Ⅰ 区域商业银行零售业务应该如何成功转型
区域商业银行零售业务应该如何成功转型
在当前的国内银行业零售业务变革中，众多中小银行如何抉择，对未来行业格局将有深远影响。
多数城商行、农商行经常被称为中小银行，其实从区域市场份额看它们是“本地大银行”，一些银行还是当地的“龙头银行”。如顺德农商行，在顺德地区的市场份额超过工农中建交五个银行的总和。从“本地大银行”的角度分析考察，才能看清银行的优势和潜力，找到切实可行的提升发展之路。
为什么要重视零售业务转型？
一是零售业务是区域银行可持续发展的根基。零售业务主要服务于广大的自然人或者小微企业，具有分散、稳定、弱周期、资本占用低等特点。对比国内零售业务领先的招商银行和素以对公业务见长的中信银行，可见零售业务转型的优势。2016年末，招商银行和中信银行的资产规模不相上下，分别为5.94万亿和5.93万亿，而在营业收入、净利润方面，招商银行分别比中信银行高出552亿和205亿。从效率指标看，无论是ROA还是ROE，招商银行也大幅领先于中信银行。对区域银行而言，“得零售者得天下”的思路同样适用。
二是零售业务是区域银行业务发展的基础。在支付、理财、贷款等银行传统核心业务领域，互联网金融平台不断攻城掠地。以支付为例，截至2017年一季度末，支付宝、腾讯金融两大互联网巨头占据超93%的支付市场份额。区域银行的反击，受限于自身实力，往往以互联网巨头资金通道的角色出现。一旦对公客户抓不住，零售合作渠道受限，风控能力又丢失，区域银行将十分被动。
三是零售业务是考验区域银行战略定力的试金石。许多区域银行寄望零售转型“短平快”，若短期没出明显效果就怀疑、停滞甚至倒退。实际上，零售业务是一项基础性较强的工作，讲求厚积薄发。如招商银行，自成立之初即深耕零售，并依靠20余年的积累，才有了当前深厚的客户群体以及同业难以复制的零售文化。所以，区域银行发展零售业务，也需要准确地把握其内在的发展规律与特点，保持战略定力。
零售转型是表象，底层变化是关键
一是经济结构变化。当消费逐步成为拉动经济增长的主引擎，与之相适应的零售金融服务模式必然要更加受到重视，这两年银行收入结构和客户结构的变化就是最好的证明。面对经济结构调整和产业变化，银行业向零售转型是大势所趋。
二是商业模式变化。移动互联技术，打破了时间与空间的界线，也模糊了产业边界。作为被新技术渗透最深入的板块，银行零售业务领域的新型竞争对手层出不穷。加快金融科技的深度运用，推动线上化转型，是区域银行在未来工业4.0时代的顺势之举。
三是客户行为变化。在互联网环境中生长起来的80后、90后乃至00后，对物理网点有一种天然的抵触情绪，消费需求高度依赖数字化渠道，追求社交化、个性化和多样化。如果区域银行不能伴随客户行为习惯发生变革，将难免网点“门可罗雀”的尴尬。
区域银行该如何做？
一是打造移动平台。近年来，银行普遍进行了互联网渠道升级，在原有的电子支付基础上，布局移动服务平台，手机银行、直销银行、微信银行等平台，渐渐成为银行发展互联网金融业务的标配。与传统物理渠道相比，这些移动平台没有沉重的运营费用，可为客户提供更便捷、更优惠、更广泛的服务。
二是高度重视运营。这些应运而生的移动平台，在现实中大多数不温不火。对很多区域银行而言，目前直销银行是赶时髦的鸡肋，弃之可惜，留之却找不到合适的运作模式；手机银行则是象腿，仅简单把柜台业务搬到手机上，其背后风控、操作流程、UI等并没有发生本质改变。究其原因，许多区域银行的移动平台往往重研发，轻运营，可谓“空有一套好皮囊，但却没有有价值的灵魂”。在移动互联网趋势下，区域银行应该高度重视移动平台的运营，将其作为客户服务和业务运营的主阵地和主渠道，而非线下延伸。
三是开放场景服务。互联网时代，只有构建起开放的场景体系，提高场景化服务能力，区域银行在互联网渠道的布局才能最大化发挥优势。区域银行要积极丰富场景，探索“网点+银行APP+场景”获客活客新模式，通过线上线下全渠道融合的方式，让客户轻松体验丰富的金融产品。
区域银行可成为金融科技超越者
一是区域银行要借助金融科技放大地缘优势。首先，区块银行在经营地区，配备有较为完善和密集的网点、营销渠道，相较于大型银行有地理上的优势。其次，中小银行在传统经营区域比大型银行更接近潜在客户，情感认同更高，易于发展业务。再次，区域银行根植当地，熟悉区域经济环境，对当地政府关系密切，更有利于把控资源。区域银行要借助金融科技，迅速切入当地垂直领域和客群，力争在个人零售及小微业务上取得优势。
二是区域银行要回到客户原点来思考问题。大银行的互联网金融产品创新更偏重于传统的风控与业务流程，比较厚重，转型慢；而区域银行流程短、决策效率高、包袱轻，更容易站在客户视角想问题，甚至可以从零开始打造一个突出客户体验的新银行平台。
三是区域银行要做好金融科技业务合作。相比于国有大银行，区域银行自身科技人才资源有明显差距，可行之路是加强与外部金融科技公司合作，以最小的成本弥补自身短板、享受技术红利、降低试错支出。目前，平安金融壹账通、兴业数科等公司已经对区域银行输出科技和金融能力，相当于单纯的科技公司，它们更懂银行更懂客户。可以预见，此类合作将会成为主流。（原标题：区域银行零售转型提升路径：借助金融科技放大优势，作者供职于平安金融壹账通，本文不代表公司观点。）
延伸阅读：
城商行最好转型方向之一：零售银行深度报告
目前，城商行零售信贷业务目前占总资产比重较低，基本在10%上下，明显低于国有行和股份行。城商行非息收入占比上城商行一般低于20%，也明显低于大行和股份行的非息收入占比。
在规模驱动受限的情况下，城商行必须寻找新的业绩驱动因素。当对公业务明显受网点限制而不能异地展开、同业融入及投资受监管限制规模明显的情况下，传统信贷业务的增长也受到明显限制，因此城商行必须转向高收益的息差业务和非息业务来寻求增长。
