近年来,金融行业如何推动实体经济实现高质量发展一直是备受瞩目的焦点议题。作为支持实体经济第一线的商业银行,如何推进数字化转型,进而提升服务实体经济的能力,显得至关重要。在商业银行数字化转型的探索过程中,金融科技的作用亦不言而喻。
在此背景下,睿智科技董事长陈建受邀为北京大学国家发展研究院的师生们带来了《金融科技助力银行数字化转型》课程,受到大家的热烈欢迎。此次课程是北京大学国家发展研究院《金融支持实体经济》系列讲座之一,课程从分析银行所处的宏观环境及面临的困境入手,探讨银行数字化转型的实践路径,以及智能化风控如何在银行数字化转型中担当重任。
“今天非常荣幸请来陈建总来到国发院的讲堂。陈建总作为北大93级的杰出校友,是当年广东省状元,如今所带领的睿智科技是金融科技领域的领先公司。”北京大学国家发展研究院党委书记、北京大学博雅特聘教授余淼杰致欢迎辞,“欢迎陈建总为我们分享金融科技在银行数字化转型中的角色与应用。”
北京大学国家发展研究院党委书记、北京大学博雅特聘教授余淼杰致欢迎辞
“作为曾经的北大学生,有幸能回到母校站在讲台上,我感到诚惶诚恐。我想借用金庸先生多年前来北大讲课时的几句话形容我的心情,‘班门弄斧,兰亭挥毫,草堂赋诗,北大讲学’。”陈建表示,“过去20多年来我从事的工作一直是用金融科技来解决金融风险管理的问题,希望今天和在座的老师和同学们分享一些我的思考和总结。”
睿智科技董事长陈建
银行数字化转型正处关键时局
如今,以大数据、智能化为特征的数字化转型已然成为银行在激烈市场竞争中生存下去的必选项,被视为银行业的一次技术创新革命。近日,人民银行金融科技委员会召开会议强调,2022年要多措并举推动《金融科技(FinTech)发展规划(2022—2025年)》落地实施,高质量推进金融数字化转型。
“在此背景下,中国银行(601988)的数字化转型正处于关键时局。”陈建表示。
陈建用一个非常简单的等式Y=F(X)开始了今天的讲课。
资料来源:睿智科技《金融科技助力银行数字化转型》课件
“在座的老师和同学应该对这个公式比较熟悉:Y表示应变化,X表示自变量,F是一个函数方程。从狭义讲,这是一个非常简单的公式;从广义讲,这也是一个博大精深的公式。”陈建讲道,“这个公式代表了整个金融科技的核心命题。”
“过去至少60年以来,一波又一波技术革新的科技浪潮都在努力探索金融科技最核心的命题,即解决‘金融信息非对称’。银行信贷的核心是什么?即借债能不能还钱,连本带利还债的概率是多少?如果可以普遍而精准地解答这个问题,金融最核心的问题就解决了。”陈建讲道,“所以,银行数字化转型的核心在于如何以当前时代最好的科技手段来分别构建Y=F(X)这三个数字的核心维度,并做到最精准、最高效、最广泛、最深入。”
陈建将这个公式进行延伸,“Y表示进行数字化转型的银行,X表示各种各样的大数据,F表示各类技术手段。”在过去5~10年,整个业界出现了浩如烟海的替代大数据,电商、运营商、支付等各种App中的大数据都在为金融风险管理、打破金融信息非对称服务。“数字化转型的内涵,正是要依靠云计算、人工智能算法、隐私计算的技术,将分散在不同大数据孤岛的数据整合起来。”
据工业和信息化部发布的《“十四五”大数据产业发展规划》报告预测,到2025年我国大数据产业规模将突破3万亿元,年均复合增长率保持25%左右。万亿级别的数字已经明确了大数据在打造数字经济产业中的地位,未来产业数字化、数字产业化,不仅是一种技术方向,还代表着整个产业的发展前景。
但随着大数据产业化的快速发展,又出现了隐私泄漏、数据安全等不容小觑的问题。一方面金融机构要实现数字化转型,另一方面要规范数据使用的边界,在此背景下,一个关键的技术形态——隐私计算出现了。在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术,隐私计算可以给数据披上一件隐形衣,实现看不到数据但是数据价值“可用”的目的。
“睿智科技自研的隐私算法平台,正是可以深度契合信贷业务的隐私算法平台。”陈建介绍道,“依托于睿智科技自研建模平台和全面的监控体系,我们应用联邦学习模式,可以充分满足市场上持牌合规数据源(含征信机构)和持牌金融机构对X及Y样本独立性、保密性要求,实现轻代码、易上手、高效率、高可控目标。”
银行零售信贷数字化转型的实践路径
全球数字化浪潮的代表,正是中国。中国由于互联网产业快速发展,监管对创新的包容性,从而使得中国可以用各类替代性数据打破金融信息非对称,走在了全世界的最前面。
