金融科技公司服務銀行業(yè)研究報告-億歐智庫

1、,,攜手金融科技，建設智慧銀行,金融科技公司服務銀行業(yè)研究報告,,,,,,EO Intelligence,,前言,中國銀行業(yè)正處于轉型關鍵時期，利用金融科技促進轉型升級，已成為當下商業(yè)銀行普遍關注的焦點，而通過與金融科技公司的合作，駛 入創(chuàng)新發(fā)展快車道甚至建立起競爭壁壘，更是焦點中的焦點。尤其是“五大行”與”BATJS”相繼結盟，更是將銀行與金融科技公司的合 作推到了風口浪尖，之后銀行與金融科技公司合作的報道、研究和實踐如雨后春筍般迅速

2、涌現。億歐智庫作為一家致力于推動新科技、新理念、新政策服務實體經濟的產業(yè)創(chuàng)新服務平臺，一直關注大數據、人工智能、云計算等技術如 何促進銀行、保險等金融行業(yè)創(chuàng)新。繼《2017中國智能金融產業(yè)研究報告》、《2017中國保險科技報告》、《2018銀行業(yè)創(chuàng)新形態(tài)及模 式研究報告》等一系列研究之后，億歐智庫基于大量桌面研究以及對金融科技的理解，并與多家銀行從業(yè)人員、金融科技公司高管溝通交 流，撰寫了《金融科技公司服務銀行業(yè)研究報告》?！督?/p>

3、融科技公司服務銀行業(yè)研究報告》闡述了銀行發(fā)展金融科技的必要性及布局策略，分析了金融科技公司服務銀行八大場景的現狀、市 場規(guī)模及應用案例，最后展望了金融科技公司服務銀行的趨勢。在研究過程中，我們欣喜地看到金融科技公司服務銀行已經有了一定的成 果，但是，“知易行難”，真正實現端到端成功推動、獲得巨大價值的案例仍鳳毛麟角。當然，我們相信隨著雙方不斷磨合，金融科技服 務銀行必將不斷深化。,2,EO Intelligence,,概念明確,3,,,

4、,定義：金融科技公司僅指利用云計算、大數據、人工智能、區(qū) 塊鏈等新興技術，為金融機構提供風控、營銷、客服、投顧等 服務的公司。本報告研究范圍：為銀行提供服務的金融科技公司，即銀行級 金融科技公司，既包括大型互聯網公司，也包括初創(chuàng)公司。,金融科技公司,,,,定義：銀行業(yè)在我國是指中國人民銀行，監(jiān)管機構，自律組織， 以及在中國境內設立的商業(yè)銀行等吸收公眾存款的金融機構、非銀行金融機構以及政策性銀行。本報告研究范圍：商業(yè)銀行，包括大型

5、商業(yè)銀行、股份制商業(yè) 銀行、城市商業(yè)銀行、民營銀行、農村商業(yè)銀行及外資銀行。,銀行業(yè),EO Intelligence,,銀行級金融科技公司——三個層次八大場景,4,界面層銀行體系架構的 “神經中樞”,管控層與客戶直接交互的界面和觸點,交付層處理銀行業(yè)務活動 的作業(yè)“后臺”,,身份認證,銀行云,智能審計,智能風控,智能投顧,智能投研,銀行級金融科技公司智能營銷智能客服,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,

6、,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,中國商業(yè)銀行圖譜,5,開發(fā)性金融機構（1家）,,政策性銀行（2家）,,,郵儲銀行（1家）,,EO Intelligence數據來源：中國銀監(jiān)會2017年底統計，億歐智庫整理,大型商業(yè)銀行（5家）,,,,,,,,股份制商業(yè)銀行（12家）,民營銀行（17家）,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,

7、,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,外資銀行（39家）,,農村商業(yè)銀行（1262家）,,城市商業(yè)銀行（134家）,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,目錄CONTENTS,,Part1. 未來已來，大象起舞正當時,變革如逆水行舟，不進則退搶占先發(fā)優(yōu)勢，積極布局金融科技,Part2. 鳳凰涅槃，銀

8、行金融科技變革之路,管控層：銀行體系架構的“神經中樞”交付層：處理銀行業(yè)務活動的作業(yè)“后臺”界面層：與客戶直接交互的界面和觸點,Part3. 高屋建瓴，合作的挑戰(zhàn)與趨勢,知易行難，真正落地充滿挑戰(zhàn)循序漸進，金融科技公司服務銀行之路,未來已來，大象起舞正當時,7,EO Intelligence,,,,變革如逆水行舟，不進則退,8,Part1 未來已來，大象起舞正當時,EO Intelligence,,在市場競爭、客戶期望、政策驅動、

9、技術進步等四大因素共同 驅動下，銀行發(fā)展金融科技勢不可擋,目前我國銀行業(yè)所處的環(huán)境與過去有著極大的差別。經濟、社會和人們的行為都在發(fā)生劇變，來自內外部的各種力量正在重塑和改變 金融服務市場，也使得銀行在競爭、客戶、政策、技術等方面面臨著新的挑戰(zhàn)。,9,Part1 未來已來，大象起舞正當時 變革如逆水行舟，不進則退,,,,,,,,01.市場競爭,受利率匯率市場化、金融脫媒等因 素影響，銀行傳統的“存貸匯”盈 利模式面臨轉型挑戰(zhàn),,02.客

