提升服務效率 擴大服務邊界 金融科技助推金融機構更好服務實體經濟
金融科技已成為近幾年金融業(yè)發(fā)展的主要推動力之一，尤其在解決小微企業(yè)融資難、融資貴問題上，金融科技使金融服務的下沉成為可能。疫情防控期間，線上金融的需求陡然增強，這對金融服務線上化以及風控、人工智能等方面提出更多要求。金融業(yè)的數(shù)字化、智能化還將具體朝著怎樣的方向發(fā)展，致力于解決哪些問題？近日，本報記者邀請了三位金融科技公司的負責人，請他們一同探討對金融科技的理解及未來行業(yè)發(fā)展趨勢和前景。
《金融時報》記者：金融科技已經運用到傳統(tǒng)金融的方方面面，在您看來，具體涉及的領域有怎樣的變化？這些對金融機構的數(shù)字化、智能化轉型起到怎樣的作用？
王德偉：金融科技在傳統(tǒng)金融行業(yè)中的運用經歷了三個階段：第一個階段是信息化，主要是指傳統(tǒng)金融機構對于金融科技的投入，結合軟硬件的信息化基礎建設和升級。第二個階段是數(shù)字化，區(qū)塊鏈、智能風控、機器學習等金融科技的金融化應用，都以數(shù)據(jù)實現(xiàn)為基礎，更多傳統(tǒng)金融業(yè)務從線下轉為線上，金融機構數(shù)字化轉型加速。第三個階段是智能化階段，更多先進的金融科技運用于傳統(tǒng)金融業(yè)務上中下游各個節(jié)點，大幅提升金融服務效率，擴大金融服務邊界。
總體而言，金融科技對金融機構的影響逐步深入，移動化、網絡化、智能化程度加深，成為金融機構數(shù)字化、智能化轉型升級的核心驅動力，運營效率提升、成本結構優(yōu)化、金融產品和服務不斷創(chuàng)新，帶來了更優(yōu)質的客戶體驗。
張韶峰：從業(yè)務角度來講，以人工智能、大數(shù)據(jù)為代表的金融科技應用，正在從后端走向中端和前端。例如，在風控的信貸資質評估環(huán)節(jié)，通過算法進行信用評估，在這種場景下，AI與大數(shù)據(jù)應用在中后端運行，不會直接接觸到客戶，客戶也無法感知。但在營銷和客服等環(huán)節(jié)，當客戶接到一個智能語音機器人電話時，AI與大數(shù)據(jù)技術就已經直接觸達客戶，AI技術走向了前端。
為滿足日益增長的業(yè)務需求，銀行等金融機構紛紛轉型開始搭建智能風控體系。然而很多中小機構缺乏AI相關技術人才，很難獨立完成模型部署與維護。因此，由金融科技企業(yè)提供外部技術支撐很有必要，對金融機構來說轉型成本也最小。
姚志強：單從人工智能這一角度來說，最早期這一技術用于身份驗證，隨后出現(xiàn)了語音問答需求，后來又升級到目前的OCR識別、大數(shù)據(jù)風控、智慧門店等。整個演變過程都是隨著金融科技落地，用戶漸漸地產生更多需求，人工智能企業(yè)也從“等需求”，進化到“找更多可能出現(xiàn)的需求”。
《金融時報》記者：疫情防控期間，“非接觸式”線上金融服務發(fā)展迅速。這種背景下，金融機構對科技的需求和運用有哪些變化？
張韶峰：疫情對金融業(yè)的影響是直接的，比如突發(fā)式增長的逾期率。為應對這一問題，很多銀行和消費金融企業(yè)都推出了延期還款、減免利息等優(yōu)惠政策。但這同時也帶來了一系列問題，如大量延期業(yè)務申請、難以判斷是否惡意延期還款。如何在短時間內高效處理業(yè)務需求等，需要借助大數(shù)據(jù)風控來分析判斷。另外，線上業(yè)務更加追求精細化運營，對智能獲客、智能風控和智能催收等，都有很強的需求。
面對銀行客群欺詐風險、信用風險上升的現(xiàn)狀，在風控策略應對方面，百融云創(chuàng)針對性地設計了“反欺詐規(guī)則—反欺詐評分—信用評分—額度和利率評分”的漏斗式篩選策略，整體策略上線后，可實現(xiàn)人工審批率和通過壞賬率的“雙降”。
