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重磅!未来银行十大趋势,看看哪些和你想的一样

2021-3-08

全球范围的新冠疫情爆发、经济下行等因素的叠加,导致国内银行增速放缓及行业分化加剧,行业高质量发展面临巨大挑战和压力。   银行的零售业务更是形成较强冲击,其中客户群体发生了深刻变化,受众更趋向年轻化,行为互联网化、风格多元化、注重互动性,导致金融机构原本的业务模式、商业模式需进行变革创新,对产品服务、用户体验进行升级。   而中国加速推进金融对外开发,则进一步加剧银行同行竞争,银行布局全业务数字化转型速度。   日前,浙大摸象金融科技研究院发布的《未来银行十大趋势》便是从银行面临的发展痛点及挑战,从渠道、客群、产品、组织架构、基础设施,砌据资产等多个维度分析未来银行的发展新模式和传统金融核心业务面临的技术新挑战。 重磅!未来银行十大趋势,看看哪些和你想的一样   浙大摸象金融科技研究院的《未来银行十大趋势》通过全景式概述未来银行业的发展方向,并对未来银行改变世界的场景有所描述,还原业界专家的原生观点,展现不同角度和立场对未来银行的认知与未来银行模式,带给银行从业者最直观的指引和可参考范式。

浙大摸象金融科技研究院的《未来银行十大趋势》通过全景式概述未来银行业的发展方向,并对未来银行改变世界的场景有所描述,还原业界专家的原生观点,展现不同角度和立场对未来银行的认知与未来银行模式,带给银行从业者最直观的指引和可参考范式。

趋势一:数据驱动的银行,未来银行将聚焦新基建、新连接。

一切以数据驱动为核心,从传统系统架构演变成“瘦核心、微服务”;从局部智能演变为全流程数据智能,作为决策大脑,自主可控;从核心技术依赖到基础核心技术信创,自主可控。更注重线上新体验,结合5G、富媒体、等更多终端体验场景,扩展线上新交互体验,构建微信私域流量,主动出击拓展嵌入生活、政企、同业等的场景,以注入互联网方法、工具、经验的全数据驱动未来银行发展。

趋势二:未来银行员工—AI智能客服。

运用人工智能、大数据、云计算等多技术融合,以实现协助人工进行会话、质检、等业务处理,释放人力成本,提高企业与用户交互效率。随着各类技术的深入应用,AI智能客户的外延进一步拓宽,除客户服务还包括客服系统管理及优化。AI智能客服的核心在于企业与用户的交互,通过文字、图片、语音等媒介,构建企业与用户的交互桥梁,从而达到售前咨询、售中答疑、售后关怀等多重目的。相比传统人工客服,智能客服在接入渠道、响应效率、数据管理等多方面更具突出性优势。

趋势三:未来银行之—区块链+供应链金融结合。

利用区块链技术,通过点对点的通信特点,链接核心企业、上下游企业、金融机构、第三方服务等多机构参与方,实现供应链中订单信息、产品信息、仓单信息、交收单据凭证和发票信息等多种数据的实时同步和共享,解决了传统供应链金融中心化存储安全、业务信息孤立、数据存证鉴权等难题。此外,通过搭建多方信任的供应链管理体系和协作平台,能够保障供应链数据可信流转可溯,促进互通互信的企业间信用体系,提高融资业务操作效率,解决了传统供应链金融痛点。

趋势四:未来银行之—知识图谱与AI私人银行。

智能化底层技术积累和突破推动金融业务更加智能化,其中算法、算力、数据成为智能化技术三大要素。算法上,深度学习算法突破了人工提取的低效率、深层模型难以训练的局限,提高算法性能;算力上,AI芯片提高数据处理能力,提高运算能力;数据上,互联网、物联网的发展及普及,积累海量和具体应用场景的数据,知识图谱揭示知识领域的动态发展规律,具有多维度、深加工、可视化等特征,赋能多个细分金融场景如风控、征信、审计、反欺诈、精准营销等领域。例如,农业银行利用“AI+知识图谱”技术在信贷管理领域的应用,联机进行风险客户识别的平均响应时间约200ms18。摸象科技基于知识图谱技术的语义匹配和对话回应选择模型,研发的象小秘系统已累计提供在线服务超6,000万次。   RPA(Robotic Process Automation)即机器人流程自动化,它通过模仿最终用户在电脑的手动操方式,提供了另一种方式来使最终用户手动操作流程自动化。RPA应用于金融领域的账务核对、发票处理、报表编制、账户报送等多项业务,能极大地提高智能化水平和自助化水平,使银行运营形成一种自动化管理运营模式即AI私人银行。近两年,浦发银行、广发银行、光大银行、工商银行纷纷上线RPA应用系统。以广发为例,RPA应用后效果明显:备案类账户测试准确率与及时率均达到100%、自动报送准确率与及时率均达到100%、报表生成效率提高98%。

趋势五:未来银行之—开放银行。

开放银行重塑银行发展模式,是面向未来“Bank4.0”的必由之路。开放银行是一种与商业生态生态系统共享数据、算法、交易、流程和其他业务功能的平台化商业模式,其中核心特点是“生态”、“共享”和“平台化”三大特征,相对于传统银行的封闭式系统,一、安全方面,开放银行连接银行与外部机构,增加了数据泄露和信息安全风险。二、连接效率方面,开放银行使得银行的合作伙伴数量增多,接口标准化、技术协同化重要性凸显,开放银行平台需要使合作企业能够便捷、高效部署。三、业务连续性方面,开放银行模式给金融业务的连续性带来了新的影响和要求,必须有相适应的技术和制度来匹配和保障。   开放银行相比于目前所熟知的“直销银行”、“互联网银行”,开放银行不再仅仅只是在服务渠道或单一业务领域的数字化转型,它更强调的是银行整体能力的深度开放与生态伙伴的全面合作,在开放银行的模式之下,银行与生态合作伙伴能够在共享信息服务资源的基础上,将金融服务资源与合作伙伴服务能力进行深度协调合作,使得银行的金融服务与我们的生活场景、消费场景深度融合,最终给客户带来更加高效、便捷和舒适的服务体验。

