中的语义信息，大致可分为基于规则/文法的理解方法[2]、基于统计的理解方法[3]、以及基于例句的理解方法[4]。虽然上述方法能够有效地理解话语的字面意思，但普遍存在以下2个问题。
1）话语理解的研究对象是对语音进行人工转写得到的文本，而在实际应用中只能使用语音识别引擎来获取文本信息。
由于自然语言中存在着复杂的口语现象和现有语音识别技术条
件的限制，得到的文本不可避免地存在大量错误，这将导致理
解性能大幅下降。
2）只考虑了话语的字面意思，即语言学信息。然而，语音可以传达丰富的信息，除语言学信息外，说话人的态度、情绪或者说话风格等副语言学信息也对意图的理解起着重要的作用。忽视这部分信息可能导致对说话人意图的理解产生很大偏差。
针对以上问题，本文提出了一种基于多模态信息融合的语音理解方法，该方法利用关键词检测等技术对识别文本进行分析以减少识别错误带来的影响；除关键词信息外，也从语音信号中抽取声学特征，获得多模态信息并进行融合，以获取说话人状态，最终对说话人的意图进行准确而全面地理解。
1 意图结构与理解框架
1.1 意图结构设计
本文考虑语音意图理解在智能家居场景下的应用。在智能家居控制场景中，说话人的意图主要是对家居设备进行命令控制。为有效表示用户意图，设计了表1所示的意图结构，包括命令内容、用户状态以及命令状态3部分。
命令内容指用户语音中包含的具体指令。智能家居控制场景中常用的设备控制命令具有统一的模式，命令内容包括设备名称、设备属性、设备位置及操作类别4个子项。例如命令“把卧室空调的温度升高”中，设备名称、属性、位置和操作类别分别为“空调”、“风力”、“卧室”和“升高”。
用户状态反应说话人讲话时的情绪状态类别，包括高兴、悲伤、愤怒和惊奇4种基本情感类型，意图理解结果给出用户情绪状态属于每种情感类型的置信度得分，其取值范围为0～1。
命令状态包括命令的有效性和优先级，有效性指明该命令是否符合当前场景的设定。有效性取值为1表明命令有效，取值为0表明命令无效。优先级分为3个等级(0-low,1-normal,2-high)，反映了用户对该条命令响应时间的要求，优先级越高的命令用户要求的响应时间越短。
1.2 基于多模态信息融合的语音意图理解框架
为充分理解用户语音中包含的意图信息，设计了如图1所示的意图理解框架。
语音意图理解的多模态信息融合方法系统框架中的输入为用户语句，意图输出结果的形式是如前所述的意图结构。这种方法一方面从语音识别文本中抽取命令内容相关的关键信息和说话人状态判断的辅助信息；另一方面对用户语音进行声学特征分析，得到说话人状态的判别结果。最终将这两部分信息进行融合，获取到最终的用户意图。其中文本信息的获取包括关键词抽取、命令解析和基于文本信息的情绪状态判别等主要模块；声学信息由基于韵律特征的情绪状态判别得到。将这两部分信息经过多模态信息融合模块的融合处理，得到最终的用户意图。
2 基于N-Best音节格的命令关键词抽取
近年来，语音识别技术的研究取得了很大进展，但自然口语的语音识别仍然存在很多问题。这是由于自然口语中存在大量的重复、遗漏和倒序等现象[5]，使得识别准确率难以提升。另一方面，要对句子进行准确的理解，并不需要考虑句子中的每个词，只需对几个蕴含关键概念的关键词汇进行理解就能把握句子的意义。关键词识别技术从语句中抽取用户关心的关键信息，能够降低对识别系统和环境噪声的要求。
2.1 关键概念及关键词集设计
由于说话人可以用不同词汇来表达同一概念，所以可选择关键概念而非关键词本身作为后续理解算法的输入。根据1.1节中对命令模式的分析和意图结构的设计，针对智能家居控制场景定义五类关键概念(KC，key concept)，包括设备类型（cc_device）、设备属性（cc_attri）、设备位置（cc_pos、操作类别（cc_oper）和用户状态（user_state）。其中 “user_state”描述说话人的情绪状态。
每个概念项可能对应多个关键词，根据关键概念种类，定义了6类关键词：“Devices”，“Attributes”，“Positions”，“Operations”，“UserStates”和“Combinations”。其中前五类关键词依次对应前述的关键概念类别，“Combinations”类的关键词可以转化为一个设备属性和一个操作类别概念。为便于后续理解，算法并不输出关键词本身，而输出对应的关键概念。表2和表3所示为关键概念及关键词集的总结。
2.2 基于N-Best音节格的关键词抽取算法
在命令检测和对话系统的应用中，最通用的关键词抽取方法是基于垃圾模型的方法[6]。这类方法在对限定关键词建立声学模型的同时，构建垃圾模型吸收所有其他发音，其优点是实时性好，但关键词库难以扩展。在音频内容检索的研究中，研究者主要利用语音识别引擎产生基于音节或音素的搜索网格[7]进行关键词抽取，这类方法更换词库方便，但搜索开销较大。
针对上述问题，本文设计了基于N-Best音节格的命令关键词抽取算法。为保证关键词库的可扩展性，并使语音识别结果有较高的稳定性，采用基于微软SAPI5.1的大词汇量连续语音识别引擎作为前端。为进行细粒度词汇匹配，将语音识别结果转换为拼音和声调的组合串，构建基于音节的N-Best搜索网格作为关键词抽取的输入。N-Best音节格即N个识别得分最高的经过时间对齐的识别结果语句（实现中取N=5），其形式见图2。采用N-Best音节格代替1-Best的识别结果能够为关键词匹配提供更多的信息，并且这种音节格的形式简单，搜索时花销小，适合命令检测。
关键词抽取算法的输出是一个关键概念序列，各关键概念按出现位置排列，并且每个概念项标注其匹配位置和匹配得分。
搜索算法为从N-Best音节格的第1列开始以音节为单位进行扫描，计算每个预设关键词与从当前列开始的5个对应音节串之间的相似度得分，对这5个相似度得分以识别得分加权求和作为匹配得分；记录匹配得分超过预设阈值（根据实验取0.9）的关键词所对应的关键概念、匹配得分和匹配位置，构成关键概念序列；对得到的关键概念序列进行后处理，保证关键概念按匹配位置排列，并且前后关键词之间没有位置重叠。
