2021年银行金融科技行业分析报告.pdf

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1、 2021 年银行金融科技行业分析报告 2021 年 1 月 目 录 一、行业格局：数字化加速发展，央行、商业银行以及银行金融科技子公司是主要推动力.4 1、近年来，银行业发力金融科技领域，借助技术推动整体向数字化、智能化、生态化加速发展.4 2、央行主导成立金融科技公司，涉及数字货币、区块链等.4 3、银行与第三方互联网公司和科技公司合作.5 4、大中型银行成立金融科技子公司.5 二、应用场景：金融科技深入各业务条线，信贷领域应用已较为成熟.6 1、消费信贷.7（1）贷前：触达客户、挖掘需求、精准营销.7 消费金融场景化构建，增加流量、获取数据.7 根据大数据挖掘客户信贷需求，实现精准营销.

2、8 精准识别客户资质，实现恰当准入.9（2）贷中及贷后：动态监控、用户复贷、逾期催收.9 2、中小企业贷款及供应链金融服务.9（1）贷前：数据采集、信贷审核流程整合.10（2）贷中及贷后：全流程管理.11 三、问题挑战：技术转型时间长、投入产出比不定、数据处理难度大.12 1、传统对内的技术系统转向以客户为中心的数字系统尚需时日.12 2、转型所需投入成本较高，需权衡投入产出比.13 3、数据处理和分析难度大.13 资金投入充足，发力数字化转型。主要上市银行2019年技术投入高达1079亿元，偏好自建科技子公司或合作开发。应用场景包括消费信贷、供应链金融、智能柜台、智能投顾等，通过大数据、AI

3、贷前精准营销，贷后动态监控，构建信用评级体系，大幅提高业务质量和效率。主要挑战在于转型时间长、数据处理难度大等。一、行业格局：数字化加速发展，央行、商业银行以及银行金融科技子公司是主要推动力 1、近年来，银行业发力金融科技领域，借助技术推动整体向数字化、智能化、生态化加速发展 根据中国上市银行分析报告2020，2019年上市银行继续加大科技投入力度，在基础平台建设、数字化零售金融、数字化公司金融、数字化同业业务等方面取得长足进展，大中型上市银行平均科技人员占比提升至4%以上，平均科技投入资金占营业收入比例约为2%，其中披露金融科技投入的18家上市银行投资规模合计达1079亿。目前银行业金融科技

4、主要形成以下格局，央行发起设立金融科技公司引领行业发展，商业银行与科技公司合作完善业务生态布局，大中型银行成立金融科技子公司发力转型。2、央行主导成立金融科技公司，涉及数字货币、区块链等 央行为完善数据共享、数字货币清结算、征信数据库建设等工作，正稳步推进计划中的金融科技工作，目前已成立五家金融科技公司，包括数字货币研究所、深圳金融科技有限公司、长三角金融科技有限公司、成方金融科技有限公司、中汇金融科技等，涉及数字货币、区块链金融、密码学等多个方向。3、银行与第三方互联网公司和科技公司合作 银行拥有牌照、研发实力、资金和客户，科技公司具有科技能力和金融创新的敏感度，二者优势互补，在客户资源、科

5、技开发与应用、风险控制等领域深度合作，银行通过合作开发、协作引入等方式接受较为成熟的技术方案，同时推动组织转型和架构升级。例如，赣州银行与中兴通讯、大连同方和天阳宏业等科技公司共同发起金融科技国产化实验室，晋商银行与山西移动签署战略合作协议将在金融业务、通信及信息化服务等方面共建金融科技生态。4、大中型银行成立金融科技子公司 各大银行在深化与外部科技企业合作的基础上，注重加强自身科技实力，成立金融科技子公司整合技术、业务、资源及经验优势，对内对外输出技术能力，提升整体数字化水平。截止 2020 年 11 月，国有五大行及七家股份制银行已成立独立的金融科技子公司。二、应用场景：金融科技深入各业务

