大数据在银行传统信贷全流程中，有哪些关键作用？
很有意思的问题，希望我的参与没有太晚。 这些年互联网金融的迅猛发展确实让国内国外的银行从业人士长了不少见识，有惊也有喜。在欧洲这家”全球系统性风险最大“的银行工作了多年，我也借此谈谈我们是如何看待这轮金融科技发展的，分零售和对公业务，再夹带一些我自己的经历和感受。 先声明下，金融业的竞争对手不仅仅局限于互联网金融，所以我觉得金融科技（Fintechs）这个词或许比互联网金融更全面一点儿，也更适合用来描述这个半路杀出来的”程咬金“。当然，大家对金融科技类的公司和大概的模式肯定已经有了相当的认识，我就不班门弄斧，重复性话痨了。既然题主问得是如何应对挑战，那么我们做为防守方，还是多少要先了解一下我们的对手的。 我们行这些年在各种场合也不断讨论Fintechs，大致总结下来对此类新兴科技公司有如下分类（下图）： 分清楚了“敌人”大概有几类，我们就来谈一下从大型银行的角度是怎么看金融科技这些新进”野蛮者“的闯入的。 一般来说，最开始，金融科技类公司都是一些创业型公司（体量上肯定和银行不是一个量级）。大部分初创公司尝试着在银行与客户之间的交易流程中找到一个比较niche的切入点（这里我们先不讨论是零售还是对公业务，后面说）。而Fintechs往往相对银行可以创建出更加有效率，更好融合客户使用习惯，高度自动化的产品。这样的模式对于传统的银行商业模式来说肯定是有冲击的，这个不容置疑 - 我甚至觉得，现在的进程只是之后很长时期金融行业数字结构化转型的开始而已。 银行在这点上必须默默虚心的接受现实：自己原来主导性的地位已经不在了，起码对于零售业务来说是这样的。就拿我们行来说，很多年前退出了国内的零售业务（好吧，我承认本来我们这方面做的就差），这些年在欧美的零售业务也逐渐收缩，关闭了很多分支行（成本等原因），大幅裁员重组，今年开始零售部分正式转向所谓的数字银行。同时，银行在伦敦，硅谷和法兰克福建立了Fintechs的孵化器（数字工厂），尝试在零售银行业务中寻找金融创新与合作的机会。其他银行也在快速跟进，比如德国商业银行（Commerzbank）的CommerzVentures，已经与很多Fintechs合作，如Traxpay（支付）, Gini（基于机器学习的结构化数据管理）和IDnow（实时身份识别）等。 说到零售银行的运营成本，这里举个例子：德国银行很多（从1993年的3,717家到2012年的1,686家），市场高度竞争，开分支行的成本也高，尤其在法兰克福这样的城市：同一家银行，法兰克福分行的成本收入比（cost-income ratio）比集团内其他分支行要高很多。也因此，这边竞争力最强的早已不是这些传统开分支行的实体银行，而是像Comdirect（德国商业银行的网络银行）或者ING DiBa（荷兰国际集团的网络银行）这样的网络银行 - 这也算是传统银行应对互联网金融的一种成功转型吧。 然而说到这里，对于很多大型银行来说，对公和投行业务是利润的最大贡献者，而这块业务目前并不像零售业务那样受到巨大的冲击 - 归期原因是因为这部分业务要求很高的专业性（比如风控，金融市场，国家以及行业的分析等），同时高度依赖银行多年建立起来的关系和网络。因此，这方面银行的领地仍然没有被大幅侵略 - 不像零售业务，组合的同质性很高（homogeneous portfolio），在银行里也已经基本是全自动化流程决策了。这里拿德国举例，按客户规模和Fintechs产品划分，如下图： 可以看出，零售方面Fintechs在某些产品领域已经抢夺了高达21%的市场份额。然而，随着客户规模的增加，份额逐步减少，到大型企业的时候，Fintechs基本还没有什么市场。 举个例子来理解这个现象：国内阿里巴巴的芝麻信用这类个人征信主要就是基于大数据分析客户的信用情况，零售业务这样判别风险是完全没有问题的（国外的话，美国一般用FICO，德国用SCHUFA），我甚至认为Fintechs类公司做征信要比传统征信的方法有优势（无论是评级方法学（rating methodology）的创新还是数据的规模与实时性）；然而，当客户规模开始变大后，银行以公司为主体来评级分析信用的时候不再像对待个人业务（或小微业务），公司本身不玩微博也不看知乎，这些所谓社会化交互数据没有，那么分析公司信用主要是看行业，财务情况（盈利，负债和现金流）和非财务情况（战略，运营，执行度，管理层和信息透明度） - 我承认，很多银行也是用自动化评级来做的；然而，当银行市场高度竞争（比如目前的欧洲），每一滴资本都及其珍贵，每一点细微的风险都应该考虑的时候（我相信这也是国内银行业之后将面临的发展趋势），很多银行采用高级内部评级法（advanced IRB）来分析企业信用，而这个时候，信用分析师本身的专业程度，对行业的把握能力和经验是目前机器（算法）不好模拟的（对行业分析有兴趣的朋友请参看： ），当然这说的还只是内部评级部分，之后还有LGD level等很多依靠经验和专业程度来把握和衡量的参数。就这一点，如果想做好充足的风险分析，Fintechs公司不能仅靠一些程序就够了，起码近些年看仍然是这样。对企业评级和机器学习有兴趣的朋友可以参考这篇回答： 然而，银行不能因为对公等业务的天然壁垒属性就盲目自大，毕竟科技是在进步的，所以想保持这个领域的龙头地位就要看清自己所面临的困难，加强内部科技创新，提升竞争力。目前我能想到的一些主要困难： 除此之外，困难还有： 但是，岁月是把杀猪刀，监管是把双刃剑，一方面是银行沉重的负担，而另一方面也是强大的保护伞，使得鲜有直接竞争者进入这个市场。当然，Fintechs类公司也不想与银行产生直接竞争，人家聪明，早就知道如何避免沉重的监管负担。举个例子，银行收集和使用客户数据是受高度监管的，而Fintechs类公司目前还在享受着相对轻松的环境，也因此基于大数据可以持续不断的创新。 当然，除了监管，银行在创新方面面临的最大问题还有行内的文化，管理层的意识和基础设施限制等： 吐槽了这么多，也举了不少有用没用的例子（请不要将我举的例子和我的雇主对号入座，谢谢），我们最后来看看银行该如何应对挑战。写到这儿，我其实想了半天，说写一些以后的展望或者给点理论性的建议吧，其实好写；但是我写不下去，因为以我个人在这个行业的感受和经历，我觉得很难很难。学术界常常喜欢在文章末尾给一些总结和展望，但是真正在实业界干了这么些年，表示有那个心但是无那个力写了。如果真要说银行如何应对挑战，我觉得： 先写到这里吧。就像最开始说的，这个话题很有意思，但是细想起来其实很庞大，我也只能从自己的经历和专业上吐吐槽，交流下。欢迎不同意见和讨论。 最后配上一张有意思的图，画的是数字结构性转型的一个循环： 与这个话题相关的我的其他的一些知乎回答和文章（仅供参考）：