巨头的强强联合,传统金融机构和互联网金融的结合有哪些路径?

2020-01-13 投稿人 : www.qdnow.com.cn 围观 : 1897 次

这些天,黄金圈和银行圈都很热闹!双方商定,几家主要互联网金融企业和几家主要银行相继发布战略合作框架,其中不仅包括业务层面的合作,还包括金融科技层面的联合探索。

事实上,共同基金企业和传统银行之间的合作并不新鲜。网上贷款、第三方支付等形式已经与传统金融机构有了数不清的联系,合作趋势有所加强。当然,集约型出版有很大的市场话语权和更大的市场影响力,但毕竟这两种形式的合作已经开始。

但是,从合作的深度和过程来看,还处于起步阶段,远远没有深入,从几个合作伙伴的合作声明中可以看出。从双方的角度来看,最大的驱动力可能是支持金融的技术。拥有技术优势的政党希望将技术融入更多的商业场景,从而推动技术本身的发展。科技的出口方可能想通过这样做来改善其商业体验。同时,它还可以“以市场换技术”,促进自身科技实力的快速提高。

今天,我们不妨站在传统银行的角度,关注科技金融的几个方向和实施路径。毕竟,戏剧才刚刚开始……“活”顾客和智能“被收购”顾客的革命是各种业务发展的根本保证。在互联网金融企业用户体验革命下,传统金融机构面临着获取客户和生活客户的双重压力。通过金融技术改变用户操作和维护的概念正在成为一个新的突破。

对于工、农、中、建、运五大业务,虽然客户数量众多,但由于数据零散、业务单一和传统营销方式等因素,整体客户基础庞大但不强,面临“活客户”的问题。

以工行为例。截至2016年底,个人客户有5.3亿,其中个人贷款客户只有1133万,渗透率只有2.1%。

对于股份制银行和城市商业银行来说,客户基础薄弱,现有客户活动少,面临客户和活客户的双重压力。截至2016年底,在专门从事零售业务的招聘银行中,只有9160万个人客户。中信银行拥有6747万个家庭。平安银行达到4047万。兴业银行3491万;北京银行1664万。他们和数亿互联网金融巨头的用户之间有着巨大的差距。除了客户基础薄弱之外,中小银行还面临着现有客户的“活客户”问题。

但是,二类和三类账户的登陆大大缩短了新银行账户的操作时间。虚拟电子账户和第三方支付账户的开通经验,无疑使手机银行、消费贷款等产品的客户不再受银行借记卡账户的限制成为可能。例如,客户可以通过其他银行账户注册手机银行,并享受各种金融服务。客户也可以选择其他银行的借记卡账户作为代收还款账户,向银行申请消费贷款。对银行而言,无论银行有非活跃客户还是非银行客户,都可以通过嵌入场景、丰富数据、多维肖像等类似方式激活或获取。从某种程度上来说,被收购客户和实际客户之间的界限变得越来越模糊。

在场景中,银行一方面加入银联云闪支付二维码标准,共享银联离线扫描码支付场景,另一方面,布置了与第三方在线和离线支付二维码兼容的收款机。另一方面,它与电子商务巨头合作,通过发行联名卡和虚拟账户合作获得客户。同时,也加快了全行统一客户标识系统的建设,建立了个人客户营销肖像系统,形成了

在大数据风控制方面,银行不缺乏数据,但缺乏系统全面的结构化数据,缺乏数据分析,缺乏多维行为数据,这使得银行赶上了大数据风控制。

本行自身数据主要是各种业务数据,是本行客户业务活动过程和结果的记录。同时,为了更好地开展业务,还将要求用户提供电话号码、职业、教育、地址等信息。如果有贷款申请,强信贷属性数据,如收入和房地产也将包括在内。此外,每个人的工资都由银行支付,公积金通过银行流动,抵押贷款和汽车贷款也在银行,银行在业务过程中还产生大量的非结构化数据,如文档、信息、图片、音频和视频。

但问题是银行数据支离破碎。除了将关键信用信息以信用报告的形式提交给央行的信用报告中心以实现一定程度的共享外,其他与财富相关的数据都存放在各银行。例如,张三在中国银行有1000元,在中国建设银行有20万元,在工商银行没有存款。在建行看来,这是一个富人。中行认为,这是一个普通用户。工行认为,这个人的财富无法判断。

从产品层面来看,信贷产品覆盖面很窄。在宣传方面,都是快速授信、实时审批、实时取款,但大多数用户的体验只有三个字,33,354个没有信用额度!

