商业银行金融科技创新探讨范文

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摘要：互联网大数据时代金融市场当中所发生的科技变革，事实上是渠道和经营策略的变革，对于商业银行来说，应当紧握住创新机遇，完成大数据转型。本文在对商业银行的经营策略和金融科技创新进行研究时，提出了大数据时代金融市场变革对于商业银行所产生的影响和威胁，并进一步论述面临时代变革下，商业银行需要从大数据技术环境中吸取的经验，积极制定金融科技创新与转型方案。

关键词：大数据；商业银行；互联网金融；智慧银行

受到大数据技术的影响，互联网金融行业如雨后春笋般出现在我国的金融市场当中，越来越多的传统互联网企业投入到互联网金融市场的竞争环境里，通过构建存取款、支付、理财、信贷等服务方式，与传统商业银行展开竞争。而其本身所具备的互联网背景，也为市场带来了新鲜的技术血液，其便利的金融服务条件改变了市场环境的同时，也为传统商业银行提出了挑战。

1大数据时代互联网金融对传统商业银行产生的影响

1.1电子交易渠道的嬗变

与传统金融市场当中所采取的金融服务方式不同，大数据时代的金融交易服务方式将以互联网渠道为主要的沟通渠道，通过建立电子交易的方式，增进服务双方的沟通能力，从而大幅度提高金融服务水平。目前市面上出现依托社交平台搭建的金融服务平台如支付宝、微信支付、蚂蚁金服等，除了拥有雄厚的资金基础外，还拥有庞大的原始用户群体，使得这一类金融服务功能一经上线，便取得了巨大的市场影响力。而传统金融市场当中的商业银行，则不再具备市场垄断能力，在全新的市场环境中挣扎图存。同时，移动互联网的出现，也为金融服务和电子交易渠道带来了全新的、具备便捷交互能力的交易场景，大部分移动端APP都可以完成营销、支付、宣传和大数据分析能力，无论对于有金融服务需求的商家还是个人，都极具诱惑力。

1.2个人信贷风险的增加

个人信贷业务长久以来一直是商业银行主推的金融服务业务之一。为了保障服务功能和服务安全性，商业银行通常会出台一定的风控体系，对信贷风险加以控制。但是在大数据时代的市场环境影响之下，越来越多的网络信贷方式涌入到市场当中，导致商业银行需要面临更为复杂的市场环境和更为巨大的信贷风险。在现阶段，商业银行所遭遇到的个人信贷业务风险主要体现在以下几个方面：首先，信贷个体存在的信用风险。目前商业银行为了能够实现风控，需要借助个人征信渠道对申请信贷的个人进行资格审查，但是由于目前我国征信评价机制尚不完善，商业银行无法借助中国人民银行征信对于信贷个人进行完全、详细的评判，因此导致商业银行自身缺乏风险防控能力；其次，监管存在风险。在大数据时代，互联网金融环境下的P2P网贷兴起，银监会针对P2P提出了多方面的风险内容，其中宏观调控负面效应、贷款质量偏差以及监管责任划分不明等，同样也是商业银行必须面对的风险[1]。相比于互联网信贷，商业银行信贷无法实现自主支付、小额、灵活等能力，同时对于资金用途也无法进行有效监管，导致风险增加。

1.3服务能力不足

金融服务水平和能力是商业银行赢取客户、获得市场占有率拓展的主要手段，而随着大数据技术的广泛应用，传统商业银行在金融服务方式、服务能力以及服务流程等方面存在的问题也逐渐暴露出来。以企业商业信贷服务为例，传统商业银行受制于信息获取条件和业务流程设定等问题的影响，在进行针对企业的信贷审批时，其审批流程极其繁琐。在接受到企业客户的贷款申请后，商业银行需要首先通过信息资源对该企业的经营现状、历史信誉信息、经营发展能力以及偿还能力等资料进行搜集，并完成综合评分，作为初步判断。当企业综合评分符合标准后，方可进入到下一阶段的审批流程之中。对于商业银行来说，由于现有信息资源和市场信息整合能力的不足，初步判断阶段的耗时极长；在完成了初步判断之后，商业银行还需要委派专门的客户经理，对申请企业展开贷中审查，审查内容主要为核查企业账表和订单等工作，判断资料完整度和企业资质；通过核查的企业还需要由银行审批人对资料进行复审，并向上级部门移交，由上级部门进行批复，最终确定授信金额。此时客户经理则需要与申请企业进行贷款合同签订，完成放贷。作为完整的征信流程，对于商业银行而言，虽然能够起到风险调控能力，但是作为金融服务流程，受限于商业银行自身水平和技术条件而造成了贷款客户的困扰，影响服务质量，则不利于服务的深化和经营水平的提高。