10、戶期望,客戶期望隨技術發(fā)展不斷提高，但 銀行服務水平與日益提升的客戶需 求仍存在較大差距,03.政策驅動,國家重視普惠金融業(yè)務且加強風險、 合規(guī)和安全方面的監(jiān)管，銀行需要 利用金融科技提高服務效率，滿足 監(jiān)管要求,,04.技術進步,人工智能、大數據、云計算、區(qū)塊 鏈等新技術日漸成熟，為銀行強化 自身的數字化能力提供了新動能,,,,,,受利率匯率市場化、金融脫媒等因素影響，銀行傳統的“存貸 匯”盈利模式面臨轉型挑戰(zhàn),當前，利率匯率市場化、

11、多樣化融資渠道發(fā)展分流銀行儲蓄和宏觀經濟增速放緩的背景下，銀行靠傳統“存貸匯”業(yè)務帶動快速增長 越來越難。根據中國銀監(jiān)會官網數據顯示，2017年商業(yè)銀行實現凈利潤1.75萬億元，較去年同期增加0.1萬億元，雖然凈利潤總體規(guī) 模有所增長，但是增速卻從2011年的36.34%大幅下滑到了2017年的6%。受投資回報率下降、存款利率上限完全放開和基準利率下調等因素的影響，商業(yè)銀行凈息差由2011年Q2的2.7%，收窄至2018年Q2 的2

12、.12%。凈息差不斷收緊，加劇商業(yè)銀行競爭，刺激其尋求新業(yè)務擴張，也對銀行的風險管理和金融創(chuàng)新能力提出了新要求。,10,Part1 未來已來，大象起舞正當時 變革如逆水行舟，不進則退,EO Intelligence數據來源：中國銀監(jiān)會官網，億歐智庫整理,,,,,,,,,,,,,,,,,,,1.24,1.42,1.55,1.59,1.65,36.34%,18.96%,14.48%,9.65%,2.43%,3.54%,6.00%1.75

13、,1.0,1.2,1.4,1.6,1.8,2.0,2.2,1.042011年2012年,2015年,2016年,2017年,億歐智庫：2011年-2017年商業(yè)銀行凈利潤及增速,,2013年2014年凈利潤：萬億元,,,,,增速,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,2.70%,2.73%,2.59%,2.62%,2.51%,2.27%,2.05%,2.12%,2.0%,2.2%,2.4%,2.6%,2.8%,2011Q2,

14、2012Q2,2013Q2,2014Q2,2015Q2,2016Q2,2017Q2,2018Q2,億歐智庫：2011Q2-2018Q2商業(yè)銀行凈息差,,,,,凈息差(%),EO Intelligence,,客戶期望隨技術發(fā)展不斷提高，但銀行服務水平與日益提升的 客戶需求仍存在較大差距,隨著技術的發(fā)展，客戶期望不斷提高。客戶想要的是直觀、無縫的體驗，即在任何設備上都能隨時享受服務，并實現個性化主張和即 時決策。但據銀行用戶體驗聯合實驗室調

15、研顯示，客戶對于銀行性能、功能、操作體驗、應用范圍等滿意度較低，部分用戶特別是年 輕用戶正在減少使用銀行服務。銀行應根據客戶體驗，依托金融科技，提高服務水平。,11,2%,0%,20%,40%,60%,80%,100%,60后,95后,億歐智庫：不同年代過去一年使用銀行服務頻率變化,,,70后80后增加維持不變,,,90后減少不再使用,,,,,,,,,,,,30%,40%,50%,60%,70%,10%20%,76,74,7

16、2,70,68,66,64,滿意度,重要性,優(yōu)化改進,保持現狀,,品牌,,,?,,,,等候觀察 ?,營銷活動,,?應用范圍,,性能,,,?,,,操作體驗??功能,,持? 續(xù)關注,安全感,億歐智庫：銀行總體滿意度—重要性評估矩陣,數據來源：銀行用戶體驗聯合實驗室《2017銀行用戶體驗大調研報告》,Part1 未來已來，大象起舞正當時 變革如逆水行舟，不進則退,EO Intelligence,,國家重視普惠金融業(yè)務且加強風險、合規(guī)和

17、安全方面的監(jiān)管， 驅動銀行利用金融科技提高服務效率，滿足監(jiān)管要求,普惠金融發(fā)展需求：國家高度重視普惠金融業(yè)務，2017年銀監(jiān)會等11部委聯合印發(fā)《大中型商業(yè)銀行設立普惠金融事業(yè)部實施方案》， 要求相關銀行設立普惠金融事業(yè)部。為了更好地服務小微企業(yè)，銀行需要利用金融科技提高服務效率。監(jiān)管趨嚴合規(guī)成本提升：一方面，監(jiān)管機構鼓勵銀行在風險可控的前提下創(chuàng)新；另一方面，監(jiān)管機構加強風險、合規(guī)和安全方面的監(jiān) 管。銀行需要通過更有效的手段來滿足監(jiān)

