数字科技企业服务金融基于四个维度.docx

数字科技企业服务金融基于四个维度.docx

《数字科技企业服务金融基于四个维度.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数字科技企业服务金融基于四个维度.docx（9页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

数字科技企业服务金融基于四个维度

数字科技服务金融，基于四个维度对金融领域中的场景、用户，产品和运营进行全面数字化，并以数字化服务的方式进行输出。

场景方面，通过数字科技可将传统金融服务全方位融入线上场景，并对线

下场景进行智能化升级。

用户方面，数字科技在采集、分析数据方面显现了极大的便利性。

一方面，在科技的助力下，金融服务所能触达的长尾客户既包含了金融服务不足的人群也包含了融资难的小微企业，真正实现了金融服务的全方位下沉；另一方面，可以对存量用户进行分层和精细化管理。

产品方面，以信贷产品为例，数字科技的应用可以覆盖到产品所涉及的获客、营销、审核、定价、风控等各个环节，从而使金融产品形成一个全流程的解决方案，并数字化输出。

在其中，数字科技既是效率优化工具，又是收入增长工具。

运营方面，借助人工智能的自动化决策和处理能力，实现了认证、筛选、客服、监控等各个环节的智能化，可以极大地简化、规范化工作流程。

运用数字科技，可以将金融服务中的人、物、场、资金流、信息流全面数字化，这是数字科技企业的核心优势。

基于这个内核，数字科技企业致力于风险定价，将数字资产化，相继开发出数字化的消费金融、供应链金融等金融产品，也是服务覆盖至让传统金融忽视的小微企业、年轻人群体。

此后，数字科技金融服务又不断演进，服务的对象逐渐由C端转移至B端，开始输出自身的数字化能力，为金融机构提供数字化的企业服务：

一是助力金融机构将数字资产化，二是助力金融机构将资产数字化，从资产端、资金端两大方面，降低成本、提高效率，增加收入。

数字科技服务金融，基于四个维度对金融领域中的场景、用户，产品和运营进行全面数字化，并以数字化服务的方式进行输出。

（一）场景维度：

无界融合

传统银行过去一向采用的是传统的坐商模式，用户获得金融服务受限于银行线下网点或银行APP。

与数字科技企业的合作，有助于传统银行打破场景的限制，将数字化服务输出至更丰富的场景，或将场景数字化引入原有的服务，打造O2O全方位服务体系。

1.线上场景全方位融入

为满足传统银行线上创新的需求，数字科技企业在其优质场景资源中，将银行产品及服务插件化，为银行客户提供轻便快捷的场景化金融服务。

以贷款业务为例，为帮助商业银行、消费金融公司、小贷公司拓展获客渠道，协助风险管理和产品运营，数字科技企业可搭建高效化、标准化、规模化的“贷款超市”，利用其优质用户流量，为金融机构导流，实现场景对接，帮助银行获得从用户、产品、数据、风控、贷后等支持，同时确保银行信贷审核速度和放款速度标准化、流程化，提升用户在该“贷款超市”的用户体验。

和传统的银行APP相比，场景融入式的数字银行将数字化的金融服务通过API接入数字科技企业提供的海量互联网场景中，用户无需下载任何程序就可以直接使用银行服务，可以即插即用，其H5页面可灵活搭载适合特定客群的功能，如卡片般灵活嵌入不同类别的场景，比如微信朋友圈、直播等各种社交、娱乐、消费类的APP和网站。

数字科技企业全程API对接金融机构，采用标准化的运营方式，提供不同的借款产品，注重用户体验。

基于合作机构的各项指标，比如额度、利率、审核通过率、审核速度、放款速度、用户投诉等情况，来淘汰不符合要求的合作机构。

这种优胜劣汰的机制，也倒逼合作机构去提升产品能力和风控能力，从而保证“贷款超市”良好有序的运转。

2.线下场景智能化升级

随着越来越多的用户转向线上、移动端交易，传统银行线下运营受到强烈冲击，急切寻求线下业务的创新与改变。

在发展线上场景的同时，传统金融机构也在寻求线下场景智能化、服务精准化的转型。

借助数字技术支持，可对传统金融的线下网点进行智慧升级。

通过有效运用人脸识别技术、图像融合技术，用户能够刷脸登录账户；通过多屏互动技术、激光雷达、全息投影、客户洞察和情绪分析等相关技术的植入，银行线下网点能够实现客流分析和预测、客户情绪分析，提高服务效率；通过配置客户360°信息视图、营销机会管理等功能，对用户相貌、身材、穿戴进行多层次识别，判断用户的年纪、爱好、审美，甚至情绪，银行将进一步智能推荐匹配产品，提升用户体验。

