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金融科技3.0时代银行业发展建议及实践案例

  一、金融科技在中国银行业的相关应用

  (一)定义

  金融科技有狭义和广义两种理解。狭义的落点在科技,如浦发银行战略发展部智慧银行课题组认为,所有与金融有关的科技都属于金融科技范围,包括但不限于硬件系统、软件算法等。而广义则落在了新模式上,认为金融科技是应用科技手段提升金融服务效率的一种高度融合。高盛对金融科技的最新定义是:以技术为基础,专注于金融产品与服务价值链上的一或多部分,如支付清算、资产管理、资金筹集、科技支持型信贷、保险、市场结构等;行业布局分类包括零售银行、支付和转账、借款和理财、财富管理、保险、区块链等。

  银行作为现代金融业的重要组成部分,承担着维护经济运行的重任。在中国,银行更长期占据着举足轻重的地位。在科技的催化下,金融行业发展加速、业态丰富,先后迎来自身效率提高、业务快速扩张和根本性变革三个发展阶段。借助科技能力,中国银行业不断向高层次转变,在更适应市场竞争的同时,向国际先进银行靠拢。

  (二)发展

  金融科技以计算机、网络等技术的发展为基础,应用至银行业,可以划分为以下三个主要代际。

  1.0时代

  以IT硬/软件应用为特征,实现金融业务电子化和自动化。在改变此前低效的手工操作局面的同时,金融规模扩张的客观限制被解除。

  上世纪70年代至2000年间,国内银行业完成了交易与业务记录电子化的试验、试点和大规模运用,通过大型机、微机、ATM机等硬件投放,与银行内部信息系统开发、银行间系统联网等软件互补,使账户记录、划转、核对、查询的效率大大提高。

  在通过“内部科技化”逐步实现7×24小时服务的帮助下,国内银行机构、员工规模和资产、负债规模的限制被打破,奠定了快速扩张的基础。但在这一阶段,由于银行市场职责与行政职责界定模糊,银行间各有经营范围,未建立市场竞争体系,银行和客户双方理念都较单纯,因此,银行进行系统信息化科技改造,主要目的是在原有基础上提升内部工作效率。

  2.0时代

  以互联网应用、移动互联网为特征,资金流与信息流并重,服务渠道出现变化。金融规模上的粗放扩张逐渐向精细化转变。

  2000年至2011年,在“互联网浪潮”的影响下,国内的银行业进一步改变传统经营方式。中国银行(1997年,一网通)、招商银行(1998年)首批推出了互联网银行服务,中国建设银行(2005年,wap方式)首家推出全国漫游手机银行服务。借助网上银行、手机银行新手段,客户开始与银行实体分离,在“外部”办理业务。同时,银行内部账务和银行间联网系统的运作越发成熟。银行开始对接非银行机构的系统,清算能力不断扩容。在对客户账户及信息资料多年积累后,银行从完整性、有效性、应用性入手,全面树立数据意识,将数据和资金放在同等重要的位置。

  在此期间,国内多家银行通过股改上市、聘请咨询公司等进行体制改革,将经营目的转向市场,强调竞争。在客户端,金融理念变革和诉求不断提升,促使银行发展由“以产品为主”向“以客户为主”转变,扩充产品和业务范围。这一阶段的中后期,在有利的宏观经济形势下,科技进步、竞争意识帮助银行继续提高效率,推动银行发展走升。

  3.0时代

  以继续提升效率、数据深入运用、解构金融环节等为特征,是目前正在经历的时代。技术内容包含核心层(云计算、大数据、区块链、机器人等)、感知交互层(生物技术、AR/VR等)、基础辅助层(量子通信、物联网等)。金融行业正“复盘”整个棋局,寻求在关键点上的能势升级。

