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金融科技在商業銀行中起到何種作用

來源: 樹人論文網發表時間:2017-12-19
簡要:現如今,大數據,云計算,區塊鏈,人工智能等先進技術在金融領域的得到了廣泛應用,并且逐漸成為了熱點,與此同時也興起了金融科技這一概念,金融科技是指利用各類科技手段對

  現如今,大數據,云計算,區塊鏈,人工智能等先進技術在金融領域的得到了廣泛應用,并且逐漸成為了熱點,與此同時也興起了金融科技這一概念,金融科技是指利用各類科技手段對傳統金融行業產品進行不斷更新,從而提升金融服務效率,這對商業銀行也產生了巨大的作用,金融科技覆蓋的領域非常廣泛,為此,本文作者對金融科技在商業銀行的應用展開了研究。

  關鍵詞:金融科技,商業銀行,經濟學

  經濟學中的重要研究領域是基于經濟人假設的人們在一定約束條件下如何展開行為選擇,不同約束條件下,人們的行為選擇也不同。經濟學認為,交易成本是約束人們選擇行為的一個重要條件。目前,廣義的交易成本主要包括商品信息與交易對象的搜集成本、取得交易對象信息與交易對象進行信息交換所需的信息成本,還有議價成本、監管成本等等。通俗講,就是通常意義上我們在做行為選擇時所說的“麻煩”。

  在互聯網誕生之前,客戶習慣在銀行物理網點做轉賬匯款交易,這意味著要花費交通費用、等待時間等額外交易成本。隨著互聯網的發展,網上銀行的出現極大地降低了額外交易成本,客戶逐漸選擇在網上做轉賬匯款。同樣,在進入移動互聯網時代后,移動支付正在逐步取代現金支付,現金交易存在存取、保管等額外成本,客戶選擇移動支付能在一定程度上降低成本,移動支付進而迅速發展。每一次科技進步及其金融應用都是朝向降低交易成本的目標進發,交易成本決定客戶行為,這也應當成為我們判斷一種前沿科技能否在金融領域應用成功的重要前提之一。

  互聯網金融的發展降低了人與人之間的點對點交易成本。大數據技術的興起降低了商業銀行挖掘客戶價值鏈的交易成本,使其能夠為客戶提供更為精準的服務,同時降低了客戶甄選產品信息的交易成本。區塊鏈技術在國際貿易金融中的應用提升了貿易雙方的信用,加快了支付結算速度,降低了貿易雙方的交易成本,發展前景看好。人工智能在智能投顧、高頻交易等方面的探索應用,目的是提升交易質量和速度,也變相降低了交易成本。

  大數據與資產證券化

  作為20世紀最重要的金融創新工具之一,資產證券化一經推出即備受各國推崇,歐美一些國家的資產證券化產品已經成為重要融資工具。資產證券化是指將當前缺乏流動性、具備未來現金流的應收賬款等資產匯集,通過結構性重組,將其轉變為可以在金融市場上出售和流通的證券。對于商業銀行而言,信貸資產證券化具有盤活存量資產、改善流動性、提高中間業務收入、提高資本充足率等重要意義。

  資產證券化的機理是大數定律。尤其針對中小企業貸款、小微貸款、個人住房貸款等入池基礎資產,只有數量足夠多且相對獨立時,資產證券化才有助于分散單項資產的違約風險,提高產品信用度。另外,資產證券化的核心在于現金流的分析,如果不能對資產池中的現金流進行有效準確的分析監測,資產證券化產品的發行和后續管理就會產生風險。

  由于筆數多、資產分散度高,基于多筆基礎資產的現金流分析技術就構成了大數據技術在資產證券化領域的應用基礎。通過構建科學的現金流分析模型,運用先進的數據挖掘算法,將數據帶入模型,可精準預測現金流,確保產品正常發行和兌付。

