中小银行数字化转型难吗?迎难而上!

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:359 次浏览
2022-10-27 16:59:03

金融业数字化转型正衔枚疾进。这条因新冠肺炎疫情倒逼而来的转型之路,已由匀速变成加速。而市场需求之迫切,更是超乎想象:数字化转型,不仅成为近来很多金融论坛的重要议题,一些互联网银行以及传统金融机构金融科技方面的负责人,更成为炙手可热的嘉宾,或专题讲座,或网上授课,或论坛演讲。而金融科技巨头更是大举进军金融业,为数字化转型需求迫切的金融机构提供科技支撑。

中小银行数字化转型从来不像人们想象的那样,将业务从线下搬到线上,就一劳永逸;也不是成立一个金融科技部,做几个银行APP那么轻巧。由于涉及金融机构整个内部架构、流程和理念等全方位重构,想要实现真正意义上的中小银行数字化转型,并非易事。这其中,在转型过程中,如何有效防控未来智能金融的潜在风险,尤其困难。

众所周知,数字化转型离不开大数据、云计算、人工智能;只有充分发挥技术的力量,才能实现传统金融向数字化时代智能金融的转变。利用大数据,金融机构可以构建符合自身实际需求的业务、风控模型;利用云计算,可以按照模型,进行高效快速运算,将结果用于日常运营;利用人工智能,可以实现高频小额贷款的自动发放,实现真正意义上的“秒贷”。可以说,数字化时代的智能金融,颠覆了传统金融业务模式,省去了大量人工操作过程,极大提升了客户体验和满意度,让以客户为中心的经营理念变成了现实。

中小银行数字化转型,金融科技,智能金融

当中小银行享受中小银行数字化转型后的智能金融带来的便利、高效等好处的同时,潜在的风险也如影随形。由于人工智能主要依靠模型和算法,因此在该技术运用于金融市场时,一旦数据质量不高或出现偏差,则有可能产生蝴蝶效应,带来系统性风险。例如,在资本市场上,事先设定的投资模型往往在实施中没有人为干预,这可能使得投资策略产生高度一致性,并在某个时点上对市场造成冲击,由此引发系统性风险。

第一大风险是数据风险,这来源于金融的全自动化,要依靠数据来决策。银行是数据化应用最丰富,或者是最全面的一个领域。如何合理整合这些数据是数字化转型中银行的必修课。应对不当,就会产生数据造假、数据中断、数据泄露、数据滥用等风险。

第二大风险是技术风险,既包括算法的可解释性和可评估性,比如构造了包含一百个变量的模型来评估贷款是否可以发放,但由谁衡量这个模型是否适当。也涵盖技术带来的安全风险,在高度依赖数字化系统的情况下,一旦系统被攻击或者停摆,可能会对金融安全造成更大的危害。正因为数据采集来自于人,模型搭建来自于人,因此,智能金融虽然省事,虽然智能,但也会因为数据质量问题和算法参数设定等问题,潜藏较大风险。如果建立模型的人再有不良用心,潜藏的风险更大。而智能金融一旦发生风险,常常是系统性的。

因此,未雨绸缪,做好风险防控工作,非常重要。如何防范潜在风险?业内共识是,加强监管。智能金融时代,传统监管理念和手段,无法有效匹配。因此,中小银行在加速数字化转型,监管当局的监管手段也应当加速转换。既然智能金融的风险点潜藏在数据治理和算法等方面,那么,监管对象就应当既包含对模型的可解释性的监管,要让监管对象能够解释清楚模型到底基于何种逻辑;也应包含对智能金融有关模型和算法的构建者、设计者的监管,为此要及时完善监管制度,堵塞监管盲区,通过资质认定,让相关从业者具有监管层认可的资质。最重要的是,监管层要有懂行的监管者,要能看得明白,管得到位,治得有效。中小银行数字化转型,金融科技,智能金融

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