来源:《中国金融家》杂志
作为一家互联网银行,新网银行历来高度重视新兴技术的应用,并探索出多个新技术加持下的数字金融运营模式,得到业内广泛认可。围绕金融数字化转型与发展话题,《中国金融家》记者对新网银行副行长李秀生进行独家专访,探讨数字金融高质量发展之路。
《中国金融家》:在新技术的加持下,金融业发生了哪些变革?与传统金融机构相比,数字化、智能化的银行具备哪些特点和优势?
李秀生:2000年以后,互联网技术逐步成熟,网上银行在中国开始普及,业务处理进入“信息化时代”,业内在原先计算机处理的基础上,开始考虑利用互联网为客户提供服务,这是一个巨大的转变,也是在银行业务处理和经营管理方面的一次革命性进步,互联网金融机构借助互联网技术,实现了金融服务的普及化和便捷化,打破了传统金融机构的地域限制,为广大用户提供了更多的选择和便利。
自2015年开始,国家提出“互联网+”战略,推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合,促进了电子商务、工业互联网和数字金融快速发展,各行业数据得到大量汇聚、沉淀,为人工智能发展提供了数据支撑。前几年,智能应用主要集中在电商、娱乐等局部领域,而银行业则更多地应用于反欺诈领域,随着生成式人工智能的出现,智能应用的场景得到极大的拓展,解决问题的范围也越来越广泛。
新技术加持下,银行业务处理正进入智能化时代。
在获客方面,基于移动互联网建立开放与自主相结合的私域、公域、外域等全域获客渠道,链接B2B2C、O2O等产业平台,将金融服务延伸到各业务场景,实现自动化获客。
在风控方面,基于人工智能技术可实现全在线、全实时、全客群的反欺诈识别和信用风险评估。针对线上业务欺诈风险特征,可运用人脸识别、生物探针、关联网络等技术建设反欺诈系统,通过对业务流程的跟踪识别和分析运算,实时阻断并干预业务流程办理。针对信用风险评估,综合运用统计学、机器学习、深度学习等算法构建覆盖客户贷前、贷中、贷后全生命周期的风险模型体系,实现千人千面的差异化授信额度及贷款定价。
在数字化运营与精细化管理方面,基于数据建立的全客群、全产品、全渠道画像,可实现更加高效精准的营销管理体系。银行可充分运用人工智能技术,构建包括感知洞察、行为预测、追踪评估等覆盖客户全生命周期价值的数字化分析运营体系,自动识别和理解金融场景下客户核心旅程,助力业务精细化运营。例如在营销领域,建设基于客户行为的事件营销,通过对客户行为逻辑的智能化分析,寻找客户的隐藏需求,帮助业务人员生成事件营销策略与活动,从而形成高效精准的客户识别与营销机制。
除此之外,银行基于人工智能开发的产品应用具备自动化能力,提供的金融服务具有更加人性化、高效率、自我迭代等特点,基于全在线、全实时、全客群的展业模式能提高金融产品和服务的可获得性。例如,利用语音语义等技术,针对老年、少数民族等客户群体开发出语音版、民族语言版等应用软件;利用卫星遥感技术开发出能识别农作物、监测农作物长势的应用系统,从而解决种粮大户授信难题,扩大金融服务范围,促进农村金融快速发展。
未来,人工智能技术的演进正改变人与计算机的交互方式。过去,我们主要依赖菜单和触屏式交互,而大模型的涌现,将出现更多的自然语言交互方式,如语音或文字交互,取代过往的固定菜单交互模式,而在银行领域,交互方式将更加拟人化,产品形态将更加个性化。
《中国金融家》:新网银行应用了哪些新技术来提升服务效能?有没有一些典型的运作模式和经验分享?
李秀生:新网银行主要依靠自身力量,运用互联网、大数据、隐私计算、人工智能等数字技术,建立了链接各业务场景的开放平台与数字化运营体系,提升智能化风控、自动化作业、差异化分析的精细化经营管理支撑能力,形成了全在线、全实时、全客群的银行业务模式。新网银行的数字化建设在中小银行中具备一定特色,具体典型的运作模式包括以下三个方面:
一是以开放银行模式,链接场景金融。由于没有历史客户和股东流量依托,新网银行开业初期就确立了开放银行模式,利用OPEN-API技术实现了银行与第三方机构的业务链接,通过标准化接口输出存贷一体化的金融服务,形成了开放与自主相结合的获客渠道,并将金融服务延伸到产业链、消费端等生态场景,拓宽了普惠金融服务半径。如新网银行好企e贷产品,全国展业、在线开户、云端授信,所有核心企业产业链客户上下游企业可以手机一键申请。
二是以数据驱动建立数字化运营体系,结合人工智能将数据应用在各业务流程。新网银行构建了实时数据研发、离线数据研发、AI建模、交互式数据分析等平台,在反洗钱、反欺诈等应用场景,大幅提升数据分析能力。通过计算机视觉模型对各类证件信息、用户头像特征进行分析与识别,有效提升反欺诈识别精度。在智能客服方面,通过语音语义处理技术,有效降低客服、贷后管理等服务场景中的人力成本。自2023年以来,新网银行开始在客服、贷后管理等方面逐步引入大模型,实现自动形成摘要和工单小结等能力。
三是利用隐私计算,实现了机构间数据安全共享。新网银行应用多方安全计算技术建设了金融反诈云平台,在确保数据隐私和安全的前提下,联合银联数据成立金融反诈云联盟,针对短时多头借贷、电信网络诈骗、有组织逃废债等新型犯罪行为,推动建立了金融机构间“数据可用不可见”的联盟合作模式。
《中国金融家》:作为一家互联网银行,您如何看待未来的发展环境和趋势,有哪些机遇与挑战?做好数字金融大文章,未来新网银行将在哪些领域重点发力?
