近年來，金融科技等新一代信息技術的發展和應用給銀行業帶來了全新的挑戰和機遇，為銀行業的發展注入了新的活力。在全面推動銀行業高質量發展的關鍵節點，金融科技創新是引領銀行業發展的第一動力，銀行要善用科技力量，更好地服務實體經濟和客戶需求。

作為深化金融體制改革、激發金融市場活力、優化金融機構體系的具體舉措，民營銀行是加強中小微企業、“三農”和社區金融服務的重要突破口，也是探索運用金融科技手段，加強金融領域創新，高質量服務民營經濟的試驗田。試點5年以來，陸續成立的17家民營銀行依靠各自的資源稟賦，探索走出了差異化、特色化的發展路徑。

新網銀行作為全國第三家基于互聯網模式運營的民營銀行，以“技術立行”，充分運用大數據、云計算、人工智能等數字技術創新金融產品和服務，實現金融服務的場景化、風險控制的智能化、運營模式的差異化，努力打造成為一家數字科技普惠銀行，運用金融科技的力量，踐行普惠金融，服務實體經濟，并實現銀行自身的高質量發展。

科技為普惠金融創新提供了現實基礎

作為普惠金融的補位者與探索者，民營銀行肩負服務民營經濟發展，改善對中小微企業、“三農”金融服務的歷史重任。經過持續創新，民營銀行借助金融科技有效降低了融資門檻、擴大了服務半徑、拓寬了融資渠道，實現了普惠金融的高質量發展探索。

長期以來，小微群體、民營小微企業融資難融資貴，金融服務很難“既普又惠”。從“普”的角度，“二八定律”中有80%沒有享受到完善金融服務的人群，其資金需求普遍“短小頻急”，且缺乏抵質押物，信用征信方面缺乏相應歷史記錄，所在行業也面臨宏觀經濟環境以及個人經營情況等諸多不確定性因素，傳統金融機構很難依托以往的風控手段與方法預測評估風險，因此很難直接面向小微客戶提供碎片化、小額化、便捷化、靈活化的信貸產品，這導致了普惠金融的服務半徑有限，服務人群也有限。從“惠”的角度，傳統銀行的作業成本高昂，銀行主要是通過信貸員掃街獲客，后續再通過內部工廠化的分工完成授信評估和放款，從申請到下款的周期大約為兩周，獲客、盡調、評估、授信、放款耗費了較大的人力物力，普遍而言單筆信貸作業成本高達上千元，這也決定了作為商業盈利性機構的銀行，其推進小額、高頻的普惠金融產品意愿不強，其對客的定價也沒法實現真正的“惠”。

可以說，沒有金融科技的助力，普惠金融很難解決作業成本高以及風險識別難的問題。在移動互聯、大數據、云計算、人工智能等技術對金融服務的支撐之下，越來越多維的客戶數據具有巨大的價值，也給銀行等金融機構進行普惠金融創新提供了現實基礎。

以新網銀行為例，作為一家沒有線下網點、沒有客戶經理的新銀行，通過互聯網采集多維度數據，開展體系化的數據治理，進一步對采集數據進行清洗和精煉，并運用成熟的大數據和人工智能技術，整合海量數據、挖掘數據價值，提供標準易用的大數據產品和服務為業務賦能。通過綜合分析客戶的信用數據、行為數據、社交關系數據、交易數據等等，智能匹配授信額度及利率，幫助眾多缺乏信用記錄和抵質押品的客戶獲得信貸支持，服務那些主流銀行服務不到、服務不好的“長尾客群”，擴大普惠金融服務半徑。最新的數據顯示，新網銀行79%的客戶分布在三四線及以下城市，其中，通過身份證OCR（身份證地址含有地址村、鄉、屯）識別，能精確到農村的用戶超過300萬。

與此同時，技術也解決了普惠金融作業成本高的難題。新網銀行目前99.6%的線上貸款申請均由機器進行自動化、批量化審批，只有0.4%的大額信貸和可疑交易需要人工干預，單筆信貸審批時間最快7秒，平均僅40秒，日批核貸款峰值超過33萬單，減少了貸款客戶申請和銀行審核時間，也進一步減少了銀行運營成本和客戶融資成本。目前，新網銀行目前單筆信貸邊際作業成本在20元左右，相比傳統金融機構的作業成本已經實現了大幅度的降低，這也讓新網銀行可以為客戶提供低至200元、借款期限僅一天的小額分散化信貸產品，高效滿足小微群體“短小頻急”的資金需求，讓普惠金融具備商業可持續性。

大數據使風險防控高質量迭代

作為經營風險的金融機構，風控是銀行業的核心，大數據風控也逐漸從輔助工具逐漸變為部分新型銀行的核心實力，并對業務快速發展提供了堅實支撐。

傳統的金融風控技術，多以人工的方式進行經驗控制，主要利用信用屬性強大的金融數據，一般采用20個緯度左右的數據，利用評分來識別客戶的還款能力和還款意愿，金融企業參考用戶提交的數據進行打分，最后得到申請人的信用評分，依據評分來決定是否貸款，確定授信額度等。

隨著金融產業生態發生變革，傳統模式下事后的、手動的、基于傳統結構性數據的管理范式，不能滿足金融科技新業態的發展需求。大數據對多維度、大量數據的智能處理，批量標準化的執行流程，更能貼合信息發展時代風控業務的發展要求。在此基礎上，依托金融科技的大數據風控極大豐富了傳統風控的數據維度，通過對借款人的行為數據、社交數據、關聯網絡等海量數據的分析，借助數據模型來揭示某些行為特征和信用風險之間的關系，從而實現貸前風險分析、貸中決策判斷、貸后風險追蹤等更加高效、智能的風險控制。

