编者按：本文来自微信公众号“东沙湖基金小镇”（ID:gh_1b5692ba4b3a），创业邦经授权发布。
「云上沙湖」是继东沙湖基金小镇“聚在沙湖”、“融在沙湖”、“成在沙湖”、“学在沙湖”等品牌活动之后，创新打造的又一活动IP，旨在通过云课堂、云解读、云路演的方式，从战略、政策、资本、产业、技术、人才等方面，为创业者提供高效精准的连接、实效深度的资源合作、有效多维的经验分享，助力企业成长。
近日，「云上沙湖」云课堂邀请信用算力创始人兼CEO张建梁进行了线上直播，就“金融数字化转型中的科技赋能”这一主题做出了分享：
先跟大家探讨一个很火的话题：Fintech，互联网金融或者叫金融互联网。把金融产品搬到线上，通过流量来对金融产品进行加持的模式，这是金融产品的互联网化或者电商化。金融科技的本质就是风控，通过大数据的方式对金融客户进行风险定价。
01 中小银行数字化转型需求
金融数字化发展阶段
回到中小银行讲讲他们的需求与痛点，分几个阶段：
• 1.0是业务驱动数据。业务方根据业务需求提交数据采集或分析，并且根据分析结果进行优化。定期产出业务报表，业务方根据自身需求提交报表开发。元数据根据业务方的需求进行落库，业务方根据自身需求定地监控指标。这个阶段，基本上属于业务方跟数据是隔离的阶段，它要不停地采集数据，分析数据，才能提出迭代优化的可能性。
• 2.0是业务数据融合。元数据能够完整/系统/有效的得到保存，业务方可以方便使用。实现业务与数据融合的数据应用体系。数据应用可以高效支撑信用卡的业务经营与管理。这个阶段基本上就是融合在一起。
• 3.0是数字驱动业务。基于数据应用体系，业务方建立全方位的监控体系及模型体系，实现智能预警、智能营销、智能风控、智能运营等自动化能力，充分利用数据和模型来全面提升业务效能，降低运营成本。
金融是高度信息化的产业，都是拿数据驱动的。银行是国内最早的信息化产业，实现用数据驱动银行是目前的趋势。不管是全新的数字化信用卡，还是人民币数字化，本质都是希望有更多的数据能够进来，通过没有人工的干预进行业务驱动。尤其今年疫情之下，一些银行都在做这些事情：第一、砍网点；第二、人员配备上尽可能招聘大数据或者IT人员。
金融数字化与大数据能力构建
金融数字化大数据构建能力分为几个维度，包括数据意识、数据应用、数据管理、流程设计、人员储备、科技支撑等。
在数字化领域，比较突出的是以微众银行、网商银行为首的民营银行，因为它们的互联网基因就是数字化、互联网化，它们的成功案例也引发了很多传统银行的反思和危机。
中小银行发展现状与数字化转型需求
以城商行、农商行为主的这类银行，它们的痛点可能是由于区域、体制等基因问题，短期内无法构建起一个人才梯队，需要借助外部力量，提供技术赋能。
目前，中国6家国有银行总资产规模超123万亿，12家股份制银行资产规模超50万亿，19家民营银行资产规模有9千亿，135家城商行资产规模超38万亿，2200家农商行/农信社资产规模超21万亿。整体来看，银行约超4千家，银行资产规模约达237万亿。单家业务量、单家业务量潜力、现有市场规模、潜在市场规模，这些代表它们在科技和数字化营销层面的需求。
另外，我们需要思考，中小银行的痛点在哪里？
• 经营地域的限制，业务拓展遇到瓶颈。城商行、农商行、村镇银行，它的定位是本地化、属地化的，所以本身有区域限制，规模就没法做得特别大。
• 生存环境发生变化，生存的空间受到挤压。一是国内经济增长明显放缓，大部分企业面临生存危机，城农商行对公不良率持续走高，还有政策影响和市场变化；二是客群重合度逐渐提升，他们面临严峻的市场挑战，成本很高。
