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中小銀行的數(shù)字化困境
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性毋庸置疑。
在過去的幾年里，銀行業(yè)在數(shù)據(jù)經(jīng)濟的洗禮中已切實感受到了數(shù)據(jù)治理的必要。麥肯錫的報告顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對銀行業(yè)的凈資產(chǎn)收益率影響幅度在40%-49%，數(shù)字銀行比傳統(tǒng)銀行在效益上平均提升17%。而銀行業(yè)的數(shù)據(jù)治理的成熟度也關(guān)乎著監(jiān)管落地的效率。2018年5月，銀保監(jiān)會也已專門出臺了《銀行業(yè)金融機構(gòu)數(shù)據(jù)治理指引》。
數(shù)據(jù)，不但作為一種新型生產(chǎn)要素成為未來銀行的核心資產(chǎn)，也成為監(jiān)管關(guān)注行業(yè)動態(tài)的重要抓手。
對于規(guī)模增速放緩、不良抬頭明顯的城商行和農(nóng)商行而言，加強數(shù)字治理對于優(yōu)化財務效率、提升風控水平和獲客渠道都有著明顯的積極意義。
然而，對大多數(shù)銀行而言，這并非一個簡單命題。
“真正的數(shù)字治理，需要利用現(xiàn)代科技對銀行的營銷、獲客、產(chǎn)品、風控、運營的全流程業(yè)務進行數(shù)字化采集、歸攏、分析，并基于數(shù)據(jù)指導銀行整個經(jīng)營決策的模式。” 金融壹賬通聯(lián)席總經(jīng)理邱寒表示。換言之，這是一個系統(tǒng)化的復雜工程。
即使有著豐富數(shù)據(jù)和雄厚資金實力的國有大行和股份制商業(yè)銀行，也未能輕易完成這一使命。對于經(jīng)營范圍聚焦區(qū)域的城商行和農(nóng)商行而言，則更在競爭中先天處于被動地位。數(shù)據(jù)不足加之轉(zhuǎn)型所需的高昂開發(fā)成本，大多數(shù)中小銀行難以下定決心傾力轉(zhuǎn)型。
近日，金融壹賬通、中小銀行互聯(lián)網(wǎng)金融（深圳）聯(lián)盟、埃森哲聯(lián)合發(fā)布《中小銀行金融科技發(fā)展研究報告（2019）》數(shù)據(jù)顯示，27%的中小銀行缺乏公司級數(shù)據(jù)規(guī)范，數(shù)據(jù)多頭管理，部門數(shù)據(jù)互通靠自發(fā)或人工傳遞；46%的中小銀行初步搭建公司級數(shù)據(jù)管控體系和基礎(chǔ)規(guī)范，但應用尚未下沉到業(yè)務，數(shù)據(jù)互通程度不理想；僅18%的中小銀行初步建立數(shù)據(jù)管理體系和管控工具，進行了平臺整合，各部門基本落實公司數(shù)據(jù)規(guī)范體系；僅9%的中小銀行實現(xiàn)有效數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)管理體系完善，全面實現(xiàn)大數(shù)據(jù)應用。
不同數(shù)據(jù)庫之間未能打通、缺失統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理標準、數(shù)據(jù)質(zhì)量差監(jiān)控難、敏感數(shù)據(jù)分散泄露風險高、運算速度慢分析效率低和數(shù)據(jù)報送不及時等問題是行業(yè)普遍現(xiàn)象。此外，目前各銀行在業(yè)務場景中接入外部數(shù)據(jù)也面臨著開發(fā)周期長、監(jiān)控管理困難等，報送監(jiān)管數(shù)據(jù)時也面臨手工操作多、效率低、出錯率高等問題。
而上述研報體系中，針對城商行及農(nóng)商行發(fā)布的兩份子報告顯示，大多數(shù)城商行和農(nóng)商行的數(shù)字化基礎(chǔ)更為薄弱。目前，大多中小銀行仍使用文檔手工管理元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)不清晰、格式混亂且更新不及時，導致業(yè)務人員難以運用數(shù)據(jù)并進行深入分析挖掘，了解數(shù)據(jù)含義溝通成本高、耗時長，使用數(shù)據(jù)出錯率高。數(shù)字化程度不足也最終導致了銀行的頂層決策層無法及時、清晰、全面地了解銀行的實際經(jīng)營情況，以致決策犯難。
在邱寒看來，數(shù)據(jù)治理之于金融機構(gòu)的重要性，無異于下水道治理對一座城市發(fā)展的意義，雖看不見，卻必不可少。“做好基礎(chǔ)設(shè)施，初期需要一定的投入，但隨著應用頻次、成本分攤、效益創(chuàng)收等方面的不斷改善，其投入產(chǎn)出比會持續(xù)下降。”邱寒直言。
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“全流程”數(shù)據(jù)治理方案
他山之石，可以攻玉。
對中小銀行而言，囿于獨立開發(fā)的成本限制和底層數(shù)據(jù)上的缺失，最為高效的解決路徑是尋求外腦的助力，用科技巨頭的解決方案與銀行自身的個性化經(jīng)營狀況相結(jié)合，形成適合自身現(xiàn)實經(jīng)營處境的策略。
