金融開放全面提速、新冠疫情突然爆發、新基建重磅政策出臺，這些大事件將對銀行業帶來哪些影響和機會？大數據、人工智能等新一代信息技術如何賦能銀行業？未來銀行的發展將呈現何種態勢？

在清華五道口金融科技在線大講堂首期課程中，清華大學金融科技研究院副院長薛正華針對上述問題帶來了精彩分享。以下整理自嘉賓分享實錄：

1. 金融開放全面提速

從19年下半年到今年目前為止，一系列開放政策陸續出臺，一系列政策落地措施也開始執行。

金融開放會對我們帶來哪些影響？首先，開放是全面性的，我們的外資準入條件不斷放寬，外資可投資的資產范圍不斷放寬，以及允許外資持股金融機構的比例也不斷放寬。這種開放增加了資本的數量，能夠促進我國經濟發展，另一方面，金融開放給融資端提供了更加完善的金融市場結構，帶來更多融資手段和融資渠道。第三，帶來整個金融行業的激烈競爭，借助金融科技不斷提升金融服務水平成為參與競爭的有效手段。

2. 新冠疫情

疫情對行業的影響可以說是冰火兩重天，一些行業陷入堅冰狀態，但有些行業處于激烈爆發增長狀態。疫情對線下行業產生了影響，比如旅游出行、線下銷售、線下服務、餐飲、娛樂、對外商貿、物流，都會帶來一些影響。另一方面企業服務、在線教育、生物醫藥、醫療健康等行業又得到了快速發展。疫情特殊時期導致了一些行業的快速發展，例如：在線教育的接受度至少提前了2-3年。

疫情對銀行有什么影響？正面看，信貸規模的指導窗口放寬了，對不良的容忍度也放寬了。同時央行近期采取了一系列措施釋放流動性，包括MLF操作、LPR下調基點、專項再貸款。另外，疫情也讓金融科技全面加速。銀行線下營業受到影響，倒逼在線業務有了快速增長。負面看，疫情對銀行的不良率、業績都會有很大的影響。居民信貸投放承壓，銀行同時面臨小微企業考核指標壓力。

危機也是轉機。從長遠來看，這次疫情影響是有限的，我國經濟長期向好的基本面不會發生變化。

3. 新基建

傳統基建叫“鐵公基”，即鐵路、公路、基礎設施建設?，F在除了“鐵公基”之外，提出了“新基建”。新基建包含以下七大領域：特高壓、城際高速鐵路和城市軌道交通、人工智能、大數據基礎設施數據中心、工業互聯網、新能源汽車充電樁、5G基站建設。這幾個方向對我們未來投資有重要參考價值，另外，和工業、信息相關的4個新基建，也是金融科技發展的重要基礎。

近期的幾個大事件都和金融科技密切相關。金融開放需要銀行業通過金融科技提升競爭力，新冠疫情讓金融科技發展提速，新基建是金融科技的基礎。

如圖所示，X軸表示金融行業，包括銀行、證券、保險、互金；Y軸表示科技；Z軸表示產品設計、銷售、運營、風控、客服等環節。圍繞這些領域已出現一大批金融科技應用，帶來了金融效率提升，和金融服務質量提升。從技術角度來看，主要應用大數據和人工智能兩個技術。

舉一些例子。圖像識別在金融領域的一個應用是票據識別。通過圖像識別技術快速將票據中的信息自動提取出來，提高效率，還可以鑒別票據真偽。再例如，通過識別衛星數據圖像可以用于投資。投資機構通過分析超市停車場的衛星圖像，通過停車數量來判斷超市營業狀況，在二級市場上進行操作?？萍寄軌驇砣碌耐顿Y方式?；谡Z音語義技術也誕生了許多應用。比如語音機器人客服，機器人銷售，還有包括貸后的催收管理等等。

