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移动互联技术支撑下的服务入口场景化、虚拟化

移动互联技术的快速发展，开启了移动金融时代。银行作为金融业的重要力量之一，不管是国有大型银行、股份制银行，还是城市商业银行、村镇银行，都开始把资源逐步向移动端布局倾斜。新一代银行的服务入口场景化、虚拟化将是大势所趋。

银行服务入口从「场所驱动」逐渐过渡到「场景驱动」。当前，大部分银行业务仍然是「场所驱动」，即用户办理银行业务的入口是实体营业网点。虽然银行都有金字塔式的网点体系，且大多在用户的生活半径之内，但每一个网点的服务能力都受到了时间和空间的物理制约。」

银行网点「单打独斗」变为「场景生态合作」。要在各类生活场景中链接银行服务入口，网点「单打独斗」的局面将被迫转型，银行需连接各利益相关方深度合作，互利共赢。以四川新网银行为例，基于金融开放平台打造了面向移动互联网的生态圈。该金融开放平台针对电商、旅游、出行等各类生活场景平台合作伙伴，提供灵活便捷的SDK、API，以及即插即用的H5等接入方式，既能满足需求独特的第三方开发者灵活开发需求，也能让第三方开发者简单便捷地直连接入。

在这样的生态圈里，银行可根据合作伙伴的个性化需求定制相关应用并发布，全力打造包括账户管理、金融咨询、投资理财、贷款服务、移动支付、民生缴费、生活服务等金融和非金融功能的「混血」服务，最终实现技术、产品、服务、合作的全面开放。

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大数据技术支撑之下的运营数字化

大数据技术的持续发展，数据量的持续增加和数据计算能力的持续加强为数字化运营带来了技术可行性和经济可行性。在大数据技术的强力支撑之下，新一代银行与传统银行在运营层面出现了显著差异。

「用户自证信用」向「数据证实信用」转变。以银行信贷流程的进件环节为例，传统银行信息交互依托于详细的纸质证明，申请一笔贷款，用户需要提交多项纸质证明材料，来证明「我是谁」以及「我的还款能力如何」，其实归根结底是银行运营缺乏大数据技术的支撑。而新型银行使用电子进件，在用户电子授权的基础上，通过调用多个合规数据源，运用大数据分析技术即可毫秒级完成用户身份识别和实时信用评估，并通过多维数据刻画用户画像，提高风险控制精准度。

「资源消耗型」向「资源节约型」转变。海量数据的处理能力解决了让用户提供纸质资料自证信用的麻烦，全流程数字化运营在提升效率的同时，也进一步减少了资源消耗，使银行逐渐向「成本消耗低、运转效率高、发展速度快」转变。

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金融科技支撑之下的风控智能化

不管是传统银行还是新型银行，其核心均在于风险控制。新型银行在进化中，运用人脸识别、设备指纹、生物探针、星网关联等技术与手段，已经与传统银行的风控方式产生了巨大的差异，在大数据、云计算、人工智慧等金融科技的支撑下逐渐演化成智能化的风控决策模式。

决策方式上，从「因果性决策」转变为「相关性决策」。传统银行较多依靠人工审批，采用的是因果性决策方式，银行分析用户过往的征信记录、收入证明、房产证明等，判断其有信用有还款能力，然后才给用户授信放款，这种决策方式下，银行看重的是用户过往的财务和征信数据；

而新型银行采用的是相关性决策方式，即通过把「好用户」「坏用户」各类行为特征都录入到大数据智能风控系统，进行相关性分析得出具有普适性的结论，新的用户进来之后，和这样的结论进行比对，来判断其违约的概率。这样的决策方式，看重的是用户的行为数据。

决策模型上，从「专家经验决策」转变为「智能模型决策」。传统银行在人工审批阶段，会经历上门尽调核验、人工会审及决策等五项流程，通过对各类证明材料的研读、求证、判断，最终给出决策，耗时较长，其风险判断的标准主要依赖于常年累积出来的专家经验。而新型银行的风控则是利用GBDT、随机森林等机器学习模型进行智能决策。

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