馬云曾放出豪言:“如果銀行不改變，我們就改變銀行”。面對以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的沖擊，銀行究竟要如何布局金融科技，實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級？

在2019北京部委央企及大型企業(yè)CIO大會上，國家互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟理事長楊志國發(fā)表了主題演講。他指出：“金融科技實際上就是銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，科技要為金融服務(wù)，金融也需要科技的支持。如果不能抓住機遇，順著時代潮流進行變革，傳統(tǒng)銀行就會被歷史淘汰。”

國家互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟 理事長 楊志國

新時代，銀行的新挑戰(zhàn)

楊志國認為，面對金融科技浪潮，當(dāng)下傳統(tǒng)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型尚存在四大矛盾點：

1、風(fēng)險 vs 體驗

銀行必須要確保數(shù)據(jù)的唯一性、可靠性、可用性，而不只是便宜好用就行。這意味著銀行既需要防控風(fēng)險，又要維持客戶體驗。

2、封閉 vs 開放

傳統(tǒng)銀行的IT系統(tǒng)是封閉且標(biāo)準(zhǔn)化的，而隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，客戶不再滿足傳統(tǒng)的銀行服務(wù)。針對個性化的需求，銀行的系統(tǒng)需要更加開放。

3、穩(wěn)健vs敏捷

傳統(tǒng)銀行是以穩(wěn)健為原則，要考慮的是交易的安全性、業(yè)務(wù)的延續(xù)性，特別是國有大型銀行，來不得半點不穩(wěn)定。而敏捷則要圍繞用戶需求的快速迭代、反復(fù)試錯，必然會產(chǎn)生風(fēng)險。

4、從嚴(yán)vs包容 

 相比互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，老百姓對于銀行是零容忍的，不能因為網(wǎng)絡(luò)中斷導(dǎo)致取不到款或轉(zhuǎn)不了帳的情況。因此銀行安全生產(chǎn)必須要從嚴(yán)，所有的業(yè)務(wù)都不能犯錯，這也造成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)部矛盾。

 除了來自內(nèi)部的挑戰(zhàn)，銀行還面臨外部的競爭。各種新興金融業(yè)務(wù)的出現(xiàn)，對于傳統(tǒng)銀行帶來新的競爭壓力。比如澳洲的ING銀行不設(shè)立線下網(wǎng)點，通過線上交易實現(xiàn)快速擴張，其增長速度已遠遠超過傳統(tǒng)銀行。國內(nèi)的網(wǎng)上銀行同樣發(fā)展迅速，銀保監(jiān)會最新數(shù)據(jù)顯示，截至2018年12月末，中國總計有銀行業(yè)金融機構(gòu)4588家。而在監(jiān)管格局方面，中國采用的是一委一行二會模式，監(jiān)管非常嚴(yán)格，加大了銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新的難度。

 新技術(shù)賦能銀行

 楊志國引用了金融穩(wěn)定理事會對金融科技的定義：“金融科技是由大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等新興前沿技術(shù)帶動，對金融市場以及金融服務(wù)業(yè)務(wù)供給產(chǎn)生重大影響的新興業(yè)務(wù)模式、新技術(shù)應(yīng)用、新產(chǎn)品服務(wù)等。”

 楊志國指出，縱觀整個銀行發(fā)展史，正是一部與時俱進的技術(shù)創(chuàng)新變革史。

“數(shù)字銀行1.0階段可以追溯到1974年，當(dāng)時中國銀行引進第一套理光-8型計算機，揭開了中國金融信息化發(fā)展的序幕。從1974年到1989年，是金融機構(gòu)信息化發(fā)展的萌芽期。2.0階段是在1990-2010年，信息技術(shù)與金融的合作更加深入，網(wǎng)上銀行、移動支付等開始起步。到目前的3.0階段，以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等為代表的前沿技術(shù)，在理財、支付、融資、平臺建設(shè)等多個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。”

 “金融科技并不是一個新事物，在世界上有金融和科技之后，就出現(xiàn)了科技在金融上的應(yīng)用。” 楊志國說，“現(xiàn)今的金融科技是漫長金融科技發(fā)展史上的一個重要階段，信息技術(shù)與金融的融合更加緊密。”

人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈在銀行的應(yīng)用

在現(xiàn)場，楊志國分享了國內(nèi)外銀行在人工智能、大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈上的應(yīng)用：匯豐銀行通過人工智能監(jiān)測洗錢、欺詐、恐怖融資等問題；摩根大通已經(jīng)使用無形的機器人來執(zhí)行交易；瑞士銀行采用亞馬遜的數(shù)字助理Alexa負責(zé)客戶服務(wù)……

人工智能在銀行的應(yīng)用可分為幾個方面。首先，銀行可利用聊天機器人和語音機器人與客戶進行互動，在員工人工參與之前就解決問題。并根據(jù)每位客戶的詳細資料提供個性化的溝通和決策，還可以使用客戶分析和算法來評估風(fēng)險和精準(zhǔn)報價。

另外，銀行的一些“低價值流程”也可交給AI來處理，由計算機進行文件掃描和解析，并由AI來作出一些決策。AI還可以發(fā)現(xiàn)交易中可能存在的欺詐和洗錢行為的異常情況或模式。通過對數(shù)據(jù)進行篩選，以找到提示風(fēng)險或投資機會的交易模式。

借助大數(shù)據(jù)技術(shù)可以打造全流程數(shù)字化風(fēng)險管理體系，從新客戶拓展、申請與審批等、客戶管理、催收與收回等一系列流程都實現(xiàn)自動化，防范風(fēng)險、提高體驗。

除了風(fēng)險管理，大數(shù)據(jù)在客戶營銷、數(shù)據(jù)挖掘分析等方面幫助銀行提高運營效率，減少人力投入，降低決策失誤。其中，客戶營銷是大數(shù)據(jù)非常重要的一大應(yīng)用場景。傳統(tǒng)客戶生命周期管理從單一產(chǎn)品的角度出發(fā)，而利用大數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)客戶全生命周期的服務(wù)，為客戶畫像進行精準(zhǔn)營銷。 借助數(shù)據(jù)挖掘分析，則能了解“數(shù)據(jù)發(fā)生了什么？”、“為什么而發(fā)生”、“未來將發(fā)生什么”等，從數(shù)據(jù)中提煉業(yè)務(wù)洞察，產(chǎn)出業(yè)務(wù)決策。

楊志國也十分看好區(qū)塊鏈的市場前景，他指出，區(qū)塊鏈在銀行的應(yīng)用包括身份識別、跨行轉(zhuǎn)賬、貿(mào)易金融三個方面，會是銀行下一步的重點發(fā)展方向。