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银行+科技企业持续发力,但仍存部分共性问题
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来源:来自本站    日期:2020-01-07    点击次数:159

最近几年,随着互联网的飞速发展,金融科技、互联网金融、人工智能、大数据以及云计算正如火如荼地兴起,受到业界乃至社会的追捧。小到支付方式、大到财富投资,金融科技的兴起改变了我们的生活,使得金融服务更便利化、智能化,也促使着传统金融机构不断求新求变。科技正在重塑着各行各业,金融也日益形成了全新的业态和服务形式。

“金融科技”,在国际上有专门的词汇(FinTech),也就是金融(Finance+科技(Technology),是指一群企业运用科技手段使得金融服务变得更有效率,因而形成的一种经济产业。作为全世界最大的消费市场和全球经济发展最快的地区之一,中国也掀起了金融科技的浪潮,对于金融科技带来的改变,银行业首当其冲。

金融科技的发展正面临新的节点。金融科技的快速发展为中国金融业注入了新的活力,提高了金融服务的质量和效率,但随着市场的发展,也带来了很多新的挑战与新问题。此时,各家银行使出浑身解数积极应战,其中不乏某银行与互联网公司(或者科技企业)合作,成立金融科技实验室、或研究院、或平台等等,其目的显而易见:与其孤军奋战,不如报团取暖。

理想是丰满的,现实却有点不尽如人意。银行与互联网公司合作中仍存在一些共性问题。首先,不少合作“重协议、轻落实”,未能在关键环节有所突破;其次,负责对接具体事项的部门不够明确,事务性磋商过多、流程繁琐、耗时太长;最后,在技术及数据合作上,互联网机构与商业银行分歧突出,表现为“前者不愿分享核心技术,后者不愿分享关键数据”,致使合作进程难以推进。此外,“合作成效如何评判、合作成果如何共享”也为双方所困扰。

“大数据”是合作中重要的一环。大数据是支撑金融科技应用的核心,如果没有数据驱动,人工智能将无用武之地、云平台也将成为摆设。大数据应用的主要流程包括数据采集、处理以及建模,在每一个环节,商业银行都面临着待解难题。在数据采集方面,银行内部的数据量虽然大,但数据维度较有限、数据更新较缓慢,并且不同板块的数据未打通,数据割裂现象突出。在接入外部数据时,银行面临成本高、有效性低等问题。在数据处理方面,银行的数据分析人员严重不足、工具守旧、流程模糊,数据处理时间久、效果差。在数据建模方面,银行现行的基于逻辑回归的评分模型,不能很好地满足大数据特性,而业界最新的深度学习算法又无法立即投入使用。事实上,数据应用之困的背后,除了有技术障碍外,还有制度约束,比如,银行内部数据打通难,其深层次原因是板块间的利益之争。大数据时代银行和互联网公司不是竞争关系,而更应该让银行懂得怎么挖掘数据,整合数据,进而进行精准营销。

监管方面对合作也提出了明确要求。20191012日,北京银保监局发布了《关于规范银行与金融科技公司合作类业务及互联网保险业务的通知》(下称《通知》)。《通知》要求金融机构加强合作机构管理,建立准入、评估和退出机制,对合作机构实行名单制管理。《通知》规定,完善审批流程,合作机构准入应报总行审批,严禁未经授权开展合作。同时,定期评估合作机构资质和信用情况,对于出现风险预警信号、存在潜在风险隐患和违法违规行为的合作机构,应及时终止合作。

最后,对于部分并未开展合作的银行来说,不要盲从。这是一个避免盲目和探索路径的问题。每家银行的资源禀赋、优势业务都不尽相同,有必要深度内观并讨论之后再做出决策。

机遇与挑战并存,中国的金融科技正在蓬勃发展。在监管层和银行共同的努力下,金融科技未来可期。(部分内容整理自新华网、《中国金融》、财经记者圈)

——来源:中国电子银行网综合

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