18、管要求，如反欺詐、反洗錢、智能審計等。,12,Part1 未來已來，大象起舞正當時 變革如逆水行舟，不進則退,EO Intelligence,,人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數據等新技術日漸成熟，為銀 行強化自身的數字化能力提供了新動能,隨著人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數據等新技術日漸成熟，推動金融科技公司迅速崛起，銀行也可以獲得或者發(fā)展此類技術，強化 自身的數字化能力，建設智能銀行。,13,,人工智能決策著金融服務趨向于自動化和智能化

19、,,區(qū)塊鏈以其安全可靠不可篡改的特性解決金融交易的信任問題,,云計算技術和資源以彈性靈活的方式得到充分利用,,大數據為人工智能不斷學習、快速成長提供數據動力,Part1 未來已來，大象起舞正當時 變革如逆水行舟，不進則退,EO Intelligence,,商業(yè)銀行主動擁抱金融科技，積極與金融科技公司合作，推動 金融創(chuàng)新與變革,14,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,今天的金融科技新時代孕育出了更 具效率、更具質量、更富

20、價值的新 金融，也為商業(yè)銀行的創(chuàng)新注入了 充沛的生命力?！?李云澤，工商銀行副行長,,,,科技將作為招商銀行未來變革的重 中之重，每一項業(yè)務、流程、管理 都要以金融科技的手段再造?！锘萦?，招商銀行行長,,,銀行需要主動擁抱大數據時代催生 的金融創(chuàng)新和變革，運用金融科技 創(chuàng)新提升金融服務的質量和效率?！獜垨|寧，北京銀行董事長,,,,,深圳農商行與京東金融、融信云將 在大數據風控、反欺詐、精準營銷、 智能金融等各領域加

21、強合作，開展 全方位對接?！罟獍?，深圳農商行董事長,Part1 未來已來，大象起舞正當時 變革如逆水行舟，不進則退,EO Intelligence,,,,搶占先發(fā)優(yōu)勢，積極布局金融科技,15,Part1 未來已來，大象起舞正當時,,銀行布局金融科技主要有三種方式：內部研發(fā)、投資并購、外 部合作,16,,銀行借鑒金融科技產業(yè)創(chuàng)新思路，通 過已有部門信息科技部或成立金融科 技子公司的方式，自行研發(fā)創(chuàng)新金融 技術及產品,內部研發(fā),,綜合

22、應用難度：,,銀行將自身資本注入金融科技公司， 形成更緊密的合作關系，作為自己的 外部金融科技研發(fā)基地，縮短技術研 發(fā)應用時間,投資并購,,綜合應用難度：,,銀行與金融科技公司合作，包括與金 融科技公司戰(zhàn)略合作共建聯合實驗室 甚至聯合成立子公司，向金融科技公 司購買服務等,外部合作,利：更好的控制技術、人才和 資源；弊：技術開發(fā)與維護成本高，開發(fā)周期長，應用較慢。,利：解決了內部創(chuàng)新文化缺失 問題，縮短了技術應用時間；弊：非專屬關

23、系，控制相對難，面臨數據安全與隱私等問題。,利：無需投入大量成本，推向 市場時間較短；弊：合作關系貨幣化，雙方磨合困難，存在潛在文化沖突。,,綜合應用難度：,案例：興業(yè)銀行、平安銀行、 招商銀行相繼成立金融科技子公司興業(yè)數金、金融壹賬通、 招銀云創(chuàng)。EO Intelligence,案例：工商銀行全資金融機構 工銀國際投資了智能風控公司 第四范式、人臉識別公司依圖 科技等。,案例：同盾科技為建設銀行、 中信銀行、浦發(fā)銀行、北京銀

24、 行等提供端到云一體化智能風 控解決方案。,,,,,,,,,,,,,,,,Part1 未來已來，大象起舞正當時 搶占先發(fā)優(yōu)勢，積極布局金融科技,,向金融科技公司購買服務將是中國銀行業(yè)布局金融科技的重要 手段,17,%,0%,20%,40%,60%,80%,100%,投資并購,合作,自主研發(fā),據普華永道《2017年全球金融科技調查中國概要》顯示，中國48%的金融機構目前向金融科技公司購買服務，未來3至5年，68%金融 機構將增加與金融科技

25、公司的合作。億歐智庫：未來3-5年中國金融機構創(chuàng)新驅動力變化,,增加,,維持不變,,減少,EO Intelligence數據來源：普華永道《2017年全球金融科技調查中國概要》,,中國金融機構愿意將32%的資源投入到金融 科技的項目中,,中國金融機構中48%目前向金融科技公司購 買服務,,中國金融機構中40%目前與金融科技公司是 合作伙伴,Part1 未來已來，大象起舞正當時 搶占先發(fā)優(yōu)勢，積極布局金融科技,鳳凰涅槃，銀行金融科技變

26、革之路,18,EO Intelligence,,銀行邁入4.0智能銀行時代，基于大數據、云計算、人工智能 等新興技術，全面改造銀行的運作模式,19,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,ATM,數 字 化 程 度,低,1980-1995年,1996-2007年,2008-2016年,2017年至今,賬單支付

