在這樣的背景下，金融科技發展將呈現出哪些趨勢？金融機構未來的科技建設方向何在？作為金融業的主力軍，銀行業應如何走好數字化之路，在數字化時代找準方向、抓住機遇，推動自身高質量發展？為此，《金融時報》記者近日與普華永道中國金融業數字化轉型管理咨詢主管合伙人王建平、普華永道中國金融業管理咨詢合伙人郝帥進行了對話。

 

　　《金融時報》記者：去年新冠肺炎疫情發生，在客觀上如何促使金融科技發展？這又為未來金融機構的數字化轉型與發展提供了哪些思考？

 

　　王建平：疫情防控期間，傳統金融機構在科技賦能下推出的線上服務，不僅拓寬了金融服務的思路、降低了獲客成本，也大大提升了客戶體驗。以銀行業為例，他們主要通過手機APP、小程序等工具，將柜臺基礎服務升級至線上。如零售客戶的存取款、轉賬、理財，企業客戶的開戶、采集信息、盡調審查等，全面提升了服務效率；同時，還積極推進線上社保、貸款線上展期等業務，拓展“無接觸式”服務的范圍。

 

　　實踐證明，這個方向是可行且具有極大價值的?？梢灶A見，金融機構在線上觸達、獲客、遠程服務方面，其科技創新和能力提升的進度將會加快，資源投入的力度也會加大。

 

　　值得一提的是，疫情防控期間高度依賴線上的辦公方式，并未對各機構的運營產生明顯負面影響。這讓很多機構認識到，遠程會議工具、系統化公文流轉與辦公平臺建設，能夠極大地提升整體運營效率，充分證明了完善的數字化能力至關重要的作用。

 

　　在后疫情時代，接受我們調研的傳統金融機構表示，希望在移動客戶端、機器人流程自動化（RPA）、遠程公文流傳與辦公平臺、自然語言處理技術（NLP）和機器人智能客服等方面提升自己的能力。未來金融機構應加強和金融科技公司合作，以快速產出和率先使用領先的數字能力；同時，要重新定位、思考、革新渠道組合和跨渠道管理并提升員工技能，把全新的、敏捷的工作方式嵌入靈活的工作安排，進而重構企業文化，促進創新與協作。

 

　　《金融時報》記者：未來，金融科技發展有哪些趨勢？銀行業等傳統金融機構應該如何進一步破題科技建設？

 

　　王建平：未來幾年，金融科技發展將以科技為落腳點，以數字化為本質，通過技術手段轉變金融服務方式，提升金融服務效率。金融科技公司將更突出其科技優勢，綜合運用云計算、大數據、區塊鏈等技術，與傳統金融機構深度融合，使其能更好地服務實體經濟。同時，近年來金融科技在服務小微企業、普惠金融、提高服務效率等方面發揮了重要作用。在未來的市場創新競爭中，把握政策規范并將其轉化為機遇，將成為金融科技發展的核心目標。

 

　　換言之，科技將持續深入影響金融業的各個方面，金融科技已經成為推動金融轉型升級的新引擎、促進普惠金融發展的新機遇、服務實體經濟的新途徑、防范化解金融風險的新利器。

 

　　未來，傳統金融機構的科技建設將呈現三大轉變：首先是由單點應用建設向平臺化、中臺化建設轉變；其次是由科技賦能的“業務改良”向科技引領的“模式變革”轉變；最后是由科技應用的“硬實力”向企業組織文化“軟實力”轉變。金融科技發展重點將以科技為落腳點，以數字化為本質，通過技術手段轉變金融服務方式，提升金融服務效率。傳統金融機構以及金融科技公司應認清形勢，在變局中找準方向、抓住機遇，實現自我發展。

 

　　《金融時報》記者：在越來越多的銀行將金融科技和數字化轉型提升到戰略高度的背景下，未來銀行業的金融科技運用將會主要集中在哪些領域？銀行業應如何進一步推動數字化落地？

 

　　郝帥：在業務洞察方面，銀行業單純以規模驅動利潤的業務模式遇到了極大挑戰，需通過更有效的戰略視角，提升對實體經濟和行業客戶的敏感度，透析旺盛金融需求背后的商業邏輯和風險。

 

　　在獲客、活客、留客方面，金融科技的重要性同樣得到高度認可。銀行依托大數據平臺及技術，在客戶的營銷、預警、賬戶管理及成長路徑規劃等方面實現智能化，并實現動態分群獲客及智能分層經營，匹配適宜的產品、權益及活動，實現貫穿全觸點、全周期、全旅程的客戶經營。

 

　　銀行業務的運營模式和運營效率，也凸顯了其在成本端的競爭力。金融科技的深度應用可助力銀行分支機構能力提升，支持跨部門、跨板塊、跨層級快速協調聯動，不斷增強合力，形成先進的數字化運營體系。

 

　　在產品服務創新方面，銀行業需要自我顛覆和革新。在我們的調研中，大部分銀行業受訪者高度認同金融科技在“以客戶為中心的數字化客戶旅程改造”和“創造千人千面的個性化產品”方面的價值，并已開展或將在近期積極行動。這種產品創新，既有可能是跨界的組合產品服務，也有可能是場景化的金融服務，甚至有可能是對現有產品某個特定環節通過技術手段加以優化而實現。

 

　　在渠道建設方面，大部分銀行都在“線下業務線上化遷移”和“自助終端”方面進行實踐，而跨渠道的一致性最佳客戶體驗也不可忽視，因此，在渠道再造過程中，銀行要深層次考慮客戶渠道偏好，通過大數據分析識別客戶行為，通過業務中臺建設整合和優化跨渠道服務流程，實現客戶最佳服務體驗；不僅要成立相應的部門，還要統籌各渠道的產品開發、中臺風控、全渠道體驗和作業流程設計，達成“全渠道”而非“多渠道”的目的。

 

　　與此同時，銀行業積極運用大數據分析建模及機器學習等金融科技應用，識別業務中的各類風險，實現覆蓋事前、事中、事后的全流程風險控制，支持智能輔助功能。數字化風控離不開大量的數據積累，目前業界較為先進的方式為采用數據湖、數據集市、模型實驗室三層，分別提供內外部數據收集、風險數據集市匯總及模型要素管理支持等功能；基于風險數據基礎，利用大數據、人工智能、區塊鏈等手段構建黑名單、反洗錢、智能合同、欺詐識別、舞弊識別等風險預警或攔截模型，并將訓練的模型內嵌至各個業務環節應用。

 

　　而銀行業數字化生態的實踐及趨勢，可歸納為數字化渠道構建、生態圈獲客及銀行能力開放三方面。通過大數據、5G、物聯網和區塊鏈等技術，銀行可嵌入行業生態提供更復雜的組合產品服務，甚至可突破邊界，提供非金融服務。頭部機構通過構建開放銀行體系和平臺，借助SDK、H5和Open API等方式，實現了“輕渠道”線上金融場景滲透、“大中臺”客戶運營服務支撐、“閉環式”資金融通平臺以及“產品化”金融產品中心，在實現更高頻交易的同時，也獲得了更大的中間業務收入空間。