同时，通过线下的数据采集，运用大数据、人工智能等前沿科技，可以使客户充分享受智慧零售金融新体验，并与线上的服务相匹配与连接，实现无界融合。

（二）用户维度：

精准包容

在过去，传统金融机构受限于空间、技术等因素，所能提供的金融服务“一刀切”且覆盖面较窄。

数字科技企业通过自身的数字化科技优势，可以从两方

面解决问题：

一是将存量客群分层，精准营销和管理，降低欺诈和信用风险，并实现利润最大化；二是帮助金融机构用较低的成本和较高的效率接触全新客

群，覆盖以往触及不到或服务成本过高的客户群。

1.存量客户：

对用户精准分层

数字科技使得金融机构能够精细捕捉客户的个体差异，将传统市场的客户群体实现精致细分，将帮助传统金融机构实现更加精准的风险定价与用户运营，实现个性化的服务。

一方面，得益于大数据技术，金融机构可收集的数据维度更加全面、时效性更强。

例如通过客户的电商平台交易记录、社交媒体动态以及网页浏览记录等信息，对其行为数据进行全面、及时、准确的捕捉。

在全面的数据收集的基础上，可为客户群体贴上更加细致、准确的标签，把客户群体分解成同质性更高的细分类别。

另一方面，金融机构在进行市场细分的同时，可以将不同种类客户群体与营销活动相关联，针对用户的真实需求为其提供个性化服务。

如在信贷业务中，客户会看到不同的页面呈现或者不同的服务引导消费信贷，会有不同的利率产品，为客户推荐最优解决方案。

2.新增用户：

扩大金融服务半径

传统线下获取客户的方式使传统金融机构难以深入所有地区和客群。

特别是传统银行机构在触达零散、小规模的客群方面成本过高，风险难以控制，往往使之成为普惠金融服务中“最后一公里”的掣肘。

在数字化的科技红利下，任何零散、小规模的客群都可以成为一种新的细分用户群，成为金融机构的潜在用户。

相比于传统金融机构，数字科技企业借助其数据、场景和技术优势，提升风险控制、风险定价水平，从而让传统金融无法或无意愿触达的小微企业、三农及年轻群体切实享受到金融，扩展金融机构服务的覆盖范围，真正实现了金融服务的全方位下沉。

（三）产品维度：

整体优化

数字科技时代的企业服务区别于传统的企业服务外包。

所提供的服务及产品既可以嵌入优化升级原系统，也可直接嫁接；是效率优化工具，又是收入增长工具。

在产品维度中，以消费金融产品为例，基于数据的科技服务，可以覆盖到业务的各环节，在客户引流、数据、风控、用户体验等方面提升效能。

类似的数字化产品不应简单理解为单纯的科技产品，而是数字科技企业提供的新型金融业务的整体解决方案，其背后是数据和技术能力的支撑。

这样全流程的产品数字化方案还可以拓展应用到更多金融产品中。

1.获客与营销

在多数用户触网的现状下，寻找客户、转化客户及运营客户一直是传统金

融机构在获客和营销环节的短板。

拥有海量线上场景和优质流量数据资源的数

字科技企业，可以发挥智能撮合平台的作用，连接金融机构、用户及互联网场景，

有利于银行线上获客，用户识别，用户转化及用户运营。

从数字科技企业的角度看，在场景接入方面，依托内外部庞大流量优势，数字科技企业具备帮助银行全面接入优质流量，无缝接入各大合作场景的能力；在精准获客方面，通过建立联合前置规则与智能匹配引擎，支持覆盖客群定向推送，数字科技企业能满足银行对于精准用户匹配推荐的需求，帮助银行更进一步地筛选优质用户、保证用户质量；在用户运营方面，对睡眠客户、低价值、低活跃客户及高价值客户进行细分和优化。

