金融科技時代，首批民營銀行（華瑞）的大數據實踐與探索

金融微眾銀行前海微眾銀行浙江網商銀行數據猿 2017-05-22

來源：數據猿記者：張葉

本文為《數據驅動金融升級，商業價值落地探尋大型調研活動》系列文章，並由數據猿、DataPipeline、HCR(慧辰資訊)三方組成的調研訪談小組共同完成。

小組成員在4月1日——5月30日期間，將走訪一些列金融領域內相關代表性企業（銀行、保險、證券），對數據項目的真實落地情況、具體實施難點，各企業數據團隊的發展現狀等方面進行深度調研訪談，為行業帶來最一手的有趣、有料的乾貨信息，並撰寫《金融領域數據應用情況—調研白皮書》簡版及完整版分享給業內從業人員。

2014年，“兩會”期間，銀監會首次宣佈民營銀行試點破冰消息，包括深圳前海微眾銀行、上海華瑞銀行、溫州民商銀行、天津金城銀行和浙江網商銀行5家民營銀行獲得批准籌備試點建設；2015年，國務院總理李克強在政府工作報告再次提出有關推動民營銀行發展意見“成熟一家，批准一家，不設限額”，為民營銀行發展再添一劑強心針；2016年，國務院加快民營銀行設立速度並提出《關於民營銀行監管的指導意見》，可謂是再度掀起民營銀行常態化建設高潮。

民營銀行的發展，一定程度上改變了傳統國有銀行“一統天下”的局面。就目前全國範圍來看，我國已經初步形成了以中國人民銀行為中心，國有商業銀行為主體、多種金融機構並存的金融組織體系，改變了經濟結構與金融組織體系結構的不對稱程度。因此，民營銀行是我國國有金融體制的重要補充。

隨著互聯網以及移動互聯網的迅速發展，大數據技術在民營銀行業的落地實踐也勢必將對我國金融生態和金融格局產生深遠影響。

此次調研小組走訪的正是首批試點的五家民營銀行之一——華瑞銀行。

銀行系統初建

華瑞銀行於2015年正式開業，其主要股東為上海均瑤集團和美邦服飾，二者持股分別為30%和15%。伴隨金融業務逐漸豐富以及互聯網技術的快速發展，華瑞銀行目前已經逐步形成“三架馬車”齊頭並進的發展之勢，確立了“服務小微大眾、服務科技創新、服務自貿改革”的戰略定位。該行設立的三大業務部門是：

一、自貿業務部，主要聚焦在新型投行業務、同業金融市場以及傳統存貸業務，滿足民營企業、中小企業的自貿跨境金融需求。2016年，華瑞銀行營業收入6.7億元，淨利潤1.42億元，而自貿業務佔比50%以上，是銀行營業收入的主要來源。

二、科創業務部，通過投貸聯動模式服務於初創科技創新型企業。作為銀監會投貸聯動首批試點銀行，華瑞目前和27家境內外一流股權投資機構合作，通過其推薦的100個創投項目中近20個項目已完成放款。

三、互聯網業務部，通過移動互聯網方式，在支付、融資、投資、增值等領域嘗試種子用戶的推廣。目前，該領域已累計獲客20萬。另外，該部門開發並推出“極限”SDK開放金融服務平臺，能夠使中小微企業和互聯網平臺快速具備賬戶、支付、投資、融資等金融能力。

在三大版塊中，大數據研究部門隸屬互聯網部，包括產品、運營、項目經理、設計、運維等多個小部門，全方位推進銀行大數據系統建設。

在批准籌建期間，華瑞銀行快速完成了覆蓋核心、總賬、支付清算、信貸、IC卡、自貿區業務、票據業務、監管報送、企業網銀、移動銀行、自動化辦公等領域30多套 IT系統的搭建，並創下國內銀行“54天上線自主核心系統”的最快紀錄。

大數據建設初心

此次訪談嘉賓是華瑞銀行互聯網業務總部、大數據營銷中心副總經理張鯤。張鯤曾就職於英特爾亞太研發中心及中國銀行軟件中心，擁有多年傳統數據挖掘、分析類銀行系統建設經驗；2014年，加入華瑞銀行並參與開業籌備，目前負責華瑞銀行大數據建設。

張鯤表示，在金融業，科技是推動業務發展的技術支撐。華瑞銀行自開業起就明確提出要建立大數據系統中心，從組建團隊到搭建平臺全部從零開始，發展至現階段已基本實現自主能力。

在籌建大數據部門的過程中，華瑞一直堅持的要求與準則：

一、確保能夠支持全行業務發展。華瑞銀行堅持將用戶數據做集中管理，即每位用戶在銀行的全部信息做統一的渠道管理，集中在銀行中心繫統，包括用戶ATM取現記錄、移動銀行理財行為記錄、貸款信息、關聯賬號等，打破各系統間數據孤島，由數據驅動業務發展。

二、自主可控。市場上有眾多大數據廠商技術平臺，相比成熟的銀行業務系統，大數據產品對於銀行而言，仍需大量實際業務及數據的打磨，如果要花費時間成本和試錯成本去選擇所謂優秀的第三方系統，華瑞寧願結合自身業務特色研究符合自身發展需求的大數據系統。

三、建立標準化的大數據體系規劃和數據治理流程。相比國有大型銀行或互聯網金融機構，民營銀行在創立之初其實並不具備大數據原始積累以及數據獲取能力。民營銀行必須在前期的數據規範和標準做得好，才能在後期開展由數據驅動的金融服務時更加省時省力。

