中國農業銀行研發中心總經理蔡釗

　　過去十年，世界經濟與金融環境劇烈波動，從2008年全球金融危機，到2010~2012年歐洲主權債務危機，再到2013~2015年全球商品價格調整，世界經濟陷入低速增長“新常態”。與此同時，移動互聯、大數據、云計算、人工智能等新興數字化技術爆發式增長，極大改變了當前經濟運行方式和社會生活方式，并滲透切入既有經濟社會場景，催生新金融、新制造、新零售、新農業等業態創生與演化。在這股數字化技術浪潮下，以農業銀行為代表的各大國有銀行也處于新舊思維碰撞、新舊動能轉換、新舊力量對比、新舊規則交替的十字路口，亟需提振改革新動力，并入數字化創新帶來的金融發展快車道。

　　一、銀行業站在數字化革命門口

　　十年來，國際金融格局最顯著變化就是中國銀行業快速崛起。中國銀行業資產規模由2007年的7.2萬億美元增至2017年底38.6萬億美元，一躍成為全球最大的銀行體系，四大國有銀行均位列全球資產排名前五名。2017年我國GDP總量達12.2萬億美元，穩居世界第二，經濟增速保持前茅，穩定的經濟增長推動中產階級快速崛起，根據安永和星展銀行預計，2030年我國中產階級人口將占總人口70%，中產階級將釋放更廣泛、強勁的消費能力，孕育更大的金融服務市場，賦予中國銀行業未來廣闊的發展空間。

　　巨大成績與樂觀前景下，銀行業面臨的挑戰和壓力卻日趨緊迫，我國商業銀行“黃金時代”已經結束。固定資產投資增速趨緩、制造業溫和復蘇，加之穩健中性的貨幣政策和相對謹慎的財政政策，令部分銀行特別是中小銀行流動性風險凸顯。美聯儲加息預期和縮表進程，置于中美“貿易戰”背景中，擾動進出口、匯率、就業等因素，并進一步影響金融外部環境。同時，中央金融會議將防范和化解風險作為三大任務之一，推動金融去杠桿、去通道的監管要求，堅定當前金融“脫虛向實”進程。而凈息差收窄、盈利增幅放緩，直接導致銀行儲蓄分流和負債成本增加，金融業脫媒現象加劇，大中型銀行利潤個位數增長成為“新常態”，銀行業面臨緊迫的轉型壓力。

　　互聯網金融的普及對金融服務模式帶來重大影響，數字化競爭者來勢洶洶，銀行業站在數字化時代的門口。近年來，面對金融競爭格局的巨變、金融服務提供者和客戶交互模式的轉變，利用數字化渠道獲取金融服務成為主流。尤其在2008年金融危機后，金融科技公司運用數據科技，研發嶄新的數字化金融服務，對傳統金融市場實施“降維打擊”，從單純匯款、支付等業務拓展到融資、投資等傳統金融行業“腹地”。麥肯錫公司預測，2025年，銀行五大零售業務中10%-40%的收入將面臨威脅，20%-60%的利潤將會消失，這種威脅直接來自數字化競爭者，為應對這些“門口野蠻人”的壓力和挑戰，銀行業亟需將數字科技嵌入到日常金融服務，開啟數字化革命的大門。

　　二、ABCD成為賦能新金融的核心引擎

　　金融作為信息服務屬性產業，其發展歷程與信息技術緊密相關，一些大型金融公司本身就是大型科技公司，數字化對銀行業天然具有親和力。安永在《2018年全球銀行業展望》報告中指出，全球85%的銀行將實施數字化轉型作為未來幾年的工作重點，62%的銀行在2020年將自身數字化水平提升至成熟階段。而不同于此前商業銀行在電子化、網絡化、移動化轉型中，自上而下的以金融場景應用信息技術的驅動模式，人工智能（A）、區塊鏈（B）、云計算（C）、大數據（D）為代表的前沿數據科技（簡稱ABCD技術），在數字化轉型中，自下而上地與金融深度融合，通過金融科技對銀行傳統網點、渠道、產品、流程等產生基礎性、制度性、顛覆性沖擊，成為支撐銀行數字化轉型的核心引擎，全面改變商業銀行的面貌。

