李婷 中國(guó)人民大學(xué)

2019年8月，中國(guó)人民銀行印發(fā)《金融科技（FinTech)發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》的通知。國(guó)家站在全局的角度，對(duì)金融科技的發(fā)展，進(jìn)行了頂層設(shè)計(jì)。國(guó)家希望能夠通過(guò)高科技技術(shù)，回歸金融的本質(zhì)。通過(guò)穩(wěn)步提高金融服務(wù)能力，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

為了繁榮發(fā)展，銀行業(yè)將不得不采用大量現(xiàn)有的創(chuàng)新技術(shù)。金融科技在提高客戶和金融機(jī)構(gòu)的金融交易和運(yùn)營(yíng)效率方面大有作為。它將使貸款、抵押貸款、文件處理、安全等事情變得更加簡(jiǎn)單。金融科技正在提升客戶體驗(yàn)，幫助金融機(jī)構(gòu)獲得龐大的客戶基礎(chǔ)。它也使人們更容易獲得金融服務(wù)。金融科技從根本上改變了某些金融服務(wù)的執(zhí)行方式。

一、銀行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

宏觀經(jīng)濟(jì)下行，銀行基本面承壓，但更重要的是，由于新型肺炎疫情的“黑天鵝”擾動(dòng)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增加了新的外生變量，在原有的決策系統(tǒng)中又加入了新的因素。因此，本來(lái)已經(jīng)較為困難的經(jīng)濟(jì)變得更加復(fù)雜。

一方面，我國(guó)經(jīng)濟(jì)正處于下行通道，同時(shí)面臨外部環(huán)境的不確定性。央行繼續(xù)深化利率市場(chǎng)化改革，暢通貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制，更好地發(fā)揮貨幣政策價(jià)格工具在逆周期調(diào)節(jié)中的作用，推動(dòng)貸款實(shí)際利率下行。這就會(huì)對(duì)銀行的利息收入形成負(fù)面影響。在2020年金融市場(chǎng)利率走低的環(huán)境下，存款頭部集中疊加同業(yè)信用分層，行業(yè)存在分化，尾部銀行負(fù)債端有縮表壓力。

另一方面，技術(shù)已經(jīng)改變并改善了人們的日常生活以及公司經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)的方式。就在不久以前，企業(yè)家、大、小企業(yè)主、投資者等還必須親自到銀行辦理貸款、抵押貸款和其他交易。然而，有了金融科技，人們現(xiàn)在可以很容易地獲得貸款、抵押貸款等等，而不必實(shí)際出現(xiàn)在銀行，或與傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)打交道。

二、金融科技在銀行業(yè)的具體應(yīng)用

金融技術(shù)(FinTech)是任何能夠幫助自動(dòng)化改進(jìn)金融交易和流程執(zhí)行方式的技術(shù)。2018年，全球共有2540億美元的風(fēng)險(xiǎn)投資基金投資了約18000家創(chuàng)業(yè)公司。其中有1280億美元投資了金融科技領(lǐng)域。研究表明，全球金融科技市場(chǎng)價(jià)值的年增長(zhǎng)率約為25%。預(yù)計(jì)到2022年，全球金融科技市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到3099.8億美元。

（一）人工智能

以智能客服為例。很多大公司，比如摩根大通和美國(guó)銀行，都在使用人工智能來(lái)提高客戶服務(wù)的效率。它能提供7×24小時(shí)服務(wù)、快速回應(yīng)查詢和解決投訴。銀行可以在很短的時(shí)間內(nèi)得到客戶的反饋。有研究表明，聊天機(jī)器人RPA每次交流都能節(jié)省4分鐘以上的時(shí)間。這意味著，當(dāng)你用技術(shù)取代商業(yè)中的人力勞動(dòng)時(shí)，效率和生產(chǎn)率將會(huì)提高。Gartner的一份報(bào)告顯示，到2021年，85%的銀行和公司將使用聊天機(jī)器人與客戶進(jìn)行互動(dòng)。到2022年，RPA預(yù)計(jì)價(jià)值29億美元。在RPA平臺(tái)中，需要大量手工和重復(fù)性操作的任務(wù)通過(guò)編程的機(jī)器人和虛擬助手實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。通過(guò)RPA平臺(tái)，客戶可以在幾秒鐘內(nèi)獲得所需的信息和服務(wù)。

這方面的典型案例，有中國(guó)工商銀行企業(yè)級(jí)RPA平臺(tái)。它將RPA機(jī)器人流程自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用于信用卡發(fā)卡調(diào)查、審批監(jiān)督、息費(fèi)調(diào)整以及工單統(tǒng)計(jì)等多個(gè)場(chǎng)景，單筆業(yè)務(wù)處理時(shí)間由6分鐘縮減至半分鐘以內(nèi)，日均處理量提高50倍。RPA機(jī)器人最長(zhǎng)連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)57個(gè)小時(shí)，順利完成了3萬(wàn)余筆業(yè)務(wù)自動(dòng)化處理，大幅提升業(yè)務(wù)處理效率和準(zhǔn)確率，用“機(jī)器替人”確保金融服務(wù)的高質(zhì)高效。

