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金融科技正推動金融機構智能化轉型

2019-02-25 10:03 來源:譽存科技 作者:劉德彬博士


2015年8月31日,國務院印發《促進大數據發展行動綱要》,明確當前主要任務是:加快政府數據開放共享,推動資源整合,提升治理能力;推動產業創新發展,培育新興業態,助力經濟轉型。2017年7月8日,國務院印發《新一代人工智能發展規劃》,部署構筑我國人工智能發展的先發優勢,加快建設創新型國家和世界科技強國。2017年5月15日,中國人民銀行金融科技委員會成立,旨在加強金融科技工作的研究規劃和統籌協調,深入研究金融科技發展對金融市場等領域的影響,切實做好我國金融科技發展戰略規劃與政策指引,同時利用大數據、人工智能等技術豐富金融監管手段。
 

一、為什么我們對金融科技如此興奮?

為什么國家這么重視大數據和人工智能?

關于大數據(Big data),研究機構Gartner給出了這樣的定義:“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。它是數字經濟時代最重要的生產要素之一。人工智能(Artificial Intelligence),即AI,屬于計算機科學的一個分支,也是目前最受人期待的高新技術,最有可能顛覆傳統生產生活方式的技術。 以上定義,足見大數據、人工智能對一個國家社會經濟發展的重要性。 那么,大數據、人工智能與金融科技又有什么關系?

大數據是AI發展的基礎,AI是金融科技的核心應用技術,三者相輔相成。

金融科技正推動金融機構智能化轉型

 

金融科技是個舶來品,英語單詞為“Fintech”。其產生與發展源于網民(數字經濟原住民)逐漸成為消費主力,從小浸潤在數字環境中的他們更偏好方便快捷的移動服務。再加上金融危機的爆發,人們對傳統銀行的信任度大大降低,這一切都為金融的創新發展提供了極佳的生長環境。

這個行業自誕生起就致力于改變人們的支付、借貸和投資方式,現在廣為大眾熟知,無處不在的掃碼付、刷臉付、指紋識別、聲紋識別、信用借、信用貸等,都是金融科技發展的產物。

金融科技不僅使支付變得更為便捷,也讓借貸變得更為高效,能夠為消費者提供信任、透明度和技術,以比銀行低得多的成本和更人性化的使用操作為消費者提供全新的服務。

 

二、當前金融科技的發展趨勢

過去,金融業的競爭主要集中在同類銀行之間,現在銀行面臨的競爭壓力不僅有其他銀行,還有成千上萬的金融科技企業和互聯網科技巨頭。尤其是這些科技巨頭,不但有資金,有數據,有流量,還有無數已打通形成閉環的應用場景。

傳統銀行機構由于體制與技術的雙重限制,其信貸服務主要集中在以央企、國企、大型企業、跨國集團為主的“高凈值客戶”,而眾多民營企業、小微企業、零散商戶、個人則被屏蔽在銀行的信貸服務門檻之外。這正是金融科技企業的突破口,它們可以利用自身獨有的獲客渠道、數據維度及反欺詐模型等優勢,專注于與銀行不同的客群,將信貸服務下沉到更多有信貸需求的長尾群體,并力爭成為這些群體的最佳服務商。

2017年,中國金融科技企業的營收總規模達到6541.4億元,艾瑞預計2020年金融科技企業的營收總規模將達到19704.9億元。2018年,出現了一波金融科技公司上市小熱潮,共有12家金融科技公司上市,另有5家在年內提交招股說明書準備上市,1家暫停上市,上市公司數量超過了此前三年(10家)的總和。母庸質疑,中國的金融科技產業已是全球發展最為活躍、增速最快的市場。

金融科技正推動金融機構智能化轉型  

 

隨著金融科技對金融業的滲透,傳統銀行機構的生產體系正從封閉走向開放,金融的邊界被不斷拓寬,許多的金融科技企業,以其專業化、垂直性及對客戶和市場的了解,開始介入傳統銀行機構的金融體系,成為金融領域的主要參與者。與此同時,支持金融科技行業發展的監管條例也日臻完善,過去兩年野蠻生長的互金模式被叫停,優勝劣汰,競爭也將更加殘酷。

 

三、金融科技都有哪些經典應用?

