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金融科技影响商业银行效率研究
金融科技影响商业银行效率研究
摘要:
兴起于专业科技公司的金融科技3.0,对传统金融机构形成了挑战。
随着商业银行加大力度发展金融科技,科技创新对拓展服务渠道、丰富金融产品和加快开放银行生态建设等都产生了积极的推动作用。
实践证明,金融科技对商业银行增加客户范围、降低交易成本、提高内部管理效率等方面的影响是正面的。
本文从客户、同业、监管以及内部管理等多个视角分析了金融科技影响商业银行效率的机制,并针对商业银行如何更好地发展金融科技提出了几点建议。
关键词:
金融科技;银行效率;影响机制
一、金融科技生态圈与商业银行
(一)金融科技发展历史。
根据金融理事会(FSB)的定义,金融科技(Fintech)是指由技术驱动对金融市场及金融服务供给产生重大影响的新业务模式、新产品服务、新业务流程等。
科技赋能金融已有很长历史,业界将其分为三个阶段。
金融科技1.0即业务电子化阶段,金融机构通过建设内部IT系统,将原来手工操作平移到系统上,提升业务处理速度。
这一时期,IT系统作为辅助工具只是算盘和笔的简单替代。
金融科技2.0即互联网金融阶段,IT系统从操作环节向业务流程渗透,从内部管理向对客服务覆盖。
此时的信息系统成为金融业务开展不可或缺的依赖条件,“互联网思维”逐渐融入业务模式。
专业技术公司进入金融服务领域,推动了移动支付、P2P等各类产品的发展。
金融科技3.0即当前发展阶段,以大数据、人工智能、云计算、区块链等技术为推动力,催生着更多的场景创新和更“智慧”的金融服务。
(二)金融科技生态圈。
金融科技经过多年的发展,已经形成了较为完整的生态圈。
《金融时报》将金融科技生态圈划分为三种角色,分别是提供金融产品的市场主体、金融科技孵化与投资机构和金融科技监管机构。
对金融科技的监管,各国路径不同。
美国利用其成熟的穿透式监管体系,及时将新产品、新服务纳入监管。
英国2021年创建金融行为管理局,并启动了金融科技监管沙箱。
在这个“缩小版”的真实市场和“宽松版”的监管环境下进行创新测试。
中国监管部门也已启动金融科技监管沙箱试点工作。
风投融资是金融科技的催化剂,也是金融科技发展水平的反映。
在北美、欧洲与亚洲,金融科技投融资规模自2021年以来迅速增长。
毕马威的报告显示,全球金融科技在2021年的融资规模为1118亿美元,比前一年激增近120%。
2021年规模虽然有所回落,但仍然处于较高水平。
金融科技市场主体有三类企业,一是新兴互联网金融公司,它们在创建时就致力于利用互联网开展金融业务,并以“长尾”客户作为自己的服务目标。
如P2P、众筹等。
二是科技公司,他们发挥自己的技术优势或客户优势,成为金融市场的重要参与者。
如阿里、腾讯、京东等。
三是持牌金融机构,即传统的银行、保险、证券公司等。
它们通过新兴技术应用,为客户提供创新金融服务。
现阶段金融科技兴起于前两类公司,但由于技术有强烈的外溢性,传统的金融机构因其实力雄厚,正在成为金融科技的生力军。
相应地,随着金融科技的发展,传统商业银行从受到挑战转向了受益。
二、科技提升效率的理论框架
(一)宏观理论分析。
在罗默与卢卡斯的内生经济增长模型中,科技不是随机的外生因素,而如同资本、劳动一样,是决定经济增长的内生变量。
罗默认为,科技具有外溢效应,并由此导致了正外部性。
这一特点使得科技与物质资本边际生产率递减不同,在连续时间模型上,它具有递增的生产率。
在内生经济增长模型中,科技进步是经济持续增长的不竭动力。
知识和技术主要通过改进不同的生产要素来降低资源消耗和配置成本提升生产效率。
