金融科技与中国商业银行转型思考 文ＩＩ中国建设银行北京开发中心姜兆龙 亡着国内金融改革不断深入和互联网金融行业的崛起， Ｉ旭国内银行业面临金融脱媒、息差收窄、技术脱媒和 同质竞争四大问题。在复杂多变的市场环境下，银行要避 免变成“２１世纪的恐龙”，唯有借助金融科技转变传统经 营模式、打造差异化发展策略、优化产品结构和提升资产 质量从而赢得竞争优势。本文就金融科技的特征、银行面 临的主要问题、金融科技助力银行转型展开论述，并对银 行业的优势、劣势、机遇和挑战进行概要分析。 金融科技 按照金融稳定理事会的定义，金融科技是指技术带 来的金融创新。它能创造新的模式、业务、流程和产品． 既可以包括前端产业也包含后台技术。金融科技主要涵 盖大数据、云计算、人工智能、区块链、移动物联网等 一息差收入在营业收入的占比普遍低于５０％。随着我国利率 市场化的进一步推进，息差在银行营业收入中的占比会进 一步下降（如图１所示）。 系列的技术创新，主要应用于支付清算、借贷融资、 ３．技术脱媒。互联网企业利用新技术提供的便捷、人 财富管理、零售银行、保险、交易计算等金融领域。无 论社会大众、学术界还是投资界，对金融科技关注的热 度都在不断攀升。 性、科技的金融服务，正吸引越来越多的年轻一代，形成 了以ＡＰＰ为入口，以场景为支撑，涵盖支付、理财和贷款 三位一体的金融服务体系，对商业银行存、贷、汇三大核 心业务形成了显著冲击。研究显示，中国互联网金融的市 商业银行面临的问题 １．金融脱媒。随着直接融资规模及比重的稳步增加， 间接融资占主导地位的融资体系正发生变化，直接融资的 占比已经从２００６年的不足１０％上升到２０１６年的２４％。 金融脱媒对银行业造成了存款分流、信贷市场压缩、负债 结构短期化和风险管理复杂等一系列严峻挑战。“十三五” 期间，利率市场化、去杠杆及金融创新等举措还将进一步 推动直接融资的发展。 ２．息差收窄。息差是我国商业银行营业收入最重要的 组成部分，２０１６年银行整体息差已降至２．２２％的历史低最 低水平。息差收入在四大行的营业收入占比也从２０１０年 的７７．７％降至２０１６年的７０．２％，而欧美等成熟金融市场， 场渗透率接近４０％、用户超过５亿，第三方支付超过２Ｏ 万亿元，存款搬家至互联网金融公司金额超过２万亿元， 网络贷款交易规模超过１万亿元。中国的金融服务需求逐 步转向“移动互联网＋人工智能”的时代，技术脱媒现象 也会愈演愈烈。 ４．同质竞争。国内各银行在客户群体、业务结构、产 品特色、收入构成等方面差异度并不显著，普遍存在集中 营销大户、过度授信、网点扎堆等现象。竞争同质粗放， 金融供给过度与金融服务不足问题并存。银行间在理解客 户需求、提供差异化服务、简化业务流程、快速响应市场 变化、延长金融服务链、提高风险管控水平等差异度指标 方面。道阻且长。 收单等难以篡改的运营数据，从而解决小微企业由于征信 基础差、抵押缺失、财务数据不规范等导致的信贷申请难、 审批额度低等问题。服务小微企业，对于银行分散信贷风险， 降低资本占用、提高资金周转率，提升单户收益，落实国 家普惠金融战略，提高社会声誉都有积极意义，发展潜力 巨大。 ２．精耕细作新窗口和搭建场景金融。由于日益受到息 差收窄、金融脱媒、经济周期、产业转型等宏观因素的影响， 银行对公业务的发展如履薄冰。反观零售业务，由于受经 济周期波动影响相对较弱，具有单体体量小、利润贡献率高、 风险分散等优势。银行发展好零售业务，对应对息差收窄 金融科技助力商业银行转型 针对上述问题，商业银行可以借助金融科技采取如下 方法加以应对（如图２所示）。 和技术脱媒挑战有重要意义。 我国经济的增长方式已从投资拉动向消费拉动转变， 社会消费品零售总额近十年来一直保持两位数的增长，消 费对经济增长贡献度已逐步提升至６５％。欧美发达国家零 售业务利润占到银行总利润的５０％，而我国这一比例尚不 到２０％，发展潜力巨大（如图３所示）。 １．发展中间业务和聚焦小微企业。公司业务是中国商 业银行的基石，是其资产和利润的最主要贡献者，也是银 行业抵御互联网金融冲击的天然护城河 在金融脱媒和产 业转型升级的时代，银行单纯依靠商业贷款实现对公业务 的收入和利润增长的粗放式发展方式已经难以为继。银行 零售业务可以吸纳低息存款，同时与议价能力较强的 公司贷款相比，零售贷款利率相对较高，可以降低利率市 场化对银行的冲击。