​金融与科技的融合提升了金融服务效率,降低了交易成本,不仅改变了人们的生活方式,重塑金融生态格局,更催生了多个新业态。监管部门一直在积极引导金融机构加速数字化转型,在近日的两个年度会议上,对银行数字化转型给出了更具体的指导建议。

        1月29日,人民银行金融科技委员会年度会议上强调,发挥“技术+数据”双轮驱动作用,助力构建适应数字经济发展的现代金融体系”。1月26日,2021年中国银保监会工作会议上,提到“推动大型银行向中小银行输出风控工具和技术”。

        央行:发挥“数据+技术”的驱动作用

        数据是金融业务的基石。数据分为内部数据、外部数据,也可分为历史数据和实时数据,后者包括用户设备信息、位置信息、业务交互信息等。数据直接反应金融活动主体资金流、授信、动账等经济、金融行为,具有较高的信息量。

        通过人工智能、大数据等技术不仅可以提取数据中有价值的规律、趋势信息,更可以挖掘金融大数据的集聚和增值潜力,大幅降低市场经济运行过程中的信息不对称性,打破“数据孤岛”,打通内循环生产、流通、分配、消费各个环节,让金融业务更好支撑实体经济发展。

        IDC一项白皮书披露,2018年全球数据体量达到了33ZB,但其中只有2.5%的数据得到了分析和利用,97.5%的数据依旧在沉睡中。2018年5月,银保监会印发《银行业金融机构数据治理指引》,引导银行业金融机构加强数据治理,提高数据质量,充分发挥数据价值,提升经营管理水平,全面向高质量发展转变而制定的法规。要求银行业金融机构将数据治理纳入公司治理范畴,并将数据治理情况与公司治理评价和监管评级挂钩,鼓励银行业金融机构开展制度性探索。

        顶象关联网络通过大数据、机器学习、模式识别等技术,建立用户识别标签,对客户基本特征及金融行为特征深入挖掘,重点加大对人口户型、资产特征、社交特征、购物偏好、营销特征、兴趣爱好和活动标识等数据信息的整合和分析力度,帮助银行构建全客群的关系图谱,从而提高金融服务效率和客户效用。

        顶象 Xintell 智能模型平台提供从数据处理、特征衍生、模型构建到最终模型上线的一站式建模服务,结合拖拉拽式操作大幅降低建模门槛,提升建模工程师、数据科学家的工作效率,让运营人员和业务人员也能直接上手操作实践。

        银保监会:推动大型银行输出风控与技术

        金融与科技的融合让产品与服务的线上化、互动化,对产品、服务模式和职能带来太多重考验,给业务带来新的风险挑战。银保监年度会议上提出“推动大型银行向中小银行输出风控工具和技术”,意味着鼓励大型银行参与到向中小银行输出风控工具和技术。

        这对于银行里来说是个考验,因为银行之间存在直接的竞争关系:对于大型银行来说,担心输出风控工具和技术或导致核心竞争力减弱;而对于中小银行来说,使用大型银行的风控工具和技术,或担心自身数据和客户泄露。缺乏开展合作的积极性

        顶象运用机器学习、人工智能算法搭建模型以及悉新一代风控系统,全方位精准描绘客户画像,为银行提供贷前反欺诈、贷中授信辅助、贷后监控预警等,构建覆盖全生命周期的多场景的风控体系,充分满足监管部门对于全流程风险管控、实时反欺诈和智能模型建设的要求,助力数字金融的发展。

        顶象的金融风控解决方案覆盖零售金融全流程,贯穿数字化转型初期、成熟业务、业务矩阵化和金融科技输出等不同阶段,满足不同的业务阶段金融机构需求。

        数字化转型规划阶段:顶象提供线上业务展业规划以及业务系统、风控体系的建设,让金融机构的线上业务更快开展起来。

        在成熟业务阶段:顶象提供线上营销风控、申请反欺诈和信用评估模型、信用卡交易风险模型和监控平台,帮助金融机构进行精细化打磨。

        业务矩阵化阶段:顶象提供反团伙欺诈、交叉营销、零售金融图谱方案,帮助金融机构实现业务的打通、关联,流转过程中,有效识别和防控风险。

        在金融科技能力输出阶段:顶象提供基于分布式图计算的无监督网络模型,为金融机构提供业务支撑。

        顶象是一家以大规模风险实时计算技术为核心的业务安全公司,旨在帮助客户构建自主可控的风险安全体系,实现业务可持续的增长。

《电鳗快报》