據張鯤介紹，華瑞在最初建立大數據系統時，其遇到的最大難題也是數據匱乏。在早期數據積累階段，華瑞也曾嘗試利用網絡爬蟲技術獲取數據，但由於銀行生產環境不得公開鏈接外部互聯網平臺，所以導致其很難獲取有效數據；相反，這一行為一定程度上還增強了第三方平臺的數據反爬能力，使數據獲取更加困難。

大數據賦能金融業務

民營銀行受制於網點規模及營銷成本限制，通常會將目標客群鎖定在數量眾多、且不受地域限制的線上用戶。因此，如何利用大數據精準定位目標客戶，實現較高轉化率是民營銀行實現大數據應用的場景之一，與此同時，民營銀行也正在探索大數據更多的金融場景。以華瑞銀行為例：

基金推薦：華瑞銀行利用大數據分析技術，推出了基金推薦引擎。當用戶到達銀行任意觸點時，銀行都能夠識別其愛好、活動範圍、風險偏好等用戶特徵，從而進一步個性化推薦其可能購買的基金產品或服務。從技術角度講，大數據系統會給出推薦隊列，產品在前端根據隊列動態生成用戶主頁，使每位用戶看到的頁面都不相同，而用戶點擊或不點擊推薦產品的行為，都會成為打磨算法的依據。

在線貸款業務：對於在線貸款而言，存在很多欺詐風險。較為典型的是由於個人信息洩露後，如身份證、銀行卡號、手機號碼等信息被別人偽冒，用來註冊貸款。為了防止這種現象，銀行常常設置只有本人才知道答案的問題，但是對於問題的選擇就很困難。

通常而言，許多問題都是從用戶在人行徵信系統中獲取的，比如擁有的貸記卡數量、信用額度、房貸年限等歷史信息。如果用戶想要獲得貸款，必須授權銀行調查其徵信報告，而銀行專業版徵信報告與個人普通版在網絡上的顯示結果不同，華瑞通過對這些數據的再度整合分析，篩選出關鍵部分，可對用戶隨機提問。

事實上，目前幾乎沒有其他銀行或金融機構在做這樣的事，張鯤解釋說，一方面，擁有這些數據的傳統銀行，通過客服團隊大量外呼就可以解決這一問題，沒有必要做；另一方面，互聯網金融公司因為無法獲取銀行徵信專業版報告，很難做這件事。所以，只有具備互聯網基因的民營銀行有能力做這件事情。

目前，針對小微企業的供應鏈金融以及針對普通消費者的消費金融是民營銀行普遍開展的業務。這符合普惠金融的發展方向，但也對民營銀行的資源和能力提出了較高要求，以至於距離貢獻營收和利潤就更加遙遠。因此，民營銀行當前對貸款類業務依賴性依舊很大。

場景貸：在三四線城市，C端客戶或者中小微企業在人行徵信系統的數據是缺失的，而且一些少數民族客戶，因為和金融機構沒有交集，基本屬於“白戶”。對此，華瑞嘗試與第三方合作進行場景貸的方式彌補徵信空白。

華瑞銀行通過SDK的方式與小電商平臺合作，依賴企業平臺自身的風控體系，結合平臺用戶的購買和消費記錄，分析用戶消費能力，為平臺用戶提供放貸服務，形成新的徵信數據。如此一來，不僅可以完善客戶的徵信記錄，還將為銀行儲備潛在客戶，後期可對其二次營銷，提供不同的金融產品服務。

張鯤介紹，目前市場上除了淘寶、京東等電商巨頭外，還有成千上萬的小電商平臺，因為缺乏金融能力，不得不採用與銀行合作的方式提供金融服務，所以就市場前景而言，有無限可能。

不過，華瑞在這方面的探索尚處於初級階段，主要針對沒有金融能力和金融牌照、但有數據和金融場景的客戶群體。

智能投顧：隨著互聯網技術的發展，人工智能也已經成為互聯網金融企業搶灘佈局的重要領域。加之股票市場以及期貨和大宗商品市場都產生了劇烈波動，個人投資者不夠成熟的投資理念和從眾心理導致了資產損失頗深，因此，數字化資產配置或者智能投顧順理成章成為理財市場新風口。

智能投顧是通過金融科技技術，基於客戶自身的理財需求，資產狀況，風險承受能力、風險偏好等因素，運用馬克維茨投資理論，結合算法搭建數據模型來為投資者提供更為客觀全面的理財計劃。由於智能投顧平臺的模型和算法對於每一位用戶都適用，且其服務門檻相對較低，還可服務於更廣泛的人群，這也是導致智能投顧市場如此火爆的原因之一。

在我國，繼互聯網金融機構相互廝殺之後，銀行也已經開始佈局智能投顧領域。去年12月，招商銀行就率先推出“摩羯智投”。

在張鯤看來，雖然目前市場上私募基金、銀行、證券公司、互聯網公司、第三方理財平臺等紛紛搶灘智能投顧市場，資產配置涉及定期存款、銀行固定收益理財、基金產品，但相對而言，券商機構因其可以直接採用股票數據的特殊性，具有明顯優勢。不過他強調，中國智能投顧市場還有待教育，特別是在二級市場。隨著人工智能市場的進一步推廣加深，中國智能投顧市場未來幾年內或將實現大爆發。

編者按：

2015年，首批5家民營銀行的成功開業運營，打破了國有銀行“一統天下”的局面，不僅具有制度創新的重大意義，同時也開始將互聯網金融和科技金融的理念運用到銀行業金融服務實踐中，一定程度上倒逼了傳統銀行的改革與轉型，不得不說民營銀行攪動了銀行界的一池靜水。而隨著互聯網以及移動互聯網的迅速發展，大數據技術得到日益廣泛應用，其在銀行業的落地實踐勢必也將對我國金融生態和金融格局產生深遠影響。

（記者：張葉微信：1104644189）

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