銀行經歷了線下機構、線上運營、開放銀行幾個發展階段，接下來會朝哪個方向發展？我想從投資端和融資端來探討。

從投資端來看，如果把7萬美元至66萬美元資產算做中產階級的話，今天中國已經有3.9億中產人群，意味著中國有著萬億的理財市場?，F在90后已經成為消費市場的主體。和70后、80后相比，他們更追求個性；每天平均在線時間4小時，比其他消費群體長一個小時；喜歡外賣等送到眼前的服務；喜歡有故事有內涵的產品；喜歡提前消費。雖然錢不多，也喜歡理財。我們要了解群體的變化，才知道應該怎么去做，用什么樣的銷售方式。

在理財端，金融科技研究院聯合部分金融機構做了一些前沿性的探索應用。例如在客戶與手機銀行上的機器人聊天過程中，機器人快捷、準確的回答客戶各種專業問題，實時對客戶進行大數據畫像，根據畫像信息實時生成營銷策略并執行，這種超前的體驗，背后都是利用AI的語音識別、自然語言處理、大規模知識圖譜、語音合成等一系列的人工智能新技術實現的,通過金融科技可以把更好的產品和服務提供給客戶。

那么，未來是不是全部都是線上，也不完全如此，機器完全取代人類的服務和營銷工作短期內是不現實的，但是如果利用人工智能輔助線下營銷人員，人機結合，也能帶來更好的金融服務效果。這個例子也是金融科技研究院與部分金融機構一起共同探索的下一代人機結合金融科技應用。AI會基于銀行銷售的產品，在全網抓取相關的高質量內容，自動生成精彩語料，輔助客戶經理生成精彩文案，同時能夠挖掘客戶對哪些內容感興趣，發掘一些潛在客戶。

在融資端，未來會有什么變化？在人行目前記錄的9.9億自然人里，有4.6億人在人民銀行是沒有征信記錄的。過去傳統的做法，沒有征信記錄很難獲得個人融資服務，因為人行征信報告是評判個人信用的重要指標。很多互聯網企業或者新興的金融科技企業已經將另類數據應用到風控過程中。通過購物、出行、社交、網絡輿情、人臉微表情等等一系列另類數據（Alternative Data）加上人工智能技術，判斷個人信用情況，數據維度越多，數據體量越大，反欺詐技術越先進，風控能力越強，也越能給更多無征信個人授信。

除了個人融資之外，還有一個很大的市場是小微企業融資。從數據看，小微企業交了50%的稅，貢獻了60%的GDP，創造了70%的技術創新，提供了80%的就業，數量占比達到了90%以上，但是很難享受到融資。小微企業融資難、融資貴、融資慢依然是世界性難題。如何應用金融科技手段解決小微企業融資問題，部分金融科技企業開展了積極的探索。和個人融資的新手段類似，另類數據和人工智能技術的應用讓越來越多的小微企業享受到了金融科技發展帶來的紅利。小微企業的財務信息很難準確掌握，要想客觀了解其經營情況往往成本很高，但金融機構可以使用另類大數據，比如稅務數據、票據數據、招投標數據、物流數據（如果是生產型的企業），視頻監控數據（通過視頻信息防止貸后的押品被從倉庫拿走等）等，利用人工智能高效處理和分析這些海量多維異構數據，來佐證企業的經營情況以及貸后管理，有效解決金融機構不能、不愿、不敢給小微企業提供融資服務的大難題。

銀行發展階段新一輪科技革

命已經到來，很多過去不能做、做不好的事情，現在或許可以做了?；氐角懊娴脑掝}，未來銀行是什么樣的？我想未來銀行的一種發展態勢可能是金融科技驅動的智能銀行。未來銀行所提供的金融服務可以利用金融科技做到無處不在“潤物細無聲”，可以下沉到更多的生產、生活場景，可以下沉到更多更小的個體，可以讓金融服務變得更加智慧、普惠！

最后，“金融活，經濟活；金融穩，經濟穩。經濟興，金融興；經濟強，金融強?！?。發展金融科技不僅將提升金融服務質量和金融服務效率，金融科技也將成為推動經濟發展的新引擎。

責任編輯：韓希宇