银行智能金融破局：多管齐下推进转型 合作需自主可控掌握核心
本报记者方海平上海报道
6月30日，由南方财经全媒体集团指导、《21世纪经济报道》主办的“2018中国金融科技发展论坛”在上海召开。当日下午的圆桌对话环节围绕“银行智能金融破局”的话题展开了讨论。
在关于银行进行智能化转型的路径选择问题上，结合各家银行的做法可看出，几乎各家银行都采纳了自己研发、外部合作、基金孵化等多种模式并举的形式来推进智能化转型。不过，即使以外部合作为主，银行仍然认为关键的核心业务必须掌握在自己手中。
在关于与互联网科技巨头公司之间的关系问题上，据各家银行人士介绍，与互联网公司的合作越来越普遍，且合作模式上双向互补。江苏银行网络金融部总经理蒋建明表示，金融科技肯定会导致银行体系两极分化，慢热以后经过马拉松式发展肯定会跑上去。
银行智能化路径选择：多模式并举
智能化转型已经成为各家银行均在大力推进的战略。目前来看，各家银行在具体路径选择上主要有几大典型方式，一是自己成立金融科技子公司；二是与第三方机构合作，外包或部分外包；三是成立基金，投资孵化。
中信银行信用卡中心总裁助理史红新介绍，中信银行信用卡中心在自身的研发体系中有很大投入，尤其这三年间，业务快速发展的时候，人力资源结构的投入上非常重，目前，技术人员在整体中的占比大约为10%-20%。
此外还有多种形式并行。一方面投入很大精力与第三方公司合作，另一方面，也在通过基金孵化，抱着开放的态度和相应机构合作。
蒋建明介绍，从江苏银行的实践来讲，推进金融科技是需求导向，以我为主，适度超前。“我们这种中型银行不能太超前，但也不能太滞后，会掉队，需要平衡。”
他认为，推进金融科技更重要的是银行要有战略体系和关键能力突破。关键能力问题上，现在银行受互联网金融科技公司的冲击，就是冲击到银行的关键能力；体系化则是指这是一个整体的系统工程，不是某一块单兵突进可以解决的问题。
南京银行数字银行管理部副总经理丁晓平表示，对于南京银行这样的城商行来说，早几年的科技投入方面不像大型国有银行那么重，这是历史原因。但最近在科技的投入，资源、人力、对外合作方面都有了长足的进步。目前在南京银行有多种模式，部分业务场景以外包为主，同时也牵头成立了紫金山星河俱乐部，包括142家中小银行，通过基金模式，在业务和科技方面进行合作。
科技赋能or共建生态？
银行智能化转型的过程中，与互联网科技巨头合作是个绕不过去的问题。双方在合作的过程中分别扮演的是什么样的角色？
苏州银行数字银行部总裁范雨表示，对于一些大型平台和应用系统，基本可以和别人合作，比如说建设分布式的虚拟云，不要说小银行，大行都做不了，只能和顶级的互联网公司进行合作，这一块没必要自己操心。利用他们金融的科技能力来赋能。“南京银行和我们，去年都引入了阿里整个云架构部署系统。为我们去年以及今年业务量的快速增长，提供了相当大的保障。”
他补充表示，通过别人的科技能力以更快的时间，更低的成本提供更好的服务，也许有弯道超车的机会。但核心能力银行自己必须要有。“比如南京银行的网贷做得好，这个系统一开始就要掌握在我们手里。类似这种需要打磨、优化，包括大数据实时决策引擎，这些系统银行必须要有自己的能力和专注的能力，才能够取得竞争的优势。”
无论是宏观环境还是监管要求，对金融风险的把控都提出了新的要求。
丁晓平表示，传统的银行业金融机构在这一块可能会更加适应，因为银行一路就是这样走过来的，反过来看互联网金融公司就遇到了一系列问题。“在这个过程中，银行和互联网金融公司除了系统建设之外，在业务上也有了互补的定位，互联网公司充当了客户引流和客户体验以及消费场景的角色。银行则提供资金、风控模型，提供业务流程的管理，包括会计核算制度等，这是银行的强项。”
史红新透露，前几年中信与其他传统银行都面临着同样的挑战，即互联网金融快速发展的时候，到底是形成壁垒还是形成生态共赢？最后的定位是拥抱互联网变化，形成生态组织。
合作模式上，史红新表示，整个过程中，最初的合作中大家各自有各自的特点，但现在更多的是双向紧密结合。“表面上看是通过一种产品的定制实现对信用卡中心形成客户引流，但反过来对互联网公司，我们也会产生场景定制独有的东西。”
蒋建明表示，金融科技中银行一定是慢热但是自主的。银行是持牌机构，外部性太强，有一整套监管指标，不会走激进路线。
智能化风险应对
从成熟市场的经验来看，技术的进步也会带来新的风险，比如智能投顾系统，由于风险指标和交易策略相似可能会导致市场中同买同卖的情形，加剧市场波动，如何避免类似风险？
蒋建明表示，每家银行理念定位不一样，策略也不一样，具体的智能投顾效果也会参差不齐，出现一种量化程序的交易向某一块集中叠加爆发风险的概率比较低。
他透露，江苏银行推出智能投顾产品Alpha智投，截至今年五月底其在基金市场的产品年化收益率约7%，回撤率1.5%左右。
智能风控模型已成为金融科技的“标配”，对于模型的应用问题，同盾科技副总裁李伟东表示，以前商业银行用的是比较传统的逻辑回归建模，发展很快。
他进一步指出，在业务都是基于线下的情况下，那种模式是可以的。但随着互联网特别是智能手机、移动支付的发展，人们的消费方式发生了很大的变化，无监督、半监督的场景很普遍，现阶段，与之匹配的智能风控是以机器学习为核心。
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