商业银行发展新金融初探(4)

金融科技的应用将在银行消费信贷中贯穿至每个环节，并对其业务流程有着革命性的改变。金融科技最重要的是两件事情：一个是场景，一个是数据。AI人工智能的介入将提升线上欺诈风险防控能力，并明显改变两个方面：性能提升、效率提升。从而影响了未来消费信贷业务流程、业务模式、基础设施和制度安排。因此，可以预见未来所有的金融服务业的业态都会因此而转型，金融科技的应用是转型发展新金融的必然趋势。

（一）商业银行与互联网金融公司强强联合

当前，商业银行虽然开展线上消费金融尝试，初步实现标准化评分模型。其弊端在于数据流量聚集在外部资源，而从外部资源导流的零散数据成本太大，无场景获客难。依靠商业银行内部账户输出模式可以短时间内获得大量客户，但新增有效客户太少。

眼下互联网（物联网）公司牢牢把握着流量的入口，其体系内沉淀的数据金矿（如：交易数据、行为数据等），逐步被证明其有效的模型与技术对金融机构改变作业方式、降低获客成本、提升运营效率有着极大的诱惑。但是它们缺乏相应的出口，需要银行的金融数据、信用能力、资本能力和相关的风险管控能力，释放自身数据、流量、客户和相关的资源优势来维持业务发展。

同样，商业银行也应注意到，如果不能对用户提供更高的定制化、个性化服务，就不能做到精准营销。如何转型和发展值得探索。因此，商业银行与互联网（物联网）公司和金融科技巨头围绕金融科技加深合作，取长补短，彼此结盟的诉求也就顺理成章。2017年3月，某商业银行与阿里巴巴集团、蚂蚁金服集团签署三方战略合作协议，取得一定的先发优势，未来应是强强联合，继续向纵深方向发展。

（二）强化大数据和客户信息管理、分析能力

金融科技的创新已从渠道创新向场景化的大数据转变，对数据的收集、加工、利用提出了新的要求。应将数据信息收集的重点从金融信息向客户行为信息转变，从静态结果信息向动态使用信息转变。将信息的来源从自有信息向第三方信息扩充，将数据的简单统计转变为利用AI人工智能技术的深度加工、分析，实现对客户信息、行为和潜在需求的全面把握。通过对数据的整合和引入，打造零售客户的数据服务平台，将数据转化为商业银行获客的“新入口”和价值创造的“新支柱”。

商业银行应遵循大数据、AI人工智能、云计算+服务的原则，建立一套服务体系。这套体系包括：大数据平台、AI人工智能、产品集市、风险控制等层面。应当从以下四方面着手：

1.线上建立个人客户信息基础数据库，实现客户数据共享。在现代金融生活中，零售银行业务与个人、家庭联系密切，储蓄存款、个人消费信贷、投资理财以及家居生活无不涉及到零售银行业务。商业银行在与客户联系的过程中，需要整合大量的信息数据，消费信贷的金融数据库构建需要建立相应的历史数据，数据量越大，大数据分析越接近于真实，越能排除人为干预，越能体现其优势。

2.挖掘客户大数据特征，转变商业银行的经营重点。在大数据时代，强化客户需求和客户体验的关注，提高客户粘度。商业银行应率先开始创新数据业务的整合，通过大数据平台整合内外部数据资源，预测发现市场热点和发展趋势，树立“以需求为导向”的经营理念。

3.建立消费信贷综合支撑平台。充分利用个人客户信息基础数据库积累的数据模型和在线资信调查，结合第三方验证形成交叉检验，确认个人客户信息，进行个人信用评级，并根据个人客户的信用等级实行差异化的贷款定价。

4.全面整合，强化客户数据运营。建立个人客户信息基础数据库，重点是不断强化客户数据运营。这当中包括信贷场景解决方案、线上业务风险识别及后续运营解决方案等。即如何基于算法模型进行产品设计、风险控制、资金资产对接以及分析服务，获取后续精细化运营方式。如提升客户活跃度、产品复购率、客户流失预警提示等功能。

（三）做大做强消费信贷，带动整体业务转型

时代变迁，科学技术快速发展，人们的消费观念、支付方式大幅改变，客户从原来单一的现金交易购物，转变为多种电子支付方式，客户对个人金融产品的追求向“体验至上”转变，用未来的钱，购房、购车、购物或购买服务。“满足客户各类需求”这一项金融机构提供产品和服务的重点，也将从“简单标准化”的体验，转变为“创造个性化”的体验。做好新金融业务，商业银行应当注重将线上与线下实体有机融合起来，做到无缝对接。

文章来源：《新金融》 网址: http://www.xjrzzs.cn/qikandaodu/2021/0710/676.html