  在商业银行,科技的应用在使内部效率提升、与外部交互等步骤陆续完成后,正在向自动化、替代化趋势发展。目前,多项技术应用已进入实践,完成了从量到质的改变,一些当代银行经营管理的难点和风险点,也正从技术面被克服。例如,中国建设银行顶层设计云计算数据中心,实现了分布式、虚拟化处理、共用资源的目标,在技术层面促成了协同、轻量化运作;前海微众银行和招商银行借助区块链技术的交易验证、账本存取、签名控制、智能合约功能,提升了银行间实时对账查询、跨境直连支付等业务场景的工作效率;多家银行推进智能化一体机,替代银行柜台业务等。从发展现状看,虽然在大数据处理、人工智能(AI)应用等方面,相较专业公司或海外机构仍有差距,但这种技术差距相比1.0时代已大幅缩小。

  与此同时,国内商业银行在承继2.0时代的红利攀升至规模和效益的顶峰后,现已出现回收:传统业务持续收窄,新兴业务承接有限,出现内部人员、机构冗余,成本控制难等现象,对发展形成掣肘。一些股份制银行开始推动转型、换挡发展。

  (三)互联网金融

  2012年,中国金融四十人论坛首提“互联网金融”,并逐渐衍生出互联网金融企业、互联网银行、银行互联网化等热搜词,成为银行在金融科技3.0时代不可回避的话题。

  需要辨明的是,中国的“互联网金融”概念与金融科技有一定差异。就本质而言,两者的出发点都是借信息科技提升金融服务能力和客户金融体验。金融科技可追溯至上个世纪90年代的美国金融圈,是科技机构为金融机构提供的(B2B)服务。美国的一些投行也在当时成立了FinTech部门。“互联网金融”则在中国更偏重于机构给客户提供的服务(B2C)。

  自从互联网金融理念逐渐推广后,率先走向前台的是跳过了BBC链条中间环节(金融机构)的一批具有互联网科技背景的企业和个人。从结果看,一批企业直面客户需求和服务盲点,瞄准传统金融服务缺位进行发展,并取得了客户、品牌、效益三成功;但也有一些企业以互联网之名行资金融通之实,诱骗客户以接力心态参与,导致庞氏骗局后崩盘。

  这正负两极的发展引起不少争议,但就科技聚合金融的创新企业成为银行竞争者、激发圈子活力而言,还是具有较大的意义。同时,在经历行业洗牌后,“激进”的互联网金融企业偃旗息鼓,从业机构和人员完成劣汰,行业领先者和幸存者开始向真“金融科技”转型。

  1、互联网金融企业

  在国内已寻求到规模发展模式,并成功对传统银行触发“脱媒”效应的互联网金融企业中,有如下几个主要分项,直接影响商业银行前台的零售和中小企业业务条线:

  (1)第三方支付公司将银行“支付中介”“信用中介”职责简化后提供给个人及微电商;

  (2)网络信贷公司收集个人/电商的历史信息,拟合和应用风险模型,使贷款流程缩减;

  (3)网络理财/资管公司以低门槛、申赎方便、价格优势等从银行吸纳长尾客户;

  (4)众筹、P2P模式将融资用途、客户群扩展到传统银行不曾覆盖的方面。

  从个体看,以阿里巴巴“余额宝”为例,通过沉淀“淘宝”品牌优势,选择销售渠道入手,在时间、面签、门槛等“微”困难点破局,迅速打破了基金行业管理规模的“天花板”。这种模式首次将客户置于“平视”位置,通过金融教育、行为交互,以及给客户多样性、低成本的选择,使双方一同完成“学习-积累-提升”的内生循环。易操作的特性使这种模式一度引来大量复制,但“余额宝”至今仍保持行业领先优势,并对商业银行储蓄存款的增长形成了较大压力。