就大多数银行的消费贷款产品而言,目前仅限于公务员、公共机构雇员和银行的工资单用户。本行的信用卡用户、抵押贷款用户、理财用户、转账交易用户等通常没有配额。这意味着银行的大数据能力可能局限于现阶段工资数据的整合,甚至信用卡消费数据和转账数据也没有得到有效利用,更不用说消费数据、爱好、社会信息等行为数据的引入和整合。

在实施路径上,一方面,银行需要尽快通过分散在所有业务线和产品线的内部数据,形成统一的用户形象,然后整合、分析和发掘新的高质量用户,扩大信贷产品的覆盖面,增加信贷额度;更重要的是加快数据源的扩展。不仅要拓展公积金、纳税、支付记录等信息,还要与大数据公司保持开放合作的态度,补充用户的离线财务属性信息,利用爬虫技术捕捉用户的社会数据,丰富大数据模型的维度。

简而言之,面对消费金融整体大数据信用调查2.0的新阶段,商业银行应转变风险控制理念,从“抵押质押以大数据为主”的经营模式向“抵押质押以大数据为主”的方向转变。只有这样,我们才能真正扩大和吸收信贷产品的客户群。

智能投资和资产管理业务的泛化

近年来,资产管理业务已经成为银行业转型发展的关键方向之一。通过非标准金融管理业务的发展,银行能够与同行、信托公司、证券交易商、保险公司、基金账户甚至共同基金平台广泛联系,在资产端与市场的各种参与者开辟业务空间。理财资产的多元化客观上刺激和加速了理财客户资金多元化配置的需求。传统的一对一人工理财咨询模式受到人才、成本、渠道等因素的限制,覆盖面有限,为智能投资和护理的发展创造了空间。

所谓智能投资(intelligent investment),是指通过定量投资模型,结合客户的投资目标、收入和纳税,为客户创造专业合理的投资组合。

与传统投资服务相比,智能投资服务依赖于模型,纯粹是在线的,边际成本几乎为零,规模效应明显。它能充分发挥

目前,一些银行已经开始探索智能投资和护理,如招商银行引入摩羯座投资(Capricorn Investment),浦东发展银行引入金融智能机器人。投资者只需提出“目标收入”要求,系统就会自动配置金融产品组合并进行动态调整。对用户来说,这更像是一个操作方便、程序简单的单一金融产品。另一方面,从银行的角度来看,多元化的资产管理产品是通过资产配置来销售的,为一些不流行的产品,特别是长尾产品开辟了新的销售渠道。

总体而言,银行业智能投资和护理的布局仍处于初级阶段。银行数量少,产品种类单一,还有很大的发展空间。它对传统资产管理业务的影响才刚刚开始发酵。

前景:金融业务将由科技重组

金融技术本身仍处于发展和演变过程中,其转型和对金融业务的影响才刚刚开始。

除了在上述领域的探索之外,云计算还因其成本节约、动态扩展和交付效率高的优势开始被金融机构所接受。一些外围应用服务最初是基于云的。

区块链科技有望给支付结算、资产交易、供应链金融等传统商业模式带来破坏性影响。目前,各种实验应用层出不穷。

物联网技术在提高金融机构风险识别和控制能力、促进金融产品和服务创新方面具有巨大的想象力。在供应链金融、大宗商品融资、保险目标管理、融资租赁设备管理等方面也有许多成熟的探索和应用。

机器学习、自然语言处理和知识映射等人工智能技术在金融定量交易中有许多应用,生物识别也广泛应用于金融领域。

可以预测,随着金融业务中科技因素越来越多,业务和技术将在一定程度上融合。科学技术将贯穿整个业务流程,业务本身将通过科学技术进行重组。

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