改进劳动者,通过教育提升专业技能,实现人力资本的积累;改进劳动工具,发明更先进的工具投入到生产;改进劳动对象,提高劳动对象的品质,扩大人类活动范围,使人类更容易产出强大的生产力。
(二)微观理论分析。
银行不同于一般商品制造企业,它的“产品”是无形的服务。
如何计量银行的生产效率,业界主要有两种方法:
生产法和中介法。
生产法认为,银行是生产存贷款账户的公司,以不同类型及数量的凭证作为其效率的计量。
中介法则将银行看作是投资人和融资人之间的资金融通中介,在金融资源配置达到均衡时,以金额的大小作为其效率计量。
当融资人(资金需求方)边际替代率与投资人(资金供给方)边际替代率相等时,金融资源配置达到了均衡。
金融资源的配置均衡点由需求方无差异曲线和供给方无差异曲线共同决定,也即银行当下的效率值。
随着金融科技的发展和应用,场景化的产品创新速度加快,交易决策过程更加智能化,信息不对称减少、交易成本降低。
这使得供给方无差异曲线向外侧移动,拓展了金融资源的可分配界限。
新的曲线将在更高点实现配置均衡。
三、金融科技对银行效率的影响机制
下面将从客户、开放生态、监管和内部管理四个不同视角,来探讨金融科技提升商业银行生产效率的具体机制。
(一)创新对客服务。
现代银行在传统存款、贷款和支付基础上,衍生出许多其他产品和服务,如缴费、理财、信用卡分期、消费信贷等。
金融科技的发展,拓展了银行服务客户的渠道,也加速了产品和服务的创新。
在拓展渠道方面,金融科技使银行服务从线下向线上迁移,线上又向移动端聚集。
以农业银行线上个人用户为例,自2021年至2021年用户数保持快速增长,尤其是掌银用户年增速保持在20%以上。
四大行的年报显示,线上交易占比均已超过95%。
在2021年初抗击新冠肺炎疫情期间,物理网点暂停营业,但线上捐款、转账、消费等日常金融活动并未受到明显影响。
在服务创新方面,以支付为例,通过第三方支付或银行掌银APP,可完成无卡快捷支付,满足线上线下购物、缴费、转账等需求。
扫码、跨行、免密、刷脸(指纹),使用户体验极为便利。
金融科技还运用大数据、人工智能、云计算等技术,大大丰富了商业银行的产品供给。
大数据技术使得银行能够运用全量的而不是抽样的、多维的而不是单一的、实时的而不是历史的数据进行分析,对客户需求进行精准定位,对客户风险进行精确度量。
有了数据、模型和算力,商业银行就可利用人工智能,为客户提供基于特定场景的产品和服务,实现“私人定制”。
金融科技的发展,一是增加了银行账户数。
由于线上服务不受空间限制,且新增客户的边际成本近乎为零,偏远地区或低频需求的客户因此能够享受到银行服务。
二是交易成本下降,包括网点人员工资、场地费用及客户“皮鞋成本”在内的各种交易费用都显著降低。
(二)构建开放生态。
科技公司、第三方支付机构以及金融科技公司等,他们在为客户提供产品或服务时,存在融入银行服务的需要。
以财务软件公司为例,客户在使用其ERP软件时,希望在同一个交互界面里完成企业管理和银行账户操作。
而这些账户操作具有通用性,因此,可以在ERP软件里预先接入银行的接口,用户安装ERP后即可直接使用。
这种将服务和数据通过接口对外提供的模式即“开放银行”。
Gatarner将开放银行定义成一种与商业生态系统共享数据、算法、交易、流程和其他业务功能的平台化商业模式。
技术上有两种实现,一是“聚合”,在银行应用中融入第三方的服务;二是“分发”,在第三方应用中融入银行功能。
开放银行大多特指后者,即第三方通过银行的API、SDK或H5与银行连接。
API是远程服务器接口,SDK是客户端本地接口,H5则直接是银行提供的界面。
用户可在第三方应用环境中访问银行的服务,如开立银行账户、查询或者转账等。
2021年前后,开放银行在美国流行。
