2018 年银行业金融科技应用展望

我们正迎接一个科技赋能时代的来临，未来将有更多创新型商业模式、服务方式伴随金融科技渗透到金融领域，并借此孕育出更大的市场空间。

重庆富民银行行长  孙中东

　随着移动互联、大数据、云计算、区块链、人工智能等革命性技术持续蓬勃发展，新技术应用对人们生产生活的各方面带来了巨大转变和提升，也给各行各业的传统发展模式带来了巨大冲击，银行业同样面临金融科技带来的巨大发展机遇和挑战，从第五次全国金融工作会议强调的“紧紧围绕服务实体经济、防控金融风险、深化金融改革”任务目标，到2017年城商行年会上银监会副主席提出的“通过金融科技促发展、通过金融科技防风险、通过金融科技谋融合”，这都说明金融科技愈发成为银行业未来展转型的重要工具。

一、金融服务实体经济，关键在于触达

　　未来金融工作重点将紧紧围绕服务实体经济，银行业应如何深入贯彻执行该政策，是当前发展的一个重要命题。占全国企业90%的小微企业在我国经济中发挥着巨大的作用，但融资难问题一直是困扰其生存发展的软肋。一方面，小微企业自身存在缺乏足够的抵押资产、风险防御能力弱等问题;另一方面，金融机构，尤其是传统银行机构，出于风险收益的考虑，风险偏好上更愿意为大型国企、支柱产业、项目基建等提供服务，向盈利能力和偿债能力难以评估的小微企业进行服务的意愿不足，往往会因为成本收益的原因使小微企业的融资成本与服务收费远高于大型企业，并设置更高的征信门槛;从而造成小微企业普遍融资难、融资贵、金融服务受限的现状。要打破此局面，关键是要通过金融科技的手段使金融服务触达到服务的客群，触达的关键在于要以最低的成本解决信息不对称问题。通过金融科技推进金融服务模式创新可以有效降低成本、降低服务门槛;通过模式的复制连接并触达场景、扩大服务范围、深入场景生态，让企业可以在有限的资源条件下，享受到均等的金融服务，提高普惠金融的可得性和覆盖度;此外，金融机构可以通过触达的金融科技手段跟踪资金流向，掌握企业真实经营情况，解决信息不对称的困难，并可结合大数据风控建模，实时动态管理风险，提升风险防控能力，降低企业融资成本，从而扶持企业发展，让普惠金融得以可持续发展，并助力金融风险防控，推动实体经济发展。

二、未来银行业将逐渐从科技协同转向科技赋能

　　中国平安董事长曾表示：“智能科技的时代正在来临，赢科技者赢未来。我们期待不远的将来，逐步将平安从资本驱动型的公司转变为科技驱动型的公司”。而招商银行则在2017年半年报中提出：“通过推动移动互联、云计算、大数据、人工智能、区块链等新兴技术的创新应用，定位打造金融科技银行。”从2017年起该行将把每年税前利润的1%计提为金融科技创新基金，未来该基金规模计划扩大到营业收入的1%。我们正迎接一个科技赋能时代的来临，未来将有更多创新型商业模式、服务方式伴随金融科技渗透到金融领域，并借此孕育出更大的市场空间。

　　1.移动互联发展展望

　　以移动互联为例，以5G为代表的新型通信网络将在未来2～3年开始试运行和商业应用，将会使得人们的生产生活更分散化、场景化，行业数据显示中国已经有1700万个App，也就衍生出1700万个细分消费场景，这样海量细分的消费金融场景市场，传统金融服务模式很难触及，目前银行业主流的模式是把银行开到手机里，但是该模式与场景无关，一种基于金融科技的金融服务创新模式是把银行开到每个APP里，随着5G时代的来临，移动互联领域将会出现更多垂直场景、切中客户痛点的移动应用诞生，伴随着AR、VR等应用推广，金融服务将加快融入移动互联网的步伐，服务形态也将更大规模地“由实向虚”发展。

　　2.大数据及人工智能发展展望

　　大数据技术今天已经不再经常被提起，这不意味着它不再是重要的前沿技术，而恰恰相反，大数据已经融入所有其他前沿科技，成为一切金融科技的技术基础。在人工智能、区块链、云计算、物联网等前沿技术中，大数据都成为不可或缺的要素，因此本文结合其他技术展望大数据技术在银行业的应用趋势。

　　人工智能并非全新概念，业界普遍认定1956年一场在美国达特茅斯(Dartmouth)大学召开的学术会议为人工智能研究的起点，到2016年AlphaGo击败李世石，正好60年时间。近年来人工智能出现爆发式增长，主要原因有算力满足、算法进展、产业需求等几方面。在金融行业，人工智能主要的应用场景主要在风控及反欺诈，精准营销，智能投顾和智能客服等四个方面，而智能客服相对集中在NLP技术的应用上，与金融并非强相关，因此本文重点探讨其他三个方面。

　　不管是风控反欺诈，精准营销还是智能投顾，都依赖于底层完善的用户画像体系及数据架构，这两者构成了银行业人工智能应用的骨骼和血脉。在信用风险控制方面，逻辑回归等算法早已应用在评分卡中，也算是有监督机器学习，属于人工智能范畴，虽然算法较为简单，但是在坏样本足够丰富的情况下，算法的效果与神经网络等复杂算法相差不大，综合考虑成本及建模难度，逻辑回归等基础算法在银行业的信用风险防范领域成为了主流算法，而在欺诈风险防范领域，运用大数据及人工智能相关算法则更为广泛。常见的应用主要有：欺诈网络分析、行为模式识别、离群点分析等。