其他的應(yīng)用案例，如財(cái)富管理和個(gè)性化咨詢平臺(tái)。這是最與眾不同且最有趣的。人工智能技術(shù)的進(jìn)步，簡(jiǎn)化了私人銀行業(yè)務(wù)流程，降低了投資組合的再平衡成本。中國(guó)銀行、招商銀行近期推出了智能投資顧問服務(wù)。該服務(wù)根據(jù)客戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好、預(yù)期投資期限，運(yùn)用智能算法，并結(jié)合人工智能技術(shù)，為客戶構(gòu)建個(gè)性化的智能基金組合。它能夠提供7＊24小時(shí)不間斷智能投資顧問服務(wù)。在以前，這些服務(wù)僅適用于經(jīng)驗(yàn)豐富的私人投資者或高凈值個(gè)人。

（二）區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈?zhǔn)腔诜植际劫~本系統(tǒng)的技術(shù)。它被認(rèn)為是一種快速、安全、透明的支付方式。專家預(yù)測(cè)，區(qū)塊鏈將極大的影響銀行業(yè)。越來(lái)越多的金融機(jī)構(gòu)認(rèn)識(shí)到區(qū)塊鏈技術(shù)在提高安全性、改善用戶體驗(yàn)和節(jié)省成本方面的潛力。比特幣、以太坊和其他加密貨幣展示了它們?nèi)绾胃淖冑Y本市場(chǎng)，為安全透明的全球經(jīng)濟(jì)體系鋪平道路。區(qū)塊鏈消除了信用系統(tǒng)中的第三方和銀行分類賬系統(tǒng)中的手工數(shù)據(jù)操縱。

在金融行業(yè)中，人與人之間的交易往往存在著諸多不確定性。你把資金存進(jìn)了銀行，資金從民間流向銀行。建筑開發(fā)商向銀行申請(qǐng)貸款，資金從銀行流向建筑開發(fā)商。建筑開發(fā)商交稅給國(guó)家，資金從建筑開發(fā)商流向國(guó)家。在這些環(huán)節(jié)中，資金的使用是不透明的，資源的配置效率，也沒有達(dá)到最大化。在區(qū)塊鏈模式下，資金的使用、流向變得透明。鏈節(jié)點(diǎn)中的每一個(gè)人，都擁有一套賬本。這種方式有利于在金融領(lǐng)域重新打造一個(gè)新的信任機(jī)制。

以供應(yīng)鏈金融為例。傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈金融，主要面臨如下問題：中小企業(yè)融資難、融資貴、交易真實(shí)性驗(yàn)證成本高、信息不對(duì)稱。區(qū)塊鏈技術(shù)，它將應(yīng)收賬款融資、交易信息、物流信息、企業(yè)信息打通，解決信息不對(duì)稱的痛點(diǎn)。資金方可通過(guò)在線化的可信數(shù)據(jù)，并結(jié)合核心企業(yè)的授信，為小微企業(yè)提供融資服務(wù)。在這方面的典型案例有騰訊云融資易動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押融資平臺(tái)、中國(guó)工商銀行工銀e信網(wǎng)絡(luò)融資金融服務(wù)平臺(tái)。

區(qū)塊鏈的另一典型應(yīng)用是在貿(mào)易融資領(lǐng)域。截至2020年6月末，山東省內(nèi)銀行通過(guò)區(qū)塊鏈平臺(tái)累計(jì)辦理出口應(yīng)收賬款融資業(yè)務(wù)1431筆，其中本幣放款225筆、外幣放款1206筆，放款累計(jì)金額105億元，其中本幣放款8.7億元、外幣放款13.7億美元，服務(wù)企業(yè)265家。調(diào)查顯示，省內(nèi)銀行通過(guò)區(qū)塊鏈平臺(tái)辦理貿(mào)易融資放款的平均利率僅為3.7%，平臺(tái)在引導(dǎo)市場(chǎng)利率下行，降低企業(yè)融資成本，助力涉外經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展方面成效顯著。

（三）云計(jì)算

云計(jì)算是一種易于部署的技術(shù)，可以與銀行系統(tǒng)的所有服務(wù)進(jìn)行集成，從而減少了銀行的時(shí)間和精力。云計(jì)算的發(fā)展使銀行能夠更加專注于以客戶為中心的模型，并將交易和財(cái)富數(shù)字化。云計(jì)算在服務(wù)的各個(gè)方面與客戶建立了多渠道的關(guān)系。它有助于存儲(chǔ)、備份、傳輸、恢復(fù)數(shù)據(jù)。云計(jì)算通過(guò)集成具有成本效益的云解決方案來(lái)提高銀行的營(yíng)業(yè)額。