　　1.人工智能（AI）驅動銀行進入智能時代

　　隨著人工智能技術成熟度日趨完善，其在圖像識別、語音語義、機器學習等領域取得一系列突破。開啟“機器解放人”趨勢，使更廣闊的金融個性化和精準化服務成為可能。通過AI+金融的深度融合，衍生智能投顧、長尾營銷、量化交易、智能客服、身份識別、征信反欺詐、風險定價等眾多應用，去人工、去介質的智能化銀行服務，為風控、運維、決策、零售、網點等經營模式注入全新智能。

　　2.區塊鏈（Blockchain）定義未來金融新模式

　　區塊鏈技術作為繼互聯網后最具顛覆性的基礎技術標準，通過分布式網絡中數字化手段識別和跟蹤交易的數據結構類型，實現交易信息在分布式網絡中共享與互信。去中心化、不可篡改和分布式賬本的三大核心特征，將為金融機構系統性地解決全業務鏈條上的痛點和頑疾，更在未來全面革新交易結算、數字身份管理、資產托管、支付和資金清算領域的金融服務模式，創生全新的金融場景。

　　3.云計算(Cloudcomputing)搭建共享金融資源池

　　云計算能夠通過網絡以無人干預的方式，便捷、隨需地從共享的、可配置的資源池獲取計算資源（網絡、服務器、存儲、服務等）。融合分布式計算、并行計算、網絡存儲、虛擬化、負載均衡等技術，云計算作為網絡資源平臺，成為克服金融計算資源供需矛盾和壓降運行風險的利刃。目前，國內金融云處于初步發展階段，有實力的銀行都紛紛搭建自己的私有云平臺，而政策鼓勵金融業務上云，使金融云未來前景更加可期。

　　4.大數據（Big Data）成為加速金融創新的燃料

　　BANK3.0時代的移動互聯十年帶動線上線下數據急速膨脹。預計2020年，全球數據總量將達44ZB，我國數據量占8060EB，約占全球數據總量的18%。金融行業作為全球大數據積累最多的行業之一，隨著大數據平臺和大數據分析在金融行業的應用場景不斷拓展，為金融機構精準化、智能化服務騰飛注入了不竭燃料。如搭載大數據分析算法后的精準營銷，較傳統金融營銷模式，客戶響應率提升5倍以上。未來，數據驅動型金融創新將成為銀行創新的關鍵形式和重要方向。

　　此外，隨著5G技術落地應用，物聯網也將成為信息基礎設施，融合人工智能、區塊鏈、與計算和大數據分析等四大創新科技的金融科技，將從需求端到供給端對傳統金融服務模式帶來新動能。在渠道端，形成基于客戶行為分析的個性化客戶體現；在產品的流程和決策端，基于客戶畫像，實現交互式產品營銷和業務交易；在系統和數據端，構建以云平臺、分布式架構為理念的高彈性、可擴展的企業級信息技術體系。由此新技術將奠定銀行數字化轉型的基礎，更為助推傳統銀行從以產品為中心的思維，向以客戶為中心數字思維轉型，擴展新的金融發展空間，加速整個社會的轉型發展。

　　三、次世代消費者定義商業銀行數字化轉型方向

　　過去商業銀行提供什么金融產品，客戶只能選擇相應的產品和服務，如今，商業銀行其發展和經營環境已發生重大變化，特別是服務客戶群的重要變化，將決定未來金融的主要服務模式。未來幾年，伴隨著數字技術成長的80后、90后，乃至00后將成為社會財富創造的主體，更成為消費市場的生力軍，因襲著數字思維，他們將定義全新的個性化金融服務模式。像過去憑感覺、憑經驗來設計、研發、營銷銀行服務，次世代消費者將不會為此“埋單”。