以新網銀行為例，當傳統金融機構靠流水證明、收入證明、關系證明等紙質材料去評估風險的時候，新網銀行借助人臉識別、生物探針、星網關聯等進行反欺詐識別，并通過9大維度的模型計算，上千個變量因子的綜合分析進行信用風險評估。比如在授信環節，新網銀行采用了GBDT隨機森林的機器學習模型和數千棵決策樹構成的決策引擎開展實時、自動化的線上信貸審批。每次授信所使用的畫像標簽體系基于大數據平臺采集的數百兆客戶數據進行構建，全面覆蓋了互聯網用戶的資產情況、消費水平、瀏覽行為、生物特征和黑名單信息等。實現銀行線上信貸業務全天候、全場景、全實時和全線上的授信決策，確定客戶“千人千面”的授信額度以及利率。

可以說新網銀行真正實現了依靠技術進行全方位的大數據風控，利用金融科技為業務保駕護航。截至目前，新網銀行有效阻止了超過380萬次的欺詐攻擊，不良率也保持在行業較低水平。

除了在線信貸的風控表現優異之外，金融科技也助力風控模型持續優化及迭代。新網銀行在自研AI平臺的支撐下，新網銀行形成了100余個機器學習模型，模型平均2-3天完成一次迭代，有效地保證了模型的準確性與可延展性。隨著“未來銀行”的趨勢演進，金融業務還將在金融科技的支撐下，更深入地融合到消費場景與用戶的生活習慣之中，最終大數據風控將更加智能化與精準化。

互聯網企業架構實現銀行輕量化運營

金融科技的助力，除了讓普惠金融具備經濟可行性，提升銀行的風控效率與精準度，也讓銀行自身發展得到了前所未有的效率提升，為未來發展創造了更多的盈利空間與可能性。

作為一家“沒有物理網點、沒有現金業務、沒有客戶經理”的新銀行，這些先天“弱勢”，在金融科技的助力之下，反而成為新網銀行探索高質量發展的優勢。沒有物理網點，前期固定資產投入少；沒有線下風控流程，人員管理成本輕；沒有現金等業務，全力推進數字小微信貸業務打造“爆款產品”，業務增速快。新網銀行總體呈現出輕量化運營的特點，逐漸成長成為一家“輕快”的銀行。

以組織架構來看，新網銀行極度扁平化，減少審批中間層級，快速試錯迭代更新，根據市場情況迅速、靈活調整運營、業務模式。與傳統銀行動輒30多個一級部門的架構不同，新網銀行的結構更加精簡，目前僅有15個一級部門；從人員結構來看，新網銀行科技與風險等中臺員工數量占比超過6成，全行除了匹配傳統銀行工作背景的員工外，還有超過50%的員工來自于科技行業，比如網絡架構師、大數據建模分析師、反欺詐研發工程師等。擁有主流金融機構從業背景的員工與擁有BATJ一線互聯網企業工作背景的員工，在產品設計、流程體驗、風控管理等各個方面實現碰撞，在跨界融合的文化氛圍中開拓創新，進一步提升了銀行整體運行效率和用戶產品體驗好感度；從運營模式來看，對于一家沒有自有流量的新銀行來說，新網銀行的思路是依托核心的金融科技與大數據風控能力，運用“開放銀行”模式，打開API接口，連接各類場景機構、金融同業機構，做一個萬能連接器與適配器，提升整個行業的信息流、資金流的匹配效率。與此同時，新網銀行也開放連接金融監管機構，促進監管者或者行業自律組織心中有“數”，為系統性地降低相關風險，打造高效、精準的監管環境和健康、穩妥的金融行業運行環境，做出應有貢獻。

結語

兩年來的發展探索，讓新網銀行各項指標表現良好，在“技術立行”的戰略指引之下，也取得了一定的成果。

2018年底，新網銀行獲得國家高新技術企業認定，成為全國第二家獲得高企認定的銀行機構；新網銀行報送的兩項課題：“民營銀行信息科技建設及科技風險管理實踐”、“基于互聯網數據挖掘驅動銀行業務的研究與實踐”，分別榮獲銀監會2018年度銀行業信息科技風險管理課題一類成果獎、三類成果獎，成為四川省銀行法人機構中首家拿到一類成果獎的銀行，這也是民營銀行序列里首次獲得一類成果獎的機構。新網銀行也作為四川省金融科技典范企業，被納入了地方的獨角獸企業培育計劃，牽頭的“智能金融風險管控”項目，2018年也成功入選四川省新一代人工智能重大科技專項。

我們認為，金融科技將是民營銀行目前實現彎道超車的強大引擎動力，也是能夠讓銀行站穩腳跟、實現差異化發展的核心推動力。金融科技帶來的是銀行產品、風控、運營的全方位變革，可以彌補物理網點和人力資源的嚴重不足，可以有效緩解信息不對稱問題，為批發式開展小微企業和個人業務奠定基礎，也可以助力民營銀行達到優化銀行收入結構、提高經營效率等目的。

目前各項技術在金融領域的運用愈加成熟，隨著大數據、云計算、人工智能等技術的深入應用，數字化監管的日益成熟，以及各類公共數據的整合，金融科技可以在合規的范圍之內發揮出更大的能量，也能助力金融風控更加精準，效率進一步提升，最終能夠實現“銀行無處不在，人人都有云授信”的局面。

責任編輯：Rachel