論標準化戰略引領金融業數字化轉型發展

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近幾年,隨著數據收集、處理、應用為基礎和核心的金融科技發展很大程度的改變了人們的生活方式、生產方式,這些變化體現在金融業的方方面面。現代金融體系呈現了無科技、不金融的重要特征,因此推進數字化轉型已成為金融業面臨的共同課題。因此金融業應深入研究新興技術的發展趨勢,深刻體會新興技術對整個經濟和社會發展帶來的變化,認識到數字化技術對金融業的影響,及時制定企業應用策略及發展方向,以適應數字化轉型的需求。

1 金融業數字化轉型面臨的難題

金融業數字化轉型正在進入快車道狀態,但無法否認的是金融業數字化轉型還存在諸多問題,在推進轉型過程中依然困難重重。首先,數據信息利用不夠充分。現階段依然存在部分金融企業對數據信息利用的不夠充分,數據資源無法發揮出應有的價值;隨著線上市場的發展,很多金融機構擁有的數據標準缺乏統一性、儲存不集中,影響到了數據的整合。第二、風控體系缺乏完善性。金融業對安全的要求非常高,在金融數字化轉型過程中,涉及到數據的大規模采集、傳輸、計算等工作,非常容易發生信息安全問題,同時隨著IT系統復雜化的發展,金融風險的復雜性也逐漸提高,而諸多金融企業都缺乏完善的風險控制體系,在發生風險的時候無法有力的應對,不能很好的預測風險,增加了風險發生率。第三、數據基礎差。數據對金融業的影響不可謂不大,金融業對數據的要求也是最高的,可現實工作中很多金融企業的數據缺乏準確性、基礎差,這些因素都對金融業數字化轉型造成了一定的影響。

2 金融業數字化轉型的有效策略

2.1 優化線上體驗 傳統金融業擁有的客戶群體非常多,但是大多數線上化還停留在將客戶從線下到線上遷移的初級階段,數字化前段則要從傳統營銷展示轉變為為客戶創建不同的體驗場景。首先、對線上服務體系進行梳理。線下產品向線上遷移,設計符合線上消費客戶的專屬產品,企業需梳理自身的客戶群,產品及服務程序等,形成線上產品和服務倉,使其服務具有一定的差異化,以便更好的應對不同客戶的不同需求。其次、實施差異化銷售策略。將產品、權益、價格、活動四個要素整合到一起,制定專屬的營銷方案,將客戶需要的產品服務按特定的節奏送到客戶面前,實現客戶線上互動。

2.2 充分利用數據信息 信息時代,金融業面臨著數據挖掘不足、信息缺乏對稱性等突出向問題。數據才是生產的要素,因此金融機構必須充分挖掘和利用數據信息,提高資源配置率。一是政府應給予大力支持。政府在數據治理中藥率先垂范,做好信息公開、開放和共享工作。例如:政府部門將企業進出口數據、水電氣數據、司法部門數據等內容開放,能夠有效解決信息不對稱的問題。二是保障數據的真實性、可靠性。基層數據如果缺乏真實性,就很難做好數據治理工作,也會給數據應用帶來諸多問題。三是做好數據信息整合。數據開展整合與篩選時必須要確保標準化,以降低數據的噪聲。第四、開放征信信息。現階段我國監管部門對部分信用數據實施了征集,但缺乏適合的、有資質的公司進行開放,這些龐大的數據對于金融機構而言,難以挖掘,需要由專業的征信機構開展專業處理。可見,開放征信信息能夠提高征信服務水平,促進金融機構公平競爭。

2.3 搭建高效、可靠、自動化的企業金融風控體系 科技在金融業數字化轉型中扮演著重要角色,首先,科技公司基于對行業的理解設計金融產品,好的產品設計能夠實現完整的交易閉環,能夠避開50%的風險;其次,深入解讀行業數據,對產業數據、場景數據進行深加工處理,以此為基礎開展大數據風控。第三,持續化賦能運營。金融業的小微產品具有特殊性,不同場景的差異及產業風險均不同,需要不斷監控企業風險表現,動態調整對策模型。數據化賦能中,場景端存在大量經營數據,雖比不上征信數據精準,但通過佐證、交叉驗證后,也能反映出一個企業的經營狀況,是重要的數據來源。科技的作用主要是對各種來源的數據進行匯聚、深度解析和標準化處理,產生相應的金融指標,構建完整的數據主題層,為大數據信用風險管理做好準備。平臺化賦能,是利用科技手段搭建智能化風控體系,主要包含:規則引擎、決策引擎、相關智能進件平臺。小微金融業實現完全脫離線下是不可能的,不僅是信貸業務,抵押物場景特別需要線下盡調工具采集數據,隨后在線上核驗。平臺化部署,在場景端和金融機構之間搭建橋梁,最終提高業務效率。

2.4 夯實數據基礎 在眾多行業中,金融業的對數據的要求最高,要求必須具備精準的數據信息,處理數據的能力必須強,但在實際工作中依然缺乏智能化的數據應用方案,在大數據發展的現代,從數據的可記錄、可搜索,向著可視化、可決策、可追蹤的方向躍進,成為金融企業的必然選擇。首先要優化基礎數據管理,建立從數據倉庫、數據集市到數據分析平臺的數據管理體系,從系統建設和管理制度上解決數據來源混亂、數據口徑不統一、數據獲取難度大的問題。第二,打造可視化數據應用能力。為管理層和基層員工提供差異化、可配置的數據獲取工具,輔助市場洞察決策的制定。第三,搜索智能化數據決策工具。建立一支專業化的數據分析和制定策略的團隊,利用機器學習高階算法,固化常規風險判斷規則和經營決策邏輯,實現智能化業務決策。

3 結束語

總之,步入信息時代,金融業數字化轉型是企業發展的必然,在這個過程中,金融企業必須不斷深入研究數字化轉型的內涵,制定優化策略,推進數字化轉型的開展,使其服務于企業。