銀行智能化(huà)轉型正推進!詳解金融科技三年發展規劃的(de)4大(dà)新趨勢
新快(kuài)報
09月(yuè)02日 08:41 關注
原标題：銀行智能化(huà)轉型正推進!詳解金融科技三年發展規劃的(de)4大(dà)新趨勢
■廖木(mù)興/圖
新金融新勢能系列之6
金融科技終于有了(le)頂層設計。金融科技英譯爲FinTech,可(kě)以簡單理(lǐ)解成爲Finance(金融)+Technology(科技),一般指通(tōng)過利用(yòng)各類科技手段創新傳統金融行業所提供的(de)産品和(hé)服務,提升效率并有效降低運營成本。近日,中國人(rén)民銀行印發《金融科技(FinTech)發展規劃(2019-2021年)》(下(xià)簡稱《規劃》),明(míng)确了(le)金融科技創新的(de)邊界和(hé)監管,也(yě)鼓勵具體的(de)金融科技應用(yòng),如大(dà)數據、雲計算(suàn)、人(rén)工智能、分(fēn)布式數據庫研發等。
在目前金融科技蓬勃發展的(de)當下(xià),這(zhè)是我國金融科技第一份科學、全面的(de)規劃,影(yǐng)響不可(kě)謂不深遠(yuǎn)。這(zhè)份篇幅長(cháng)達萬字的(de)金融科技規劃中,到底蘊藏著(zhe)未來(lái)哪些發展趨勢?哪些又與你我息息相關呢(ne)?
■新快(kuài)報記者 許莉芸
趨勢1
每個(gè)人(rén)将成爲行走的(de)“數據包”
掃一掃可(kě)知消費習(xí)慣
“人(rén)工智能”“大(dà)數據”和(hé)“雲計算(suàn)”是《規劃》中出現最多(duō)的(de)字眼。如《規劃》在重點任務之一提到,“要加快(kuài)完善數據治理(lǐ)機制,推廣數據管理(lǐ)能力的(de)國家标準,促進跨部門信息規範共享,破除不同金融業态的(de)數據壁壘,形成統一數據字典,進一步提升數據洞察能力和(hé)基于場(chǎng)景的(de)數據挖掘能力,充分(fēn)釋放大(dà)數據作爲基礎性戰略資源的(de)核心價值。”
“随著(zhe)技術逐步成熟,(我們)将從移動互聯進入到萬物(wù)互聯時(shí)代。”中關村(cūn)互聯網金融研究院首席研究員(yuán)董希淼解讀道,随著(zhe)5G時(shí)代到來(lái),雲計算(suàn)、大(dà)數據、人(rén)工智能等将深度發展,物(wù)聯網、虛拟現實/增強現實等将加速應用(yòng),完善經濟和(hé)社會發展基礎設施。“這(zhè)将深刻改變金融的(de)産品和(hé)服務形态,并很大(dà)程度上将重構金融業務模式。”
“在金融科技發展上半場(chǎng),所有的(de)金融産品都指向了(le)消費者,而在下(xià)半場(chǎng),這(zhè)個(gè)核心擴展到了(le)‘萬物(wù)’。”國家信息化(huà)專家咨詢委員(yuán)會委員(yuán)高(gāo)新民撰文表示,這(zhè)個(gè)“物(wù)”既包括了(le)人(rén),也(yě)包括了(le)事件、數據、裝置、系統、流程等。所有物(wù)理(lǐ)對(duì)象(不論是智能的(de)或非智能的(de)物(wù)體)與互聯網無縫聯接,從而實現虛拟和(hé)物(wù)理(lǐ)世界的(de)一體化(huà)。
未來(lái),大(dà)概我們每個(gè)人(rén)都将成爲行走的(de)“數據包”,也(yě)許“掃一掃”就能知道每個(gè)人(rén)的(de)消費習(xí)慣、信用(yòng)記錄等。
趨勢2
B端賦能成爲主流商業模式
科技賦能更深入
《規劃》中給金融科技下(xià)的(de)官方定義,即技術驅動的(de)金融創新,旨在運用(yòng)現代科技成果改造或創新金融産品、經營模式、業務流程等,推動金融發展提質增效。
“換個(gè)通(tōng)俗點的(de)說法,就是技術賦能金融,‘金融’賦能企業。後面的(de)金融打了(le)引号其意就是強調這(zhè)是技術賦能過的(de)強大(dà)新金融。”興業數金首席創新産品官毛強華表示。其實,金融科技是以技術爲手段提升金融服務能力,更加合理(lǐ)地分(fēn)配金融資源,更好地服務實體經濟。
科技賦能蓬勃發展的(de)大(dà)背景是,B端成爲主流商業模式。董希淼就表示,在過去,C端市場(chǎng)是争奪重點,在線支付、網絡借貸等成爲重要業務。而普華永道認爲,中國互聯網下(xià)一個(gè)風口将出現在B端,科技企業賦能B端服務C端将成爲主流商業模式。而畢馬威預計到2020年,中國相關市場(chǎng)規模将超過12萬億元,前景廣闊。
從參與者來(lái)看,目前,科技賦能的(de)玩家們衆多(duō)。近年來(lái),随著(zhe)互金巨頭轉型金融科技公司,從此前金融産品轉向了(le)金融科技輸出;大(dà)型金融機構,也(yě)跟随步伐紛紛成立了(le)金融科技子公司。在《規劃》也(yě)提出要“合規探索設立金融科技子公司等創新模式,切實發揮科技引領驅動作用(yòng)。”近日,交通(tōng)銀行就表示正在推進金融科技子公司也(yě)落地。未來(lái),銀行落地金融科技子公司的(de)步伐也(yě)将加快(kuài)。
