Bret King在《Bank3.0》中提到“未來銀行不再是一個地方，而是一種行為”，場景在未來銀行中越來越重要。商業(yè)銀行應不斷豐富開放平臺標準化應用接口（API），將金融產(chǎn)品和服務無縫嵌入到客戶生態(tài)場景中，強化觸點延伸、場景融合能力和產(chǎn)品定制能力，打造新金融服務模式。隨著機器學習、自然語言處理、圖譜計算、智能機器人等技術逐步成熟，商業(yè)銀行應積極利用人工智能、區(qū)塊鏈等新技術，布局未來智慧化的金融服務領域。
文 | 董興榮
來源 |《財資中國|財富風尚》雜志2018年2月刊
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每一次技術革命都推動了銀行的變革和創(chuàng)新，引領行業(yè)走上一個新的臺階。無論是金融科技公司、大型的消費者生態(tài)系統(tǒng)（如蘋果、Facebook、谷歌和BAT），還是一些積極進取的金融機構，都紛紛利用數(shù)據(jù)和分析能力，涉足客戶獲取、客戶服務、信貸發(fā)放、利用交叉銷售增進客戶關系、客戶維系和客戶忠誠度等領域。
以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)為代表的新一代信息技術，本質上是一場關于金融信息的傳輸、接收、分析、處理技術的革命。技術的演進創(chuàng)新改變了金融模式、業(yè)務和產(chǎn)品，將進一步打破金融交易和服務在時間和空間上的限制。如帶來客戶需求偏好的改變、服務的便利性和覆蓋面改變，服務水平和客戶體驗大幅提升，以及帶來了商業(yè)模式、理念和金融文化上的一系列變化。
伴隨著經(jīng)濟金融環(huán)境變化，以及金融科技的蓬勃發(fā)展，商業(yè)銀行開始積極應用金融科技和推進數(shù)字化變革。如基于移動互聯(lián)的智能終端金融、基于位置服務的智能營銷、基于大數(shù)據(jù)的反欺詐和智能風控、基于深度學習和自然語言處理的客戶智能洞察等金融科技應用，正在深刻改變著金融服務的運作方式，持續(xù)推動金融服務向高效率、低成本和優(yōu)質體驗方向發(fā)展，促使傳統(tǒng)銀行向新型銀行轉變。
如智能客戶洞察，首先要對客戶進行動態(tài)、持續(xù)和精準的畫像，其要求是實時、多維和充分的熱數(shù)據(jù)，是網(wǎng)絡協(xié)同機制，是模型、算法的自驅動。尤其是通過與互聯(lián)網(wǎng)平臺和科技公司合作，形成互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)，并通過交易鏈延伸服務的形式，形成數(shù)據(jù)提取和處理的內生機制，并以交易數(shù)據(jù)循環(huán)為基礎，實現(xiàn)網(wǎng)絡協(xié)同和價值擴張的商業(yè)模式。
中國銀監(jiān)會主席郭樹清在去年曾表示，銀行3.0時代已經(jīng)來臨，銀行業(yè)要利用金融科技，依托大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等新技術，創(chuàng)新服務方式和流程，整合傳統(tǒng)服務資源，聯(lián)動線上線下優(yōu)勢，提升整個銀行業(yè)資源配置效率，以更先進、更靈活、更高效地響應客戶需求和社會需求。
圖 傳統(tǒng)銀行與新型銀行運作對比（資料來源：華為）
此外，銀行業(yè)還面臨數(shù)字化提速的威脅，主要來自新的數(shù)字競爭對手以及客戶更快、更廣泛地使用數(shù)字化銀行服務。麥肯錫在《全球銀行業(yè)報告（2017）》中指出，如果銀行不積極應對的話，到2025年，數(shù)字化威脅可能拖累行業(yè)的凈資產(chǎn)收益率，使其降至5.2％。麥肯錫估計，全面數(shù)字化加上數(shù)字化營銷和分析技能的顯著提高，有望在未來三到五年內為銀行業(yè)帶來3500億美元的新增利潤。此外，麥肯錫還指出，成功制定并實施生態(tài)圈戰(zhàn)略的銀行可能在2025年之前實現(xiàn)9％至14％的凈資產(chǎn)收益率。
隨著大數(shù)據(jù)、云技術、區(qū)塊鏈、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新技術日漸成熟，銀行提升數(shù)字化業(yè)務能力和客戶體驗有了新動能。新技術孕育了金融服務的民主化，推動金融科技公司迅速崛起。銀行也同樣可以獲得或者發(fā)展此類技術，強化自身的數(shù)字化能力、提升用戶體驗。一些領先銀行已經(jīng)率先將改善用戶體驗列為戰(zhàn)略重點，并快速付諸行動，贏得市場份額。如歐洲某領先銀行進行了數(shù)字化流程改造，將銀行開戶時間從7天縮短到7分鐘，抵押貸款審批從800分鐘縮短到80分鐘，優(yōu)化了用戶流程，解決了用戶痛點。
這些技術的發(fā)展也給金融領域帶來深刻的變化。如在融資領域，大數(shù)據(jù)技術和人工智能會提升資產(chǎn)轉化過程中風險的把控能力，信貸決策算法中引入博弈理論和機制，將會超越依靠實踐和失誤積累經(jīng)驗的傳統(tǒng)做法。通過學習積累勝敗經(jīng)驗，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡，模擬人腦的機制來判斷、決策信貸。風險管理的準確性和精細化程度將實現(xiàn)質的提升。
此外，通過與互聯(lián)網(wǎng)平臺合作，實現(xiàn)場景與金融服務的無縫對接，并通過數(shù)字化風險管控提高服務效率；以大數(shù)據(jù)技術為支持，通過對企業(yè)用戶多維度分析，多角度識別客戶需求，開展精準營銷，定制化金融服務和個性化解決方案；結合生物識別技術，交叉驗證用戶信息真實性，并借助VR技術進行現(xiàn)場調查，以及非結構化的圖像數(shù)據(jù)為遠程決策者提供身如其景的感受；機器學習技術的配合使用，通過深度學習算法分析相似行為、實現(xiàn)了復雜數(shù)據(jù)環(huán)境下的異常交易識別；智能投顧會改善資產(chǎn)管理和企業(yè)財富管理服務，遠程移動互聯(lián)技術會導致傳統(tǒng)銀行營業(yè)服務模式的顛覆；區(qū)塊鏈技術會在支付等多領域發(fā)揮作用，提升安全性。
目前來看，商業(yè)銀行發(fā)展金融科技的著力點主要是數(shù)字平臺和金融云的建設、人工智能和區(qū)塊鏈等關鍵技術，并應用于商業(yè)銀行各個場景。
▲圖 金融科技的關鍵技術及相互關聯(lián)
▲圖 金融科技+商業(yè)銀行的應用場景舉例
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