没想到银行业也有黑科技大户:工行黑科技入侵!
没想到银行业也有黑科技大户:工行黑科技入侵!新金融领域时下最潮的概念无非是Fintech或者Tech_Fin(蚂蚁提出的概念),说到金融科技或者科技金融,你会想大数据应用、智能信贷、区块链、智能投顾……等等。
但谈起这些“黑科技”,你可能想到的是那些企业?蚂蚁金服、平安集团或者一直炒着Fintech概念各路互联网金融企业?真正在这些“黑科技”储备丰厚的,可能是大家都没想到的一家公司:宇宙行。
各路互联网金融创业者们,除了观察蚂蚁之外,不妨也抽空看一下以工商银行为代表的传统银行在干什么。
一
在上周的工行业绩发布会上,工行董事长易会满有大篇幅谈到工行在金融创新技术方面的储备:
在总行已经成立了七大创新实验室,包括人工智能、云计算、区块链、生物识别、大数据跟互联网金融。我们七大实验室有近五百人,一直在从事前沿的一些技术研究。
他的结论是:
……在金融创新的技术储备跟应用方面,我们是走在比较前面的。所以工商银行尽管是一个规模很大的银行,是一个比较老的银行,但是也是一个创新比较有活力的这么一家银行。
大部分人可能忽略了这一小段,这个话题在金融行业也不是什么热点话题。
但“宇宙行”有个特点是体量大,体量大的一个结果就是,能写到年报里的,能在业绩发布会上提到的,在宇宙行看来是那么一丁点,放到行业里就已经很拔尖了。
比如宇宙行下面的“工银瑞信”,历次年报里不会超过200字。但总规模看,这家公司在公募基金行业里面已经排第一第二。
易会满说的“在金融创新的技术储备和应用方面……走在比较前面”又是什么意思?
二
国内金融科技的前沿肯定绕不开阿里和蚂蚁。比如别家还在谈大数据、区块链的时候,他们已经默默开始用量子通信了。
2015年7月,阿里和中科院在上海建立了“量子计算实验室“,今年3月,网商银行实现了量子加密通信。
量子加密通信是什么鬼呢?金融魅丽也说不太清楚,有高人的解释这样的:
薛定谔的猫你知道吗?知道,那只既活着又死了的猫,除非你看到,否则你不知道它是死是活。
量子有个特性叫量子纠缠,两个耦合的量子无论放多远,改变一个的状态,另一个状态也会相应改变,可以用来远距离通信。
量子还有一个特点,跟薛定谔的猫一样,你观测之前是既死又活的,但你打开盖子看一眼,就只有死猫、活猫的结果了。量子也是一样,你试图观察他,他的状态就改变了,无法窃取、干扰。
阿里云宣布2017年3月网商银行实现了量子加密通信,同样的事情,工商银行2015年2月就实现了。当年在北京分行、上海分行开始用量子通信技术传输同城金融数据。
到了2017年3月,工行已经可以实现北京到上海之间的量子数据传输,是全球第一个将实用性的量子通信提升到1200公里距离的机构。
在区块链方面,工行今年可能会提供基于区块链的点对点金融资产转移和交易服务。
三
大数据运用方面工行也颇有建树。
在工行内部,大数据这个概念兴起很早,最早提法是”数据仓库“(结构化数据)、“信息库”(非结构化数据);这两项大数据基础工作在2007年就已经搭建完成。
在应用层面也很惊人。一些公开资料显示,除了IT基础部门庞大的人员队伍外,工总行和省分行层面已经有超过2000名数据分析师。
在应用层面,工行在哪些地方使用了这些数据?从银行内部视角看,大数据运用在四个方面:客户服务、驱动营销、风险管理和互联网银行。这些大数据运用,有些客户能感知到,有些则只在后台运行。
金融魅丽大致梳理一下工行大数据在具体业务层面的运用:
逸贷公司卡 这是工行将大数据用在小微企业贷款上的案例,无抵押信用贷。大致有这么几类,比如对POS收单商户的数据分析基础上的逸贷公司卡,通过挖掘商户POS交易数据来发放和进行风控;类似的还有面向农产品采购商户的采购卡,面向工行自有电商平台融e购商户网逸贷信用卡,商旅服务业商户的商旅逸贷公司卡。怎么说呢,如今互金企业说的数据+场景与此类似。
逸贷 面向个人消费者的消费金融信贷,基于个人金融数据的分析的产品,信用卡、借记卡用户线上线下消费之后就有可能被推送到。和信用卡分期、万用金推送是类似的。
反欺诈 工行这一反外部欺诈系统叫“融安e信”,典型应用包括转账汇款反欺诈,这个系统对网点、网上银行、电话银行、手机银行和自助终端等渠道进行的转账汇款交易进行即时筛查,准确率在96%左右;另一种典型应用是对信用卡申请进行反欺诈筛查,据说准确率在98%以上。这个系统和互金企业现在做的饭期债相比有什么显着的长处?比如毫秒级响应,比如对外部风险事件的智能分析,目前大部分企业可能还做不到。
易会满说这个系统迄今已经拦截了11万笔电信欺诈转账汇款。
四
宇宙行曾经一度是中国市值第一大的企业,但现在估计只能排到第三了,前两名是腾讯和阿里。
腾讯和阿里最重要的核心能力是什么?马云说是DT能力,孙正义说未来最大财富是数字财富。除了社交和电商,数据的富矿其实在银行业,银行业深度挖掘这个数据富矿,无疑是面向未来最正确的路子。
工行的金融创新技术储备是很多,但和互联网企业比起来,在应用层面的问题和缺陷也十分明显。
第一个问题是庞大的工行体系内部数据运用割裂,当然所有银行都存在类似的问题。比如明明大部分用户都有预留电话,但这个信息和客服系统是割裂的,客服无法没法通过手机识别用户;这样的割裂存在于很多部门之间。
第二个问题是工行在电商、社交上的数据显然逊于腾讯阿里,如何用外部数据补足这一点是个问题。随着移动互联网进程的加深,所有人都随时在线,社交和电商的数据显然会越来越重要。
这里面潜藏着另一个长远问题:工行的下沉速度远远赶不上BAT。在一个偏远县可能只有两三个工行,但有无数个微信和淘宝,新生代没进过工行,但都有微信、淘宝。
现在互金企业谈用户时经常使用”白户“这个词,白户不只是次级用户,也可能是首次接触金融服务的用户;一个人在银行和传统征信中是白户,在微信、淘宝上却很难是白户。
未来的年轻人有很大可能会摆脱如今这一代人对传统银行的依赖(不能等着他们都变成有钱人再来找你),工行的数据能力,能不能触达到更广更远的范围,这是个大问题。
第三个问题是对创新运用的保守。前面说的创新有很多是底层的,但也有很多能体现在用户界面中。比如工行说反欺诈很厉害,但同时又对客户手机转账设置了重重限额。你的防欺诈技术、生物识别技术,能不能用在这些地方提升用户体验?
一刀切式的限额,用工行APP的体验就远不如支付宝、微信了。这和央行提出ATM转账24小时后到账一样,对效率和用户体验是极大伤害。