此外,一些助貸公司也(yě)是重要參與者。“助貸是新形勢下(xià)金融産業分(fēn)工細化(huà)與合作深化(huà)的(de)外在表現,也(yě)是現階段金融科技輸出的(de)主要載體。未來(lái)助貸将迎來(lái)相對(duì)寬松監管環境,因爲限制助貸,将在很大(dà)程度上制約中小金融機構的(de)轉型動力。”蘇甯金融研究院院長(cháng)助理(lǐ)薛洪言如是說。
趨勢3
金融服務“無界化(huà)”
開放銀行正當時(shí)
未來(lái)的(de)金融服務也(yě)會愈發的(de)個(gè)性化(huà)、無界化(huà)。正如“銀行X.0”系列叢書(shū)作者布萊特·金所言,随著(zhe)人(rén)工智能(AI)、現實增強(AR)、語音(yīn)識别設備、穿戴智能設備、無人(rén)駕駛、5G通(tōng)信、區(qū)塊鏈等創新型技術手段正在發展和(hé)普及。未來(lái),銀行服務将會通(tōng)過各種方式出現在我們周圍。
這(zhè)在《規劃》中也(yě)有答(dá)案。“要根據不同場(chǎng)景的(de)業務特征創新智能金融産品與服務,探索相對(duì)成熟的(de)人(rén)工智能技術在資産管理(lǐ)、授信融資、客戶服務、精準營銷、身份識别等領域的(de)應用(yòng)路徑和(hé)方法,推動金融服務向主動化(huà)、個(gè)性化(huà)、智慧化(huà)發展,助力構建數據驅動、人(rén)機協同的(de)智能經濟形态。”
董希淼則認爲,2018年來(lái)“開放銀行”作爲一種新的(de)商業模式頗受推崇,并非偶然。雖然《規劃》中并沒有明(míng)确提及“開放銀行”的(de)字眼,但是在“拓寬金融服務渠道”這(zhè)點中提到“借助應用(yòng)程序編程接口(API)、軟件開發工具包(SDK)等手段深化(huà)跨界合作,在依法合規前提下(xià),将金融業務整合解構和(hé)模塊封裝,支持合作方在不同應用(yòng)場(chǎng)景中自行組合與應用(yòng),借助各行業優質渠道資源打造新型商業範式,構建開放、合作、共赢的(de)金融服務生态體系。”這(zhè)其中,開放API和(hé)SDK就是目前國内開放銀行實踐的(de)典型模式。
目前國内微衆銀行、興業數金、衆邦銀行等互聯網銀行、民營銀行、金融科技公司等紛紛發力開放銀行。通(tōng)過與商業生态系統合作夥伴共享數據、算(suàn)法、交易、流程和(hé)其他(tā)業務功能,聚合更多(duō)生态場(chǎng)景,爲用(yòng)戶提供無感、無縫、無界的(de)金融服務體驗。未來(lái)也(yě)将有更多(duō)的(de)參與者入局開放銀行。
趨勢4
數字化(huà)監管成常态
金融科技成爲防範風險新利器
《規劃》中提及,金融科技要成爲防範化(huà)解金融風險的(de)新利器,“運用(yòng)大(dà)數據、人(rén)工智能等技術建立金融風控模型,有效甄别高(gāo)風險交易,智能感知異常交易,實現風險早識别、早預警、早處置,提升金融風險技防能力。”
金融科技的(de)應用(yòng)項目在加速研發和(hé)落地。近年來(lái),騰訊、京東數科和(hé)度小滿等互聯網巨頭的(de)科技輸出闆塊中就有關于監管科技的(de)内容。如去年下(xià)半年,騰訊與深圳金融辦合作,依托騰訊安全自研的(de)靈鲲系統及深圳金融辦整合的(de)數據資源,雙方聯合開發基于深圳地區(qū)的(de)靈鲲金融安全大(dà)數據監管平台,旨在通(tōng)過金融風險的(de)識别和(hé)監測預警,助力地方金融監管,保障金融業務安全,防控金融風險。
據悉,目前騰訊金融安全全息大(dà)數據監管平台,已經實現現金貸、P2P、虛假投資理(lǐ)财預警、金融傳銷等場(chǎng)景的(de)風險預警,其中主要的(de)風險指标量化(huà)包括:信用(yòng)風險、操作風險、流動性風險、市場(chǎng)風險、法律風險、傳播風險、輿情風險等;其中風險分(fēn)析還(hái)包括宏觀風險指标,如GDP增長(cháng)率、通(tōng)貨膨脹率、出口變化(huà)率、投資增長(cháng)率、銀行存貸款變化(huà)、資産價格變化(huà)等。
由此可(kě)見數字化(huà)監管的(de)意義所在。從國際上來(lái)看,已經有不少監管科技在證券監管中的(de)運用(yòng)的(de)實踐,涵蓋證券發行、信息披露、證券投資交易、證券違法行爲、證券市場(chǎng)風險的(de)監管,以及證券投資者保護等環節。比如,在證券發行階段,美(měi)國證券交易委員(yuán)會(SEC)已經開始嘗試用(yòng)機器學習(xí)技術的(de)自然語言分(fēn)析來(lái)審查企業發行人(rén)的(de)申報文件,并利用(yòng)問題案例來(lái)對(duì)算(suàn)法系統進行“訓練”,以了(le)解出現欺詐或不當行爲時(shí)的(de)數據模式及語言特征。
不過,《2018金融科技法律政策報告》中指出,即使從全球範圍來(lái)看,監管科技仍處在初級發展階段,還(hái)不夠成熟穩定,實際應用(yòng)效果也(yě)還(hái)沒有經過一個(gè)完整經濟周期的(de)檢驗。
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