近些年国内商业银行也在加快开放银行建设。
农业银行年报显示,截至2021年底,该行完成网关接入、内部管理、外部服务基础设施建设,实现300余项服务的输出。
并对接国家政务、公共事业缴费、智慧校园等,通过开放银行加强交通出行、商圈、社区物业等场景建设。
开放银行对商业银行效率的影响有几个方面。
一是增强银行的获客、活客能力。
银行服务无缝嵌入到各种场景中,使得银行服务无处不在。
银行变得更加贴近生活、贴近用户,有利于获客,尤其是长尾客户。
银行与客户的隐性触点增加,提升了客户黏性,有利于活客,缓解金融脱媒。
二是实现数据多方共享,有利于实现数据价值最大化。
在客户日常经营活动中充分利用银行数据,满足客户多元化需求。
反过来,场景服务也积累了用户更多的、对银行有用的数据。
三是促使银行从注重资产向注重交易转变。
开放银行能以更轻的资产、更少的资本消耗获得更多收入,提高经营效率。
此外,金融科技加剧了银行间竞争,传统优劣势在金融科技时代不再那么突出,起点被拉平。
银行被迫不断提升服务能力,向以客户为中心、精细化管理转变,这在客观上促进了银行效率的提升。
(三)降低合规成本。
银行受到监管主要有两个原因,一是保护存款人利益。
由于数量众多且分散,在银行面前非常弱势,而且因搭便车问题的存在,存款人难以形成一致的行动,无法单纯靠市场力量对银行形成监督。
其次,银行倒闭具有严重的外部影响,一旦出现挤兑,将对社会经济造成巨大危害。
因此,银行监管存在理论上的必要性。
但对银行来说,接受监管要付出成本,即合规成本,其中包括如报送数据等执行层面的成本。
随着金融科技的快速发展,大数据等新技术不断应用于金融监管领域,形成了监管科技(RegTech)。
RegTech又分为SupTech和pTech,SupTech也称监管科技,是对监管主体而言的;pTech即合规科技,是对金融机构而言的,如商业银行。
合规科技的目标,就是利用技术手段,降低合规成本。
在KYC(Know-Your-Customer)方面,以往要靠身份证件加人工方式进行客户身份识别,速度慢,且只能面对面进行。
有了人脸、声纹及指纹等生物识别技术,加上OCR、大数据分析,就可以远程、快速、准确识别客户身份。
在数据报送方面,随着监管要求日渐提高,银行报送监管的数据类别、频率和准确性要求都在增加。
为满足要求,银行要在数据存储、治理等诸多方面运用新技术,以提升数据分析和报送能力。
基于X86平台,采用Hadoop及分布式数据库,可为海量数据的存储和分析挖掘提供低成本的解决方案。
在报表系统中嵌入自然语言处理,增强系统交互的智能化水平,并能够灵活根据用户“指令”采集指标加工不同报表,快速响应监管规则的变化。
在交易监测方面,反欺诈、反洗钱都在向实时化、智能化发展。
一是大数据提升了模型的准确性。
二是流计算技术增强了监测时效性,满足实时分析需求。
三是机器学习等技术能够不断优化模型和积累知识,最大限度提升模型召回率,尽可能发现潜在的犯罪行为。
在风险监测模型中,不仅包含交易数据,还可融入客户社交知识图谱,帮助判别交易的合理性。
图计算技术能在指数级复杂度的社交网络中,快速搜索关联信息,满足实时监测的需要。
(四)提升管理效率。
商业银行通常分支机构多、人员分布广,管理效率对日常经营影响很大。
企业管理首先要解决的就是信息不对称问题,充分获取市场、客户以及竞争对手信息,才能做出正确决策。
在执行环节,只有及时全面理解政策内容,才能确保管理层的意图执行到位。
在市场瞬息万变的时代,内部管理要高效,提高收集效率、缩短传递环节,以赢得市场先机。
移动互联技术帮助管理层将触角直接延伸到一线员工,如通过视频会议董事长可以直接面向柜员传递信息,时效性和准确性大大提高。
