清华大学薛正华:未来银行——FinTech驱动的智慧银行

来源 | 中国电子银行

中国金融认证中心(CFCA)联合近百家成员银行举办的“2019银行数字化转型高峰论坛”暨第十五届中国电子银行年度盛典于12月5日在北京举行。本届论坛的主题为“发现与创见”,包括主管部门领导,银行高管在内的300多位业内精英齐聚本次峰会。《2019中国电子银行调查报告》同步对外发布。

清华大学金融科技研究院副院长薛正华教授参加本次论坛并发表了演讲。

清华大学薛正华:未来银行——FinTech驱动的智慧银行

清华大学金融科技研究院副院长薛正华教授

薛正华指出,中国金融科技的诸多创新解决了两大类的问题:一是提升了金融的效率,二是提高了金融服务的质量。同时也应该看到,金融科技也正越来越成为经济和社会发展的新驱动力。

在具体的金融科技应用方面,薛正华表示,另类数据(Alternative Data)和人工智能技术的应用让越来越多的小微企业享受到了金融科技发展带来的红利。他介绍说,小微企业的财务信息很难准确掌握,要想客观了解其经营情况往往成本很高,但金融机构可以使用另类大数据,比如税务数据、票据数据、招投标数据、物流数据(如果是生产型的企业),视频监控数据(通过视频信息防止贷后的押品被从仓库拿走等)等等,以这些数据来佐证企业的经营情况以及贷后管理,移动互联网、大数据、人工智能使得过去很多不能做的事现在可做了。

他指出,传统金融机构要充分意识到科技的重要性。在融资端,金融科技使得小微企业、低收入群体也可以享受到融资服务,这改变了过去只有大企业、有征信记录的人才可以融到资的局面。在投资理财端,过去只是面向高端客户的一对一理财服务,现在智能投顾、智能投研之类的金融科技让普通人也可以享受到这样的服务,某种意义上大大促进了金融普惠和公平。

金融科技将把银行带往何方?薛正华在演讲中通过大量案例和分析给出了可能的一种答案,未来银行的一种发展路径是“FinTech驱动下的智慧银行”。另类大数据、人工智能等新数据和新科技应用不断地渗透到各个金融服务场景里,让金融服务效率更高、质量更好、体验更优,也会使得金融服务惠及更多群体,推进普惠金融的发展。

以下是薛正华的演讲全文:

薛正华:感谢大家,尊敬的各位嘉宾,大家上午好!

这里有很多好朋友是上次成都大会上认识的,很高兴再次看到大家。我是一个月前接到邀请,希望来跟大家做一个分享,组委会提到上次给大家做的报告受到大家的欢迎,这次参会观众更多,希望比上次讲得更加精彩,这是个不小的挑战。为此,除了我们对银行业未来发展的长期研究和思考,想和大家做一些分享探讨外,还特别调研了众多金融机构和相关优秀的金融科技企业和大家共同探讨金融科技以及银行业的未来。

清华大学薛正华:未来银行——FinTech驱动的智慧银行

我记得上次和大家分享交流时,PPT最后一页是这张图,用三维坐标,从应用领域、业务流程、人工智能技术三个维度共同阐释了众多蓬勃发展的金融科技应用创新。今天,我想和大家一起思考一下,这些创新解决了什么问题?

这些创新可以分为两大类:一大类提升了金融服务的效率,还有一大类提高了金融服务的质量。那么除了在金融产业的应用外,金融科技还有什么更深层和更广范围的价值呢?

上周在欧洲召开了Fintech 17+1(17个中东欧国家+中国)的央行行长会议,在会上我做了金融科技在促进经济增长和社会发展的主旨演讲,并和18国央行行长及与部分专家们进行了深入交流,也特别整理了与会央行领导们和专家们的一些观点在此和大家一起分享,我以中国金融科技发展为例进行阐释。

中国在金融科技领域,有两方面是在全球范围比较领先,一是移动支付,一是普惠金融。数据显示,2018年全年微信支付发生了4600亿笔,支付宝发生了1975亿笔。如此高频的移动支付,在带来支付便捷性的同时,也在某种程度上大大刺激了消费。蚂蚁花呗、京东白条等基于电商场景的消费金融以及借呗、微粒贷等信贷金融产品发展迅猛,也同样刺激了消费。

清华大学薛正华:未来银行——FinTech驱动的智慧银行

左边这张图是过去几年,中国在第三方跨境支付的数据,增长非常快。右边这张图表明跨境支付应用在了哪些领域,我们可以看到货物贸易排名第一。随着跨境支付相关技术的不断发展,跨境支付效率大幅提升,安全性也得到了提高,技术的进步和便利性促进了跨境交易的增长;还有活跃在投资端的量化交易,智能投顾、智能投研、大数据风险管理等新技术,能帮助我们找到更优质、更安全的资产,进一步优化了资产的配置。

