建设银行信息总监金磐石:建设银行金融科技战略的落脚点
当代金融家 | 金磐石 | 2018-09-12 14:07

编者按:发展普惠金融,发挥银行自身资金、网点、科技、人才优势,有效解决社会痛点和民生难点,是国有大行的责任和担当。建设银行在金融科技助力普惠金融发展方面积累了一定的成功经验。

发展普惠金融是解决新时代社会不平衡不充分的主要矛盾、服务实体经济补短板、打好脱贫攻坚战、实施乡村振兴战略、降低社会融资成本、推动全面建成小康社会的重要战略。国有大型商业银行是服务国家发展战略、维护经济社会稳定协调发展的重要基石。发展普惠金融,发挥银行自身资金、网点、科技、人才优势,有效解决社会痛点和民生难点,是国有大行的责任和担当。

金融科技为普惠金融提供战略支撑

实施普惠金融战略是中国建设银行(以下简称“建设银行”)面对未来金融业态的主动选择。普惠金融战略作为建设银行战略体系的重要组成部分,与金融科技战略相互支撑,协同发力,将形成差异化竞争优势。金融科技战略的技术支撑赋予了建设银行更好地支持普惠金融战略的能力。业内领先的“新一代”核心系统竣工投产,赋予建设银行更好地服务普惠金融客户的能力。

“普”是指要扩大金融服务的覆盖人群,普及更多服务场景。让更多的、不方便获取金融服务的人群,可以通过互联网、大数据等感知到金融服务,获得场景化的金融服务。“惠”是指基于人工智能、大数据等金融科技手段进行智能画像,从而为用户提供与之需求匹配度更高的金融服务,在提高服务精准度的同时控制好成本和风险,从而为客户实现真正意义上的实惠。

传统金融模式下,普惠金融有其自身难点

从传统金融模式视角看,普惠金融客户有高风险、高成本、难维护的特点。具体到小微企业,其自身规模小,易受外部环境变化影响,抗风险能力差;不能提供足够的抵押和担保物;服务替代成本和忠诚度相对较低;小微企业资金需求特点是“短、频、急”,企业数量庞大,按照传统模式基于财务报表进行严格的信贷项目审查,大量的小微企业较难进入银行信贷服务门槛,流程复杂,也很难满足小微企业的快速用款和便捷服务需求,而且银行付出的调查和维护成本也很高。信贷公司融资产品则通过高利率弥补高风险,导致客户融资成本高,而且其提供的贷款额度有限,也无法完全满足小微企业需求。因此,在传统金融模式下,商业银行尚不敢过多涉足普惠金融领域。普惠金融领域融资难、融资贵问题突出。

分析其背后的根本原因,是在传统金融模式下,银行缺乏有效的手段广泛接触并深入了解客户。由此带来的信息不对称,使银行难以辨别有金融服务需求的优质客户,难以根据客户需要提供差别化的产品和服务,对已经提供的金融服务难以识别并控制风险。

金融科技赋能普惠金融

反观金融科技,是指信息技术在金融领域的创新和应用,旨在创新金融产品和服务模式,改善客户体验、降低交易成本、提高服务效率,更好地满足人们的金融需求。金融科技的本质是“金融”,而不是“科技”,是科技对金融业务模式的改变和对金融业务的支撑。从这个意义上来说,服务金融是金融科技的本来应有之义。聚焦到普惠金融领域,金融科技在解决其痛点难点方面,恰有其用武之地。

首先,可以通过技术创新降低获客成本。传统银行的获客渠道是网点或其自身的电子渠道。普惠客户群体由于范围广、分布散,传统银行渠道往往难以触及。让普惠客群能够在其日常生产经营、生活消费等场景中方便地享受到金融服务,显得尤为重要。在互联网生态模式下,可以通过搭建或对接互联网生态,使用第三方场景获客、社交推荐获客、精准营销获客、大数据辅助获客等方式,实现批量获客,增加流量和客户黏性。

其次,可以借助金融科技手段更全面深入地了解客户。传统银行依靠在银行业务办理过程中收集客户的基本信息、财务报表信息等手段了解客户,对客户的了解是相当有限的,客户情况的变化也无法及时掌握。通过金融科技手段,银行可以以内部金融数据为基础,补充工商、税务、运营商、评级机构、法院、公安、政府网等外部数据,并扩充互联网场景和客户行为数据的采集能力,加强信息的交叉验证,通过自然语言处理、知识图谱等技术进行实体融合、关系融合、属性融合等,建立多维客户画像,全面、及时、深入地了解客户。基于对客户的了解,进行客户识别、营销、授信、定价及风险管理。

最后,利用金融科技手段提供更便捷丰富的产品服务。基于客户视角整合金融产品,融入服务场景,依据客户画像,对客户进行分层分级,多维度分析客户产品需求,灵活设置多种服务模式进行差异化服务,提供智能化与自助式的产品服务。

金融科技赋能普惠金融,体现在运用人工智能、区块链、云计算、大数据等科技思维和科技手段、对接金融科技战略规划,围绕融资、融信、融智、融通、融惠,驱动普惠金融业务管理、机制、模式、产品、流程和服务创新,全面提高批量获客和风险避险能力,形成协同优势、聚合优势、规模优势。科技创新是业务创新发展的有力驱动,通过流程创新、提升效率和降低成本,从而全方位提升金融科技的服务能力。金融科技正向纵深发展,使得民众获得的服务更为便利、触手可及。在这种大背景下,普惠金融也逐步形成一个大生态,不再是简单的消费者与服务者的双边关系,而是一个有更多的第三方主体融入的金融科技服务生态。

