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金融机构数智化发展需破除系统壁垒 ——专访金融壹账通监事长黄润中

本报记者 李冰

年关将近,各大企业迎来了年终结算、汇算清缴等财务收官之战。与往年不同的是,银行的营业大厅里,柜台业务拥挤排队的情况明显减少,这种数字化升级体验是我们肉眼可见的。近两年,传统金融机构在科技领域的投入也正在逐渐加码。据中国信通院发布的《中国金融科技生态白皮书》显示,2020年国有大型银行科技投入增长了34.54%,远高于其收入增长率4.44%,且传统金融机构在金融科技战略定位上正在从“科技赋能”逐步向“科技引领”转型。

金融壹账通作为专业的金融科技公司,以转型“助跑”的角色深度参与及赋能银行业务数字化进程,见证了数字化、智能化升级对银行带来的改变。1月10日《证券日报》记者采访了,金融壹账通监事长黄润中,从科技公司视角观察金融机构数字化进程中面临的问题及必备要素。

《证券日报》:目前全球数字化浪潮发展逐步探入深水区,您怎么看待传统金融机构与金融科技公司的关系?在绿色金融助力“双碳”经济转型过程中,您认为金融科技公司将有哪些着力点?

黄润中:金融壹账通以转型“助跑”的角色深度参与及赋能银行业务数字化进程,我们惊喜地看到有更多的金融机构开始着力于此,相比之下,还有一些体量偏小的金融机构也开始寻求专业第三方科技公司的助力。传统金融机构与金融科技公司,这两者是相辅相成的关系.传统的金融机构其系统多且杂,往往分属不同开发商开发,内部不同部门牵头管理,客观上造成了内部的竖井林立,因此需要打通各个系统,为数字化转型破除系统壁垒。而金融科技公司就是为了帮助打破这样的僵局而存在的,在满足客户的多样化需求的同时赋能客户数字化转型行稳致远。

在助力“双碳”经济转型方面,追求ESG和发展绿色金融,将是金融业的中长期趋势和极其重要的机遇,金融科技将在其中发挥重大的贡献,在“专业+科技”助力下,银行经营更加绿色低碳、更加符合ESG的全球监管趋势。在积极赋能国内金融机构发展绿色金融的同时,金融壹账通更展望全球、对外输出ESG解决方案。为全球综合财经信息及分析应用程序提供商FactSet慧甚提供技术支持,以人工智能驱动ESG的信息融入其工作平台、标准数据馈送及应用程序编程接口库,使投资者可快速获取后上市公司的ESG评价指标。

《证券日报》:您认为金融行业的数智化发展中,金融机构需要具备哪些要素?

黄润中:在新冠肺炎疫情冲击下,传统金融机构的数字化转型已成为不可逆转的大势。我们认为金融行业提升数智化发展需要具备五个因素:一是数据要共享:要重视数据管理,提升数据治理能力,打破数据孤岛,真正发挥数据的价值;二是系统要打通:金融机构系统多且杂,往往分属不同开发商开发,内部不同部门牵头管理,客观上造成了内部的竖井林立,因此需要打通各个系统,为数字化转型破除系统壁垒;三是标准要统一:不同行业之间、机构之间、系统之间,在数字化上要推动跨主体标准统一,才能提升创新效率;四是投产要持续:数字化非一朝一夕,需要持续大量资金、人力的投入,久久为功。部分中小金融机构受限于自身资金实力和人才储备,难于持续投入推进全面数字化转型,可以考虑寻求与成熟的大型金融科技企业合作,降本增效;五是人才要稳定:数字化需要既懂业务又懂科技的跨界、复合型人才,保持复合型人才队伍的稳定,对于数字化成功的意义不言而喻。

鉴于上述五方面的要素,我们建议:一是积极拥抱新技术,保障数据安全,二是加强政企金联动,促进行业发展,三是跨主体标准统一,提升创新效率,四是推动信创升级,五是加大研发投入,培养复合型人才。

《证券日报》:金融监管始终为金融业发展保驾护航、指明方向。您认为科技在金融监管中可以发挥哪些作用?

黄润中:监管科技是利用数智化的新科技手段整合金融监管资源,弥补金融监管短板,压缩监管套利空间。从应用主体来看,金融监管包含“监管”和“合规”两个方面:一方面,监管机构可以利用监管科技手段优化监管模式,提升监管效率,降低监管压力,有助于维护金融体系的安全稳定和防范系统性金融风险,这是监管科技在监管端的应用;另一方面,金融机构可以运用监管科技降低合规成本,更好的满足监管要求,这是监管科技在合规端的应用。

从技术方面来看,大数据技术的应用,可以充分挖掘金融机构积累的海量业务数据和金融消费者信息,为金融监管机构开展监管与金融机构实现合规提供服务;云计算技术的应用,可以为监管机构和金融机构提供低成本的计算和存储资源,提高监管系统的稳定性,增加金融机构应对监管变化的灵活性;区块链技术的应用,可以保障数据的真实可靠,为监管科技提供基础能力和技术保障;人工智能和机器学习的应用,可以提供数据智能化的分析能力,更好的实现情景模拟、分析与预测。随着金融交易的日趋复杂和数据量的日益庞大,拥有极快运算速度的各种高精度、高密度智能算法的价值将愈加凸显。

科技公司可以发挥五方面作用,第一,提高数据聚合和管理能力;二是高级数据分析与解释技术,制定更准确的风险模型,有效的测试和改善风险模型,创建更精准和更细化的统计分析方法;三是数据映射和数据可视化技术。通过数据映射和集中管理系统的结合,有助于将不同渠道收集的数据连接起来,可以让数据细节相互协调和比较,保持相对一致性,从而发现和增强数据实用意义;四是智能立方体。够更加清楚的解读数据并呈现数据特征,从而有效降低数据实用成本,保障数据的灵活性、一致性特点;五是实时合规和风险管理的技术;通过建立风险预测模型来识别相关风险,提升监管数据的准确性和及时性,同时还可以大大降低监管的调阅检查成本。

(编辑 乔川川)

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