FABIE视角|后疫情时代,AI如何拥抱金融,普惠民生

1发布 · 2020-10-16 10:01 36

AI等科技与金融的协作更加紧密,扶持小微企业、重振居民消费等有更多业务机遇待联合发掘


FABIE说



新冠疫情加速了世界格局的演变,冲击了全社会生活、经济秩序,同时也推动着各经济体的重构和进化:我们的数字经济运行架构加速成熟,协作模式正在演变,线上化、数字化、智能化发展全面提速。


对金融行业来说,疫情凸显了金融科技不可估量的价值。一方面,金融服务作为数字经济基础设施的重要组成部分。在客户需求几乎全面远程化对接和处理的情况下,金融机构需要主动而迅速地向“全流程线上化”演进;另一方面,后疫情时代,国际时局不稳定,疫情风险仍如达摩克里斯之剑高悬头顶,经济大环境扑朔迷离,经济模式从常规的“平稳经济”向“风险经济”转型,金融与AI等新技术革命引擎深度融合,能够突破现有手段限制,强化金融机构风控与精准投放能力,提升金融服务效率、降低技术性风险,维护金融秩序稳定。再者,金融科技将加速金融行业服务下沉,承担起助力小微的“稳定器”和“加速器”职能,携手金融机构为中小微企业输血,持续与经济体中的各个基本单元加速融合,为拉动内需、激活经济助力。


金融服务从“半线上化”向“全线上化”过渡


此次疫情加速了用户需求的远程化程度,促进金融机构与AI等信息科技的融合。


银行业务的线上化、离柜化是移动时代的银行基础业务发展的大势所向。早在2016年,银行业金融机构离柜交易笔数达1777亿笔,同比增长63.68%;离柜交易金额达1622.54万亿元,银行业平均离柜率高达84.31%。同时,国有五大行仅在2016年柜员减员率已超过10%。[1]疫情期间线上金融服务的迫切性需求增加,金融场景线上化从“被动需要”变为“主动拥抱”。如中老龄群体向线上化转移趋势明显,对于金融机构来说,这一客户群体的使用器官转化要求APP不仅需要增强基础应用设计的并发稳健性,而且需要提升前台服务的智能化和易操作性,对远程面签、远程开卡、人脸识别、语音识别等基于AI技术形成的交互式智能化服务进行开发和优化。


对于金融机构来说,线下展业受到限制,需要主动拥抱金融科技。过去对线上转型重视不足的金融机构,受限于面签、柜台开户等线下流程,甚至无法顺利展业。相比之下,线上化转型较为彻底的金融机构,基于AI交互技术,顺势推出“零接触”金融服务,把握了市场机遇。


这次疫情让金融机构更加重视金融科技的应用,让想做没做、做了没做好的金融机构加速拥抱金融科技,加大力度开发和使用金融科技能力,金融服务从“半线上化”向“全线上化”过渡。


具体业务上,包括非接触式服务中的人脸识别、电子签章、电子合同、远程面签、远程开户等;客户经营方面的客户识别、定位、营销、服务;风控方面,线下风控方式得以改变,线上风控的策略也需要依托物联网网络、大数据基础、采用人工智能技术的风险管理手段。


回归风险管理本质,夯实“科技赋能”基础


服务的线上化加速了金融数字化、风控智能化的进程。


线上化的服务模式转型,改变了长期以来金融机构与用户交互的方式,也对风控技术有了新的挑战,这为金融与技术的融合提供了本质层面的需求。


金融、核心工作之一是控制风险,风险的稳定可控是金融企业展开一切经营活动的基础。所有运营决策都是在风险稳定的基础上做的。任何金融企业都会面临像疫情以及后疫情时代这样的宏观风险,但比拼的是危机到来时,谁的资产稳定性好、谁的风险波动小。


根据上市银行披露的2019年年报显示,多家股份制银行的信用卡不良率显现上升趋势,这其中,共债风险就是其不良率上升的重要外部因素之一。部分客群存在超前消费、“以贷养贷”、“多头借贷”等问题,若银行未能及时发现此类高风险客户,容易受到共债风险波及。


AI技术在这里可以大展身手。AI可以通过在银行系统、司法系统的联合大数据库哺育下构建多头预警指标,持续监控、快速侦测客户展露的异常风险点,并通过大数据描绘出人群画像特征,并与银行人工协同识别判断,基于统计学和行为经济学原理更加及时合理地调整相关客群的准入规则与额度策略。