趋势六:未来银行之—AI远程银行。

AI技术能提高自动化程度,在风险控制得当的情况下,能提升人为决策的速度和准确度,AI技术每年可为银行业带来1万亿美元的增量价值。此外,基于更强的海量数据处理能力与洞见获取能力,颠覆性AI技术还能够显著提高银行在利润提升、大规模个性化、独特的全渠道体验以及快速的创新周期四大方面。新冠疫情加速了数字化互动趋势,要赢得竞争并实现蓬勃发展,传统银行必须成为“AI先行”机构,并将AI技术作为打造新价值主张和独特客户体验的基础。 重磅!未来银行十大趋势,看看哪些和你想的一样

趋势七:未来银行智能推荐引擎—得算法者得天下。

算法当然很重要,但是没有数据,那什么算。数据是继土地、劳动、资本后第四大生产要素,数据的沉淀进一步保证了用户的粘性,这就是数据打造的加速器和护城河。在移动时代,互联网公司对数据和算法的依赖程度远高于PC时代,主要由于:第一,网页架构不支持“千人千面”,需要“封闭”空间;第二,移动端数据维度丰富,设备、地理位置、时长、App情况等都可以进一步丰富标签准确性。

趋势八:未来银行之—人工智能技术重塑银行。

随着人工智能应用成熟,生态圈构建以银行或者银行联盟为核心的主导下的“大树型”人工智能产品框架,众多人工智能企业为生态协同构筑者,通向未来金融这是人工智能最高级阶段。   依托银行海量业务服务数据,银行集团由顶至下地布局一个人工智能平台作为大树的树干,众多人工智能企业的每个子人工智能产品相当于大树的枝干,每个叶子就是银行通过人工智能应用枝干输送提供给用户的个性化人工智能应用服务。这些叶子上典型的人工智能应用服务,如风险欺诈、用户画像、信用评价、个性化推荐等等,业内已经有银行在生态树上进行尝试,为累累硕果培育奠定了良好根基。

趋势九:5G+物联网的未来银行。

借助参与社会经济活动中的“物”,物的银行充分发挥各种“物”价值载体、数据载体、服务载体的作用,使人在各种生产生活的智能空间中享受极致泛金融服务体验(及时、个性、动态、全面)。银行的未来发展的核心之一应该是场景驱动服务,因为无论技术如何发展,最终服务的对象都是人/法人,满足的人/法人的需求是实现客户极致体验的核心要义。物的银行将充分利用物联网、大数据、人工智能、5G、云/边缘计算等技术,结合金融场景,做到以科技服务客户、以“物”触达场景。而5G技术具有“高速率、低时延、广连接”三个核心特征,有望拓展客服渠道、创新客服形式、提升底层云计算效率,带来更贴近用户、更为及时且交互的客服系统。

趋势十:未来银行之—分布式数据库及核心系统。

随着银行业务量、数据量也呈现爆发式增长趋势,银行业务发展与传统关系型数据库呈现出众多矛盾。分布式数据库具备高性能、高可用、易扩展特点。分布式银行核心架构与当前主流核心架构有一定区别,分布式银行核心在逻辑处理上分为两层,底层是原子服务层,上层是组合层。原子服务层按业务分类一般分为存款子系统、介质子系统、产品子系统、现金子系统、凭证子系统、机构柜员子系统。组合层可以按业务条线划分子系统,也可以按支付和非支付划分。按业务条线划分组合层会更加精细,有业务条理,避免组合层复杂度过高,难于开发运维。按业务条线划分组合层也利于从业务层面指导系统开发运维,使系统离业务人员更近,便于业务处理和业务创新。但是,按支付与非支付划分组合层划分抽象程度更高,也就意味着灵活度的更高,可以实现更加灵活多变的业务场景。   银行分布式核心需要一套完整的技术组件和技术平台支撑运行及开发运维。分布式应用架构需支持交易路由、交易熔断降级、数据路由、注册中心、安全中心、统一配置中心等功能。服务治理平台应支持服务功能管理、应用节点管理、统一日志平台、版本及部署管理等功能。分布式开发工具应支持代码开发、版本管理、部署管理等功能。分布式监控平台应支持交易耗时监控、数据库监控、网络监控、CPU监控、IO监控等功能。   浙大摸象金融科技研究院是由浙江大学人工智能研究所、浙江大学数据分析与管理国际研究中心与杭州摸象大数据科技有限公司共同发起成立。   该研究院利用产学研深度合作,注入学术和产业资源,形成自主开发、联合攻关的研发体系,主要在金融超级大脑、银行数据智能、大规模金融知识图谱、分布式AI和边缘计算等方面进行深入研究,加快推进数据智能在金融业务场景中的更多创新应用,为金融机构、银行等提供更多优质服务以及创新科技应用新场景。目前该研究院包含15名教授、22名副教授、10名博士讲师成员以及46位研究员,被评为“省级研发中心”。