6、条线，信贷领域应用已较为成熟 当前银行金融科技应用快速发展，深入各业务条线与产品，手机银行、智能柜台、交易银行、智能客服、智能投顾等增值服务全面推出，提升客户体验、降低运营成本，各业务协同形成正向循环。其中，金融科技在信贷业务领域应用广泛，目前大数据和人工智能技术已较为成熟，主要包括消费信贷、中小企业贷款及供应链金融。1、消费信贷 消费信贷具有小额、分散、高频的特点，内嵌于日常生活，与消费场景深度融合。（1）贷前：触达客户、挖掘需求、精准营销 消费金融场景化构建，增加流量、获取数据 银行通过和较强科技实力的头部机构合作为消费金融业务提供精准导流，掌握客户大数据，目前主要有两种方式，一是与金融科

7、技信息平台合作，拓展技术应用和场景服务能力，如五大行分别与百度、阿里、腾讯、京东、苏宁建立战略合作关系，在金融产品、渠道建设、智能金融服务领域深度合作，其中重点布局校园生态、交通出行、医疗健康、零售商超等线下流量大的场景，如各大银行接入第三方支付机构、合作线上发卡等。二是与生活社交、餐饮娱乐、旅游出行等平台合作，互联网在前端提供客户和流量，商业银行开放客户端接入的API接口，同时吸引线上线下客户，形成一站式服务。如在美团点评、永乐票务等平台上提供支付、消费信贷等便捷优质的金融服务，联合爱奇艺等视频平台提供会员服务等，形成消费金融生态圈。根据大数据挖掘客户信贷需求，实现精准营销 依据外部平台、内

8、部个人信贷等数据，借助生物识别、人工智能等技术，准确分析客户属性、行为偏好、需求倾向等，形成信用卡、财富管理、信贷等不同层次的金融产品和服务体系，实现对目标客户的精准触达、智能营销，并匹配最优产品组合，提升差异化定价能力。如恒丰银行利用自主研发的企业级大数据技术平台，提供客户360视图、产品货架与优化组合方案、客户风险预警等，实现团队协作和精准营销技术支撑，系统中的产品推荐和智能获客功能有效增加了新客户增长和产品持有，从2016年2月至2017年4月使用前后数据看，客户增长率、价值客户增加率、重点产品持有率分别上涨2.2%、3.6%、3.5%。精准识别客户资质，实现恰当准入 在授信环节，通过大

9、数据征信、人工智能、知识图谱等验证借款人的真实身份和偿付意愿，准确判断用户信用等级、项目风险、成本效益。数据来自与外部聚合的生态平台、征信机构、社保、财税、工商等公用事业系统、个人信用管理平台等多维度，利用深度学习、神经网络技术，减少人工干预。如平安金融壹账通利用微表情面审辅助系统，整合人工智能与大数据技术，智能判断并提示欺诈风险，可实现与人工判断80%的吻合率，实现了面审流程智能化、规范化、减少40%以上人工干预。（2）贷中及贷后：动态监控、用户复贷、逾期催收 贷款发放后，1）信用风险动态监控，大数据、人工智能等技术跟踪交易行为、关联交易动态，关注信用风险变化，基于风险预测模型进行预警和调整

10、；2）用户复贷、逾期催收，对于有良好的记录的优质客户，继续使用精准营销推动复贷，对逾期客户进行催收预警，与公安司法部门连通，联合执行催收。如恒丰银行的全面风险预警系统，其依托于星环大数据平台，可适用于贷款全流程风险监控，自上线以来，客户识别效率、准确率、成本控制显著提升，某平台贷自增授信业务逾欠率控制在1%以内，且呈逐步降低趋势。2、中小企业贷款及供应链金融服务 中小企业抵质押物较少、价值较低，银行难以触达和有效服务中小微客户。近年随着金融科技和业务的逐步融合，在中小企业贷款以及供应链金融方面，银行可以通过金融科技提升数据收集能力、构建信用评级体系，极大提高支持中小企业融资效率。（1）贷前：数