李秀生:当前数字技术逐渐成熟,数字银行运营模式已在大部分商业银行中应用,未来会有更多银行开展数字运营模式,数字银行的发展环境将呈现出蓬勃发展的态势。
一是科技驱动数字银行发展。数字银行借助大数据、云计算、人工智能等先进技术,实现了金融服务的高效、便捷和智能化。这些技术的应用不仅提高了银行的运营效率,也为客户提供了更加优质、个性化的服务体验。
二是市场需求带动数字银行发展。随着互联网和移动支付的普及,越来越多的客户开始接受并习惯线上金融服务。这种趋势推动了数字银行发展,使其在市场上占据越来越重要的地位。
三是政策支持推动数字银行发展。随着《“十四五”数字经济发展规划》《金融科技发展规划(2022-2025)》《银行业保险业数字化转型的指导意见》等政策的出台,银行数字化发展按下“快进键”。在2024年的政府工作报告中,又强调了数字化和“人工智能+”行动的重要性,新兴技术为数字银行的发展提供了更广阔的空间。
数字银行具有以下优势:
一是服务创新快。数字银行组织结构敏捷,能够迅速捕捉市场需求并推出相应的金融产品和服务,能满足客户的多样化需求。
二是经营成本较低。数字银行借助数字技术建立的自动化业务流程,不需要大量物理网点和营业人员,降低了经营成本。
三是金融服务无时空限制。数字银行提供24小时全天候服务,客户可随时随地通过移动设备或电脑使用金融服务,这种便捷性提升了客户的使用体验。
数字银行充分利用技术,拥有很多优势,但也由于自身缺乏直接触达客户的手段,对获客有一定难度,特别是老年群体,如果互联网渠道偏弱,将导致触客渠道受限,不利于开发丰富的金融产品。同时,数字银行需长期保持对新兴技术开展深入研究,打造一支能自我迭代的专业技术团队,实时更新迭代信息安全保护机制等,这些需要很大的投入和技术挑战。除此之外,各数字银行提供的金融产品和服务很大程度上都呈现同质化趋势,虽然它们的客户定位有所差异,但提供的金融产品和服务经过一定时间窗口后呈现出相似特性,这使得数字银行需要持续通过技术去创新金融产品和服务,保持独特的竞争优势。
当前,新网银行正处于业务、数据、技术等体系化深度融合阶段。未来新网银行将全面建立以数据为基础,以AI为发展引擎的数字化、智能化支撑体系,充分释放数据要素潜能,引领业务创新发展,推动数字化发展从数字原生迈向数智原生。
一是优化升级数字金融技术能力底座。从业务到数据到智能为主线,优化提升基础技术、基础业务、基础数据、基础智能服务结构体系,升级基础数字技术产品,为数字金融更好支撑普惠金融、绿色金融、养老金融、科技金融发展提供坚实保障。
二是完善数字化能力支撑体系,优化数字金融应用产品结构。整体优化布局信息科技数字化业务、数字化运营、数字化风控、数字化智能、数字化基础运行保障、数字化工程、数字化安全与合规等能力支撑体系。深入研究大语言模型、AI原生应用能力,将智能化融入业务经营、企业管理流程。当前,新网银行已在智能营销、智能风控、智能客服、智能办公、智能研发等领域展开了一系列创新尝试。
《中国金融家》:银行数字化发展面临哪些挑战?如何应对?具体应从哪些方面发力?
李秀生:银行数字化发展从科技角度看,数据是基础,人工智能是引擎,挑战重点在于数据和人工智能应用带来的一些问题。
在算力方面,大语言模型对大规模算力具有很强的依赖性。算力的核心是芯片,从当下全球AI大语言模型对于算力芯片的选择来看,GPU仍是主流的AI算力支撑。面对当前高端GPU资源紧缺、国产GPU芯片研发水平局限,智能算力发展将会面临艰巨的挑战。
在伦理方面,大模型生成的内容可能包含虚假信息、歧视性言论等内容,导致信息误导、权益受损等问题。训练的数据可能存在偏见,导致生成的内容也带有偏见和歧视。大模型自动化生成的内容,也很难追溯到具体的个人或组织,这给确定责任和追究责任带来了困难。
面对这些挑战,需要不断学习和掌握新的技能,以适应智能应用的发展。
对于中小银行,建议充分利用外部行业大模型、开源大模型,并与内部小模型联动,建设企业内部大模型的垂直应用,降低算力、存储资源、大模型专业人才等带来的大模型研发门槛。
在大模型伦理方面,建议可由行业监管牵头,推动建立行业大模型伦理规范,建立适当的机制来监控行业大模型的输入和输出,尤其是针对AIGC产生的内容,需要保证其合规合法,不出现侵害消费者或其他科技伦理方面的问题。
未来,银行应重点围绕内部管理机制及人才培养等方面发力,进一步推动数字化转型与发展。
一是做好数字化发展的顶层设计。银行应制定清晰的数字化发展战略,建立数字化发展的跨部门协作机制,确保各部门之间的协同配合。
二是加强人才培养和引进。银行应加大对数字化人才的培养和引进力度,建立一支具备数字化思维和技能的专业团队。
三是强化风险管理和内部控制。银行应建立完善的风险管理和内部控制体系,确保业务的合规稳健运营。
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