27、基于網絡的銀行,數字信用卡發(fā)放,移動錢包 移動存款ATM能力升級全功能智能手機應用,大數據 人工智能 智能風控 全渠道銀行 機器人顧問,創(chuàng)新是商業(yè)銀行長期發(fā)展的基礎，圍繞客戶需求的升級和經營效率的提高，商業(yè)銀行一直在采用更加先進的技術去改造業(yè)務流程和服 務模式。目前，中國銀行業(yè)正面臨轉折點，全面邁入第四個重大發(fā)展階段，即4.0智能銀行，基于大數據、云計算、人工智能等新興技 術，全面改造銀行的運作模式。億歐智庫：中國銀行業(yè)數字化演進

28、歷程1.0 電子銀行2.0 網絡銀行3.0 移動銀行4.0 智能銀行高,Part2 鳳凰涅槃，銀行金融科技變革之路,EO Intelligence,,金融科技滲透到銀行運營的三個層次體系——管控層、交付層 和界面層——構建起智能銀行的體系架構,20,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,精準營銷 場景營銷 個性化營銷……,,反欺詐模型 行為監(jiān)控模型 催收策略模型……,,基礎審計模型 預警與特征篩選 數據挖掘審計模

29、型……,,客戶分析 大量資產配置 智能投資組合……,,語義搜索 智能問答 智能推薦……,智能營銷平臺智能風控平臺智能審計平臺智能投顧平臺智能投研平臺,人 工 智 能,內外部部數數據據,,,,,,標準化API接口1標準化API接口2,,標準化API接口N,……,封裝式系統基礎,,數據交換平臺,,數據交換平臺,,集團共享數據庫,,,,,,,非結構化 數據處理,,,,“云”的基礎IT架構,,,管控層交付層,

30、,界面層,智能銀行的建設路徑，即金融科技的利用主要集中在三個層次：管控層（銀行體系架構的“神經中樞”，即基礎架構）、交付層（處 理銀行業(yè)務活動的作業(yè)“后臺”）及界面層（與客戶直接交互的界面和觸點）。億歐智庫：基于金融科技的智能銀行體系架構降低客戶服務成本提高客戶服務質量和效率增強客戶體驗 多元化用戶服務入口一站式金融服務解決方案客戶服務界面/端營銷界面/端管理層界面/端運營界面/端客戶經理界面/端,Part2 鳳

31、凰涅槃，銀行金融科技變革之路,大數據,圖片參考：《智慧銀行未來銀行服務新模式》,EO Intelligence,,,,管控層：銀行體系架構的“神經中樞”,21,Part2 鳳凰涅槃，銀行金融科技變革之路,EO Intelligence,,管控層是整個銀行體系架構的“神經中樞”，呈現“云端化” 發(fā)展趨勢，強化“智能管控”,管控層是整個銀行體系架構的“神經中樞”，其基礎架構以云計算為核心，采用頂層設計架構，自上而下，實現互聯互通，滿足數據

32、傳輸的高效率與安全性，建構動態(tài)、高效、開放式、彈性、敏捷的IT系統架構。管控層呈現“云端化” 的發(fā)展趨勢：云計算代表一種采取互聯網思維的全新技術路線，銀行基于云平臺，通過資源組合方式的優(yōu)化和 資源投入的統籌安排，提高銀行運營體系的整體效能。據中國信通院調研數據顯示，近九成金融機構已經或正計劃應用云計算技術，其最主要目的是縮短應用部署時間、節(jié)約成本和業(yè)務升 級不中斷。,22,,,,46.8%,41.2%,12.0%,億歐智庫：金融機構

33、云計算技術運用進展（n=391),,有計劃使用,,已經使用,,暫時沒有計劃使用,,,,,,,,,32.25%,32.81%,50.00%,53.13%,62.56%,67.81%,0.00%,10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%,故障自動檢測定位,系統自動擴張,用戶自服務,業(yè)務升級不中斷,節(jié)約成本,縮短應用部署時間,億歐智庫：用戶應用云計算技術的目的（n=344）,數據來源：中

34、國信通院，億歐智庫整理,Part2 鳳凰涅槃，銀行金融科技變革之路 管控層：銀行體系架構的“神經中樞”,EO Intelligence,,銀行云：銀行目前多采取集中式總線型架構，但其成本高、擴 展能力有限等缺點難以滿足銀行日益增長的IT能力需求,23,Part2 鳳凰涅槃，銀行金融科技變革之路 管控層：銀行體系架構的“神經中樞”,,互聯網接入網關,,網銀,,柜面,,手機銀行,,直銷銀行,,ESB總線,,支付,,現金管理,,對賬,,信貸,

35、,供應鏈,,總賬,,核心,,……,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,現狀；銀行業(yè)務的開展和經營管理完全通過IT系統完成，金融創(chuàng)新及風控也主要通過IT技術手段實現。銀行早期IT系統主要采用集中式 架構，但隨著互聯網、大數據、人工智能等戰(zhàn)略加速布局，銀行傳統的集中式架構已無法滿足日益增長的IT能力需求。痛點：服務器資源利用率低，成本高；擴展能力有限，業(yè)務上線周期長；運維效率低下，故障恢復周期長。