建设银行的实践与探索

金融科技的创新发展正在不断加快传统金融经营模式的变革,技术创新应用情况也直接影响普惠金融战略的实施效果。建设银行在金融科技助力普惠金融发展方面积累了一定的成功经验。

首先,针对普惠金融客户“缺信息”“缺信用”等特点,建设银行借助模型设计、数据积累与系统开发,创新建立起有别于银行传统业务的“数据化、智能化、网络化”服务新模式。

首创小微企业评分卡,突破小微企业融资服务中的信息、信用“瓶颈”;依托“新一代”优势,率先实现数据信息集成,精准“画像”;首推“小微快贷”全流程线上融资,大力推进“小微快贷”“云税贷”,推广“抵押快贷”,布局“平台快贷”,形成了特色化的产品体系。

其次,针对双创、扶贫、涉农等银行传统模式下较难惠及的“长尾”客户,逐步形成特色化的普惠金融产品体系。

依托科技创新中心、创业创新金融中心等专业平台,整合政府、产学研及各类金融机构的资源和力量,创新“FITO·飞拓”等综合服务,助力双创;依托农业龙头为上下游经销商、农户提供信贷支持,依托“善融商务”创新电商扶贫模式,多措并举推动精准扶贫;创新涉农业务担保方式,稳步推进农村承包土地经营权抵押贷款、农民住房财产权抵押贷款,推出“裕农易贷”“供销支农贷”等创新产品,破解县域农户、小微企业融资难题,搭建了线上线下全覆盖的服务网络。

最后,针对基础金融服务的薄弱领域,建设银行进一步拓展普惠金融服务渠道,搭建线上线下、快捷便利的“智慧银行”生态网络。

将普惠金融服务下沉到基层,挖掘网点潜能,提升服务能力,进一步延伸服务触角;打造“裕农通”服务品牌,在银行网点尚未覆盖的县域,通过“互联网金融+”,在行政村建设“村口银行”,打通普惠金融服务“最后一公里”,截至目前,已在全国设立近9万个“裕农通”服务点;不断拓展手机银行渠道服务功能,提高普惠金融服务覆盖面和效率。

着力打造普惠金融服务平台

普惠金融战略的落脚点和实施核心

普惠金融战略的落脚点和实施核心是平台经营、数据经营。建设银行主要从以下方面打造面向市场和客户的普惠金融服务平台。

首先,依托建设银行品牌,发挥集团一体化经营优势,运用生态思维,主动整合资源,利用金融科技手段,推进系统连接和场景打造,利用多方技术、数据、资源优势,基于开放、惠民、高效、共享的理念,打造面向市场和客户的普惠金融交易与综合服务平台体系,建立普惠客群、第三方机构等“多位一体”实时交互的综合服务生态圈。

其次,打造以客户为中心、全方位、多视角、立体化、自学习的数据生态平台,形成数据资源整合机制,融合行内与外部数据,通过交易场景让数据“动起来”,支持“大数据+金融科技”赋能,形成完备的信息产生、交流、共享体系,整合和规范数据信息资源,为普惠决策和业务创新提供强大的信息支撑,提升“获客、识客、留客、活客”能力。

最后,基于客户视角整合金融产品,融入服务场景,为客户提供“一站式”全流程、标准化线上服务。根据精准画像进行客群匹配,根据“客群-产品矩阵”提供标配产品模块,也可根据客户需求定制产品,批量满足草根客户、长尾客户的市场需求。平台服务范围围绕小微企业经营、服务“三农”相关的生产生活等普惠金融服务场景,通过场景获客,并获得数据支持,将金融产品、服务与非金融服务进行包装整合,以信贷融资产品为核心,拓展存款、结算、理财、基金、保险、供应链等各类金融产品服务及非金融服务。

普惠金融服务平台的金融科技属性

从金融科技的视角看,普惠金融服务平台应具备以下金融科技属性:

普惠金融大数据支撑能力。依托大数据云平台及人工智能技术,全面融合行内、外部机构、互联网等来源的普惠客户数据,以数据、模型、AI技术三大核心能力支撑普惠金融综合服务全应用场景。依托知识图谱,对数据进行深度融合和推理,构建完整的普惠客户、关联人、合作机构、金融产品及服务数据,多维度、深层次分析数据,在智能推荐、智能搜索、智能问答等应用领域为场景化服务提供支持。

基于知识图谱的普惠金融客户全面画像。整合小微企业、企业主及其实际控制人数据,对客户分层分类,创建客户标签库,构建小微企业知识图谱,利用图谱建立小微企业画像及实际控制人画像,助力智慧推荐营销和智能风险管控。

普惠金融智能产品服务框架。依据客户、产品、客群的特征构建成客户-产品矩阵画像,采用推荐算法,生成候选产品清单。客户需求提出后,基于候选清单,通过协同过滤推荐算法,精准定位所需产品;通过关联知识与关联推荐算法,智能匹配客户所需其他产品,并推荐营销。

普惠金融智能风控体系。依托知识图谱、生物特征识别等人工智能技术,支持多种风险控制手段,防范互联网技术、信用违约和欺诈等风险,形成金融服务全生命周期及全方位的互联网智能风控体系。

普惠金融智能反欺诈能力。构建智能决策模型引擎,包括神经网络模型、客户行为档案画像、客户账户分级等,防范伪卡、盗刷、反钓鱼等高发的欺诈风险,覆盖多产品、全流程、多维度的实时、准实时、批量侦测等。

普惠金融智能风险计量与评价。通过人工智能、深度学习等先进技术,形成全流程、全方位、多角度的信用评价体系,为贷前申请评价业务准入,贷中额度审批管控,贷后的风险监控、续贷提供智能化、科学化风险计量与评价。

(本文作者系中国建设银行信息总监)

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