银行业金融科技转型加深：从营销风控到不良处置亟需改变

本篇文章1511字，读完约4分钟

图像来源:中国视觉(000681，诊断单元)

金融技术的转化程度因银行而异。浙江大学互联网金融研究所所长本·林升在20/20中国金融年会上告诉《国家商报》。他指出，一方面，银行转型是渠道问题，如何真正用大数据和互联网的思维为用户服务；另一方面，是银行内部管理的信息化。

虽然转型程度不同，但所有银行的转型需求都非常迫切。三年前，一些传统的金融机构可能告诉我，我们不需要它，但今天，没有一家公司的董事长不为自己的转变而思考和行动。本·林升说。

银行业转型的需要也催生了不同子行业的金融技术服务公司。从营销风险控制到不良资产处置，银行业金融技术变革正在深入发展。

大数据的应用决定了金融技术的发展程度。目前，国内银行业正在将零售转型提上日程，零售业务金融技术转型的关键是精准营销。今年9月发布的《2018中国移动银行用户调查报告》指出，用户对信息、产品和服务的要求越来越高，为了准确获取客户，大数据应用将越来越广泛。

信用卡首席技术官郭伟向记者指出，银行在筛选和应用大数据时可能无法准确掌握用户信息和行为偏好，容易出现千人问题，难以根据用户需求定制个性化产品和服务。目前，银行业在大数据营销方面仍处于从互联网向智能化过渡的阶段。

许多银行都在做应用，但银行和用户是否真的用大数据和互联网的思想来服务，以及如何使用数据，决定了金融技术的程度。本·林升告诉记者。

银行业金融技术变革的另一个关键点是风险控制环节。过去，银行主要使用记分卡机制，在他们的业务中，他们主要依靠客户是否有强大的特征数据，如工资流，信用报告和社会保障证书。其变量相对单一，风控制模型的迭代周期较长。郭威说道。

郭伟进一步指出，传统的消费金融风险控制模型的迭代周期需要3-6个月，而我们目前的大数据解决方案可以在3-15天内完成风险控制模型从变量开发到上线的全过程。传统的风险控制策略和模型迭代效率已经不能满足当前金融业务的发展速度。

银行的大部分金融技术投资于信贷，不仅是营销和风险控制，而且当前的金融技术和数字服务正在渗透到更多的银行环节。

该行90%以上的金融技术力量投资于其信贷，不良资产在该行资产链中所占比例很小。但是，从整个银行业的绝对数字来看，不良资产的规模也很大。杭州坤升资产的合伙人刘强在接受《国家商报》采访时表示。

然而，金融技术在不良资产管理和处置领域的转化比在信贷领域更加困难。不良资产领域非常特殊和不规范。不良资产债权项下的抵押物不是正常市场环境下可以交易的东西。它有债务负担和许多复杂的因素。刘强说，但是我们可以用科技手段让他的效率更高，让估值更规范、更有规律。

评估和定价是银行不良资产交易的重点和难点。例如，对于某一房地产抵押物，银行的传统做法是找一家评估公司，由评估公司根据置换法、收益法、市场比较法等方法进行线下检查，并出具评估报告。对于不良处置，时间成本和资金成本都很高。

一般来说，司法出售的价格是不良资产定价的锚，如何获得司法出售的价格是一个难点。刘强告诉记者，在过去，拍卖是在网下进行的，价格不公开。现在司法拍卖在网上进行，价格完全公开，所以我们可以收集整理网上拍卖的混乱数据，加上政府的地价、周边规划等数据，进行模型处理和机器学习，形成更加规范的定价参考，甚至在未来进行智能定价。

根据国家金融与发展实验室发布的《商业银行金融技术创新报告》(2017)，由于银行的低风险属性、长期的经营理念和风险偏好，短期内难以逆转，这意味着银行在金融技术领域的发展道路将与互联网企业(或金融技术初创企业)完全不同。正是由于这种差异，银行和互联网企业(或金融技术初创企业)在技术层面、产品层面和业务层面上与空有着很大的合作。