《FinTech》：Building Competitive Advantage in Indonesia’s WealthTech Ecosystem: A Strategic Development Model
编辑推荐：
本研究通过整合解释结构模型（ISM）和MICMAC分析，构建了印尼财富科技（WealthTech）生态系统竞争力的系统模型，识别出创新能力和监管支持等关键驱动因素，为政策制定和产业战略提供了结构化路线图。
引言
全球个人财富在过去二十年间从1999年的80万亿美元增长至2020年的220万亿美元，这一增长主要得益于金融服务领域的数字化转型及财富科技（WealthTech）的兴起。财富科技平台利用人工智能、大数据和自动化技术，以更低成本提供个性化的投资、保险和财务规划工具，重塑了传统财富管理服务模式。印尼作为新兴经济体，其互联网渗透率在2023年达到77%，智能手机普及率高，电子商务规模在2023年达到730亿美元，加之政府推动的金融包容性战略（如SNLKI 2021–2025），为财富科技发展提供了有利环境。然而，印尼财富科技生态仍面临监管模糊、基础设施不足及生态系统协同不足等挑战，亟需系统性竞争力模型指导发展。
竞争力优势作为财富科技产业的赋能因素
在财富科技领域，竞争力优势不仅源于传统波特模型中的成本领先或差异化，更依赖于企业协调创新、构建可信数字基础设施及通过数据驱动实现个性化服务的能力。四大核心能力包括技术敏捷性、生态系统整合、用户信任与合规性以及跨服务价值共创。例如，SoFi和Toss等平台通过嵌入人工智能工具、实现无缝数字 onboarding 及跨服务忠诚度体系建立防御性市场地位。对印尼等新兴市场而言，竞争力优势需从企业中心属性转向生态系统中心赋能，包括平台协调、利益相关者治理和适应性监管。本研究将竞争力优势视为战略赋能因素，通过ISM-MICMAC方法将其在系统层次中的影响结构化，揭示其对印尼数字金融服务准备度、韧性和可扩展性的系统作用。
财富科技可持续发展的潜在障碍
财富科技在印尼的部署面临多重障碍：数字基础设施在乡村地区不足，导致数据传输、实时分析和用户可访问性受限；技术复杂性（如AI驱动的财务咨询）对终端用户和中小金融机构构成认知门槛；数据隐私和网络安全问题削弱用户信任；监管不确定性（如许可要求波动、缺乏监管沙盒）增加合规成本和法律风险；平台与传统金融机构的互操作性不足导致数据孤岛和效率低下；用户对平台算法透明度和数据处理的疑虑进一步加剧信任赤字。为应对这些挑战，需构建多利益相关方战略框架，同步推进监管明晰化、利益相关者教育、网络安全协议强化、基础设施升级和互操作性标准建立。
ISM-MICMAC方法
本研究采用解释结构模型（ISM）和MICMAC（交叉影响矩阵乘法应用于分类）相结合的系统方法，分析印尼财富科技生态系统中竞争力变量的层次关系。ISM由Warfield于1974年提出，用于构建复杂决策系统的结构关系图；MICMAC由Godet于1986年完善，通过驱动力和依赖力对变量分类。该方法适用于多变量、非线性关系的数字生态系统研究，能有效识别基础驱动因素（如监管支持、数字基础设施）和依赖结果（如客户满意度、个性化）。研究通过专家访谈、文献计量分析和结构化建模过程，将23个初始变量精炼为17个关键参数，构建了层次化框架和战略路线图。
材料与方法
研究设计分为三阶段：首先通过文献计量（VOSviewer、NVivo）和严重性指数进行生态系统映射与差距分析；其次利用SEM-PLS和VRIO框架识别竞争力关键因素；最后通过ISM-MICMAC构建战略定位模型。数据来源于Scopus数据库（2015–2025年）的40篇文献和6位领域专家（涵盖监管机构、行业领袖和学术界）的半结构化访谈。变量验证采用项目目标一致性（IOC）方法，阈值设定为0.5，最终保留17个变量进入ISM-MICMAC结构模型。