除房贷以外，零售业务大多具有较高受益，并可以通过风控和业务管理实现扬长避短；另一方面，非息业务也可以实现规模低增速、资本低耗用下的高业务收入增长。综合而言，零售业务是城商行转型的最好方向之一。
本文给出了相应的转型策略：目前经营模式：对公带动零售，直销银行。未来发展：组织上以客户为中心，推行一站式服务；风控：非传统、大数据风控解决小微企业和个人风险问题；业务布局方面：推进小微个人等零售业务；技术趋势：客户画像、流程便利。
零售业务的新趋向与城商行转型
1、目前零售业务出现如下三个新的趋势：
（1）大数据与零售银行深度结合
富国银行搭建的客户管理平台实际上是这种大数据与零售业务结合的雏形。通过将用户的.银行账户数据以外的社交、消费数据引入客户管理平台并进行深度挖掘乃至使用深度学习的相关技术进行高效挖掘，就可以建立清晰的用户画像，实现精准营销。
这样执行起来的一个问题是客户对其信息的保密需求。据埃森哲的调研发现，全球范围内，有67%的客户愿意向银行提供更多的个人数据，想要以此获得更好的服务和产品。而同时，多数客户对于银行营销人员利用他们的个人数据来推出“更具针对性”或“个性化”服务的做法，则持保留意见。因而信息脱敏和监管的问题还需完善。
（2）电子银行乃至移动银行愈发普及
在国外，对于很多客户来说，尤其是年轻一代的客户，Google、Apple、Facebook和Amazon（简称"GAFA"）所提供的金融服务，已经能基本替代传统金融机构的角色。而国内，支付宝、微信/财付通、陆金所等平台也基本覆盖了年轻人对金融所能需求到的大部分服务。科技巨头们从支付渠道入手，事实上是直接向传统银行的网点宣战，开始争夺宝贵的支付数据。
当然银行也不是全无机会，毕竟科技公司在客户数据保护和个人隐私安全上信誉度并不高。因而银行在追赶线上产品、革新线下产品的同时，也可以在安全性保密性上给予消费者足够的吸引力。
（3）人际互动愈显重要
虽然银行确实可以为客户提供诸如智能投顾、掌上银行的服务，以简便流程并降低成本。但在信贷、投诉等较为复杂的业务客户同样希望有人工服务。这类复杂业务如果由客户自己去揣摩，其学习成本较高，流程并不便利。因而复杂的业务总还是需要高素质的人工服务。
2、城商行转型探讨
城商行的转型势在必行。
一方面，传统城商行以规模增速为盈利的核心驱动因素，主要通过同业融入资金和债券投资实现突破地域的快速增长，而新监管政策和动向从整体规模增速和同业融入资金比例上限制了城商行的规模增速，其结果已经表现在17年城商行的1季报中，规模增速降下来的城商行其利润增长也将不再亮眼。
另一方面，城商行作为深度捆绑地方经济，便于开展针对当地小微企业和个人客户的零售银行业务，可以通过学习富国银行的成功经验，实现ROE的提升和规模限制下的利润增长。
如欲做好零售业务，城商行会从组织结构、风控方式、业务布局、技术趋势等方面做到如下几点：
1、组织上以客户为中心，推行一站式服务
在愈加激烈的竞争中，推行零售业务需要将按业务划分的传统业务条件转为按客户划分的新型业务条线，为每一类客户均提供多样业务和服务。另一方面，业务的改进将从电子银行、掌上银行和网点对客人的吸引力、流程便利等客户的角度进行重新审视。这就需要银行转变自己的经营策略，完善现有的组织管理体系，实现多条传统业务线的有机结合。
2、风控：非传统、大数据风控解决小微企业和个人风险问题
可以通过搭建非传统的小微企业及个人贷款的风控流程和措施，避开传统信贷必须的财报，采用其他数据实现风控的可行；避免人工核对，尽量采用参数化的数据进行高效自动风险评估，最终以实现小微贷款规模和盈利的快速增长。
3、业务布局方面：推进小微个人等零售业务
在具体业务方面，重点推动自住型房贷、汽车等消费贷款和小微企业贷款。如果风控体系建设得好，就可以实现在相关领域的利润增长
4、技术趋势：客户画像、流程便利
通过部署集中式的数据仓库、更为高级的数据分析引擎和更为细致的企业信息管理系统，银行可以及时获取全面的客户信息并形成客户画像以精准营销、交叉销售；银行可以简化流程，实现流程便利；银行还可以实现规模化作业，降低成本。
Ⅱ 金融科技的新「拐点」：成为新商业基础设施
金融本身或许并不直接产生价值，但它可以融入所有行业中，间接地加速价值的产生。
——馨金融
洪偌馨、伊蕾/文
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2003年初，亚马逊的创始人贝索斯醉心于一本叫做《创造》（Creation: Life and How to Make It）的书，作者史蒂夫·格兰德（Steve Grand）是20世纪90年代的一个视频 游戏 「生物」的开发商。
这款类似后来很流行的「养成」系 游戏 ，可以让玩家在电脑上培育自己的「智能生物」。格兰德总结创造「智能生物」的奥义是：专注于设计简单的计算构件——原语，然后就可以坐等那些奇怪的行为出现。
尽管《创造》的内容有些生涩难懂，但并不妨碍它在亚马逊内部快速流行起来。因为当时，公司内部正对于是否要做一个互联网「基础设施」而激烈辩论。
而按照格兰德的说法，再复杂的智能系统也是由无数小设备、代码像积木一样从底层搭建起来，最终形成一个有机的生物体，进行自我地迭代和进化。这种观点启发了贝索斯，也推动了亚马逊云的发展。
后来的故事大家也都知道了，就像比尔盖茨抓住了个人计算机革命的红利，让微软引领了整个PC时代。贝索斯则预见到了「数据大爆炸」的未来：每家企业都会需要灵活的储存和计算能力，而云服务的出现彻底改变了计算经济。