针对睡眠用户，数字科技企业为银行提供针对性唤醒策略；针对低价值、低活跃客户，则为银行提供交叉销售机会和交叉销售策略引导；针对高价值客户，数字科技企业根据优质客户特征，寻找特征相近的潜在客户，并提供触达建议和工具。

从传统金融机构角度看，通过数字化的运营策略及运营分析工具，将实现精准寻找客户，多途径触达用户，实现了线下已有多样化产品（例如支持信用贷、车房贷、抵质押贷等多种类型的贷款产品接入）向线上服务转变的重要升级。

同时，结合银行已有产品、渠道能力等自身优势，利用互联网金融公司的运营经验和场景，借助小程序、活动页面搭建平台等运营工具，金融机构可实现营销活动效果可量化和可对比化，为持续优化运营模型和策略提供决策依据。

2.审核与反欺诈

当前，多数传统金融机构的信息采集与身份识别等审核机制及反欺诈手段仍大量依靠人力，数字化与智能化水平较低。

这一环节是数字科技中人工智能技术应用的重要阵地。

在审核方面，数字科技企业能为金融机构提供基础AI服务，量化审核用户信用，可在降低金融服务审核的准入门槛的同时，帮助传统金融机构建立高效信息获取和风险管理机制。

经验丰富的数字科技企业基于海量行业业务数据的调用和认证，充分验证服务的稳定和有效性。

主流的服务包括活体识别、人脸识别、语音识别及卡证识别等，通过实时采集对比用户影像、语音、完成活体校验流程，通过OCR技术完成用户证件校验比对，并同步调用公安网网纹系统比对用户人脸照片，最大程度上为银行降低身份识别过程中的风险。

在反欺诈方面，数字化反欺诈技术可分为数据采集和数据分析两种技术类型。

其中，数据采集技术主要是应用于从客户端或网络获取客户相关数据的技术方法，包括：

设备指纹、网络爬虫、生物探针、地理位置识别、活体检测等等；数据分析技术是指运用数据分析工具从数据中发现知识的分析方法，包括有监督机器学习模式、无监督机器学习模式和半监督机器学习模式。

这些手段可以综合应用，并贯穿于反欺诈事前、事中、事后全流程。

在事前评估阶段，依托大数据技术建立完善的风控模型和应用策略体系，传统银行能够剔除高风险用户，为安全交易建立第一道防线，防患于未然。

在事中监控阶段，风险订单监控系统可以对异常账户和套现风险进行实时监控和全面预警。

通过各类数据接口、技术手段和安全体系对异常交易进行拦截。

在事后处理阶段，将识别出的套现欺诈信息关联扩散后加入黑名单体系，进行策略和模型优化升级，从而更精准的识别和拦截欺诈交易，提高欺诈分子的作案成本。

3.评估与定价

差别定价可以实现对有不同弹性需求曲线的用户匹配不同的产品或价格序列，从而最大化企业利润。

如从“用户角度”分析可知，传统金融机构进行客户分层主要依赖于一些静态的强金融特征，通过人工方式做出判断，客观性不足，不能适应客户特征的多样性。

而人工智能可以通过不断测试找到最佳的客户分层方式，由模型筛选出具有更高的购买潜力的客户，找到损失和收益的平衡点，帮助金融机构进行精确的差异化定价。

在国内，利用人工智能进行风险定价的实践首先在保险领域展开。

例如随着网络购物的逐渐普及，退货运费险应运而生，成为保险大数据时代的一个典型产物。

借助大数据及机器学习算法，从客户、商家及产品的多个维度分析，建立机器学习模型，通过模型预测出险的概率，结合产品定价方法，进而对运费险保费实现精准预测，真正实现灵活的差别定价，从而降低风险。

此外，数字科技企业也通过融合、共建、开放输出等方式，与其他传统金融机构展开深度合作，从智能风险定价和其他领域赋能传统金融，基于各自在保险、科技及大数据层面的专业优势，共同在保险创新应用上开展深入合作。

