以往我们大家都认为银行业本身就是从事大数据的,包括全球非常著名的银行,在大数据上都有非常多的实践。但是另一方面,不管银行自身有多少数据,许多数据应用的困惑任旧存在,这是时代衍生的特点和现象。从数据应用出发,大数据既是风控的视角,也是转型的视角。
自从大数据概念开始兴起,数据体量逐年攀升,近十年来银行业围绕着大数据在转型改革上做出了许多探索。但是受限于银行经营事物的规模,始终有一个焦虑感。从银行创新来说,近年无论是从思想上还是实践上都做了很多创新,但还是感觉无法适应自身需求,这取决于外界环境的变化和经济社会的发展——近十几年高科技背景下的不断迭代,外界环境发生了巨大的变化。首先就是客户属性发生明显的变化。两三年前总感觉C端的用户在互联网化,现在B端用户也在不断的互联网化;因为客户改变,金融机构服务客户必然就会改变。其次是金融供给过剩,现在看得比较多的是金融机构,银行是其中的一个组成。从银行内部的销售数据分析来看,柜台的客流量在明显的减少。
在新形式的要求下,科技金融应运而生,形成了新的管控平台。以前金融管控方面工行规模较大,招商起步比较早,中信是国家给的牌照,这些都可接受。但是最近几年以科技为背景的金融科技管控平台不断出现,使得金融管控引入了科技和金融两个角度,其中平安是一个很典型的代表。这些管控机构出现,使得整个市场被横向的切割。
不同的金融机构之间、不同的银行之间,在科技金融的应用上千差万别。从科技领域上看,4000多张银行牌照的数字风波,是跑在前面的集团军,跑在后面的会越来越大。
无论是金融化还是科技化,两个纬度都在不停的变化,但这些外界环境的变化是过去十几二十年稳定上升不太明显,这也是我们焦虑的地方。
转型在金融化上是一种视野,是很难超越的。可以预先知道的是科技化是尽量的领跑,金融化是尽量的跟跑。信息技术对金融的敏感性非常强,每一次信息技术出来都在跳跃,电话、电脑、区块链都在跳跃。从金融纬度上看到,这些年并没什么大的风险——除了08年美国次贷危机——之后并没有大的风险出现;但是在信息技术上近年来可谓是风起云涌,现在的风险都是科技化进入,而非金融化进入,这是很明显的趋势。
科技对金融影响当前最有代表性的就是网络技术。互联网是生产关系,其本身并没有带来跳跃。例如滴滴打车经过重新组合产生了新的变化,从互联网金融监督管理角度看,这种变化呈现出一个部分平衡的态势。另外我们正真看到在互联网金融里面帐户、虚拟帐户、贷款、在线交易、互联网金融复杂的对公业务都在迅速的互联网化,并且模式已经成型,这就是一种新的生产关系。所谓科技化是对新的生产关系,嫁接这些关系的杠杆才能脱颖而出。怎么把科技摆在第一位?怎么看大数据?是当前转型一个很重要的角度。
目前很多银行去都是全功能银行,各式各样的功能都是齐备的,甚至还在扩展。但是全功能银行意味着要有牌照,还要重资产。在新的监管理念下,重资产就意味着重资本,他两一一对应。银行从业人员都知道资本的充足率大概补充两三年时间,但是资本有0.7、0.2的银行出来,他资本补充是每个季度一次,这种重资产是走不了。所以随着资本收益、资本回报率下降,资产和资本的循环很难形成。
目前许多银行为摆脱重资产的现状,采取了次重资产加人才的方法,一部分银行尝试向交易银行家角度转型,再发展就是成为轻资产+科技的现代科技银行。当然科技银行之外,一些银行可以走得更远,譬如平台银行,即建设网点,在某个在线的流量下创造自己的流量客户,形成服务客户嫁接别的金融机构的桥梁。最终平台银行可以转变成为自金融的平台。
自金融可能是科技金融演绎的一个必然选择方向。比如企业财务公司就是自金融,财务、供应链都是自金融;虽然目前金融设施并不能支撑科技银行更进一步的发展,但是越发展银行的经营模式越清晰,这些显然都跟金融科技、数据、数据应用的方式、选择的模式是相关的。