“可谓风景这边独好。”陈建表示,就中国零售金融发展历程来说,亦是如此,从最初的良莠不齐的状态,发展到了如今越来越规范的阶段。
在陈建看来,林林总总的金融机构因为所处的状态不同,选择了不同的数字化转型的道路:经历了2015年至2018年的快速增长后,我国信用卡的井喷式发展时期已过,发卡量与应偿余额增速明显放缓,存量客户经营将成为未来增长的主要来源;而无抵押消费贷成为银行零售业务增长新引擎。
据麦肯锡《金融业转型与创新:打造六大能力抓住未来五年消费金融增长机遇》报告显示,银行无抵押消费贷款目前占比约达33%,在银行持续投入更多资源建立数据风控体系及提升自主新客获取能力下,有望成为未来银行零售业务增量的新引擎,预估下一个五年银行无抵押消费贷款增速仍将维持两位数的成长,高于整体零售贷款业务的增速。
“未来互联网小贷业务增速趋缓,市场结构优化;而持牌消金公司年均余额规模增速达30%,或将孕育新的千亿级头部玩家。”陈建分析道。
“在这种背景下,银行需要系统性地建设数字金融。涉及到从银行的战略转型、架构转型、技术转型、业务转型等多个维度系统性地来进行规划。”陈建讲道,“不同银行数字化转型的最优路径不是唯一的,除了考虑历史沿革、发展状况、经营理念和组织文化,主要需从资源禀赋、开放程度两大维度设计差异化的转型路径。”
陈建认为,银行目前有四种数字化转型路径方案,即自建生态核心、战略生态合作、参与生态分工、传统细分深耕。以“自建生态核心”方式为例,比较适合于本身有优质资源禀赋,加上较低的开放程度的银行,如领先股份制银行、背靠互联网大厂的银行等,在数字化转型中主要依靠内部自建,对外引进一些金融科技工具来实现数字化转型。
资料来源:睿智科技《金融科技助力银行数字化转型》课件
智能风控在银行数字化转型中担当重任
在数字化时代,银行经营所面临的传统金融风险并未改变。
“风险管理是金融永恒不变的主题,任何金融机构是否能够真正地笑傲江湖,是否能够真正实现经久不衰,最终都取决于其风险管理是不是有足够的核心竞争力,在今天的时代就体现在是否有足够可以打破金融信息非对称的数字化风控的能力。”陈建表示。
陈建认为数字化风控的本质有三要素:第一,需要有足够多的渠道引入各种各样的内部数据和外部数据;第二,需要有足够精确的统计模型或机器学习模型;最后,能够精准预测消费者或小微企业借款还钱的概率。“数据X与技术F( )是打造智能风控的基础。”
在中国市场,目前有互联网巨头、产业类公司、创新型公司、IT类公司等四类玩家通过数据、技术、客户三个方面切入大数据风控领域;美国市场的玩家则通过数据和技术两个方面切入大数据风控领域。“作为技术创新型公司,睿智科技依托技术服务数字化转型的金融机构。”陈建讲道。
金融科技在风控领域的应用案例有很多,尤以应用于反欺诈、风险定价、团伙欺诈与黑产风险、信用评分等领域居多。
作为国内第一家做风险定价的公司,睿智科技的定价优化咨询方案采用业内最先进的策略优化方法,从数据收集到风险定价,构建基于场景的多维度风控系统,避免一刀切或简单划分后的定价方式,通过精准差异化定价提高银行方收益能力。
资料来源:睿智科技《金融科技助力银行数字化转型》课件
如今,在大数据风控评分服务这一细分领域上,出现了众多的企业提供评分服务,形式上更是多种多样。“目前中国市场上采用最广泛的,正是我们睿智科技提供的信用评分。许多主流银行等金融机构,都使用了我们的大数据评分。”陈建讲道,“睿智科技的大数据评分是运用大数据、云计算、人工智能等新兴技术,进行金融大数据风控的活生生的例子。”
资料来源:睿智科技《金融科技助力银行数字化转型》课件
睿智科技的大数据评分是一款即时预测申请人信贷风险的评分,通过优质的海量的多维度的第三方数据,利用前沿的专利模型技术做出的信用评分,分值在300~850之间,分数越高代表风险越低。“睿智科技大数据评分可以提供多维度数据洞察为银行的风险管理保驾护航。”
“今天很高兴能在这里与老师和同学们分享睿智科技在银行数字化转型中的案例和体会。银行数字化转型行业是一个朝阳产业,亦是一个巨大的赛道。在这个赛道上,有许多金融科技公司各领风骚。”陈建表示,“真是看万山红遍,层林尽染;漫江碧透,百舸争流。睿智科技也是其中行走在前列的船,欢迎老师和同学们来睿智科技参观考察,更欢迎同学们来睿智科技实习、工作。让我们一起到中流击水,浪遏飞舟。”
课程结束后,北京大学国家发展研究院党委书记余淼杰教授为陈建赠送了北京大学的纪念礼物,并欢迎陈建再次回到母校交流分享。
北京大学国家发展研究院党委书记、北京大学博雅特聘教授余淼杰(右)为睿智科技董事长陈建(左)赠送北京大学的纪念礼物。
关键词：