  从整体看,互联网金融企业凭伸缩弹性高、进取心强等特质,在支付、理财、小额信贷方面打破了银、客服务平衡,对银行造成了威胁。其理念,是通过资金分离运用、降低准入门槛,反传统而行,直击银行难触及的点面;其定位,是通过捕捉职责空隙,集大众客户服务提供方、银行非金融同业客户、银行竞争者于一身;其服务,是从体验端入手,结合自动化、数据积累、深度挖掘、优化升级形成闭环;其渠道,是将复杂流程后置,依托手机APP的简洁界面,尽量易于理解和使用;其运作,是通过业务积极进取、响应需求快速,短时间集聚大量客户和资金。

  2、互联网银行

  互联网银行是互联网金融企业和传统银行之间成长出的一个新群体。相比数量泛滥的互联网金融企业,顺利变身为互联网银行的是各自细分领域的独角兽,数量有限。

  按牌照划分,可分为民营银行(互联网公司与民营企业合资)与独立法人(直销)银行两类。前者包括腾讯系微众银行、阿里系网商银行、苏宁银行、小米系四川新网银行、美团点评的吉林亿联银行等;后者为百度和中信银行合作的百信银行。其中,阿里系的蚂蚁金服拥有全金融牌照,江苏苏宁其次。

  相比早期从互联网支付(如微信支付和支付宝)转型而来的互联网银行,后期成长的互联网银行均更大程度地裹挟了各自在客户方面的优势,以低成本、广覆盖、技术和理念融合等践行轻量化运作,在自身牟利的同时,倒逼传统银行的产品、业务和管理改革。不过,在近两年的发展中,部分互联网银行也面临困境:由于在远程账户开立、吸存揽储等关键节点受到政策限制,导致其经营陷入停滞,行业高管壮志难酬,频繁出现“离巢”。

  3、对传统商业银行的影响

  “互联网金融”对传统商业银行的最大的触动在于渠道,国内零售银行以布局网点机构“实体拓客”的模式正逐渐被“线上获客、活客”所取代。商业银行寄望手机APP客户端能成为重夺对客主动权的入口,并通过“泛金融”平台整合,完成对互联网企业的反戈一击。各家商业银行陆续打造了各类线上服务平台,以及其他互联网直销类平台等渠道入口。但在APP化成为国内银行发展趋势的同时,就客户体验和逻辑架构而言,商业银行手机渠道的功能整合、设置布局、使用“旅程”仍有待优化。

  互联网金融的发展,是金融科技在中国的一次“部分实践”,其表明了金融模式尚有新的发展空间,验证了互联网技术和手段能提升效率,获取了广泛的市场和客户群,也留下了金融技术创新需要“正确的引导、适度的监管、实质的改进”的发展经验。从目前情况看,源自美国金融科技发展经验的“BBC链条”(Business-Business-Customer,即“科技企业-金融企业-客户”)仍保持坚固,其表明金融需要科技的外力完成变革,科技也不能完全脱离金融企业直面客户,技术支持、金融活动、基础金融服务需要进行区分。

  二、可尝试的方向与发展建议

  金融科技时代来临,已是作为金融业个体不可逆转的大势。在国内,银行的地位相对“超然”,出现“退市”、“破产”的可能性较小。但出于长远发展的考虑,仍建议各家商业银行尽早研究与做出判断,制定属于本行特色的银行科技3.0应用体系;同时,对于处在三个不同区间阵营的国内银行而言,破除了地域、规模在实际维度上的掣肘,虚拟金融可能就是下一次拉大差距或弯道超车的重要机会。

  (一)与主业的联系

  在当前的经营形势下,出于稳健经营的职责,回归主业是银行的第一要务。经过数十年的发展,国内商业银行所能涉及的经营边界大致界定。金融科技所能提供的帮助,应主要在于围绕客户的价值链提供双方共益的增值服务,按客户“业务旅程”打通现行环节中的困难点和效率制衡点,而并不在于去重新创立复杂难懂的金融模型或并不牢靠的衍生品。

  由于各家商业银行业务的领先领域、科技的发展水平互不相同,也鉴于金融科技孵化要求较高,想要快速突破有一定困难。建议在短期内,商业银行对金融科技的运用要分清缓急,尽量将银行新科技凝结至具体业务,取得比较优势;同时,也需要做好传统客户的教育工作,给客户一定的适应和转变的时间。

