科技创新是把“双刃剑”,金融行业的大数据应用之路“任重而道远”

数据猿导读

面对迅猛发展的金融科技,传统金融机构从最初的支付,到信贷、风控以及财富管理等众多领域“失守”,逐步经受着来自金融科技创新的挑战和冲击。传统金融究竟该如何适应产业变化发展?在商业模式、产品创新、运营模式以及服务管理等各方面又该如何找到突破点。

记者 | 张叶

本文长度为2800字,建议阅读6分钟

随着我国经济结构转型,经济发展进入新常态,传统金融模式已经不再适应新经济发展需求,以大数据、云计算、区块链、人工智能等为代表的技术创新无疑正成为新一轮产业革命的新动能,为金融业发展提供新的驱动力。

据英国金融科技公司协会Innovate Finance发布的报告显示,2016年全球金融科技领域投资总额超过170亿美元,相比2015年上涨10.9%。其中,中国金融科技企业投资金额达到77亿美元,中国成为全球交易额最多的国家,而且还出现3笔全球最大金额投资,即蚂蚁金服的45亿美元(金融科技领域有史以来投资规模最大的一笔)、陆金所12亿美元、京东金融10亿美元。

面对迅猛发展的金融科技,传统金融机构从最初的支付,到信贷、风控以及财富管理等众多领域频频“失守”,不断经受来自金融科技创新的挑战和冲击。传统金融究竟该如何适应产业发展变化?在商业模式、产品创新、运营模式以及服务管理等各方面又该如何寻求突破点?面对金融科技的强烈势头,传统金融究竟何去何从?

各大机构“积极备战”,技术驱动业务创新

“大数据”与我们的生活息息相关,小到一颗智能手环,大到各类商业分析,各行业都可通过对数据的存储、挖掘和分析,衍生出标准化和数字化的模式,进而创造出更大利润和更多商机。对于金融行业而言亦如是。

伴随金融业海量数据的产生和积累,金融科技从科技出发,将金融与技术有机融合,创新出各种不同的商业模式与业务形态,不仅能更好的服务客户,亦提升了金融服务效率、节省了成本。

在银行业:银行金融创新的根本目的是拓宽业务领域,拓展业务范围,创造出更多更新的金融产品,能够更好的满足消费者和投资者日益增长的需求以及实现金融机构自身利益最大化。因此,银行业提高核心竞争力的最好利器就是金融产品创新。

但由于历史原因,我国商业银行一方面在经营管理、技术设备、人才储备等方面存在很多不足,另一方面,银行业存在着许多不良资产问题,如自有资本金不足、坏帐、呆帐等。这一系列问题都反映出我国银行业系统的脆弱性,十分不利于开展金融产品创新。

那么传统银行在金融创新方面的发展情况究竟如何?目前,很多银行在营销方面,利用大数据技术以及自有客户信息,给客户画像,发现客户痛点,实现全生命周期的客户管理,能够为客户提供一站式精准服务。而对于银行本身而言,通过大数据技术,可以对客户数据集中管理,打破地域和时空限制,降低银行提供金融服务的资金风险以及各部门“上传下达”过程中的摩擦成本。与此同时,传统银行机构也正在尝试和互联网金融机构展开合作,利用大数据、人工智能等新技术发挥各自的线上线下优势。

当前,金融科技进入3.0阶段,新技术大幅度提升了传统金融效率,解决了传统金融痛点。可以说,金融科技降低了金融服务门槛,满足了传统金融机构过去无法实现的金融需求,服务了更多过去未被服务的客户,让更多人体会到金融科技带来的便捷。

在保险行业:大数据的核心价值在于预测,而保险业经营的核心恰好是基于数据产生预测行为。因此,保险行业对于大数据时代的积极响应,绝对可以为其带来不可估量的价值。

在过去,保险行业常常通过对历史数据进行主观判断,以计算损失率和死亡率。在「数据猿·超声波」之金融科技商业价值探索高峰论坛上,阳光财险保险数据管理部商业价值部副总彭勇就表示,传统保险业是流程较长的行业,从承保到理赔,业务人员解决问题主要依靠经验,不仅缺乏数据思维,很多环节的数据都没有形成闭环,数据是孤立的。如果要为客户提供最优质的服务,只有数据打通,经过精准的大数据分析才能实现。