王德偉：疫情下迅速發(fā)展的“非接觸式”線上金融服務是金融科技需求的一個重要轉折，很多“非接觸式”科技細節(jié)轉換都在提速。金融機構在疫情期間能夠有效滿足疫情防控和復工復產過程中的多層次金融需求，得益于前期豐富的數(shù)字技術積累和科技探索。不過現(xiàn)在看，依然需要繼續(xù)加快開展規(guī)模化數(shù)字建設，推動形成覆蓋前中后臺的全生命周期金融服務體系。隨著金融消費者總在網時長的增加，金融機構在營銷獲客、客戶服務等環(huán)節(jié)也需要實現(xiàn)智能化突破，構筑系統(tǒng)的數(shù)字化運營體系。
姚志強：疫情加速了線上金融業(yè)務發(fā)展，其實從支付寶、微信支付到后來各銀行APP，“無處不在、無所不能”的金融模式本身就是大勢所趨。未來，以“人工智能平臺為核心+應用提供服務+智能設備為終端”的金融服務模式將成為主流，以此來提供精細化且便捷的服務。
《金融時報》記者：近年來，金融的發(fā)展一直沿著服務實體經濟這條主線。金融科技如何幫助傳統(tǒng)金融機構更好地服務于實體，尤其是中小企業(yè)發(fā)展，催化金融與實體經濟的良性互動？
王德偉：提高金融服務可獲得性是解決小微企業(yè)貸款難的一個關鍵。對此，首先可以提高傳統(tǒng)金融機構對小微企業(yè)風險識別和定價能力、擺脫對擔保抵押的依賴、降低小微企業(yè)金融成本；其次是提升業(yè)務的可觸達性，打破空間和地域限制，下沉市場，提升金融服務覆蓋面；最后，實現(xiàn)產品的可定制化，對不同行業(yè)和場景下的小微企業(yè)提供差異化服務。實現(xiàn)這些都離不開金融科技助力。此外，充分運用科技手段提升政策傳導效率與精準度，也將有力地幫助傳統(tǒng)金融機構更好地服務實體經濟。
張韶峰：信用科技可以有效挖掘數(shù)據(jù)，幫助金融機構實現(xiàn)客戶下沉，解決推行普惠金融過程中的技術壁壘。因此，金融機構不遺余力地加大金融科技的滲透力度，一方面是推動其自身信息化、數(shù)字化的信用體系搭建；另一方面是成為征信機構的有力補充，為普惠金融尋求科技支撐。
比如，百融云創(chuàng)以大量客戶為依托，搭建了一個資源流通的平臺和橋梁，左邊是金融機構，右邊是產業(yè)互聯(lián)網或者小微企業(yè)，通過信用科技的智能“催化”，即以技術手段為金融機構和小微企業(yè)實現(xiàn)適配，并提供風控以及金融產品設計服務，促進物流、資金流、信息流的高效流通，幫助解決小微企業(yè)貸款難的問題。
姚志強：以前銀行不愿意貸款給中小企業(yè)，要解決這一困擾，不能單純依靠傳統(tǒng)金融產品和服務模式，金融科技的創(chuàng)新運用為其提供了新的解決方式。
就風控而言，從前使用傳統(tǒng)二分類模型來判別白樣本與黑樣本，把具有逾期表現(xiàn)的用戶確定為黑樣本，沒有逾期行為的用戶當作白樣本。但事實上，沒有逾期行為的用戶也可能是未知樣本。有了金融科技后，事情變得簡單多了。比如，云從科技研發(fā)的PU learning的技術，能夠減少將未知樣本視為白樣本所帶來的系統(tǒng)性偏差風險。將該技術融入云從金融風控類解決方案后，金融機構能更高效快捷地通過大數(shù)據(jù)的精準分析，實現(xiàn)對中小企業(yè)業(yè)務能力、資金狀況和以往信用的全方面判斷，由此實現(xiàn)快速精準放貸。
《金融時報》記者：如何能夠做到金融科技的運用有“1+1>2”的效果，更好地去融合，而不是簡單疊加？