为计算匹配得分，建立基于最小编辑距离（MED，minimum edit distance）[8]的词汇相似度度量。最小编辑距离是指把一个字符串转换为另一个字符串在编辑操作上所付出的最小代价，MED越小代表2个字符串越接近。其中允许的编辑操作包括替换、插入和删除。采用最小编辑距离作为词汇相似度度量能细致地描述不同音节串之间的差距，并可以用成熟的动态规划算法进行求解。
在音节级的匹配中，令插入、删除和替换代价均为1。音节级的MED将作为词汇级匹配中的替换代价，因此可用两音节长度的最大值进行归一化。定义拼音PYi和PYj间的归一化最小编辑距离为
在词汇级的匹配中，计算MED时令删除代价为无穷大，插入代价为1，替换代价为对应音节之间的归一化编辑距离。当计算得到词汇间的最小编辑距离后，将其转化为值域在0～1的相似度度量，定义词汇Wi和Wj间的相似度为
3 基于概念关系图的命令解析
目前通用的命令控制系统往往只能理解符合预设格式的语音命令，限制了说话人的表达方式。为使说话人能够更自然地进行表达，本文在分析命令结构的基础上，设计了一个基于关键概念限制关系的解析算法，不仅可以适应不同的命令表达方式，还允许用户在一句话中包含多条命令。
由1.1节的分析可知，智能家居控制场景中的命令包含设备位置、类别、属性及操作4个要素，设备的位置及类别、类别与属性、属性与操作之间存在直接的限制关系，据此构造并维护一个无向图（概念关系图）来表征不同命令要素即关键类别概念之间的关系（不考虑user_state类概念），图3给出了关键概念图的一部分。图中的节点表示关键概念项。概念关系图中的节点分为四层，只有相邻层之间存在边，代表直接的限制关系。当2个节点之间存在边连接时，表明这2个节点表示的关键概念可以在同一条命令中出现。若1个节点和相邻层只存在1条边，说明如果该节点代表的关键概念存在，可以直接推理出相邻层对应的关键概念也存在。
命令解析算法以关键概念序列为输入，根据命令模式输出0、1个或多个关键词组合。利用概念关系图进行命令解析的过程如下：首先将语音中未出现但可由输入KC唯一确定的KC加入待解析序列，并令新加入的KC与对应的原始KC匹配位置相同；统计每类KC的个数并取其最大值M，构造M条候选命令；从KC个数最多的一类开始，对其中的每个KC按照概念关系图规定的邻接关系（左/右）在输入序列中查找与其相关的KC，直至查找到概念关系图中的第1（4）层；若在相邻层查找关键概念时只找到1个，将其加入包含当前KC的候选命令；若找到多于一个KC，计算这些KC与当前KC的匹配位置之间距离，则选取距离最小或未被加入候选命令的一个；最后对抽取得到的候选路径进行筛选，去除重复路径和不完整路径，输出合法路径对应的关键词组合结果。
为提高命令检出率，在进行二次识别时考虑历史信息：历史信息为用户上一次语音输入中的关键概念，在查找时若找不到相关的概念项，则用合适的历史信息概念代替。
4 说话人情绪状态判定及多模态信息的线性加权融合
说话人的情绪状态是比命令内容更高层次的语义信息，对意图理解有重要的影响。为对说话人状态进行判定，利用情绪相关的关键词和语音声学特征的多模态信息进行融合，提出了一种线性加权的多模态信息融合方法。
4.1 基于文本的情绪状态判定
命令解析模块只处理命令内容相关的关键概念，基于文本信息的情绪状态判定以关键词抽取模块得到的属于“user_state”类的关键概念为输入，输出语句属于4种基本情感类别的置信度得分，其值域为0～1。当user_state类的关键概念被检测到，令文本属于情感类别k的置信度得分为
(3)
其中，Nk表示检测到的第k类情感的关键词数，CW(k,i)表示属于k类情感的第i个词的置信度得分（关键词匹配得分）。
4.2 基于语音韵律特征的情绪状态判定
近年来，国内外已有大量语音情感识别的研究成果，其基本的研究思路是通过对语音声学特征进行分析和抽取，利用不同的模式分类方法将语音判别为某一类情感类型。本文借鉴语音情感识别的一般方法，构建了如图4所示的模式分类框架。
情绪状态相关的声学特征对识别结果有重要影响。目前在语音情感识别中使用最为广泛的声学特征包括韵律特征、音质特征和频谱特征。情感语音相关的大量分析结果表明，在这几类声学特征中，语音情感信息主要体现在韵律特征的变化上[9]。语音的韵律特征包括基频、能量和语速的相关统计或时序特征。因此选用音节平均时长、平均短时能量、平均基频、最大基频和基频范围作为用于识别的声学特征。声学特征的抽取利用praat软件完成[10]。
有关语音情感识别的大量研究证明了支持向量机（SVM）分类方法的有效性，因此，获得特征向量后，利用SVM的开源工具包libsvm[11]进行模型训练和识别。其中分类器类型选定为C-SVM，核函数采用3阶的径向基函数 (RBF)，分类器的输出为Cp(k)，为语句与第k类基本情感相对应的匹配得分。
4.3 多模态信息的线性加权融合
多模态信息融合进行说话人情绪状态和命令状态的最终判定，可以在特征层或决策层进行融合。由于声学特征和文本特征在形式上存在很大差异，选择在决策层进行融合。
文献[12]提出了一种求均值的方法来进行决策级的多模态信息融合，该方法简单易行，相当于对各模态信息赋予相同权重，但是忽略了不同模态本身的置信度。为描述不同模态信息的置信度，提出了一种加权求和的多模态信息融合方法。
融合算法的输入为基于文本和韵律特征的情绪状态判定模块的输出结果，二者均为输入语句属于4类基本情感的置信度得分，可以看作为四维的置信度得分向量，其各分量均为0～1之间的实数。计算语句最终属于第k类情感置信度得分的线性加权公式为
(4)
其中μ为加权系数，取值范围是0～1。采用实验方法确定加权系数，对语料库中的每个训练语句进行2种模态置信度得分向量的抽取，选取令分类正确的语句数最多的系数值μ，最终选定μ为0.45。μ的取值也说明了情绪信息主要蕴含在语音的声学特征中，所以语音模态的置信度应当高于文本模态。
