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银行智能化转型渐进,金融科技仍有巨大想象空间

金融科技发展指导思想——“融合共生”。

在刚刚举办的2019世界人工智能大会上,工行、建行、中国平安(601318)等金融机构,都带着最新的金融与科技融合成果亮相,展示着金融科技的强势兴起。

就在一周前,央行印发了金融科技发展三年规划,从“顶层设计”的角度明确提出未来三年金融科技工作的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施,这意味着金融科技将迈入新的成长阶段。

在新的阶段,作为“金融中坚力量”的澳门凯旋门银行和“科技弄潮儿”互联网公司将如何共生?金融科技在银行业的应用还有哪些空间?业务创新又将给银行带来怎样的风险和挑战?前来参加此次大会的银行机构代表谈了他们的看法。

从“简单交易”到“融合共生”

“银行与金融科技的结合,很多情况下都是伴随着银行业发展到一定程度,必须要和科技相结合。”工行上海分行的一位负责人对第一财经记者介绍说,“这个合作的过程,从业务的角度分析,应该有三个阶段。”

第一阶段,银行自身拥有一定技术,同时也会购买科技企业的一些硬件设备或特定领域的软件开发能力,将其运用到业务流程、风险控制、客户服务等方面,该阶段可看作是银行的电子化发展。一些大型银行更多得倾向于自主研发,所以像工行等银行很早就成立了信息科技部。

第二阶段,互联网巨头公司进军金融市场,与银行各自发展所长。在对公业务方面,银行以服务大中型企业为主,而互联网公司则将触角下沉,去触达银行未服务到的企业;零售方面,银行主做信用卡业务和按揭贷款,且是针对个人信用资质较好的客户,互联网公司则挖掘更广泛的客户群体。

第三阶段,随着普惠金融的发展,很多银行主动下沉,多渠道探索服务民企小微客户,与互联网公司或金融科技类企业进行合作,这种合作可以看作是融合。此时银行与互联网企业各有各的优势,比如银行拥有多个金融牌照、大量客户,但互联网公司更加市场化、场景建设较为突出,基于双方的优势,融合也就更有基础。

银行智能化转型渐进,金融科技仍有巨大想象空间

这种融合,不再止步于简单的交易和局限于短期的交付目标,而是转变为共生的合作伙伴、着眼于共同的长远利益,为用户带来极致的体验和服务。同时,建立在融合之上的还有银行的智能化转型。在大数据、云技术、人工智能等新技术日渐成熟的背景下,传统银行开展金融科技创新,建立起开放、共享的金融生态圈,科技与金融的融合日益深入和紧密,有力地推动了银行数字化业务和客户体验改善。

很多银行的人士也都表达了对安全性重视的观点。现在所有的判断都是基于大数据分析,但有很多数据是来自第三方,这些数据的真实性有待考量,所以一些银行更倾向使用独立第三方的数据,比如来自政府部门的数据等;另外,目前市场上已出现过不少数据泄漏的案例,如何确保数据的安全性对银行机构来说也是个挑战。

上述工行上海分行负责人对记者表示,工行为此已构建了智能化风控体系,实现实时反欺诈、融安E信风险防控、智能反洗钱3.0大数据征信,以及信贷客户关联关系探查。

提供更加有效的金融服务

尽管金融科技发展尚处于起步阶段,但已展现出蓬勃的生命力和较好的应用效果。也许金融科技带给消费者的直观感受在于流程的便利,但对于银行内部而言,意义重大。随着技术的不断成熟,银行寻找客户的方式增加了,进行风险管理的手段多了,设计的产品更丰富了,内部结构也优化了。也正是因为意识到了金融科技的重要性,一些银行将原有的“信息科技部”更名为“金融科技部”。

目前,银行在智能化产品与服务上已有不少成果,包括研发智能语音机器人,建立360度客户画像与场景化标签体系,人脸、声纹识别等技术应用于支付、ATM取款等。

银行智能化转型渐进,金融科技仍有巨大想象空间

未来,在热点技术的快速发展下,银行的业务创新与各类新技术的结合将会越来越紧密,通过积极应用大数据、人工智能、生物识别等新技术,驱动业务的智能化变革。这种变革主要体现在四个方面:

一是客户服务方面,围绕银行账户管理、支付结算、融资、投资理财等方面,创新推出智能普惠、体验极致的产品和服务模式;

二是市场营销方面,以客户为中心,充分发挥大数据价值和人工智能优势,更好得了解客户,预测客户需求,推出个性化智能营销方案,为客户提供差异化的服务,增强客户吸引力;

三是风险防控方面,应用大数据分析、人工智能等技术,提炼风险变化规律、研发风险监控模型、预测风险隐患,构建事前、事中、事后全覆盖的智慧风控体系;

四是内部管理方面,积极运用人工智能、大数据、云计算等先进技术,实现业务运营集约化、内部管理精细化、流程操作自动化,推进银行降本增效。

来自银行界的人士均认为,从这几个领域来讲,科技在今后相当长的一段时间内,将帮助银行改善经营效率,提升银行的服务能级。金融科技的应用空间会很广,很难想象未来会出现什么样的业态。不过,值得注意的是,科技的发展需要有法律环境和合理的制度去约束,否则市场将面临来自数据安全的大挑战。

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