银行业金融科技应该用现状

2020-11-01 由 发布 阅读(513)

一、行业格局:数字化发展全面提速,央行旗下的金融科技公司成为整个金融科技市场的重要推动力。

银行业借助AI、云计算等科技与金融深度融合,大力发展金融科技,赋能金融行业转型升级。2020年8月,《中国上市银行分析报告2020》正式发布,报告数据统计表明2019年中国上市银行总共有51家,其中首次提到了金融与信息科技的深度整合,推动了银行的一次数字化和转型。上市银行对于科技工作者人数的平均投资占比已经超过4%,平均每个项目所需要投入资金就超过应收比2%,基建和数字化等新兴业务取得进步。

金融与科技的融合推动着银行业产生新变革,银行企业合作,科技引领银行业的快速发展。传统商业银行与金融科技企业整合优势、开展合作。大中型银行突破银行传统体制,设立金融科技子公司助力。

央行为了适应商业形态,解决数字货币清结算、数据库建设等金融科技底层基础设施建设,运用区块链、数字货币等推动产业数字化。目前为止,共设立了5家金融科技子公司,有2018年成立的深圳金融科技研究院、2019年成立的长三角金融科技有限公司等,涉及到金融科技前沿方向,如区块链、密码学等。

银行与第三方科技公司合作联手,促进金融科技数字化转型。银行的优点是拥有金融牌照、资金充足、海量客户等,缺点是客户活跃度低、处理数据分析能力差。金融科技公司具有的创新科技能力与商业敏感度刚好与银行两者互补,各发挥其所长。例如区块链技术应用于支付数据清算和供应链金融等,物联网技术探索和应用在保险标的管理和大宗商品融资那个,人工智能应用于金融的量化交易中,银行业金融业务必定被金融科技所带动。例如长春农商行与平安集团旗下的金融壹账通合作,共同搭建了多人视频面审智能风控系统,有效提升了领域的智能风控水平。

银行为了发展金融科技,先后成立了各自的金额科技子公司。银行对金融场景、流量、客户等方面加快实施金融科技布局,取长补短、发挥银行优势,推动金融科技的发展和数字化转型。2020年11月为止,五大国有银行和七家全国性的股份制银行均已设立了属于自己的金融科技子公司。

12家大中型银行金融科技子公司成立时间:

2015年11月,兴业银行成立兴业数金,注册资金5亿元。12月,平安集团成立金融壹账通,注册资金12亿元。

2016年2月,招商银行成立招银云创,注册资金5000万元。12月,光大银行成立光大科技,注册资金2亿元。

2018年4月,建设银行成立建信金科,注册资金16亿元;民生银行成立民生科技,注册资金2亿元。5月,华夏银行成立龙盈智达,注册资金2100万。

2019年3月,工商银行成立工银金科,注册资金6亿元。5月,北京银行成立北银金科,注册资金5000万元。6月,中国银行成立中银金科,注册资金6亿元。

2020年1月,交通银行成立交银金科,注册资金6亿元。7月,农业银行成立农银金科,注册资金6亿元。

二、应用场景:金融科技贯穿银行业务条线,信贷领域应用广泛

金融科技成为银行业发展的重点,推动银行金融科技转型。手机银行、微信银行等自助渠道业务成为主要交易方式,提高办事效率、提升客户体验、提高风险控制水平,有效的降低了运营成本。银行的信贷业务和金融科技深度融合,人工智能和大数据帮助银行业更好的降本增效、控制风险等,比如实践与消费信贷、向中小企业提供信贷等。

信贷业务全过程与金融科技深度融合:

增值服务与业务协同,手机银行、智能柜台、交易银行、智能客服、智能投顾等。

A、贷前:通过大数据、AI、生物识别、机器学习方式,构建金融生态场景;信用资质判断,风险控制;反欺诈。

B、贷中:通过区块链、AI、大数据方式,信用跟踪,监控风险实时变化;风险预警与业务调整。

C、贷后:通过大数据、AI方式,判定客户资质,精准营销,实现复贷;催收预警,连通执法部门联合催收。

1、消费信贷

小额、分散和高频是消费信贷的特点,消费贷款经常会在提倡消费中进行,消费场景是开展消费信贷的重要前提。

(1)、贷前:触达消费者、挖掘客户需要、营销精准

消费金融逐步向场景化发展,不断提升流量与手机数据。头部平台为银行提供信息技术服务,大数据时代精准掌握客户数据有两种方法:其一,金融科技公司与传统金融企业合作,同步带入双方的能力与服务。比如阿里、百度、苏宁、腾讯和京东与五大行共同合作,通过金融科技开展普惠金融、智能金融等。一些银行与第三方支付机构合作,生态校园、校园交通等成为向线下突围场景布局的重点。其二,商业银行与科技企业从竞争走向合作,共同完善金融业务的生态布局。银行通过API技术向互联网科技企业提供金融信息服务共享,从BC端吸引客户,实现金融服务生态。比如在美团点评的餐饮开放平台提供线上支付等金融服务,与爱奇艺和腾讯等视频平台一起推出联合会员服务等,打造消费金融生态圈。

通过数据搜集与分析,挖掘大客户,做到精准营销。通过生物识别、AI等技术对个人信贷和外部大数据进行多层次有差异的金融服务体系分析。最终通过智能营销,对重点目标客户做到高效精准的触达,使产品组合最优化和差异化定价。恒丰银行基于大数据应用,自主设计研发了企业级大数据应用平台,多渠道获客、全方位为客户画像,推出智能投顾服务等,在理财经理创收和客户活跃度方面得到了明显改善。系统自2016年12月投产开始,总客户数增长了17.4%,贡献程度中级以上的客户增长了4.4%。不仅客户经理的效率提高了,客户也节约了时间,同时提升了客户的体验度。

