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中國民生銀行董事長 洪崎

新金融本質上是具有金融功能的信息產業(yè)，是智能金融，從技術層面上就是互聯網、云端計算的大數據和物聯網等平臺的智能化，是機器智能對金融產業(yè)生態(tài)系統的重構。當前形勢下，銀行業(yè)必須積極擁抱新金融、新技術，加快自身轉型發(fā)展步伐，同時運用先進技術為實體經濟提供精準、高效的金融服務。

商業(yè)銀行應用大數據是大勢所趨

近年來，關于大數據的研究很多，基本形成共識性的看法是，大數據具有4V特征，即海量的數據規(guī)模（vast）、快速的數據流轉和動態(tài)的數據體系（velocity）、多樣的數據類型（variety）和巨大的數據價值（value）。也就是說，大數據，除了規(guī)模數量大，更重要的是數據非結構化、殘缺和無法用傳統方法處理等特性。實質上，大數據的精髓在于它拓展了數據分析的抽樣方法和范圍，放松了對數據研究的精準度要求，更側重于通過揭示相關關系來刻畫世界萬物之間的復雜聯系。由此，大數據為人類認識世界提供了新的方法，引發(fā)了思維的革命。

金融業(yè)特別是其中的銀行業(yè)是公認的數據密集型行業(yè)。各家金融機構通過長期經營已經逐步累積了海量的用戶數據，這些客戶的日常交易構成了龐大的結構化數據資源。從銀行角度出發(fā)，理想狀態(tài)的大數據就是個人和組織的行為全記錄，以及從這些記錄中發(fā)現規(guī)律的過程。跟過去數據相比，大數據關鍵作用之一是減少信息不對稱，發(fā)現市場主體的行為規(guī)律，甚至預測其經濟行為。大數據能夠從根本上解決傳統金融所面臨的信息不對稱，客戶不透明的問題。傳統銀行運用大數據方法，能夠在客戶戰(zhàn)略的基礎上，更好識別和認知客戶需求，以客戶為中心，創(chuàng)新產品和服務，實現快速、低成本的客戶營銷和有效的風險管控，進而從根本上提高銀行的金融服務能力。通俗地講，大數據能使銀行更聰明，是銀行體現競爭能力的新型資產。目前，國外有1/3左右的先進商業(yè)銀行，已經成功地將大數據運用到了差異化客戶服務、風險管控和運營管理等方面，并且取得了較好的效果。

大數據時代背景下，傳統的金融行業(yè)界限和競爭格局已經被打破。互聯網金融的快速發(fā)展，正是場景大數據和金融手段結合的典型產物。隨著互聯網金融的蓬勃發(fā)展，互聯網企業(yè)借助大數據、云計算、社交網絡和搜索引擎等信息技術優(yōu)勢，在支付、融資、存款、信息資源等領域對商業(yè)銀行傳統的經營模式，甚至對商業(yè)銀行在經濟生活中的金融中介功能提出嚴峻的挑戰(zhàn)。在國內，阿里巴巴、百度、騰訊等領先互聯網企業(yè)，積極運用大數據，***產品開發(fā)和供應、降低交易成本、擴大業(yè)務范圍。雖然，我國銀行業(yè)受技術、數據、人才、體制等方面制約，在大數據應用方面還處在起步和探索階段。但是，在“不用大數據就可能變傻”這樣的情況下，大數據成為銀行找準市場定位、挖掘新的業(yè)務增長點，實現戰(zhàn)略轉型，打造核心競爭力的重要方法，在很大程度上可以決定銀行的未來發(fā)展。因此，如何更好運用大數據，不久的將來必將成為國內銀行業(yè)的關注焦點。
傳統銀行穩(wěn)步推進智能化轉型

傳統銀行智能化轉型具備技術條件。云計算、大數據等先進技術的快速發(fā)展，為銀行轉型提供了有力工具。具體的體制、機制變革應該跟互聯網的本質相結合，采用與之相匹配的理念、方式和節(jié)奏，否則會阻礙轉型步伐。

傳統金融業(yè)紛紛加快智能化轉型步伐。傳統金融業(yè)都在積極實施改革轉型以應對新金融形勢的發(fā)展變化，民生銀行也不例外。2014年民生銀行就開始了新金融布局，建立了國內***家直銷銀行，并逐步建成包括銀行、證券、信托、保險等業(yè)務，對零售客戶提供全面金融服務的網上生態(tài)圈?，F在民生直銷銀行有近500萬的客戶，資產規(guī)模接近500億元，在全國所有直銷銀行中處于領先地位。目前，民生銀行積極與物聯網企業(yè)合作，運用區(qū)塊鏈技術開展業(yè)務試驗，努力培養(yǎng)大數據等信息科技人才，以適應未來銀行的發(fā)展需要。

民生銀行新金融布局清晰。新金融布局大體分為三步：***步是傳統銀行的數字化；第二步是“傳統銀行+互聯網”，就是在數字化前提下，通過“+互聯網”，從線下逐步轉到線上；第三步是“互聯網+”，全面構建個人金融、企業(yè)金融和同業(yè)金融生態(tài)圈，實現民生銀行的信息化、智能化發(fā)展。傳統的總分行制、事業(yè)部制和矩陣式管理制，都不能很好地適應“互聯網+”需要。為順利實現新金融布局，民生銀行把“互聯網+”單提出來，采用平臺化方法，集合客戶經理、產品經理、風險經理組成項目組，在前端圍繞客戶提供個性化的、泛化服務，后端運用精準的大數據分析來支撐前端服務的落地。這正是民生銀行全面戰(zhàn)略轉型“鳳凰計劃”之中的一個項目。
銀行運用大數據精準服務實體經濟

