银行科技 | 华瑞银行曹彤:数智化金融服务产业是未来的必然趋势
The following article is from IMI财经观察 Author 国际货币研究所
导读:近日,IMI联席理事长、上海华瑞银行董事长曹彤出席“华瑞金融科技沙龙”系列活动,并围绕“数智金融服务产业新蓝海”发表主题演讲。他认为数智化金融服务产业是未来的必然发展趋势,金融机构尤其是银行应当重视且具备数字化交融与数字化风控的能力。从二、三产业的数字化红海到第一产业和第三产业的数智化蓝海趋势已经明显,银行业基于经济演进脉络的互联网银行、数字化银行、开放银行的演化路径可以预见,因此如何继续推进数智化,值得更加深入的思考。
内容来源:IMI财经观察
01
引言
今天分享的题目是数智金融服务产业新蓝海,关键词“数、智”,数智金融和数字金融没有本质区别,通常在描述这一类做法上也会把智慧AI作为一个很重要的维度,所以用数和智的范畴可能比数字更宽一些。关键词“金融服务”,金融服务也是今天的主题。三是“产业”,中国产业的互联网化在国际上看是比较早的,在消费金融领域或者消费类产业中,数字化的进展是最快的,启动也是在消费产业领域。
从金融行业来看,数字金融最早的应用大部分也是在消费产业中,普遍以B2C为早期的业务模式。这些年随着业务的发展,尤其是数字化在各行各业的应用不断深入,使得数字化或互联网化的程度从消费领域向产业领域转移,这种转移带来了金融行业很大的变化,换句话说,金融行业过去所选择的方向,以数字化金融模式选择的方向,过去如果更多局限于B2C模式,现在可能更多的触及B2B的模式,就是产业金融。
关键词“新蓝海”,因为它比较新,产业金融本身并不是新蓝海,但是用数字化的方式做它有可能是新蓝海。
02
以终端客户为中心的产业数智金融
从消费互联网到产业互联网的渐进趋势是逐渐从量变到质变。B2C非常容易起量,但B2B相对较难。B2B每个产业门类都有非常个性的部分。比如建材,电子产品或者化工等等,所以在B2B领域,任何一个产业中产生爆款单品都是不容易的,正是由于这一点,互联网B2B渗透或模式选择时普遍比较慎重。一方面随着数字化能力、数字化社会环境的不断深化,消费产业互联网的条件越来越完善;另一方面,消费产业B2C领域也进入了标准化、激烈竞争的阶段;从行业发展来看,也到了中期或中后期,使得相当一部分的社会资源,资金、人才开始向着B2B领域渗透。这种渗透带来了产业互联网的深刻变化,同时对金融行业出现了很多机会。
从产业数智金融模式架构看,如果通过一张图来勾画,假定用几个维度,那么将是:客户是谁?什么样的客户?用哪几个维度的数字化去服务客群?需要整合哪些社会资源?以及应当具备哪些能力?
假定用这样的分析框架来看市场,在金融市场逐渐呈现几种状态。
1、以终端客户为中心
金融产业同各个产业一样,服务客户,以客户为中心,但金融随着数字化程度的不同,颗粒度也在发生变化。过去服务一个汽车供应链,可能主机厂商、核心厂商是主要的目标客户,先要把它服务好,再向着上下游延伸。目前,随着这一条产业链数字化程度越来越高,获取信息的能力越来越强,颗粒度越来越细,使得即使是直接作用于汽车的上游的零部件生产厂商,作为下游的经销商,或者再下游C端直接客户也可以做到。这使得针对性发生了很大的变化,这样的变化带来了金融行业服务客户数量级极大的提升。过去一家银行对公客户能做到几万家,也算不错,这里指资产类客户做贷款的银行,而目前甚至可以到几十万、甚至几百万的量级。所以,直接触达终端客户对金融行业将带来深刻的变化与机遇。
但同时这也将带来很大的挑战。一家银行只具备服务两万个贷款的对公客户的能力,突然间终端客户增加到二十万、二百万,对整个组织架构、风控理念、风险控制的技术、IT基础技术支撑都提出了全新的要求。
2、“五流贯通体系”
