数据要素+数字化转型:银行公共数据运营层面探索

今日金融科技动向

摘要:近日,中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》。《行动方案》指出要,“推进金融领域‘数据要素×’试点,运用大数据、隐私计算等科技手段,融合应用多维数据,优化金融产品”、“聚焦老年人群日常生活中的高频金融场景,持续健全金融无障碍服务体系”、“鼓励金融机构发挥金融科技优势,输出技术、平台等服务资源,促进中小企业数字化转型”等。 创新往往不是来源于大的变革,而是不同要素的排列组合。此处,可以结合《关于加快公共数据资源开发利用的意见》,从银行作为数据要素消费者和创造者两个角度来看。本文首先分析了银行数据资源应用的现状与痛点,然后以AI资金缺口分析助手和农村三资平台为突破口分析了银行如何利用公共数据和入局公共数据运营,最后展望了公共数据在银行业的应用前景。 关键词:数据要素、数字化转型、公共数据运营、银行、人工智能、养老金融 一、数据资源应用现状与痛点 近几年,随着金融科技蓬勃发展,银行作为数据敏感性机构,对数据的使用尤为迫切。为了更有效的服务客户并管理风险,金融机构广泛采用了边云端架构。这种架构通常在靠近用户的地方部署智能终端来采集数据,并利用边缘计算技术对局部数据进行加工。随后,这些经过处理的数据被传送到云端进行进一步分析和协同。例如,中国工商银行推出的“工银兴农数智服务平台”,引入卫星遥感影像智能识别算法,实现对农业贷款的贷前贷后的风险闭环管理。中国人民保险海南分公司联合中国移动推出的“壤信通”,邀请专家构建土壤监控指标、建模,并利用智能物联网设备判断土壤肥力等关键指数。这一系统不仅给农户提供了种植建议,还作为保险赔付的定量因子。这些系统都以大量的数据作为底部支撑,在为金融机构提供风险实时监控的同时,也为监控对象提供了风险提醒,帮助其及时发现灾害、处理灾害。 但是人和企业是在社会上生活、发展的。如果仅利用自身数据就容易形成数据孤岛,片面的分析问题是十分致命的。如信贷审批时如果依赖银行内部的历史交易记录,可能会忽略客户的外部财务状况(如税务记录、法院判决等),从而导致信用评估不准确。 《关于加快公共数据资源开发利用的意见》(下文用《意见》代替)的提出,就为打破数据孤岛提出了破局点。公共数据资源是指由政府机构、非营利组织或其他公共实体收集并公开发布的数据。这些数据通常包括人口统计、经济指标、健康记录、环境监测、交通流量、企业注册信息、税务记录、法律判决等多种类型。公共数据资源对银行具有极高的价值,比如银行可以利用它生成更全面的客户画像、进行更精准的营销和风控。 因此,此次的加快公共数据资源开发,对银行来说可谓是一个新的机遇。正如兴业银行首席经济学家鲁政委所表示,“一方面,数据产业可以为银行提供新客户群。通过与数据产业企业合作,银行不仅能开拓新客户,还能为快速引入和运用各类公共数据奠定基础。另一方面,除了向数据要素新兴企业提供服务外,银行也有机会直接参与到数据要素市场的建设中,而且由于规模优势等原因,部分全国性大中型银行在开展数据要素新兴业务中存在优势。”所以下文从银行使用公共数据资源和银行争取公共数据运营机构授权两个方面对银行在公共数据使用层面进行可行性分析。 二、银行公共数据运营层面探索 (一)AI退休资金缺口分析,理财拓展:银行使用公共数据资源 这里以AI退休资金缺口分析为例,探索银行在公共数据资源方面的使用。截至2023年末,中国60岁以上人口约2.97亿人,占总人口的21.1%。根据联合国《世界人口展望》,到2050年我国60岁以上人口将达到4.8亿,占总人口的约35%。随着老年人口数量的持续增加,银发经济作为一片蓝海展现出巨大的市场潜力和发展机遇。银发经济涵盖老年人群体生活的方方面面,包括但不限于健康护理、养老服务、旅游休闲、教育培训、适老化改造和养老金融等。