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2017年12月19日 上一期 下一期

上海银行科技金融驶入快车道,大数据助力直销银行升级

    “上海银行副行长胡德斌表示,今年国有五大行分别和互联网巨头公司建立战略合作,意味着银行业已经全面进入开放融合时代。”

    银行业进入3.0时代,从2.0的电子化向智能化演进,科技在其中的作用前所未有地关键。特别是近年来,移动互联网、大数据、生物识别、人工智能等金融科技应用已成为行业共识,各商业银行都在积极研究和应用金融科技,并在一些局部应用领域取得了一定的成果。

    上海银行金融科技早有布局,特别是近两年驶入快车道,科技投入每年增长10%左右;自2013年以来,科技人员平均每年增长20%以上。

    上海银行副行长胡德斌表示,今年国有五大行分别和互联网巨头公司建立战略合作,意味着银行业已经全面进入开放融合时代。上海银行围绕“金融科技应用”启动较早,在2013年就开始谋划,并与互联网公司、金融科技公司开展了多种合作。今年在全行范围全员参与创新活动(类企业内风险投资模式),在生物识别、大数据、人工智能及区块链等领域开展了一系列的创新探索及创新项目,取得了良好成效。

    他表示,未来,上海银行还将继续投入金融科技建设,尝试与外部机构合作成立联合实验室;结合上海银行的数据和外部场景,整合内外资源,优化服务系统;进一步拓展新的金融服务场景、提升精细化管理水平、提供更贴心的客户服务。

    直销银行创新“B2B2C”合作模式

    上海银行的科技化之路,从直销银行的定位变化可见一斑。

    上海银行直销银行部成立于2014年9月,起始是渠道管理部辖属二级部;到2015年6月,为加快业务与科技融合,直销银行部调整为信息技术部辖属二级部;2016年,围绕三年战略规划,直销银行再一次转型,定位为互联网金融业务发展牵头组织及服务支持部门,从渠道到技术到业务发展,直销银行的内涵不断扩展深化。

    从2016年开始,直销银行明显加速发展,产品线不断丰富,推出了e Pay、e 支付、e小贷、e委贷、e理财、国际汇款等5大类13小类产品体系。同时,上海银行直销银行在中小银行中较早推进了与大型集团企业、电商类平台以及互联网综合金融服务平台的合作,打造“互联网+产业+平台”的金融服务创新平台。

    京东、唯品会、TCL集团、同程旅游、有车有家等都是上海银行的合作机构,形成了“B2B2C”合作模式。这意味着,上海银行从B端入手批量获客,形成了公私业务联动。围绕“电商类平台”、“互联网综合金融服务平台”、“特定行业场景的核心集团企业”目标市场客户,直销银行开展支付结算、余额理财、消费贷款等合作,极大带动了上海银行的获客、业务规模和利润。

    2017年,直销银行的资产负债业务成为新增长点。产品线的进一步丰富带动互联网贷款余额、间接存款余额达到快速增长;理财产品销售额相较2016年底增长近2倍。2017上半年中收较2016年底增长2.26倍,其中理财代销、支付清算占比逾85%。

    目前,上海银行直销银行已经形成了三大优势。首先是独立于传统银行的互联网核心系统。该行直销银行系统由互联网核心、E贸平台和网付三大主系统构成,属于具有独立运营的新型互联网银行账户体系模式,可灵活服务于在线支付、消费信贷和渠道合作等多业务形态,相对于同业具有一定的领先优势。其次是完备的电子账户体系,支持在线开户,除具备借贷合一、在线跨行收款、支付结算、跨境汇款功能外,还拥有快速余额理财、配置贷款等功能;第三是渠道端丰富,渠道客户端以APP、PC为主,同时支持H5和微信渠道,覆盖各类互联网客群使用渠道。

    胡德斌表示,未来直销银行还将进一步拓展支付和消费场景,通过与外部合作,深耕几个场景,形成特色化和专业化。

    大数据描绘客户画像 

    商业银行在大数据应用的深度和广度仍然不足,后劲乏力已有体现,其中有两个原因值得关注,一是商业银行越来越重视数据的价值,但是数据文化、数据思维还远未深入人心;二是商业银行熟悉业务的数据专业分析人才严重缺乏。

    对此,上海银行一方面在战略层面,把数据工作列为管理层重点工作,形成自上而下步调一致的数据应用推进机制;另一方面,也注重数据人才队伍建设,通过培训机制和专题交流的机制,培养数据应用专家。

    上海银行成立了专职负责数据工作的信息中心,全面负责数据架构规划、数据管理制度、数据标准,数据管理流程等数据管理工作,其三大工作职责很大程度上保证了数据工作的系统性,为数据的全面开发打下基础。