多模态信息融合模块还对命令状态进行基于规则的判定：如果命令解析模块没有输出完整命令，则将命令视为无效；否则命令有效。对于命令优先级，若最终用户状态融合结果属于愤怒情感的置信度最高，置优先级为最高级level-2；若属于悲伤情感的置信度最高，置优先级为最低级level-0；对其他有效命令置优先级为普通级level-1。
5 测试与实验
5.1 命令内容检测性能测试
在命令集中选择15条命令进行测试，其中包含2个关键概念的命令有2条，包含3个关键概念的有10条，包含4个关键概念的有3条。对每条命令进行60次语音输入，不限制测试者对命令的表达方式，如“开门”也可以说成“把门打开”。
测试指标为命令的1次检出率和2次检出率。
一次检出率P1定义为进行一次命令输入时的检出率：
(5)
当第一次输入未得到合法命令时，系统提示用户进行第二次输入，在进行命令解析时利用历史信息。二次检出率P2定义为：
(6)
测试结果如图5所示：
15条测试命令的平均一次识别准确率为91.3%，平均二次识别率达到99.3%，说明系统能够有效地从用户语音中抽取命令内容。
5.2 情绪状态判定实验
为进行说话人情绪状态的判定，用一个包含四种情感语句的语料库进行训练和测试，这四种基本情感分别为愤怒、高兴、难过和惊奇。每种情感含有220个语句。句子文本并不限于命令内容。对文本中情感相关关键词进行人工筛选构造关键词库。每种情感选用200句作为训练数据，其他句子用于测试。
定义情绪状态判别准确率Pe如下：
(7)
只采用语音声学特征时，对情感状态包含在训练数据中的80个测试语句，情绪状态判别准确率达到88.8%。加入文本情绪状态信息时，情绪状态判别准确率达到93.8%。证明了融合多模态信息能够提高情绪状态判别的准确率。
6 结论
本文提出来一种基于多模态信息融合的语音意图理解方法，通过从识别文本和语音信号中抽取多模态信息进行融合从而进行说话人意图理解。该系统能够获得包括说话人命令内容、情绪状态以及命令状态在内的更加全面的用户意图信息，有利于人机交互的顺利进行。
7 致谢
本文受国家自然科学基金项目61003094, 90920302的资助。
参考文献
[1] Wang Y.-Y, Deng L and Acero A. Spoken Language Understanding [J]. IEEE Signal Processing Magazine. 2005. vol. 22, issue 5. pp: 16-31.
[2] Kimura.H, Tokuhisa.M, et al. Comprehension of Intentions and Planning for Response in Dialogue [R]. Technical Report of IEICE. TL98-15. pp:25-32. 1998.
[3] Wang Y-Y, Strategies for Statistical Spoken Language Understanding with Small Amount of Data An Empirical Study [C]. Proceeding of INTERSPEECH2010. Chiba, Japan. 2010. pp: 2498-2501.
[4] Shimada K, Iwashiata K and Endo T. A Case Study of Comprehension of Several Methods for Corpus-based Speech Intention Understanding [C]. Proceeding of PACLING2007. 2007. pp: 255-262.
[5] 宗成庆，吴华，等. 限定领域汉语口语对话语料分析[C]. 全国第五届计算语言联合学术会议论文集. 1999. 115-122.
Zong Chengqing, Wuhua, et al. Analysis of Spoken Dialog Corpus in Restrict Domain [C]. Proceeding of JSCL-99. 1999. pp: 115-122. (in Chinese).
[6] Rose R, Paul D. A Hidden Markov Model Based Keyword Recognition System [C]. Proceeding of ICASSP. Albuquerque. 1990. pp: 129-132.
[7] Lin H, Stupakov A and Bilmes J. Improving Multi-Lattice Alignment Based Spoken Keyword Spotting [C]. Proceeding of ICASSP. Taipei. 2009. pp:4877-4880.
[8] Navapro G. A Guide Tour to Approximate String Matching [J]. ACM Computing Surveys. 2001, vol. 33. pp:31-88.
[9] Tao J-H, Tan T and Picard R W. Feature Importance Analysis for Emotional Speech Classification[C]. LNCS 3748. 2005. pp: 449-457.
[10] Boersma P and Weenink D. Praat: Doing Phonetics by Computer [Computer Program]. Version 5.1.34. retrieved 31 May 2010 from 省略/.
