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本期嘉宾

杨涛：国家金融与发展实验室副主任CFT50首席经济学家

高峰：中国银行业协会首席信息官

刑星礼：四川天府银行行长助理 首席信息官

余永红：江西裕民银行董事长

谢旻旗：冰鉴科技VP

互联网思维、数字化转型成为如今银行业发展的不二选择，金融科技被视为银行数字化转型的“利器”，影响着银行业的思维理念、经营模式、管理模式和业务形态。从最初的对外寻求合作，到打造自己的金融科技子公司，银行业开始在金融科技的赛道上发力。截至2019年11月，已有11家银行陆续成立了金融科技子公司，探索构建智能金融基础设施、以生态系统布局智慧化金融服务和开放平台、以及构建敏捷的业务能力。未来，银行系金融科技子公司还将面临对外输出合作和多元化的市场竞争，在此背景下，金融科技公司又该如何打造自己的优势，寻找新的业务增长点？

杨涛：如何看待银行业数字化转型的问题？

高峰：这两年大家也看到了，很多银行都在加快数字化转型的步伐，在整个资源配置方面也做了很多布局，但不知道大家发现没有，真正成为业内的标杆和典范，这种数字化转型的成功范例几乎很少，原因也可以理解。转型是永不变的主题，对任何企业都是，银行的数字化转型我们最近也发现主要原因是受制于传统观念的体制机制，以及人才培养、数据治理、先进科技手段应用等方面的影响。很多银行还是浮在水面上，受制于传统观念的束缚。所以，任重而道远，数字化转型不可能一蹴而就。

邢呈礼：商业银行的本身就是经营货币的企业，它所做的工作简单来讲就是把货币进行帐薄化、流通化、数字化，所以数字化这个过程一直在做，从最早的纸、笔到信息化技术的发展，计算机产业的发展，我们把这些都信息化了。现在随着移动支付、以及未来物联网时代的到来，银行作为一个金融中介中心，本身的交易量就会发生巨大的变化，而且客户的消费习惯也发生了很大变化，要求我们支撑在非常短的时间里面，来响应客户的需求。我个人认为有两点，对于传统性尤其是地方性银行，数字化转型的路径本着这两个思维，一是我们降低银行的运营成本，提升银行的运营效率为目的。二是我们以整个金融科技应用，提升客户的体验，降低客户资金的获取成本为目的。

余红永：对于银行业来说，数字化转型不是要不要转的问题，而是如何转的问题。你是快转，还是慢转，你是先等等看，让别人先转，不敢承担这个风险，还是说这是必经之路，迟走不如早走，这是一个效率问题。还有就是你转型的层次、范围，是局部转，还是全面转、还是彻底转。今天一天交流下来，有个很大的信息，大家形成一个共识，就是金融科技首先是在C端取得了突破。作为民营银行，我们的客群主要是C端和小B端，就是我们从客观上有可能，也必须充分地应用好金融科技，我们不叫转型，准确来讲我们叫“定型”。

除了自身的努力之外，也离不开第三方机构的合作，第三方机构的合作从我个人的理解，主要是两大方面。

第一，一般所说的助贷和联合贷款的模式，这种模式在前期跟第三方合作当中可能是比较多的合作方式，现在看来社会各界包括监管都非常的关注，也基本上还是持开放态度。未来如果要进一步的关注或者改进，可能就是怎么更加合规、更加符合监管要求，更加使之达到风险可控的目标。

第二，直接的一些技术赋能，或技术合作、技术输出，从第三方科技机构来说是叫技术输出。这一块跟第三方机构合作，我觉得是一个非常有前景的方式。

有自己的科技子公司，这是现在一些大的银行业机构已经做和正在做的事情，但对大量的中小银行来说，首先从能力本身来讲有没有自主研发能力，然后，从成本的角度考虑，有没有必要具备这个能力。

这样的话，选择和第三方合作做一些技术赋能，这方面的合作、融合我觉得是非常好的一种合作模式，就是纯技术的，比如大数据、云平台、人工智能、区块链等，按照分工，你直接就把技术从第三方机构直接拿来就可以了，不是说每一家中小银行，特别像我们这种民营银行，都要设立一个庞大的科技研发队伍。

邢呈礼：一些通用型应用类的软件就不要重复造轮子了，和第三方机构进行合作就好了。从合作模式上面来讲，我们也是开放合作，共同发展，在这个原则下面，整个合作方式就灵活多样了，不像早些年就是一个甲方、一个乙方、一个外包，现在在新兴领域倡导投贷联动，比如ABCD（人工智能、区块链、云计算、大数据）我们都有一些布局，也相应成立了一些科技公司，因为这块对我们的未来意义非常重大。

杨涛：作为第三方技术企业，如何发挥比较优势来更好服务于持牌金融机构？

谢旻旗：我觉得我们作为独立的第三方，不管是怎么样的一些技术，不管我们的技术如何好或者怎么样，最终我们还是要落到业务场景中去的，我们终究是一个服务的提供方，我们并不直接触达C端（用户端）客户，或者小B端、大B端（企业端）的客户，最终服务的落地等等都是通过银行来实现的。那我们要做的事情，其实是扮演好我们自己的角色，帮助银行更好的做转型。我们作为一家初创企业，我们一直保持这样的危机感，所以我们一直会看怎么样的一些技术不断地涌现出来，不管是知识图谱还是深度学习，或者是现在比较火的联邦学习，我们会一直去关注这些新技术，我们会跟合作银行合作，找到哪些技术能够落到实际应用场景当中，真正帮助他更好的服务他的客户，这就是我们的角度，永远把技术落到场景，而不是虚的通用AI。这就像一个空中阁楼你都落不了地，那就带来不了价值。