波士頓咨詢公司研究發(fā)現(xiàn)，采用云計(jì)算的中小企業(yè)，其收入增速要比未采用的企業(yè)高出15%，而創(chuàng)造就業(yè)的速度更是后者的兩倍之多，這讓它們能夠?yàn)楸镜貐^(qū)各經(jīng)濟(jì)體帶來(lái)積極的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。

國(guó)外的銀行，其中一部分已經(jīng)早早的布局了。總部位于墨爾本的ME Bank，管理著200億澳元的資產(chǎn)，擁有800名員工，為澳大利亞280,000個(gè)客戶提供支持。2010年，ME銀行將其開發(fā)和測(cè)試環(huán)境遷移到Amazon Web Services（AWS）云。AWS使ME Bank可以將開發(fā)和測(cè)試環(huán)境的配置最多縮短六周。他們可以在一天之內(nèi)創(chuàng)建一個(gè)新的環(huán)境。新應(yīng)用程序交付到開發(fā)和測(cè)試環(huán)境的成本降低了75%。ME Bank還使用AWS將利率和其他可變信息分配給在澳大利亞著名媒體網(wǎng)站上投放的廣告。這使得Web請(qǐng)求增加了2000%。

我們?cè)賮?lái)看看國(guó)內(nèi)的銀行。中國(guó)建設(shè)銀行建設(shè)并自主運(yùn)營(yíng)的建行云，它包括私有云、公有云兩部分。住房租賃云平臺(tái)，上線房源超過(guò)1700萬(wàn)套。該平臺(tái)還整合了政府部門的數(shù)據(jù)，如住房公積金數(shù)據(jù)、社保數(shù)據(jù)，和行內(nèi)數(shù)據(jù)，為住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部搭建了一套數(shù)據(jù)系統(tǒng)。通過(guò)該數(shù)據(jù)系統(tǒng)，住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部能夠更好的從全局出發(fā)，對(duì)資源進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃，提高資源的復(fù)用率。智慧政務(wù)云平臺(tái)，已經(jīng)和各級(jí)政府簽訂了144份合作協(xié)議，覆蓋3萬(wàn)個(gè)政府職能部門，平臺(tái)用戶達(dá)到1700萬(wàn)戶，可以在線辦理超過(guò)389種政務(wù)事項(xiàng)。

中國(guó)工商銀行的金融云，入云節(jié)點(diǎn)規(guī)模超過(guò)3.5萬(wàn)個(gè)，基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)部署。它將軟硬件資源全部上云，能夠更好的協(xié)調(diào)、調(diào)度資源，以適應(yīng)業(yè)務(wù)活動(dòng)的高峰。資源利用效率較往年提升了3倍。

（四）大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)是一個(gè)非常復(fù)雜的主題。很多大公司正在使用大數(shù)據(jù)來(lái)確保用戶的體驗(yàn)與應(yīng)用程序的更新。研究表明，到2021年，在金融科技市場(chǎng)中，數(shù)據(jù)相關(guān)策略的市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到20億美元。

以銀行貸款為例。通常，銀行在評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)時(shí)只能使用有限的數(shù)據(jù)來(lái)源。這意味著很多人被拒絕或被收取更高的貸款利率?！陡２妓埂穲?bào)道稱，銀行對(duì)小企業(yè)貸款的接受率僅為27.3%。然而，隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，出現(xiàn)了多種信息來(lái)源。銀行在風(fēng)險(xiǎn)管理評(píng)估系統(tǒng)中，通過(guò)交叉引用多種來(lái)源的信用評(píng)分，例如通過(guò)信用卡獲得的信用評(píng)分、銀行靜態(tài)收集的信用評(píng)分，提高貸款審批速度。

國(guó)外的案例，我們以美國(guó)富國(guó)銀行（Wells Fargo）為例。1983年，它按照不同的業(yè)務(wù)線，建立企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)。2010年，它對(duì)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，建立了企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)湖。2014年，它設(shè)置首席數(shù)據(jù)官（CDO），將數(shù)據(jù)戰(zhàn)略寫入公司戰(zhàn)略。2017年，它建立了專門的數(shù)據(jù)小組。該銀行利用決策樹技術(shù)，降低了不良貸款率，轉(zhuǎn)化了提前還款客戶，為富國(guó)銀行增加了6億美元/年的利潤(rùn)。