    具体而言,信息中心承担了以下三项职能:第一,制定数据管理总体规划,形成数据管理总体目标、发展蓝图以及推进策略;第二,制定数据管理制度,形成数据质量、数据生命周期、数据模型、数据安全、元数据管理等数据管理制度,推进建设元数据系统,在全行信息化系统建设和需求开发过程中对数据标准进行控制;第三,重点推进落实主题数据落地工作,通过近三年的数据治理和标准落地,十大主题数据标准中,数据标准落标970项,其中,较为基础和重要的客户主题的落标率达到80%。

    目前来看,大数据和零售业务的结合较为紧密,而这也是目前互联网金融与银行有利竞争的领域。

    就上海银行而言,目前已经初步形成基于大数据应用的分析型客户营销体系,利用大数据建模工具与技术描绘出客户画像,一是可以为网点创造营销商机,提高平均营销成功率;二是可以针对性地对代发工资、个人贷款、金桔贷等客户进行信用卡业务营销;三是分行依托CRM、数据仓库和数据下放平台等数据资源进行营销,可以提升分行慧通客户及财富级客户数量。

    同样,利用数据也可以形成企业客户的画像。通过对客户按价值贡献、合作期限、产品持有、交易活跃等方面进行分层分类,上海银行将客户分为核心、潜力、普通、低价值客户四类,科学管理高息负债,优化资源配置。

    大数据风控 

    除了和营销结合,数据在风控领域也有诸多运用。上海银行未来还会加大数据创新,扩大利用大数据进行风险监控的范围,由电子渠道交易风控扩展到信用卡、零售等条线,并提升处理时效,由事后监控逐步转变为事前、事中、事后兼备的监控模式,逐步实现准实时、实时风控,提升交易风险监控水平。

    特别值得注意的是,伴随“互联网+金融”业务爆发式发展,当前个人敏感信息泄露问题较为突出、网络欺诈已形成完整黑色产业链。“反欺诈”成为目前大数据用于风控最主要的具体应用。

    以上海银行为例,其直销银行借助外部设备指纹、人脸识别等技术,尝试在线上身份核实、反欺诈,把在线开户、登录、使用的全流程纳入了风险监控与管理。

    具体而言,在登录环节借助设备指纹等技术开展反欺诈监测,通过第三方反欺诈监控平台的“名单类风险”监控、“行为类风险”监控,对客户身份信息、使用硬件设备是否存在风险进行评估确认。

    另外,上海银行也已经在对接客户身份核实KBA模式,借助外部互联网大数据资源,尝试基于诸如客户常用收货地址、好友名称等生活类信息,尝试客户身份核实新模式。

    实现风控的同时,大数据在系统方面的运用也使银行传统业务效率大大提高。

    上海银行通过引入13家外部合作机构征信信息,整合内外部征信信息,实现线上实时征信及自动审核决策,已经使标准信贷审批时间从2天缩短到45分钟,信用卡分期审核时效由原来的2天降至小时级,客户额度自动化核给由原来的83%提升至93%,业务审核效率明显提升。

    试点科技团队双线管理

    业务和产品端创新不断面世,与组织架构和制度安排的科学性密不可分。就上海银行的科技试点,首先是费用方面,相关部门年初就会对年度内的项目和需求进行总体评估,申请年度总预算,推进新型互联网平台业务领域快速反应、研发和更新。 

    以直销银行的科技开发为例,上海银行分别通过“管理敏捷”和“工程敏捷”的制度和方法来实现“业务敏捷模式”。所谓“管理敏捷”主要是通过看板机制,每天公开醒目的反映人员、产品、投产预期在项目过程中的实际状况,并可在第一时间做出快速调整;“工程敏捷”是指通过持续投入研发力量,探索试点持续集成、自动化测试、Docker、灰度发布等技术。

    为配合直销银行产品快速迭代,上海银行还成立了独立的软件开发部室,专门对口直销银行业务。该开发部室受信息技术部与在线直销银行部双线管理,且相关科技人员和直销银行业务共同参与业务需求评审准入,实现科技提前介入,进一步缩短产品开发周期。

    不同于传统科室管理方式,上海银行的试点科技团队是按业务产品领域组建团队小组,小组成员包括业务产品经理、科技管理经理、自主开发人员、外包开发人员。按照产品业务需求动态,配置和调节外包资源。

    胡德斌表示,未来,上海银行仍将继续以紧迫的心态抓住金融科技高速发展的机遇,以开放的心态引入技术和人才、以共赢的心态打造产业生态圈。