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移動互聯技術支撐下的服務入口場景化、虛擬化

移動互聯技術的快速發展，開啟了移動金融時代。銀行作為金融業的重要力量之一，不管是國有大型銀行、股份制銀行，還是城市商業銀行、村鎮銀行，都開始把資源逐步向移動端布局傾斜。新一代銀行的服務入口場景化、虛擬化將是大勢所趨。

銀行服務入口從「場所驅動」逐漸過渡到「場景驅動」。當前，大部分銀行業務仍然是「場所驅動」，即用戶辦理銀行業務的入口是實體營業網點。雖然銀行都有金字塔式的網點體系，且大多在用戶的生活半徑之內，但每一個網點的服務能力都受到了時間和空間的物理制約。」

銀行網點「單打獨鬥」變為「場景生態合作」。要在各類生活場景中鏈接銀行服務入口，網點「單打獨鬥」的局面將被迫轉型，銀行需連接各利益相關方深度合作，互利共贏。以四川新網銀行為例，基於金融開放平台打造了面向移動互聯網的生態圈。該金融開放平台針對電商、旅遊、出行等各類生活場景平台合作夥伴，提供靈活便捷的SDK、API，以及即插即用的H5等接入方式，既能滿足需求獨特的第三方開發者靈活開發需求，也能讓第三方開發者簡單便捷地直連接入。

在這樣的生態圈裡，銀行可根據合作夥伴的個性化需求定製相關應用並發布，全力打造包括賬戶管理、金融諮詢、投資理財、貸款服務、移動支付、民生繳費、生活服務等金融和非金融功能的「混血」服務，最終實現技術、產品、服務、合作的全面開放。

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大數據技術支撐之下的運營數字化

大數據技術的持續發展，數據量的持續增加和數據計算能力的持續加強為數字化運營帶來了技術可行性和經濟可行性。在大數據技術的強力支撐之下，新一代銀行與傳統銀行在運營層面出現了顯著差異。

「用戶自證信用」向「數據證實信用」轉變。以銀行信貸流程的進件環節為例，傳統銀行信息交互依託於詳細的紙質證明，申請一筆貸款，用戶需要提交多項紙質證明材料，來證明「我是誰」以及「我的還款能力如何」，其實歸根結底是銀行運營缺乏大數據技術的支撐。而新型銀行使用電子進件，在用戶電子授權的基礎上，通過調用多個合規數據源，運用大數據分析技術即可毫秒級完成用戶身份識別和實時信用評估，並通過多維數據刻畫用戶畫像，提高風險控制精準度。

「資源消耗型」向「資源節約型」轉變。海量數據的處理能力解決了讓用戶提供紙質資料自證信用的麻煩，全流程數字化運營在提升效率的同時，也進一步減少了資源消耗，使銀行逐漸向「成本消耗低、運轉效率高、發展速度快」轉變。

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金融科技支撐之下的風控智能化

不管是傳統銀行還是新型銀行，其核心均在於風險控制。新型銀行在進化中，運用人臉識別、設備指紋、生物探針、星網關聯等技術與手段，已經與傳統銀行的風控方式產生了巨大的差異，在大數據、雲計算、人工智慧等金融科技的支撐下逐漸演化成智能化的風控決策模式。

決策方式上，從「因果性決策」轉變為「相關性決策」。傳統銀行較多依靠人工審批，採用的是因果性決策方式，銀行分析用戶過往的徵信記錄、收入證明、房產證明等，判斷其有信用有還款能力，然後才給用戶授信放款，這種決策方式下，銀行看重的是用戶過往的財務和徵信數據；

而新型銀行採用的是相關性決策方式，即通過把「好用戶」「壞用戶」各類行為特徵都錄入到大數據智能風控系統，進行相關性分析得出具有普適性的結論，新的用戶進來之後，和這樣的結論進行比對，來判斷其違約的概率。這樣的決策方式，看重的是用戶的行為數據。

決策模型上，從「專家經驗決策」轉變為「智能模型決策」。傳統銀行在人工審批階段，會經歷上門盡調核驗、人工會審及決策等五項流程，通過對各類證明材料的研讀、求證、判斷，最終給出決策，耗時較長，其風險判斷的標準主要依賴於常年累積出來的專家經驗。而新型銀行的風控則是利用GBDT、隨機森林等機器學習模型進行智能決策。

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