　　首先，精准营销需要从客户角度出发，通过对客户特征的深入分析，借助机器学习算法模型实现建立以用户为中心的个性化的营销策略，全面系统地分析客户需求，帮助金融客户提升用户的忠诚度，为用户提供更加舒适的购买金融产品的体验。其次，精准营销也可根据产品特性，寻找到高匹配度的客户。此外，根据收集到的客户购买行为数据，可以通过合适的渠道(即客户使用最频繁的渠道或客户购买最方便的渠道)在客户信息接受度最高又或者客户购买概率最高的时段(即合适的时间)，将合适的产品传递给合适的客户。如果我们将精准营销做得更加完善些，从推荐单一产品到推荐投资组合，从推荐点击的“一锤子买卖”到推荐后持续跟踪组合收益，定期或根据特定条件触发组合比例调整，建立完善的投后跟踪机制，一个智能投顾产品便呼之欲出。

　　目前主流的智能投顾产品都依赖于问卷调查来判断用户的风险偏好和投资喜好，除去监管要求的考虑之外，问卷调查其实很难了解客户资产、风险偏好等的真实情况。因此需要基于用户画像和标签来深入了解客户。所谓用户画像，即客户信息标签化，用一串描述性的标签来对客户进行分类和描述即为用户画像的典型案例。与传统问卷不同的是，用户画像技术利用计算机的运算能力，为标签分析提供了一种便捷的方式，使得分析者能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型来“理解”人。当投资顾问具备这样的能力后，就能进一步提高信息获取的效率，为数据分析和组合推荐打下基础。此外，移动终端设备是海量信息的汇集地，金融、社交、出行、饮食等方面的数据形成一个储量丰富、增量巨大的数据金矿。在获得客户授权的条件下，利用种种第三方数据就有助于我们了解用户各种消费需求及其理财能力。除了静态数据，用户线上的行为数据也极具价值，特定用户在什么时间、地点，做了什么事(浏览或购买某理财产品)都暗示着该客户的风险偏好和投资习惯。

　　随着自然语言处理技术的日益发展，人机对话也开始成为可能，人们已经通过计算机高效地处理客户的文字甚至语音输入。在投资顾问领域，自然语言处理技术将赋予智能投顾与客户交流的能力，投顾AI可以通过和客户的对话采集客户的流动性需求甚至一些个性化需求。

　　3.区块链发展展望

　　在2017年的GartnerHypeCycle中，区块链技术刚刚通过了上升和快速发展期，进入下降期，在此阶段中，基本理论逐渐成熟，探索空间越来越小，关注度逐渐下降，产业应用尚未成熟。因此，在银行业的广泛应用还需要5~7年的时间。从区块链类型看，由于CAP原理的限制，公有链不适合高并发场景，而私有链相比原有集中式的处理架构并无优势，因此，现阶段区块链在银行业的主要应用以联盟链为主。

　　从具体应用上来看，最好的场景第一是支付、转账，不管是对发起交易的个人/机构而言，还是对处理交易的金融/支付机构而言，区块链技术都可以解决双方的信任问题，在传统的处理方式下，由于交易双方互相不信任，因此需要各自维护一套账本，转出方有出账记录，转入方有入账记录，只有双方的账互相匹配，彼此才能认可交易。同样，参与完成交易的银行和三方支付机构，每天都要处理数量巨大的交易，因此日终需要对账。而有了分布式账簿，大家都基于同一本账，便不再需要对账的过程，极大地提高交易的效率。第二是信息共享，基于区块链不可篡改及可追溯等特点，作为可信赖的分布式数据库来完成可信存储，具体而言较适合的场景如黑名单标注及共享等。第三是资产确权，也是利用区块链可追溯的特点，针对票据、数据、抵质押物等进行确权，数据确权很容易，难点在于实物(如票据和抵质押物等)，如何上链。第四是智能合约，比起传统合同而言，可以在满足特定条件时自动触发特定动作，如贷款放款、收益发放等。第五是数字货币，这更是区块链技术的集大成之作，期待人民银行的数字货币能为这个应用场景打下坚实的基础。

三、顺应API经济发展浪潮打造生态圈银行

　　API经济是基于应用程序编程接口(ApplicationProgrammingInterface,API)技术所产生的经济活动的总和。各个组织、企业可以通过API将他们的服务能力共享出来，由上下游商家、合作伙伴进行整合，产生无穷无尽的创新组合，持续创造商业价值。这种新市场环境下诞生出的全新商业模式，对于API供应链中的各个角色都将带来更大的价值。API已经是各类企业获客、产品营销和推广，助力合作伙伴价值提升及场景生态扩展的关键载体。相关数据显示，Twitter依赖API使自身流量扩展了10倍以上，Salesforce的API提供其约60%的流量，Amazon先后推出的从S3到EC2云服务，成功的关键在于完善的API服务体系。

　　近年来，银行业在发展的过程中不断加大在金融生态领域的布局投入，从银行为中心的金控体系建设模式到银行自建非金融场景经营模式可以充分体现银行业在生态化发展中付出的努力。而对于中小型银行或者新兴银行而言，它们短期内是没有足够资源和力量尝试以上模式的。银行演变阶段如图1所示。

        中小型或者新兴银行未来可以依托金融科技手段打通银行与互联网流量入口的最后一公里(例如社交网络和银行服务的打通)，在银行与互联网入口之间形成紧密有效的合作纽带，更进一步，这些银行应主动拥抱API经济，通过不断开放的金融服务体系，让金融服务的获取不再高成本、高门槛和低效率。银行须从驱动内部API经济开始，将银行从账户、支付、产品、数据等多层次、综合化的金融服务逐步、完全开放，从而改变银行向客户、合作伙伴及其他生态参与者交付数字化产品和服务的模式。使得银行和各类场景、企业及合作方不断融合，通过API服务实体经济的方方面面，最终实现“生态圈银行”。

（文章来源：中国金融电脑杂志）

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