从产业角度讲五流,即商流、物流、信息流、资金流和人才流。作为核心企业,主机厂商一般会从这“五流”去考量,但上下游小型企业很难从这样一个角度去把握,管理成本也是很高的。但随着数字化程度不断的提升,随着提供的SaaS软件日益完善,使得生态链中的小型企业也可以从“五流”角度分析判断和参与行业的运营,这也是数字化带来整个行业变化的非常大的特征。但这个变化对金融系统提供了全新的视角,因为金融行业主要利用信息运转。信息种类越多越精准,越有利于金融企业。所以“五流贯通体系”的变化给产业金融带来了很多机遇。但这些机遇对每个银行和金融机构都是普适的,在银行与银行之间、金融机构和金融机构之间竞争变化的转折点和契机就出现了。
3、信用和风控体系构建
从金融视角看,信用和风控体系的构建也变得更加重要,针对直接触达终端客户和通过核心厂商触达的终端客户,是完全不同的风控流程,风险理念也不一样。比如做传统供应链,先给核心厂商一个授信额度,上下游企业都可以用这个额度。但如果上下游不还钱了,第一风控来源是主机厂商来做担保来还钱,这是传统产业链金融的做法。但随着上下游信息越来越对称,也随着核心厂商的杠杆率更高,需要金融体系直接作用于上下游的终端客户,在这种情况下,风控流程、理念、模型、变量采集等都变成了全新的课题。不能说这样的体系要从零构建,但至少是一次比较大的跳跃,有些银行跳过去了,就可以构建竞争差异化,但有些银行不一定跳得过去,也可能会带来相当的转型成本。
4、金融服务整合体系
产业和金融之间越来越成为唇齿相依的关系。如果从一个客户变成一万个客户、十万个客户,数据获取不是单一金融机构和单一银行能做到的,必须借助于社会化。有的属于基础设施类,需要政府提供数据源,有的需要第三方合作,有的需要一些嵌入式SaaS化软件跟终端客户的合作,从而产生之后的模型判断等等。所以,金融服务体系也大大扩展了。在这种扩展中,需要对银行的组织架构进行深刻的改革。
5、业务创新体系
终端客户、第三方平台对金融产品的需求和传统意义上核心厂商的需求完全不一样,意味着在产品层面的创新,服务流程,客户体验的创新也是不同的。
6、技术层面
最后怎么实现,还是要靠技术、代码和编程来实现。技术开发的工作量,几乎也是几何级数的增加。是自己雇IT人员还是外部合作,还是通过社会上第三方标准化软件,这些问题都出现了。所以,风控体系、金融服务体系、业务创新体系和狭义的IT技术,包括新的数字化技术,这四个体系也是展开数字化金融的机构所要必备的。再底层可能表现为数据处理能力、协同能力、运营能力、敏捷能力和开放能力。
图1 产业数智金融生态体系
03
数字化交互和数字化风控
获得了终端客户之后,在数字化产业金融里有两个重点,一是数字化交互,二是数字化风控。这两点不管是互联网银行还是数字化银行都是核心。当然,在互联网银行发展阶段,因为更偏向于互联网化的产品、更偏向于金融产品,所以数字化交互和数字化风控变得更重要,占比达到80-90%。在数字化银行阶段,意味着银行作为一个组织架构整体的数字化,在这样一个维度上看,数字化交互和数字化风控占比就没有那么高,不像做单一产品那么高,可能占到40-50%,或者50-60%,但不管怎么样,数字化服务的内核仍然是交互和风控。因为银行作为一个典型的金融机构,它输出的一切和经营的一切行为都是所谓的风险加工的机器,都是基于搏风险、搏信息差而才会有一个社会价值和社会角色。
光有风控是不够的,现在是金融供给过剩的时代,每个银行都可以做类似的服务时,体验感、效率、通过率成为核心竞争点。所以,数字化交互和数字化风控就是数字金融中最核心的两个支点。考虑到数字化的交互,也考虑到大数量级客户的交互,这意味着不仅仅是银行端单一交互能力的提升,一定要考虑到产业生态的逻辑。
数字化风控目前B端还是有一些挑战的,从完全的在线数量化的角度看至少还要一个摸索的过程。但逻辑趋势已经明显,而且方法论在B2C端也基本验证过。所以,行业普遍的共识认为过渡期不会太长。
(一)数字化交互
1、金融服务体系的逻辑变革