挖掘客户精准获客,把握恰当准入条件。在授信决策、审批与实施环节,利用大数据、AI、知识图谱等,分析判断借款人身份资料的真实性和还款意愿与能力,对客户的信用风险等进行评分。生态聚合平台、社保、工商等公用事业信息化管理系统等多维度数据分析,利用AI最前沿的神经网络和深度学习,避免人为影响。金融壹账通通过智能借款引入微表情面审系统,结合AI和大数据技术,可以在10秒之内准确识别客户的声音,实现智能反欺诈,全流程周期智能化,减少了至少40%的人工参与。

(2)、贷中和贷后:动态监督、客户复贷、逾期贷款催收

贷款发放以后,首先,对信贷风险进行动态监测预警。通过大数据、AI等技术建成的风险管理体系,进行智能化分析与判断,实行精准化管理,为基础信贷风险隐患提供实时预警。其次,发生客户复贷和逾期贷款催收的情况时,对于以往优质信贷客户提供精准营销,使贷款快速投放。建立预警机制专门针对预期欠款的客户,联合公安及司法部门共同进行催收。例如恒丰银行,利用大数据技术搭建了信用风险预警系统,通过星环大数据平台对进行风险的研究、检测和预测。对客户贷款进行风险全流程的监测,从投产到上线这段时间,新增信贷资产质量效果明显提升,信贷业务发放效率显著提高,贷前调查成本有效减少。有平台数据显示,平台风险预审全流程的人力成本大概节省了将近80%。

2、中小企业融资与供应链金融服务

中小企业实际抵质押比例偏低,抵押物价值不高,银行贷款比较依赖抵押物,导致中小企业出现融资难、融资成本高的现象。金融科技与金融业务越来越走向融合,面对中小企业融资与供应链金融,金融科技协助银行提高大数据印尼该能力,使信用评估体系更加健全,有效的增强了中小企业的融资效率。

(1)、贷款之前:收集数据,对大数据进行信贷审批

银行通过金融科技技术的帮助,使用区块链、金融云、人工智能等技术为中小企业进行画像,进行模块化、定制化的金融技术功能输出,比如线上审批和自动放款,最终实现为中小企业提供融资。大数据的收集、分析等都是同时进行,原先的7大信贷审核流程被其整合,审批效率大大提高,运营成本也得到了有效的控制。

供应链金融的贷前风控是从授信主体全转向整个链条。信用良好的核心企业是供应链金融的基础,企业相关的大数据形成了关联关系计算和图谱,碎片化的数据有机的组织起来,实现供应链金融体系的信用穿透,基于交往圈信用模型,观察企业通信数据和供应链数据健康度,实现中小银行信贷全流程管理。

区块链技术重构信用,实现了真正的数据共享。数据方面来看,通过信息流、商流、资金流、物流四个业务流程与信贷信息上链,使用区块链数据的不可篡改性提高可信度。业务方面来看,把核心企业的债务凭证转成数字化,因为区块链技术具有可溯性,实现体系信用穿透,进行多级拆分和流转,实现金融机构的风险降低效率提高,解决中小企业融资难融资贵问题。区块链技术在供应链金融中的应用有很多,工银e信、农行e贷比较典型,应用于应收账款债权等。工银e信运用了大数据、区块链等技术,可以流转、拆分与合并,安全可靠,以科技驱动业务,满足产业链多级流转,实现真正的普惠金融。

(2)、贷中和贷后:全流程管理

客户的经营能力是金融机构的核心能力,对欺诈交易和欺诈者进行识别,降低欺诈风险。银行金融风险预警指标,比如银行杠杆率、税务数据等。

三、问题与挑战:技术转型时间久,投入产出比不明,数据处理难度高

小微企业与贫困地区农户等贷款服务正被数字化信贷进一步从根源上改变。2020年12月8日,中国银保监会总裁郭树清在其演讲中说,银行等金融机构已经充分运用互联网和大数据为银行搭建了智能化的风控,对于抵押品的依赖也有所降低,从而融资的可能性也有所提升,中小微企业和农户等贷款比例上升明显。2020年9月为止,我国扶贫小额信贷已经累计发放了5038亿元,支持贫困户1204.3万户次。10月底为止,银行的小微企业信贷客户也已有2700万,普惠性小微企业和工商个体户与去年贷款同比增速超过30%,农户同比达14.3%。

目前银行金融科技发展中存在一些问题:

首先,以客户为中心的传统技术系统向数字系统转换需要时间来实现。传统企业互联网系统通过网络实施信息化,实现业务办理效率的提升和操作风险的有效降低,重点在于安全运行。而以用户为核心是数字化改革的重点,客户交互和分析组成新一代核心银行系统,这对数据的整合和利用的能力要求很高,未来银行数字化转型的整体技术架构和业务模式是颠覆式的改革,所以银行的数字化转型需要一定的时间来实现。

其次,银行未来的数字化转型是必然,但需要持续不断的高额资金投入。银行转型需要金融科技来支撑,但是投入成本压力并不小,金融科技短期内对银行的盈利能力是有影响的。2019年,上市银行对金融科技投入力度加大,平均对科技投入的资金占营业收入比大概为2%。现在银行巨大的资金投入能否在今后收获对应的利润存在着不确定性,数字化转型未来能否成功,可持续信和可行性是如今必不可少的考虑环节。

最后,银行的数字化转型中,数据的分析与处理较为复杂。提升银行的数据处理能力,就需要金融科技的帮助来消除数据信息碎片化的问题。目前银行主要通过构建金融数据湖的方式收集海量数据,用多样化的数字营销手段为客户画像,提高大数据中心的使用效率使银行从中获益。