有人說，傳統銀行是沉睡的大象。而現在，這頭大象或許就要醒來。

　　在近日召開的“風控·命門”一本財經金融科技峰會上，多位資深業者，就行業的痛點和未來，展開了探討。

　　他們指出，被稱為傳統金融機構的銀行，其實有先天優勢。

　　而金融科技的沖擊，對銀行不只是挑戰，也是巨大的機遇。　

　　主持人：

　　中國人民大學財政金融學院教授 陳忠陽

　　嘉賓：

　　廣發銀行風控總監 龍雨

　　融慧金科CEO 王勁

　　德勤風險咨詢業務部合伙人 吳穎蘭

　　世行集團IFC特聘專家 丁宇博士

　　1

　　現狀

　　陳忠陽：

　　傳統金融機構的風控現狀是怎樣的？有什么痛點？

　　龍雨：

　　抗議一下這個題目，其實在零售這個領域，很難區分傳統與現代、科技與非科技。因為零售服務的是每一個個體，當你的支付習慣改變時，銀行的金融服務對象就已經改變了，并沒有一些傳統方法可以讓我們一直延續。

　　對風險管理來講，無論是對客戶信用風險的評價、欺詐風險的防控，還是對支撐這些的底層數據的分析，其實一直在跟著科技在變化。

　　傳統的銀行有很多建模的經驗，現在我們有了更高科技的手段：信用卡已經不是拿一張紙來申請，就算面對面，我們也是在用Pad做事。早期信用卡重要的反欺詐手段，就是識別這個客戶是不是本人，這張卡是不是偽造的。而現在我們有了新的識別技術，如人臉識別、OCR掃描、語音聲紋識別。此外，刷卡支付越來越少，更多的是綁定支付寶、微信、ApplePay，沒有實體卡作為載體，而我們的風控，更多的是識別這個刷卡行為是否符合客戶常規的習慣。

　　我相信，所有服務于零售、個人的金融機構，無論小貸公司、消金公司，還是傳統銀行，都在隨著客戶走向新階段——科技型風險管理。

　　王勁：

　　我想先定義一下傳統金融和新金融。傳統金融可能有十年以上的歷史了。而新金融我認為是在2010年后，特別是最近兩三年時間里出現的。它們有一些本質區別。

　　第一點，傳統的金融行業是從門店開始的，是基于面對面的業務流程展開的。新金融沒有門店，因為成本太高，所以一般從遠程起步。

　　第二點，傳統金融是從一個業務流程很長開始的，因為時代的原因，缺少互聯網，所以一個審批的流程可能要幾天甚至幾個星期，而互聯網金融更強調的是快速、24小時內就審批完畢, 甚至秒批。

　　第三點，傳統金融在人行征信這樣標準數據的使用上是非常成熟的，但是新興的互聯網企業沒有這樣的資源，所以必須要用到互聯網的這些大數據弱變量去深入挖掘。

　　第四點，在傳統金融領域，產品的迭代是相對慢的。但在互聯網金融的環境下，產品有可能每一個星期都在變化，它會根據機器學習的方法來學習客戶的需求，然后迭代利率、額度策略等等。

　　我認為傳統金融機構轉型是必然的，而我們融慧金科的角色是連接互聯網技術和金融業務的一個橋梁。在這個行業中，過分強調大數據是有誤解的，必須將技術與金融業務兩邊整體聯合起來，才能真正把風控做成及時的，有效的，非常穩定的風控體系。

　　吳穎蘭：

　　傳統金融機構有非常長的歷史，這給了它很多的資源，比如大型公司、中小企業和個人客戶長期的數據積累。從信用風險來講，這有利于它們對客戶形成系統了解，有系統的評估方法以及技術手段。

　　同時，歷史也給了它非常沉重的包袱。相對互金，國內銀行可能有幾百個系統、幾百個數據集市和倉庫。目前的風控，還是需要面對銀行管理不協同、部門壁壘、數據不能打通等現狀。

