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“金融科技”创新的内涵与关键

2018-11-28 10:36         [网贷东方]:www.wangdaidongfang.com

   存量经济时代正大踏步而来——这是2018年各行业感受最明显的变化。

  在金融产业,流量越来越贵;获客越来越难;场景越来越重要;技术越来越核心。金融科技服务的主体从2C转向2B,国内金融产业与新科技的深度融合正在悄然发生。

  亿欧观察发现,科技在金融行业的应用逐步呈现出金融服务场景化、平台化、 智能化的发展趋势。随着金融大数据、金融云计算、人工智能和区块链等新技术的发展与应用,金融行业面临全新的挑战和机遇, 如何把握金融科技的发展趋势,将新科技和金融业务有机融合,提升综合实力和科技创新能力,成为目前金融机构面临的重要课题。

  基于此,亿欧将在11月30日(本周五)举办“金融科技创新者论坛”,邀请银行、消费金融公司、供应链金融服务公司、产业资本、智能风控、金融大数据等创新型金融科技公司共同探讨监管科技、开放银行、场景金融、大数据风控、知识图谱等行业热点话题。以下内容为此次峰会嘉宾过往精彩观点集锦,用以活动预热。

  仿生金融即服务(BioFaaS)是未来金融服务的发展趋势

  1、当金融做的越来越多,开放做的越来越多,最终银行可能并不需要成为一种典型的存在,而是会以产业化、数字化的服务商的角色,为银行客户或者银行客户的客户提供服务。这种变化,会让银行呈现出两个非常典型的特征:一个是从传统的销售型变成服务型,二是从典型的生产型变成运营型。

  2、未来运营型和服务型的金融服务应该要嵌套到金融场景中,同时是智能化、人性化的。这种趋势可以概括为“仿生金融即服务(BioFaaS)”。在这个体系内,金融核心,金融智能、用户感知、金融生态必不可少。

  3、银行进行开放并不难,但随着开放程度的加大,真正要面对的是从技术紧耦合变成技术松耦合的模式,如何控制、如何管理、如何确保安全、合规,都是银行需要面临的问题。

  供应链金融项目要避免的六个坑

  第一坑:金融就是金融

  其实金融不完全是金融。供应链金融业务模式是和顶层的商业模式设计是相关的,不简简单单是金融业务。而是跟整个行业和团队的基因以及整个商业模式结合,才有可能定义供应链金融业务在整个公司的角色。

  第二坑:金融非金融

  供应链金融很难跨行业、跨领域、跨产品标准化。实际上,很多创业者做供应链金融业务的时候会认为没有什么了不起,不需要完整了解供应链金融,这种就是把金融这件事情想的太简单。

  第三坑:技术坑

  没有技术能不能做供应链金融?能做;但重度依赖专家经验的方式,没有技术未来一定做不好、做不大。很多产业互联网人由于缺乏技术背景,在基础的IT技术会走很多弯路,尤其在找人方面,IT投入方面会很大。

  第四坑:风控技术

  供应链金融得有一定的交易规模,所有的数据,基础设施必须健全,必须真实,样本太小不足以判断形成风控模型。供应链金融的风控不同于传统金融风控,有很多产业互联网甚至没有专业风控,仅凭经验乱做,或者唯唯诺诺不敢做,这都是缺乏风控技术的表现。

  第五坑:链的金融

  有一套非常专业的,能够执行落地的风控流程,但是其实很多产业互联网的项目并没有这样的人员。对于整个链金融的风控,整个运作体系,线上线下的流程配套,包括后面的贷后的管理甚至说是货物的处置,这套东西是极其复杂的。整个流程管理,链的风控,运营能力的管理对一个团队来讲是非常大的挑战。

  第六坑:合规合法

  供应链金融既然有金融,目的需要区分是为了金融服务还是为了贸易服务。尤其当今的金融强监管下的合法合规,税务合规都很重要。

  物流企业是进入供应链金融最有利的竞争者

  1、现代供应链的发展越来越被需求链所影响和改变。在互联网和共享经济的时代背景下,最终用户的需求变得更为复杂、差异化及不确定。O2O模式、S2B2C模式、新零售模式层出不穷,不断考验着传统供应链的综合能力。快速敏捷、柔性批量的供应链越来越有竞争优势。

  2、供应链金融满足了核心企业产业转型升级的诉求,通过金融服务变现其产业链生态系统的价值;对于资金供给方而言,由于核心企业的隐性背书,降低了向企业放款的风险。这种多方共赢的生态系统,正是供应链金融未来的商业价值和发展方向。