36、億歐智庫：銀行集中式總線型架構億歐智庫：銀行集中式總線型架構存在的問題,,,,,服務器資源利用率低，成本高銀行服務器資源利用率低于30%，單臺5000MIPS的大機每年耗費1億元以上,擴展能力有限，業(yè)務上線周期長 銀行業(yè)務資源從申請到上線需要50多 個步驟，80%工作需要人工完成,運維效率低下，故障恢復周期長 銀行IT系統繁多，僅以城商行為例，系 統多達60-100個，服務器幾百臺,,,,,,銀行云：服務模式包括SaaS、PaaS

37、、IaaS三種，部署模式以 私有云為主,24,場景介紹：銀行云基礎IT架構基于分布式資源管理、虛擬化等技術，其服務模式包括SaaS、PaaS、IaaS，部署模式包括私有云、公有 云和混合云，其中私有云為主。應用價值：提升資產IT基礎設施使用率，降低成本；實現去IT化，通過科技創(chuàng)新，實現IT和服務的融合；實現業(yè)務模式、服務模式和運 營模式的創(chuàng)新。億歐智庫：銀行云服務示意圖億歐智庫：銀行云發(fā)展現狀,,,,,技術挑戰(zhàn)度,,,市場競爭度,

38、,,銀行采納度,,,技術成熟度,,,,,,,,2020E市場規(guī)模,￥42.8 億元,,,,,,,,,,,,,,,,,,,虛擬化,,分布式存儲,,編程模式,,,,云基礎IT架構,,,,,,分布式資源管理,大規(guī)模數據管理,,銀行,,金融云,,,,,服務模式,部署模式,,SaaS,,PaaS,,IaaS,,私有云,,公有云,,混合云,核心技術EO Intelligence,,,,,,,,大數據,云計算,區(qū)塊鏈,機器學習,計算機視覺,自然語言

39、理解 與交流,知識圖譜,生物識別,,Part2 鳳凰涅槃，銀行金融科技變革之路 管控層：銀行體系架構的“神經中樞”,,銀行云：大型商業(yè)銀行具有自建云平臺的能力，中小型銀行主 要依托大銀行或者第三方云服務商來支撐云平臺的運行,25,中國銀監(jiān)會發(fā)布《中國銀行業(yè)信息科技“十三五”發(fā)展規(guī)劃監(jiān)管指導意見（征求意見稿）》指出，商業(yè)銀行應積極開展云計算架構規(guī) 劃。目前，中國大型商業(yè)銀行具有自建云平臺的能力，而中小型銀行需要依托大銀行或者第三方云服務商

40、來支撐云平臺的運行。目前，銀行云市場正處于快速增長期。銀行系金融科技子公司如興業(yè)數金等也推出金融云服務平臺，互聯網公司如阿里云、騰訊云也 瞄向了銀行，除此之外還有一些銀行云提供商如天翼云、Ucloud、青云等。各中小型銀行業(yè)依托第三方云服務商加快上云進程。以哈密市商業(yè)銀行為例，為了實現新業(yè)務上線需求以及計算資源的迅速擴張，選擇了興業(yè)數金及甲骨文公司進行合作，通過系統上云 的方式快速實現業(yè)務需求。億歐智庫：哈密市商業(yè)銀行上云業(yè)務展示

41、,,通過租賃云C主lic機k的he方re式to實a現dd了y自ou建r 業(yè),text. Click here to add務系統快速y、ou穩(wěn)r t定ex上t. 線Cl，ick目h前er已e 經租,用云主機4t0o余ad臺d，yo微ur貸te系xt統. C、lic農k 貸,here to add your text.系統、OA系Cli統ck、h績ere效t系o a統dd等y十ou余r 套自建業(yè)t務ex系t. 統已上線運行。,Iaa

42、S,,SaaS,,PaaS,,借助金融云的平臺服務，在分布式數 據庫服務、分布式文件服務以及緩存 服務方面實現了高性能計算，為數據 分析、報表展示系統提供有效支撐。,,先后實現了核心業(yè)務系統、事后監(jiān)督 系統、對公信貸管理系統、零售信貸 管理系統、IC卡系統、支票影像系統 等重要系統上云運行。隨著電子渠道 業(yè)務發(fā)展，后續(xù)又逐步上云了網上銀 行系統等。,Part2 鳳凰涅槃，銀行金融科技變革之路 管控層：銀行體系架構的“神經中樞”,EO I

43、ntelligence案例內容來源：中國信通院,,騰訊云：為銀行量身定制云計算服務，監(jiān)管合規(guī)的金融級災備 能力，用科技引領銀行變革，共建智慧銀行,26,Click here to add your,to add your text. Click,text.,,,,,公司介紹：成立于2010年公司定位：國內最完備的云平臺， 專注于提供全球領先的專業(yè)云計 算服務核心產品：云計算、云數據、云,存儲等云服務,商業(yè)模式：為te企xt業(yè). C