所以，成就伟大企业的要义，除了超凡的远见，更重要的是要成为 商业的基础设施 。
而当下，数字经济高速发展正在重塑所有行业，伴随着5G的发展，物联网、云计算、大数据等技术也将愈发成熟，并与商业的融合不断加深。那么未来，还有什么可以成为新商业重要的润滑剂、加速器？
或许金融 科技 是其中一个答案。
最近在360数科首届技术开放日上，首席科学家张家兴提到， 未来每家公司都需要金融 科技 服务。 它可以提升企业效率、增强用户黏性，进而让企业更有市场竞争力。
事实上，金融 科技 作为商业基础设施的认知由来已久，尤其是在美国，从超商巨头沃尔玛到物流巨擘美国运通，他们都可以为用户提供金融服务，也借助 科技 的力量让企业跨越了周期，成为了商业世界的王者。
回看国内，过去几年伴随着移动互联网时代的来临，新技术的应用推动了新经济、新金融的演进。一批金融 科技 企业趁势而起，并经历了商业市场的磨砺和发展周期的考验，比如那些已经上市和即将上市的几家金融 科技 巨头。
如果说这些行业巨头的崛起是抓住了中国从PC向移动互联网转轨的时代机遇，并在过去几年里完成了商业模式和核心能力的锻造；那么眼下，无疑又迎来了一个新的市场「拐点」。
张家兴提到，在360数科在过去几年的实践中感受到了巨大的市场缺口。
例如，各类场景端，零售、医疗、制造业等都在加速数字化转型升级的过程中，不管是B端自身内部，还是对外的C端服务的过程中都越来越多地出现了金融 科技 的身影。
还有大量的金融业机构，更是加大了金融 科技 应用的力度和深度。甚至把它作为了下一步战略转型的关键驱动力。尤其在今年疫情发生之后，「无接触」金融成为了主流趋势。
事实上，长久以来金融都被认为是 社会 经济生活的「血液」，而金融 科技 的核心则是以技术提升金融服务的效率和效果，当它与商业发生更紧密的融合时，势必将成为一种能够提供更高效服务的基础设施。
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我们也可以换一个角度来看：为什么金融 科技 可以成为商业的基础设施？
这几年，「熵减」成为了企业发展和管理中的一个网红词。它源于物理学上的概念——熵增定律，也被称为热力学第二定律： 一切自发过程总是向着熵增加的方向发展。
「熵」在物理学中被用于计算系统的混乱程度，因此，我们可以简单理解为，大至宇宙、国家，小至企业、个体，在一个封闭的体系里，在外界不加干扰自然发展的过程中，终会进入无序混乱的状态，甚至最终走向毁灭。
以企业发展为例，「熵增」被认为是一个必然的趋势。
由于企业经营规模扩大，管理的复杂度也随之增加，边际效益往往会开始递减；再加上外部的技术进步、新商业模式层出不穷、产业周期规律等等因素，就会对企业构成源源不断地威胁，最后就表现为「企业创造价值的功能失效」。
这也是为什么这个概念会被引入现代管理学领域，备受许多企业家推崇。
华为创始人任正非就曾多次引用这个概念，并以此为华为不断推动开放创新的动力，包括优化组织架构管理、加大研发投资结构，归根结底都是为了对抗「熵增」，实现「熵减」。
一家公司尚且如此，一个行业更是如此。360数科CEO吴海生也在分享中提到， 相比其他很多传统产业，金融行业更需要对抗「熵增」。
他举例说明到，金融行业是一个财富创造能力极强的存在，而财富本身就容易给企业带来腐败等问题。再比如，金融行业掌握着其他企业不敢奢求的海量数据，在数据成为新「财富密码」的今天，数据的管理和运用不当将带来难以想象的灾难性后果。
此外，金融机构拥有庞大的线下网点和团队，一家大型金融机构动辄就有数万名员工，这也及容易带来管理低效、人员冗余甚至业务变形等等问题。而在数字化转型提速的今天，这些问题就变得格外突出。
一个典型的案例是美国零售之王「富国银行」，它曾在2016年爆出的「假账户」丑闻——其在未经用户允许的情况下开设账户并违规收取费用，最终被监管机构处以天价罚金，零售业务也受到了极大打击。
复盘事件的过程可以看到金融企业所面临的「熵增」挑战——曾经的「交叉」销售战略不再奏效，边际效益开始衰减，而员工也在KPI的压力之下逐渐走向了无序与混乱。
那么，今天再来看金融行业，到底该如何对抗「熵增」、实现「熵减」呢？
吴海生在分享中总结了几个关键点：
其一是 「开放」 。他认为，越开放的公司越能够引入新的观点，让自己变得更加有序。这也是任正非和贝索斯反复提及「熵减」的原因，企业必须打破封闭体系，不断检视自身，推动进化与迭代。
以金融 科技 中最为重要的人工智能应用为例，数据、算法，再加平台本身构成了一个滚动的「飞轮」，数据衍生了算法，算法给平台赋能，平台有了更好能力在吸引了更多用户，进而产生更多数据。
而在这个过程中，数据的积累、算法的演进与能力的共享很难完全由某一家企业独立完成，尤其在移动互联网时代。数据增长和技术演进的速度越来越快，企业需要更加充分的协同、合作才能使「飞轮」转得更快，实现能力的进化。
其二是 「技术」 。企业可以通过「持续的技术投入和开放的形态」变得更加强壮。
我们也可以看到，眼下无论是传统金融机构还是金融 科技 公司，他们对研发投入的占比都在不断提高，这也是整个行业不可逆的发展潮流。
事实上， 科技 与开放两个关键词本来就是让金融 科技 行业安身立命的关键，以此拓展了触达范围、提升了服务效率并从一开始就打破封闭的商业生态，而连接和共生的本质则让商业的能量进一步释放。
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那么，在实践中，金融 科技 对抗「熵增」上的效果如何？
众所周知，过去几年，金融 科技 给支付行业带来了一次近乎颠覆式的变革。