  对于国际化程度较高的银行,可将向全球大型制造业客户提供一体化现金管理服务作为主要服务内容,借助物联网、区块链等技术,自动记录、识别和分析企业的采购、生产、销售、运输、仓储等情况,以及企业流转、上下游关系和在工商税务方面及他行资信的情况,对企业实现长臂、实时、智能服务和管理,实现自动划转、按需贷款等功能,提升交易银行服务的水平和智慧化程度。

  对于以个人财私业务为主打的银行,可将提供智能投资顾问服务作为主要服务内容,在投资端借“机器学习”,从做基金中的基金向寻求投资全量资产池组合转变;在个人风险评估端借数据整合技术,将对个人风险投资的评估建立在心理学、行为学、神经科学、哲学、控制论等基础上,以科学的方式做到比客户更了解客户,帮助客户做出相符的决策。

  (二)在高层次的运用

  银行科技新发展难以一蹴而就,需要的不是直接在多而全的金融产品和庞大的业务体系上进行简单“叠加”,而是在周密规划、测试和部署后的“深度”融合。同时,竞争对手的快速扩展,银行客户的“被教育-产生认识-生成诉求”的过程也越来越短,也需要银行将科技纳入更高层次进行思考和运用。

  1、对中长期发展的考虑

  在短期内,银行宜从具体业务入手,提升“点”服务能力。但从中长期考虑,就需要使金融科技与银行发展战略高度契合,以点带面。可在战略上针对金融科技的发展方向,就应采取的措施和运作模式等方面进行提前部署,在系统搭建、架构铺设上,应前瞻考虑未来的兼容性和升级可能,并在引导、激励和考核措施方面重点加以突破。在融合战略发展策略上,既要保证发展的速度,也要有一定的连续性。

  2、对尖端技术的投入

  目前,传统商业银行对金融科技往往是关注多、跟随多,但主动少、牵头少,与进取的金融科技企业对手相比,给人以“平稳”的感觉。商业银行应根据自身禀赋,在研究、试验、商用多个领域适当夺回先发权;要更加关注研发(R&D)费用的使用,对标先进国家的投入标准,区分常规更新和技术创新的区别,并持续跟踪落实,确保资源投入和取得后续实效。有条件的商业银行,应在高层面引入或投资科技企业的“实验室”“孵化室”,以实景测试、机器运筹等方式替代主观臆测市场,逐渐建立产品、业务、管理措施升级换代的科学逻辑。

  3、建立科学的测评体系

  商业银行对互联网金融科技企业,无论是关注、联系还是参与度,历来都比较松散,当前也仍主要停留在与传统经营比较的模式上。而对科技企业的关注和评测则以定性或输出成果为主。为改善这一状况,商业银行应与金融科技企业圈建立更加平视的关系,形成常态互动、信息交换机制,并引入更科学的评测体系标准。

  (三)转变人员结构

  银行追求长期经营、内部职责明确,但“稳健”“分工”这些良好的出发点逐渐被弱化为保守、谨慎或者缺失担当,间接拖慢了整个行业的发展。这一问题在金融科技时代,显得更突出。

  1、知识背景改变

  根据互联网金融企业和国外银行发展的部分经验,在科技进一步应用后,员工结构会发生较大转变:临柜业务人员大幅减少,由机器取代机械性工作;传统(以是否与客户发生直接联系而区分)的“前中后台”将出现大规模的整合,后线即前线;银行除管理层外,大部分人员应掌握程序指令编写或模型搭建技能。

  当前国内银行人员的学历背景主要是经济、金融、管理类,职业生涯的发展路径是银行柜员→客户经理、专业类岗位→管理岗位,因人而异;在银行工作积累的是过往经验,专业的、统一的标准化内容较少。随着科技进步,银行对人才的知识结构、知识运用将会发生较大的改变,宜加强科技创新人才、系统开发人员的招募、布局和培养。

