第五届零售银行发展大会于8月25-26日在上海举办。大会以“智慧零售 创新未来”为主题,从“打造全方位零售金融生态圈”与“科技驱动 释放潜能”两大专题切入,与多位零售及科技领域资深专家,共同探讨如何实现商业银行经营智能化与生态化,更好地服务实体经济和民生。作为全球零售信贷分析和咨询行业的领导者,益博睿(Experian)荣获“2022年度商业银行风控服务创新奖”。

 

益博睿中国区决策分析解决方案产品总监黄政受邀出席本次大会,并担任圆桌论坛嘉宾,与主持人(原)哈密银行互联网金融事业部总经理蒋旭峰先生、恒丰银行及广发银行专家们一起围绕“普惠和零售金融创新发展的机遇和挑战”展开讨论。以下为发言内容实录:

 

问:现阶段普惠金融发展的最大价值是什么?最大的挑战又是什么?

 

黄政:益博睿将普惠金融的价值定义为“帮助民众改善财务健康”,并将其视作全球可持续发展战略的一部分。普惠金融旨在帮助更广大的群体,特别是传统金融覆盖不到的群体获得金融支持和财务支持。金融科技的作用应该是搭建桥梁,让金融机构和需要贷款但是不被传统金融服务所接纳的群体能够以互利互助的方式连结在一起。

 

普惠金融的挑战在于如何在保障金融机构的风险管理诉求和满足真正需要普惠金融的用户诉求之间取得有效平衡。举个例子,曾经有一段时间出现的高风险高收益模式肯定不是一个好答案,因为并不能满足可持续发展的要求。那么我们现在说的其他问题可能都可以在这个挑战、这个平衡问题中找到些影子。

 

问:普惠、零售都意味着规模和效率,那么我们在往规模和效率的方向努力的时候,如何能保障更好的金融服务质量?

 

黄政:规模和效率,这两点往往是正相关的,和金融服务质量其实没有矛盾。

 

我们在历史项目中有一种分析方法,对于任何一个产品,我们可以通过客户旅程来进行分析,我们把从获客、客户准入、维系、再营销、退出的环节列出来,再把里面每一个环节的要点列出来,我们看每一个点如何提高效率和客户体验。通过对逐个业务点的提升去带动整体服务能力的提升。

 

那么在零售领域,目前最好的做法就是数字化,数字化的本质是通过自动化的决策机制去高效进行业务运维,这里数据、系统、模型、策略都是这个机制的一部分。过去手工作业时代,我们一条政策审核所有人,后来用系统去部署自动化决策,再进化到用机器学习的方法自动更新决策,这就是数字化进程,这个过程提高了效率和业务规模。

 

对金融服务质量的保障则来自我们做模型做策略做自动化决策的方法,比如说,我们应用的其中一个方法叫做“最优化”,通过最优化这种运筹学模型去整合其他模型,为每一组甚至每一个客户寻求最佳路径,最终还要实现机构利益的最大化。

 

问:谈谈金融业务和技术的结合。

 

黄政:其实这些年,中国市场在金融业务和技术相结合方面所做的探索非常多。早在2007年,益博睿就开始将模型和半自动化的决策方案应用于信用卡领域的信贷全生命周期管理,之后拓展到零售信贷。过去十几年信用卡其实是金融业务和技术结合最快最紧密的领域之一,现在也还是,这里结合客户旅程有很多可以做的事情。比如数据挖掘、决策引擎的最早应用都在信用卡领域。现在我们讲数字化,看到有很多新的技术,在解决譬如数据获取的问题,通过数据中台打通数据资源的方法,自动建模技术。这些本质上都是服务于我们说的客户旅程中的业务点的。

 

所以说,金融业务和技术的结合在于如何用技术解决金融业务或者说客户旅程中的痛点/短板。我这里举一个小例子,比如模型开发,以前还是比较高技术含量的工作。益博睿在2005年在中国做巴塞尔Ⅱ的时候,那时候国内做这个非常少,门槛很高。然后我们这些年看到建模软件、方法其实越来越普及。建模专业人员的门槛下降了,但是还不够,我们看到出现了基于机器学习的自动化开发平台,很多公司都做了这个方案,基于python的居多。但是这个方法仍有缺陷,就是专业的适配度不够,然后我们对我们的自动建模工具Convex又增加了一种能力,就是区分模型类型,按信贷产品和生命周期阶段,分了不同的开发模板,比如信用卡催收C卡,这种一键式选项,去提高模型的专业度;然后我们还在升级做PD模型 LGD模型的模板,现在可以通过部分专家支持的方式,实现半自动化开发PD模型LGD模型。

 

我讲这个例子想说明,金融业务和技术的结合不仅仅有大的课题,也有很多具体业务细节方面的提升,如果我们对每一种业务拆分生命周期或者客户旅程,我们都能不断在里面寻找到新的技术应用和结合点。

 

问:共同展望一下零售金融的发展前景。

 

黄政:我个人始终对零售金融抱有很深很强烈的感情,它在银行应该是非常有效率的部门。金融科技并不能替代银行自身的业务能力,长期来说金融科技应是提供方法、路径、甚至于说整合方案,加速银行的整体数字化进程和风险管理水平,最终让银行自身成为创新的主体和业务发展的主体。

 

大银行一般有自己的零售金融发展路径、也有很强的研发能力,这里我们不去细说,但是中小银行并不拥有大银行一样的规模,尽管仍然可以做出小而美的产品,但是需要解决运营效率的问题。那么我们刚刚讨论过的平台化,以及金融科技的支持就能很好地体现出来,如何让中小机构拥有更好的业务效率,海外有很多探索比如云方案就能有效提升业务能效。还有一些是自动化的决策管理工具或者业务管理工具,减少人工干预,提升业务效率,对于中小机构,结合自身的产品设计能力,我相信完全可以构建出小而美但又极富自身特色的零售金融。当然这里需要大家的努力和尝试。

 

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