銀行業金融科技轉型加深：從營銷風控到不良處置亟需改變

每經記者 肖樂    每經編輯 姚祥云    

圖片來源：視覺中國

“各家銀行金融科技的轉型程度差異很大。”浙江大學互聯網金融研究院院長賁圣林在Money20/20中國大會上向《每日經濟新聞》記者說道。他指出，銀行的轉型一方面是渠道問題，如何真正用大數據、互聯網的思維去服務用戶，另一個重要的方面是銀行內部管理的信息化。

盡管轉型程度存在差異，但各家銀行的轉型需求皆十分迫切，“三年前可能有一些傳統金融機構會跟我講我們不需要，但是今天沒有一家公司的董事長不在為自身的轉型思考和行動。”賁圣林說道。

銀行轉型的需求，也催生出不同細分領域的金融科技服務公司，從營銷風控到不良處置，銀行業金融科技轉型正在縱深化發展。

大數據的運用決定金融科技的程度

當前國內的銀行業，零售轉型正越來越多地被提上日程，而零售業務金融科技轉型的一大關鍵便是精準營銷。今年9月發布的《2018中國移動銀行用戶調研報告》指出，用戶在信息、產品、服務的需求上愈發千人千面，而為了精準獲客，大數據應用將會越來越廣泛。

51信用卡首席技術官郭威向記者指出，銀行在大數據篩選和應用上，不一定能準確掌握用戶信息和行為偏好，容易存在千人一面的問題，難以根據用戶需求定制個性化產品和服務，目前銀行業在大數據營銷上還處于“互聯網化向智能化過渡”的階段。

“很多銀行都在做APP，但是銀行跟用戶之間，是不是真正用大數據、互聯網的思維去服務，如何使用數據，決定了金融科技的程度。”賁圣林向記者說道。

銀行金融科技轉型的另一個重點是風控環節。“過去銀行主要使用評分卡機制，在業務中主要依賴服務對象有無工資流水、征信報告、社保證明等強特征數據。其變量相對單一，且風控模型的迭代周期較長。”郭威表示。

郭威進一步指出，“傳統消費金融風控模型的迭代周期要3~6個月，但是我們現在的大數據解決方案可以在3~15天內完成風控模型從變量開發到上線的全過程。傳統的風控策略和模型迭代效率已無法匹配當前金融業務的發展速度。”

銀行金融科技大部分力量都投入在信貸

不僅是在營銷和風控端，當前的金融科技和數字化服務正在向更多的銀行業務環節滲透。

“銀行金融科技的力量90%以上都投入在它的信貸，不良資產在銀行的資產環節里占比很小。不過，從整個銀行業的絕對數來看，不良資產的規模也是很大的。”杭州坤盛資產合伙人劉強在接受《每日經濟新聞》記者采訪時說道。

而不良資產管理和處置這個領域的金融科技轉型比信貸領域要更加困難。“不良資產這個領域非常特殊，非標性非常強，不良資產債權項下的抵押品并不是一個可以在正常市場環境下交易的東西，上面有債務負擔，有很多復雜的因素。”劉強表示，“但是我們可以用科技的手段讓他的效率更高，讓估價更加規范，更有規律可循。”

對于銀行不良資產交易來說，估值定價是一個關鍵，也是一個難點。例如對于某一處不動產抵押物，銀行傳統的做法是，找評估公司，評估公司依據重置法、收益法、市場比較法等方法去進行線下考察，出評估報告。這對于不良處置來說，時間成本和資金成本都較高。

“一般來說，司法拍賣價格是不良資產定價的錨，司法拍賣的價格怎么去得到，這是一個痛點。”劉強告訴記者，“過去拍賣是在線下進行，價格沒有公開，現在司法拍賣在網上進行，價格完全公開，我們就可以將混亂的網拍數據歸集整理，再加上政府的地價、周邊規劃等數據，進行模型加工、機器學習，形成更加標準化的定價參考，未來甚至可以進行智能定價。”

國家金融與發展實驗室《商業銀行金融科技創新報告（2017）》指出，由于銀行本身的低風險屬性、一直以來的經營理念以及風險偏好難以在短期內扭轉，這意味著，銀行在金融科技領域的發展路徑會與互聯網企業（或金融科技創業企業）完全不同。也正因為這種不同，銀行與互聯網企業（或金融科技創業企業），在技術層面以及產品和業務層面有著較大的合作空間。