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零售金融数字化:要创新?要安全?

2021年12月09日 14:28 来源于 财新网
数字金融科技提供了非常高效的手段,但决定金融机构零售业务发展的并不只是技术,还有体制机制改革;建议推动数字化行业融合,强化数字化金融监管
在国内,数字金融科技支持零售金融创新的探索,银行,保险,基金,证券行业的许多企业已开始借助大数据,人工智能等技术,来推动零售业务的智能化,并取得了不错的效果。图/视觉中国

  文|王思维
  中国人民人寿保险股份有限公司

  邓玉琦
  中国工商银行北京分行

  在全球新冠疫情日益严峻和中国经济转型升级背景下,基于数字技术广泛深度应用的数字经济成为社会发展的新引擎。数字金融是互联网及信息技术手段与传统金融服务结合后产生的新一代金融服务。中国数字金融最早可追溯到2004年底,以支付宝平台为代表。这是数字经济与金融行业融合正式走进人们生活的重要标志,也是数字金融备受重视的开始。

  随着数字科技对金融行业的深度赋能,传统零售金融业务正在经历从业务到管理,全流程数字化改造,智能化升级的加速变革。在国内,数字金融科技支持零售金融创新的探索,银行,保险,基金,证券行业的许多企业已开始借助大数据,人工智能等技术,来推动零售业务的智能化,并取得了不错的效果。

  首先是加强服务创新能力。投资理财方面,可以利用金融科技打通内外关联系统,形成线上线下全链条交易闭环;信贷融资方面,利用金融科技能够实现事前,事中,事后定价,计量,风控的全流程智能管理,在个人消费贷等关键领域实现成本与利率的最佳结合;支付结算方面,广泛应用二维码,近场支付,生物识别等新兴技术,并结合具体应用场景能够有的放矢地匹配安全策略,构建便捷安全且覆盖线上线下的全产品体系。此外,通过在前端连接不同场景入口,后端向大数据平台反馈客户数据和信息,则可针对性推送资产报告,智能投顾,信贷融资,个性菜单和资讯等定制化的金融产品或服务方案。

  其次是改善渠道运营能力。借助大数据,人工智能等技术的支持,零售金融渠道建设正在向智能化,移动化,轻型化,定制化方向快速进化。传统网点将从人工操作向客户自主操作加人工辅助的模式转变,通过流程优化提升客户体验;线上及移动平台则可通过引入生物识别,智能投顾等技术,带给客户“高效,便捷,智慧”的全新感受;此外,线上线下渠道也将全面打通,以保证客户在不同渠道间无缝切换,以最便捷的途径, 找到最适合的服务,享受最一致的体验。

  第三是促进流程组织转型。体制机制是零售银行发展的重要保障,一方面,通过对业务流程进行数字化改造,可进一步推进敏捷组织建设。可借助新兴科技的技术和理念,以项目为导向,以快速迭代的方式完善产品,加快创新的速度,深度和广度, 并以此来推动鼓励创新的决策机制的形成。另一方面, 利用大数据,区块链,人工智能等金融科技手段来完善信息技术系统,强化数据支撑,以支持中后台优化整合,提升其对前台的服务效率,并强化跨专业,跨业务的协同合作。

  第四是强化风险防控能力。风险管理是金融企业管理的基石,通过引入数字科技完善从事前到事中,事后的全流程防控,有效满足零售业务快速发展的要求。大数据的应用能从海量信息中更准确和低成本地甄别风险,建模及数据分析技术的发展使算法得以不断改进;生物信息识别技术和人工智能在反欺诈领域的应用则可显著增强风控的有效。上述三者的结合则更是可推动智能风控的发展,通过将客户原始数据剥离出来,建立格式化规则,制定相应的风控模型,既有成熟的风控策略,也可灵活配置业务规则,提供契合产品需求的场景化风控模型。

  零售金融数字创新存在问题

  然而,零售金融数字化创新过程中,还面临一些问题亟待解决。

  第一是数据智能化参差不齐。数字经济在零售金融中的运用有两大阶段,第一段是大数据的搜集,储存,整合和分类;第二阶段是大数据的加工和处理。在现阶段的中国,金融机构数据智能化水平都可以依据他们的大数据分析和人工智能运用能力划分为不同的阶段。王炯等撰文指出,现阶段绝大部分的金融机构只能搜集,储存,整合和分类大数据,而不能加工和处理大数据,特别是传统金融机构。Frost, J.等的文章认为,只有极少数互联网金融服务提供商既能够搜集,储存,整合和分类大数据,又能够加工和处理大数据。上述状况决定了中国金融行业的数字经济还处在起步阶段。

