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作者为中国工商银行原行长杨凯生这些日子以来,互联网金融成了一个热门话题。
有的说这是对传统银行的根本性挑战,断言银行要被颠覆了。
更有人认为互联网金融进一步发展后,它将取代现有的间接融资和直接融资形式,银行、券商和交易所等金融中介都将不再起作用,甚至中央银行的货币发行功能也会被取代,等等。
于是不少人跃跃欲试,都想投身于互联网金融业务,认为这是难得的商机。
有人则干脆说,就是要当金融业的“搅局者”。
笔者认为之所以出现目前这种状况,首先,应该肯定这是随着信息技术的不断革新和互联网功能的迅速进步而形成的潮流,因而这些现象的产生有其历史性;其次,也需要指出,目前不少人对所谓互联网金融的认识还不够全面,了解也不够充分,市场上的一些说法和做法明显地带有一定的盲目性,因而目前的不少现象也许只是阶段性的。
实际上到目前为止,究竟什么是互联网金融尚无统一的定义。
按理说凡是通过互联网来运作的金融业务都应列入“互联网金融”的范畴。
但我国市场目前似乎更多的是将互联网金融特指为互联网企业介入金融行业所开展的那些业务。
对这些概念的研究和廓清可能还需假以时日。
本文只是试图谈谈在互联网金融发展的过程中,银行已经做了些什么,互联网企业正在做什么。
尤其是想谈谈某些互联网金融运作模式存在的风险和隐患,谈谈对互联网金融加强监管的必要性和紧迫性。
银行落伍了吗?不少人认为银行尤其是我国的商业银行是个传统色彩很浓的行业,银行对互联网的了解和应用、对大数据概念的认识都是不够的。
笔者认为这种看法失之偏颇。
固然银行的业务处理流程还有不少需要改进的地方,银行的服务效率也应该进一步提高,但坦率地说,在我国互联网企业出现之前,银行已建立了自己的全国性的计算机网络。
之后随着信息技术的不断革新和互联网技术的不断发展,银行更是通过公共互联网与自己企业及全国网络的对接,实现了业务运作和经营管理的全面信息化、数据化,并进而将覆盖面从国内延伸到了全球。
就拿工商银行来说,虽然现在有17000余家营业机构,但目前通过网上银行、电话银行、手机银行、自助银行等渠道处理的业务量已占到全部业务量的78%,相当于替代了30000多个物理网点。
我们自主研发的核心应用系统支撑了海内外庞大经营网络的平稳运行,目前日均业务量为2亿笔,每秒处理业务的峰值达到6500笔。
去年全年的电子支付结算金额达到332万亿元人民币,结算笔数超过了130亿笔。
而对海量的各类数据,工商银行通过多年的努力,已经搭建起了以数据仓库为核心的经营管理数据体系,实现了客户信息、账户信息、产品信息、交易信息、管理信息等的集中管理,形成了数据标准、数据质量、数据架构、元数据、数据生命周期、数据安全以及数据应用等全流程的数据信息管理机制。
积累的数据规模将近300个TB,利用这些数据,建立了4.1亿个人客户和460万法人客户的信息视图和星级评价体系,开发了34个法人客户评级模型、75个零售信用评分模型、16项市场风险内部计量模型和17类操作风险资本计量模型。
客户违约率和违约损失率数据的积累长度均在10年以上,已达到巴塞尔资本管理协议Ⅲ的要求。
工商银行还建立了独立的模型验证团队,对数据应用的有效性、准确性进行持续验证和监控,内部审计部门对验证情况进行审计。
工商银行早在上世纪90年代就开始将客户评级结果用于信贷准入和贷后监测,2005年开始按照新资本协议的最新要求对信用评级方法、系统与流程进行了全面优化,2008年开始将风险计量结果用于风险管理全流程,2010年起进一步将有关结果正式用于贷款质量分类、拨备计提和经济资本分配,并在此基础上开始实施法人业务和零售业务的RAROC(风险调整后的资本收益率)管理,实现了按风险与收益均衡的原则进行授信审批和定价。
就拿最近媒体热炒的网络信贷而言,截至今年8月末,工商银行以小微企业为主要服务对象的“网贷通”的贷款余额已超过2150亿元,累放额已近11000亿元。
以上所说的还仅仅是工商银行,事实上,这些年来我国其他的银行特别是大型银行也都在IT系统的开发和信息化、数据化建设方面投入了大量的人力和物力,取得了长足的进展。
我之所以要罗列上述这些情况,意在说明中国的银行业并非如有些人所想象的那样,不会运用互联网技术,缺乏对各类数据的分析整合能力。
中国的银行完全应该,也有条件在互联网金融崛起的过程中,进一步加快自身的发展。
中国的银行在运用信息网络技术提供金融服务、实施内部管理方面没有落伍而且正在继续前行。
此外,应该指出的是,互联网企业介入金融业务实际上很少能脱离银行的基础服务而自行处理,例如第三方支付企业的客户身份认证还是需要通过银行的客户信息进行的,资金划拨和清算则一定是要通过银行系统完成的,等等。
总之,对这些问题都应有一个全面的认识和了解。
当然银行也确实需要继续更新观念,继续跟踪新技术,继续学习新方法。
目前银行在互联网应用和IT系统建设方面存在的主要问题,一是在数据的采集方面,结构化数据采集能力较强,客户与银行之间的交易活动数据积累较多,例如账号、金额变动情况、存款情况、贷款情况、违约情况、姓名、身份证号、电话号码等等;而对非结构化数据采集不够,处理能力有限。
例如各类形式的文档、文本、图像、音频、视频等。
银行必须意识到非结构化数据将越来越广泛应用于互联网、物流网、社交网、电子商务活动中,不能因为这类非结构化数据不便于用数据库二维关系来表现,就忽略了对它们的采集和管理。
要注意学习借鉴电商企业重视掌握客户之间的交易记录、点击流、客户互动评价、行为习惯、物流信息的思路。
二是在数据的应用方面,银行习惯于将数据的分析结果用于风险评估和管控,虽