结果
关键竞争力因素识别
通过IOC分析，17个变量被纳入模型，包括创新能力（E1）、人力资源（E2）、资本准备度（E3）、基础设施（E4）、监管支持（E16）、数字化转型（E17）、地缘政治事件（E18）和经济冲击（E19）等。这些变量覆盖了内部能力、战略赋能因素和外部环境维度，其中资本、基础设施、商业模式、监管和数字化转型获得专家一致认可（IOC=1.00），而客户满意度、企业品牌等6个变量因得分低于阈值被排除。
ISM模型开发
ISM层次流程图显示，变量被分为14个层级。底层（第13–14级）为独立驱动因素，包括创新能力（E1）、地缘政治事件（E18）和经济冲击（E19），它们对系统具有高影响力而低依赖性。中间层级（第2–12级）为连接变量，如战略联盟（E12）、成本领导（E23）等，承担驱动与依赖的双重角色。顶层为依赖结果，如服务质量（E11）和个性化价值（E8），受下游因素显著影响。该层次结构强调加强基础设施、资本和监管框架等基础驱动因素，可通过涟漪效应传导至消费者采用和竞争力结果。
MICMAC分析
MICMAC将变量分为四象限：独立驱动因素（高驱动力、低依赖）包括E1、E18、E19；连接变量（高驱动力、高依赖）如E5、E7、E9；依赖变量（低驱动力、高依赖）如客户忠诚度；自主变量（低驱动力、低依赖）如企业品牌。分析表明，创新能力和外部冲击是系统变革的主要杠杆，而连接变量（如互操作性、客户信任）是战略干预的关键点。结合SWOT分析，研究提出利用内部优势（如创新容量、监管支持）捕捉外部机会（如数字转型、金融包容），同时规避威胁（如监管不确定性、地缘政治风险）的针对性策略。
竞争力优势新模型
研究扩展了波特钻石模型，新增政府/监管支持和机会/外部事件两个维度，形成六维竞争力框架：要素条件（创新能力、人力资源、资本、基础设施）、需求条件（信任管理、品牌认知）、相关与支持产业（供应商接入、服务质量）、企业战略与竞争（商业模式、价格稳定）、监管支持（沙盒机制、合规框架）和外部事件（经济冲击、地缘政治）。该模型通过SEM-PLS和VRIO验证，显示要素条件和监管支持对竞争力优势（CA）有显著路径影响，而需求条件与企业战略的关联统计不显著，暗示其作用可能被中介变量调节。新模型突出了数字生态系统中动态能力和制度协调的核心作用。
讨论
实践意义
研究提出五年战略路线图：第1年聚焦监管基础（建立开放金融标准、监管沙盒）；第2年强化数字转型与创新能力（投资AI平台、DevSecOps）；第3年推动区域扩张与金融包容（整合扫盲计划、供应商合作）；第4年提升个性化能力与客户信任（部署可解释AI、忠诚度计划）；第5年实现可持续增长与市场领导（优化成本结构、跨行业应用）。对政策制定者，建议优先降低平台整合壁垒，加强跨境监管协调；对企业，需聚焦技术能力建设与生态合作；对学术界，应深入评估创新对包容性和信任的长期影响。
建议与局限
行业参与者应加强技术能力，通过AI工具和自动化平台扩展服务；与传统金融机构合作以利用现有基础设施；注重数据安全与个性化提升客户忠诚度。研究局限包括专家样本量较小、ISM静态性忽略反馈循环、二元关系简化复杂性等。未来研究可扩大专家范围，结合系统动力学或SEM方法增强预测力，并将框架复制至其他新兴市场（如越南、马来西亚）验证普适性。
结论
本研究通过ISM-MICMAC构建了印尼财富科技生态系统竞争力模型，识别出监管治理、创新能力和资本可用性为核心驱动因素，并形成结构化战略路线图。理论层面，扩展了波特钻石模型，纳入监管和外部事件维度；方法层面，融合文献计量、SEM-PLS、VRIO和ISM-MICMAC，提供了可复制的生态系统分析工具。成果为政策制定者、行业领袖和投资者提供了优先干预杠杆，助力印尼在全球财富科技格局中提升竞争力。
