金融科技时代下，零售金融该如何创新和转型？

金融科技时代下，零售金融该如何创新和转型？ 2019-11-02 12:19:18   阅读： 2465

“在这个大时代的背景下，金融与技术的融合、金融与数字化的融合逐渐成为大势所趋。显然，在政策层面可以预测的是，金融技术不仅赋予金融本身，而且还在金融领域应用相对成熟的技术，进一步促进这些技术，为更广泛的经济增长和社会发展服务。”近日，在凤凰网wemoney主办的2019零售金融科技(北京)峰会上，国家金融与发展实验室副主任杨涛指出，大零售时代是一个重要方向。同时，我们应该更好地拥抱金融科技，拥抱新技术，避免系统性风险。

会上，许多专家和从业人员表示，目前，技术使零售金融成为可能，并将成为发展金融业的唯一途径。“目前，我们国家面临一个重大挑战。我认为，金融科技和新金融领域的所有创新都已经逐渐从追求资本的时代转向更加依赖数据的时代。数据已经成为目前最重要的生产力。零售金融中一个非常重要的环节是充分考虑如何有效管理数据，充分挖掘价值，服务未来，并根据零售客户的特点，基于新数据开发更多的分析模型和服务模型。”杨涛说道。

具体而言，从公司运营数据和流量的角度，九财富集团首席财务官丁磊提出了在开展业务过程中遇到的困难。他说，“从我们金融科技公司的角度来看，因为我们主要面对的是C端用户，所以我们同时操作数据和流量。目前，主要难点在于国内C航站楼居民个人数据系统的建设与个人信用系统的“高速公路”还有很大差距，辐射的理想状态是每个人都希望的。合规、安全、稳定和开放的金融基础设施需要进一步改善。”

具体来说，丁穗认为遇到了三大难题:一是个人数据和个人信用调查的“高速公路”不够完善，各机构的数据不能统一开放。其次，个人信用报告反映出让每个人都在线了解是一个漫长的过程，在政策方面，尤其是机制方面，还有很长的路要走。第三，网上个人信用信息的维护和管理，以及违约成本，都没有形成法律意识，这将导致不良不良率的增加。他建议，个人数据管理和个人信用调查应由一个主管组织领导。

我们如何才能最大化数据的价值？王新银行首席运营官刘波表示，只要有数据和团队，现在就无法获得在线信贷。大多数人理解的数据实际上是基本数据，不能直接使用。即使是公积金数据，也有空白。如果直接放入系统，就会有很多错误和遗漏。因为系统无法识别这些，所以首先要做的是清理信息，使用统一的标准和格式，并且应该验证一些数据。在此基础上，对专题数据进行分类，然后再进行分类。以上形成的衍生数据指标，如逾期，什么是逾期衍生指标？逾期一天、三天、七天和三十天为逾期衍生指标。衍生指标完成后才能建立模型。

刘波说，“经过清理、分类和生成衍生数据指标后形成的模型不仅仅是一个信用模型。如果某人仅仅根据信用评分借钱，他肯定会遭受重大挫折。”在他看来，大数据可以导致许多策略，包括贷后收集策略、风险策略、信贷策略和身份识别策略。这些策略相互关联，相互影响。它们是整体策略，而不是简单的信用评分。

金山云互联网金融事业部总经理孙芮同时表示，大数据风控平台需要做的是逐步从以前的数据集市转变为有访问规则的数据超市。许多金融机构竭尽全力。在此过程中，他们可能了解企业信息、资本情况和团队情况，但不包括基础设施系统情况和大数据风控制情况等。这些因素也可以作为未来最佳调整过程中的参考项目。

值得注意的是，消费金融市场作为零售金融市场的一个重要分支，目前正处于快速发展阶段。然而，它面临的风险和问题不能低估。

国务院发展研究中心金融研究所银行研究室副主任王刚指出，经过多年的快速发展，消费金融或零售金融仍有广阔的发展空间，仍然是政策鼓励的方向。然而，目前应高度重视宏观和微观风险，包括审慎监管风险和行为风险。在此基础上，我们将把握风险底线，稳步前进。

王刚认为，目前的监管当局高度关注微观审慎风险，即挪用消费者贷款。应注意银行向低档次次级客户发放贷款，这导致近年来信用卡消费金融不良率迅速上升。应注意消费信贷资金非法流入股市和楼市的风险，这将直接削弱当前宏观调控的政策效果。在此层面，(监管)进一步重申了一系列禁止使用的区域，严禁用于支付购房首付款或偿还首付款贷款；严禁流入股票市场、债券市场、黄金市场和利息市场。严禁购买各类资产管理产品；严禁用于私人借贷和p2p在线借贷。

中国银行消费金融有限公司副总经理张涛从消费金融公司的角度指出，就目前的发展状况而言，消费金融业务在当前发展中面临的主要问题是需要解决的需求方和供给方问题。首先，它需要面对数亿客户。他们的服务要求非常方便，使用各种消费金融产品的频率也非常高。在供应方面，挑战主要是反欺诈、债务控制和严格遵守。

张涛表示，在消费金融行业，数据驱动的核心是风险。对于消费信贷，风险控制包括信贷风险控制、反欺诈和托收策略。目前，数据的使用需要面临三大挑战，一是技术挑战，包括需要解决数据承载平台、算法和计算能力的问题，二是数据治理的挑战，三是合规性的挑战。

“无论是数据平台、算法还是计算力，它必须解决主要问题之一是从数千个数据中提取信息值。只有当您获得有用的信息来支持您在某个管理维度和方向上的决策时，您才能说您的数据正被最大限度地利用。”张涛说。

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