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摘 要:纵观历史,每一次的技术革命都会给某些行业带来翻天覆地的变化,目前银行业也涌现出一批新玩家正在试图利用金融科技重塑银行经营发展模式并对传统金融业务进行创新。对于传统商业银行来说,如何更好地利用银行多年经营沉淀下的经验和客户基础,在科技改变世界的技术浪潮下把握先机、成功实现转型,是其面临的新一轮严峻挑战。因此本文基于各类金融科技的优缺点分析其在银行业中的适用场景,拟为银行主动发展金融科技提供新思路。
关键词:金融科技,传统银行
一、金融科技的类型及优缺点分析
目前金融科技主要以大数据、云计算、人工智能及区块链四大技术为核心代表技术,前两者日趋成熟,人工智能发展如火如荼,区块链技术爆火后陷入冷静期,各种技术优缺点不同,适用场景也有所不同。
大数据具有数据容量大、数据类型众多、数据价值密度低以及要求数据处理速度非常快的特点(方方,2012),适用于数据量大的应用场景;云计算可支持广泛的网络访问,且无论是软硬件还是应用程序均可按需使用,使用过程中服务计费可量化(徐启昌,2016),因此常作为基础设施与其他几种技术搭配使用,限制使用应用场景较少;人工智能算法使得重复计算机器化,数据处理速度更快且更加准确,但不同行业不同产品所用算法不同,要定制化开发;区块链技术在具备去中心化、不可篡改、可追溯等优点的同时,也具备着资源浪费、处理速度慢等缺点(邓柯等,2018)。不同的技术有不同的优缺点进而对应不同的适用场景,因此了解技术特点并和业务需求相匹配才是至关重要的。
二、传统银行适用业务
传统银行业务主要分为资产、负债、中间业务、表外业务四大板块,资产板块主要以贷款业务和债券投资为主,负债板块主要以借款为主,中间业务主要以信用卡业务为主,表外业务贡献营收能力不强。在各大业务板块中,从前期获客中期服务到后期风控,均可以以金融科技进行赋能。在客户营销方面,目前银行发卡量增长率陷入停滞甚至倒退,银行亟需在已有客户的基础上挖掘出新的价值增长點。银行在业务快速发展的过程中积累了大量的业务数据,拥有良好的大数据基础,通过使用大数据挖掘技术使得银行可以更好地把握和激发已有客户的需求,重塑客户关联,并通过智能营销的方式有效地提高开卡用户银行卡使用频率,完成银行的营销目标。在客户服务方面,诸如银行卡开户等业务,对于银行来说流程固定但仍需浪费大量人力,对于客户来说,此等简易之事仍需亲自去银行柜面办理,线下网点客户多时且需等位,大大降低了新客户办卡意愿和用户体验。而人脸识别、微表情识、语音识别等人工智能技术的发展可为银行省去很多人力物力,并提高了服务客户的效率和便捷程度,大大提升了用户体验。此外,为客户提供理财服务需要银行对营销人员进行大量的培训,但理财营销人员水平仍然参差不齐,无法全员为用户提供专业的理财建议,导致客户的资产配置有误,并导致客户的不信任和流失。算法的迭代也使得智能投顾成为可能,银行可以通过机器更加全面地了解到用户自身的风险承受能力和理财需求,并根据银行已有产品,为其进行更好的资产配置,并提供更加定制化且高水平的理财服务。在风险控制方面,银行在进行对公和对私客户贷款时若出现坏账,会大大削弱了主营业务的盈利能力。目前银行基于用户更多的消费场景得到的大量数据,可使用大数据分析技术进行更好的风险识别,服务更多原本由于风控要求无法服务的客户,实现普惠金融。此外,在贸易融资等业务上,传统情况下银行需借靠核心企业授信,为其一级供应商或经销商提供贷款。而对于二级以下供应商却由于数据不足无法进行风险控制。并且由于害怕发生核心企业与融资企业联合骗贷事件,银行仅愿与大型企业合作,不敢也不愿触碰中小企业的蛋糕。区块链技术的出现可使得银行将诸如发票等贸易凭证全部上链,利用区块链上数据难以篡改和多方监控的特点,利用支付结算新工具实现核心企业信用的延伸,并保障了信息的真实性和准确性,使得银行可以更好的进行风控,继而触及到原先无法触及的业务。
三、结语
在当前的金融科技浪潮下,传统银行务必抓住历史的发展机遇,充分借助科技的手段和工具,建设并优化银行的技术体系,在科技布局方面走在世界的前列,方可在未来的银行业中保有一席之地。
参考文献:
[1]方方. “大数据”趋势下商业银行应对策略研究[J]. 新金融, 2012(12):25-28.