11、据采集、信贷审核流程整合 在普通中小企业贷款中，银行通过金融科技技术采集电商交易、物流、企业结算、流水等数据，结合工商、税务、法院等外部信息，一并进入数据湖，经数据挖掘、特征提取、机器学习等方式刻画企业形象，进而构建信用模型、判断信用风险、核定信用额度，完成企业到企业主的全面分析，实现线上审批、自动放款。金融科技中数据的获取、加工、分析等是并行操作，将七大原有信贷审核流程整合为一体，提升审批效率、降低运营成本。在供应链金融服务中，银行贷前风控从授信主体转向整体链条。供应链核心企业信用良好，根据上下游企业与其交易关系的大数据形成关系图谱，通过知识图谱技术将碎片化数据有机组织，利用区块链技术实现供

12、应链上下游信用穿透，同时使用交往圈分析模型，持续观察企业间交往数据变化，动态监控供应链健康程度，实现信贷全流程管理。其中最为关键的是区块链技术实现的信用共享，具体来看，数据方面，通过将业务流程中的四流（信息流、商流、物流和资金流）与融资信息上链，利用区块链不可篡改性，提升数据可信度；业务方面，将核心企业的票据、授信额度、应收应付等转化为数字凭证，利用区块链可溯源性，实现信用有效传导，同时通过智能合约可实现数字凭证的多级拆分和流转，有效提升金融机构风控效率，降低中小企业融资难度。目前已有较多区块链结合供应链实践，如工银 e 信、农行 e链贷等，主要用于应收款项、库存融资等方面。以工银 e 信为例

13、，其是一种可流转、可融资、可拆分的电子付款承诺函，可在平台上自由转让、融资、质押等，实现银行资金的全产业链支持。（2）贷中及贷后：全流程管理 与消费信贷类似，用数据监控客户经营周期，关注用户的欺诈风险与经营风险的动态改变，设置一系列预警指标，包括银行流水、杠杆比例、税务信息等传统金融数据，以及交易对手方经营变化、市场数据等经营数据。三、问题挑战：技术转型时间长、投入产出比不定、数据处理难度大 信贷业务数字化从根本上改善了中小企业、农户的贷款服务。12月8日银保监会主席郭树清表示，银行等机构的智能风控减少授信过程中对抵押物的依赖，提升融资的可得性，甚至可精准帮助贫困户发展适宜产业。截至2020年

14、9月，全国扶贫小额信贷累计发放5038亿元，支持贫困户1204万户次，截至10月，银行的小微企业信贷客户已达到2700万，普惠型小微企业和个体工商户贷款同比增速超过30%，农户贷款同比增速达14.3%。但当前银行金融科技发展中也存在部分问题：1、传统对内的技术系统转向以客户为中心的数字系统尚需时日 传统IT系统通过内部网络和信息化技术实现业务流程电子化，提升工作流程效率、降低操作风险，核心系统的重点在于安全和稳定。而数字化改革的重点是以客户为核心，需要快速响应和灵活拓展能力，以定制化、场景化的金融服务满足客户需求，因此传统IT系统与以客户为中心的数字化系统衔接与整合需要一定时日。2、转型所需投

15、入成本较高，需权衡投入产出比 战略转型、软硬件改革等需要较大的金融科技投入和人才吸纳成本，短期内对银行的盈利能力形成影响。2019年，上市银行平均金融科技投入分别占营业收入、归母净利润的2.3%和7.0%。持续高额投入能否成功转型，未来创造更高额利润、有良好的投入产出比仍存在不确定性，因此银行在考虑进行改革时会不断权衡转型的可行性和可持续性。3、数据处理和分析难度大 传统银行数据库的信息具有碎片化、非结构化的特征，各项业务和项目运行是单独的数据集，使得数据的整合、处理和分析存在较大困难。目前主要以“数据湖”的形式将所有数据集中，再依据所需进行提取加工，但实际操作中，入湖数据的筛选、海量原始数据的输入、高效低成本的提取和分析数据等均存在难点。