王卉彤：大数据在银行业的应用

STIF2021国际科创节暨DSC2021数字服务大会（数服会）于12月7日-8日在天津举行，主题为：数智引领未来。

STIF2021国际科创节暨DSC2021数字服务大会是科技领域最具影响力的年度盛会之一，旨在通过构建多元、开放的交流与合作平台，全面展示科创成果，传递科创精神。聚焦科技最新发展趋势、全球范围内科技新技术，为助力科技强国贡献力量。

以下是中央财经大学教授、博导 王卉彤在本次STIF2021国际科创节暨DSC2021数字服务大会上的精彩分享，由云现场整理。

      各位嘉宾大家下午好！非常荣幸有机会参加第二届国际科创节，感谢主办方的邀请。

      今天我与大家分享的话题是《大数据在银行业的应用》。

      中国银行业在近几年已经在开始转型，我们来看一下，它在这个转型的过程中，在获客与营销，产品与服务，合规与风控，运营与管理等方面存在着诸多的痛点，获客与营销方面存在的痛点包括吸收低成本的资金获取高收益的资产方面困难越来越大，金融产品宣传与推广效率不高，针对个人和小微企业的获客成本越来越高，针对小微企业的经营成本也是越来越高。中国银行业在产品与服务方面的痛点则包括，如何实现小额、高频的普惠、增值信贷服务，如何为大众提供高效、低价的财富管理服务，如何实现高效金融服务的客服与消费者教育，如何改变农业、金融的低效益与高风险。

      中国银行业在合规与风控方面的痛点则包括，针对中小企业信贷的传统风控手段乏力，如何实现高效有效的合规管理，反洗钱以及客户的评估。

      在运营管理方面的痛点则包括运营有新网点的成本，效率低，供应链金融中对信息流和物流的可靠追踪非常困难，机构结算与清算领域的流程长、时间多、成本高，信贷业务的流程烦琐，海量业务数据的管理存在着难点。

      我们说这些商业银行面临的痛点都可以通过金融科技手段的应用、大数据的应用得到解决，一个典型的例子就是近年来，大数据在商业银行的应用不断迭代更新，对商业银行的服务下沉提供了技术支持，填补了央行征信系统外的客户群体信息，使商业银行的服务对象从5.3亿有信贷记录的征信人群扩充到了2.5亿的互联网用户，极大的拓展了商业银行零售业务的发展空间。

       总体来说，商业银行对于大数据的应用主要是体现四个方面：

       一是实现对个人客户和企业客户的精准画像。充分利用行内数据+行外数据，通过机器学习、神经网络、知识图谱等计算机技术进行智能分析、智能营销，从而实现千人千面的智能营销体系。

       这张图就是说银行通过行内数据可以获得月收入、资产水平有没有房贷等信息，也可以通过行外通过互联网的一些信息，知道客户的兴趣爱好，金融资产、金融需求以及他的一些上网特点，他的APP类型偏好等，通过这种行内+行外的数据，再加上智能分析，从而进行智能的营销。

      二是商业银行对于大数据应用的第二个方面通过交叉营销、个性化推荐、客户生命周期管理实现精准地营销。

      三是通过中小企业贷款风险评估，实施欺诈交易分析，反洗钱业务分析来实现风险的管控。

      四是通过市场和渠道的分析，产品优化，疫情分析，实现运营的优化。

      我们来看，最后谈一下商业银行大数据应用的趋势：

      1.未来银行业将主导大数据应用的创新。

      2021年4月29日，人民银行银保监会、证监会、外汇局等金融管理部门联合对腾讯、度小满金融、京东金融等13家网络平台进行了约谈，这些约谈标志着消费信贷将彻底地回归到银行体系内。随着消费金融竞争格局的变化，未来银行业将主导大数据的应用和创新。

     2.虽然我们说银行业将主导大数据的应用，但是商业银行需要与IT公司一起合作。 

      我们说大型的银行自身是有能力来搭建金融科技的，但是仍然需要在技术方面与外部的科技公司合作，走一个以自建为主外部合作的路线。而针对中小银行，因为其自身实力和资金的缺乏，可以更多地依靠外部的金融科技公司，运用成熟的科技方案。

      我与大家的分享就到这里，谢谢大家！