如通过先进的模型算法、大数据与人工智能技术，对客户群体进行画像和风险分析，探索车险人工智能定价的新模式，从而进一步提升现行车险定价模型预测的精准度和风险区分度，以更合理的价格吸引优质客户。

4.资产流转

在所服务的金融机构的管理资产达到一定规模后，数字科技企业还可助其开展资产证券化业务（AssetBackedSecurity，以下简称ABS），实现资产的高效流转。

当前，ABS行业快速发展的同时，资产现金流管理有待完善、底层资产监管透明性和效率亟待提高、资产交易结算效率低下、增信环节成本高昂等问题也逐渐暴露出来。

在这种情况下，区块链技术的应用可以有效解决以上问题。

在ABS领域引入区块链技术，首先需要参与方共筑ABS区块链联盟，该联盟由资产方、Pre-ABS投资人、SPV（信托）、托管银行、管理人、中介机构、ABS投资人、交易所共同组成。

其核心业务包括资金交易对账、交易文件管理、数据交互接口、信息发布共享、底层资产管理、智能ABS工作流等等。

同时，通过ABS云连接资产端与资金端，帮助投资机构评估消费金融资产价值，降低消费金融ABS发行门槛，促进ABS产品发行效率，降低服务成本，并为投资人提供信息披露服务，实时监测ABS资产风险，增强各方的风险管理能力。

让底层资产真正“看的清”、“管得住”、“定价准”。

通过区块链技术结合大数据的运用，至少可以实现五个方面的改善。

一是改善ABS的现金流管理。

区块链的应用缩减银行等机构服务成本。

同时有效降低人工干预造成的业务复杂度和出错概率。

二是有利于穿透式监管。

区块链技术应用于ABS领域，既能确保ABS底层资产的真实性，又能够检测到最底层资产的风险。

三是可以提高金融资产的出售结算效率。

区块链技术应用ABS使得金融债权资产转让效率大大提高，流动性需求与资产转让时效不匹配的问题得到有效解决。

四是实现资产的有效分层。

针对底层资产金额不等，数量巨大的问题，利用大数据技术可获取资产具体画像，并对风险进行分层，并实行差别定价，提升流转有效性。

五是可以降低增信环节的转移成本。

建立点对点的增信保障平台，可有效降低增信转移的成本。

5.风险管理

当前，传统金融机构的风险管理仍存在着较多漏洞，内控失效及合规意识淡薄是银行频发风控案件的痛点所在。

在风控机制低效，覆盖面不齐全的现状面前，传统金融机构的风控运营如何避免成为“稻草人”，在创造利润、提升盈利能力的同时加强风险管控，确保合规经营，成为摆在银行业面前的首要课题。

基于企业的大数据基础和丰富的金融实操经验（如信贷业务经验）进行资源整合，数字科技企业可为金融构建大数据风控平台，提供系统+模型+数据一站式服务，通过云端对接的方式帮助金融机构改善风险管理的现状。

以信贷业务为例，大数据风控平台通过MIS系统对贷前与贷后数据进行处理，建立完整的报表体系，实现对于资产风险以及资产质量的监控，为业务决策提供有效的支撑。

为了更高效智能化地帮助银行进行风险预警，当资产风险指标出现异常时，大数据风控平台将实时进行止付、冻结、通知风控人员等相应处理，同时按照银行的要求自定义设定规则，对存量客户进行黑名单、多头借贷等进行监控；大数据风控平台还通过引入保险、与合作方共建风险池、接入催收等方式，当出现风险时，实现风险缓释的目的。

大数据风控平台提供覆盖贷前、贷中、贷后的全流程服务内容，为银行提供风险管理指导，满足客户多方面、多层次的需求：

在贷前和贷中环节，大数据风控平台提供欺诈风险评估、信用风险评估和风险定价等服务；在贷后环节

为银行提供风险预警、贷后管理及催收管理等服务。

（四）运营维度：

降本提效

金融行业是劳动和知识双重密集型的产业，而人工智能可以替代重复劳动。

借助人工智能的自动化决策和处理能力，认证、筛选、审批、监控、运维等各个环节可实现智能化，极大地简化工作流程，节省人力资源，帮助金融企业大大提高工作效率和准确率，同时也实现了工作流程的规范化。