• 互联网信贷人才匮乏，政府开发难度大。银保监会在多个文件中提到，加强大数据、云计算、人工智能的应用，但是除了在一线城市，二线城市都很难招到这些方面的人才。
中小银行内部信贷业务面临的挑战
• 营销&运营挑战
用户看不见：优质的流量很贵；潜在用户在哪里。
需求看不懂：用户到底想要什么；和用户没有共鸣。
产品销不动：新增用户转化差；存量用户不活跃。
• 风控挑战
决策靠经验：风控靠经验，防不胜防；风控专家稀缺。
控制靠手工：形式变化快，反应不敏捷；约束靠手工，执行打折扣。
信息不对称：预警不及时；风险信息未同步。
管理不智能：中央监控体系未建立；指标透视体系未建立。
• 创新思维挑战
缺乏互联网创新思维。
缺乏自主风控技术及风控经验。
中小银行数字化转型方向：自动化、精准化、普惠化
DT：数据时代、数字技术、数字转型
数字技术：云计算、大数据、人工智能、IOT、区块链、IT现代化
科技融合：技术与业务融合、业务驱动技术创新、技术拓展业务边界
智能金融：数据智能、一切业务数据化、一切数据业务化
中小银行转型方向首先是业务，业务层面做零售做小微，第二个是自动化金融。
需求是一直在的，但是只有当技术变革的时候才会形成新的业务，那就是科技的融合、技术与业务的输出、业务驱动技术创新、业务边界的拓展。
02 大数据：构建敏捷主动的风险管理
金融机构要做的第一件事情是梳理自己的数据，有哪些数据是银行里面可以留存下来的，有哪些是可以通过外部输进来的，先把这些搞清楚以及这些业务数据背后的价值。第二步是清洗，第三步是数据仓库，再往上是数据集市，单纯数据还是有很多过程。
数字化风险管理的前提：数据化
数字化风险管理的前提是数据化，底层的数据源、数据集成、数据源管理、数据计算和应用，这跟业务线没有关系，就是整个数据是怎么流通的，在每一层都需要专门的数据科学家和数据岗位去做。接下来是人，用数据的人，要有高层的视图，还有业务人员的视图。
大数据构建敏捷主动的风险管理
• 利用大数据，打通数据、分析、场景、触达等多环节，全方位 挖掘客户价值，帮助金融机构高效拦截高风险客群。
• 通过大数据，从职业收入、收支等级、生活消费、社交关系、资质准入等多个维度，全面评估用户的业务需求、信用评分等。
• 依托金融机构自有数据、公开数据及合规三防数据融合，通过知识图谱构建二度、三度人脉关系网络，精准识别风险用户。
03 金融科技实践：赋能互联网信贷
截至2019年底，中国单笔金额在50万的小微经营者信贷整体余额规模达到2万亿元，预计到2025年将达到16万亿。中国消费信贷市场规模，预计将从2019年的13万亿元增长至2025年的24万亿元，年均复合增长率为11.4%。
与此同时，在经济增速放缓、基建增速放缓、房地产调控持续及去杠杆背景下，零售业务仍有极大的发展潜力。
在LPR改革深入推进、货币政策灵活宽松以及监管对实体经济融资成本管控力度加大背景下，资产端收益率下行压力持续，从大部分银行情况看，零售信贷收益率水平高于对公业务，风险回报率优于对公业务，零售转型有助于银行缓冲息差收窄压力。
中小银行互联网信贷业务数字化需求主要体现在三个层面：
• 数字化营销：存量营销、渠道拉新、个性化精准营销。
• 数字化风控：结合不同线上信贷业务场景，搭建全方面反欺诈框架的高效自动流程；基于大数据分析的信贷业务流程解决方案。
• 数字化运营：联合运营覆盖信贷业务全周期，有效提升金融机构客户粘性，提升客单价。