[2]徐启昌. 云计算与银行业务价值[J]. 中国金融, 2016(1):89-90.
[3]邓柯.区块链技术的实质、落地条件和应用前景[J].深圳大学学报(人文社会科学版),2018,35(04):53-61.
关键词:金融科技,传统银行
一、金融科技的类型及优缺点分析
目前金融科技主要以大数据、云计算、人工智能及区块链四大技术为核心代表技术,前两者日趋成熟,人工智能发展如火如荼,区块链技术爆火后陷入冷静期,各种技术优缺点不同,适用场景也有所不同。
大数据具有数据容量大、数据类型众多、数据价值密度低以及要求数据处理速度非常快的特点(方方,2012),适用于数据量大的应用场景;云计算可支持广泛的网络访问,且无论是软硬件还是应用程序均可按需使用,使用过程中服务计费可量化(徐启昌,2016),因此常作为基础设施与其他几种技术搭配使用,限制使用应用场景较少;人工智能算法使得重复计算机器化,数据处理速度更快且更加准确,但不同行业不同产品所用算法不同,要定制化开发;区块链技术在具备去中心化、不可篡改、可追溯等优点的同时,也具备着资源浪费、处理速度慢等缺点(邓柯等,2018)。不同的技术有不同的优缺点进而对应不同的适用场景,因此了解技术特点并和业务需求相匹配才是至关重要的。
二、传统银行适用业务
传统银行业务主要分为资产、负债、中间业务、表外业务四大板块,资产板块主要以贷款业务和债券投资为主,负债板块主要以借款为主,中间业务主要以信用卡业务为主,表外业务贡献营收能力不强。在各大业务板块中,从前期获客中期服务到后期风控,均可以以金融科技进行赋能。在客户营销方面,目前银行发卡量增长率陷入停滞甚至倒退,银行亟需在已有客户的基础上挖掘出新的价值增长點。银行在业务快速发展的过程中积累了大量的业务数据,拥有良好的大数据基础,通过使用大数据挖掘技术使得银行可以更好地把握和激发已有客户的需求,重塑客户关联,并通过智能营销的方式有效地提高开卡用户银行卡使用频率,完成银行的营销目标。在客户服务方面,诸如银行卡开户等业务,对于银行来说流程固定但仍需浪费大量人力,对于客户来说,此等简易之事仍需亲自去银行柜面办理,线下网点客户多时且需等位,大大降低了新客户办卡意愿和用户体验。而人脸识别、微表情识、语音识别等人工智能技术的发展可为银行省去很多人力物力,并提高了服务客户的效率和便捷程度,大大提升了用户体验。此外,为客户提供理财服务需要银行对营销人员进行大量的培训,但理财营销人员水平仍然参差不齐,无法全员为用户提供专业的理财建议,导致客户的资产配置有误,并导致客户的不信任和流失。算法的迭代也使得智能投顾成为可能,银行可以通过机器更加全面地了解到用户自身的风险承受能力和理财需求,并根据银行已有产品,为其进行更好的资产配置,并提供更加定制化且高水平的理财服务。在风险控制方面,银行在进行对公和对私客户贷款时若出现坏账,会大大削弱了主营业务的盈利能力。目前银行基于用户更多的消费场景得到的大量数据,可使用大数据分析技术进行更好的风险识别,服务更多原本由于风控要求无法服务的客户,实现普惠金融。此外,在贸易融资等业务上,传统情况下银行需借靠核心企业授信,为其一级供应商或经销商提供贷款。而对于二级以下供应商却由于数据不足无法进行风险控制。并且由于害怕发生核心企业与融资企业联合骗贷事件,银行仅愿与大型企业合作,不敢也不愿触碰中小企业的蛋糕。区块链技术的出现可使得银行将诸如发票等贸易凭证全部上链,利用区块链上数据难以篡改和多方监控的特点,利用支付结算新工具实现核心企业信用的延伸,并保障了信息的真实性和准确性,使得银行可以更好的进行风控,继而触及到原先无法触及的业务。
三、结语
在当前的金融科技浪潮下,传统银行务必抓住历史的发展机遇,充分借助科技的手段和工具,建设并优化银行的技术体系,在科技布局方面走在世界的前列,方可在未来的银行业中保有一席之地。
参考文献:
[1]方方. “大数据”趋势下商业银行应对策略研究[J]. 新金融, 2012(12):25-28.
[2]徐启昌. 云计算与银行业务价值[J]. 中国金融, 2016(1):89-90.
[3]邓柯.区块链技术的实质、落地条件和应用前景[J].深圳大学学报(人文社会科学版),2018,35(04):53-61.