这不仅可以为企业节约成本，同时也为客户带来了更优质便捷的服务，提升客户体验。

1.智能财务

财务管理中的财税管理是企业高效有序运营的重要一环。

传统的财税管理面临着信息收集不便捷、信息管理滞后、管理成本高及管理效率低下等发展瓶颈。

过去30年，财税管理经历了手工账、电算化、云端化三个阶段，如今也在智能化的浪潮中寻求技术升级和产业变革。

当前，人工智能开始应用于财税领域，数字科技企业开始为传统金融机构提供智能化的财税解决方案。

区别于传统记账模式，数字科技企业基于OCR图像识别、机器学习、大数据及云计算技术，帮助金融机构实现票据录入，账务核算、纳税申报等全流程的智能化。

在票据录入环节，数字科技企业通过OCR图像识别系统、票据整理归类系统，实现票据的自动化录入、不合规票据自动筛选以及合规票据的自动归类和汇算；智能记账环节，数字科技企业运用大数据及云计算技术，采用静态模板及动态数据分析技术，推出基于机器学习算法打造的智能做账引擎，会计做账效率大幅提升；在税务申报环节，数字科技企业打造一键报税系统，采用直连税务申报接口和报税机器人两种模式，实现企业当期财务数据进行纳税申报表的自动填写，一键完成当期所有报税工作。

数字科技企业还通过智能数据分析帮助金融机构完成当前账期的所有数据监测工作，及时预警财务问题和税务风险，提高企业财务数据质量。

随着数据的进一步积累，人工智能会丰富财税领域的应用，自动拓展账务处理覆盖面，逐步替代重复性、机械性的人工劳动，提升金融机构运营效率，实现高效益的财税管理。

2.智能客服

当前，由于业务量的激增，人工客服压力直线上升，客户满意度下降，企业对客服机器人的需求正在急剧释放，开始寻求技术支持来实现客服行业的转型与升级。

基于以上，数字科技企业赋能人工智能技术，采用深度神经网络技术变革传统客服行业，实现向智能化机器客服的转变，帮助企业提升客服运营效率，提高客户满意度。

目前，智能客服机器人在利用海量数据的基础上，利用自然语言处理、深度神经网络、机器学习、客户画像等强大技术实力，能够完成全天候、无限量的客户服务，涵盖企业业务的各个环节，实现拟人化应答能力，做到平均响应时间不到1秒，应答准确率达90%，客户满意度达80%以上。

数字科技企业更是针对不同企业的业务类型差别，为企业提供应答模型定制化服务，实现精准应答，后台维护更加便捷。

基于人工智能的智能客服实现了以往需要人工参与才能完成的部分服务工作，进一步解放了企业的人力成本，是目前新型客服方式的典型代表。

3.智能巡检

随着大数据和云计算的发展，IT基础设施呈现爆发式的增长。

目前，绝大多数机房的巡检工作需要运维人员人工操作完成，但巡检时间长，人工成本高，巡检数据的准确性和及时性无法得到充分保证。

展望与建议

科技企业层面，建议专注数字和科技核心能力的精进及输出；进一步拓展数字化输出的场景和模式；探索与金融机构合作共赢的长期发展模式。

金融机构层面，建议树立数字化运营思维，关注业务、用户相关数据资产的沉淀和使用；充分借力中国的数字生态系统，与专业的数字科技企业深度合作，互取所长，协同发展；适应数字化趋势下迅速变化的技术和需求，打造高敏捷度组织。

数字科技服务金融的演进过程呈现出以下趋势：

一是数据的基础作用持续凸显；二是数字科技与金融业务将深度结合；三是监管科技将逐渐形成趋势。

此外，随着大数据、云计算、人工智能、区块链等技术的不断发展完善和传统产业数字化转型的需求急剧增加的背景下，数字科技企业的服务已经开始向金融以外的产业拓展，推动数字经济向纵深发展。