(1)传统金融机构的组织架构、风控理念、获客方式和产业数字化趋势不匹配。这一点银行业应该都有体会。不是每个银行都跟上了 B2C消费互联网金融的变化。现在B2B也开始了,如果也没跟上,那就没有太大的市场了。当然,在To C端成功的银行是否一定能够成功的进入To B领域是不一定的,还要做一些重新的调整。
(2)复杂的数字生态,任何单一银行都无法充分驾驭。在这种趋势下,再大的单一银行也很难挑战这一趋势。
(3)间接融资和直接融资。现在解决企业融资主要靠间接融资靠银行,带来一个最大的问题是货币创造,现在M2已经到270万亿,2023年年底正常会过300万亿,而GDP仅有100多万亿。货币超发长期看总是一个系统性风险。怎样在直接融资体系中构建一个服务于小型融资的机构,还没有起步。直接融资不管是企业债券还是股票发展都还是很不错的,现在随着数字化背景的提升和需求的改变,银行要服务小企业,直接融资市场是否也需要构建这样一个体系,基础的理论认识、理念都还是空白。
(4)整合资源,构建数智金融的服务体系。如果不是开放的体系,做不成产业端的数字金融。这种开放是否以银行为中心和主体,也是需要探讨的。银行在什么样的位置上,或者产业金融和产业生态间的逻辑关系是什么样的,这对理念和认知都是一种挑战。
2、整合资源构筑金融协同服务体系
(1)银行和客户的交互普遍走过银行单一中心—多主体中心—无中心的递进。
银行单一中心很好理解,多主体中心就是当下正在发生的历史阶段,其实在B2C领域中已经出现。B2C用数据和客户交互,需要一个协同体系。多主体中心从银行角度也会有一种“幻觉”,银行至少是几个中心之一,但再往下演绎也可能会进入到一个无中心的模式上。总之,把姿态放得越低,越有生意可做,这一点对于金融体系也是适用的。
(2)多元化金融产品和服务。通过开放API相互对接资源,让证券、保险、风险投资、信托等的多元化金融产品与服务能够接入开放平台,与既有业务融合互补,助力金融生态系统协同创造新的价值。
(3)监管及公共数据。
目前数据构成上大体分为三类:一类是政府数据,其中有的开放了,有的没有开放,没有开放不是不想开放,而是没有找到好模式,数据财政理念在各地方政府越来越得到认同,所以数据开放变成一个新的支持企业发展的新动力,也变成当地政府的税收来源,这一点共识是有的,只是方法论还需要加强。所以从公共数据的开放上,我个人认为不会构成太大的障碍,只是花点时间。
第二类是社会上第三方的数据源,从管理和监管要求上把这些数据源渐渐集成在持牌征信公司手中,用持牌机构做数据源管理,这一点从监管规则上已经明确了。现在正在发生的是这些数据源怎么拢到持牌征信公司中,这需要一个过程。这块历史的来看,不会有太大问题,但可能会花点时间。征信公司对外提供的不能是原始数据,至少是结构化之后的数据,这对征信公司的人才构成提出了要求,也需要做一些匹配性的输出,这可能也是需要一些时间的。
第三类是金融机构银行直接采集的数据,这都是持牌银行可以采集的,这种采集不存在技术障碍,更多也是理念上的障碍,所以也需要时间。
总体上,这三类数据源,不管是在政府手里,还是往征信持牌公司手里,还是持牌机构都可以转移的数据,目前看技术上没有太大问题,监管政策没有太大障碍,只是在行业实践上要花一点时间。
(4)金融科技公司。在多元构成的生态里,不管是政府还是征信公司和社会科技公司合作是必然。金融科技公司推动新技术在金融领域的应用,发挥自身在场景、风控等方面的实践经验和流量优势,与金融机构品牌的权威性、业务的专业性相结合,提供实时、个性化、垂直细分的金融服务。
(5)产业互联网平台。对平台的看法见仁见智,但客观上讲,这样的平台方也是必然,一旦把目标客户锁定在几十万、几百万量级时,会发现客户集成、产品集成、服务集成不是“一对多”简单的一句话就能够全部涵盖的,它就是一个大型的复杂生态。在这种生态下,在任何一个局部出现聚集效应都有其合理性。如果主观不承认这种合理性,人为的阻碍将破坏生态。承认生态的合理性,接纳生态的合理性,不把自己摆在更重的位置上可能是处理To B端产业金融在金融视角上一种理念的转变。