工信部数据显示：截至2019年9月底，我国移动互联网用户总数约15.98亿户，使用手机上网的用户为13.04亿户。而根据此前益普索的测算，第三方移动支付在网民中的渗透率高达96.9%。
毫无疑问， 移动支付已经成为了中国商业的基础设施， 它大大地提升了支付效率，加速了金融线上化的进程、催生一大批新的商业模式，并由此累积了海量数据反过来进一步加深了金融 科技 应用的广度和深度。
互联网贷款又是另一个典型案例。通过人工智能、大数据等技术的应用，互联网贷款的发展让服务群体进一步「下沉」，贷款的人群、场景、产品形态也都发生了不小的变化。
以360数科为例，在过去4年里，它服务了超过1.5亿用户，以核心千人的员工规模撬动起每年超过2000亿的GMV规模，增长速度之快、触达人群之广是传统的金融服务方式难以想象的。
达到这一目标的核心就是将AI技术逐步应用于贷前、贷中和贷后的全流程。
比如360数科自主研发的Argus风控引擎，通过对于后台数据的复杂风控计算，可以做到自动过滤和监测风险人群、智能决策、并且实时监测贷中风险变化，评估用户资质变化、实现智能催收、智能客服等。
数据显示，Argus为360数科拦截新型风险人数超过了100万，自动过检率超过了99%，保护资产超过700亿，日均挽回损失1000万，平台欺诈损失率小于0.2%。
在AI能力不断成熟的基础之上，360数科将这些能力向金融机构开放，为其提供五大解决方案：数字化营销方案、数字化运营方案、数字化风控方案、数字化贷后方案，以及智能金融全链路方案。
360数科2020年二季报显示，平台 科技 业务占比提升至26.9%，综合 科技 服务收入占比已接近50%。结合前面提到的AI「飞轮」来看，其开放策略之下交易与数据的积累使得平台的「飞轮」自动高速运转。
在数字化成为日常的未来，每家企业都在努力成为 科技 公司，而每家 科技 公司都有一个AI大脑。 金融 科技 企业在数据、技术方面的积累，在业务发展过程中所锻造的能力，也使得其在AI时代有了更大的舞台。
尽管金融 科技 的发展一直伴随着很多争议和挑战，但今天来看，在金融这件事上，大多数人享受到了更便捷、高效、灵活，甚至低成本的服务，这也证明了金融 科技 蕴藏着改变整个商业格局的潜能。
无论未来如何发展，金融 科技 都在数字时代留下了最深刻的烙印。
Ⅲ 大数据征信与“大忽悠”征信的距离有多远
大数据征信与“大忽悠”征信的距离有多远
大数据征信自今年异军突起以来就被认定为“救世主”般的角色，成为资本和市场追逐的对象。被负面舆论逼入“墙角”的互联网金融更是如获至宝，感慨找到了解决风险管理的“良药”。不过，方兴未艾的征信行业尚不足以支撑起不断扩展的商业蓝图，其最核心的独立、客观、公正、规范原则岌岌可危，稍有不慎，或将沦为一场虚有其表的“概念游戏”。
或正如征信第一股商安信CEO陈晓东先生所言，国内征信市场现在处在一个一哄而上的阶段，以后会有一个沉淀的过程，优胜劣汰，剩下来的将是具有优质数据和强大评级体系的征信机构。真正的爆发期将出现在市场沉淀之后。
那么何为征信？仿若斡旋云端、披着面纱的征信其实没那么神秘。
征信是专业化的、独立的第三方机构为个人或企业建立信用档案，依法采集、客观记录其信用信息，并依法对外提供信用信息服务的一种活动。按业务模式可分为企业征信和个人征信，按服务对象可分为信贷征信、商业征信、雇佣征信等。
我国征信业起步较晚，信用生态建设相对滞后，但在互联网时代却存在独特的机会。在互联网金融发展如火如荼之际，基于大数据技术的互联网征信应运而生，一举踏上风头浪尖，又反向推动了国内信用经济的发展。
截至2015年10月底，国内出现问题的互联网金融平台数已达到1078家，其中10月新增47家。互联网金融在一定程度上覆盖了传统金融服务盲区（央行征信系统收录自然人8.7亿多，但有信贷记录的自然人仅有约3.7亿，这意味着还有四分之三的人在申请信贷等服务时会遇到障碍），但是由于信息不对称、信息采集难等因素，一直处在野蛮生长的状态。
对金融业，征信完善了对风险的识别、判断、评估和管理，有利于加快授信过程，分级定价，降低优质借款人借贷成本，大幅提高信贷效率，以蚂蚁小贷为例，放款时间基本在3分钟以内，小则几千，多则几万。对商业，征信逐渐被作为经济运行和社会管理的标准，以此撬动的商业模式创新迅速拓展至酒店、租房、招聘、旅游等行业。
金融服务对双11的渗透融合堪称互联网征信功成名就的一役。数家电商各领风骚出新招，最终交易额也不出意外地攀上历史新高。而在公众为天猫912亿的交易数据惊叹时，有心人已经发现，今日与往年不一样的气象。
双11当天，蚂蚁花呗共发放6048万笔消费信贷，占支付宝交易总量的8.5%，与其功能相似的京东白条，同比增长800%。首次接入双11的花呗与京东白条同为信用支付产品，即基于电商平台、支付等沉淀的海量数据，借助互联网大数据、云计算等技术，经过综合信用评估后，给予用户在指定店铺享受先消费、后付款服务的信用额度，并支持分期还款。
花呗对接的是蚂蚁小贷，京东白条对接的是京东金融。互联网金融深度嵌入消费场景，凭借更具便捷性、更具场景化、更个性化的产品迅速崛起。但相比传统消费金融（银行信用卡与消费贷款），互联网消费金融在征信、风控、资金周转、催收等方面仍面临着诸多阻碍和风险。
相对于传统征信多采用信贷数据和公共机构数据作为数据源，互联网征信拓宽了数据采集维度，包括电商数据、社交数据等，一方面能更加全面的反映信用主体的情况，但另一方面，由于央行征信中心的金融数据库还未向这些机构开放，其数据评估的准确性和公信力难免被人质疑。
大数据征信的软肋