　　從體系建設上來說，中國包括中小型銀行在內的銀行全面風險管理體系，相對已經比較完善。過去5-10年，銀行業務飛速發展，但大家熟悉的非標和標準業務，其實有相當部分的交易活動和客戶，沒有被納入傳統的風險管理和評估體系中來。

　　此外，大型、中小型金融機構，包括銀行，都面臨著數字化的問題。這個數字化的意思有兩層，其中一層是根本業務模式的轉型。傳統大中型銀行雖然轉型的心理是急迫的，但實際就經營來說，并沒有那么急迫，因為融資成本低，它們的盈利能力還是相當強的。

　　傳統金融機構的發展歷程，不是以客戶為中心，是以產品為中心的。過去的自然、野蠻生長，已經讓它有足夠的賺錢能力，那么它們如何轉型到以客戶為中心？現狀是，大行的電子渠道由一部分渠道部門來負責，比如網金，它們可能還同時開發了一些電商平臺。傳統的線下渠道，可能是由個金來主導。其實渠道的打通也是很大的挑戰。

　　所以傳統金融機構的風控現狀，我想首先是如何持續把歷史賦予的資源資產化，為信用風險、全面風險管理和評估提供真正的洞察。而對中小企業和個人客戶來講，營銷方面，最先進的數據資源和技術手段已經在被采納，但是對全行業務的影響來講，這個作用還是逐漸的。

　　丁宇：

　　實際上，很多地方性商業銀行的風控階段很落后，甚至是沒有標準的。為什么沒有標準？因為我們對這個客戶的了解不夠深。比如很多農商行做農貸的信貸人員，大多數不是學農業技術出身，都是學金融出身的，這限制了銀行對客戶未來農產效率和發展的判斷。反過來看，地方上做得好的商業銀行，其實都有對客戶的深度了解，比如通過側面打聽。

　　以前我們有社會圈子可以側面打聽，但是經過十多年的發展，我們發現原有的方式很好，但成本太高了，而且客戶也不接受你現有的這種長時間的了解。我們的工作環境發生了很大的變化，我們有很多的數據、信息渠道了。是否可以用這些渠道，來完成對客戶的深度了解？

　　我現在感覺很多機構的審批率都不高，浪費了很多客戶。實際上，大家在準入階段對客戶都沒有精確定位。在現在我們計算能力受制約的情況下，還是要做一個深度、精確的客戶定位。在此基礎上，才能布置相關的風險策略以及相關的工具?，F在工具是很成熟的，但如果你批準率只有50%，不斷把這些客戶拋來拋去，也不是很負責任的方式。

　　所以國內地方性商業銀行在中小企業、小微企業的風控方面，還處于很原始的階段。

　　2

　　傳統金融機構如何看待新興風控

　　陳忠陽：

　　從風險管理的視角，我提出，中國金融從1980年代中期以來，經過五個階段：

　　第一個階段是基本恢復期。那個時候還是撥改貸，沒有“資本”概念，根本沒有風險的意識。

　　第二個階段，1990年代中期開始，進入一個風險意識的啟蒙階段，主要是因為亞洲金融危機、中國不良資產的積累。在這個時期成立了四大資產管理公司，大量剝離不良資產。大家有了風險的意識，但沒有發生風險管理實質性的飛躍。

　　第三個階段，發生在2000年之后。中國啟動了大銀行的股改上市，建立了風險管理委員會、風險管理部、首席風險官等組織架構和崗位，這是風險管理治理的第一次飛躍。風險管理開始有人管了。

　　第四個階段，是中國銀行業開始實施巴塞爾協議，這是風險管理的中臺建設期。當時銀行花了很多錢，引進了大量的咨詢、IT技術，人才團隊受到訓練，技術有了很大的進步。這是第二次飛躍。