对于已经参与三网概念的投资者来说，这是急需解决的问题。为此，《投资者报》记者对去年业绩排名靠前的私募基金经理进行了采访，先听听他们的看法。
在采访中，多数私募经理对三网概念的具体内容尚未充分了解，正在进行研究，但他们对于后续的行情相对乐观，被认为三网融合会成为一季度的热点题材，被市场反复挖掘。其中一些私募已经布局了3G概念。
“还没有琢磨透”
从投资的角度讲，“三网融合”依然是个复杂的概念，就连私募基金的管理人，对此也不是十分了解。
“对这个概念我还需要深入研究，目前不太了解。”北京合聚投资管理公司总经理李泽刚向《投资者报》记者坦言。
深圳龙腾资产董事长吴险峰初步认为三网融合对有网络的企业是个机会，对增值服务的企业机会更大，但他同时也向记者表示：“对这个问题还没有琢磨透。”
“我看到四网融合的概念都出来了。”北京龙赢富泽投资公司总经理童第轶笑着对《投资者报》说。他所说的“四网”增加了智能电网规划中的电力线上网，“其实我也还在理解三网融合，认识还比较浅。”
布局3G机会大
市场近一个多月来始终在3100点到3300点之间做箱体震荡，此前机构预期的“二八”风格转换始终未能实现。在指数难以有效上攻的情况下，市场走势还是主要受消息面影响。基于此，深圳景良投资公司总经理廖黎晖认为，在蓝筹股没有涨起来的情况下，三网融合概念股有阶段性行情。
“建议选择整理时间较长的股票，像东方明珠、中视传媒等。比如东方明珠从2009年4月开始整理，在12元左右一直没怎么涨，近期才刚突破，这类股票机会比较大。”廖黎晖表示。
廖黎晖还向记者透露，他们也有选择地投资了一些和三网融合相关的公司。“主要布局了3G行业，比如选择广电信息、中视传媒等，主要是觉得它们内容方面做得不错，尤其是有线网络方面做得好，我觉得这类产品比较容易和3G结合在一起，相当于把电视放到了手机上。”
童第轶认为三网融合是市场的一个热点，近一段时间这个题材会被反复挖掘，“尤其是今年的一季度，这会是个热点题材。”
同时他认为，后期不同的产业部门会有相应的政策，各个地方也会有相应的政策出台支持，这样就可以有层次地展开投资。“投资上主要选择行业龙头股。”童第轶表示。
“我布局过网络运营商，主要是基于3G的概念。”童第轶也看好3G。
1月18日，在金融界举办的第三届民间高手炒股大赛颁奖典礼间隙，弘酬投资管理公司投资总监孙燕军在接受《投资者报》记者采访时强调：“短期要和3G紧密相连。”
“三网融合，主要是关注信息技术、信息服务方面的股票，比如赛迪传媒，以及一些大市值股票，比如中国联通。”孙燕军建议道。
不看好设备产业
三网融合所涉及的行业并非都能受益，廖黎晖表示，投资没有实质受益的伪概念股风险较大。
童第轶则不看好设备类行业，他认为，三网融合的初衷就是为了节省成本，并不会额外增加多少投入，所以设备投入只是出现在某个时点，如通讯产业设备商、光电产业设备商大幅受益的可能性较小。
关键词：消费者 金融消费者 法律概念
一、金融消费者概念的提出
在传统社会中，"金融消费"通常不是人类生存和延续的必需消费，它与生活消费存在理论上的差异。但在现代社会，随着我国社会财富的不断增加，社会成员不仅生活质量大大提高，而且为了使手中富余的财富保值增值，金融这种能实现财富跨时间、跨空间优化配置的方式成为他们的首选，消费者已广泛借助金融商品满足其消费需求。许多消费者通过银行卡或信用卡支付消费款项，购房者不仅向银行贷款购房，还要为此购买商业保险或办理抵押，有的消费者还购买投资连接保险等。在这种大背景下，金融领域的交易也蓬勃发展，与此同时，金融行业与消费者之间的纠纷也日益增长。中国金融行业与消费者之间的矛盾纠纷不容小觑，如何定义这部分消费主体至关重要。
回顾我国与之相关的法律，在以保护消费者权益为宗旨的《中华人民共和国消费者权益保护法》（以下简称《消法》）中，使用的是"消费者"概念。在以规范金融行业为主旨的法律中，分别使用了"存款人"、 "投资者"、 "保险人"等概念。所以，我国现行法律中并没有对金融领域中的消费者进行统一、准确的法律定义。2006年，中国银监会在《商业银行金融创新指引》（以下简称《指引》）中首次使用"金融消费者"的概念。《指引》虽不具有法律效力，但是作为政府权威机构的政策对社会仍具有很大的影响力。《指引》也没有对"金融消费者"的概念进行界定，但是这种说法一直沿用至今。
二、国外立法对金融消费者法律规定的有益借鉴
在金融交易高度发达的国外，除了传统的消费者保护法外，还有专门的法律保护金融消费者的合法权益。本文分别选取美国、英国、日本等三个具有代表性国家的金融消费者保护法进行介绍。
（一）美国立法及其借鉴
2010年，因受全球次贷危机巨大冲击的影响，美国通过了《多德-弗兰克法 》，其目的是为了保护金融消费者，以防金融危机的再次发生。根据该法《消费者金融保护局》一章第1002条的规定，消费者是指个人或代表个人行事的人、受托人或者代表人。消费者金融产品或服务是指，为了满足个人、家庭成员或家庭需要，向消费者提供规定的金融产品或者服务。①另外，在《投资者保护及加强证券监管》一章第913条规定，零售客户是指满足以下条件的自然人或自然人的法定人：（1）从经纪人、交易商或投资顾问处接受个人化证券投资建议；（2）并且将这些建议主要用于个人或家庭用途的。基于上述概念，该法对零售客户明确要给予更有力的保护。②鉴于美国大证券和分业经营的深厚历史背景，即使在同一部法律中，美国银行、保险与证券业的也以专章的形式分别予以规定。尽管如此，我们仍能从消费者和零售客户的概念中，梳理出金融消费者的概念特征，即：（1）自然人及其人；（2）为了个人或家庭用途的需要；（3）接受金融产品或者服务。
美国《多德-弗兰克法》对金融消费者的界定，与我国《消法》对消费者的规定差不多，唯一的区别是涵盖的领域不同。《多德-弗兰克法》是专门保护金融领域消费者的法律，而《消法》更多的是从一种共性的角度保护消费者，其中金融领域消费者的特性被忽略，不利于从专业角度保障他们的权益。因此，我国有必要效仿美国建立专法以保护金融消费者。
（二）英国立法及其借鉴
同在2010年，英国通过对《2000年金融服务市场法》的修订，颁布了《金融服务法》。后法相较于前法，明确给出了金融消费者的概念。根据修改后的定义，消费者是指接受、已经接受或者可能接受法定金融服务或者享有与这些金融服务有关权益的人，无论这些金融服务是否由合法的金融机构提供。③英国对金融消费者的定义比美国的范围要更广。其一，目的不再限于为了生活需要。只要是自然人，不论是为了生活消费还是投资盈利，均属于《金融服务法》中的金融消费者。其二，时间上不再限于已经接受金融服务，它向前延伸到可能或者正在接受服务的状态，可谓最大限度的保护了潜在消费者。其三，服务提供主体资格的合法性也不再受到限制，保障了那些因受欺诈接受虚假金融服务的人。
英国金融消费者的概念，具有极大地进步意义。至于不合格服务者的交易相对人，也被金融消费者概念统辖，表面上扩大了消费者的范围，其实质是赋予了金融监管机构更严格的责任。
（三）日本立法及其借鉴
2001年，日本实施的《金融商品销售法》规定，消费者是指，"不具备金融专业知识，在交易中处于弱势地位，为金融需要购买使用金融产品或接受金融服务的主体"。④日本金融消费者概念突出特征表现在两个方面：（1）只要在金融交易中处于弱势，主体可以是自然人、法人或者其他组织。日本对金融消费者的定义比英美两国更为大胆，如果我们的思维触角还只是停留在自然人的话，那日本已经向信息处于弱势地位的法人迈开了步伐。（2）目的是为金融需要。只要是非贸易、非职业或者非商业经营的需要均属于金融需要。在现代社会，随着社会成员财富的积累和风险来源的多元化，人们的金融需求与日俱增，因而金融需求与一般意义上的物质文化生活需求，并列成为人们的一项基本生活需求。
日本立法深谙金融消费者的本质--弱势地位，在这一原则的指导下，对于准确定义金融消费者的具有极大的意义。因此，我国在立法中，也应当以此为出发点和归宿点，尽可能全面概括金融消费者。
综合上述，笔者认为我国有必要赋予金融领域的消费者以专门的立法保护。金融消费者的概念应当为：在交易中处于弱势地位，为了非商业、营业或职业目的的需要将要或者已经购买、使用金融商品或者服务的自然人、法人或者其他组织。处于弱势地位是金融消费者的本质，需要借助国家的力量，改变他们交易过程中的不利处境；只要不是为了商业、营业或者职业的目的，这种采用排除法的立法方式，能够最大限度囊括金融消费者。
注释：
①叶建勋 . 金融消费者的概念及内涵[J]. 浙江金融，2012，（7）.
