金融数字化的发展逻辑

本网讯：金融数字化是电子化、信息化之后的发展新阶段，核心是基于移动通讯技术、人工智能、云计算、大数据、区块链等数字科技，对金融机构的技术架构、业务模式和组织管理进行改造，推动数字技术、大数据与金融业务的融合发展，从而创新金融供应链，缓解金融服务中的信息不可得、信息不对称和信息不会用的问题，全面释放数据要素的生产力，对内提高金融机构的经营质效，在更高水平实现成本-收益-风险的平衡，对外提升金融服务的覆盖面和客户体验，有助于全面推进普惠金融发展。

01. 数字化创新金融供应链

金融数字化从用户（人）、产品和运营（货）、场景和场所（场）三方面对金融供应链的进行了升维创新，不仅改善了风险定价、创新了金融产品，还拓展了金融服务的覆盖范围和客户体验。线上线下渠道的拓展融合，推进了金融服务“人”和“货”的数字化：服务对象逐渐由 C 端拓展至 B 端，开始输出自身的数字化能力，为金融机构提供数字化的企业服务。在此基础上，金融供应链发展产生飞轮效应和网络效应，“人”和“货”加快迁移到新的“场”上来，实现金融服务中用户、产品和运营、场景和场所的全面数字化。

新冠疫情期间的金融数字化发展是一个很好例证。疫情爆发前，金融科技在支付业务、证券业务、信贷业务、资管业务、保险业务等领域都已得到应用，但总体上处于“边看边走”的发展状态。疫情爆发后，在供需两端的共同推动下，非接触式金融“全面开花”，零售和批发业务积极推进线上化、数字化和智能化改造。疫情爆发前，金融科技创新应用大多聚焦于个人业务；而在疫情爆发后，金融科技创新更加重视企业业务，即重视以供应链、贸易链和产业链为基础，通过金融云、技术中台、数据中台等共同推进金融服务创新，更好地推进普惠型小微企业金融服务。此外，疫情爆发后，银行信贷的风控难度加大，银行等金融机构积极推进风险管理的数字化、智能化，强化贷前、贷中、贷后的风险管理，提升金融机构风险评估的有效性、风险定价的精细化和风险预警的前瞻性，降低风险管理对抵质押物、第三方担保的依赖，实质性地破解金融机构在发展普惠型小微企业金融服务中提高首贷和信用贷占比的难题。

02. 精准定位“人”

传统金融机构受限于空间、技术等因素，所能提供的金融服务往往覆盖面较窄，并且在客群划分和管理上相对较粗。金融数字化发展，实现了精准定位提供金融服务和获得金融服务的主体——“人”，让金融需求得到金融供给的精准对接，提升普惠金融服务的质量。

在供给端，金融数字化帮助金融机构对存量客户进行精准分层，对增量客户进行精准延伸。在全面收集数据的基础上，金融机构可为客户群体贴上更加细致、准确的标签，把客户群体分成同质性更高的细分类别。这种对客户个体差异的精准捕捉可以帮助金融机构实现针对不同种类客户群体提供精准风险定价与用户运营的个性化服务。金融数字化还能扩大金融机构的新增用户的服务半径。金融数字化借助其数据、场景和技术方面的解决方案优势，提升风险控制、风险定价水平，总能找到“适格”的人群。这种转变让传统金融业务模式无法或无意愿触达的小微企业、三农、低收入人群等，可以切实享受到普惠金融服务，金融机构的服务范围大幅扩广、服务时间持续不间断，真正实现金融服务的全方位下沉、全天候服务。

在需求端，金融数字化帮助金融消费者精准地找到提供适合金融服务的机构。通过金融数字化平台或者其他渠道，金融消费者的数据信息会更全面、时效性更强。例如其在电商平台的交易记录、社交媒体动态以及网页浏览记录等信息可以全面、及时、准确地刻画出自身的行为画像。金融数字化可以帮助金融消费者触达合适的金融机构和合适的金融产品，进而提升金融服务的普惠性。

03. 全面优化“货”

金融数字化不仅赋能审核与反欺诈、评估定价、资产流转、风险管理等金融业务的各个环节，也赋能财务管理、巡检分析等金融机构管理的各个方面，帮助金融机构全面降本增效，强化金融机构开展普惠金融服务的基础。