國(guó)內(nèi)這方面的典型案例，有中國(guó)建設(shè)銀行的客戶評(píng)價(jià)系統(tǒng)。該系統(tǒng)匯集了企業(yè)及企業(yè)主行內(nèi)外數(shù)據(jù)，覆蓋了全行約14萬(wàn)非零售客戶、5900萬(wàn)零售客戶，目前已經(jīng)部署近百個(gè)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型，提供40支聯(lián)機(jī)服務(wù)，日均支持信用卡申請(qǐng)?jiān)u分30多萬(wàn)筆、個(gè)貸申請(qǐng)?jiān)u分12000多筆、各類風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量器10多萬(wàn)筆、對(duì)公評(píng)級(jí)1000多筆及小微企業(yè)申請(qǐng)?jiān)u分1000多筆?；诖髷?shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型和自動(dòng)審批策略，信用卡發(fā)卡自動(dòng)審批率達(dá)到80%，零售貸款業(yè)務(wù)44%實(shí)現(xiàn)自動(dòng)審批，小微企業(yè)業(yè)務(wù)可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上1分鐘自助辦理。

三、金融科技在銀行業(yè)的應(yīng)用建議

（一）加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理

銀行業(yè)作為一個(gè)金融服務(wù)行業(yè)，具有很高的準(zhǔn)入門檻。自2008次貸危機(jī)發(fā)生以來(lái)，各國(guó)加強(qiáng)了對(duì)銀行業(yè)的監(jiān)管。在巴塞爾協(xié)議III中，嚴(yán)格規(guī)定了資本定義和標(biāo)準(zhǔn)，擴(kuò)大資本監(jiān)管的風(fēng)險(xiǎn)覆蓋面。在CAMELS原則中，對(duì)銀行資本的充足性、銀行業(yè)的準(zhǔn)入、銀行業(yè)務(wù)活動(dòng)的范圍、銀行的清償能力、貸款的集中程度都做出了嚴(yán)格的規(guī)定。

就像其他正在成長(zhǎng)的行業(yè)一樣，金融科技也并非沒有風(fēng)險(xiǎn)。它有它的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。雖然它看起來(lái)是有利和方便的，但仍然有我們需要注意的問題。金融科技是新晉產(chǎn)物，傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)與金融科技的融合過(guò)程當(dāng)中，風(fēng)險(xiǎn)容易交叉?zhèn)魅荆纬晒舱?。因此，銀行在數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和使用等過(guò)程中一定要建立個(gè)人隱私保護(hù)機(jī)制，避免客戶身份信息、交易信息外泄風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，銀行在推進(jìn)金融科技深化時(shí)，應(yīng)格外注意加強(qiáng)安全管理，完善金融安全預(yù)警、保護(hù)、檢測(cè)、響應(yīng)、恢復(fù)的流程。

（二）合理運(yùn)用新興技術(shù)

金融科技強(qiáng)調(diào)的是從技術(shù)中尋找驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的新增長(zhǎng)點(diǎn)。銀行應(yīng)該以商業(yè)價(jià)值優(yōu)先，依據(jù)實(shí)際情況，按照開發(fā)流程評(píng)估技術(shù)的可行性實(shí)現(xiàn)方案。人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)，都是為金融服務(wù)的工具。銀行采用最合適的工具解決最實(shí)際的業(yè)務(wù)問題，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)收益最大化。技術(shù)本身沒有好壞之分，如果一味迷信，很容易造成只要有問題就用所謂的技術(shù)，哪怕是傳統(tǒng)方法可以解決的問題，進(jìn)而將造成機(jī)會(huì)成本被迫增加。銀行需要制定具有差異化、特色化和不可替代的經(jīng)營(yíng)模式填補(bǔ)市場(chǎng)空白。

（三）重視人才培養(yǎng)，引入復(fù)合型人才

金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速，適應(yīng)金融科技行業(yè)發(fā)展、針對(duì)金融業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的復(fù)合型專業(yè)人才需求激增。銀行業(yè)績(jī)的轉(zhuǎn)型需要巨大的人力儲(chǔ)備和人才來(lái)構(gòu)建一個(gè)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。銀行可通過(guò)多種方式，加強(qiáng)金融科技人才的培養(yǎng)。

銀行業(yè)應(yīng)激活體系人才退出和流動(dòng)機(jī)制，加強(qiáng)干中學(xué)的員工培訓(xùn)，豐富員工的知識(shí)結(jié)構(gòu)，提升綜合素質(zhì)，提前布局，進(jìn)行專業(yè)崗位后備人才庫(kù)的建設(shè)。此外，銀行應(yīng)積極通過(guò)產(chǎn)學(xué)研的合作，與國(guó)內(nèi)外高校、金融科技企業(yè)開展密切的合作，增加社會(huì)招聘，大力吸引和培養(yǎng)金融科技人才。