即时通讯技术可在PC、手机和Pad上实现点对点或多对多通信,传输文本、语音、视频和文件。
大数据技术为决策者提供更加全面的辅助,首先是数据更加完整,不同来源、不同时期、不同维度的数据,减少了信息不对称。
其次,在建立模型和模型预测过程中,与抽样数据相比,全量数据使结果更准确。
OCR技术能够自动提取发票等凭证中的信息,减少日常办公人工录入工作。
RPA技术让机器人替代人工完成重复度高的工作,节省了人力、提高了效率。
此外,依托移动办公、无纸化会议等工具,还能节省办公费用和时间。
四、措施建议
在金融科技生态圈中,商业银行仍然是机遇和挑战并存。
商业银行只有更好地发展金融科技,才能进一步提升经营效率,在竞争中立于不败之地。
本文对商业银行提出如下几点建议。
在企业战略上,要明确科技的定位。
招商银行将自己明确为“金融科技银行”,对标金融科技企业,加快向“网络化、数据化、智能化”迈进。
但仍然有一些行动迟缓的商业银行,并未在企业战略层明确金融科技发展目标,因而认识上难以统一、行动上难以协调,最终就不能形成科技赋能的合力。
不少银行的管理者还停留在传统观念里,认为科技对业务发展只是基础支撑作用,并不能真正理解科技赋能是未来商业银行发展的根本动力。
在组织架构上,要打破业务部门之间以及业务与科技部门之间的藩篱。
如果业务部门之间缺少协同,系统建设最终就难逃部门银行的宿命。
而业技融合度不高则难以形成金融科技的合力。
以敏捷研发为例,有人认为“敏捷”只针对科技,只要科技采用了“敏捷”方法,自然就能加快创新。
实际上,敏捷成功与否,很大程度上依靠业、技改变协作方式,实现彼此融合。
在金融科技时代,科技部门不应是为业务部门服务,而是与业务部门一起直接为业务发展服务,这是一个巨大转变。
科技人员应该前移,而业务人员则需要ThinTech(ThinkInTechnology),立足技术思考业务流程和客户需求。
在科技创新发展路径上,要外部引进与自我发展相结合,最终实现独立自主。
通过购买等方式,从外部引进先进的技术和实践,可以站到巨人的肩膀上,加快启动和发展的速度。
但如不能最终转化为自己的技术能力,就难以形成持久的发展和创新动力。
在历史上,商业银行并没有掌握科技核心竞争力的传统,技术创新只是“二传手”,科技赋能总是“慢半拍”。
在金融科技时代,有条件的商业银行,应着眼长远,在理论研究、技术创新、赋能业务、对外输出等全链条布局,形成自主的科技能力。
在内部管理上,要为技术创新建立容错环境。
应该认识到,创新在某种程度上就是试错,在可接受的成本下沿着理论上正确的方向进行尝试。
可惜的是,很多商业银行并没有容错的土壤,他们一方面口头上提倡创新,同时又要求项目只能成功不能失败。
各种追责机制和惩罚措施,迫使科技人员选择成熟的技术和稳妥的方案,创新缺乏内在动力。
商业银行迫切需要从文化、制度上容忍创新试错。
综上所述,理论和实践都表明,发展金融科技对商业银行经营效率的影响是正面的。
通过拓展服务渠道和创新金融产品,建立开放银行生态体系,为客户提供不限时空的金融服务。
金融科技有效扩大了商业银行的客户范围,增加了账户数,提升了交易金额。
从用户角度,体验改善,黏性增加,缓解了金融脱媒。
从监管合规角度,科技手段的运用降低了数据报送的成本,提升了KYC的准确性和效率,反欺诈、反洗钱等交易检测也更加实时、智能和准确。
在内部管理领域,新兴科技的应用降低了信息不对称,节省了人工成本,加快了流程审批等内部管理活动效率。
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作者:
操先良单位:
中国人民大学财政金融学院
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