  3、在传统供应链金融模式中,物流公司只是第三方参与者,但在互联网+时代,供应链需要快速改革重塑,物流企业拥有大量的基础数据和独特优势。而物流企业不受行业、产业、地域限制,是进入供应链金融市场最有利的竞争者,掌握着大量的上下游的关系信息。借助原材料、半成品、成品的大量物流数据,变相掌握了大量的商流数据,积累了大量的企业信息,水到渠成延伸至供应链金融服务。

  真正的金融科技是通过科技能力降低边际服务成本

  1、在金融层面,人工智能的真正落地则取决于三大要素:模型算法、大数据和计算平台。在数据层面,最本质的是要解决大数据从哪来、怎么用。在数据模型搭建方面,以深度学习为主,保证模型的有效性。 计算平台方面,最关键的是搭建一个能够支撑多种算法的团队。

  2、强大的技术能力、数据驱动平台化运营方式是零售金融市场大趋势之一。后工业时代的核心竞争力就是数据,即通过技术能力处理数据的能力,用数据驱动的能力,数据整合能力,数据掌握能力,数据的运营能力。

  3、无论是大数据还是人工智能,科技为新零售金融带来的赋能体现在用科技搭建新的产品和业务模式的能力。主要表现为:覆盖更广的人群,更高效率,更低的交易成本和产品价格以及更低的风险。这也是真伪金融科技的区别所在,提升效率体现在自动化和智能化改变重人力的运营模式。

  4、如果只是提升了借款人和贷款人之间的交易效率,但是并没有降低价格,并没有控制好风险,也不能算是真正成功的金融科技。真正的金融科技是通过科技能力降低边际服务的成本。

  金融科技的本质还是姓“金”

  1、金融科技分为2C和2B,2C是与消费金融相关的,但中国处于市场供给不足的阶段,所以行业有非常高的毛利,未来是爆发性增长,热点转换比较明显。之后的风口是保险科技和智能科研。在2B方面,金融线上化以后,银行面临一个比较大的问题是线下的分支机构百分之七八十的流量没了,所以现在有很多To B的金融公司帮助银行在精准营销获客方面做努力。在大数据、人工智能、区块链方面,未来有很大的发展空间。

  2、金融科技的本质还是姓“金”,科技赋能是为了更好地进行风险管理、更好地进行风险定价,更好地能够去分摊客户,让有信用的人过得更好,让有需要金融服务的人,能够有更便宜的钱去获得金融服务。

  3、金融科技还是需要监管的牌照,未来监管的思路第一可能有牌照管理,第二在数据隐私方面和消费者保护方面可能是未来监管的重点。

  金融科技是物流行业中的核心企业向上下游输出能力的最佳助力

  1、金融本质上在于经营信用和风险,在战略上是跨越时间和空间配置资源。物在空间上的流动,在费用方面的交换是非常复杂的。物流跟电商不同,是一个很特殊的存在。信用本身交换非常重要,物流行业相比电商,相比制造,相比其他的行业,跟金融的结合在先天上有更多的机会。

  2、经济以金融为核心,而在这个“赋能”、“联接”的互联网+时代,金融科技是物流行业中的核心企业向上下游乃至客户输出能力的最佳助力。

  3、金融服务的提供者不仅是实物商品,未来应该是产销一体化的,它将会进入到包括物流的每一个环节中去,这是金融科技应用的美妙之处。

  科技金融跟金融科技之间是共存的关系

  1、小微企业融资有三大痛点:第一、小微企业一般规模小、周期短;第二、小微企业有着高逾期、高坏账的特点。第三、小微企业的营业数据分散,征信难。基于以上特点,如何有效解决小微企业融资难成为了金融科技企业的艰巨任务。线上平台是供需双方通过互联网技术手段实现融资匹配的主要渠道, 逐步成为小微经济体新的融资场所。

  2、互联网线上化不是金融服务的简单业务电子化,而是形成了依托互联网等新技术,快速对接资金、资产方,提供支付、结算、投资、融资等金融服务的新型金融中介,甚至对融资对象进行跟踪放款服务。互联网线上化有效降低了交易成本, 满足了小微经济体对低融资成本的要求。同时大数据技术也保证金融机构能够更精准的引流。

  3、科技金融跟金融科技之间是共存的关系,之间会有竞争,但是竞争是良性,是相互促进的过程。

  4、中小银行的科技力量需要提升,金融科技公司可以在技术上进行补位。对于更大的银行,科技公司可以作为技术的融合方,把最新的技术和最新的想法带给合作方,在获客渠道上,大型银行 也可以和科技公司进行合作,相互促进。