　　第五個階段是正在進行的第三次飛躍，就是風險管理要與業務、與科技結合。

　　我們現在進入第二個問題：傳統的金融機構如何看待新興的風控？現在傳統的金融機構在技術化和智能化方面的進展如何？

　　龍雨：

　　首先是兩個字：“擁抱?！痹偌觾蓚€字，就是：“緊密擁抱?！?/p>

　　事實上，所有金融機構都意識到，科技賦能是一個重要的方向。

　　從數據角度來說，金融機構有優勢：一方面數據積累比較久，有人才、建?；A。這是做有征信人群時授信最強的變量。但未來，我們的客戶群越來越下探，或者規模更大的時候，并不是每一個人都能查得到征信報告的。

　　這時，我們會向金融科技或者科技金融的公司，尋求一些借力的方案，比如在數據方面。因為用傳統的數據，只能解決一部分客戶的判斷問題。對于那些沒有征信，甚至沒有學歷、從未借過錢、沒有銀行借款或者存款記錄的客戶，我可以利用金融科技的力量去推斷，他潛在的還款能力怎么樣，潛在的風險怎么樣，甚至他欺詐的風險有多大，他和什么樣的人做關聯。

　　在內部，我們可以通過技術方面的賦能，來提升自身的力量。金融科技公司已經用了一些先進的技術，比如埋點，金融機構也會去積極應用。

　　半年來最火的一條新聞，就是某某金融機構和某某大IP做聯合。這是我們共同的提升：用別人的流量、技術互補自身的能力。金融機構和科技，其實永遠是緊密擁抱在一起的。

　　王勁：

　　我認為傳統金融必須擁抱科技。因為傳統的金融機構人行征信4億人，信用卡行業在十年前，十個人可能不到一張卡，現在一個人可能有兩三張卡，這個人群已經翻來覆去洗過了。從內部的新增長需求來說，必須要擁抱，必須要下沉，必須提供更豐富的服務。

　　而外部，已經有很多新金融滲透到這種信貸的人行人群中，同時也快把這個下沉的人群占領了，這是有一種外在威脅的?，F在傳統金融擁抱科技，我覺得是一個非常好的現象。

　　最近新規出現后，我認為給了傳統金融機構更多希望，就是讓金融一定要回歸合規，回歸執照。

　　吳穎蘭：

　　大體量的傳統金融機構，有上千個系統、不同數據存儲的倉庫和集市，很難解決數據的一致性、全面性和準確性的問題。對一些復雜的算法、各種評估計量工具和模型，它其實是垃圾進，垃圾出的。

　　我們會把現在平行運行的這些不同的業務條線，所使用的平臺和數據庫當中的數據，通過自上而下的報告和分析主題的整理，再通過對主題的分解、細化，到按主題的分析指標、模型，以及進一步分解到數據源頭，進行一次自下而上的數據集成加總的工作，把我們認為源頭上最準確可靠的數據，扔進剛才基于云計算的數據弧，來實現全球一致的未來更加及時的可上線的監管和風險管理的報告。當然，這樣的項目可能要歷時三到五年，投入巨大。

　　中國的大中型銀行面臨非常高的監管成本，以及非常復雜的牌照和金融監管的要求。大中型跨國銀行對中資的挑戰更大。

　　對于信用風險的交易和客戶層面的監測，外部數據和新技術的應用，還是可以比較快地來對接的。中國也會很快出臺銀行界的KYC，也就是客戶合規的要求，尤其是對投資者保護和財富管理客戶的市場保護。這個體系在中國還比較空白，正在建立。在國外成熟市場，這部分要求是非常高的。

　　所以外部數據大型金融機構也會買，也會熟悉和使用，但是真正要納入到及時的授信決策當中，還需要時間。它們在目前階段還是平行，主要依賴對于內部數據的掌握和豐富。

　　此外，各大銀行不管實時監測、客戶評級，還是組合計量的模型，還是以單機版的各種程序為主。

　　當然，各大銀行現在建立了比較完善的管理機制。而在技術上，我們還是需要上臺階。實際上，最一線的大行，出現了開發以平民化為方向的計量工具和模型的、平臺化的趨勢和方向。