(二)数字化风控
随着数字化程度的提升,上下游信息更加对称,理解产业生态的总杠杆率、总融资金额变得更有可能性、更准确,更接近于客观现实。
这种理解带来了两种改变。一种是增加杠杆率,从这一轮国家转型中能够看到,小微企业、C端可以多拿点贷款。另外一种结论相反,杠杆率已经偏高,那么做一个最优的信用组合取舍,把贷款从核心厂商给到上下游,额度减少,但授信客户,承担客户风险的第一责任主体改变了,降低了一个产业生态的风险度,让产业金融生态变得更持久。
这两种改变都有非常大的进步意义,前者可以创造更多的金融投入,创造更多信用;后者可以更好的防范高杠杆区域的风险,提前做一些调整。所以,从这个角度看,怎样重塑一个企业信用体系,怎样从主体信用体系过渡到生态信用体系就变得非常有现实意义。
从一个金融机构看也是这样,如果能够找到这样一个视角,构建基于数字产业化背景的产业金融生态风控体系,让一家银行移动到活的舒适区,对一家银行的微观主体看现实意义也是非常大的。
在金融风控逻辑变革方面,过去做贷款都是主体信用,有抵押物,偏向于债权信用,但也是基于主体向下的。数字金融的改变比较大,出现了很大一次跳跃,有可能产生生态信用,生态信用的把握,比如跳到10万个产业的企业去,把握住2%的违约率,10万家企业中生生死死的,比如把违约率控制在2000家企业是我能承受的。在这种情况下,从生态信用卡,这2000家企业,一号企业、二号企业不是那么重要,在这种情况下,不突破2000家企业是最重要的,这时候生态信用的价值就体现出来了。
在风险管理和拨备计提上都有很大的改变,都是从单一计提变成组合计提,更容易控制生态的信用额度。这种改变带有一定的代际,迈出了很大一步。所以,从主体信用到生态信用,产业数字化提供了一种可能,呼唤着银行的产业数智化快速提升。
04
数智金融服务产业模式的新变革
在几乎所有产业门类中,数字化程度都在快速推进。假定把经济结构按照传统划分方法区分成第一产业、第二产业了第三产业,第一产业和第三产业的结合就是B2C,这个领域的数智化程度最高,第二产业B2B之间是当下正在发生的,也是我们讨论的。在这个生态中已经出现了第一产业的门类,农业比较典型,养殖种植也都已经出现,采矿业的一部分已经开始。几乎所有的产业门类都在发生变革,以下是一些例子:
(1)快消数智金融
消费领域正在发生的是向上游供货商和生产商的拓展。当然也有所谓的C2M,变成订单经济,消费者直接到厂商的模式,这也是在B2C领域中的一些新延展。这方面有很多案例。相对来说在这个延展上没有太多的痛点,因为B2C的数字化能力比较强。向着To B和To B再上游拓展,速度比较快,都有固定的套路。尤其和消费品相关的上游供给商,正在逐渐被整合。消费产业从金融服务来看相对来说比较好切入。一方面在B2C领域,很多银行会向企业提供很多服务,很多都已经合作五六年。所以这方面目前没有太大障碍。
(2)物流数智金融
物流是一个很大的市场(部类),跨领域比较宽,既有B2B,也有B2C,尤其这些年在To B端的物流进展比较快,数字化程度和激烈的条件也越来越丰富。现在这方面金融产品的创设、金融产品的推广进展也是比较快的。存货质押,运费,加油,货车相关的产品都已经出现,比如货车贷款。在运输中不管用什么模式,物流成本是稳定的,和车、油最强相关,也是融资中最主要的痛点。
因为各物流公司的数据越来越开放,车的数据越来越容易取得,加之物流司机的数据越来越好拿,所以从银行端、保险端进入到这个领域是比较可行的一种方向。
(3)三农数智金融
三农To B端向农业延展的趋势有两种做法,一是从电商往上延伸,变成了原材料、原始农业产品的采集,由下至上对金融机构来说比较容易跟进。另一种是从上至下,政府、当地企业构建一个平台,把当地的农产品集成对外,这样就相对有一些挑战,因为销售端没有那么确定,但是逻辑上也不能说不成立,因为前者从B2C往上做,竞争非常激烈,基本上已经被几家垄断了,对更多的产业平台和金融机构就要思考从上游往下打通产业链条,这个逻辑也是成立的。当然二者获客、风控的大逻辑是一样的,所以,目前也能看到一些这方面的案例。