44、和lic創(chuàng)k h業(yè)er者e 提t(yī)o 供add,云端服務，按y實o際ur 使te用xt.資C源lick付h費ere,應用行業(yè)：金h融ere、t醫(yī)o a療dd、y政ou務r te、xt.,電商等多個行C業(yè)lick here to add your,銀行客戶：,,,騰訊云銀行解決方案,,,推薦產品,大禹網絡安全,,金融服務器,,人臉識別,,私有網絡,,專用宿主機,,,金融數據庫,,,PAAS,,,,,TBDS大數TDSQL金郵件/短信天

45、御業(yè)務據處理套件融數據庫/RTX服務安全防護,,,,COS對象存儲CMQ消息服務CDN內容分發(fā),,,,,FR人臉識別 DDoS防護安全認證音視頻服務,,,深圳金融云A,深圳金融云B,上海金融云A,,,IAAS,,智能域名解析,,云監(jiān)控,,云安全,,,,,,,,,,高速緩存對象存儲金融數據庫,,,,負載均衡 接入應用層云主機/應用服務 資源層,,,,,,兩地三中心機房,,,同步數據、實時同步異地災備、數據同

46、步,,EO Intelligence圖片參考：騰訊云官網，億歐智庫整理,Part2 鳳凰涅槃，銀行金融科技變革之路 管控層：銀行體系架構的“神經中樞”,EO Intelligence,,,,交付層：處理銀行業(yè)務活動的作業(yè)“后臺”,27,Part2 鳳凰涅槃，銀行金融科技變革之路,EO Intelligence,,交付層是處理銀行業(yè)務活動的作業(yè)“后臺”，呈現“智能 化”“集約化”的發(fā)展趨勢,交付層是處理銀行業(yè)務活動的作業(yè)“后臺”，其運營

47、效率將影響整個流程的交付時間和質量，同樣支撐客戶體驗的實現，也是影響經 營成本的重要變量。交付層基于大數據和人工智能等技術，打造智能營銷、智能風控、智能審計、智能投顧、智能投研等智能應用平 臺，有效提升銀行數字化經營管理能力。交付層呈現“智能化”、“集約化” 的發(fā)展趨勢：“智能化”表現為以機器取代人工，實現自動化、智能化操作?！凹s化”表現為 不再一定需要物理上的集中，作業(yè)資源的共享和調配可以通過“邏輯集中”的方式實現。,28,,,,

48、,,億 歐 智 庫： 交 付 層 發(fā) 展 趨 勢,,,智能化,集約化,對于標準化業(yè)務流程，以標準算法 庫為支撐，以機器取代人工，實現 自動化和智能化操作；對于非標準化及專業(yè)化要求高的業(yè),務流程，以數據為驅動，外加專家,智慧，提供實時高效的智能化決策。,通過搭建共享的運營管理平臺，充 分打通全行跨地域、機構層級的運 營資源，突破機構屬性和物理位置 上的限制因素，最大化作業(yè)資源共 享效益，實現“邏輯上”的運營大 集中。,Part2 鳳凰

49、涅槃，銀行金融科技變革之路 交付層：處理銀行業(yè)務活動的作業(yè)“后臺”,EO Intelligence,,智能營銷：銀行目標客戶群體下沉，需要發(fā)展與中小微企業(yè)以 及個人客戶相適應的營銷方式,29,現狀：銀行傳統客戶主要針對國有企業(yè)、大型企業(yè)以及高凈值人群，但隨著傳統市場競爭的白熱化以及消費金融市場的迅速發(fā)展，銀 行目標客戶群體下沉，向中小微企業(yè)和個人覆蓋，對中小微企業(yè)和個人客戶的獲取留存是銀行未來競爭的重要因素。痛點：銀行傳統的營銷獲客方

50、式成本高、轉化率低、精準度低，且與零售市場不相適應。億歐智庫：銀行傳統營銷方式,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,、,,,,,Part2 鳳凰涅槃，銀行金融科技變革之路 交付層：處理銀行業(yè)務活動的作業(yè)“后臺”,,智能營銷：借助大數據、機器學習等技術打造以客戶為中心的 智能營銷，實現銀行營銷的精準化、場景化與個性化,30,,,,,技術挑戰(zhàn)度,,,市場競爭度,,,銀行采納度,,,技術成熟度,,,,,,,,2020E

51、市場規(guī)模,￥46.7 億元,,,,,,,,,,,,,,,,場景介紹：智能營銷通過收集用戶社交、消費、信用、交易等行為數據，分析用戶需求與偏好，建立精準營銷解決方案，優(yōu)化銀行對 客戶的篩選與精準服務，應用于銀行的存量客戶激活、線上線下獲客、產品交叉營銷等場景。應用價值：將銀行海量存儲數據變現為營銷價值；通過用戶畫像、用戶分層、用戶定位實現銀行營銷的精準化、場景化、個性化，優(yōu) 化營銷的質量與效果；降低人力成本、提高營銷效率。億歐智庫：智

52、能營銷系統億歐智庫：銀行智能營銷發(fā)展現狀,,,,,,,,,,,業(yè)務,,系統,,渠道,,,,行內數據交互數據外部數據數據,,,,,,,,智能營銷管理系統數據處理標簽畫像用戶分層用戶定位,,,,,精準營銷場景營銷個性化營銷,,微信,,,論壇,,,,微博SEM,交互渠道郵件單項渠道媒體,,評估優(yōu)化報表洞 察實時 監(jiān)測B/A測試 產品優(yōu) 化,備注：B/A測試：投入產出比；SEM：搜索引擎營銷,核心技術EO I