②刘媛 . 金融消费者法律保护机制的比较研究[M]. 北京：法律出版社，2012：21-22 .
③张炜 . 金融消费者权益保护问题探析[J]. 金融论坛，2012，（7）.
④叶建勋 . 金融消费者的概念及内涵[J]. 浙江金融，2012，（7）.
参考文献：
[1][美]E・博登海默.法理学：法律哲学与法律方法[M].邓正来，译，北京：中国政法大学出版社，2004.
[2]叶建勋.金融消费者的概念及内涵[J].浙江金融，2012，（7）.
[3]刘媛.金融消费者法律保护机制的比较研究[M].北京：法律出版社，2012.
在科技股牛气冲天的背后,是科技创新的国家战略内涵。
科技创新 国家战略
科技股近期之所以有惊人的表现,最重要的一个因素是科技创新已经被上升到国家的战略高度。2009年中央经济工作会议明确提出,加大经济结构调整力度,提高经济发展质量和效益,将是2010年经济工作的主要任务之一。有市场人士表示,加强科技创新将是今年乃至今后几年调结构的一个重点,这从近期政策和中央领导频频关于科技创新的讲话中可窥一二。
1月11日,国务院总理在国家科技奖励大会上讲话表示,科技创新不仅是应对国际金融危机的强大武器,也是经济持久繁荣的不竭动力,要大力发展战略性新兴产业,在新能源、新材料和高端制造、信息网络、生命科学、空天海洋地球科学等领域,推动共性关键技术攻关,加快科研成果向现实生产力转化。
1月13日,主持召开国务院常务会议,决定加快推进电信网、广播电视网和互联网三网融合。这是国内提出三网融合概念以来,三网融合最为明确的一次实质性的进展。此外还将在金融、财政、税收等方面给予政策扶持,并将三网融合相关产品和业务纳入政府采购范围。
分析人士认为,随后将可能出台重大政策,对高新产业未来将带来深远影响。工信部下属某机构的专家介绍,广电和电信企业的双向进入可能几个月后就会开始施行。有机构预测,通过几年内加大三网融合的建设,将形成6000亿元以上的投资规模。申银万国分析师万建军指出,三网融合将有利于上游设备提供商,内容产业收入也将大幅提升。长期看,有线运营商和电信运营商的网络条件/运营能力接近,关键在于谁能提供更具有吸引力的内容节目或服务应用;在运营商对优质内容节目的争夺中,内容产业的版权收入有望大幅提升。
1月17日,中央电视台《新闻联播》用了11分钟的时间,报道了国家主席考察上海的内容。在上海期间,着重了解了上海推动科技自主创新、振兴装备制造业和发展现代服务业的情况。强调进一步推进产业结构优化升级,进一步增强自主创新能力,进一步在转变经济发展方式上取得突破性进展。
考察的企业与事业单位,涉及现代服务业企业三家、产业升级装备制造业企业两家、信息业企业一家,以及至今为止中国最大的大科学装置和大科学平台――该平台可以是一个为生命科学、材料科学、信息科学等学科提供实验的平台。
国联证券表示,从新闻中,可以解读出重装备制造、现代服务业、三网融合、3G 产业尤其是芯片产业,将成为今年科技股投资的主题与催化剂。
从1月11日至17日,在不到10天时间内,中央领导和政府如此密集“关照”科技创新,足以看出科技创新企业的重要性。
有分析人士指出,今后,关于扶持科技创新的政策还会陆续出台,创新型企业对国民经济的重要性将会越来越大。
王者归来
2001年,网络泡沫的破裂,让此后的科技股沉寂了很久,并被大多数信奉价值投资的机构所抛弃,使它沦为市场的非主流品种。然而在经历了全球金融危机后,科技创新再次被国家提上了新的战略高度,在这样的背景下,蛰伏了近十年之久的科技股突然爆发,大有王者归来之势。
1月13日,科技股的表现尤为勇猛,在上调存款保证金率的重压之下,当日上证综指大挫百点,跌幅达3%,而沪深300电信指数却逆势上涨2.38%,通信板块在多头拉升下也有1.43%的涨幅。资金方面,当日3G、计算机、通信三大板块的资金净流入分别为6亿元、6亿元和5亿元。
其实,科技股行情的强势回归,从去年9月份物联网概念的突然崛起就已经开始,随后3G概念接过科技股上涨的接力棒。当市场还没从3G的兴奋中回过神时,三网融合(电信网、广播电视网和互联网三网融合)和云计算概念(“云”就是计算机群)也异军突起,大有与“前辈”争夺科技股领涨先锋之势。
去年9月15日,有消息称,我国传感网(也就是“物联网”)标准体系已形成初步框架,且我国向国际标准化组织提交的多项标准提案已被采纳。
受此消息刺激,物联网概念股股价像是打了兴奋剂一样,开始飙升。
从2009年9月15日至9月18日,远望谷(002161.SZ)股价从17.06元开始崛起,连拉4个涨停,飙至24.87元,涨幅高达46%,期间几个交易日都是大幅高开,从中可以看出多空的手法有多么的强悍。
同期,厦门信达(000701.SZ)、新大陆(000997.SZ)等物联网概念股也大放异彩,它们的走势和远望谷如出一辙,在上证指数微跌的行情下,物联网概念的抢眼表现可谓是市场的一朵奇葩。有投资者不禁感叹,物联网可与10年前的互联网相媲美。
面对投资者的“热血沸腾”,福日电子、厦门信达、东方电子(000682.SZ)等公司不得不在2009年9月20紧急公告,就物联网概念对公司的影响情况进行澄清。至此,投资者的热情稍显降温。
到了2009年12月份,3G概念开始走强,接过了领涨科技股的大旗。