除了对融资后客户财务信息的智能搜集与分析以提升防范借贷坏账能力、优化风险控制之外,AI能够基于大数据,对将社会用户的融资理财状况与生活、生产群像进行分析和区分,以在获客期便得以对客户进行精准识别,通过产品精准推荐来控制金融风险。尤其是在当下“黑天鹅”、“灰犀牛”已成为媒体热词的风险社会中,获客与前置化的“风控”是核心与基础,带“风控能力的获客”更受欢迎。


在实际业务流程中,AI风险管理能够贯穿获客、准入、贷中管理、贷后管理等全业务流程。例如,在获客方面,可以通过技术识别有还款能力和还款意愿的优质客户;贷中管理方面,实时监测客户状态变化,调整风险敞口;贷后管理上,基于风险预测进行差异化的贷后管理。据某家金融机构介绍,通过使用智能风控技术,经跨时间段的多批次验证,可以看到,效果上有非常直接的提升。仅基于有限的弱数据、模型层面,性能相比传统模型提升了大约70%,最大KS值始终稳定在0.3以上,风控维度也从之前的数十维扩展至数千维;业务层面,经测算,坏账率也有明显的下降。


在宏观风险预警方面,AI也可以针对不同的行业、区域进行监控,并针对多头共债风险进行预警。同时,推动RPA(机器人流程自动化)深入到业务流程重要环节,如信审、客服、催收等,降低合作伙伴操作性风险。


助力服务下沉小微,输血护航实体经济


金融与AI科技在风险管理层面的融合正在加速,并将进入“深水区”,这将大幅改善金融服务实体经济的效率和效用。


尽管疫情趋于平稳,经济开始反弹,金融机构面临的挑战仍然艰巨:第一,对银行来讲,整个资产构成会发生变化,过去可能在资产端以大型企业、优质企业和优质民营企业为主,现在政策端要求银行向普惠、向小微、向零售金融转型压力增大;第二,过去的风控政策都是在中国高速增长的环境下制定的,从长期来看,还没有穿越过真正的周期风险、随着大环境的变化,未来原先的存量资产也会给传统金融机构带来压力。


这意味着,金融行业对AI科技的应用,不能只是线上展业中人脸识别、语音识别这样的“小修小补”,而是通过金融科技的应用,真正让金融资源精准覆盖到经济体中的各个基本单元,用金融之手给实体精准高效输血。健壮强大的肌体才能够在风浪中屹立不倒,才能有持续有力的血脉运转。


比如中小微企业,此次疫情对于他们而言是一次生死存亡的考验。中小微企业是国民经济的重要组成部分,疫情之下,国内外需求下降,中小微企业困难凸显,为中小微企业精准输血,对于稳就业、稳住中国经济基本盘意义重大,这既是整个金融业最现实、迫切的责任,也是金融科技发挥价值的重要阵地。


在中小企业“融资难、融资贵”的大背景下,金融科技要成为扶持中小微企业的“稳定器”和“加速器”,有三条路径:一是以风险管理为核心,发挥大数据风控的价值,降低中小企业融资的信息不对称,帮助银行管理好在经济下行环境中面临的风险翘头等风险;二是助力银行打造全流程线上化的服务模式,提升金融服务的可获得性;三是推进应用人工智能技术,提高信贷决策效率,降低中小微企业服务成本,推动综合融资成本的下降。


值得说明的是,在这个过程中,智能科技企业和金融企业两者之间、两者内部需要开展更多的合作,尤其是开放式、平台式的合作。比如线上风控能力输出,让在现阶段缺乏线上数据积累的金融机构可以迅速发展线上金融业务,实现业务模式的完善和迭代;开放平台获客能力,如基于用户洞察所形成的用户运营能力输出,助力金融机构实现客户价值最大化,社会价值最大化。当然,分享并不代表无偿,共享经济、平台经济是基于完善健全的知识产权和信息保护机制上实现的。


写在最后




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展望2020年下半年,经济发展需要与“风险”共存。对于金融科技企业而言,今年既是挑战严峻的一年,也是发展的关键之年。疫情加速了金融科技能力向各个经济基本单元的融合渗透,从以往的“点状”“线状”向“网状”辐射。AI等科技与金融的协作更加紧密,扶持小微企业、重振居民消费等有更多业务机遇待联合发掘。


 “普惠”的愿景有了更为广阔的外延,数字化基础设施更加稳固。在不断推动金融普惠、资金直达的同时,也在填平社会经济体中各个单元之间的信息鸿沟,努力推动科技共享、资源共享,推动实体经济的良性循环与高质量发展。

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