今年，在政府鼓励和市场迫切需求双重驱动下，国内掀起了一股狂热的互联网征信浪潮，电商平台、互联网公司、大数据公司、支付机构、传统征信机构、P2P平台等都是不同的代表。从应用场景创新和品牌影响力上讲，阿里、腾讯、网络等互联网公司无疑更受瞩目。从专业性上来说，商安信、中诚信等传统征信机构在评级模型、商业征信业务等方面更具优势。
相比对企业征信公司的备案制，个人征信公司的审核制显得更为严格。今年1月，央行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，首批入围的芝麻信用、腾讯征信、前海征信等8家机构在年中完成验收工作。然而时至今日，仍未下发个人征信牌照，由此足见央行的审慎态度。
首批入围征信机构大部分将信用评分作为首推产品，并快速拓展应用场景，抢占市场制高点。如芝麻征信的“芝麻分”和考拉征信的“考拉分”已经应用到酒店、租车、旅游等多个场景；前海征信的 “好信度”目前主要服务于金融信贷，华道征信已推出的“猪猪分”专门用于检验租房者信用状况，中诚信的“万象分”则可以用于就医、保险领域。
但已经有不少人心存疑虑，质疑大数据征信的含金量和可靠性：
1、 数据整合难：央行征信系统并未开放，征信机构无法获取珍贵的信贷数据，而央行对企业在小贷、租赁金融的信贷行为也难以全面掌握；公共数据广泛分散在工商、质检、海关、税务等政府和业务管理部门，虽然建设统一信用信息平台已提上日程，但数据孤岛的问题仍难解；芝麻信用、腾讯征信等所背靠的集团，以及各类P2P平台自建的征信公司本身存在业务交叉和竞争关系，共享“黑名单”易，共享“白名单”难。
2、 数据标准缺失：到底哪些信息需要列入征信评估范畴还没一个统一的界定，越来越多的信息被纳入征信范畴，交通违章、地铁逃票等似乎什么都可以往里装，这些都可能构成个人不良征信记录影响个人信贷。
3、 公信力遭质疑：“征信采集者与使用者没有任何关系”的独立第三方原则被模糊，首批入围的民营征信机构数据的采集和使用都与自身有着千丝万缕的联系，这就决定了现在市场中的很多模型只能适用于自己的小生态，同时民营征信机构既做裁判又做选手，最终评价的公正性或在市场份额争抢中失衡。
4、 评级模型五花八门：中国并不缺数据，但缺乏可以数据通用的评估模型。国内个人征信大多模仿了美国FICO的模型，但在评估维度上五花八门，加上采集的数据差异，这就造成同一个人在不同平台得到的评分可能会千差万别。而企业征信的评级模型，以及债券评级模型的严谨性、科学性在国际上并无强公信力。
业内专家指出，只根据数据分析出的规律并不全面，如果仅据此进行风控审核，难免会出现疏漏或偏差。大数据只能作为辅助手段，不能作为风控的决策依据。
日前，有媒体报道，商务部正在酝酿制定《互联网金融机构信用评级与认证标准》。中国互联网金融信息查询系统主任、《标准》制定课题组副组长徐洲指出，只有独立的第三方才能避免为利益左右，才能把促进行业规范发展放在第一位，做到客观、公正、及时的信息披露。
某金融研究机构人士分析认为，一个从各处收集数据并完成大数据征信的机构，不能是数据来源方，也不能是金融服务的提供方，这样才能避免数据打架的现象。征信行业要真正兴起，发挥应有的作用，还是需要发挥出商安信、中诚信等独立第三方征信机构的力量。
市场在哪儿
千亿、万亿？关于征信市场空间有多大的讨论一时沸沸扬扬。
平安证券发表的征信行业专题报告《计算机行业征信市场系列研究》预计，中国征信行业未来市场规模将达千亿元，其中企业征信市场规模有百亿元，个人征信市场规模有千亿元。
美国富国银行高级副总裁王强在《给中国个人征信市场估值》中预计，中国个人征信市场规模大概350亿美元。换算成人民币，超2000亿元。
不过，央行征信管理局局长王煜却给市场泼了一盆冷水，其认为征信市场容量有限，不容易赚钱，有人号称征信市场有上千亿的潜力，有忽悠的成分。资金不是最重要的，更需要技术、人才，需要反映信用信息的数据。搞攀比，抢位置，不真心干或者说没有能力干，是不可持续的。
征信属于信用服务业的一环，作为一个服务行业，它的的市场到底在哪儿？
1、 国际商贸。国内征信起初是为配合对外贸易调查的需求而产生的，包括企业和保险机构的信用核实、资信报告服务等。最早的企业征信机构是由政府部门主导建立，但其自身具有严重的局限性，后大量民营机构和外资机构介入市场。
目前来看，国内提供贸易征信服务比较成熟的民营机构仅有商安信一家，但其依托的也是世界前三的信用信息服务机构Creditreform在评级体系和数据资源上的支持。作为传统征信机构，商安信挂牌上市以来积极谋求进军互联网征信，11月份已发布三款新产品：3A-biz 2.0商业风险管理多应用平台、3A-eBiz移动端和3A-Verify。3A-biz 2.0商业风险管理多应用平台，打通了信用认证、评估、核实等应用场景和传统PC端与手机移动端的数据交换通道，与市场中偏重打分的产品截然不同，具有一定的行业跨越意义。
随着中国对外开放的升级和“一带一路”新战略的实施，贸易环节的信用服务有增无减，市场容量很大。
2、 互联网消费金融。国务院11月23日发布指导意见：积极发挥新消费引领作用，加快培育形成新供给新动力；支持发展消费信贷，鼓励符合条件的市场主体成立消费金融公司，将消费金融公司试点范围推广至全国。
在我国，可以提供消费信贷服务的主要为银行、小贷公司、消费金融公司。银行的消费信贷服务由来已久，包括信用卡和消费贷款，但是受限于审核标准，长时间的审核流程、三、四线城市开发缓慢等因素，一直处于不温不火的状态。随着金融服务与互联网不断纵深融合，互联网消费金融产品迅速崛起，成为消费金融爆发的重要力量。据艾瑞咨询公布的首份消费金融报告数据显示，预计到2017年，中国消费金融整体市场将突破千亿，三年复合增长率高达94%。而作为互联网征信作为消费金融推进的基础，市场也有随之爆发的可能。