53、ntelligence,,,,,,,,大數據,云計算,區(qū)塊鏈,機器學習,計算機視覺,自然語言理解 與交流,知識圖譜,生物識別,,Part2 鳳凰涅槃，銀行金融科技變革之路 交付層：處理銀行業(yè)務活動的作業(yè)“后臺”,,智能營銷：銀行依托金融科技公司提供的全套智能營銷解決方 案或合作建立本行的智能營銷服務平臺，開展智能營銷,31,,產品介紹：“智慧營銷平臺”通過大 數據分析和洞察，打造以客戶體驗為 核心的實時互動營銷平臺體系業(yè)績表現：超40

54、00個活動在智慧營銷 平臺上運轉，事件營銷成功率比傳統 數據營銷高5至10倍合作伙伴：,,,營銷數據集市,,,,,,營銷管理平臺篩選客戶營銷優(yōu)化渠道協同評估分析,客戶獲取,,運營管理,,,客戶經營資源管理事件式營銷（數據庫營銷）,,,,,大零售客戶數據,營銷接觸數據,線上行為數據,排除規(guī)則,,,個性化推薦引擎推薦規(guī)則,渠道選擇,,,,,面對用戶下沉挑戰(zhàn)，銀行營銷由傳統粗放式營銷轉向從數據中挖掘價值的智能營銷。銀行開展智

55、能營銷主要有兩大方向，一是在特定 項目上依托金融科技公司提供全套智能營銷解決方案，二是和金融科技公司合作建立本行的“基于大數據分析的智能營銷服務平臺“。招商銀行2015年和SAS合作啟動“招商銀行智慧營銷平臺項目“，以實現招行營銷決策科學化、營銷管理流程化、營銷業(yè)務精準化和 資源投入最佳化。該項目曾獲得《亞洲銀行家》2017年度 "中國最佳客戶關系管理項目（Best CRM Project）"大獎。億歐智庫：招商

56、銀行網絡化、數據化、智能化智慧營銷平臺 主動營銷：重精準被動營銷：重個性,Part2 鳳凰涅槃，銀行金融科技變革之路 交付層：處理銀行業(yè)務活動的作業(yè)“后臺”,EO Intelligence案例內容來源：招商銀行零售金融部張艾楠演講及其他公開資料，億歐智庫整理,EO Intelligence,,智能風控：銀行傳統風控流程繁瑣且成本高，難以滿足個人和 企業(yè)信貸提出的新需求,32,Part2 鳳凰涅槃，銀行金融科技變革之路 交付層：處理銀

57、行業(yè)務活動的作業(yè)“后臺”,,,,,,,第三道防線-獨立審核人員即內部審計人員，負責獨立審核 前兩道防線管控有效性，但不得 涉及或“擁有”任何管控活動第二道防線-獨立管控人員即制定全面風險管理框架、政策 和體系，監(jiān)督第一道防線活動， 承擔主動“挑戰(zhàn)”職責的人員第一道防線-風險“所有者”即從事產生風險的活動、并在日 常業(yè)務活動中負責管理這些風險 的人員，承擔了大多數風險識別,,現狀：三道防線模型是銀行通用的內控管理框架，智能風控主

58、要應用于銀行風險管理的第一、二道防線。目前，銀行風控主要采取信 用評分卡的方式，具體可分為風險評分卡、收益評分卡等，應用于授信業(yè)務不同階段，構成了完整的信用評分體系。痛點：信貸業(yè)務流程繁瑣且風控成本高，個人信貸欺詐行為增加，企業(yè)信貸需求增加但銀行機構不能滿足貸前和貸后風險管理工作。億歐智庫：銀行風險管理三道防線億歐智庫：銀行授信各階段信用評分卡使用介紹,,,,,,,客戶審批階段客戶管理階段,,,01,,,02,,,03,客戶營銷

59、階段市場反應評分模型： 根 據消費者的消費表現進 行評分；余額轉賬評分卡： 利用 信用局的刷卡記錄等信 息，預測消費者將A銀行 信用卡等貸款結清， 而 將業(yè)務轉移到B銀行的概 率和金額大小,行為進行預測， 主要用 于信用卡、住房貸款、 汽車貸款等申請的審批 和額度的確定,申請風險信用評分卡：行為評分卡： 根據客戶,通過申請人的消費表現， 申請貸款后一段時間的,對未來可能出現的違約使用、欠款、還款信息,對客戶行為進行預測； 客戶

60、評分卡： 根據客戶表現， 為客戶提供綜合 的評分；欺詐風險評分卡： 通過 分析客戶交易等信息， 量化欺詐風險發(fā)生概率,,,,智能風控：基于大數據、知識圖譜和人工智能技術，降低銀行 風控成本，提高征信效率,33,,,,,,,,,,,技術成熟度技術挑戰(zhàn)度 市場競爭度 銀行采納度,,,,,,,,2020E市場規(guī)模,￥75.9 億元,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,