而事實上，幫助中小銀行實現(xiàn)數(shù)字升級正在成為科技巨頭們的一門生意。在過去的幾年里，從專注于行業(yè)解決方案的金融壹賬通、螞蟻金服到專注于解決單一垂直領(lǐng)域痛點的中小科技公司都在嘗試為銀行賦能。
金融壹賬通作為平安集團科技研發(fā)的承載主體，過往數(shù)年在區(qū)塊鏈、人臉識別、AI算法等領(lǐng)域投入了大量人力、財力。中小銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，一直是金融壹賬通重點聚焦的市場之一，其取得的科技成果也被綜合運用到了上述解決方案之中。
邱寒透露，加馬全流程數(shù)據(jù)治理解決方案的部署時間比傳統(tǒng)產(chǎn)品要縮短1-2個月，其借助AI和大數(shù)據(jù)，將無序數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)化、隱性數(shù)據(jù)顯性化、靜態(tài)數(shù)據(jù)動態(tài)化，以解決業(yè)內(nèi)普遍存在的數(shù)據(jù)難看清、難收集、難運用和難管理等痛點，幫助中小銀行實現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策”的目標。
在金融壹賬通加馬人工智能研究院首席科學家施奕明看來，銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要分為三個層次：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層、業(yè)務應用層和經(jīng)營管理層。其中，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層是金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石，只有做好數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲、管理、安全、挖掘、應用，才能夠真正在經(jīng)營決策層做到真正意義上的“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的精細化經(jīng)營決策。
據(jù)悉，上述方案通過標準管理檢索、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)安全管理、治理監(jiān)控分析、數(shù)據(jù)接入報送六大智能模塊幫助中小銀行構(gòu)建一個完整的數(shù)字銀行經(jīng)營體系。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層面，針對銀行內(nèi)部的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題發(fā)現(xiàn)不及時等，該方案中使用了變動異常掃描、標準質(zhì)量監(jiān)控等工具定期全方位掃描各種數(shù)據(jù)并一鍵生成質(zhì)量分析報告，幫助工作人員快速定位到相關(guān)的數(shù)據(jù)標準，解決目前中小銀行因標準文檔繁多、信息量大而難以查找關(guān)鍵信息問題。
同樣地，針對敏感數(shù)據(jù)分散、泄露風險高等問題，該方案亦提供了智能掃描識別敏感數(shù)據(jù)、一鍵配置脫敏等方式，并以日志監(jiān)控預警等工具實時追蹤、抓取、分析大數(shù)據(jù)平臺相關(guān)日志，監(jiān)控用戶對數(shù)據(jù)的使用操作，有效降低大數(shù)據(jù)平臺操作及數(shù)據(jù)泄露風險。
在業(yè)務應用層，該方案可以幫助銀行深入渠道管理、客戶經(jīng)營、產(chǎn)品設(shè)計、風險管理、運營服務等各個場景，對全流程業(yè)務進行數(shù)字化重塑，打造強大的中臺體系。
舉個例子，營銷方面，以往銀行在收集客戶信息過程中存在大量的手工作業(yè)，經(jīng)過金融壹賬通數(shù)字化改造之后，可實時生成客戶畫像，利用智能營銷推薦引擎推薦產(chǎn)品，大幅提升了營銷效率和準確性；風控方面，通過將風控流程線上化、數(shù)字化，通過智能認證、微表情遠程面審、智能風控引擎等，將原先不能夠為銀行所用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)加以利用，提升零售業(yè)務運營效率的同時，大幅降低貸款不良率。
在最頂端的經(jīng)營決策層，該方案針對不同經(jīng)營管理場景，建立基于數(shù)據(jù)的分析決策體系與平臺，通過對數(shù)據(jù)的處理加工，將業(yè)務形成可視化引擎，幫助管理層協(xié)同追蹤、作出決策。
在施奕明看來，數(shù)據(jù)治理絕不等同于簡單的數(shù)據(jù)歸攏或數(shù)據(jù)查詢。“必須先明確業(yè)務規(guī)劃，再考慮使用什么技術(shù)手段、需要儲存哪些數(shù)據(jù)、人才隊伍怎么搭建，這是一系列的配套工程。”
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