　　由此，隨著人工智能、大數據、云計算等新興科技在金融領域的探索和發展，以客戶為中心，已逐漸校準新金融服務的雛形。利用數字技術將現實中的業務問題在信息系統中進行模擬和重現，從而將現實轉變成數字和數據，完成數據的全方位、全過程、全領域共享和流轉，是真正實現金融流程和數字化技術融合的方向。對商業銀行來說，這種數字化轉型已不是一種選擇，而是唯一的出路。商業銀行也在數字化技術賦能下，實現產融新生態、金融供給新精度、金融業態新模式、風險監控新方法，以點帶面促進金融業要素和資源進一步網絡化共享、集約化整合和協作化發展。

　　1.產融結合新生態：實體經濟是金融行業的根基，金融行業是實體經濟的血脈。在Bank 4.0時代，銀行將完成全面深刻的數字化轉型，脫離物理網點的束縛，與各類國民經濟行業深入融合：以“產業數據+金融”為切入點，衍生數據網貸、供應鏈融資、ERP貸款等服務；以“產業場景+金融”為切入點，衍生金融SDK、云繳費、銀企直連等服務；以“產業平臺+金融”為切入點，衍生電商平臺、金融社交平臺、住房租賃平臺等服務，讓產業金融“無處不在”。

　　2.金融供給新形式：大數據、人工智能等數據技術加速產品創新，切實提升了金融供給能力，衍生金融新觸角，并以數據驅動實現客戶精耕細作，確立重服務、輕資產的新金融增長模式。技術創新在擴大金融服務覆蓋面的同時，更提高了金融供給的質量和效率，實現金融資源的細粒度和精準化配置，尤其是助力中小微企業降杠桿、調結構、轉動能，切實提升銀行服務實體經濟的能力和效率，實現金融供給側改革。

　　3.金融業態新模式：數字化轉型提供了金融進化能力，數據為金融業務“新物種”奠定了基礎，為金融業態豐富創造了條件，如應用區塊鏈的電子貨幣、基于量化投資的智能投顧、創新股權眾籌的在線融資、建設無人網點的智能銀行、聚焦長尾客戶的精準營銷、融合AR、VR的金融介質等，銀行渠道、服務和產品接入金融科技的引擎，使銀行金融能隨數字化轉型隨需而至。

　　4.風險防控新方法：傳統銀行風險防控系統多元、功能單一，多個碎片化風控系統令數據難于統一、匯總，業務處理中需大量人力接入，成本高且效率低。同時，由于外部數據缺失、模型陳舊、時效性差，更無法適應現代金融服務需求。數字化轉型構建了基于金融科技的實時風控平臺，實現內外數據整合和多維度關聯關系分析，應用新的智能化模型來實現市場風險、信用風險、操作風險和欺詐風險的一體化智能。

　　四、農業銀行數字化轉型的投石問路

　　農業銀行作為國有大型商業銀行，一直秉承創新驅動發展理念，重視信息科技在銀行經營中的重要作用。以“金融科技+”戰略為先導，主動出擊、謀篇布局，農業銀行數字化轉型中推動業務創新、產品創新、服務創新、流程創新、管理創新，頻頻落子實踐，再造前中后臺的智能化金融體驗，打造數字金融服務生態圈。

　　1.以客戶為中心，變革前端數字化流程

　　應用人工智能響應零售客戶的新金融需求，農行新版智能掌銀建立“千人千面”的精準營銷模型，并以語音喚起金融服務、刷臉登錄和轉賬、智能投顧等領先業內的創新功能，提升客戶體驗，為客戶提供隨時隨地隨心的安全便捷高效金融服務。截至目前，農行掌銀客戶2.23億戶，產品覆蓋率已達92%，今年上半年“掌銀”交易金額達到22.62萬億元，位居同業第一。