61、,場景介紹：智能風控可分為個人風控和企業(yè)風控，個人風控依托大數據和人工智能技術對客戶風險進行及時有效的識別、預警、防識， 企業(yè)風控基于大數據和知識圖譜技術整合企業(yè)工商信息、合規(guī)情況、關系族譜等改善企業(yè)信用評級狀況。應用價值：降低銀行風控成本，提高征信效率，實現信貸的貸前、貸中、貸后全鏈條自動化、智能化，提升個人征信的廣度和精度， 豐富企業(yè)信用體系。億歐智庫：智能風控基本流程億歐智庫：銀行智能風控發(fā)展現狀,核心技術EO Int

62、elligence,,,,,,,,大數據,云計算,區(qū)塊鏈,機器學習,計算機視覺,自然語言理解 與交流,知識圖譜,生物識別,,Part2 鳳凰涅槃，銀行金融科技變革之路 交付層：處理銀行業(yè)務活動的作業(yè)“后臺”,,智能風控：金融科技公司在大型商業(yè)銀行與領先的股份制商業(yè) 銀行中扮演協同的角色，對于中小型銀行承擔“管家”角色,34,,,產品介紹：構建面向互聯網金融業(yè)務 的風險防控體系，該體系提供計算能 力和規(guī)則調動功能，為互聯網金融等 業(yè)務提供

63、覆蓋貸前、貸中、貸后的全 方位反欺詐及風險防控能力。合作伙伴：,,,,,,,,,,渠道系統互聯網接入 移動APP瀏覽器 自動終端 移 動 PAD 第三方渠道……,,,,,,,業(yè)務前置個貸信貸 貸后 打分卡,,,,,貸前申請反欺詐、二道 風控、多頭借貸貸中資產狀況、還款能力,貸后風險監(jiān)測,,,業(yè)務系統大數據,,,,,,分布規(guī)則引擎身份欺詐終端欺詐 交易欺詐 信用風險 賬戶安全,,,,,,大數據分布式計算監(jiān)管

64、黑名單人行征信 互聯網征信 設備指紋 歷史數據,目前，金融科技公司在銀行智能風控層面的介入主要體現在個人和中小微企業(yè)信貸業(yè)務上。由于風控與銀行的核心業(yè)務相關，銀行在 智能風控層面的采納程度相對較低，大多是在銀行原風控系統上將銀行數據與客戶的社會網絡關系和足跡行為數據進行融合實現優(yōu)化。對于大型商業(yè)銀行與領先的股份制商業(yè)銀行來說，金融科技公司扮演的主要是協同的角色，如提供數據源聯合建模等；對于中小型銀 行來說，金融科技公司承擔的是“管家

65、”角色，如為銀行提供包括數據治理、產品設計、風控系統流程構建、人才培養(yǎng)等一條龍服務。億歐智庫：北京銀行面向互聯網金融業(yè)務的大數據風控體系,Part2 鳳凰涅槃，銀行金融科技變革之路 交付層：處理銀行業(yè)務活動的作業(yè)“后臺”,EO Intelligence案例內容來源：同盾科技訪談、北京銀行軟件開發(fā)部副總經理宗勇濤文章,EO Intelligence,,智能審計：銀行內部審計流程可分為審計準備、審計分析等六 個模塊，利用傳統審計方法效率

66、低、精準性差,35,,,,,,,現狀：商業(yè)銀行內部審計指通過系統化和規(guī)范化的方法，審查評價并改善銀行業(yè)金融機構經營活動、風險狀況、內部控制和公司治理 效果。銀行內部審計流程可分為審計準備、審計分析等六個模塊，多為審計組在現場人工從會計數據中尋找違規(guī)指標和造假元素。痛點：現場審計，人員需求多，效率低；多依靠審計人員專業(yè)素質，精準性、穩(wěn)定性待提升。億歐智庫：商業(yè)銀行內部審計流程審計準備數據分析審計實施審計報告項目總結后續(xù)跟

67、進,Part2 鳳凰涅槃，銀行金融科技變革之路 交付層：處理銀行業(yè)務活動的作業(yè)“后臺”,,智能審計：基于大數據、人工智能等技術，為審計人員提供非 現場審計能力，提高審計的精準性、及時性和有效性,36,場景介紹：智能審計指銀行基于大數據、人工智能等技術，通過建設審計信息系統、搭建審計數據分析中心、建立7*24小時審計監(jiān)督 中心等方法，為審計人員提供非現場審計能力，推動審計工作由“抽查”轉向“全查”。應用價值：構建非現場審計能力，提高審計

68、人員效率，提升審計的精準性、及時性和有效性。,億歐智庫：銀行智能審計發(fā)展現狀,,,,,技術挑戰(zhàn)度,,,市場競爭度,,,銀行采納度,,,技術成熟度,,,,,,,,2020E市場規(guī)模,￥2.35 億元,,,,,,,,,,,,,,,,億歐智庫：銀行智能審計分析平臺,,,,,數據層Relationship DBNoSQL DBHadoop,,工具層,,商業(yè)智能平臺,,數據挖掘平臺,,可視化平臺,,應用子系統,,預警與特征篩選,,可視化管理