金融科技在商業銀行的技術應用
(一)探索區塊鏈應用。區塊鏈本質上是一種制造信任的分布式賬本，具有去中介化、不可篡改、公開透明等特性。基于區塊鏈技術，銀行通過使用分布式記賬方法，用于解決交易過程中的中介信任問題。例如：交通銀行正式投產區塊鏈國內信用證項目，實現了信息和單據的端到端傳輸。
(二)聚焦AI智能服務。人工智能技術包括基礎層的云計算、大數據的積累和深度學習帶來算法上的突破，主要應用領域有智能機器人、自然語言處理和機器學習三大類。當前，工商銀行、華夏銀行等多家銀行基于第四范式先知平臺，共同構建銀行AI核心系統，推動銀行從系統層到應用層的全面智能化融合。
(三)廣泛應用大數據。因大數據具有數量大、速度快、類型多、價值廣、真實性等5大特征，在銀行風控、營銷等方面應用廣泛。以風控領域應用為例，銀行通過對互聯網底層海量數據進行全面分析挖掘，搭建風險控制模型，實時監控風險指標。例如：招商銀行圍繞“數據+模型+算法”進行大數據風控，防止放款后客戶將貸款資金用于民間借貸。
(四)布局云計算平臺。云計算是一種共享網絡存儲平臺，包括IaaS、PaaS、SaaS三種服務模式和公有云、私有云、社區云、混合云四種部署模型。目前，諸多銀行依托云計算技術打造開放式云服務平臺。例如：中國銀行江西分行創新研發的“云端銀行 易惠通”移動金融APP，打造可同時服務對公、對私客戶的全功能線上金融生活服務平臺。
商業銀行經營發展面臨的挑戰
(一)同質化競爭愈發激烈。一方面，產品服務同質化。銀行間存貸理匯兌等傳統業務過于雷同，新發售的產品差異性不足，對客戶吸引力不夠，由此引發出“打價格戰”、對重點客戶“重復營銷”等問題。另一方面，盈利模式同質化。銀行業收入格局基本一致，主要依靠存貸利差拉動。在利率市場化和金融脫媒的背景下，我國銀行凈息差由2011年的2.7%收窄至2017年的2.01%，粗放式“跑馬圈地”難以為繼。
(二)互聯網金融沖擊加劇。存款方面，貨幣基金分流銀行存款。2017年，余額寶規模超過招行的個人存款總和，商業銀行存款同比少增1.36萬億元。貸款方面，網絡融資加速去中介化。以P2P網貸為例，2017年全國網貸行業成交量達2.8萬億元，同比增長了35.9%。支付方面，傳統結算市場遭受沖擊。第三方支付已成為居民參與經濟活動的基礎入口，銀行支付結算市場份額遭受侵蝕。2017年，支付寶日活躍用戶達1.58億，是前十大銀行APP活躍用戶總和的3.4倍。
(三)內部運營效率不高。從系統應用來看，由于條塊分割，各部門系統互不相通，產品操作相對獨立，導致資源浪費、操作繁雜、客戶體驗不佳。從數據支撐來看，現有銀行系統的數據結構不能適應信息碎片化對于場景需求的快速響應。從業務操作來看，部分中后臺業務仍為人工操作，尚未實現智能化批量處理，耗費時間長、效率低下。
(四)風控體系亟待革新。隨著內外部風險環境的變化，銀行面臨的信用風險、市場風險、流動性風險等風險更加錯綜復雜，而傳統銀行風險管理主要依靠人工決策，在“貸款三查”制度執行上存在缺陷，未能真正把控住風險點。銀保監會數據顯示，過去三年銀行不良貸款余額翻番，不良貸款率從1.25%上升至1.74%。
(五)創新機制亟待優化。商業銀行經營管理者受“求穩不求變”思維禁錮較深，創新主動意識不強，對創新文化和復合型創新人才培育不夠，導致在創新能力和研發效率上存在缺陷。例如：創新系統性規劃不夠，決策流程繁冗;產品服務創新的易得性、友好性、兼容性不盡如人意，跟不上市場變化和客戶需求等等。
“銀行再造”的核心要義
(一)銀行再造的內涵實質。銀行再造是一個創新求變過程，旨在以金融理念為出發點，以金融科技創新為核心要素，以客戶需求和市場發展趨勢為導向，針對當前面臨的痛點、難點問題，對銀行的系統架構、產品體系、風險管控、服務渠道、運營流程、人才隊伍進行全方位、全流程變革，在云端平臺上再造一個更普惠、更安全、更低成本、更便利、更高效的商業銀行。
(二)銀行再造的核心載體。云端銀行作為銀行再造的核心載體，是指以基礎設施服務、平臺服務、軟件服務三大云平臺模式為支撐，以移動終端、可穿戴設備等工具為服務載體，綜合運用大數據、云計算、人工智能、區塊鏈、物聯網等先進科技，整合多元化金融生活應用場景，構建起的全客戶覆蓋、全時段覆蓋、全區域覆蓋、全產品覆蓋的全功能線上銀行服務新業態。
