全面施行银行数字化转型似乎已经成为了整个银行业的共同认知。近几年疫情也加速了银行业数字化转型的脚步。目前,国家的各项政策以及市场情况都在纷纷支持银行业数字化转型。
众邦银行作为民营银行的代表同时作为数字化转型起步较早的银行之一,有很许值得行业内学习的经验。此次,Tech+独家对话众邦银行大数据风控总经理助理——兰翔,聚焦银行数字化转型之路,一文了解众邦银行数字化转型道路的秘籍。
众邦银行大数据风控总经理助理——兰翔
兰翔,现任众邦银行,大数据风控总经理助理曾任IBM Canada 数据科学家,湖北工业大学研究生导师,在银行机构和互联网科技公司有近十年金融大数据风控和AI人工智能方向的工作经验。
1、传统银行数字化转型道路仍有发展空间
兰翔:
银行数字化是当前时代的要求,国家陆续出台了多项相关的法规和监管要求。各大银行也都在近些年开始了自己的数字化转型之路。但是,由于银行间起步时间和资源能力不一致。目前,银行间在数字化发展方面的成果存在较大差距。国有大银行和部分民营银行起步早,现阶段数字化发展势头较好。但是,对于中小城商银行、农商银行来说,数字化运营机制和数字化人才都相对匮乏。银行是否能够满足数字化转型的要求,为转型创造良好的前置条件成为了一个值得思考的问题,因为一旦开始数字化转型,银行内部的人力资源要求、业务发展模式和网点数量都会被冲击,银行需要一场自我革命,重新调整、平衡,适应新的发展。以民营银行为例,微众银行,网商银行,新网银行,众邦银行为代表,作为数字化转型的先驱者,都有一些较好的经验可以借鉴。其中,众邦银行内部的科技部人员几乎占据行内的70%,且学历较高同时人员来自于国外世界名校,能够很好的给予银行数字化基因。
截止2022年末,共获得105项软件著作权,公开133项发明专利,已授权21项发明专利,2019年位列全球银行发明专利排行榜(TOP100)第28名。 众商贷精准服务新市民,入选中国银行业协会“中国普惠金融典型案例”,隐私计算,获得2022中国金融创新奖。
在风控全流程审批上,通过建立以数据量化驱动贷前调查、贷中审批、贷后预警环节全流程的自动化100%无人工风控审批作业管理模式。通过众邦自研大数据集市,开发机器学习评分模型等智能技术的运用,形成线上业务风险控制系统,对客户的信用风险、欺诈风险进行量化评估分析,并生成相应的行动指令和工作任务,实现了“贷款调查自动化、贷中审批自动化、贷后预警智能化”,完成全流程管理,从而支撑7*24小时不停时服务体系,以及平均3分钟完成贷款审批的优秀体验。
2、传统银行需创建特色化网点
兰翔:
随着数字化时代的到来,传统银行需要通过创新来适应市场的需求。在数字化发展相对缓慢的传统中小银行中,获客能力主要是以线下为主。因此,银行可以通过利用数字化技术来提高线下网点的服务效率和客户体验,从而吸引更多客户。
在此基础上,银行可以创建特色化网点,以网点为圆心服务周围辐射半径的潜在客户,通过局部流量形成客户私域圈层,分层分类服务各种不同客户群体。例如,银行可以设立专门扶持小微企业的网点,提供针对性的专业服务,利用银税互动、银房互动进行小微企业发展方面的咨询。同时,银行可以针对不同企业的发展情况,提供便捷的无抵押税票贷和线上房屋抵押贷款。
随着数字化发展的加速,很多业务后期将转到线上,银行可以考虑保留一些网点,专门提供特色化服务。这些网点可以为客户提供更加个性化的服务,例如通过智能化设备和大数据技术,为客户提供更加精准的理财规划和投资建议,或者为客户提供个性化的金融产品和服务。同时,这些网点也可以为客户提供更加舒适和便捷的服务体验,例如提供咖啡、茶水等服务,或者在网点内设立儿童游乐区等。
特色化网点的创建需要充分考虑市场需求和客户需求,并根据不同的网点特色,提供相应的服务和产品。例如,对于特色化的小微企业网点,需要提供针对性的金融产品和服务,例如提供融资、保险、投资等服务。而对于特色化的理财网点,则需要提供更加精准的理财规划和投资建议,为客户提供更加个性化的金融产品和服务。
总之,特色化网点的创建可以帮助银行提高客户体验和服务效率,同时也可以更好地满足客户的需求。未来银行可以在数字化技术的帮助下,不断创新和发展特色化网点,提供更加个性化和精准的金融服务。
3、众邦银行数字化转型经验输出
兰翔:
