金融科技创新助力商业银行转 型发展

　　与互联网企业相比，尽管传统商业银行在技术创新机制体制、场景应用、流量入口、客户体验等方面还存在较大差距，但经过多年的发展，在数据、信用和产品等方面打造了互联网企业暂时难以比肩的优势。 商业银行探索实践金融科技存在的问题 
面对金融科技大发展的潮流，国内银行积极进行业务调整以应对变局。已有部分银行依托自身优势，对金融科技进行了初步尝试，主要采用自主研发创新、与金融科技公司合作、“投贷联动”三种模式，具体措施包括发展直销银行、推出智能投顾产品、引进大数据营销及大数据风控等。尽管商业银行积极变革， 促进金融与科技、互联网要素的深入融合。但是，随着业务的深入发展，各种问题日益凸显，主要体现在以下四个方面： 
发展金融科技动力不足。受利润期望、系统安全要求等因素影响，商业银行对金融科技的重视程度不够，创新动力不足。一方面在银行运营体系中，科技部门传统上处于后台支撑位置， 多被视为成本中心，而非利润中心，银行对于科技创新投入的力度不强大。另一方面，商业银行掌握大量敏感信息且处于支付中心地位，试错空间较小，自身以及监管机构对其系统安全性要求高，安全运营是其首要目标，创新被放在次要地位，对新科技的引进也受到更多限制，在业务创新和软件开发上相对比较薄弱， 对科技创新较为谨慎。 
体制僵化降低市场灵敏度。层级制管理导致相关部门的市场灵敏度损失严重。国内银行普遍采用层级制管理模式，各项任务按照垂直方向自上而下地贯彻执行。首先，层级制导致唯一有效的决策来源于最高管理层，底层决策空间小，而“金字塔”形的阶梯等级又拉长了信息沟通渠道，下级对市场偏好、科技发展风向等信息的捕捉，需要经过多轮反馈才能到达最终决策者，耗时较长，对市场不够敏感，科技更新换代较慢。其次，层级制依据职能和职位而非“产品线”进行专业化分工。各部门之间界限分明，缺少全局意识和整体协调，无法依据整体目标快速调整业务方向，难以适应环境的快速变化。 
技术运用仍处于起步阶段。商业银行在金融科技上，虽依托自我优势进行改革创新，但由于起步较晚，相关技术运用还不成熟，主要表现在数据资源管理与智能顾投两个方面。目前，商业银行的数据资源管理较为粗放。虽然银行拥有数据的体量很大， 但在实际利用效果上仍有较大提升空间，目前主要存在三个问题：数据闲置；与第三方企业数据合作开发缺乏；大数据营销的反馈机制缺失，未形成闭环。 
智能投顾业务浮于表面。从目前展开的业务情况来看，银行试水智能投顾业务只能做到“浅尝辄止”，具体原因有以下三个：第一，基金标的少，资产配置优势不明显。我国银行的智能投顾多以国内公募基金为资产标的，全球ETF还受到个人外汇管制的限制，可投资产品类别十分有限，很难有效分散风险。第二，业务操作不便利，需要用户定期调仓。由于基金销售与投资顾问牌照分离，国内智能投顾产品无法为客户代持资产，不能自动交易，只能提供资产配置化建议，因此需要用户定期手动调整资产结构，影响用户体验。第三，产品模式单一，难以实现盈利。��外的智能投顾根据服务对象的不同，可分为被动投资、主动投资、O2O服务和账户智能管理平台四种模式；而国内产品在提供配置建议后，多数并未依据客群特征进一步提供多元化服务，且多数产品目前通过不收费来增加吸引力，尚无法复制美国低费率、大客户量的盈利模式。 商业银行转型发展的路径 
金融科技带来的新型业务形态需要匹配全新的运营模式，对于商业银行的用户获取、客群经营及风控能力等方面提出了更高要求，我国商业银行亟需借乘金融科技大发展的潮流，突破传统业务痛点，在产品定位、用户体验及风控管理等方面进行业务变革，实现自身转型发展。 
建设开放式金融服务中介平台 
近年来，在互联网、云计算和大数据等一系列科学技术驱动下，平台经济迅速崛起，更大的开放体系、更广泛的社会资源的参与，使整个商业组织形式发生着翻天覆地的变化。2018年的政府工作报告更是提出要“发展平台经济、共享经济”，开放式的平台经济逐渐成为社会创新发展和产业升级的新引擎。对于商业银行来说，依托金融科技建设开放式金融服务中介平台，是实现转型的重要抓手。 