  2、工作流程改变

  在将科技逐渐纳入银行日常工作后,一些目前的“专业性”岗位职责和流程将发生改变。以银行客户经理(信贷员)为例,其工作重点将发生改变,大部分时间将用于关系维护与营销;而目前占据案头工作大部分时间的阅读分析财务报表、生成授信提案、贷后回款管理等工作,则可由“机器学习”和“数据分析”完成。而操控这部分工作的人员可归入银行“后台”。

  除客户营销岗位外,财务管理岗位、风险管理岗位等原本属于中后台的岗位也是如此。这对银行工作人员未来在跨界、适应方面的要求更高。对此,建议从组织层面尽早打破银行前中后台属性,根据具体项目试点综合小组(含客户经理、产品经理、开发人员、风险管理人员等),展开工作轮岗交流,建立后台直面客户意识。就银行员工个人而言,则需要不断清空自己,增强知识的迭代能力。

  3、架构体系改变

  由于科技进步,实体银行网点将出现缩减,银行以往按区域划分机构的方式将会发生较大改变,需要响应速度更高的组织架构。其可能的形态包括扁平化、平台化、以项目为组织载体等。此外,当前“大前台、大营销”的格局也会随着人员知识能力落点的改变、自动化运作水平的提高而逐渐模糊。

  预计未来银行架构将大概率抽离“中台”,由金融科技支撑,前后线形成可互换模块,对外提供专家式客服、一体化机具、虚拟在线渠道,搭配个性、安全、有效率的金融产品。

  科技已成为银行发展最为倚重的手段,对银行的作用已由提升工作效率向推动高层次发展进步转变。这也是“银行+”时代的重点要素。结合金融、科技相互融合发展的历史,在当前内外部经营形势下,国内商业银行应在更大程度上重视客户的需求和体验,寻找撬动发展的创新点;借助不断发展的技术,围绕主业推动创新,减轻自身的规模负荷;以开放的心态正视市场竞争,整合内外部资源进行机制保障,辅助银行顺利完成转型升级。

  三、金融科技实践案例分析

  (一)大数据技术

  1、中国建设银行的大数据分析平台

  建行上海数据分析中心设有大数据实验室,搭建了大数据分析平台,为全行提供全面的数据、工具、分析方法和专业人员支持,协助业务部门提升管理决策、客户营销、风险管理、产品创新等方面的数据应用能力。作为模型实验室建设成果之一,建行已实现了非结构化数据的模型研发,利用大数据技术对客户行为偏好、地理位置数据和社交媒体数据等非结构化数据进行分析,进而拒绝可疑风险事件。2016年上半年,建行有效避免风险事件1.9万起、避免客户损失1.4亿元。

  2、民生银行的阿拉丁大数据生态圈

  阿拉丁大数据平台是民生银行自2014年开始建设的基于海量数据仓库查询、展示、交互、分析的整体解决方案。阿拉丁平台向数据分析人员提供数据、工具和环境,使得分析人员能够便捷、快速地获取数据分析结果,进而实现决策科学化、营销数字化和管理精细化。目前民生银行各分行和事业部都有阿拉丁平台注册用户,用户发布的数据分析成果已经有5000多项,提升了民生银行的客户与产品营销、风险管控和运营管理的能力。

  3、江苏银行的融创智库大数据应用

  江苏银行2014年开启大数据建设,建立起以风险管理为核心,以大数据技术为支撑,以共享合作平台为基础的大数据体系。2015年组建成立江苏银行“融创智库”大数据工作站,与共青团中央、江苏省信用办、电信运营商及几十家中小金融机构建立了良好的合作关系。近年来江苏银行以大数据应用和网贷技术为基础,积极运用互联网和大数据技术,开发了融创金融合作平台、融创智库大数据风控月光宝盒和“e融”小微网贷系列产品,并将金融科技技术应用在同业合作中,以此打造同业合作的新模式,取得了很好的成效。