众邦银行着力加强数字化风控能力建设。加快建设与数字化转型相匹配的风险控制体系。建立企业级的风险管理平台,实现规则策略、模型算法的集中统一管理,对模型开发、验证、部署、评价、退出进行全流程管理。利用大数据、人工智能等技术优化各类风险管理系统, 将数字化风控工具嵌入业务流程,提升风险监测预警智能化水平。众邦银行同时引进了先进的机器学习、人工智能、云计算等互联网技术,以行内外生态数据为依托,按照互联网贷款获客、贷前、贷中、贷后全流程,建立自主知识产权的大数据风控管理系统体系“矩阵”,集成自动审批、数据管理、模型管理、监控管理等全生命周期风控功能。
众邦银行由卓尔控股主发起,并联合其他多家湖北民营企业共同设立,是银保监会批准成立的全国第11家民营银行,也是湖北省首家民营银行。众邦银行于2017年5月18日正式开业,初始注册资本20亿元,于2020年1月16日完成增资扩股,注册资本达到40亿元。
众邦银行定位于服务小微大众的互联网交易银行,于2019年获得国家高新技术企业认定,成立以来始终秉承“专注产业生态,帮扶小微企业、助力大众创业“的使命,以交易场景为依托,以线上业务为引领,以供应链金融为主体,以大数据风控为支撑,着力打造三个银行,即“打通交易与场景的互联网交易银行,致力于产融深度融合的供应链金融银行,数字化驱动科技赋能的开放型银行”。
4、服务小微企业将成为发展要点
兰翔:
在当前的时代背景下,数字化转型已成为小微企业发展的必然趋势,尤其是在疫情和贸易脱钩等不确定因素的影响下。小微企业是中国经济的重要组成部分,占据了70%的就业份额,对于稳定就业和促进经济增长起着至关重要的作用。因此,如何服务小微企业并提供更多金融服务,已成为国家发展的重要要点。
小微企业发展潜力大,是经济增长新动能的重要来源。据中国人民银行统计,小微企业占据了我国企业数量的99%以上,为经济增长注入了巨大的活力。政府也已经出台了一系列扶持小微企业的政策,包括减税降费、贷款支持等,为小微企业的发展提供了良好的政策环境。
数字化转型已成为小微企业发展的必然趋势。随着信息技术的不断发展,小微企业数字化转型的需求越来越强烈,数字化转型可以提高小微企业的效率和竞争力,为小微企业的发展提供了新的机遇。同时,数字化转型也需要金融机构的支持,金融机构可以通过提供数字化金融服务,为小微企业的数字化转型提供资金和技术支持。
网络经济的快速发展也为小微企业提供了新的发展机遇。小微企业可以通过互联网平台进行线上销售和推广,提升市场竞争力和品牌影响力。互联网金融也为小微企业提供了更为灵活和便捷的融资渠道,有效缓解了小微企业融资难的问题。
总之,服务小微企业将成为未来金融业发展的重要方向。金融机构需要结合时代背景,将数字化转型与小微企业服务相结合,提供普惠金融服务,为小微企业的发展提供更多的支持和帮助。同时,政府也需要加大对小微企业的支持力度,为小微企业的发展提供更为优惠的政策环境和金融服务。
5、拥抱数字化,迎接科技时代
兰翔:
数字化转型已经成为银行领域不可逆转的趋势,因为数字化可以提高生产效率和客户体验,从而增强银行的竞争力。在未来三到五年,数字化转型的发展将分为以下几个方面:
首先,银行需要探索如何将ChatGPT、百度文心一言、复旦大学的MOSS、区块链技术和金融机构相结合,发挥它们的优势,提供更好的服务体验。例如,银行可以利用ChatGPT开发智能客服系统,通过自然语言处理技术回答客户的问题,提供个性化建议。同时,银行还可以将ChatGPT与区块链技术相结合,以确保交易的安全性和可追溯性。
其次,数字人民币的发展将对银行领域产生重大影响。数字人民币的推广将加速人民币国际化进程,为银行带来更多的发展机遇。此外,数字人民币的使用也将为银行提供更多的数据来源,为银行的风险管理和客户分析提供更多的依据。
再次,银行需要重视隐私计算技术的应用,以保护客户的隐私。隐私计算技术可以将银行数据和ChatGPT或百度文心一言数据相结合,进行加密和处理,从而确保数据的安全性和隐私性。银行可以利用隐私计算技术开发定制化的金融产品,为客户提供更加个性化的服务。
另外,银行应该关注人机交互方式的发展。尽管ChatGPT有很好的人机交互方式和数据承载能力,但它还不能回答一些个性化问题。因此,人性化的人机沟通方式可能是ChatGPT今后发展的一个方向,通过隐私计算技术将银行数据和ChatGPT或百度文心一言数据相结合,产生定制化的、专项化的、人机互动的方式。
最后,一切都可以被数字化。风险、获客能力和成本都可以数字化,这将使银行的客户服务更加便捷和高效。定制化客服的发展将大大降低对人的依赖,未来是一个科技的时代。