在建设开放的生态系统平台方面，互联网金融机构蚂蚁金服已经走在行业前列。2015年9月蚂蚁金服集团宣布启动“互联网推进器”计划，将推动平台、数据和技术方面的能力全面对外开放。在平台方面，2017年6月“蚂蚁财富”上线“财富号”， 支持基金公司在“蚂蚁财富”打造属于自己的品牌专区，促进基金公司从被动营销转向主动营销，目前已有逾20家基金公司接入平台。在数据方面，蚂蚁金服通过丰富的生活场景和金融场景获取，并将处理分析过的数据输出给芝麻信用等功能应用，实现数据的开放式流转和相互巩固，反哺基础业务。在技术方面，蚂蚁金融云平台作为技术推进器，已成功助力蚂蚁集团内部的余额宝、芝麻信用、招财宝等众多业务，同业金融机构可通过平台内置接口快速与蚂蚁金服各项开放业务进行融合，降低了金融机构的创新成本。 　　对于商业银行来说，构建开放式金融服务中介平台，可依据消费、产业、政务等领域平台化程度的差异性，按照以下三种模式搭建：尚未形成聚合专业化平台的相关领域，可整合行内外资源，通过自建、并购、投资等形式打通关键节点，搭建入驻式金融中介服务平台，覆盖细分行业的全场景；已形成专业化平台，但受制于监管要求等因素，平台还未向金融领域延伸的相关行业，可通过与此类平台进行对接，输出金融产品和服务；已形成具有垄断地位的资源整合者，服务已延伸到金融领域的相关行业，银行很难自建平台让参与方入驻，相对可行的方案是向平台提供资金和金融服务的补充。 
为方便企业快速接入平台，创建个性化的业务模式，商业银行应借助大数据、云计算、安全技术等打造标准化服务，制定标准化合作对接流程，构建集对接、联调、测试、上线、运营管理等于一体的标准化商户合作平台体系，快速、高效推进各方技术对接和金融服务标准化输出，利用科技手段提升业务产能。 
银行通过构建金融服务中介平台，可以与平台企业互为入口，或可让银行提供的金融服务嵌入到其他企业生态的场景和流程中。在产品端，能够实现本行、银行同业、非银同业、其他机构的基础产品和服务整合，打造汇集财富管理、网络融资、支付结算、大数据服务的金融云。在客户端，将通过平台化融合方式，服务平台企业以及平台上的消费者，覆盖消费者各个领域的需求以及企业客户生命周期的方方面面，实现平台获客、批量获客。 
借助金融科技提升用户体验 
伴随着金融科技对服务业的颠覆，金融行业的服务模式也在经历着前所未有的变革，互联网公司纷纷借助金融科技，秉持“以用户为中心”的理念和思维，凭借高标准的服务挤占银行市场份额。对于我国商业银行而言，提供智能、便捷的服务，打造卓越的客户体验，是生存乃至最终实现转型的必经之路。 
要实现金融服务智能化。第一，要结合大数据与人工智能实时精准洞察用户需求。一方面，通过大数据技术来奠定用户分析基础，全面采集用户特征、交易行为及服务需求等，构建多维标签体系，运用分层理论进行客户定位。另一方面，搭建基于客户分层的智能营销管理平台，通过人工智能技术自动化数据搜集过程、高效率处理海量数据并实时做出响应，有针对性地选择推广平台、提出产品建议。第二，要借助智能客服实现降本增效。从目前人工智能发展水平来看，智能客服已经在电商等互联网公司得到了成熟运用。商业银行可以借助语言与自然语言处理技术， 将人与人的交互替换为人与信息系统的交互，对用户进行风险、成本、收益等的提示与说明，协助用户进行理财投资选择。智能客服不仅能够及时解答用户疑惑，增强用户满意度，而且还可以过滤通用疑问，降低银行人工成本。第三，要完善智能投顾体系。智能投顾产品具备智能、高效、低成本、个性化等优势，是新形势下财富管理的重要组成部分，未来仍有较大发展空间。商业银行在现有的产品基础上，可以拓展智能投顾业务种类，依据用户的理财需求、资产状况等数据划分客群。对于高净值客户， 采用线上线下相结合方式，线上吸引用户后导流至人工服务，提供差异化的多元增值服务，增强用户黏性。 