3、 信贷业务。中小企业融资难由来已久，一方面是因为企业资质有限，缺少实物抵押，抗风险能力低，另一方面是因为银行近来随对中小企业融资虽有所倾斜，但额度仍然有限，流程依然复杂。互联网金融在一定程度上解决了这一问题，并催生了对征信的巨大需求。现今中小贷款机构在项目的风控环节主要还是靠人力审查，纸质材料传递，外加灰色渠道查央行征信。贷前黑名单扫描及贷后管理跟踪基本为空白。整体风控的效率非常低下，以及流程容易受人为因素干扰出错等。
在个人信贷方面，互联网金融提供者倾向于自建平台，合作共建行业黑名单，以规避风险提高效率。而在企业信贷方面，则更多依赖第三方征信机构的力量。在这里，就不得不提一下商安信所引入的Creditreform的SI评估模型（笔者十分看好）。和绝大多数企业评估模型侧重对历史数据分析不同，Creditreform侧重对流动性和短期偿债能力的监测，能直观反映企业近期状况与风险度。
另外，随着阿里网商银行和腾讯微众银行两家互联网银行的开业，以及其市场上各类小贷和消费信贷产品的陆续推出，传统银行以往依托于自身客户群体和线下的物理网点进行客户资料收集、信贷审核和贷款发放的传统模式必然会受到较大的冲击，预期未来银行将加强与征信机构的合作。
4、 应收账业务。信用服务业可分为前端的数据采集，中端的信用认证和信用评估，后端的资产处置。互联网征信公司大多仅从事前端和中端两部分，对后端的资产处置、应收账业务罕有涉及（难、累），目前提供这类服务的主要还是传统征信公司和第三方外包公司。
应收账业务包括企业应收账管理与金融机构应收账管理两大类。根据人民银行 2015年2 季度的数据，社会融资规模存量在 131.58 万亿，增速为 11.9%，年增长规模在 10 万亿以上。假设需要进行资产处置的资产为 1%，则市场规模达1.31万亿，空间极大，而企业应收账管理市场更是难以估计。
5、 对传统商业模式的改造。在这方面步子迈的最快的当属阿里旗下的芝麻信用，芝麻分高于600分可以免押租用永安城市自行车，在6000多间酒店免押金入住，650分以上可以在神州租车、一嗨租车信用租车，高于700分无须提供其他资料能申请新加坡签证。大数据征信应用场景拓展撬动的商业模式创新，动辄催生了一个又一个新市场，预期未来，这部分市场将把持在背景深厚的互联网征信公司手中。
作为一个新兴行业，征信业在发展初期出现混乱局面本无可厚非。但是，征信已逐渐充当起金融创新、市场运行和社会管理的基础桩，更需要慎之又慎的前行。
Ⅳ 大数据怎样影响着金融业
正在来临的大数据时代，金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开，说到底就是“数据为王”。谁掌握了数据，谁就拥有风险定价能力，谁就可以获得高额的风险收益，最终赢得竞争优势。
中国金融业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前国内金融机构的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。金融机构行在大数据应用方面具有天然优势：一方面，金融企业在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，金融机构具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。
总体看，正在兴起的大数据技术将与金融业务呈现快速融合的趋势，给未来金融业的发展带来重要机遇。
首先，大数据推动金融机构的战略转型。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，国内金融机构受金融脱媒影响日趋明显，表现为核心负债流失、盈利空间收窄、业务定位亟待调整。业务转型的关键在于创新，但现阶段国内金融机构的创新往往沦为监管套利，没有能够基于挖掘客户内在需求，提供更有价值的服务。而大数据技术正是金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要工具。
其次，大数据技术能够降低金融机构的管理和运行成本。通过大数据应用和分析，金融机构能够准确地定位内部管理缺陷，制订有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，进而降低管理运营成本。此外，大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段，可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征，及时、准确地把握市场营销效果。
第三，大数据技术有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力。金融机构可以摈弃原来过度依靠客户提供财务报表获取信息的业务方式，转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析，从而有效提升客户信息透明度。目前，花旗、富国、UBS等先进银行已经能够基于大数据，整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、纳税和信用记录等，对客户行为进行360度评价，计算动态违约概率和损失率，提高贷款决策的可靠性。
Ⅳ 区块链技术和区块链应用哪一个更值得我们去专研和发展
所谓区块链技术， 简称BT（Blockchain technology），也被称之为分布式账本技术，是一种互联网数据库技术，其特点是去中心化、公开透明，让每个人均可参与数据库记录。