金融科技的“四化”作为一种创新、一种方向很难讲好与坏,只能讲谁跟这种创新方向相契合。就目前来看,这“四化”是对于简单易行的商业转型比较适用,即怎么样让一个银行为卖变为买的银行。
首先,负债端的互联网化。这一点不需要讨论,只不过我们现在看到银行的负债端的互联网化还没有做得这么完美,现在负债端真正做得好不多。作为银行人财物什么都不缺,但是为什么次端银行做得不好?这是一个需要反思的问题。任何一个机构再厉害,在这个时代都要适应合纵连横的趋势。你的业务边界一旦划出这个银行,对一个陌生用户进行15秒的贷款判断,这个数据就不是银行的数据。我们现在在银行的互联网化上,最核心的还是没有走出一个小我的超越。得到结论是,负债端的互联网化是必然的选择。
其次,帐户支付端的区块链化,对于中小银行是好东西。比如说两个银行在网络上吸纳存款,一个是工行,一个是某某村镇银行,一个客户很显然不会选择村镇银行。所以村镇银行要走出来,要找到自我征信的技术。
第三,管理大数据化,包括怎么样在精准营销、在线风控、数据管理上实现突破?这些是银行必须面对的问题。“四化”是比较简单易行的方法,其实都能够找到比较简捷的对应方案,例如怎么样资产证券化、怎么样VBO的应用,区块链怎么连接等等,针对这些方案都有成熟的应用案例。
第四,资产证券化。目前建设资产证券化云数据库,怎么做数据量是有限的,不管怎么做要想产生一个在线的、计时的评级机制很难,因为这一定是社会多维度的集合所在。因为资产证券化是我们做基层的技术,不是算法复杂,是链条太长。怎么样让成本降低?很显然需要平台化、需要多方参与的逻辑。
VBO的应用。关于互联网化还有一个概念很重要,就是VBO这个概念。LNEDINGCLUB本身不是持牌银行,它是在线做贷款的,背后有银行。但是背后的银行怎么不自己干?因为LNEDINGCLUB一类的机构跟市场更贴近,能找到最佳解决方案。这也从某一种意义上证明我们做银行的,需要对直销银行的概念进行思考;客观讲银行的互联网化就是直销银行,但是以职能投入的模式还是理财超市的模式目前还未解决。
区块链。区块链也是一种自我征信的方法,其实在资产管理办法实现以后,这个是优势存在。它使得银行不再代表国家信息化而是一个企业,从这个层面出发累思考怎么自我征信很重要。好在这个时代给一些技术方案,使得中小企业在这方面实现自我突破。我们做了一些探索,可以说已经初具成果,例如贵阳发布的票据链。
第一个特征就是外部化,如果不认可外部化大数据就不用谈了。尤其是对于银行从业者,我们自己的数据到底够不够?这个是一个非常需要思考的问题。因为这个时代的要求已经跃升为秒级,如果一个陌生客户找银行来贷款,只有一次见面机会。如何能在在十几二十秒内判断贷不贷?贷多少?这个数据显然不是银行的。要在网络上做一个客户,而客户不知道是从哪里来的。如果只需要在线的数据判断,这显然一定是个外部机构。
第二个特征是动态化,因为数据是有生命的。数据仓库是在互联网化之前比较优秀的数字管理模式,现在看来已经不符合标准要求。现在如果数据不经过模型化、算法处理,这个数据就毫无意义。在不开放的平台上,这个数据模型不可能好,因为数据模型需要大量实践才能打磨出来。这些特征决定了现在的数据平台需要要跟各方互动、要不断的调整自我,这才是一个好的大数据的应用模式。
所以从这个视角看问题,我想银行的人财物的积累找到一个好的方法是不难的,这里面有好的实践,一些具体的架构、系统的选型都是不难的。核心的是怎么跳出小我、找到大我,这是一个数据的时代。
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