要保证支付操作的安性、便捷性。在互联网大发展的环境下，小额高频的场景支付成为支付结算新常态，布局场景支付必然要增强安全性与便捷性。由于每个人的静脉、指纹、声纹、人脸、虹膜等生物特征具有唯一性和稳定性，难以被伪造和假冒， 因此利用生物识别技术保障支付安全性，是商业银行的最佳选择。商业银行发展生物识别技术，为线上线下的日常交易提供普惠级的基础设施，依托指纹支付、语音支付、虹膜识别支付等方式，可以充分简化支付与转账流程，缩短交易时间，降低交易成本，给用户带来便捷的体验，而且具有较高的安全性与可靠性。对于商业银行来说，交叉应用生物识别技术，还能够实现高效的反欺诈预防与管理。 
金融科技赋能风控系统革新 
国内互联网金融公司纷纷基于自身技术、平台优势建立了自己的风控体系。以蚂蚁金服为例，其风控核心是“CTU”， 即基于海量数据的智能风控大脑。CTU通过用户行为、位置、设备信息以及关系链来判断账户的可信性，依据电商消费记录、旅游消费记录以及芝麻信用评分预估资金、个人隐私及相关数据的风险性。目前，蚂蚁金服有超过四分之一的员工从事风险管理业务，投入2200多台服务器专门用于风险的检测、分析和处置， 实时风险识别与管控平均耗时100毫秒。这让支付宝资损率处于十万分之一以下，位居全球领先水平。 
金融科技的发展延展了服务的边界，移动互联网的普及使金融服务能够覆盖到传统金融难以覆盖的长尾客群，伴随而来的是数量庞大的用户群管理对传统风控的冲击与挑战。在此背景下， 利用人工智能、大数据、区块链等技术建立全流程信用风险管控和多维度欺诈风险管控是银行实现转型发展的根基。 
建立智能化大数据风控体系。智能化大数据风控系统，可以有效地�对用户行为特征与交易习惯进行分析，及时识别欺诈行为和恶意主体，实现用户风险的及时准确反馈，助力金融机构实现更高效的信贷审批、资金发放、贷后管理等流程化服务。 
为构建智能化大数据风控体系，商业银行需要做到以下三点：一是要加强数据积累，夯实大数据基础。在行内多渠道采集用户多维度数据，设置用户统一标识，加强行内各产品间的数据整合。同时，利用不同来源的外部数据对行内数据形成补充，加强同业金融产品、征信记录、社交媒体、互联网电商等外部数据的综合利用。二是要构建高效的自动监控机制。利用人工智能技术，基于设备指纹、交易轨迹、社交网络等对信贷交易、关联人士之间的频繁交易等异常行为进行实时监控，有效防止诈骗与套取资金等欺诈行为的发生。三是要完善贷后风险组合管理，对授信组合的风险表现进行实时评价，定位风险发生部位，对不同时期的信用表现实现动态管理，构建风险数据反馈闭环，利用机器学习算法对模型进行训练，提高风控系统的敏感度与准确性。 
积极布局区块链技术。近些年来，区块链技术迅速兴起， 作为防篡改的共享分类账本，区块链利用算法自动处理和结算交易。对于结算业务，区块链无须第三方验证，缩短了用户资金占用时间，用户还可享受全天候服务；对于征信业务，区块链自动识别和保存不良的客户信息和交易记录，不仅数据随时更新，而且可以自动关联有关信息，节省各种重复的人工操作，降低运营成本。 
对于我国商业银行来说，可以借助区块链在以下三个领域实现技术革新：构建基于区块链的跨境支付解决方案，提高跨境支付效率，节约银行业务资源；与金融科技企业合作打造基于区块链的智能合约平台，实现小额高频信贷的流程管理；基于区块链技术实现供应链融资与信用沉淀，助力上下游企业打通交易链条，建立整个供应链上的互信机制。 
纵观全球，金融科技正以前所未有的速度颠覆着传统金融机构的运作方式和商业模式，时代对商业银行的业务能力与服务水平提出了更高的要求。商业银行唯有顺应趋势，将金融科技作为重要战略支点，发展平台经济，提升用户体验，变革风控模式， 积极开展与互联网企业的合作，同时强化自身系统建设、人才储备和研发投入，才能保持市场竞争力，实现转型发展。 
（作者单位：中国民生银行网络金融部）