金仝仝

摘要：基于当前传统金融到互联网金融，再向科技与金融融合转变的发展情形，以银行业为主要切入点，对比金融科技和科技金融的内涵和运营方式的不同，并通过人工智能、区块链、云计算、大数据这四类金融科技在银行业的具体应用，分析四类金融科技具体对接银行业某一业务的实际案例，分析其案例的成功经验，同时提出金融科技在银行业的不足之处，提出下步创新与风险、成本与收益、技术与人才这三方面的应用建议，推动银行业高质量的发展。

关键词：金融科 银行业 ABCD技术应用

2019年8月，中国人民银行印发《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》，对未来3年的金融科技工作做出了顶层设计。它将结束目前金融科技发展的无序状态，有利于构建多层立体的金融科技发展体系。但金融科技的发展过程中，理论建设是基础，还需在实践应用上不断磨合，不断完善。银行业作为金融业的重要支柱，金融科技在银行业的有效应用，是衡量金融科技可行性的重要标准，也是银行业可持续发展的重要方向。

一、银行业发展现状

从传统金融到互联网金融，再到科技与金融的融合，其中“金融科技”和“科技金融”都被称为金融未来发展的新引擎。以银行为代表的传统金融，正进行着颠覆性的改革和转型，在互联网金融的冲击下，银行的营业网点正逐渐减少，这对现有银行业格局产生较大冲击，并对银行业经营带来巨大挑战。同时，“存款”业务也會逐步消失，市场会提供各种金融产品供投资者选择，这些金融产品不会仅限银行APP或营销人员推荐，而是会通过“金融淘宝”等多样化途径让投资者选购。而正在到来的金融科技将会给银行业带来更大的变革。个人的投资需求或融资需求有效识别，金融产品有效匹配，差异化的服务更加贴心，金融科技将推动银行业的应用发展。

二、金融科技和科技金融的区别

银行业在日常工作中均会提及“金融科技”和“科技金融”，两者虽都是科技和金融的组合，但其内涵目的和实际运营有较大差别。金融科技落脚点是科技，其目的在于利用科技的手段提高金融的整体效率。主要指利用大数据、人工智能、区块链、云计算等前沿科技处理金融领域的问题，其运营方向有智能投顾、评估消费者行为、信用评分、风险管理。

科技金融落脚点是金融，其目的在于以金融服务的创新来作用实体经济，推动科技型企业发展。主要指利用银行等各类融资资源向科学与技术创新活动提供倾向性的金融服务。其运营方向为基金引导民间资本进入科技企业，多样化的科技企业股权融资渠道。因此，只有真正认识和区分金融科技和科技金融本质区别，才能使其发挥最大作用，服务银行业的发展。

三、金融科技在银行业的具体应用

面对数字化时代，人工智能、区块链、云计算、大数据并肩成为“第四次科技革命”的核心支柱，也就是“ABCD”四大技术。这四大技术正悄然改变金融行业生态，金融科技在银行业的应用也步入了实质性阶段。

（一）人工智能，人机结合银行

人工智能（Artificial Intelligence，简称：AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。现阶段，人工智能在银行领域的应用与帮助已全面普及，各银行为提高核心竞争力，以客户为中心，利用人工智能技术为客户提供各类服务。如某一银行将AI技术率先运用到全渠道运营服务模式升级换代工作中，原先银行业务运行过程中仍存在大量票据、凭证等图像信息的处理，并且大部分依赖人工操作，银行在运管凭证手写体识别场景中运用计算机视觉技术，使原录入人员减少200人左右，释放远程授权人员400人左右，有效降低运营成本。银行从智慧银行全局规划出发，由传统银行向智能化强行的战略转型。

（二）区块链，技术驱动银行

区块链（Blockchain）是一个去中心化的分布式数据库，区块链技术在支付清算、银行征信、供应链金融等银行各个领域的有了一定的实际应用。以供应链金融为例，，在贸易融资中应收账款融资中，如一个核心企业有一、二、三级供应商，银行一般把重心放在核心企业，最多延伸至一级供应商，若核心企业给予背书，则银行也会将信贷放至一级供应商，但是二、三级供应商基本难以获得银行融资，其主要问题在于核心企业的信任不能传递，二、三级供应商缺乏核心企业的背书，银行也缺乏二、三级供应商的可信数据。而区块链解决了其传统供应链金融的痛点，运行一种公开透明的数据票据，信用将变得可传导、可追溯、为供应链上的所有企业，涵盖任何级别供应商提供了融资机会。

