● 倪文杰 王穎峰 張 茜 李佳儀 葉蜀君
2013年為中國互聯網金融元年,第三方支付手段極大地沖擊了銀行結算支付業務,互聯網銀行挑戰了傳統銀行資產業務。其中,余額寶僅僅誕生3個月,便吸納了上千億人民幣的資金,銀行存款迅猛流失。2016年,金融科技由互聯網金融為代表的2.0階段步入以人工智能(AI)、區塊鏈(Blockchain)、大數據(Big data)和云計算(Cloud computing)(ABBC)為代表的3.0階段,進一步顛覆著金融巨頭—銀行業的發展。
銀行利潤增速逐年下降,由2011年的30%以上降至2017年的5%以下。其中,工農中建四大行利潤增速分別為3.0%、4.9%、4.91%和4.83%。主要原因有:2013年7月,央行取消了對貸款利率的限制,我國貸款利率的市場化基本完成,存貸利差由3%下降至2.85%;金融“脫媒”嚴重,具有更高收益率和極高流動性的“寶寶類”產品橫空出世,吸納了大量來自銀行存款的貨幣資金;企業居民理財意識逐漸增強,資金更多地流向了股票、債券、基金、保險、理財產品等渠道,分流了商業銀行一般性存款來源[1]。
近年來,商業銀行不良貸款率逐年上升,由2012年0.954%上升至2017年的1.744%,高于美、英等國家。
由于中間業務擁有邊際成本低,收益高,有益于分散風險等特點,銀行于10年前便已經開始由以利差為主體的營業收入走向擴大中間業務營業收入的轉型。轉型取得了階段性成果,中間業務帶來的利潤與總利潤的比值由一成上升至三成。但在轉型過程中,互聯網金融的浪潮席卷全中國,蠶食了存款服務和手續費收入等中間業務市場,阻礙了銀行中間業務的進一步發展,降低了銀行盈利能力[2]。
2014年,第一家真正意義上的互聯網金融銀行——深圳前海微眾銀行建立,標志著銀行可以無網點、無柜臺、在線上進行存貸款業務和中間業務。據統計,截至2016年年末,受金融智能化、科技化進步帶來的影響,工商銀行減少柜員14090人,農業銀行減少柜員10843人,建設銀行減少柜員30007人[3]。
金融科技2.0—互聯網金融時代下,商業銀行三大業務遭受全面沖擊,利潤大幅下降,但其資本總量在金融機構中占比最大的地位沒有改變,獲客能力沒有縮減,風險防控能力沒有下降,仍然擁有著發展的潛能。而2016年金融科技步入3.0時代后,以阿里巴巴、騰訊為首的金融科技公司大力發展ABBC技術,高科技公司漸漸開始跨界成為金融服務型公司,沖擊著支撐商業銀行運轉的底層技術。
從根本上看,銀行對個人征信手段均是利用之前貸款的信用記錄來評價其當下的信用水平,這種貸后評價的模式大大限制了征信數據的來源。與此同時,金融科技公司借助龐大的消費平臺和快捷的支付方式,長時間積累了海量的客戶的消費和支付數據,再利用為客戶建立數據倉庫、生成目標數據集、聚類分析等大數據相關技術,發現用戶特性,從多維度為客戶進行信用畫像,全面反映客戶還款能力和信用情況,為每一個客戶量身定制貸款限額,從而實現貸前評價的征信手段。
由于商業銀行對客戶使用資金的數據種類收集能力有限,無法獲取來自客戶日常生活中的消費數據和支付數據,其應用大數據技術對客戶的信用評級能力不高,精度不足,無法有效的對中小客戶開展貸款業務,控制貸款風險。
近年來,作為比特幣的底層技術—區塊鏈技術(分布式的記賬方式,擁有其去中心化、數據保密性、可追溯性和去信任化四大特點)得到了迅猛的發展和應用。2016年,The DAO(Decentralized Autonomous Organization)項目募集了價值1.19億美元1070萬個單位的Ether(基于區塊鏈的一種數字加密貨幣),它不同于傳統的企業組織借助董事會或管理層來運行,而是通過計算機代碼創建自動運行[3]。
區塊鏈技術應用到金融領域,必然會對金融中介機構產生顛覆性的影響。商業銀行龐大的組織結構、冗長的管理鏈和繁多的基礎工作人員都將成為過去式。商業銀行未來的定位將從接受存款的債務人、發放貸款的債權人向貸款人信用等級提供方轉型。
金融科技2.0僅僅改變了金融市場這塊“蛋糕”的分配方式,金融科技3.0卻是能夠變革金融活動中各組織之間、組織與個人之間的生產關系。未來資金借貸活動必然是向去中心化、數據壁壘化發展。
如圖所示:金融科技3.0背景下,金融服務公司和高科技公司已經沒有明確的界限。首先由借方向銀行、高科技公司或個人發出借款需求,銀行、高科技公司借助自身已有的信用數據庫查詢借方的信用等級。此時:(1)自身信用數據庫擁有借方的信用評級,且信用評級滿足貸款要求的,發放貸款。(2)自身信用數據庫沒有借方的信用評級,但可以通過付費的方式,向其他銀行、高科技公司購買關于借方的信用等級。如果借方信用等級滿足貸款要求,發放貸款。(3)當所有的銀行、高科技公司沒有借方的信用等級時,銀行、高科技公司或個人允許借方通過抵押、質押等方式獲得貸款。
當借方獲得貸款后,貸方通過收集借方姓名、年齡、是否還款和還款日期等結構性數據以及有關借方文本、圖像、音頻和圖像等非結構性數據,借用大數據技術,來對借方的信用進行等級評估,建立自身數據壁壘。
同時,應用區塊鏈技術來構建借貸雙方的智能合約,能夠極大降低貸款的時間成本。2017年1月,郵政儲蓄銀行推出了基于區塊鏈的資產托管系統,將原有業務的時間縮短了60~80%。
第一,要明確金融科技在轉型戰略中的戰略定位。要以長期的轉型戰略為依據,對金融科技的目標、作用、路徑進行戰略定位,進行金融科技戰略 “頂層設計”,設計明確的金融科技發展路徑圖[4]。第二,要明確業務所處市場的競爭核心。例如:在信貸市場上,最根本的競爭是數據上的競爭。誰擁有的數據量越大、數據種類越多、對數據發掘和解釋更合理,誰就擁有競爭優勢。
我國商業銀行已有三十余年歷史,應當深度挖掘多年來積累的海量數據,從中開發出龐大的黑白名單信用數據庫。
目前,從大數據應用的角度來看,幾乎所有的有用數據均在商業銀行IT防火墻之外——互聯網平臺上[5],而高科技公司的平臺上采購、生產、銷售數據卻是完整有效的。因此,商業銀行應當發揮其龐大的資金和強大的風險管理能力等優勢,與高科技公司攜手共贏。
雙方合作的根本在于進一步加強對數據的發掘、應用和反饋,逐漸完善對客戶的信用評價體系,最終建立起標準化信用評價體系,使信貸市場規范、高效運轉。
深度推進IT架構轉型,促進營流程的智慧化變遷。隨著金融服務模式持續演進、業務范圍和內涵不斷豐富,商業銀行應積極探索IT架構轉型和業務流程再造[6],努力發掘有用數據,加快新業務快速發展。
《十三五科技創新規劃》指出:人才是經濟社會發展的第一資源,是創新的根基,創新驅動實質上是人才驅動。商業銀行應當借助金融科技3.0創新發展的時機,對內培養、對外引進創新型人才,分別組建多個“目標導向“和“獨立模式”創新實驗室,運用“創新治理“手段,推動行業發展。