金融業具有海量、準確、可追溯的歷史數據以及可量化的特征,天然適合與AI技術相結合。從批準借貸到管理資產,再到風險評估,AI引領的金融科技在金融生態體系中的作用越來越不可或缺。下面列舉幾個金融科技在銀行業和泛金融領域的經典應用場景。

1、智能投顧

“智能投顧”(robo-advisor),即智能投資顧問,也叫機器人投顧。起源于美國,目前已成為金融行業最為常見的應用場景。它基于投資者的經濟情況判斷其風險承受能力,然后根據投資者的收益目標,運用一系列智能算法及投資組合優化等理論模型,為用戶安排合理的理財規劃。其核心是數據的沉淀與算法模型,在一定程度上能幫助客戶規避由于信息不平等而產生的風險,對金融市場走向能進行較為準確的預測,還能根據客戶收益目標的變動和市場行情的實時變化自動調整投資組合。

2、風險預測與反欺詐

通過對歷史數據的整合分析,找出影響決策的相似因素,建立基于深度學習算法的用戶行為預測模型,評估潛在趨勢,并不斷更新數據,動態檢測可能影響未來借貸和還款情況的趨勢。這種分析和預測在金融領域非常重要,但目前主要是一些有足夠數據,有能力的大型公司在應用。此外,借助機器學習還可以升級反欺詐系統,交叉驗證用戶的真實度、還款意愿和還款能力,并提升對海量高頻數據的處理能力,檢測出異常的活動或行為,并將它們自動發送給用戶。

3、融資授信

為用戶提供融資、借貸服務的金融機構,事前都會對準客戶的信用度進行調查。傳統的方式需要調用央行征信報告、人工審核填報資料、第三方盡調等,但在金融科技時代,利用AI技術,這一切都可以智能化的一站解決。通過系統的授信模型判定用戶信用值,自動決策是否放貸,放多少。如現在市場上流行的一些消費金融平臺。

4、智能客服

聊天機器人基于強大的自然語言處理技術和精湛的金融客服專業知識,正廣泛應用在一些創新性的銀行及泛金融機構。相信不久,這種智能助手就會在金融領域遍地開花,且不只應用在金融服務上,在其它行業、其它領域同樣能大展身手。

5、智能營銷

基于大數據的個性化和精準化的智能應用相比人類銷售顧問更客觀和可靠。當前已經有不少保險企業采用 AI 技術為客戶推薦有針對性的車險和家庭保險產品,金融服務智能助手也開始為客戶推薦合適的理財產品。如亞馬遜的 Alexa 及 Netflix 的 AI 推薦系統一樣,隨著使用的加深,在準確度方面將比人類專家更值得相信。

 

四、銀行將通過金融科技創新

近兩年,銀行與金融科技企業展開了密切合作,比如農行與百度合作,工行牽手京東,建行牽手阿里巴巴旗下螞蟻金服等等。

事實上,銀行過去一直是金融創新的主力擔當,站在市場的最前沿,出現了很多令人印象深刻,改變人們生活、交易的創新產品和技術。如信用卡、ATM機等。然而隨著信息技術飛速發展,大數據、人工智能、智能設備的廣泛普及應用,新興的金融創新已不再局限于傳統銀行機構,更多的科技巨頭、金融科技企業參與進來,它們帶來了人臉識別、語音識別、電子錢包、加密貨幣等新技術、新產品。

銀行正面臨著市場被金融科技企業“分拆”的挑戰。

金融科技正推動金融機構智能化轉型

有競爭,才有進步的空間。尤其在這個智能時代,競爭往往還伴隨著合作。為了競爭,金融科技企業當然會向銀行業落后封閉的信息基礎設施發出挑戰,但是銀行也不必恐慌。因為銀行還是整個金融體系的基礎,所有金融科技企業的發展都在沿著它鋪設的軌道運行。不管怎么超前,怎么創新,它都無法偏離這個軌道。所以,許多有先見的銀行已經開始攜手金融科技企業,利用金融科技的先進技術降低開發運營成本,縮減實體渠道,升級數字化服務,簡化冗余的運營模式。另一方面,金融科技企業也可以從銀行多年的運營經驗及提供的基礎服務中受益,通過創新的方法,將這些基礎金融工具進行再整合與包裝,挖掘出更加專業、對口的細分應用。

銀行與金融科技企業正在攜手創建一個新的生態系統,這個系統可以更好地滿足客戶需求,打破金融服務與實際需求不平衡的局面,傳統金融服務模式終將被顛覆。

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