[浅谈农信金融科技改革]普惠金融贷款可靠吗.docx
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1、浅谈农信金融科技改革普惠金融贷款可靠吗 学习十九大、谋划新篇章浅谈农信金融科技改革自党的十八大以来,以大数据、云计算、人工智能、区块链等为代表的新兴技术正在重塑金融业态。在当下“无科技不金融”的共识下,金融科技的创新应用在银行业服务实体经济发展、实现自身转型中的重要作用更是日益凸显。 党的十九大报告指出,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期,建设现代化经济体系是跨越关口的迫切要求和我国发展的战略目标。对此,习近平总书记强调:“着力加快建设实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展的产业体系,着力构建市场机制有效、微观主体有活力、
2、宏观调控有度的经济体制,不断增强我国经济创新力和竞争力。”金融科技是金融和信息技术的有机融合。一般认为,它是科技类企业或金融行业利用信息科技手段对传统金融业所提供的产品、服务进行由外至内的升级革新,以及传统金融业通过引入开发新技术对自身进行由内至外的改造,以提升金融服务效率。 现阶段的金融科技改革方面,作为升级传统渠道、产品的主要渠道,从网上银行、手机银行,再到微信银行、直销银行,如今,多渠道线上服务已成为各家商业银行的标配,部分商业银行还试水搭建了一体化金融电商平台,用以拓展服务场景和半径。 一、金融科技对银行业的影响云计算、大数据、区块链、移动互联、人工智能等等一系列的新一代信息技术的发展
3、和应用,开启了金融科技时代的来临,这无疑为金融行业和科技行业带来全新的挑战与机遇。金融科技对银行业的影响最直接的就是表现在客户服务、产品设计、运营模式等三个方面。 (一)金融科技变革开辟触达客户的新路径。相对于传统的线下获客,互联网具有用户和渠道入口的巨大优势,利用互联网技术,金融机构有效突破地理和距离限制,极大提升了触达及连接用户的能力。传统金融机构具有资产管理和风险定价的核心竞争力,但在客户触达及获取方式上,主要通过网点辐射、路演、扫街和线下广告等,其所覆盖的疆域有限,获客成本高,容易成为业务发展的瓶颈。互联网的本质是把握或激发用户需求,创造服务场景、发现或重塑客户关联,同时提高有效资源的
4、周转效率和服务客户频次,实现客群、渠道、产品、交互及周转频次等多维度相互叠加的全面价值发掘和创造,即抓住并黏住客户,创造反复提供服务、延伸服务链条、扩大服务覆盖面、加速服务循环的机会,找到双方乃至多方共赢点。 (二)金融科技实现金融服务的新体验。在快速“触达”用户之后,在交易和服务体验环节,互联网技术也优势明显,互联网银行为改善客户服务提供了新的解决方案。借助互联网信息技术,服务提供商和客户双方不受时空限制,可以通过网络平台更加快捷地完成信息甄别、匹配、定价和交易,降低了传统服务模式下的中介、交易、运营成本; 双方或多方信息充分透明,交易适时进行,便捷有效率; 金融交易突破了传统的安全边界和商
5、业可行性边界,焕发出新的活力,客户感受到全新的金融服务体验。业务可在线上完成,操作流程标准化,用户不再需要排队等候,业务处理速度快,实现了为用户提供7*24小时跨市场、跨地区的服务,还可以针对不同用户推出个性化产品和服务。 (三)金融科技革新传统业务的服务模式。在支付清算方面,由于网络支付具有能够满足用户存、取、借贷、理财、记账等多元化需求的特点,已经成为主流的使用方式,这就要求商业银行积极推动数字账户快速融入社交、旅游、消费等生活场景,提升用户使用便利性; 在融资借贷方面,“去中介化”的网络融资理念已经逐渐被社会理解并接受; 在理财服务方面,技术成熟降低了理财服务门槛,促使网络理财放量增长,
6、银行可借助机器人投顾变革传统的服务方式、提升运营效率,进而将服务客户扩展至大众市场。 (四)金融科技驱动银行实现渠道融合。互联网金融服务已经深刻改变了用户的偏好,占领了大量的用户入口。在零售业务上,网络金融服务能够帮助客户迅速自如地实现资产转移; 在对公业务上,新兴科学技术和金融产品加速优质客户的“脱媒”,可选融资渠道不断增多,导致存量信贷资产质量下降,利润增速下降。在此背景下,传统物理网点数量优势及服务方式已无吸引力,商业银行必须构建以网络支付为基础、移动支付为主力,实体网点、电话支付、自助终端、微信银行等为辅助、多渠道融合的服务体系。 (五)金融科技推动风险控制的新探索。互联网信息技术解决
7、了银行信息不对称和风控难题,用更为有效方法找到了互联网银行风控的完美途径。互联网银行依靠其底层的海量数据,通过挖掘分析提供充分的参考信息,并依托线上模式,逐渐形成一套行之有效的破局策略。通过挖掘客户信息、产品交易、信贷行为、征信、合作方和第三方平台等多个不同领域的风险数据,对客户进行综合的评价和推断,形成细致的客户分群和诚信评级,立体评定客户的最高可授信金额。在反欺诈方面,通过分析客户线上行为的一致性、终端设备、IP、区域等信息,预测客户申请和交易中的欺诈可能性; 通过分析客户与客户之间信息所呈现的共性特征,预测群体客户的欺诈可能性,从而最大限度地规避集团性、规模性的欺诈行为。 综上,以互联网
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