金融科技对社会的发展也起到了很大作用,金融科技赋能的普惠金融使得小微企业、低收入群体也可以享受到融资服务。投资理财过去只是面向高端客户的一对一服务,现在智能投研、智能投顾为代表的金融科技让普通人也可以享受到这样的服务。不管是在融资端还是投资端,金融科技促进了金融普惠和社会公平。

总结一下,从宏观的意义上看,今天的金融科技带来了什么变化?刺激消费、促进贸易增长、优化投资、拓宽融资、推动公平。我们发现金融科技不仅仅是对金融产业有帮助,对经济和社会的发展都有正面推动作用。

现在看看银行是怎么做的,我想从几个方面和大家一起探讨。

银行业大概经历了几个阶段:第一阶段是线下机构,全国布服务网点,是网点使能;第二阶段是互联网技术革命来了以后,更多服务业务逐步到了PC端、APP、微信等等,是Web、APP使能;最近两年,银行充分意识到互联网企业对他们造成的压力和冲击,也开始向互联网企业学习,把自己的金融服务业务更加开放,以开放接口的方式推进开放银行理念,把自己的金融产品、数据、交易服务开放给第三方,通过第三方合作伙伴触达到其终端用户,这些年发展得非常快,这属于API赋能。去年各大银行密集推出开放银行业务,更接地气、更加深耕细作,让更多的银行服务惠及大众。那么,再下一代是什么?

首先看一下宏观环境。我们从投资、融资两个角度来看一下。这是瑞信给出的中国过去近二十年居民收入增长曲线。整体来看是不断增长的。根据他们的定义,如果7万-66万美金算中产,那么今天中国已经有3.9亿中产,这也带来了万亿的财富市场。特别是去年资管新规出来后,各大银行纷纷成立了自己的资产管理公司。这么大的市场怎么做?

大家可以看到,这些年从网贷到数字货币(非法定货币)出了很多金融安全事件。大家想想为什么会出这么多事?有一个很重要的原因可能是供给侧不足,我们还缺乏更多好的金融产品和金融服务能够惠及普通大众,这个方向未来有很大的空间。

再看看我们的消费群体,90后的第一代,如果22岁毕业参加工作,今年已经工作了7年时间,已成为消费的主力。我们了解90后吗?我们参考了很多三方机构做的调研,90后、80后、70后、60后每一代都有不同的群体特性,新一代消费者更追求个性,在线时间比其他群体平均多出1个小时,更喜欢送到眼前的服务,喜欢有故事的产品,喜欢超前消费,虽然钱不多,也愿意做理财。面对这样的消费群体,我们要给他们提供什么样的金融产品和服务?这是值得思考的。刚刚讲的是投资端,再看看融资端。

目前人行有9.9亿自然人记录,但没有征信记录的人有4.6亿,占了近一半。根据银行过去的管理,没有征信记录很难在银行贷款。这么大规模的人群长期享受不到传统银行的金融服务。近年来,互联网企业已经为这4.6亿人做了很多间接融资服务,银行怎么办?万亿级的个人消费市场我们怎么做?

还有一个群体——小微企业。小微企业贡献50%以上的税收,60%以上的GDP,70%以上的技术创新,80%以上的就业,企业总数占到90%以上。但是小微企业融资难、融资贵、融资慢依然有待解决?随着科技的不断发展,过去难解决的事情不代表今天不能解决,新技术的发展可能给了我们一些新思路,这个万亿级的市场,也是政府积极鼓励扶持的市场,我们银行如何做?

我们调研了很多银行以及金融科技企业,发现银行正面临着快速崛起的金融科技企业巨大的竞争。大家可以看到蚂蚁金服、京东数科、苏宁金融在这方面的估值,蚂蚁金服估值约1600亿美金,约一万亿人民币的估值,比很多银行都大了。银行过去很多没做的事,比如移动支付、消费信贷他们都率先做了,基于创新的金融科技,他们在风险的管理方面表现得也很好,发展非常快,这证明市场是存在的,也是可以去开拓的。那么,这些巨大的、有挑战的市场银行该如何去做?