金融消费场景的搭建，可实现客户资 金的体内循环，降低技术脱媒对银行的影响。在移动互联 网时代，通过“入口＋场景”的模式，银行可以实现批量 营销获客、精细经营留客、综合服务活客等目的。 （１）建设新窗口。过去网点是银行面对客户的窗口， 发展中间业务、服务小微企业，对延长金融服务链条，降 低金融脱媒的冲击有重要意义。 在发展中间业务方面，银行需借助金融科技整合信贷、 支付、贸易融资、保理、现金管理等业务，为企业提供全 价值链的数字化综合金融服务。预计到２０２０年，传统信 贷业务对银行对公业务收入的贡献将会下降至５２％，交易 和投资银行等中间业务的贡献度会升至 ２０％，而欧美国家的大型银行中间业务收 入占比多在５０％，甚至高达８０％。中间 业务是一座名副其实的“金矿”。 商业银行需抓住批发零售业线上化、 电商化和餐饮、服务等企业产业链线上 化两大趋势，为小微企业提供支付结算、 线上融资、现金管理等全套的金融服务， 解决小微企业生存发展的痛点。中国约 ７３００万小微企业，目前仅有不到２０％可 以获得银行贷款。波士顿咨询公司预计到 ２０２０年，小微企业对银行的业务贡献度 银行间的竞争是网点布局、服务质量的竞争，在移动互联 占比将超过大型企业。银行通过接入企业 的核心系统，可以获取企业的ＥＲＰ、物流、 ８＇６ 网时代，手机客户端、公众号等就是银行而对客户的新窗口。 联分析和挖掘，建立自动预簪机制，解决受制于信息滞后 的风险管控滞后的痛点。业界估算，基于大数据的风险控 制可以将欠费客户数跫降低２０％。 商业银行需理解客户需求，重视客户反馈，响应客户变化， 打造界面美观度、布局合理、功能丰富的手机ＡＰＰ，建设 好移动互联网时代的新窗口，从而留住老客户，吸引新客户， 实现品牌价值的裂变式传播，为各种零售类营销活动的开 （３）精细管理。伴随着我国经济今年呈现“缓中趋稳” 的态势，商业银行的净利润虽然实现了温和增长，但是平 均资产利润率及平均资本利润率两大核心指标呈现逐年下 滑趋势，目前已下降到１３．９４％和１．０２％的历史低位。银 展创造前提条件。 （２）构建场景金融。银行需提供从生活基础需求到金 融解决方案的场景化金融服务，实现服务的随时化、便捷 化和闭环化。场景生态圈越丰富和完善，聚合的用户就越多， 用户的忠诚度也越高。银行可将用户生态圈与小微企业产 业链链接，为小徽企业导人用户流量，助力小微企业成长， 实现银行、客户和企业三赢的局而。此外，银行还可利用 渠道和网点优势，结合用户的地理位置和消费习惯等信息， 行需挖据自身潜力，实施精细化管理，降低运营成本，提 高资本回报率。借助大数据，商业银行可将根据内部数据（网 点分布及经营业绩）与外部数据（地区人口规模、年龄结构、 收入水 ）等结合，优化网点布局，提升网点贡献率，将 产品定价、成本控制、绩效考核等业务系统数据进行综合 分析，将有限的资源进行有效的配置，实现收益提升。业 打造三公里半径生活圈，提供线上线下一体化服务，实现 服务提升。 界估算，基于大数据的精细管理可以削减２０％的运行成本。 ４．利用人工智能构建智慧银行。人工智能与大数据是 桐生相伴的两项技术是未来智慧银行的标配。用好这两项 技术，对实现业务流程自动化、提升客户体验、削减运营 ３．挖掘数据潜力打造差异化竞争优势。随着商业活动 包括金融活动的数字化，数据日益成为银行的战略性资产， 数据驱动已成为银行业发展不可逆转的趋势。银行每创收 １。０万美元，平均会产生８２０ＧＢ的数据。银行可利用大数 据实现精准营销、风险控制、精细化管理，从而打造差异 化竞争优势。 成奉部有积极意义。在现阶段，商业银行可以将人工智能 应用到如下领域。 （１）金融反欺诈 调查娃示，全球银行业营业额ｏ．５％ 至３％的损失来自欺诈，我国互联网金融公司的坏账损失 超过５Ｏ％来自欺诈。随着交易移动化、业务电子化不断深 入和金融欺诈手段不断革新，银行业面临的反欺诈态势将 进一步严峻。传统的基于专家规则和黑名单库的反欺诈方 （１）精准营销。在移动互联网时代，客户在金融产品 和消费呈现需求细化及交易离柜的现象（２０１６年平均离柜 业务率已达８４，３１％），面对面了解客户需求进而推荐对应 产品的传统方式渐行渐远。业界估算，精准营销可将客均 法已垂垂老矣。