(4)战略新兴产业数智金融
科技类、创新类、战略新兴产业类的产业金融,需求是比较明显的,但是从金融供给来说,还有一定的挑战性。这个领域有点像前面谈到的间接融资和直接融资的混合生态,若完全用间接融资不一定可行。因为在一个产品的非成熟期,贷款,还款来源是不确定的,有可能意味着很高的违约率。但是又没有办法定价,利率太高将缺乏支付利息的现金流。所以一定金融机构的供给和收益周期,时空上要错配。这种错配就使得一个间接融资的产品变成了直接融资产品,这种转化如果不能完成,对于这一类产业的数智金融的支持就有可能延迟,这也是我国目前存在的问题。
然而这些年直接金融实践的弊端已经出现。如果资金循环周期很慢,意味着各类VC、PE资金到退出期依旧受限,因为现金流不足以支撑回购。假定这种情况下有一部分信贷资金和一部分投资资金组合在一起,就有可能形成一个现金流的延续和承接。但是因为现在有很多限定,在监管政策上也有无穷无尽的障碍,所以,怎么打通投资机构和银行,目前看还要在更高的维度上来寻求一种政策上的突破。
(5)“双碳”数智金融
绿色金融、“双碳”金融的本质是环保意识的金融化。一个产业,假定为了绿色化、双碳化要付出额外的成本,这一成本或从产品销售价格上收回,或来自于资金方的投融资。如果不去探讨现金流的匹配性,强推“双碳”可想而知其结果,所以本质上是环保意识的金融化,核心在于数据和信息的对称。有很多技术的发展,在这个领域可以应用,比如区块链系统。
“双碳”金融,如果从落地角度看,信息对称,出钱方的意识改变,以及价格的差异性,都是非常重要的,整个生态理念的转变就会带来这一类产业的快速发展。
05
未来展望
近年来,银行的发展主线是从传统银行变成互联网银行、数字化银行,继续来看,大体的方向是开放银行。数字化银行的本体还是站在自己的角度看问题,开放银行视角的本体已经转变了,至少是双主体。开放银行之后还会有开放社区,银行变成了开放社区一种功能性存在,而未必是主体性存在。所谓开放社区就是没有中心了,即使是金融服务也没有中心,那时候它的功能性是在的,但本体可能是不在的。这就是银行演绎的主脉,传统银行——互联网银行——数字化银行——开放银行——开放社区里面的开放金融功能。
在这条主脉上的银行和银行产品不是银行体系的人主观定义的,而是它所依附的经济主体演绎的。因为信息化技术对每个行业、对社会生活、经济上的改变大体也是依赖这样一个脉络,经济也是按照传统经济—互联网经济—数字经济—开放经济—开放社区这样一条脉络演进的。银行是要依附在经济的主体上,所以在这一条脉络上的企业银行都是蒸蒸日上的,不在这条脉络上的总是遇到问题。
目前互联网银行已经有几家比较成功的案例。还有一些银行没有走完互联网银行这一段。现在数字化银行构建上,有些银行正在深化,组织架构的改变、每个人工作形态的改变,都是数字化银行的题中之意。
有些银行在快速推进,有些银行还没有行动,这些就是我们现在的图谱。从经济角度,从产业、经济对银行的需求,对金融服务的需求来看也是这样,还没有进入到互联网阶段的产业企业需要匹配的是哪个阶段的银行服务,已经进入到数字化阶段的企业要求匹配的是互联网银行的服务,进入到数字化产业阶段的企业和生态需要的是数字化银行的服务。
所以,要看准产业这一端迭代的速度,如果认为目前数字化企业,互联网化企业还有很多,还没有参与这个阶段,那只能原地踏步。已经引入了数字化技术和理念的B端企业越来越多,还是越来越少,是同样的命题,每家银行也需要形成自己的判断,从而形成自己改进的节奏。最后,值得一提的一个问题是,在不管什么样的模式下,对社会信用总额度的把握和对杠杆率的把握,在不同技术的时代有不同的答案,但不思考它一定会遇到很大的障碍。
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