　　丁宇：

　　我還是說一說中小銀行的經驗。實際上，國內大多數的金融機構，包括城商行、農商行，對新的金融科技，包括風控模式，實際上是非常重視，或者是非常希望能接觸的。而實際接觸的結果，并不很令人滿意。

　　有幾個原因：第一，各地對什么是金融科技、哪些是有效的金融科技的了解是碎片化的，是個人行為的。很多決策者并沒有良好的能力去把控戰略發展的方向。深入到地方行業的話，我們會發現，這個行業是很魚目混珠的。

　　第二，現在金融機構的核心系統還很落后，甚至落后了幾代，不僅是硬件設備以及相關的編程語言，包括現在開始要做的，用我們的話來講，已經是被淘汰了的。所以建議各地的這些機構，首先要了解金融科技的最新發展，起碼不能總是跟在人家后面跑，干人家過去幾年前干的事了。

　　問題更多的是在內部。在內部結構上，我們有一個很大的斷層，傳統業務的模式受到重大的挑戰，可我們現在并不知道怎么樣去面對新的業務。

　　3

　　應對

　　陳忠陽：

　　最后一個問題：傳統金融機構如何應對挑戰，轉型升級？有沒有成功的案例？

　　龍雨：

　　案例方面，我跟大家分享一下。在信用卡行業，我們有一個交易的反欺詐的過程，每一筆刷卡交易背后都有無數個模型在算，無數個規則在跑。事實上，信用卡規則、模型的運算效率，在傳統的系統上，相對很難達到在幾十毫秒之類完成的水平。大多數銀行采用的是這筆交易先過，或者極端交易先攔截，只要不是非常確定的就讓交易先過，再用人工外呼來攔截這些損失。而我們嘗試用新的系統架構和算法，在交易的同時，去及時攔截可疑交易，減少欺詐損失。

　　在催收領域，現在的催收很科技化、個性化。去年消費金融蓬勃發展，各家催收公司也面臨著短期內大量招聘人力的困境。所以我們去年上線了自動化的催收，針對策略，針對個性化的人群，劃出不同催收的時間、頻率、時點，去外撥客戶的電話。這樣的過程不需要人的參與的，在早期催收取得了很好的效果，節省了大量的人力。

　　王勁：

　　傳統銀行必須要做出的決策是什么？是它是要自建，還是讓外部的金融科技公司來幫助完成轉型。

　　個人認為自建是特別不明智的。目前外面有很多專業的金融科技公司，已經把某一方面的東西做到非常前沿的地步，比如關聯圖譜、人臉識別和機器學習的模型。一個傳統銀行如果決定自建這些東西，花了三年時間自建出來，又會發現落后市場三年。

　　在共享的經濟形態下，將來做得非常成功的金融公司，一定是知道怎么樣去整合資源的公司。傳統金融公司要明確知道自己的優勢在什么地方。我認為他們有兩個優勢：一是資金成本非常好，尤其是與新金融機構相比較，傳統金融機構應該把節省出的成本投入到科技里面去。

　　二是傳統金融公司的風控是非常強的，整個組織架構和流程非常完善。我認為這個完整的風控系統需要被保留，整合外面引進的資源，利用新金融科技的架構幫助它實現數字化與自動化。

　　傳統金融機構在轉型面前面臨很多路徑選擇，比如是完全建立一套新的體系，還是逐步去優化現有的體系？兩種案例都存在，有的機構成立了自己的電子銀行、直銷銀行，有的機構成立了普惠金融事業部。再比如，是先自建一個機器學習的模型平臺，還是先自建一個決策引擎？個人認為應該首先切入的是決策引擎，因為機器學習的平臺搭建對系統和數據的存儲，算法算力的提高有很大的要求，而決策平臺可以通過用云的方式把模型給引進。當然，關于路徑問題，應對的方式是多種多樣的，關鍵在于每一個金融機構了解自身的優勢和它現在的狀態是什么樣的。