姚志強：一方面，科技的運用必須服務于（金融）業(yè)務，必須從現(xiàn)有業(yè)務的“痛點”和需求入手，解決實實在在的問題；另一方面，科技要引領業(yè)務，又不能完全被現(xiàn)有的業(yè)務痛點和需求束縛了手腳，因為業(yè)務對技術的發(fā)展是不敏感的。金融科技公司站在金融和科技的交匯點上，掌握供需兩方的信息和資源，要承擔起引領者的作用。
王德偉：傳統(tǒng)金融機構在業(yè)務拓展、流程優(yōu)化及內部管理體系升級等多個方面都面臨著數(shù)字化轉型的需求，需要應用金融科技突破瓶頸，這本身就不是一種簡單的疊加。從金融科技的發(fā)展來看，場景化趨勢已是必然，金融科技的運用會開發(fā)或滲透到越來越多的場景中，加速跨場景資源整合，更全面地覆蓋渠道，對金融機構的賦能效果是“1+1＞2”的。
金融科技的運用是創(chuàng)新的、進階的，與金融機構之間的協(xié)同效應是顛覆性的，金融科技公司也已經日趨成熟，是普惠金融事業(yè)中的重要一環(huán)。
張韶峰：“金融+科技”，即在“互聯(lián)網+iABCD”（IoT、AI、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)）技術推動下，金融機構建設包括系統(tǒng)架構、產品運營、風險管理等業(yè)務核心環(huán)節(jié)實現(xiàn)全方位數(shù)字化，進而提升在線化、金融化、智能化能力。從行業(yè)整體的基礎設施建設情況和先天資源稟賦來看，傳統(tǒng)金融機構與已經建立起核心數(shù)字科技能力的金融科技企業(yè)合作，將是一個效率最優(yōu)、成本最優(yōu)和社會資源價值最大化的共贏模式。
“產業(yè)+科技+金融”模式能夠打破“數(shù)據(jù)孤島”，讓不同體系中數(shù)據(jù)的“沉睡價值”被喚醒，有效解決普惠金融人群因結構性數(shù)據(jù)不足而產生的風控難度高的問題，從而獲得“1+1+1>3”的效果。
《金融時報》記者：下一個階段，金融科技的重點發(fā)展方向是什么？最可能突破的領域是哪里？
王德偉：未來3到5年，金融科技的重點發(fā)展方向主要有三個：一是政府融合層面，這其中包含金融科技監(jiān)管的實施與應用，更多政府“沉睡資源”的市場轉化以及金融風險的預防等多維度；二是在金融機構業(yè)務架構層面，主要包含以金融要素、金融服務和金融產品等底層基礎架構的基礎設施建設與優(yōu)化；三是金融機構業(yè)務應用層面，需要實現(xiàn)“場景+業(yè)務+科技”的應用轉化。金融科技一定要和金融業(yè)務結合起來，才可以真正服務更多中小企業(yè)，促進金融機構智能化、數(shù)字化、開放化轉型，同時有效控制金融風險。
張韶峰：目前在中國只有大約5億人的信用記錄比較“厚”，這意味著，還有數(shù)億信用記錄比較“薄”或者無信用記錄的老百姓和小微企業(yè)很難獲得普惠金融服務，因為金融機構缺乏給他們授信的依據(jù)。預計在大數(shù)據(jù)與AI的幫助下，5年后，大多數(shù)中國人都能使用信用卡或獲得貸款。通過使用前沿技術，特別是大數(shù)據(jù)和人工智能技術，我們可以為更多人群服務，這可能是技術對普惠金融領域作出的最大貢獻。
姚志強：有機構測算，2020年，我國人工智能產業(yè)規(guī)模將達到1600億元，到2030年，人工智能技術將幫助全球GDP增長12%。新時期的基礎建設分為兩層：一層是基礎設施層，包括智能芯片、5G、感知網絡、數(shù)據(jù)中心等；基礎設施上面還有一層，是人工智能，尤其是人工智能與實體經濟的深度融合所構建的智能經濟形態(tài)，從而產生的效率提升能力。AI能夠大幅提升生產效率，把稀缺資源和專家服務以十倍、百倍的量級擴展出去，讓每個人擁有更多的時間，享受更好的服務，這是AI的未來，也是我們一直以來強調的“人機協(xié)同”。