  第二是网络协同化差异明显。目前国内绝大部分传统零售金融机构处于网络协同化的较低水平,只有少数互联网平台和转型发展较快的商业银行处于网络协同化的较高水平,这种情形与数据智能化的发展现状对应。零售金融的网络协同化需要将金融机构之间,金融机构与消费者之间在消费,投资,理财,保险,证券等行为上的互动,转化为数字信息,经过智能化处理,形成数据决策模型,在零售金融机构的营销获客端,实现对目标客群的精准定位,对产品创新满足市场需求提供支持,对潜在风险进行预判和规避。而这个过程,依赖于大数据,处理技术和智能分析。目前,传统金融机构拥有绝对多数量的客户行为数据,而互联网平台企业和转型较快的金融机构则掌握核心的数据处理技术和智能分析能力。正因为如此,跨行业间和跨机构间的数据难以有效互通,碎片信息无法整合成为智能决策的信息依据,进而导致现阶段中国零售金融行业数字经济网络协同化的整体处于较低层级状况。

  三是零售金融数字化转型存在局限性。尽管金融行业数字化在银行,保险,证券企业转型过程中发挥较大的作用,但也不能夸大数字经济,数字科技对零售金融转型的支持是有限度的。一方面,技术革新快于体制机制革新。数字金融科技提供了非常高效的手段,但决定金融机构零售业务发展的并不只是技术,而是体制机制改革。从目前来看,人才,硬件,软件方面存在的问题比体制机制改革更容易解决。此外,数字金融技术创新的投人巨大,很难通过浅层应用来提升金融机构的经营效率,在不同机构间也存在重复开发,不经济的高投入,低产出。因此,如果没有体制机制的彻底改革转型,数字技术本身将很难真正发挥作用。

  另一方面,数字金融自身存在的局限性。一是数据安全,征信体系等配套设施不完善,相应的法律法规不健全。二是数字技术本身有待进一步迭代,即便已经有所应用,基本上也处于初级阶段,对金融企业效率效率提升有限。三是数字技术可能带来的风险。

  相关建议

  一是推动数字化行业融合,挖掘数字经济效能,实现零售金融服务创新。

  数字化转型是数字经济发展对金融行业的客观要求。坚持数字化发展,不仅要将大数据,云计算,物联网,区块链,5G,AI等先进技术融入到零售金融创新服务的功能中,还要重视产业融合。各金融机构要做好顶层设计,明确符合机构自身定位和特色的金融科技发展战略,设计阶段性的发展目标,实现从顶层设计到落地执行的整体突破。在技术开发和应用的过程中,不能是“打补丁”,而是“织毛衣”,要系统性提出数字化转型的发展思路,特别是要在金融领域内和跨行业间,以互补的方式开展合作。弥补传统金融机构数据资源禀赋,开发应用能力不足的劣势,发挥互联网平台,科技金融公司在数据处理智能化,网络化方面的优势。真正建立金融行业的数字化产业联盟,发挥数字经济效能,实现零售金融服务创新。

  二是强化数字化金融监管,保障客户信息权益,实现零售金融市场稳定。

  移动通讯数据,社会政务数据,消费行为数据等在金融行业广泛应用,但客户信息,客户权益,客户安全等问题未能得到妥善处理。政府监管机构要建立统一监管平台或系统,将金融行业的数字产业纳入监管,不能是“一刀切”,而是“一张网”。作为行业监管者,不应该暂停或阻碍高速发展的数字金融产业,割裂金融行业监管与信息技术安全的联系,而是在金融监管的大背景下,增加对高新技术领域的监管方式和手段。在强化数字化金融监管体系建设的基础上,保障客户信息权益,实现零售金融市场数字化发展的稳定。

  三是发挥数字化产业优势,把握金融市场机遇,实现零售金融产业升级。

  数字化产业重在数据创新,要打破数据孤岛现象,做好数据治理,并构建数字化经营能力。从基础性,长期性和整体性的视角建设数据资产管理体系。金融机构要加快通过数字化转型发展步伐,实现数字化发展的弯道超车。数字化体系的建设,更有利于“以客户为中心”的服务和产品体系。进一步优化业务流程和制度体系,打造真正意义上的“服务—场景—开放”一体化的未来银行。从渠道,营销,风控,产品,运营等层面进行整体化改造,将科技赋能融入到前台中台后台,发挥数字化产业优势,把握金融市场机遇,实现零售金融产业升级。

  参考文献略

责任编辑:霍侃 | 版面编辑:刘潇

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