人工智能可以有效的提高风控系统的精准 度，通过聚类算法分析相似性行为、依赖标签数据训练深 收入提升５０％，客户渗透率提升３０％。银行可以通过大数 据分析技术，根据客户的职业、收入、财产状况、消费习 惯等对进行聚类划分和标签化；通过产品与客户标签的匹 配，对客户推送有价值的产品；通过个性化定价提供差异 化的金融服务，精准定位个人客户；通过进一步配合积分 管理等手段，将更有助于提升客户的忠诚度与粘性，实现 低成本高效率的获客和获益。 （２）风险控制。风险是侵蚀利润的最主要因素，经营 度网络等手段，实现复杂环境下的反欺诈。招商银行披露 数据显示，通过将人工智能应用于反欺诈，零售业务的欺 诈识别ＫＳ值超过４０％，取得良好效果。 （２）金融机器人。人工智能技术已实现金融聊天机器 人服务的商业化。部分的人工操作均可由其替代。该技术 不仅可以给客户提供高响应、全天候的客服服务，还对银 行降低经营成本、提升客户体验有重要意义。 （３）智能投顾。智能投顾是一种新兴的在线财富管理 好风险是银行基业长青的关键。在产业转型升级的大背景 下，风险控制对我国商业银行显得愈发重要。传统的风控 手段基于过往的营业数据和信用信息，缺少前瞻性和关联 服务。它能根据个人投资者提供的风险承受水平、收益目 标以及风格偏好等要求，运用智能算法及投资组合优化等 分析。在大数据时代，银行可以将内部数据与互联网信息 相结合，组成宏观政策、行业现状、股票市值、上下游关 联企业、资产负债状况、新闻声誉的多维度信息，进行关 理论模型，为用户提供最终的投资参考。具有低成本、高 效率、多资产配置的优势，并可以避免投资顾问的情绪影 响与利益倾向（见表１） 表１智能投顾ＶＳ传统金融投资顾问 表２移动互联网的ＳＷＯＴ分析 手续费率 Ｏ～Ｏ．５％＋Ｏ．５％ １～２％＋３％ 资产规模（美元） 产品 ５００亿 ８Ｏ万亿 ：耋 璺坚变兰量 簋 Ｉ＾ 务种类丰富社煮喜 ： 曩 喜 线上线下服务完善 定制化 定制化，标准化 ５００００～１０００００ ， 传 萎… ……～一 …～～ 户体验差强人意 萋 萎式 最小投资额（美元） ３０００～５０００ 资产类别 方式 报送频率 ■■■目矗■－璺化交易 股票、债券等 手工、量化交易 每日 每日／每周 ５。布局区块链技术实现创新引领。麦肯锡咨询认为， 区块链技术是继蒸汽机、电力、信息和互联网科技之后， 目前最有潜力触发第五轮颠覆性革命浪潮的技术。尽管区 块链还处于发展初级阶段，只支持低并发、低频次的交易， 大规模实际应用还面临很多困难。但是，随着该技术的不 ｋ基础客户庞大，用户活跃度存 在巨大提升潜力 ★ ★消费下沉，零售业务在三四线 ★零售业务竞争日趋白日化 ★金融监管力度不断加强 城市存在广阔机遇 ｋ网联平台即将上线，第三方支 付面临洗牌 －－表３大数据的ＳＷＯＴ分析 断演进，未来在数字货币、支付与结算、客户征信与反欺 诈和票据与供应链金融领域有广阔的应用前景。 银行的ＳＷＯＴ分析 尽管金融科技对银行发展助力明显，但是在金融科技 的各领域，银行均不同程度地存在长处（Ｓ）、短处（Ｗ）、 ★可引入第三方征信，挖掘央行征信 机遇（０）和挑战（Ｔ）（具体分析见表２、表３、表４）。 冀 方★网支联付平数台据上，线实后现对，银客行户磊可的 ：获闭得环第分三析 ． … 茎………一０； 欠 缺、 ★流式数据分析框架兴起，用户体验 提升具有潜力 总结 得益于经济的高速增长，中国银行业在客户服务、多 元经营、风险管控、产品创新等各领域均取得长足的进步。 表４人工智能的ＳＷＯＴ分析 在经济新常态和互联网金融迅猛发展的今天，过去粗放式 的发展模式已经一去不复返，银行必须借助金融科技重塑 ★以海盈高价值数据为基础，人 ★人工智能产品基本外购 自身研发能 力薄弱 工智能开展有先天优势 ★ＡＰＰ客户等业务已实现人工 ｋ对人工智能存在过高期许，需与实际 业务贴台逐步推动 智能辅助处理 －品牌形象形象，夯实对公对私两大业务基石，真正建立以 客户为中心的经营理念，为客户提供高效、普惠、定制化 的金融服务，提高风险管控水平，降低运营成本，提高资 －ｋ替代简单重复劳动，降低运营 ★人工智能技术尚不成熟 ★人工智能领域人才抢夺激烈 成本 Ａ－实现部分业务流程自动化，提 ★全自动化智能投顾等业务法律监管缺 升运转效率 失 －产回报率，实现业务转型，赢得未来。囵 ２０１６年７月 ８８