原標題:做到這三點，銀行纔算真正開放……

整理  | 米格 比薩 棘輪

天下大勢，浩浩湯湯。近些年來，在金融領域，這一大勢，無疑就是金融科技。

在重壓之下，被稱爲“沉睡的大象”的銀行，已經醒來，並抖動身軀，開啓征程。

未來的銀行會是什麼樣子？金融科技與銀行將是什麼關係？在一本財經2018金融科技與銀行創新發展高峯論壇上，多位銀行與金融科技代表，深入探討了上述問題。

以下爲部分嘉賓的精彩發言。其餘內容將陸續推出。

現在，已經到了一個開放式平臺、開放式銀行的時期

新網銀行行長、執行董事 趙衛星

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開放式銀行

三年的數字化銀行打造，讓我有了非常多的體會。事實上，架設在開放的平臺、大數據上，一些銀行已發生很大的改變。

底層架構上，行業已經發生很大的變化了，甚至與主流銀行完全不同了，如在數據倉庫、分佈式等應用架構上。我們已適應一個在線化的模式。也就是說，現在很多思維都變化。

第一個，客戶去哪兒了。

近期，大家在各種場合，頻頻聽到“開放平臺、銀行”的說法。這個說法到底基於什麼原因？以往的銀行，就不是開放式的銀行嗎？這個問題與現在金融科技的變化密切相關。正是因爲這樣的變化，我們開始考慮到客戶在哪裏。

過去，線下網點、場景是客戶的聚集方式。而現在，大量客戶存在於線上。雖然現在大家聚集在會場中聽演講，但大家的心可能還停留在手機移動終端上。

而這樣的變化，一定需要金融的改變。

也就是說，當下金融機構首先要考慮的，是開放式的銀行與平臺。

第二個，客戶的需求是什麼？

實際上，過去的金融，或多或少背離了客戶的需求。我們自以爲是地認爲，我們提供的產品或服務是客戶所需。

走到今天，大家再思考“客戶的需求是什麼”時，會發現客戶需求不在金融端，或者這種需求不是大部分客戶的需求。而客戶的真正需求，是在生活、經營中。

也就是說，金融應該回到本源上，服務生活、生產與經營。

事實上，在這樣的兩層架構下，現在確實到了一個開放式平臺、開放式銀行的時期。

在這個時期，新網銀行可能是一個數字銀行的範本。

在早期，新網銀行打造了一個非常“瘦”的體系，只管客戶和賬戶。而平臺基礎化的設施和平臺的要素，全部架構在開放式平臺上。

這樣的平臺優勢是什麼？

新網銀行曾接待過一位基於車位分期的創業公司。這家公司已跟12家銀行進行了洽談，但都無法針對這樣的特殊場景，進行特殊的授信。實際上，當用戶車位分期後，可能還會有汽車消費貸款的需求，也可能衍生其他方面的需求。而銀行是否可以逐一配套呢？

這在開放式銀行的架構上，能非常簡單地達到。

開放式銀行的架構，意味着把信貸六要素往底層切分。

現在，有大概上百個要素已在開放平臺，進入接口式的“公路”了。這意味着，創業者沒必要跟銀行談那麼多的東西，只需要進入到開放銀行，調用想要的元素，組合成他想要的產品。這是未來一家數字化銀行該走的路徑。這個路徑，也就是指它們在基礎層的風險管理能力、基層開放能力以及基礎層的任意搭建能力。其中，包括基礎性風險管理能力。

我們用一張圖就能很簡單地表述現在數字金融科技下，風控與以往的差別。

現在，風控是Java式的控制能力，以往卻是Word的能力。

Word風控能力是基於銀行在某一些行業中的認識，以及宏觀經濟背景下，行業變化所帶來的風險管理。比如，2018年風險大綱規定，限制什麼行業，鼓勵什麼行業，鼓勵行業達到幾年的規模生產，多少銷售收入，多少人員，以及負債。

而今天的數字化金融機構，絕對不會用這種方式。我們用相關性決策、機器學習的模型、各類決策樹的模型。

從人員的構成可以看出，新網銀行是一家特殊的數字化銀行。傳統銀行三分之二在銷售、網點，三分之一在運行、中後。而新網銀行恰恰相反，目前有約三分之二的人員用於科技，六分之一人員用於風險建模，剩下不到六分之一的人員用於銷售的前臺。

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新網銀行

新網銀行已形成了一個很鮮明的金融科技化的銀行架構。

新網銀行搭建了三個風險體系：反欺詐的體系、數字化模型的體系、實施決策的體系。用這三個體系來識別數字化或金融科技之後，最需要先識別的是真實的人、真實的意願、真實的設備。現在，新網銀行已經能夠實現識別的準確性。