与物联网概念短暂的炒作不同,3G概念的走强时间持续1个多月。如烽火通信(600498.SH),从2009年12月1日至2010年1月14日,其股价从21.66元一路攀升至32.04元,涨幅达48%,大唐电信(600198.SH)股价涨幅更是高达84%,就连大盘股中兴通讯(000063.SZ)和中国联通(600050.SH)的涨幅也分别高达24%、20%。
在3G概念方兴未艾之际,三网融合和云计算概念也开始高调登场,在二级市场大受资金的青睐。
三网融合概念股东华软件(002065.SZ)股价今年以来连续上涨,1月15日涨至28.69元,创今年内新高。同时,光迅科技(002281.SZ)股价攀升至42.57元,创历史最高价。
云计算概念股华东电脑(600850.SH)2010年1月13日复牌后连拉3个涨停板。浪潮信息(000977.SZ)两度遭遇深交所停牌,但从今年1月8日至13日,也连续3个涨停板,1月14日股价涨至15.28元,创2005年以来新高,随后一个交易日,因公司股价连续5个交易日累计涨幅高达42.6%被迫停牌。
南京证券分析师杨建新统计了2009年9月1日-2010年1月13日涨幅前10名的股票中,海通集团(600537.SH)、三安光电(600703.SH)、恒宝股份(002104.SZ)、华芳纺织(600273.SH)、安凯客车(000868.SZ)、士兰微(600460.SH)、东信和平(002017.SZ)、华东电脑等8只个股都有新能源、3G、微电子、LED等高科技业务。
科技股近期的强势表现,不禁让人感叹,蛰伏十年之久的能量经由国家扶持政策点燃,已经初显王者之气。
机构看涨
虽然科技创新已经被重新提到国家的战略高度,但目前科技股涨幅已经不小,它们的股价是否已经透支了未来的业绩增长?后期走势又将会如何演绎?
对此,机构普遍表示继续看好科技股行情。
国元证券行业分析师周海鸥认为,科技股股价并未被透支,还具备一定的投资价值,未来股价存在上涨空间。他表示,国务院对电信网、广播电视网和互联网融合发展的定调,给信息设备、3G等产业链上的企业带来了实质性利好,政府对战略新兴产业的政策支持,对科技股更是一个长期利好。
科技股良好的业绩,有力地支撑了周海鸥的观点。WIND资讯数据显示,截至2010年1月15日,沪深两市电子信息、软件行业、通讯行业的上市公司共有93家披露了2009年业绩预告,其中有53家公司业绩报喜,占比近60%,有18家公司年报预增超30%。新大陆、康强电子(002119.SZ)、长江通信等业绩预期增幅均超过100%。仅有6家公司2009年报预减。
国盛证券分析师王剑也比较认同周海鸥的想法。他认为,科技类股的股价具有巨大想像空间,在股价定位上往往不受市盈率这类估值指标的限制。如1999年科技股飙升的主流是网络股,当时市场甚至以网站的点击率来衡量企业的未来成长,使得股价炒作起来没有太大的限制。而当前包括物联网等科技题材类个股也与之类似,由于属于新兴行业,未来存在着巨大的发展前景,业绩存在几何级数成长的可能性,所以不能按照当前业绩来估值。
一、线上供应链金融概念研究
随着电子商务和互联网技术的兴起，电子商务必将成为金融服务的一个重要领域Cronin（ 1997）[1]。目前供应链金融在国内的实践和研究正处于由“供应链金融”向“线上供应链金融”的转型整合期，而且实践方面超前于理论的研究。李明锐（2007）总结了我国中小企业融资难的原因，并指出第三方平台背景下的供应链融资是一种较好的解决渠道。Freedman（2008）[2]认为电商小额信贷对中小企业的融资而言具有积极的作用，因为电商信贷的网络化服务简化了贷款程序，降低了融资成本。李安朋（2011）指出网络融资是以网络信用作为贷款的依据，能够消除信息不对称问题，突破传统的束缚，具有零担保物、利息低、贷款额度宽松、贷款速度快等特点。王敏（2012）[3]给出网络融资的概念：是指建立在网络中介服务基础上的企业与银行等金融机构之间的借贷活动。贷款人通过网上填写企业信息资料，向第三方平台或直接向银行等金融机构提出贷款申请，由金融机构审核批准后发放贷款，是一种数字化的新型融资方式。苏晓雯（2012）[4]认为线上供应链金融是指通过银行服务平台与供应链协同电子商务平台、物流仓储管理平台无缝衔接，将供应链企业之间交易所引发的商流、资金流、物流展现在多方共用的网络平台上，实现供应链服务和管理的整体电子化，据此为企业提供无纸化、标准化、便捷高效、低运营成本的金融服务。这种概念的提出还是基于传统供应链金融的线上化，还没有达到线上供应链金融的更高层次。随着电商企业与商业银行合作，或者商业银行自建电子商务平台，线上供应链金融的概念变得更加广泛与复杂。其中代表性的概念是黄丹（2012）[5]在总结以往研究的基础上提出的，线上供应链金融即：金融业与基于供应链管理的实体产业之间，通过信息化协同合作的供应链金融的新趋势和高级阶段，包含电子商务交易、在线支付、交易融资和物流管理等多个环节，是一种复杂性金融创新产品。这个概念其后得到诸多学者的引用。另外，随着互联网金融的兴起，也有学者将互联网金融的概念与线上供应链金融的概念进行了辨析。郭菊娥，史金召，王智鑫（2014）[6]指出线上供应链金融是供应链金融发展的高级阶段，也是互联网金融的组成部分。运用理论研究和对比研究等方法，给出了传统线下供应链金融向线上供应链金融的演进路径，并从多个特征角度进行了对比分析。