　　以互聯網思維和移動互聯技術為核心，搭建“互聯網+三農”的三農金融服務平臺“惠農e通”提供“惠農e貸”“惠農e付”和“惠農e商”三大產品，突破廣大農村縣域經濟的地理阻隔，切中精準扶貧和鄉村振興的服務痛點，實現了網絡融資、支付結算和農村電商的一攬子農村金融服務解決方案。平臺上線一年惠及三農商戶214萬戶，累計交易金額達4759億元。

　　通過對遍布全國的龐大傳統網點實施科技賦能和數字化改造，加速網點標準化管理轉型和智能化升級，率先在同業推出刷臉取款、超級柜臺等應用，踐行“金融科技解放人”的轉型理念。特別是超級柜臺使網點客戶能借助智能機具自主辦理絕大部分業務，大大提高網點業務效率，打造客戶無界金融服務體驗，加速向智能化、輕型化和線上線下一體化轉型。

　　2.以效率為優先，加速中后臺數字化改造

　　通過對中后臺運營流程改造，簡化業務操作流程，搭建農行集中運營系統，改變現有人工為主的后臺業務處理模式；引入業界先進的圖像識別技術，實現憑證影像自動識別，客戶影像匹配，實現業務自動化處理；應用人工智能實現集中作業智能調度，根據運營資源服務能力計算最優方案，對運營資源進行靈活分配處理，充分發揮運營資源效用，提升后臺協同運營能力，提高整體服務效率。

　　依托大數據平臺建立農行運營風控數據集市，打造一體化運營風險監管平臺，為行內各層級決策、考核、管理、風控提供管理依據；以大數據與人工智能融合，開展與百度、阿里、京東等外部企業合作，引入外部數據，應用客戶網絡行為、消費行為、搜索行為等數據為信用風險防控注入新智能；提升模型構建與風險識別能力，構建基于機器學習的識別工具，建立完備有效的案件預警模型庫，充分發揮模型集群效應，實現科技案防硬約束，構建了“科技案防”的四支利箭，并為全行50萬員工技術支撐“三線一網格”體系，有效破解案件防控的治本難題。

　　3.以智能為基礎，建設金融科技數字化支撐

　　通過新一代基礎架構云平臺的建設，將計算、存儲、網絡等異構資源統一管理，實現農行IT基礎架構隨需而變、靈活調度、動態擴展、快速交付、負載均衡和集約使用的目標。同時，緊扣業界動態，搭建開放平臺分布式核心系統架構，推進主機交易下移，分階段、分步驟實施應用系統“上云”工程。

　　作為農行建設智能銀行的底層智能支撐，與百度合作投產金融大腦，在同業首次建設了企業級AI金融平臺解決方案。其構建感知和思維兩大引擎，實現語音識別、人臉識別、自然語言理解等感知技術輸出和智能學習、智能決策等金融模型供給，將為客戶帶來更有溫度的金融服務，實現農行數字化時代的換道超越。

　　數據是金融科技的基礎資料，基于“國產PcServer+國產Gbase數據庫+開源Hadoop”框架，農行搭建了中國銀行業最大的數據倉庫和大數據平臺，并成為國內首家在金融PB級大數據建設中實現技術自主可控的銀行。通過自主構建數據模型、數據集市、配套工具、分析挖掘、數據服務、數據治理等一攬子平臺和工具，為數據驅動金融創新提供了統一的解決方案。

　　未來，農業銀行將緊扣“金融科技+”戰略進一步加強科技創新力度。以市場為導向，以客戶為中心，推動產品創新、流程再造、管理變革、模式轉變等，助力農行經營發展改革和轉型升級。在2020年之前，按照“重點突破、整體提升、積極趕超”策略，打造統一開放的金融科技服務平臺，全面提升六項基礎能力，逐步深化八大領域應用，實現金融科技與業務場景的快速融合，切實推動農業銀行智能化、數字化轉型。

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責任編輯：陳愛