  金融大数据创新应用,关键在于能够利用另类数据进行量化分析和价值研判

  1、在大数据时代,如何从庞杂的数据中提取有价值的信息是一个重大课题。随着大数据、人工智能的迅猛发展,相应的工具和服务也开始应用于包括金融行业在内的各个垂直领域,并正在通过消除语言标签,结构化数据和知识图谱的建立,实现大数据的全球化应用,将大数据价值最大化。

  2、金融学中的另类数据(Alternative Data)是指非传统意义上的金融数据,但因为往往实时性高、数据量大等特点,能为投资者提供不同视角的市场洞察分析数据。它通常很“原始”,这意味着投资者必须有强大的算法并且做数据挖掘或数据科学,才能提取洞察力。近年比较受关注的另类数据主要为全球新闻数据、社交媒体数据(反映社交媒体投资者情绪的数据)、消费者趋势数据(如从互联网、卫星、无人机、监视摄像机等观察机制得到的消费者习惯、地理位置的原始数据)等开放性非结构化数据。

  3、在金融领域,如果我们基于人工智能和大数据算法,对各种宏观金融数据、微观金融数据以及第三方数据等基本面的另类数据进行量化分析,同时将每个基本面数据进行精细颗粒度的情感数据、市场情绪、市场信心指数等多维度的计算,并将结果应用到金融证券、对冲基金、外汇交易、大宗商品贸易、政策研究、行业监管等诸多不同领域,这将有利于发现新的市场投资商机。

  风控能力和数据整合能力是金融机构必备的两个能力

  1、金融包含变的东西和不变的东西,这些都与征信息息相关。金融变的是这么多年从移动支付到余额宝各种各样的产品出现,不管是借贷还是理财,它的便利性、可得性,有了很大的提升。在金融的产品形态、交付形式和场景的变化过程中,技术起到了非常重要的作用。金融监管反映了金融的不变性。不管形式怎么变化,金融最本质的是风险的管理。也就是说在把资金资源更好的配置到各种各样的资产上的过程中,要对资产和客户有非常精准的分析和好的风险定价。

  2、现在中国金融业的现状是,靠专家经验或者结构化数据这样一套规则来决定是否能够得到金融服务,但是在未来80%的因素将由非结构化的数据来决定。

  3、未来金融机构,要做好金融的服务,需要具备两个能力:一个能力是快速服务和快速迭代自己风控体系的能力,去很好的配合业务的拓展,很好的去配合整个客户的需求;另外一个能力,就是我们需要有很强大的整合各种各样数据的能力。

  金融行业投资要重视两个问题:金融风险、金融监管

  1、今天的环境下,科技为金融服务业的发展提供了全方位的能力,移动互联网、大数据、AI、区块链,各种各样的创新技术下,极大的丰富了金融行业的可能性,这个可能性既包括了创业公司的可能性,也包括了金融机构自身进化、服务更多人的可能性。

  2、数据是金融的蓝图。在今天这样一个时代,尤其在中国,我们的优势在于个人的数据其实能够相对容易地获得,并供金融行业去使用。当然这里面也存在一些用户隐私的问题,但是从整个大面上来讲,数据提高了每个金融企业的服务能力。

  3、金融行业投资,有两个词需要特别重视,一个叫金融风险,一个叫监管,其实二者也是相关联的。第一,团队需要对金融风险有很深刻的认知,因为金融风险实际上是承载了一定的外部性。第二,创业者需要去关注监管,去理解监管对于这个行业的认知,然后做好跟监管的沟通。在金融行业创业,理解监管不仅是非常需要去做的,而且是需要坚持去做的一件事情,然后不管是从监管的要求,还是从你自身对于金融风险认知的要求,一定要把道德底线、道德风险把握好。

  从精准营销、智能客服、差异化定价到智能风控、智能理赔、智能催收,大数据、云计算、人工智能和区块链技术正在从数据层、智能层、产品层多维度地向金融领域的细分场景和业务链条各环节渗透,金融科技的出现,让新技术从中后台传导至前端展业。在金融科技赋能金融机构实现升级,服务实体产业的过程中,金融科技本身释放的能量足以产生“核聚变”。

  在互联网金融模式创新,传统金融机构数字化转型过程中,流量、场景、数据成为金融科技未来发展的基石,未来,金融科技将成为金融产业下一阶段竞争的核心生产力。

  来源:亿欧


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