二、业务模式分类
线上供应链金融是一种线上融资模式的统称，其中包含诸多的细分模式。张强（2007）最早提出将仓单质押和电子商务相结合，提出融合仓单质押的电子商务中介型 B2B 运营模式，并对该模式的形成动因、比较优势和参与各方的收益做了初步探讨。李卫娇，马汉武（2011）通过结合企业实践和供应链金融相关的研究，提出了基于B2B的供应链融资模式。并详细介绍了两种具体的应用模式：电子仓单融资模式和电子订单融资模式。并指出基于这种模式可以有效地提升融资业务利益相关者的综合经济效益，以及降低融资风险。李更（2014）提出了B2C 供应链金融模式下四种细分模式：电子订单融资、电子仓单质押、应收账款融资和委托贷款。沈亚青（2014）将供应链融资在B2C领域细分为：网络订单融资、网络仓单融资、电商担保融资。本质上来说，线上供应链金融是由传统线下供应链金融演化而来的。郭菊娥，史金召，王智鑫（2014）给出了线下供应链金融向线上供应链金融模式的演进路径即：传统的应收/预付账款融资演进为卖方/买方电子订单融资；传统的仓单/存货质押融资演进为电子仓单融资。并对电子订单融资模式和电子仓单融资模式的业务流程进行了详尽的分析。
在对线上供应链金融的分类研究来看，主要有以下五种。吴晓光（2011）根据第三方电子商务服务商在融资过程中的作用不同，将网络融资分为：以“阿里贷款”为代表的信息平台模式，以“一达通”为代表的直接授信模式和以“金银岛网交所”为代表的仓单杠杆模式。王敏（2012）[3]指出目前比较典型的网络融资服务主要有两种形式：一种是银行借助自己的网络平台为客户提供融资服务，主体仍然是银行，如中国工商银行的“网贷通”“易融通”“数银在线”等；另一种是第三方平台与银行合作，利用网商的线上信用行为数据，为中小企业提供低门槛的融资服务，如阿里巴巴与中国建设银行合作提供的“网络联保贷款”等。云蕾（2013）根据电商在供应链体系中的角色定位不同，提出基于纯交易平台和非纯交易平台两种类型电商供应链金融模式。顾敏（2015）根据电商企业是否参与供应链日常活动，将“电商企业供应链金融”分为平台型电商供应链金融和自营型电商供应链金融。前者主要以阿里巴巴、敦煌网、金银岛为代表；后者以京东、苏宁云商为代表。两者又可以根据资金来源进一步细分为基于自有资金和与商业银行合作两类。史金召，郭菊娥（2015）根据参与主体、资金来源、目标客户等将线上供应链金融划分为供应链金融web2.0、电商供应链金融、基于电商平台的银行供应链金融三类。其中电商供应链金融细化分类为基于B2B/B2C/C2C的电商供应链金融三种。基于电商平台的银行供应链金融细化分类为基于自营电商平台/第三方电商平台的银行供应链金融两种。并给出了每种细分模式的一般性操作流程，并与国内的实践情况进行了对接。其实每一种分类在本质上是相似的，可以总结为：首先根据是否与电商平台结合，可以区分为传统线下供应链金融线上化还是基于电商平台的供应链金融；其次基于电商平台的供应链金融根据自营还是合作形式，可以区分为电商自营、电商企业和商业银行合作、商业银行自建商务平台三种形式。
三、风险管理
由于线上供应链金融的特性，例如线上企业地域分散度高，基于网络操作等，使得相较于传统的线下供应链金融，其在风险方面有诸多变化。靳彦民（2010）指出电商金融平台推出的融资贷款业务面临着来自法律、政策、监管等多重因素的挑战和威胁。吴晓光（2011）指出由于互联网高度的开放性和自由性，商业银行网络融资存在技术风险和信用风险。并从商业银行的角度提出了三种控制风险的方法。郭菊娥，史金召，王智鑫（2014）[6]通过分析电子订单融资模式和电子仓单融资模式的业务流程，提取操作环节中银行面临的风险要素，发现针对网商的特性和线上化的特点，银行在信用风险、操作风险、市场风险方面发生了诸多变化，风险整体有所增加。然后从严格准入条件、明晰权责界定、提高操作水平、加强监控预警、完善补偿机制五个角度对银行的风险管控提出了建议。刘炎隽（2015）指出基于B2B平台的供应链金融模式存在信用风险和网络安全风险。
在实证研究方面，王鑫（2014）在梳理和归纳以往供应链金融信用风险影响因素的相关文献的基础上，再针对线上供应链金融，并通过专家调研法，最终构建出含有24个风险因子的线上供应链金融信用风险评价指标体系。刘宏，吴屏，朱一鸣（2015）在总结前人研究的基础上，整理出供应链金融信用风险影响因素体系框架，并且运用解释结构模型，总结出了影响我国商业银行线上供应链金融信用风险的22大系统要素及各个要素之间的关系。为商业银行进行风险控制提供了理论依据。黄丹（2012）[5]指出对于线上供应链金融而言，信用风险在逐渐向操作风险转化。然后从线上供应链金融的的四个交易阶段对操作风险进行风险识别，建立了操作风险关键评价指标体系和操作风险实时评估模型，并从风险监测、风险防范以及风险损失控制三个方面提出了操作风险的内部控制方案。
【关键词】金融创新；发展；金融行业
一、金融的概念界定
（一）在国内金融概念的发展历程
对于金融的概念界定，有的学者如高翔、陈东将“金融通常解释为货币资金的融通，或指货币资金的流通和周转，它是在货币资金盈余者和短缺者之间调剂货币资金余缺。由于这种货币的融通，往往同信用联系在一起，因此金融又是货币流通的调节和信用活动的总称。”