  (二)区块链技术

  1、招商银行的区块链应用

  招商银行于2016年在区块链技术上取得实质突破,在国内首家实现将区块链技术应用于全球现金管理领域的跨境直联清算、全球账户统一视图以及跨境资金归集这三大场景,使得招商银行摸索出成熟可用的区块链底层架构,支持后续其他区块链应用项目,例如在票据与供应量金融领域的应用,并可扩展到同业间、银企间、企业间等各种业务场景。

  2、中国邮政储蓄银行的区块链应用

  2016年10月,邮储银行上线基于区块链的资产托管系统,并应用在在真实的业务环境中,该系统为邮储银行与IBM合作的成果。通过与IBM的合作,邮储银行采用超级账本架构(Hyperledger Fabric)将区块链技术成功应用于真实的银行业务生产环境,是我国银行业将区块链技术应用于银行核心业务系统的首次成功实践。

  (三)人工智能

  1、招商银行的摩羯智投

  2016年12月,招行推出适用于普通个人投资者的智能投顾理财服务——摩羯智投。摩羯智投是一个智能化的投资服务,利用机器学习等智能算法对资产进行分类和配置,然后对市场上的基金进行遴选,并对市场进行跟踪和监控。智能投顾依据客户的投资和风险偏好、理财期限等要素,实现客户与基金的智能匹配。

  2、平安集团的人工智能实验室

  平安集团建立了平安科技人工智能实验室,进行人像识别和智能客服等人工智能金融应用开发。平安天下通可以利用人脸识别技术进行远程身份认证,完成APP解锁、刷脸支付以及刷脸贷款等。在智能客服方面,平安对旗下保险、基金、银行、证券等客服渠道进行整合,应用人工智能技术自动识别客户来电的语音需求,智能转接相应模块。

  3、中国农业银行的个人客户统一视图

  2016年12月,中国农业银行历时三年的个人客户统一视图服务系统(简称PSCV)正式对外提供个性化可配置的精准营销服务,标志着农行个性化精准营销中心的初步建立。该系统深入分析存量个人客户海量的金融及行为数据,训练生成了一系列数据分析挖掘模型,提供了涵盖零售领域主要产品及服务的精确推荐,使得客户通过不同渠道办理业务时能由系统自动推送个性化营销信息,实现了对银行个人客户多渠道的精准和智能化营销。

  4、光大银行的科技创新实验室

  光大银行2011年底正式成立科技创新实验室,积极开展生物识别和人工智能等新技术的探索应用。创新实验室自成立以来已成功孵化20多个项目,包括基于全行资源池化的私有云平台、基于Hadoop技术建设的历史数据查询系统、大数据应用开发平台、基于区块链技术的公益捐款系统、人脸识别自助发卡等。

  (四)联合探索

  1、中国建设银行和阿里巴巴蚂蚁金服的战略合作

  2017年3月,中国建设银行和阿里巴巴、蚂蚁金服达成战略合作。建行的理财产品可以通过支付宝进行快捷购买;建行在蚂蚁平台上开通财付通号,提供个性化、定制化产品和服务;建设银行将通过蚂蚁金服推进信用卡线上开卡;建行和支付宝的二维码在未来实现互认互扫;打通建设银行和支付宝的信用体系,提升建行信用卡的审批效率和芝麻信用的权威,进一步拓宽应用范围。

  2、其他联合探索

  2016年12月,厦门银行与联动优势建立联合实验室,致力于推进区块链技术在金融业的应用与创新。2017年1月,中信银行与我国首家大数据交易所即贵阳大数据交易所签署金融风险大数据实验室合作备忘录。2017年3月,全国农商银行发展联盟联合九次方大数据、贵阳大数据交易所联合成立金融大数据风控实验室。

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作者: 来源:银通智略 发布时间:2017-11-09 05:37:38
 
 
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