区块链应用：
1. 金融界：主要是降低交易成本，减少跨组织交易风险等。该领域的区块链应用将最快成熟起来，银行和金融交易机构将是主力推动者。
金融区块链
自有人类社会以来，金融交易就是必不可少的经济活动。交易角色和内容的不同，反映出来就是不同的生产关系。通过交易，可以优化社会的效率，实现价值的最大化。人类社会的发展，离不开交易形式的演变。可见，交易在人类社会中的地位有多重要。 交易本质上交换的是价值的所属权。现在为了完成交易（例如房屋、车辆的所属权），往往需要一些中间环节，特别是中介担保角色。这是因为，交易双方往往存在着不充分信任的情况，要证实价值所属权并不容易，而且往往彼此的价值不能直接进行交换。合理的中介担保，确保了交易的正常运行，提高了经济活动的效率，但已有的第三方中介机制往往存在成本高、时间周期长、流程复杂、容易出错等缺点。正是因为这些，金融服务成为区块链最为火热的应用领域之一。 区块链技术可以为金融服务提供有效可靠的所属权证明和相当强的中介担保机制。 金融服务涉及的领域包括货币、证券、保险、捐赠等。
2. 征信和权属管理：这是大型社交平台和保险公司都梦寐以求的，目前还缺乏足够的数据来源、可靠的平台支持和有效的数据分析和管理。该领域创业的门槛极高，需要自上而下的推动。因为任何需要和政府打交道的，历来都不太好马上开展起来。
征信管理是一个巨大的潜在市场，据称超过千亿规模（平安证券报告，美国富国银行报告），也是目前大数据应用最有前途的方向之一。 目前的征信相关的大量有效数据主要集中在少数机构手中。由于这些数据太过敏感，并且是商业命脉，往往会被严密保护起来，进而形成很高的行业门槛。 虽然现在大量的互联网企业（最成功的应该属 facebook）尝试从各种维度都获取了海量的用户信息，但从征信角度看，这些数据仍然存在若干问题。
•数据量不足：数据量越大，能获得的价值自然越高，而数据产生有效价值存在一个下限。低于下限的数据量无法产生有效价值；
•相关度较差：最核心的数据也往往是最敏感的，在隐私高度敏感的今天，用户都不希望暴露过多数据给第三方，因此企业获取到数据中有效成分其实很少；
•时效性不足：企业可以从明面上获取到的用户数据往往是过时的，甚至存在虚假信息，对相关分析的可信度造成严重干扰。
而区块链存在着天然无法篡改、不可抵赖的特性。同时，区块链将可能提供前所未有规模的相关性极高的数据，这些数据可以在时空中准确定位，并严格关联到用户。因此，基于区块链提供数据进行征信管理，将让信用评估的准确率大大提高，并且降低进行评估的成本。 另外，跟传统依靠人工的审核不同，区块链技术完全依靠数学成果，基于区块链的信用机制将天然具备稳定性和中立性。 包括 IDG、腾讯、安永、普华永道等都纷纷投资或进入基于区块链的征信管理领域，特别是跟保险和互助经济相关的应用场景。
3. 资源共享：airbnb 为代表的公司将欢迎这类应用，极大降低管理成本。这个领域创业门槛低，主题集中，会受到投资热捧。
大数据时代里，价值来自于对数据的挖掘，数据维度越多，体积越大，潜在价值也就越高。 一直以来，比较让人头疼的问题是如何评估数据的价值，如何利用数据进行交换和交易，以及如何避免宝贵的数据在未经许可的情况下泄露出去。 区块链技术为解决这些问题提供了潜在的可能。 利用区块链构成的统一账本，数据在多方之间的流动将得到实时地追踪和管理，并且通过对访问权限的管控，可以有效降低对数据共享过程的管理成本。
4. 投资管理：无论公募还是私募基金，都可以应用区块链技术降低管理成本和管控风险。虽然有 DAO 这样的试水，谨慎认为该领域的需求还未成熟。不过小妖已经发现中国各大创业公司开始试水这一领域，希望有重大突破。
在国际贸易活动中，买卖双方可能互不信任。因此需要两家银行作为买卖双方的保证人，代为收款交单，并以银行信用代替商业信用。 区块链可以为信用证交易参与方提供共同账本，允许银行和其它参与方拥有经过确认的共同交易记录并据此履约，从而降低风险和成本。 以 DAO（Decentralized Autonomous Organization）为代表的众筹管理，DAO 曾创下历史最高的融资记录，超过 1.6 亿美金。
5. 物联网与供应链：物联网是很适合的一个领域，短期内会有大量应用出现，特别是租赁、物流等特定场景。但物联网自身的发展局限将导致短期内较难出现规模应用。
供应链行业往往涉及到诸多实体，包括物流、资金流、信息流等，这些实体之间存在大量复杂的协作和沟通。传统模式下，不同实体各自保存各自的供应链信息，严重缺乏透明度，造成了较高的时间成本和金钱成本，而且一旦出现问题（冒领、货物假冒等）难以追查和处理。 通过区块链各方可以获得一个透明可靠的统一信息平台，可以实时查看状态，降低物流成本，追溯物品的生产和运送整个过程，从而提高供应链管理的效率。当发生纠纷时，举证和追查也变得更加清晰和容易。 该领域被认为是区块链一个很有前景的应用方向。 IBM 在物联网领域已经持续投入了几十年的研发，目前正在探索使用区块链技术来降低物联网应用的成本。
区块链先是有了技术之后才开始去应用，就比如汇新云平台：只有先有了平台，产品经理才可以入驻平台来进行一个发展，所以技术和应用应当一起进步。
对于区块链技术的运用是在行业领域的不一样，所发挥的功能和得到的效果也是不一样的，我们就拿信用体系领域来说。因为个人信息泄露会给信息人造成巨大的伤害，使其保守骚扰这苦。更可怕的是个人信息泄露，通常会伴随数以万计的个人信息被窃取、非法贩卖，甚至会利用正规的数据交易机构交易窃取到数据。