2依托大数据技术进行金融科技创新转型

2.1大数据技术下的智慧银行建设

大数据技术所带来的改变不仅仅是技术层面的，同时还是理念层面的。大数据技术影响下的市场发展，需要将数据存储和数据分析作为规划决策的先决条件，方可将制度决策、市场决策投入到市场环境之中。商业银行在发展当中，受到大数据技术的冲击，也需要进行自我反思和自我创新。现阶段商业银行需要形成全面、立体的数据理念，打造数据资产和数据整合思想[2]。传统商业银行所开展的数据工作停留在“被动存储”阶段，商业银行与客户之间仅仅实现了数据的记录，却无法利用数据进行沟通和交流。银行部门缺少对于数据信息的主动搜索和分析的能力，因此无法形成数据资产观念。随着大数据影响的逐渐加深，越来越多的商业银行开始认识到数据资产所具有的价值，积极进行数据体系建设。笔者结合相关的市场发展经验，提出了商业银行在金融交易渠道领域应当构建的数据功能。首先，应当打造依托数据资产理念下的自助服务能力。自助服务相比于传统商业银行的预约服务、柜台服务和一对一客户服务而言，更具灵活性。以往的银行自助仅停留在ATM机取款层面，缺乏服务能力的纵深。在大数据时代，银行自主服务应当实现智能化的功能整合，满足于客户对于银行服务多渠道的交易需求，除了需要具备现金业务之外，还应当包含代缴费、结售汇等新功能。与此同时，智慧银行所强调的自主服务并不仅仅局限于功能性的满足，更重要的是其能够打造全新的交互场景和使用体验，切实的为客户带来便利。在新技术的引领下，商业银行可以将传统的金融服务交易渠道转为3D影像、全息投影或体感手势等交互逻辑，从而实现用户感官体验的提升。其次，商业银行应当深耕移动服务功能，添加银行APP使用场景。在支付统计数据当中显示，2017年全年客户应用的移动支付频率同比增长30%，其中支付宝、财付通(微信支付)占据主要的移动金融服务份额，此外，壹钱包、京东钱包、联动优势等，也在市场当中形成影响。相比之下，传统商业银行在移动应用中缺乏表现和作用。对于个人用户来说，移动互联网的便携性和应用场景的丰富性是有目共睹的，因此商业银行也同样需要积极的产业结构布局，深挖移动用户的金融服务交易需求，打造全面的智能化交易渠道和交易平台[3]。中国银行所打造的手机银行客户端经验值得各大商业银行借鉴学习。在中国银行手机银行当中，中国银行结合用户的应用场景，进行了多个频道的划分，其中生活、金融门户、理财、社交等均处于显著位置，用户可以通过简单的点按操作，完成所需频道的选择，从而增添了用户使用场景，实现了线上线下之间的银行交易互通。

2.2商业银行大数据技术的信贷风险控制

对于商业银行所面对的信贷服务风险问题，大数据技术可以借助数据统计和整合分析、云计算等方式，来完成全面详细的风险控制，从而大幅度降低商业银行的信贷风险以及风险损失。其中，大数据技术可以通过多渠道整合的方式，对用户的信用记录和信贷过程进行整合分析。其中客户的历史逾期、个人消费能力以及资料真实性等，都可以借助大数据技术来完成分析和判断，甚至大数据还可以根据客户历史逾期数据，模拟客户的违约动机，从而完成客户信用画像。与此同时，商业银行通过建立风控数据导入机制，还可以实现全面联网，对存在信用风险的客户进行及时的数据更新和数据导入，从而实现完善的风控流程建设。此外，在信贷风险的监管方面，大数据技术还可以通过数据分析方式和数据动态跟踪方式，对信贷客户的资金流向进行监督。目前国内部分商业银行在进行客户信贷审批时，已经将电子声明系统纳入到信贷流程之中。客户在进行信贷申请时，需要完成电子声明的签署，签署内容为贷款用途限制，明确要求客户不可在股市、房地产等高风险行业当中进行资金的挪用，一旦发现，银行有权进行贷款的提前回收[4]。同时，在贷款发放的一段时期当中，大数据的动态分析技术可以通过对贷款客户消费行为的识别，了解客户消费情况和消费数据，从而判定贷款资金的流向。对于商业银行来说，通过大数据的运用，能够完成相对精准的客户行为判定，完成快捷、高效的信息监管。

2.3打造大数据技术下的金融服务平台

大数据技术的合理运用能够帮助商业银行搭建起完善的服务交易平台，为客户提供优质服务，从经营层实现能力的提高和创新。本文中结合目前商业信贷的服务流程总结方式，笔者提出了商业银行在审批过程当中存在的效率和服务水平之间的矛盾，而在大数据技术的应用当中，商业银行可以打造完善的客户交互体验模式，简化整体的金融服务流程，最终实现更为优质的客户服务。以某省份建设银行的客户服务实践经验为例，该商业银行在2015年便已开始积极谋划金融服务的产业布局，并通过搭建完善的大数据核心系统的方式，进行客户服务水平的提高。在商业信贷业务当中，银行选用了数据库信息统计标准，与外部云计算平台展开共享数据信息合作方式，打造了新一代的客户准入条件筛选系统。该系统能够借助云计算方式，对客户的信息进行审查、分析，从而完成达标客户的推送，免除了银行初审过程的繁琐和信息遗漏问题；同时，银行还将传统的对公审批系统CLPM直接嵌入到新系统当中，从而搭建了省内“评分卡”审批模块，该模块在审批当中可以自动生成申请企业的信用申报书以及信用评分，免除二次授信，提高了客户的服务体验。

3结语

综上所述，大数据技术所引导的数据分析和数据整合理念，对于商业银行的金融服务方式和金融科技条件创新，具有推进作用。在大数据市场环境背景之下，商业银行可以通过技术学习和创新等方式，将大数据技术与传统银行金融服务相互结合，打造专业化的银行金融服务能力，从而在金融市场当中占据主动。

参考文献

[1]金磐石,朱志,沈丽忠.融合大数据技术架构在大型商业银行海量数据分析的应用[J].计算机系统应用,2018,27(10).

[2]罗雅兰.大数据技术下我国商贸流通企业融资风险计量分析——基于商业银行视角[J].商业经济研究,2018(19).

[3]周凯.金融科技时代综合金融的风险管理——商业银行视角与大数据应用[J].当代金融家,2018(9).

[4]王丽焱,王彦博.FinTech时代大数据在商业银行全面风险管理中的应用探索[J].银行家,2018(9).

作者：何金星 单位：陕西省农村信用社联合社