日前，由中國信息通訊研究院主辦的2019(第二屆)中國金融科技產(chǎn)業(yè)峰會在北京國際會議中心隆重召開。在“人工智能在金融領(lǐng)域應用”分論壇研討會上，華宇金融事業(yè)部副總經(jīng)理楊海濤以《零售銀行業(yè)務智能化管理》為核心議題，分享了關(guān)于銀行在零售業(yè)務中智能化管理的一些建議，探討了銀行在未來零售戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型中主要的發(fā)展趨勢。

　　當前激烈的市場競爭在不斷地壓迫著中小銀行的生存空間，監(jiān)管政策的調(diào)整也讓中小銀行不得不負重前行。在對公業(yè)務出現(xiàn)瓶頸的同時，越來越多的中小銀行開始尋求自身的零售轉(zhuǎn)型之路。在轉(zhuǎn)型過程中如何進行零售業(yè)務智能化管理自然成為銀行業(yè)普遍關(guān)注的議題。

　　圍繞銀行零售業(yè)務智能化管理，尤其是數(shù)據(jù)應用中的問題，楊海濤作了簡要闡述。

　　其一，商業(yè)銀行雖大力建設(shè)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的底層平臺，但忽視從業(yè)務角度開展數(shù)據(jù)規(guī)劃，進庫容易出庫難的現(xiàn)象比較普遍。近年來，很多銀行開始建設(shè)數(shù)據(jù)集市、客戶畫像、CRM系統(tǒng)，花了大力氣來建設(shè)數(shù)據(jù)底層平臺。但與此同時卻忽略了這些數(shù)據(jù)未來要用在哪些方面，從業(yè)務角度來說這些數(shù)據(jù)能起到怎樣的效果。“銀行啟動客戶畫像系統(tǒng)，每家公司去比拼的不是技術(shù)，不是我能給銀行帶來什么樣的應用，這個應用到底有沒有效果，而是比拼哪家公司提供的客戶標簽更多。這就陷入一個怪圈，大量的數(shù)據(jù)標簽放在里面，看起來模型很多、數(shù)據(jù)量很大，但實際上卻并不能給銀行帶來實際幫助。”

　　其二，在風控上過度依賴外部數(shù)據(jù)，在外部數(shù)據(jù)使用上存在一些相對可能不合規(guī)的現(xiàn)象。尤其可能在未來個人信息保護法出臺后，個人隱私保護意識趨強，大數(shù)據(jù)風控領(lǐng)域?qū)l(fā)生較大的變化。之前幾年商業(yè)銀行大力拓展互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務，和一些頭部公司、第三方資產(chǎn)平臺合作，給互聯(lián)網(wǎng)客戶提供消費貸款服務。但這類業(yè)務基本上是以外部數(shù)據(jù)為主來做風控，其中部分互聯(lián)網(wǎng)公司為銀行做風險兜底。當下大數(shù)據(jù)行業(yè)面臨嚴峻的監(jiān)管合規(guī)考驗，顯然銀行零售信貸業(yè)務的風控思路也將迎來新的轉(zhuǎn)變。

　　其三，對自身的存量客戶重視程度不是太高，中小銀行普遍還是強調(diào)以新增客戶為主，對存量客戶的挖掘相對薄弱。目前商業(yè)銀行發(fā)展零售信貸業(yè)務，往往采取小步快跑的模式，積極與跟第三方資產(chǎn)平臺對接，以此來擴大零售信貸業(yè)務規(guī)模，但是這類客戶一般在銀行得到一筆貸款，成交一筆業(yè)務，后續(xù)沒有任何環(huán)節(jié)可以進一步挖掘潛在價值增長空間。

　　就零售業(yè)務如何建立以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的分析框架，楊海濤以代發(fā)工資公司客戶為例做了說明：“各家中小銀行普遍存在一個問題，代發(fā)工資客戶取得當月工資之后，幾天之內(nèi)，資金就流失了，這類客戶占很大比例。這時候就需要建立一個比較有效的數(shù)據(jù)分析框架，真正把代發(fā)工資客戶資金轉(zhuǎn)走的原因分析出來，然后利用預測模型盡可能自動化地判斷對于未來的哪些客戶群體，我們通過什么樣的活動，能把這些客戶的資金留下來或者接受其他服務，以提高客戶AUM。針對代發(fā)工資客戶的不同群體，分門別類地設(shè)計、推出不同的產(chǎn)品和活動，真正將以客戶為中心的理念落實到實處。”

　　“比方說對高收益理財有偏好的代發(fā)工資客戶，銀行可以專門為他們設(shè)計一些專屬理財產(chǎn)品，根據(jù)理財偏好模型去篩選高概率理財偏好客戶;也可以對那些把工資轉(zhuǎn)出還信用卡或者是還他行按揭貸款的客戶，設(shè)計一些轉(zhuǎn)貸的產(chǎn)品，看看能不能由本行來提供更好的貸款產(chǎn)品和服務。”

　　會后楊海濤接受了記者采訪，就銀行零售業(yè)務的風控問題進行了補充。

　　“華宇對此解決方案是深挖銀行存量客戶的消費貸款需求。比如客戶在銀行的日均存款一直比較穩(wěn)定，但突然有一段時間，日均存款大幅下降，幾天之后又趨于穩(wěn)定且不回升，可以判斷該客戶可能存在資金需求，銀行可以基于這個行為特征嘗試推薦貸款。相對于外部數(shù)據(jù)，其中最關(guān)鍵的是，風控模型中可以包含客戶的行為數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)一定程度能幫助銀行判斷客戶信用風險。此外，客戶在一個銀行持有的產(chǎn)品越多，享受金融服務的時間越長，風險越低，這些也都可能作為銀行風控的重要依據(jù)。對比通過外部渠道新增一個客戶，除征信外沒有其他更為確定的有用信息，針對這類客戶風控效果自然會更好。”