随着大数据时代的到来,保险业的管理模式、销售策略、业务流程等各方面也都被造成很大冲击,令其不得不加紧改革创新的脚步,与大数据、人工智能等技术紧密结合。而精准定价就是大数据在保险行业最有价值的应用之一。

在保险行业,如果不能做出精确定价,不仅不能称之为保险服务,也无法体现其保险服务的专业性。大数据可以通过多个维度对不同风险需求的客户展开分析,通过其生活习惯、医院用药及治疗情况、驾驶习惯等数据分析,可以得出更为直接有效且个性化的结论,保险公司可以此进行准确筛选和精准计算,在优化服务质量的基础上还能够降低成本损失。

另外,随着大数据时代数据激增,保险行业的监管机构也正在加强信息安全机制的保护,建立相关监管标准。对于保险行业发展而言,大数据可谓既是机遇,也是挑战。

在基金行业:从2014年开始,中国居民财富配置中,金融资产的配置占比首次超越房地产配置占比,人们试图通过金融资产配置实现财富增值。与此同时,资本市场对金融科技的投资热度持续高涨,行业对于智能化实现客户财富管理的需求也愈加强烈。

对此,嘉实基金董事总经理张自力在峰会上也表达了同样的观点。他表示,人工智能在资产管理方面非常有价值。复杂的利率曲线运动被人工智能算法模拟出来后,能对所有的债券定价进行预测。人工智能在财富管理方面具有天然优势。

通过大数据和人工智能,基金机构可以建立专业便捷的理财服务体系,针对客户的具体风险偏好、财务状况、家庭结构等因素,精准做出用户画像并为他们提供包括类固定收益、私募基金、移民、海外置业在内的配置建议。通过科技使每位金融客户都拥有一位“专属”的智能投资顾问,使服务更加精准。

数据和监管仍是行业发展的两个关键问题

科技对金融产业的意义在于依托移动互联网、大数据、云计算等技术为用户打造个性化、定制化、智能化的咨询服务,提高服务效率、提升用户体验。随着技术的不断发展与渗透,技术与金融、金融和非金融的边界越来越模糊。但对于金融行业而言,“数据是新金融的原油和燃料”这一观点毋容置疑。

在峰会分论坛上,银联商务大数据业务项目组副总经理钱佳就提出,线下数据其实是银行实现智能服务的基石。银联将过去四年采集到的近9亿数据做了数据分析,了解到这些人过去的消费场景和行为轨迹,通过将线上线下数据全面打通,形成纵横数据库,不仅更好地了解到用户需求,还帮助银行甄别出了更多“僵尸”卡片,不断提高了金融服务的覆盖面和渗透率。

不过,在金融科技创新过程中,金融行业面临的最大难题还是监管问题。今年以来,我国政府已经将金融安全上升至国家战略高度,各项监管政策密集出台,“监管合规”可以说已经成为众多金融机构的首要工作目标。

“水能载舟,亦能覆舟”。对于金融业而言,虽然技术和用户需求是金融创新的两大源动力,但监管绝对是悬在金融业头顶不可忽视的一把利剑。互联网技术在提升金融业资金融通效率的同时也使风险传播速度变得更快,部分创新产品过度包装,导致真正的风险难以识别,金融诈骗、网络安全等问题不断出现。

不仅如此,由于互联网账户虚拟化、交易线上化、资金流转实时化、客户识别远程化等特性,金融科技实质上加速了业务风险外溢,而且伴随跨行业跨机构的金融服务日益丰富,不同业务间相互关联渗透,金融风险更加错综复杂。所以,即使科技进步满足了用户移动化、便捷化、实时化的金融服务需求,但其为人们带来了的新风险隐患也绝不容忽视。

本文分享自微信公众号 - 数据猿(datayuancn)

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原始发表时间:2017-07-07

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