1. 提升风险管理水平

数字化风控管理的核心是通过大数据风控平台，实现高效反欺诈、动态监控资产质量和风险。大数据风控平台包含了数据、算法和系统三类要素。

1）从数据上，综合运用设备指纹、网络爬虫、生物探针、地理位置识别、活体检测等方式收集从获客到售后管理的数据，建立完整的报表体系；

2）从算法上，并通过各类人工智能算法进行数据分析，实现对异常交易、风险事件在事前、事中、事后全流程的识别和拦截；

3）从系统上，搭载人脸识别等识别技术、OCR技术、人工智能算法技术等，实现高效大数据风控的功能，破解普惠金融服务中的风控难题。

2. 实现资产最优定价

资产定价的要点在于通过智能模型帮助金融机构找到损失和收益的平衡点。一个典型的例子是退货运费险的风险定价——即借助大数据及机器学习算法，从客户、商家及产品的多个维度分析，通过模型预测出险的概率，结合产品定价方法，进而对运费险保费实现精准预测，真正实现灵活的差别定价，破解普惠金融服务中的定价难题。

3. 推动运营降本增效

金融机构中后台运营管理的数字化需要做到科技与流程的融合。例如通过 OCR 图像识别系统、票据整理归类系统，实现票据的自动化录入、不合规票据自动筛选以及合规票据的自动归类和汇算；采用静态模板及动态数据分析技术，推出基于机器学习算法的智能做账引擎；结合多项领先技术，打造智能巡检机器人，大幅降低运维成本、保障机房稳定安全运行。

4. 提升金融机构人效

一个典型的例子就是采用深度神经网络技术变革传统客服行业，帮助企业提升客服运营效率，提高客户满意度。在海量数据的基础上，金融数字化利用自然语言处理、深度神经网络、机器学习突破人工客户的瓶颈，能够全天候、无限量的客户服务，涵盖企业业务的各个环节，实现拟人化应答能力，提升平均响应时间、应答准确率以及客户满意度。

04. 无界融合“场”

近年来，金融机构在金融数字化的过程中发展出了线下网点和线上app两个服务渠道。尤其是线上渠道打破了物理场景的限制，将金融服务连接到更丰富的场景中。金融数字化帮助金融机构将渠道、场景和金融服务统合为“综合场”，也让普惠金融服务有了丰富的场景支持。

一方面，金融数字化推进金融产品及服务插件化，实现线上场景全方位融入和金融服务更加轻便快捷。例如第三方金融科技公司通过提供高效、标准、规模化的金融云服务，利用自身平台内的优质用户流量与运营经验，为金融机构提供客户导流、场景对接，同时还能够提供反欺诈、大数据风控等多项服务。而金融机构自营的数字化平台可以为自有客户提供场景融入式的金融服务，用户可以在场景中直接使用银行服务，即插即用。

另一方面，金融数字化助力线下场景智能化、服务精准化的转型，全面推动线下金融业务创新与转型。金融数字化还意味着金融机构的线下网点实现智慧升级。通过有效运用人脸识别技术、图像融合技术，用户能够刷脸登录账户；通过多屏互动技术、激光雷达、全息投影、客户洞察和情绪分析等相关技术的植入，线下网点能够实现客流分析和预测、客户情绪分析，提高服务效率；通过配置客户360°信息视图、营销机会管理等功能，对用户相貌、身材、穿戴进行多层次识别，判断用户的年纪、爱好、审美，甚至情绪，金融机构可以为其智能匹配产品，提升用户体验。同时，通过线下的数据采集，运用大数据、人工智能等前沿科技，可以使客户充分享受智慧金融体验，并线下服务与线上服务的高效连接、融合创新。

05. 实现金融与科技、产业的良性循环

1. 金融数字化提升了金融服务实体产业的能力

国家“十四五规划和2035看远景目标”提出，健全具有高度适应性、竞争力、普惠性的现代金融体系，构建实体经济、科技创新、现代金融等协同发展的现代产业体系。金融数字化是金融与科技、产业三角循环的结合体，升级优化了金融供应链中的“人”“货”“场”，与提高金融体系的适应性、竞争力和普惠性具有内在一致性，将为我国现代金融体系和现代产业体系的建设提供强大动力。

2. 产业数字化强化了金融数字化的转型基础

经济金融发展是“融资—投资—盈利—偿债”不断循环反复的过程，实体产业和金融体系同存共荣。实体产业是金融服务的需求方，金融体系是金融服务供给方；产业数字化强化了金融数字化的数据基础和生态环境，与金融数字化相互依存相互促进。产业数字化让金融和产业形成更加紧密的场景联结，为金融机构搭建起能够创造增长的新场景，同时能够让实体产业、低收入人群等更好地获得金融服务，从而实现金融数字化与产业数字化的相互促进。

3. 科技能力决定了金融数字化的发展质量

数字科技的供给与金融数字化发展的快慢、安全密切相关。产业数字化和金融数字化有一个共同的基础，就是科技的赋能和数据的利用。科技赋能数字化转型，强化产业和金融共享同样的基础设施、同样的数据基础，推动实体经济、科技创新、现代金融更大范围、更高效率、更加深度地融合共进。（稿源：中国金融  责任编辑：宿波）