（三）云计算，精准服务银行

云计算（Cloud Computing）是一种基于互联网的计算方式，将共享的软硬件资源和信息按需提供给计算机和其他设备，为银行服务提供支持。金融机构通过云计算正在不断地创新和转型，以商业银行金融消费创新为例，传统的商业银行消费金融主要集中在住房和教育领域上，对其他方面的关注较少，商业银行可以通过建立云服务平台，鼓励广大金融消费用户能够将旅行消费、养老消费等多类型消费通过金融渠道开展，在商业银行云平台上通过自主服务模块，选择相关服务类型，通过金融消费直接提出消费申请，商业银行与消费机构联合完成相关服务。云计算分析出金融需求导向，更好地完善服务体系。

（四）大数据，数据融合银行

大数据（Big Date）通过对不同信息进行存储、分类、传递、提取等功能，从而能够有效服务银行等金融机构，为用户提供个性化定制服务。大数据为实现金融改革提供数据支持，以征信为例，利用大数据提升信用风险定价能力。由于传统普惠金融服务中，对于信用贷款用户的个人信用数据主要来自征信部门，从而在判断用户信用时具有一定的局限性，容易出现信用风险问题。通过大数据对普惠金融用户的多维护、多层次的信用风险分析，从而有效掌握全面的信息数据，为商业银行和其他金融机构的普惠金融服务提供有力的数据分析和支持。

四、金融科技在银行业的应用建议

当然，我们也需要认识到目前金融科技在银行业的应用还在底层，很多科技项目还属于非核心项目，若涉及核心项目，则其现实业务与技术融合仍存在障碍。银行人员对新技术的掌握能力尚待提高，区块链等技术的应用仍需较大的改造成本。同时，在科技嵌入银行系统时，信息安全隐患等风险问题仍是难题和挑战。因此，在金融科技在银行业的下步应用阶段，提出以下三点建议意见。

（一）创新与风险并重

银行业对系统的稳定性有着较高的要求，对于系统事故更是近乎零容忍。ABCD技术在银行业运用中，需要在总行设立科技创新中心，在分行也设置科技创新成果转化实验室，形成全行创新态势。同时，整个技术创新和业务整合过程中，加强风险管控，风险管控具备短板效应，即使金融科技在其他业务方面已很完善，但只要某个环节有所疏漏，就会影响整个系统，其金融科技水平只能维持在最低效应上。因此，金融科技的创新要和系统风险相提并论，最大程度地降低风险，最有效地推进金融创新。

（二）成本和收益权衡

金融科技的发展对传统银行业带来巨大的冲击，但在高层决定是否开展金融科技转型决策时，还需考虑其投入的成本和收益问题，这就需要各银行机构根据自身的规模和业务模式予以匹配。若人工智能、大数据等单一技术投入成本低，人工替代率高，投入后收益较投入前有所增长，则决策可行。若大数据、云计算、区块链等混合技术投入成本高，人工替代率低，投入后收益无明显增长，那么按照当前现状可不做决策，但需着金融发展形势而随机应变，银行机构未来发展竞争优势就在于以客户为中心的优质服务，若金融科技能够加大并稳固其银行在客户心中的地位，那么其未来的金融科技投入的决策也需提前考虑。

（三）技术和人才匹配

從发展趋势看，金融科技在银行业的应用变得越来越紧密，ABCD技术彼此的边界在不断削弱，未来更多趋向技术交叉和融合。如金融云和金融大数据平台、人工智能会强化集中一体化建设，这就需要银行人员懂科学技术，因此，必须建立对银行人才的技术培养，要做好银行技术人才储备和梯队建设，重点在吸收、培养、业务科研人才上下功夫，协同发挥高校、科研机构等各方的作用，大力培育金融领域高层次技术人才和应用创新性人才。

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作者供职于瑞安市金融工作服务中心，经济师、会计师