“而在我国近代金融一词的概念及发展如下，‘金融’一词产生于近代，由日本传入我国。我国古代没有‘金融’这个词，但货币、信用及其有关活动则起源很早，没有‘金融’的词汇，而有‘金融’的实际。在近代，中国银号、钱庄常有金融融通之说，其意义与金融相近，但正式用‘金融’一词来表达事物的是在我国近代银行业（1897年5月27日，中国通商银行成立，标志中国近代银行业的开端）兴起以后。民国元年（1912年），北京政府财政部文件中曾有‘自去秋以来，金融机关一切停滞’之语，那时‘金融’这个词的含义仍不明确，也没有在社会上广泛使用；1915年编写的《辞源》中收有这个词条，解释为‘今谓金钱之融通曰金融，旧称银根。各种银行、票号、钱庄曰金融机关。’那时‘金融’还是个新鲜的词。1920年，北洋政府发行‘整顿金融公债’用以解决中国银行、交通银行停止兑换的风潮，以后‘金融’一词就与银行业务活动结合在一起，形成一个与“财政”相区别的概念，被广泛地运用。”我们接下来看一下金融一词在西方国家的演绎，在17世纪，金融从物质生产部门中分离出来，初步形成独立的产业。它的发展以物质生产规模和水平为基础。因为本文主要是针对国内的金融w系的研究，因此在此就不对国外金融进行过多的介绍。
我们再来看一下，陈东学者对金融这一词发展历程的介绍，在他的《金融概念的传统规范及其发展》一文中这样写道：“‘金融’一词产生于近代，由日本传入我国。我国古代没有‘金融’这个词，但货币、信用极其有关活动则起源很早，没有‘金融’的词汇，而有‘金融’的实际。1915年编写的《辞源》中收有这个词条，解释为今谓金钱之融通曰金融，旧称银根。”
二、金融创新的发展
关于“金融创新”理论的发展，大多数都是以奥地利经济学家、社会学家熊・彼特在1912年出版的《The THeory of the Economic Development》一书中的关于企业“创新”的定义为理论基础。同时，北京大学陈岱孙、厉以宁主编的《国际金融学说史》根据熊彼得经济创新的定义将金融创新定义为：金融创新就是在金融领域内建立“新的生产函数”，“是各种金融要素的新的结合、是为了追求利润机会而形成的市场改革。金融创新浪潮的兴起与迅猛发展，给整个金融体制、金融宏观调节等经济发展乃至世界经济都带来了深远的影响。我国近年来的金融创新，无论实在品种上、工具上还是在制度上都取得了很大的成绩。
三、金融创新理论对金融行业的影响
对于金融创新对金融行业的影响，我主要想从杜莉、张云学者在《吉林省金融创新效应及其提升》的文章中所提出的金融创新动因方面进行论述，主要包括：“第一，顺应需求的动因，是为了顺应人们财富增长后对金融投资品的需求、防范金融市场信息不对称所引发的逆向选择与道德风险等需求而催生金融创新；第二，顺应供给的动因，是指在出现新交易技术、新产品、新经营管理理念的背景下，金融部门出于维持自身可持续发展、追逐利润最大化的目标而推出创新；第三，规避管制的动因，主要是金融部门为了回避或摆脱内部和外部制约而催生的创新，其中，内部制约分别包括金融机构内部传统的增长率、流动资产比率、资本率等管理目标，制约包括金融当局的各种规章制度以及金融市场的一些约束。”接下来我们逐一看一下每个金融创新得动力因素对金融行业的影响：
1.二位学者在文章中提及的第一个动力因素就是也就是说金融创新是时代的产物，顺应金融行业发展的需求和社会发展的需求运用而生。它的产生对金融行业的快速发展发挥着重要作用，使金融行业在早先的基础上发生了由量到质的变化，为这个行业增添了新的色彩和发展动力。
2.第二动力因素，这一点是金融行业为了让自己在社会这个大的网络中更好的发展，而实现的自我突破。之所以这么说是因为，社会就相当于一个网络一样，但是这个网络是无形的、确真是存在着，在网络中，存在着不同的节点，每个节点就相当于一个社会位置。我们都生活其中，利用位置上所赋予的权利和资源去实现自身利益最大化，同时，我们又受限于其中，无法逃避这个网络对我们社会活动的限制，这时，我们只能在不违背“网络”所制定的规则下，在继承的基础上进行创新。只有这样，我们才能在这个网络中占据最佳位置，实现对利益的追求。金融创新理论的提出、建立与发展其实就是如此，只有这样，金融行业才能不断发展与进步，实现自身价值，为社会和国家做出贡献。
3.金融创新动力因素的最后一点，主要是为了规避金融在发展中的限制所采取的措施和方案。正如我们所知事物都是螺旋上升从而不断发展的，那为什么不是直线上升从而发展呢？其一，是因为事物的发展，都存在着一定的过程，不可能一蹴而就；其二，在事物从量变实现质变的过程中，存在着很多的阻碍，只有在这个过程中，我们不断地改变进步的方法，提升进步的思维等才能实现事物的发展。因此，快速、直线的发展可能暂时是有效的，但是必当收到阻碍，从长远的角度看来是不科学的、不合理的，不能够长期的适用。
四、小结
金融创新的动力因素促进了金融创新理论的不断升华与进步，金融创新对金融行业的发展是起到推动作用的。通过金融创新理论实现不断地突破，通过实践不断验证与修正理论的不足从而也实现金融领域的创新。因此，在金融领域我们应该坚持创新，不断创新。为我国的经济作为贡献，为我国的发展填上浓墨重彩的一笔。
参考文献：
[1]高翔，陈东.金融概念的定义演变[J].兰州学刊，2005（3）.
[2]陈东.金融概念的传统规范及其发展[J]. 金融教学与研究，2004（3）.