首先看投资端,过去我们对全球许多优秀的机构进行了深入研究,并与部分机构进行了交流探讨, 了解到一个共同的特征,那就是:要做好投资,一定要有非常专业,非常强的投研能力,在新的时代下,如何利用大数据,利用人工智能做非常细致、深入的投资研究?和大家分享一个短片。

在这个视频中,我们看到对于众多事件,人工智能在短短的一秒内给出一篇分析详尽报告。如何做到的呢?其实背后对应了上百类各类事件分析的数据库。这些数据源的建立大部分工作是通过人工智能技术从各类新闻、公告、研报中自动抽取,形成坚实的数据基础。同时,构建了一个大规模的知识图谱,利用知识图谱中实体之间、事件之间,事件和实体之间的关系进行推理探索,提供给分析人员更多可能的推理逻辑以及逻辑发生的概率,有了这些基础工作,机器可以在秒级内生成客观详实的分析报告。 因此,我们可以看到,深度的、高效的投资研究分析依然来自大量辛苦的工作,只是我们越来越多地把这些辛苦的工作交给人工智能去处理。

接下来,我们看一下个人信贷、小微企业信贷这两个万亿市场。为什么过去金融机构都不太愿意做这个市场,主要原因还是风险高、核实风险的成本也很高。过去不能做的事,现在是否有机会呢?小微企业的财务信息很难准确掌握,要想客观了解其经营情况往往成本很高,但可以利用另类大数据,比如税务数据、票据数据、招投标数据、物流数据(如果是生产型的企业),视频监控数据(通过视频信息防止贷后的押品被从仓库拿走)等,以这些多维数据来佐证企业的经营情况以及贷后管理。移动互联网、大数据、人工智能使得过去很多不能做的事现在可做了。

我们和许多银行资深从业者探讨这个问题,大家还特别强调了一点:金融服务需要下沉客户,精耕细作。非常好的观点。在新的时代下,可能需要再加一点,就是要利用另类大数据,人工智能等技术做好服务下沉。例如,你经常拜访一位客户,他就在你旁边办公,但你没有相关另类数据,仅仅通过有限的数据和访谈,依然不了解他的实际经营情况,很难把控风险,从而无法提供融资服务。通过新数据和新技术可以做到业务上更低的风险以及更低的风险识别成本。相信有了新的技术和下沉服务的精神,金融普惠小微企业将不再是难解之题。

个人消费信贷如何做?没有征信记录就不做了吗?同样,我们看到许多优秀的金融科技企业也在利用另类大数据和人工智能等先进技术解决这一问题,从效果看,做的也很成功。例如:如果能够通过合法授权获得消费者的线下消费、网上购物、社交、网络舆情、法院失信、教育背景、工作背景等不同来源数据,能够通过合法授权获取人脸数据、语音数据、微表情等新型数据,综合利用这些另类数据进行建模分析,也能探寻到一些新的解决方案。这里有一个金融科技研究院和某金融机构合作的下一代人工智能面审系统,和大家分享一下。

金融机构或金融科技企业在进行风险识别时,通常会遇到三类用户,资质比较好的客户直接放款,比较差的客户直接拒贷,但还有一类处在识别灰色区间的客户,让这些客户通过可能有风险,放弃可能会损失一位客户,毕竟获客是有成本的,而且成本越来越高。这种情况下,往往需要面审核对。传统做法,可能会邀约客户来到分支机构参加面审,这种做法一是效率低、体验差,二是存在一定的操作风险。现在,我们利用AI面审,可以使用户在任何时间,任何地点参加面审,用户体验大幅提高,也杜绝了员工可能存在的操作风险,同时,用户在视频中回答问题的表情等额外信息也可以被用来进行风险识别。当然,使用这些数据进行风险管理的前提还是需要征得用户的合法授权。

AI面审系统包括语音识别、自然语言处理、语音合成、多轮对话等多种技术。在与人的面审过程中,AI能够自动提取面审关键点,自动对面审过程进行分析,匹配客户特征,并根据多维度信息对客户的欺诈和信用情况进行自动量化评分。

清华大学薛正华:未来银行——FinTech驱动的智慧银行最后,让我们回到主题,未来银行可能是什么?我们认为,下一代银行的发展路径有一种可能是“Fintech驱动的智慧银行”,另类大数据结合人工智能技术正在不断地渗透到各个金融服务场景里,让金融服务效率变得更高,体验更好,对金融资产的质量把握更好,也能让更多低收入群体,小微企业公平地享受到金融服务。传统金融机构该如何推进变革,第一是要充分地意识到科技的重要性;二是要充分利用另类大数据、人工智能技术深耕细作,下沉金融服务,坐在家里等着客户上门的时代可能越来越远了;最后,开放合作,才能加速发展,提供更好的服务。刚才,大家看到清华大学金融科技研究院和一些创新的金融机构一起合作做了很多非常前沿、下一代的金融科技项目;这些创新项目都是和大家不断地沟通了解、共同探索、碰撞,充分思考,理论紧密结合实践,共同完成的。过去大部分合作都是和国内一些大型金融机构共同探索。但是,我们通过一些深入的交流和探讨,发现一些规模较小的金融机构碰到的问题也同样非常有挑战。所以,也非常欢迎广大中小城商行、农商行能够产学研结合,一起探讨,共同推动金融科技的发展,共同推动普惠金融的发展。

我的演讲到此结束,谢谢大家!

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