銀行要服務好實體經濟，有效落實國家政策，就需要充分運用大數據技術，提高甄別能力，精準篩選好服務對象，強化客戶服務的深度、廣度和效率。

一是銀行用大數據可以精準服務企業(yè)經營。國際先進銀行的經驗是，利用大數據技術，將公司客戶按照行業(yè)和規(guī)模細分為若干個客戶群，在每個細分群中找出標桿企業(yè)，分析其銀行產品組合，再將本群其他客戶的銀行產品組合與之比對，找出差距和潛在營銷機會，從而精準營銷和推薦適合該企業(yè)的產品和服務，不僅成功率大大提升，而且更有效地滿足了企業(yè)的金融需求，助推了實體企業(yè)的經營發(fā)展。

就我國來說，政策要求，部分產能嚴重過剩行業(yè)要加快去產能。有的銀行因此幾乎不再碰鋼鐵、水泥、電解鋁等行業(yè)。但是，去產能去的是僵尸企業(yè)，不是整個行業(yè)，更不是優(yōu)秀企業(yè)。因此，我們沒有因噎廢食，而是區(qū)別對待，運用大數據技術通過大量挖掘分析，繼續(xù)加大對管理完善、技術先進、代表未來方向的企業(yè)的支持力度。

二是銀行用大數據可以精準服務補短板。經濟短板往往和金融資源不足有關，后者又主要是因為風險偏高。大數據技術能夠有效防控風險，進而補足經濟短板。比如，美國一家互聯網信用評估機構，通過大數據技術，深入分析客戶在各個社交平臺（Facebook、Twitter）的數據，對銀行信貸申請者進行風險評估，并將結果賣給銀行，與銀行內部評估相結合，形成了更完善、準確的違約評估，降低了銀行風險成本，提高了銀行風險定價能力。再比如，傳統方法中，銀行多是基于過往的營業(yè)和信用信息，評估客戶違約風險，缺乏前瞻性，也無法準確判斷整個行業(yè)形勢的影響。西班牙一家銀行利用大數據，首先識別出影響行業(yè)發(fā)展的主要因素，然后一一模擬、測試、分析這些因素的影響，綜合評判每個企業(yè)客戶的違約風險，大大降低了評估成本，提升了評估速度和準確性。準確的風險評估，能夠加大銀行資源投放的信心，有利于***限度地滿足各類風險客戶的融資需求。

我國民營企業(yè)、小微企業(yè)、“三農”等領域長期面臨融資難、融資貴的難題。民生銀行作為***家主要由非公企業(yè)入股的全國性股份制商業(yè)銀行，承載著“中國金融體制改革試驗田”的使命，服務民營企業(yè)是天職。但是，在經濟下行壓力較大階段，經營困難的民營企業(yè)和小微企業(yè)不斷增加，一些金融機構紛紛將資金集中投向央企、國企。在這個時候，要繼續(xù)支持民營企業(yè)和小微企業(yè)，僅僅憑借使命感是不夠的。民生銀行積極運用大數據和互聯網技術，細分民營企業(yè)和小微企業(yè)客戶，既通過增加抵押、調整價格等方式繼續(xù)支持存量企業(yè)，也努力挖掘潛力，增加對優(yōu)質客戶的支持。民生銀行目前對公業(yè)務中，民營企業(yè)客戶和貸款余額占比分別超過60%和50%；小微企業(yè)客戶的平均貸款額度在50萬元之下，服務的小微客戶數量快速增長。

三是銀行用大數據可以精準服務居民消費升級。國際上，很多先進銀行運用大數據成功拓展零售業(yè)務。比如，有銀行通過分析客戶交易數據，推算出其“人生大事”的大致節(jié)點，進行交叉銷售，嬰兒誕生時針對性甚至定制化推介壽險產品等。再比如，有銀行通過社交平臺數據分析客戶的業(yè)余愛好，發(fā)現不同愛好客戶金融需求差異，即使財富不高、消費奢侈的“敗家族”，也具有成為貴賓客戶的潛在價值。類似的方法，大大豐富了收入、年齡、職業(yè)等傳統的分類標準，更好地實現了“以客戶為中心”，有利于為客戶提供更加貼身的金融服務。

近年來，我國經濟結構加快升級，消費拉動力不斷提升，2016年上半年，消費對經濟增長的貢獻率已達73.4%。消費規(guī)模擴大和結構升級離不開消費金融的支持。民生銀行運用大數據技術千方百計服務消費升級。通過網絡自動獲取公積金、征信數據中的月供金額、個稅等相關數據，倒推還款能力，提高信用貸款審批效率，擴大信貸額度，較好服務了信用消費。信用卡推出網上申請項目，整合行內數據、銀聯、公安、互聯網等方面數據，明顯提升審批效率，幾秒鐘就可以獲得審核和額度信息，此前從申請到獲卡20天，現在只需要4～5天，滿足了大量客戶的信用卡消費需求。民生銀行目前消費貸款余額3300億元以上，同比增長超過80%。

未來，國家將建設全國一體化的大數據中心，推進技術融合、業(yè)務融合、數據融合，實現跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業(yè)務的協同管理和服務的國家大數據戰(zhàn)略，銀行應響應國家的號召，積極拓展思路，適應新金融發(fā)展的需要，穩(wěn)步推進改革轉型，開創(chuàng)金融大數據更好服務實體經濟的新局面。