(三)銀行再造的目標成效。銀行再造的目標是通過將金融科技滲透融合于云端銀行平臺，為個人及企業客戶提供極致體驗的線上綜合金融生活服務，最終實現全面深化國家戰略、延伸服務觸角、降低經營成本、提高服務效率、增強風控能力，針對性解決當前商業銀行面臨的一系列痛點、難點問題，有效應對互聯網金融的沖擊與挑戰。
“銀行再造”的發展思路
(一)構建云端金服平臺。商業銀行應改變鋪網點、設機構、擴規模等傳統舊有發展模式，加快構建“場景豐富、內外協同、體驗極致、運營高效、風控精準”的云端金服平臺。通過將服務器、存儲等IT基礎設施“云化”，構建覆蓋銀行的IT資源池，實現資源彈性供給、整合共享;通過建立分布式數據庫，深度挖掘與智能分析行業內外、線上線下、跨界生態等信息，讓數據轉化為競爭力;通過建設企業級業務與服務架構，整合現有IT架構中各項軟件功能，統一銀行應用程序入口，將全方位金融生活應用場景融合于云端平臺。
(二)變革創新組織架構。為加快適應金融科技發展趨勢，商業銀行要加快推動創新架構改革。一方面，創建科技創新頂層設計機構。成立總部級的創新管理委員會、板塊創新小組、前臺研發部門、中后臺管理部門和各分行等多層次創新組織架構，作為金融科技創新的決策機構。另一方面，重組創新研發部門。組建由IT、網金、業務共同組成的創新研發部門，針對性制定產品服務創新策略，破除科技創新與業務發展“兩張皮”現象，實現業務、技術、數據的深度融合。
(三)優化客戶服務渠道。商業銀行應積極構建“精品物理網點+虛實結合網點+虛擬網點+云端銀行”線上線下一體化的渠道體系。通過加大人力資源投入、提升智能化水平等方式，將發展潛力大的網點打造成為精品網點，全面提升綜合金融服務能力;通過加大智能設備投入、壓降柜臺人員占比等方式，將發展后勁不足的網點打造成虛實結合網點，有效提升人均效能;通過配置全功能自助設備，替代柜面人工服務，將低產低效網點打造成虛擬網點，為客戶提供全自助、便捷化、近場式服務;通過創新全功能云端金融服務平臺，實現服務渠道全覆蓋，為客戶提供足不出戶的云端金融服務。
(四)提升內部運營效能。商業銀行應加快云計算平臺、大數據平臺、人工智能平臺建設，推動內部運營的網絡化、集約化、數據化處理。接觸層方面，通過運用生物識別、電子印章等技術將手工流程轉移至線上，實現客戶交互的線上化、定制化轉型;交付層方面，整合前臺與后臺作業系統，建立覆蓋端到端的電子化工作流程，實現業務處理的直通式處理。管控層方面，整合外部信息形成完整的用戶畫像，完成單一客戶的360度視角，實現風險識別從人工控制向系統控制轉變。
(五)革新風控管理體系。信息科技的發展延展了銀行風險管理內涵，使風險更具隱蔽性。商業銀行應廣泛借助信聯、網聯、工商聯等數據平臺，充分運用大數據、人工智能、區塊鏈等技術，打造集成化、數字化、智能化風控管理體系。運用大數據分析從戰略、管理、營銷層面對客戶進行綜合預判，準確識別誠信、真實、合作的客戶，嚴把貸前風險關;融合財務與非財務數據指標開展授信評估，多維度為客戶信用畫像，優化貸中審批環節;結合企業生命周期創建貸后管理曲線，實現貸后管理動態監控，有效降低風險發生率。
(六)推動關鍵業務轉型。要把科技元素注入業務全鏈條，加快推動業務模式創新。存款方面，運用大數據分析技術對客戶資金流開展鏈式營銷，拓寬資金來源，推動客戶資金閉環流動;貸款方面，借助大數據、人工智能技術，高效評估客戶風險，實現貸款在線審批和及時投放;理財方面，運用智能算法及投資組合優化模型，為客戶提供最優投資組合方案，增強客戶獲得感;支付方面，豐富高頻線上金融生活支付場景，融合生物識別、智能可穿戴、NFC等線下支付技術，提高支付的安全性和便利性。
(七)加強人才隊伍建設。驅動變革的關鍵要素是“人”。商業銀行應加大對復合型人才的培養、整合和使用，推動人才隊伍從“專業型”“科技型”“管理型”“創新型”“營銷型”向“綜合型”轉變。一方面，建立人才流動機制，鼓勵金融科技人才在各部門輪崗，與業務融合更為緊密;另一方面，可通過產學研結合、交流培訓等形式，加強與互聯網金融協會、金融科技創新聯盟等機構溝通合作，提升人才綜合素質。
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