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余丰慧 23小时前 · 经济金融专家 华中科技大学兼职教授 金融科技在根本上把商业银行的产品链变成了一个市场的产业链，把这个产业链拉细拉长，使得无数的小的市场行为的金融科技可以掺入生产过程和销售过程。所以，从根本上来说，金融科技把商业银行内生的产品的内部决定的过程，变成了一个开放的产业链的市场的合作的过程。最为关键的，商业银行只剩下一个框架。对传统商业来说，它改变了银行的客户管理、渠道、成本、服务，它改变了信息，因为商业银行的信息维度太单一，它改变了业务流程，从人工流程变成了机器的流程，它挑战了银行的风险管理，所以，它在银行内部的管理也产生了巨大的挑战。 @余丰慧：【传统银行若不反击 会变成被毕加索吃剩的鱼骨】清华大学国家金融研究院院长、国际货币基金组织前副总裁朱民在三亚财经国际论坛上围绕传统商业银行和金融科技之间的竞争展开论述，朱民认为，传统商业银行，如果没有有效的反击机制，如果不能群起反击的话，在金融科技的供给下，它就很可能变成一具被毕加索吃剩下来的鱼骨头，头还在，品牌还在，框架还在，但是垂直产品都被金融科技细分蚕食了。 毕加索不会钓鱼，毕加索会吃鱼，所以我今天讲的是毕加索吃鱼。我主要是想讨论金融科技对传统商业银行的颠覆。人工智能现在的浪潮非常凶猛，其中金融科技走的非常之快，它对传统金融的颠覆力度是非常大的，而且会越来越大。所以，我今天想讨论金融科技怎么颠覆传统的商业银行。为什么是毕加索的鱼呢？ 这是UBS瑞银在美国的交易大厅，我们当年去看，一个交易大厅1000个交易员24小时和全球交易，真的是非常壮观。我当时很震撼。但是，风光不再，这是今天，交易大厅的人几乎没有了。旁边的交易大厅是高盛的交易大厅，2000年600个交易员，今天4个。人去哪里了？当然是失业了，人被机器取代了。当我们讲人工智能金融科技的时候，讲了很多贷款、存款、支付等等，其实在交易领域走的非常之快，因为机器能更广的阅读市场的信息，大规模、迅速、规模，都是人没法比的，它在几千个股里迅速选出满足你偏好的要求，人是没法比的。所以，交易的领域，通常我们在讲金融科技的时候都不太关注，它的变化是巨大的。 支付清算，在2016年，中国的支付清算，讲比数的话，非银行机构第三方支付已经是970亿比，传统商业银行才257亿比，移动支付主导了今天所有的支付。这又是一个很大的变化，而且移动支付会越来越主导。我们也看到，比数在移动支付上升的时候，金额上移动支付还是小笔为多，它的金额的份额还是小于大的商业银行，但它上升的比重是非常快的。 P2P是现在大家讲的比较多的领域，把P2P做一个比较。绿的部分，他们是一致的，黄的部分是不一样的，比如传统的借贷银行要有代理，P2P要有网站。监管，传统商业银行受到严格的监管，P2P的监管不明确，但现在在加强，这是个好事。它的利差很大，传统商业银行是自己承担服务的，P2P是从双方收费的。关于风险的承担，传统的商业银行承担全部的风险，P2P的风险是由借贷双方承担的，因为它只是一个平台。如果讲监管、经营成本、对客户接触的面，商业银行没法跟P2P比，利差大、成本低、客户广、监管松，这个仗怎么打。 机器人做投资顾问，现在变得非常普及。国内的理财业务发展的非常快，理财业务迅速的向中产、中产以下的人延续，一个很重要的原因，是机器承担了财务顾问。理财，以前在美国都是100万美金以上才能承担，因为它要有一组顾问服务，成本非常之高，根据每个人定制特殊编号题材的结构、产品、期限、风险，这不是一件容易的事，来回相当长的时间，几乎六个月搞定一个客户，所以，它起点必须非常高。机器改变了所有的一切，机器可以很快的辨认客户的风险偏好，很快的降低对资产的配置，因为它可以迅速得到客户需要的东西，客户有任何不满意，管理费用大大下降，今天整个财富管理的基点从100万美金下降到5万美金。 风险管理，毫无疑义是金融科技非常优势的方面。我举了一个北斗的案例，对客户的了解，因为信息的维度是五维到七维左右，远远高于传统商业银行单维的信息，它对客户的描述是非常精准的，它可以在大概30秒钟判断是不是欺诈，反欺诈机器今天做的几乎完美无缺。整个的信贷管理，特别是贷后的管理，风险预警，通过机器不断地学习模型的迭代，现在风险管理的参数迭代，可以做到以周为计，以天为计。传统风险系数的模型迭代是以年计和以季度计的，现在是以天和周计的，所以，可以看到风险管理的精准性大大提高了。 腾讯做的微粒贷是很有意思的，它把数据从交易数据走向了个人的社会特征信息，通过社交圈行为特征，加上银行的征信，对人的身份确认远远强于和好于交易信息。在这个意义上来说，它做的对个人和对企业的服务，精准度和定价能力、风险控制能力都要好很多。这是以前不能想象的，通过社交的信息刻画一个人，定义一个人。 从刚才讲的例子来说，可以看到金融科技对金融业的七个基本功能产生了根本性的颠覆。第一，存贷。余额宝现在是世界上最大的货币基金，超过了JP摩根，也就是五年的时间。贷款，各种微小信贷、产业链贷款，做的非常好。我能给小企业贷款，为什么不能给大企业贷款呢？现在可以用大数据描述大企业的财务信息，比如通过对一个生产企业的装卸运输车辆的描述，订货、销售的描述，远远可以得到超过它财务报表的信息和风险质量。  4877阅读 |
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