6、银行数据化的未来之路
兰翔:
银行作为金融行业的重要组成部分,拥有着海量的客户数据和交易数据。这些数据对于银行的风险管理和客户分析具有重要意义。然而,如何更好地利用这些数据,成为了银行面临的一个难题。
除了几家大型银行外,大部分银行很难独立开发出更加先进的算法和技术来分析数据。因此,银行需要与一些具有大量算力的公司合作,如电信、移动等科技公司。通过与这些公司合作,银行可以将自身的算法与具有算法的金融科技公司合作,共同研发更加先进的数据分析技术。
同时,隐私计算技术的应用也是银行数据利用的重要途径。隐私计算技术可以将银行数据进行加密和处理,从而确保数据的安全性和隐私性。通过隐私计算技术,银行可以将自身的数据与其他金融科技公司的数据相连接,形成更加全面和准确的数据分析结果。
此外,具有大量算力的公司也是银行数据利用的重要合作伙伴。这些公司可以通过大量的计算能力,加速数据分析的速度和精度。通过与这些公司合作,银行可以更加有效地利用自身的数据,提高数据分析的效率和准确性。
总之,银行数据的利用需要多方面的合作和技术支持。银行需要与具有大量算力的公司、金融科技公司等合作,共同研发更加先进的数据分析技术。隐私计算技术的应用也是银行数据利用的重要途径。通过多方面的合作和技术支持,银行可以更加有效地利用自身的数据,提高风险管理和客户分析的效率和准确性。
7、银行业风险控制前置的重要性
兰翔:
银行业风险控制前置是指在银行与客户接触的初始阶段,通过精准的客户分层,提供服务并管理风险的过程。这个过程包括客户营销、反洗钱、反欺诈、决策引擎和贷后催收等环节。
在客户进入银行的初期,银行需要对其进行精准分层,以了解客户需求并提供相应的服务。此时,银行需要使用数据分析和建模技术,根据客户的特征和需求将其分成不同的群体。分层结果可以指导银行如何触达和激活客户,以实现更好的客户体验和满意度。
接下来,银行需要对客户进行反洗钱和反欺诈的检查,以保护客户和银行不受欺诈和洗钱的风险。这些检查需要建立在数据分析和模型技术的基础上,以确保检测的准确性和有效性。
在提供贷款服务前,客户需要进入决策引擎,该引擎会根据客户的特征和需求,配置贷前、贷中和贷后的策略。贷前策略包括黑名单、禁止策略、地域和征信评分卡等。贷中阶段需要决定是否提高额度、降低利率或发放免息券。如果客户未按时还款,银行需要进行贷后催收。催收方式可以是短信、电话或人工AI催收。AI催收还需要考虑智慧法庭等因素,以确保催收效率和客户满意度。
综上所述,银行业风险控制前置是银行业务的重要环节,是实现可持续发展的关键因素。银行需要通过建立全生命周期的数据风险控制体系,将风险管理贯穿于整个业务流程中,从而提高效率、降低风险,增加收益和客户满意度。
8、先理解风险,才能实现风控目标
兰翔:
风险是指不确定的变量,涉及到可能出现的损失或负面影响。在银行业务中,风险是不可避免的,因此实现风险控制目标必须从先理解风险开始。银行业务的风险来自于多个方面,包括市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险等。因此,银行的风控部门需要对这些风险进行深入分析和理解。
对于银行业务的风险,需要进行综合考虑,从银行产品、服务以及客户本身等多个方面进行整合分析。在此基础上,风控部门可以制定相应的风险管理策略,从根本上减少风险,实现风险控制目标。
在制定风险管理策略时,风控部门应该从业务制定时就参与决策过程。通过参与业务决策,风控部门可以及时发现可能存在的风险,从而在业务实施阶段采取相应的措施,降低风险的发生概率和影响程度。
同时,银行风控部门需要建立完善的风险管理体系,包括风险识别、测量、监控和控制等环节。通过建立全生命周期的风险管理体系,银行可以将风险管理贯穿于整个业务流程中,从而提高效率、降低风险、增加收益和客户满意度。
在风险管理实施过程中,银行风控部门需要借助先进的技术手段,包括数据分析、人工智能、机器学习等。这些技术手段可以帮助银行更加准确地识别风险、评估风险和控制风险,从而实现风险控制目标。
银行业务的风险不可避免,银行风控部门需要从多个方面进行综合分析和理解,制定相应的风险管理策略,建立完善的风险管理体系,并借助先进的技术手段实现风险控制目标,从而提高效率、降低风险、增加收益和客户满意度。
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