最近，央行公佈了聲紋標準，這種以真實性爲基準的金融要素，在開放性領域有越來越多的變化。

實際上，金融科技有非常多的工具。比如，基於社交網絡體系的反欺詐行爲，基於以生物特徵爲體系的行爲，基於智能終端精準識別的方式和方法，來構建整個的反欺詐體系。

這個基於人的維度，在橫向和縱向各算了十層後，決策出了人與人之間的關係，比如，我與在座各位之間的關係，都可以精準地來計算。

這樣的優勢是什麼？

很多專家和學者說，弱數據相關的人怎麼樣進行金融風險識別？

實際上，現在基於金融科技，機構可以計算橫向、縱向十層的關係，很快速地識別風險趨同相關性的，以及快速識別弱數據相關的人的違約率。

而現在的數據化金融，可以產生大量的用戶標籤。

比如，新網銀行實現了168個用戶標籤，不僅僅在金融領域運用，在商業領域運用都非常有效。很多標籤已經開始逐步向商業領域的應用，如高端招聘，以及智慧醫療等領域。

風險計量，更多的是運用大數據和機器計算的模型，來實現實時決策。

目前爲止，我們是國內唯一一家使用GBDT在線模型，實現整個風險防控的。

整個新網銀行發展到今天，餘額達到500多億的體量，以秒級的速度進行實時的風險計算，平均審批時長40秒，反欺詐全年防攻擊160萬次，自動化審批率達到99.6%。

如何利用智能技術打造金融智能銀行

騰梭智能董事長 胡亮

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銀行業面臨寒冬

過去的十幾年是中國銀行業發展的黃金期，但從去年年底開始，銀行業開始面臨寒冬。

2017年，銀監會連發七個文件，對銀行提出了全面風險防控要求，規範其理財業務、同業業務，對銀行業市場亂象進行整治。監管驟嚴，給銀行業務創新帶來了很多限制。資管新規、理財業務及表外業務的迴歸，不僅帶來了資本充足力能力上的要求，也帶來了中間業務收入減少的客觀挑戰。

隨着中美貿易戰的發展，中國經濟壓力巨大。實體經濟是銀行業的血液，銀行業必然受到很大影響。隨着對房地產業務、P2P業務的限制越來越大，從各大銀行的半年報上可以看到，息差收入變窄，銀行業對企業及政府的業務上也遭受了空前的壓力。

隨着我國利率市場化進程的加快，商業銀行同質化經營與競爭模式的問題被放大，銀行轉型升級壓力增大。個人業務做得比較好的銀行，開始慢慢凸顯出優勢，反之則面臨危機。

近幾年來，新晉的金融科技公司對銀行帶來了很大的衝擊。網貸行業做了這麼多年，總的資產規模才兩萬億而已，業務上不會對銀行業產生本質性的挑戰。那挑戰來自於哪裏？金融科技公司把用戶從銀行手裏奪走了。

用戶第一次接觸到銀行業務時不是接觸到銀行，而是接觸到金融科技公司，接觸到它們提供的場景、服務。用戶使用金融服務也不是去銀行直接辦理，而是在使用金融科技公司的業務時，用到了銀行的資源而已。

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商業銀行如何應對

商業銀行在這一系列的過程中，做了很多的應對：

1.構建移動應用場景。

很多銀行已經開始這樣做了，做得最好的是招商銀行的“掌上生活”。

2.構建智能化的渠道。

當前銀行業櫃檯服務的櫃面脫離率已經到了80%多，銀行網點流量越來越低。在很多銀行，用戶可以直接在機器上完成辦卡，人臉識別等技術，取代了原來的人工環節。

但在現實中，銀行移動金融APP客戶的發展任務，往往還由網點承擔。這嚴重限制了APP的創新營銷，很難做到地、州、市、縣各級網點周邊金融場景資源的分佈式發展。

需要構建智能化渠道，用智能化的技術對銀行原有的渠道進行升級換代。用線下網點結合線上移動應用來提升金融服務效率，已是勢在必行。

3.提升服務質量。

目前銀行的私人業務越來越多，但商業銀行正處在流程化銀行的轉型途中，個性化服務尚未成型。

銀行業依然存在幾個問題：一是利潤考覈爲先，客戶經理重產品銷售，輕後續客戶跟蹤和增值運營，難以真正將“以客戶爲中心”的理念落到實處。

二是員工思想觀念落後，體制內員工普遍年齡較大，對借新事件、新理念、新技術開展客戶營銷的接受度較弱。

三是銀行客戶維護體系落後，溝通方式以上門走訪、信息推送、電話聯繫爲主，人員調整後經常導致銀行某類業務停滯。

未來銀行要做的是打造精益銀行，實現網格化管理，“以客戶爲中心”，通過精益化管理、智能客服、網點機器人及標準化服務，提升客戶體驗。

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用智能技術打造金融智能銀行

1．構建智慧場景。

銀行構建消費場景，提高了銀行互聯網產品的存在感，但並不是最佳策略——銀行不可能用自己的短板，和互聯網公司、應用場景公司的長板比拼。

相比之下，不如利用開放銀行的概念，把自己的金融服務變爲API，嵌入專業智慧場景，對不同渠道的用戶提供差異化的產品。

2．提供大數據的精準服務。

銀行以往對客戶，無非是根據資產級別、交易活躍程度等，做比較粗放的分層。

但只有通過大數據、人工智能跟場景數據的結合，才能針對每一個人，提供具體場景、定價、額度、期限和體驗上的差異化服務。互聯網公司在這方面已經非常成熟了，可以真正做到千人千面。

