從智慧金融科技輸出看中小金融發展空間

　　2017年7月14日至15日，全國金融工作會議在北京召開。本次會議的一個重要特色是對中小金融機構發展高度重視。此次會議強調發展中小銀行和民營金融機構，大力發展中小金融機構。這説明中小金融機構將會得到更多的政策支持。人工智能和智慧金融的發展有望為加快政策落地提供良好的借鑒思路。

　　從全球發展看，中小金融機構在數量上要遠遠超過大型金融機構。以美國為例，作為中小金融機構代表的社區銀行，在金融機構數量上佔據了主導。由於中小金融機構的草根特性，使這些金融機構在解決中小企業融資難問題方面發揮巨大作用，也是為農民等弱勢群體提供金融服務的主力，是發展普惠金融的重要力量。

　　在金融機構發展過程中，大型金融機構由於具備規模經濟特性，在發展上具備了強大的競爭優勢，而中小金融機構在風控能力、獲客成本、融資成本、定價能力等諸多方面都處於劣勢，這使中小金融機構發展面臨著巨大的競爭壓力。

　　而智慧金融的興起，為解決中小金融機構發展所面臨的問題提供了一個可能的解決方案。所謂的智慧金融，是指人工智能與金融全面融合而生的金融服務新模式，它以人工智能、大數據、雲計算等科技為核心要素，在提升金融機構的服務效率的同時，實現金融服務的智慧化、個性化、定制化。百度創始人李彥宏認為，智慧金融可以超越支付、網點等等物理限制，（人工智能技術）高效即時處理海量、多維的非結構化信息，抽取知識，在尊重金融規律的基礎上，為各種金融業務提供決策支持。

　　第一，突破物理限制，提高獲客能力。

　　中小金融機構網點數量少，服務半徑較短，這使其只能在特定範圍內獲得客戶。而智慧金融可以使金融機構突破時空限制，在更廣闊的範圍內獲取客戶。例如，百度等互聯網企業，依託人工智能技術，可以通過人臉識別、生物特徵識別等技術，對遠程客戶進行識別與判斷，為提供更好的服務奠定了基礎。百度與農業銀行的戰略合作，為後者輸出人工智能技術和金融科技能力，這一合作模式和解決方案經過內部訓練已經具有一定的成熟度和普遍適用性，為中小金融機構的發展提供了良好的借鑒。

　　第二，突破人員限制，提高風控能力。

　　中小金融機構還受制于其人員專業能力、風險評估技術、制度規範程度等多方面的原因，其風控能力相對不足，導致中小金融機構的風險相對較高。利用人工智能對金融交易、服務信息審查監管，識別交易活動中潛在的非法行為，在一定程度上可以避免操作風險和道德風險。人工智能還能打通金融監管部門和各類金融機構的相關數據，提供更精準的決策依據，這樣也為中小金融機構發展帶來了機遇。

　　第三，降低運營成本，提升盈利能力。

　　中小金融機構服務的客戶往往是中小企業、農民等群體，這些群體信用記錄缺失，沒有合格的抵押品，對其進行放貸時，盡職調查的過程遠比其他貸款的調查過程複雜，這造成貸款的運營成本較高。利用人工智能技術，結合各種大數據，能夠提高調查的效率，減少調查的成本，從而減少金融機構的運營成本，提升其盈利能力。

　　第四，引導中小金融機構更好地服務於實體經濟。

　　“服務實體經濟”是全國金融工作會議給金融領域提出的一項重要任務。從金融機構來看，資金“脫實就虛”問題比較複雜，有可能是金融機構有意而為，更有可能是金融機構無法監控資金流向而産生的一種後果。對中小金融機構而言，其客戶相對分散，財務制度不健全，資金流向監管相對困難。而依賴於人工智能技術，使中小金融機構也能非常好地監管好資金流向，使資金流向實體經濟。

　　第五，優化服務品質，提升客戶體驗。

　　中小金融機構大多服務於中小企業或者“三農”領域，這些領域的客戶在資金需求方面，有“小”（金額小）、“急”（時間急）、“頻”（頻度高）等特點。而現有的中小金融機構，審批制度呆板，決策效率較低，不能適應這種資金需求。而人工智能技術可以快速地對大數據進行篩選分析，幫助決策者更高效率地決策，以滿足農時的需求。

　　人工智能技術應用於金融領域，還能夠更好地開發出更加滿足多樣化需求的産品，提升中小金融機構的競爭力。中小金融機構由於規模較小，業務較為單一，開發多元化産品往往得不償失。而依託人工智能技術，可以根據客戶的需求，利用計算機開發出更多符合客戶需求的産品，更好地滿足客戶個性化需求。

　　（作者單位：中國社會科學院財經戰略研究院 李勇堅）