杨涛：在推进银行数字化转型的过程中，会面临哪些挑战？

余红永：核心风险不能外包，所以有些核心技术还得要自己研发，但有些技术可以按照分工原则去开展跟第三方机构的合作，这里有一个挑战，有一个需要予以结果的问题。技术风险是很大的，金融是有外部性的，其实技术也是有外部性的，特别是技术和金融结合以后外部性更大，所以一定要有规范、制度和标准。

邢呈礼：比如说我们的大数据风控这块，我们还有建模能力，AI能力就是自己建设自己研发，因为我们认为地方性银行在市场上可能拼的就是建模团队、建模能力、技术和风控水平。像这样的系统，我们就自己去建设。

杨涛：银行如何跟金融科技公司构建合作共赢的生态？

高峰：我们杨主任把这个题出得确实很难。高峰：整个中国金融科技布局有几条线，第一条线，就是以国有银行为主和股份制银行为主成立了10家金融科技子公司，这个都能看到，但是10家金融科技子公司里面，每个公司的特点不一样，有的是封闭的，有的是开放的，有的是自己的自留地耕耘，对外不做输出。第二类，我就说Bigtech（大型科技公司），Bigtech里面大家知道BAT（百度、阿里、腾讯），当然现在都说BATJ（百度、阿里、腾讯、京东），这些公司实力比较雄厚的，比如在云计算，在云端有很大的技术经验，比刚才说的10家银行优势还不一样，Bigtech更侧重于数据的应用，数字化精准营销。第三类就要注意了，有一些打着金融科技幌子的科技公司，其实做的事情是埋了很多雷。随便举个例子，有些人工智能的，比如我们有很多应用，视网膜、声纹、声音，包括智能投顾，实际上很多银行用完之后发现还不如拍脑袋算出来的方案，按照这个智能投顾模型下去之后亏大了。

总的来讲，只要大家睁大眼睛，不去做小白鼠，熟悉监管条例，我认为无论从技术应用还是场景结合都是有机会的。

如何共赢：1、一定跟你的战略相吻合，你本来是做小微企业的，他给你忽悠做其他的一些产品，你没有必要跟他随和，也没有必要采用这样的技术，一定要符合你本行的业务发展策略和战略，这是非常重要的。2、一定要找到金融与科技融合的点，金融科技的本质是带来流程的改变，商业模式的重大改变，不是简单的线下搬到线上，这不叫金融科技，这个容易被误区。

数字化转型是战略，金融科技是赋能，是手段，本着这个原则，数字化转型也要找到金融和科技融合的那个点，你这个数字化转型是不是给你这个业务带来本质上的变化，这才叫金融科技赋能，否则的话不叫。

所以我觉得机会还是有的，从过去这几年看，大银行牛，它有自己的科技；小银行在弯道超车的时候，我个人主见核心系统极力能自己开发的就自己开发，外挂系统采用分布式，分布式核心和分布式数据库，一些场景的嵌套，这个风险不大，整个科技战略就要布局好这个事情。

杨涛：在新形势下如何利用新技术处理好风险及安全边界问题？

谢旻旗：我觉得是这样的，因为大数据这件事情在中国还是一个相对比较新的概念，也就是五年左右，其实之前的数据没有那么大，也没有大数据，你得到的数据都是基础的单维度的，从银行征信中来，从行内的流水中来，总体的数据维度是比较单一的，所有这些算法包括你深度学习也是学习几十维、上百维的信息，总共有几十万的样本，可能你学到的模型跟传统的方式，跟评分卡做出来的不会有特别大的差异。随着现在整体来说信息数量的爆炸，大家做贷款的效率越来越高，同时采集到的信息也越来越多，当然这个采集还是有一个边界，就像前面说到的，我们到底边界在哪里，哪些是合规的，哪些是不合规的。我们的做法比较简单，我们去找到一些合规的数据源，像银联、运营商、互联网公司，我们的做法是把我所有的模型训练在他们的内部去完成，这样我在它的内部可以用到很多比较底层的信息，但所有的信息都是在它的防火墙内，因为这些信息本来就是它的，也不会泄露。当然人也会看到一些信息，但是在训练的时候，其实我们理论上是不需要这些客户身份，看到的只是一些维度，比如这个人做了什么事情，他有一些什么样的特质，最后得到不管他在信贷也好、理财也好他的结果是什么。我们是可以看到这些信息，在内部反推出这个个人到底是谁，我们利用这些信息可以进行复杂的延伸，我们做的模型基本上都是百万样本量，有几万、几十万的特征，用一些深度学习或者神经网络的算法去提炼出一些有用的信息，最终得到一个评估。我最终只会把这个预测值回传给银行，不会把任何隐私的信息给到银行，这样就规避了合规的风险，如果最终连评分都不能提供了，所谓的大数据也就不存在了，我觉得就永远无法利用数据，因为数据完全就是孤岛的。我们用这样的方法帮助银行更好地利用它不熟悉的信息。

高峰：其实处理很简单，如果发现这个机器不行的话，简单的业务让体系做，复杂的业务还是用人来做，就是“人+机”的模式，我觉得这是解决目前科技、风险最好的方式。

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