  區塊鏈與貿易金融

  隨著互聯網的發展,我們擁有了統一的信息傳輸層,但是沒有統一的價值傳輸層,即點對點信用的建立,買賣雙方信息不對稱的現象仍然存在。例如,盡管你在淘寶上通過互聯網購買了東西并支付了貨款,但仍需要支付寶作為第三方擔保,確保買賣雙方貨款兩訖。推廣到國際貿易實例中,各國商業銀行實際扮演的就是支付寶的角色。因國情不同,貿易雙方需要信用證等多種紙質票據與繁雜流程的中介增信方式,這迫使商業銀行不得不雇傭大量人力司職審核這些紙質文件,人力資源浪費嚴重,同時也帶來了操作風險和信用風險。區塊鏈技術可以幫助貿易雙方建立“智能合約”,將經過加密的電子化單據分布式存儲到整體貿易網的各個節點,借助信息共享和共識機制提升貿易雙方信用,確保貿易暢通和資金融通。

  物聯網與供應鏈

  隨著“一帶一路”建設的推進實施,伴隨產業轉移和“走出去”戰略的逐步深化,中國企業的供應鏈逐漸呈現分散和全球化的特點。這進一步要求銀行能適應全國或全球配置競爭要素的需求,提供相應的供應鏈金融服務。

  物聯網的興起使人類能以精細、動態的方式對信息流、物流、資金流進行“可視化管理”,從而達到優化資源配置的目的。這與商業銀行供應鏈金融利用物流、信息流實現風險防控的思想本質相同。隨著實際應用的逐漸深入,物聯網將為商業銀行帶來巨大商機。

  金融科技的風險管理

  經濟學和金融學通常將風險定義為不確定性,換句話說,就是人們對于事物認知的不完備。例如投資股票,影響漲跌的因素很多,投資者不可能獲取和認知所有因素。要控制風險,必然存在較高的信息獲取費用。

  目前,通常采用兩種方式來降低信息費用,規避風險。一是基于海量歷史數據預測未來,例如商業銀行基于行業現狀、客戶財務數據等歷史數據投放信貸,并以利率定價補償風險。二是隨著金融科技的發展,可以構建金融創新實驗室,利用大數據、云計算以及人工智能等技術模擬金融活動,從而預測風險。這兩種方式都為金融科技應用帶來了可能。首先,在金融科技時代,商業銀行可以擴展客戶的歷史信息數據,不再局限于單一財務數據,一定程度上緩解中小企業融資難、融資貴問題(關于這一問題,當前較為統一的認識是中小企業缺乏透明的財務數據以及有效的擔保物,在現有商業銀行風險管理體系下意味著信息獲取成本高,也就是風險程度高)。我們可以通過技術手段采集和量化處理潛力中小企業的聲譽、知識產權等非結構化信息,降低中小企業信用風險,化解融資難問題。其次,通過金融科技創新實驗室,商業銀行可以提前預判客戶行為、模擬市場交易、找準客戶服務痛點,切實提升金融服務實體經濟效率和能力。

  金融科技應用與展望

  行為選擇約束條件的信息化

  在業務經營過程中,商業銀行最為關注客戶的行為選擇。促使客戶選擇本行金融服務的基礎在于要精準識別“行為選擇約束條件”。以往依托于人工甄別、賬戶交易信息的分析,不能構成完整而立體的客戶關系視圖。隨著金融科技的進步、信息獲取費用的降低,可以預見,未來商業銀行將對客戶行為做出更為精準的預判,提供需求契合度更高的金融產品和服務。

  數據資產的價值化和市場化

  目前,很多互聯網金融公司正在轉變經營發展的戰略,并提出了由金融科技公司轉型科技金融公司,專職為金融機構提供數據信息支持。究其原因,就是意識到了金融科技時代數據資產的巨大價值,掌握了數據資產,也就意味著掌握了信息資源。信息資源的稀缺性決定了其擁有者的租值( 利潤 ),這就形成了前所未有的數據資產市場。“芝麻信用”的快速發展證明了這一點,數據資產并不是簡單的海量數據,而是經多種金融科技手段進行價值挖掘后形成的。商業銀行必須充分認識數據資產的重要性,在此市場尚處萌芽期,技術壁壘尚未完全形成時,傾斜資源研發相關項目,在信息爆炸的金融科技時代保住核心競爭力。

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