　　陳忠陽：

　　是自建，還是外包？這涉及金融和科技的關系問題。金融科技到底是金融，還是科技？我認為應該是外包，專業化去做。從我們學科的思維來講，金融就是金融，科技就是科技，金融做金融的事，科技做科技的事。

　　現在的問題是金融科技做了金融的什么事情。從風險角度，金融機構是經營風險的，不僅是控制風險的。所以風控在金融里面，有很具體的、有限的含義。

　　還有，風險管理和風控不是一回事。金融風險管理三大機制，包括風險的內部控制、對沖、經濟資本配置。整個機制下來，科技在每一個環節都能發揮重要作用?，F在我們發揮得比較多的作用還是抓壞人、識別作用，還是在內部控制上，接下來，是不是在風險定價上也能發揮作用？在經濟資本配置方面，在整個績效考核，在整個經營方面，科技還是有很大的發展前途。

　　未來，我想還是科技做科技的事，金融做金融的事?？萍家呀浛梢詾轱L控賦能，金融是要去管理風險、配置風險。

　　吳穎蘭：

　　關于成功案例，兩年前，我們幫助中國工商銀行，建立了集團資本壓力測試體系。它是綜合的，從治理到三道防線的職責，再到風險識別積累，再到最終落實到資本和流動性的影響，以及應對策略上。其中很重要的一個核心，就是通過算法幫助銀行。

　　過去做壓力測試，可能預測GDP會怎么樣變化，預測幾個主要的宏觀經濟的指標，比如利率、匯率、房價等等。我們這個項目是幫助銀行，通過核心模型和衛星模型，把這些分解到能跟銀行的組合風險承擔相直接關聯的業務邏輯的框架下，通過算法建立這套核心和衛星模型體系，使銀行能針對自己的組合，計算出自己的壓力情景。

　　在集團資本壓力測試體系下，我們能做到的，不僅僅是以前對于損失、對銀行資本影響的充足程度的預測，還有對銀行盈利、收入和現金流量表的預測。

　　而這種體系的初步建立，本身就給銀行提出了新的要求：管控體系怎樣跟上，比如針對簡單的卡業務條線，能否細到產品對收入、成本、風險、資本占用的匡算。

　　丁宇：

　　我們一直建議銀行需要跟科技公司進行合作加學習，原因很簡單，不合作，銀行自身的創新能力不足，但在合作的過程中，有些人就會產生“銀行是否會淪為便宜的資金供應者”的問題?，F在很多銀行如果按照這種趨勢走下去，可能就會淪為各地大型科技公司的資金附庸，甚至以后連資金都不需要你了——資金從市場上獲得是不難的。所以，我們認為，合作是必須的，但你也必須有自己的團隊進行學習。

　　另外，銀行也不要被科技公司嚇倒了?，F在銀行經常講各種引流，我說你知道你有多少寶貴的數據嗎？你有大量這些年代發工資的數據，一些農商行有大量農業的、農村的社會形態學數據，這些比很多科技公司跟你說的寶貴的數據更有價值。那要用啊。

　　銀行主要的制約還是內部的機制問題。實際上，我們內部的數據壁壘比外部的數據壁壘還要大。

　　其實銀行有很大潛力。一，你有大量的存量數據，要用起來。二，你有很多的年輕人。為什么不可以鼓勵很多特別有先進理念的城商行、農商行，創立自己內部的金融創新實驗室，給年輕人機會，讓他回到一種饑寒交迫的狀態，重新創業。那你跟外部有競爭力的科技公司有什么區別？甚至更好。目前，有些銀行已經開始了。這類創新小組能為傳統銀行升級帶來重要的貢獻。

責任編輯：曉麗