銀行要利用大數據和人工智能，建立更好的營銷能力。卓越的數字營銷能力是智能銀行的基礎能力之一。

3．數據驅動的風險管理能力。

傳統風險管理是Word，根據幾條大綱，根據專家對整個經濟形勢和行業的理解，制定的一些粗線條的風控規則和政策。

而精準的、數據化的風控，在過去幾年經過衆多金融科技公司的實踐，被證明非常有效。幾秒甚至毫秒級別的風險決策，在金融科技公司裏也很常見。銀行應根據最新的技術趨勢，改進風險管理。

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銀行也有很多成功要素

當前的監管條件下，銀行也具備很多成功要素。

首先，銀行天然擁有金融牌照，客戶對銀行的信任程度遠高於金融科技公司。

其次，銀行是整個行業裏面擁有最強數據的公司，擁有交易數據、金融數據這個巨大寶庫。個人數據之外，銀行還是中介機構，掌握很多公司的數據。

此外，在監管方面，怎樣準確把握監管的要求，以及跟監管部門溝通，銀行是有自己的理解的。

在這些天然的成功要素下，怎麼把優勢轉變爲真正的業務優勢，是各個銀行真正需要去思考和實踐的。

數據孤島、流量成本漸高、監管趨嚴，金融科技面臨三大挑戰

百信銀行研發團隊總經理 周竣濤

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金融科技既要有量，又要有質

前兩年，金融科技領域的創新非常兇猛，規模也很大。但從去年到今年，金融科技的熱度卻在下降。

金融科技是什麼？首先是金融電子化，用電腦取代人工工作。此後，這些線下的工作逐漸轉移到線上。這一過程持續了很長時間。

後來，金融行業進入加速發展期，來到了互聯網金融時代。有一年，許多互聯網金融企業如雨後春筍般出現。原因不難理解：老百姓越來越有錢，對於金融產品的需求逐漸豐富，但可選擇的渠道卻很少，只能在線下網點購買。互聯網金融將原有金融產品搬到線上，其體量迅速增大。

一個新的市場機會自此誕生，但大家卻都在做同樣的事情。很快，我們發現各種各樣的產品覆蓋線上。

但隨之而來的問題是，互聯網金融爆發後，金融產品的數量激增，質量卻沒有保證。

金融科技是什麼？我們希望金融科技能夠藉助技術的力量，既有量，又有質，保質保量地爲老百姓提供更好的金融服務。

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金融科技行業的三大挑戰

金融科技行業，如今正面臨數據孤島、流量成本漸高、監管趨嚴三大挑戰：

1. 數據孤島

五年前，大數據概念剛剛興起。如今，很多大型互聯網公司、銀行、政府、電信企業、醫療企業，都積累了大量數據。但大家都把數據圈在自己的體系內，形成了一個又一個數據孤島。

現在很多人想獲取這些數據，卻發現數據並不是免費的。這些數據的所有者應該是每一個人，而不是掌握數據的公司。有人可能會想：“憑什麼我的數據要賣給別人賺錢？”

區塊鏈或許可以解決這個問題。金融行業對風控需求很高，我們也在嘗試建立區塊鏈黑名單。如果所有企業將自己的黑名單共享，大家都可以減少很多風險。

2. 流量成本漸高

當幾大互聯網公司幾乎壟斷全部流量入口後，流量的獲取成本已經非常高了。

我們也在思索，如何使用技術手段，更深、更精地在某一領域做到最好。這樣，用戶就會離不開我們，從而無需考慮流量成本問題。

3. 監管趨嚴

大家都注意到，爲了保護老百姓的資產，監管層從去年到今年發了很多的監管條例。

在監管方面，我們也在探索將人工智能、區塊鏈運用於反洗錢領域。這些技術可以把孤立事件分析出來，並遞交給監管部門，進行更準確的判斷。

☆ 一本智庫報告☆

2018年，傳統銀行開始牽手金融科技公司，共同構建一個新的智能金融生態體系。

由此，一本智庫調研了互聯網巨頭、新興科技金融公司，密切觀察國際前沿的銀行轉型趨勢，撰寫了《科技金融時代下，銀行的智能金融之路》報告。

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