其中养老金融作为一个尤为重要的组成部分,包含养老金管理、保险产品、财富管理、消费信贷、数字化服务等。值得注意的是,我们谈及养老,不应仅关注目前的老年人群体。因为人是一个逐渐变老的过程,所以为养老生活做准备是每一个人都需要考虑到的事情。因此应该从人的全生命周期入手,在不同年龄阶段制定不同的养老计划。 比如在任意年龄节点,从退休需要储蓄多少资金入手,来为大家规划理财储蓄计划。个人储蓄是否能在退休后维持理想生活水平需要通过多方面考量,包括预期寿命延长、通货膨胀、每月可储蓄额等,计算较为复杂。而且从人的心理角度来看,大多数人不希望独自做出重要的长期决策,所以可以辅助他们分析。比如本案例中的资金缺口分析助手。 AI退休资金缺口分析助手,是一款依托于看现在、盼未来为用户分析养老储蓄缺口,并提出合理建议的智能体。首先,分析助手以问答的形式收集用户的基本信息、财务状况、投资情况、养老保险信息、通货膨胀率预期。如图1-1: 图1-1 待信息收集完毕后,可依据现在的情况为用户智能生成退休规划,包含退休资金缺口,每月建议储蓄额、弥补资金缺口建议等。如图1-2: 图1-2 考虑到用户提问通过搜索方式寻找答案的倾向,本分析助手大模型底座选型为:文心一言大模型。用户通过百度搜索后即可直达搜索助手。其次,依托于模型自身架构,可通过表单收集功能收集意图客户,用于客户经理转化。本模型具体问题,如图1-3: 图1-3 本分析助手在银行应用层面十分具有商业价值。首先,为用户分析资金缺口后,可让用户清晰的了解目前的资金流漏洞;其次,可以结合资金流漏洞及用户倾向为其提供不同类型的财富投资方案。而且这目前只是最低阶版本,依托银行现有的数据资源及公共数据,还可迭代升级。 一方面,用数据多跑路代替客户多输入。归纳行内外客户资金流数据、膨胀率预期、社保信息、客户建档信息代替等客户手工输入。从而达到客户仅需输入预期退休年龄、风险偏好、希望退休后每月可消费额即可一键生成退休规划的结果。另一方面,可结合生成的规划,依托行内产品为客户提供定制化的储蓄、理财、信贷方案。比如,国外的一款住房反向抵押贷款:拥有房屋产权的老年人作为借款人将产权抵押给金融机构;金融机构评估后,按月等支付现金给借款人;之后借款人可继续住。等去世后,金融机构将房屋拍卖等用于偿还借款。基于社会认同理论和镜像效应,依据客户现状为客户量身定制金融养老方案,建立共同性链接将更容易向其销售这些产品。 (二)助力企业数字化转型:银行入局公共数据运营 在分析银行入局公共数据运营,助力企业数字化转型前,我们先来看一下银行目前数字化现状。当下,银行开发的系统分为两类:一类为行内系统跟随科技发展更新换代,以及总结行内数字化转型成功案例向同业输出;另一类为搭建生态圈。通过构建覆盖人们衣食住行、企业管理等系统的方式去提升各行各业数字化水平,以达到通过高频的非金融业务使用去带动低频的金融需求、沉淀资金、信息流的目的。比如人保海南与农行合作,对接省政府“海南自由贸易港平价蔬菜保供惠民智慧管理平台”,利用“保险+电子秤”模式,搭建基于互联网的海南平价菜惠民金融服务。在投保的平价蔬菜点,买菜的人可以买到“秤足价廉”的菜,卖菜的可在菜卖出价格低于当地时获得赔付,银行可以沉淀交易资金,电子秤交易数据可以供政府等分析。 银行在细分领域助力企业数字化转型正逢蓝海。如《意见》指出要“授权符合条件的运营机构开展公共数据资源开发、产品经营和技术服务”,“支持在制度机制、依规授权、价格形成、收益分配等方面积极探索可行路径”。《行动方案》指出“鼓励金融机构发挥金融科技优势,输出技术、平台等服务资源,促进中小企业数字化转型”。这两个碰撞就可以得出银行在此时作为授权运营机构入局,助力中小企业数字化转型。 原因如下:首先,公共数据资源具有高价值、高敏感数据。运营机构必须在一定程度上保证数据的安全性。金融部门是一个数据密集型行业,也是一个强监管的行业。银行在数据安全与数据保密方面十分擅长。