论标准化战略引领金融业数字化转型发展

2021-01-28

探索科学(学术版) 2020年7期

广西金融投资集团有限公司广西南宁 530000

近几年,随着数据收集、处理、应用为基础和核心的金融科技发展很大程度的改变了人们的生活方式、生产方式,这些变化体现在金融业的方方面面。现代金融体系呈现了无科技、不金融的重要特征,因此推进数字化转型已成为金融业面临的共同课题。因此金融业应深入研究新兴技术的发展趋势,深刻体会新兴技术对整个经济和社会发展带来的变化,认识到数字化技术对金融业的影响,及时制定企业应用策略及发展方向,以适应数字化转型的需求。

1 金融业数字化转型面临的难题

金融业数字化转型正在进入快车道状态,但无法否认的是金融业数字化转型还存在诸多问题,在推进转型过程中依然困难重重。首先,数据信息利用不够充分。现阶段依然存在部分金融企业对数据信息利用的不够充分,数据资源无法发挥出应有的价值;随着线上市场的发展,很多金融机构拥有的数据标准缺乏统一性、储存不集中,影响到了数据的整合。第二、风控体系缺乏完善性。金融业对安全的要求非常高,在金融数字化转型过程中,涉及到数据的大规模采集、传输、计算等工作,非常容易发生信息安全问题,同时随着IT系统复杂化的发展,金融风险的复杂性也逐渐提高,而诸多金融企业都缺乏完善的风险控制体系,在发生风险的时候无法有力的应对,不能很好的预测风险,增加了风险发生率。第三、数据基础差。数据对金融业的影响不可谓不大,金融业对数据的要求也是最高的,可现实工作中很多金融企业的数据缺乏准确性、基础差,这些因素都对金融业数字化转型造成了一定的影响。

2 金融业数字化转型的有效策略

2.1 优化线上体验传统金融业拥有的客户群体非常多,但是大多数线上化还停留在将客户从线下到线上迁移的初级阶段,数字化前段则要从传统营销展示转变为为客户创建不同的体验场景。首先、对线上服务体系进行梳理。线下产品向线上迁移,设计符合线上消费客户的专属产品,企业需梳理自身的客户群,产品及服务程序等,形成线上产品和服务仓,使其服务具有一定的差异化,以便更好的应对不同客户的不同需求。其次、实施差异化销售策略。将产品、权益、价格、活动四个要素整合到一起,制定专属的营销方案,将客户需要的产品服务按特定的节奏送到客户面前,实现客户线上互动。

2.2 充分利用数据信息信息时代,金融业面临着数据挖掘不足、信息缺乏对称性等突出向问题。数据才是生产的要素,因此金融机构必须充分挖掘和利用数据信息,提高资源配置率。一是政府应给予大力支持。政府在数据治理中药率先垂范,做好信息公开、开放和共享工作。例如:政府部门将企业进出口数据、水电气数据、司法部门数据等内容开放,能够有效解决信息不对称的问题。二是保障数据的真实性、可靠性。基层数据如果缺乏真实性,就很难做好数据治理工作,也会给数据应用带来诸多问题。三是做好数据信息整合。数据开展整合与筛选时必须要确保标准化,以降低数据的噪声。第四、开放征信信息。现阶段我国监管部门对部分信用数据实施了征集,但缺乏适合的、有资质的公司进行开放,这些庞大的数据对于金融机构而言,难以挖掘,需要由专业的征信机构开展专业处理。可见,开放征信信息能够提高征信服务水平,促进金融机构公平竞争。

2.3 搭建高效、可靠、自动化的企业金融风控体系科技在金融业数字化转型中扮演着重要角色,首先,科技公司基于对行业的理解设计金融产品,好的产品设计能够实现完整的交易闭环,能够避开50%的风险;其次,深入解读行业数据,对产业数据、场景数据进行深加工处理,以此为基础开展大数据风控。第三,持续化赋能运营。金融业的小微产品具有特殊性,不同场景的差异及产业风险均不同,需要不断监控企业风险表现,动态调整对策模型。数据化赋能中,场景端存在大量经营数据,虽比不上征信数据精准,但通过佐证、交叉验证后,也能反映出一个企业的经营状况,是重要的数据来源。科技的作用主要是对各种来源的数据进行汇聚、深度解析和标准化处理,产生相应的金融指标,构建完整的数据主题层,为大数据信用风险管理做好准备。平台化赋能,是利用科技手段搭建智能化风控体系,主要包含:规则引擎、决策引擎、相关智能进件平台。小微金融业实现完全脱离线下是不可能的,不仅是信贷业务,抵押物场景特别需要线下尽调工具采集数据,随后在线上核验。平台化部署,在场景端和金融机构之间搭建桥梁,最终提高业务效率。

2.4 夯实数据基础在众多行业中,金融业的对数据的要求最高,要求必须具备精准的数据信息,处理数据的能力必须强,但在实际工作中依然缺乏智能化的数据应用方案,在大数据发展的现代,从数据的可记录、可搜索,向着可视化、可决策、可追踪的方向跃进,成为金融企业的必然选择。首先要优化基础数据管理,建立从数据仓库、数据集市到数据分析平台的数据管理体系,从系统建设和管理制度上解决数据来源混乱、数据口径不统一、数据获取难度大的问题。第二,打造可视化数据应用能力。为管理层和基层员工提供差异化、可配置的数据获取工具,辅助市场洞察决策的制定。第三,搜索智能化数据决策工具。建立一支专业化的数据分析和制定策略的团队,利用机器学习高阶算法,固化常规风险判断规则和经营决策逻辑,实现智能化业务决策。