而随着区块链技术的兴起，区块链技术所具备的加密性可以为个人信息的保护提供解决方案。区块链技术可以对个人信息进行分布式保存，避免单一服务器所面临的安全风险。
并且最为区块链技术研究的破冰者之一，金窝窝网络科技已经深度针对区块链技术进行了研究应用。金窝窝以区块链为底层的大数据服务可以从数据存储、数据分析、数据追踪、数据安全四个方面，杜绝数据非法倒卖，重树数据流通规则。
Ⅵ 全球银行业大裁员，铁饭碗也不保了，金融人士路在何方
去年，全球有不少大型银行进行了大规模的裁员。
从公布的银行裁员计划，人数高达8万人。
其中，裁员最多的是欧洲银行，占据了全球银行业裁员80%以上的人数。
仅仅是德意志银行一家，就裁掉了18000人。
裁员潮背后的主要原因是全球经济增长放缓，银行为了节省成本、提高效率，削减了人力开支。
本以为经过刮骨疗伤，在下一年，即2020年，银行业能好起来，谁知道开年就来个疫情大爆发。
没办法，银行只能继续裁员止血。
据报道，花旗银行本周内将开始恢复裁员，这次裁员预计约为2000人。
瑞典商业银行未来两年内拟裁减约1000名员工。
英国劳埃德银行也宣布计划裁撤639个工作岗位。
从全球银行业整体上看，欧洲、北美到亚洲、非洲今年有30多家银行计划裁员。
而彭博汇总的数据显示，全球银行业今年宣布的裁员总数已经达到63785人。
传统银行的成本主要就是管理成本，而裁员是最直接降低成本的手段。
中国银行研究院发布的《全球银行业展望报告》指出，发达国家银行业成本收入比普遍处于较高水平， 2018年主要大型银行的成本收入比达到60%左右。
如此高的成本，遇到经济不景气时，银行裁员就成了不可避免的事情。
在中国，银行工作一直被认为是铁饭碗，收入比公务员高，稳定性不比公务员差，是妥妥的香饽饽。
银行工作那么香，得益于中国经济的高速发展，银行有收入，自然不在意多招人多发钱。
但随着中国经济增速放缓，更重要的是未来中国步入发达国家后，中国的银行会不会也变成那些动不动就裁员好几万的欧美银行，一旦业绩不好了，就开启大裁员呢？
可预见的几年内，银行工作真的就不那么香了。
好了， 银行铁饭碗不铁了，也不 像香 ，那金融专业还能学么？
要知道，中国大学里的经管系一直是高分录取，当年难得考上的好专业，现在你告诉我不行了？
其实不用等中国步入发达国家，光人工智能技术的发展，就已经足以动摇银行工作。
去年10月，富国银行曾经出具了一份长达225页的报告，专门研究了 科技 会对整个金融服务业带来的冲击。
报告里写到， 银行其实比任何一个行业在 科技 上的投资都要高，大约每年投资1500亿美元左右。
越是大型的银行，就越是看重 科技 投资，因为 科技 会决定一个银行的核心竞争力。
比如说，大数据技术能让银行实现更精准的销售，人工智能技术，能大幅度降低贷款处理流程的成本。
而这种投资趋势的结果就是，在接下来的十年，美国的银行总计将会裁掉20万人。
中国的银行，在智能化上肯定也不会落后。
在中国其实也观察到了类似的趋势，比如 中国四大行，由于银行网点智能化，这几年已经裁掉了8万人，而这种裁员计划，还在继续。
香饽饽的金融专业不行了，怎么办？大家都去学编程吗？
那肯定不是 ， 金融专业要学，这是一个非常专业的学问，不管人工智能怎么发展，都需要人来研究。
说得肯定点， 你要想学金融专业有前途，你最好是考上顶尖学校的金融专业，比如北大、清华、上财、复旦、人大、美国常青藤名校。
这样，你在金融行业里发展才有前途。
金融其实是一个很大的行业，细分职业很多，各个细分职业的人工智能替代率，差距也很大。
在金融行业里，大约有60%的职位被人工智能替代的概率极高，替代率超过90%。
但是，也有25%的职位人工智能替代概率很低，不到30%。
那什么样的职业，有90%的概率会被替代呢？
可不仅仅是银行的柜台人员。
像是预算分析师、保险承包人、会计师、税务稽查员，甚至是负责放贷款的信贷员，都属于这类。
这类职位有一些共同特点，那就是他们的工作内容里都有很多可重复的细节，有明确的任务目标，所以很容易被计算机用算法进行编码，形成程序。
比如，现在蚂蚁金服依靠大数据分析，放贷不需要人工审批，你申请了，两秒钟就可以批款。
这些都是“可编码”的工作，人工智能来了，大概率被淘汰。
如果你想有一个简单粗暴的方法来判断，那么， 金融行业大部分基层和中层的岗位，其实都是“可编码型”的。
那什么样的金融职业，不可编码、不能被替代呢？
银行家这种工作。
他们的工作大部分是“找资源，协调关系，平衡利益”——这样的职业也有一个特点，那就是“以人为本”。
这种技能，恰恰是无法被程序化的。
还有像巴菲特这样的优秀投资者，虽说他们会做大量的数据分析，看起来好像是人工智能可以干的事儿。
但事实上，最终决策依靠的还是经验、直觉、判断力等等。
类似这样的能力模型，也是人工智能没法轻易取代的。
如果我们还是用一个简单粗暴的方式来判断，那就是 ，在金融行业金字塔尖的少数职位，不会被替代。
这些职位本来就很稀缺，所以自然在人才选拔上当然有很高的门槛，比如说你得是从顶尖名校毕业的，有高学历，甚至有好的家庭背景。
中国基金经理中的87%都毕业于12所高校。
哪12所呢？
基本上就是清华、北大、复旦、上财这个级别的高校。
而顶尖私募基金、投资银行的高级职位更是常青藤、清北复交的专利。
如果你家境优越，或者能考上清北复交、常青藤学校，那么学金融仍然是好选择，因为你很有可能成为这个行业金字塔尖的少数人才。
但如果做不到，那金融专业还是不要学了，因为你学了毕业后，大概率会在基层做“可编码”的工作，未来被裁员的风险就很高。
在银行业，铁饭碗确实不保了，但金饭碗还是值钱的，如果你没学历、没人脉、没能力爬到顶端，就早点放弃谋求其他出路吧，别等被裁了才发现无路可走。