其次,对于一头牵着公共数据一头牵着企业,最后自己再使用二次加工数据的链路模式,银行十分擅长将其价值最大化。比如部分银行会建立类似美团点单的系统。端侧软件点单,边侧软件供商家分析营收情况,云侧一方面沉淀资金,一方面通过分析商家资金流探寻潜力贷款商家。再次,公共数据的引入,将为金融科技输出注入新的动力。最重要的是,数据要素市场还处于“做大蛋糕”阶段,竞争不激烈。数据产品定制场景化要求较高,细分领域容易获得机会,适合作为银行利润的新增长点。下面,我们来解构“农村三资平台”中银行利用公共数据助力数字化转型的典型案例,供读者参考: 农村三资平台,即农村集体资金、资产、资源管理服务平台。通过这一数字化转型,一方面向当地村民披露了相关信息,便于村民进行一些村内交易;另一方面提高了村集体的治理水平。农村三资平台的搭建有许多种,其中一种为银行联手当地政府部门搭建。以兴农通为例,它的客户大体分为三个角色:政府端提供数字乡村、政务公开、党建等功能;企业端提供贷款、伙伴撮合、经营助力等功能;个人提供村内活动查询、金融服务办理、农资查询等功能。从政务公开到农资查询,无不闪现着公共数据的身影。 就这类三资平台而言,下一步的一个好的机遇就是发展智慧农业。近日,《全国智慧农业行动计划(2024—2028年)》中提出要“打造国家农业农村大数据平台”、“共建农业农村用地‘一张图’”、“鼓励有条件的地方整区域推进田间气象、作物长势、土壤墒情、病虫害等监测预警网络建设”、“汇聚力量提供农技在线等服务”。可以想象,未来三资平台引入这新一轮的高度智慧化的公共数据后,将通过种植前分析、种植中智能监控等手段大幅提高精细化种植、养殖水平,与村民更加紧密联系。 三、未来展望 数据要素与数字化转型在银行业的结合,正推动着金融生态圈的快速建立,但其未来充满着机遇与挑战。首先,数据的安全性和隐私性是银行必须考虑的问题。比如在对外输出数据产品时,如何合理有效的脱敏;在量子计算技术不断发展的过程中,如何保证加密算法的可靠与安全性。其次,目前大的生态位已被各大平台占据,但细分领域仍存在许多未被占据的生态位。如何慧眼识珠,在细分领域发现未被占据的生态位,作为银行的发力点,也是需要仔细斟酌的。 展望未来,公共数据在银行业的应用前景广阔。一方面,在全国统一的数据要素大市场的支持下,银行等金融机构将能更有效的利用数据资源,精准的刻画客户画像、评估贷款风险等。另一方面,通过结合人工智能、大数据等新兴技术布局数据要素领域及相应生态位,助力企业数字化转型,将会给银行带来新的增长点。 参考文献: [1]伍朝晖. “保险+科技”赋能乡村振兴全面风险保障体系,为农业全产业链发展托底护航[J]. 金融电子化,2024(7). [2]牛娟娟,马梅若.以数字金融为支点撬动五篇大文章协同发展[N].金融时报,2024-11-29(002).DOI:10.28460/n.cnki.njrsb.2024.005600. [3]王智勇.当前人口流动的主要特征及对城市化的影响[J].人民论坛,2021,(17):74-77. [4]David Knox & Lin Shi.AI如何推动退休和养老系统现代化[C]//狄陈静,译.WORLD ECONOMIC FORUM,2024 [5]徐贝贝.金融服务“添柴”“烧旺”消费烟火气[N].金融时报,2024-08-13(002).DOI:10.28460/n.cnki.njrsb.2024.003635. [6]付昌林,商飞,张玉玺,肖良清. 园区场景生态建设创新实践[J]. 金融电子化,2024(10). 期待你的关注~

14分钟
54
9个月前
EarsOnMe

加入我们的 Discord

与播客爱好者一起交流

立即加入

扫描微信二维码

添加微信好友,获取更多播客资讯

微信二维码

播放列表

自动播放下一个

播放列表还是空的

去找些喜欢的节目添加进来吧