金融科技蓝皮书：中国金融科技发展报告（2018）

FinTech（金融科技）助力“共享直销银行”建设  

直销银行是技术创新和金融创新深度融合的产物，是金融科技带来的一种商业模式，共享直销银行的出现则是为了解决直销银行发展遇到的瓶颈和挑战，FinTech（金融科技）涉及的大数据、云计算、区块链、人工智能等技术正在驱动共享直销银行在中国的落地。

1.大数据在共享直销银行中的应用

金融行业具有很强的数据导向性，金融业将继续向技术化、数据化、智能化和场景化发展。大数据可以应用于共享直销银行的精准营销、风控、差异化等诸多领域。

首先，共享直销银行可以利用大数据分析实现精准营销。在直销银行的零售业务中利用大数据技术对用户的交易行为进行分析，寻找出用户的消费偏好、消费习惯进而在合适的时间给用户推荐合适的产品实现精准营销。其次，在信贷业务方面将大数据与区块链技术相结合能够提升效率降低成本且能够协助银行控制信贷风险。共享直销银行将多家直销银行及其归属的商业银行的征信信息上传至统一的征信平台，调用征信信息，使用大数据对客户的违约风险进行更精准的评估。最后，共享直销银行坐拥海量数据，能够对其转化为新产品提供增值服务，增强用户黏性拓展收入来源。

2.云计算在共享直销银行中的应用

云计算与大数据相伴相生，金融云对金融大数据而言至关重要。云计算包括基础设施即服务（Iaas）、平台即服务（PaaS）及软件即服务（SaaS）三个层次的服务。共享直销银行将软件研发的平台作为一种服务，为中小银行提供SaaS解决方案，搭建直销银行服务平台。

3.人工智能在共享直销银行中的应用

人工智能在共享直销银行客户服务等环节以及信贷、投资等业务方面起到重要作用。

国内大多数直销银行宣称能全天候为用户提供服务，但是截至目前国内鲜有能真正做到24小时服务的直销银行，它们的服务时间主要还是集中在8点到18点，人工智能的应用可以有效解决这一痛点；语音识别的应用可以让机器听懂、理解人类的语言，与人脸识别、指纹识别、虹膜识别等计算机视觉识别技术相结合，目前已经应用于直销银行远程开户、用户咨询以及交易确认等环节。

在信贷业务中人工智能在反欺诈以及智能融资授信等领域大有作为。算法和基于算法开发出来的应用属于人工智能的技术层面，深度学习是基于算法的一项人工智能核心应用技术，通过建立模拟人脑进行分析和学习的神经网络，可以构建模仿人脑的机制对数据进行解释。在人工智能的环境下，利用机器对数据大规模以及高频率的处理能力，获取用户的征信以及交易行为信息，判断用户的真实度、还款意愿以及还款能力，提升共享直销银行的反欺诈和风险控制能力；在此基础上，通过智能系统判定用户信用程度，还有望实现自动决策功能，免去人工决定这一最后步骤，提高服务效率节约成本。

智能投顾是人工智能在用户投资业务中的重要应用之一。智能投顾又被称为机器人投顾，智能投顾主要为长尾客户提供服务，它结合投资者的财务状况、理财目标、风险偏好等，运用智能算法及投资组合理论，为用户提供智能化的投资管理服务。智能投顾的应用能替代或部分替代昂贵的人工财务顾问，使投资顾问服务趋于标准化、批量化、低成本化，降低投资门槛和财富管理的费率，推动普惠金融的实现。

4.区块链在共享直销银行中的应用

区块链技术在共享直销银行信贷业务中客户征信和反欺诈领域得到广泛应用。银行客户征信及法律合规的成本呈现增长趋势，为了顺应日益严格的监管趋势，商业银行逐渐加大信用审核以及用户征信的投入以提升反欺诈和风险控制能力。结合区块链技术，将客户信息及交易记录、征信信息上传至统一的平台，银行能够随时获取和更新客户信息及交易记录，调用征信记录，省去KYC大量重复性工作，监测异常行为。

大数据征信重塑互联网金融风控体系

大数据时代征信数据呈现广泛多维、动态实时的特点，数据来源更加广泛，种类更加丰富，时效性也更强。广泛多维体现在个人或企业在互联网上的所有行为都将被记录，包括个人征信的电商数据、社交数据、支付数据、生活服务数据等，以及企业征信的供销存、现金流、物流、资产负债等，大大扩展了征信体系的数据范畴。动态实时体现在互联网的数据是动态且易追踪的，基于此评估信息主体的行为变化更加全面和准确。

网贷平台运营较长时间以后能够积累诸如用户行为数据、借贷数据、信用数据、地理位置数据、业务流数据等，因此可以通过自建征信体系实现大数据征信及风控。

目前，很多网贷平台缺乏的并不是数据，而是对数据进行精准恰当分析的能力。因此，构建合适的计量模型进行有效的量化分析，提高平台甄别贷款申请的效率，降低投资者面临的信贷风险就非常必要。大数据征信及风控模型的构建大致分为数据收集、数据建模、画像构建和风险定价四个环节。

在运用大数据进行征信及风控时，需建立自身的云数据系统、风险评估模型、信用衡量体系、风险定价模型等核心产品。对体系内及体系外海量用户的各项指标进行搜集整合分析，将数据模型应用到信贷业务中，实现风控的流程化、自动化、高效化。网贷平台大都青睐大数据建模，但对于规模较小的平台而言，是建立自身的大数据风控模型，还是直接采用其他机构成熟的产品，需要考虑成本问题。

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