百融金服CEO张韶峰:区块链目前在金融领域的应用较少

百融金服CEO张韶峰

　　新浪财经讯 11月30日消息，由《当代金融家》杂志社、鸿儒金融教育基金会、蚂蚁金服联合主办的“2018年中国中小银行发展高峰论坛”在广州召开，本届论坛主题为“新时代中小银行金融科技与风险防控”。百融金服CEO张韶峰出席并发表主题演讲。

　　张韶峰表示，区块链目前来讲在金融领域的应用的案例少一点，因为涉及到很多交易场景要同时用，交易对手都要用，这个是浩大的工程，要改掉整个产业链，所以导致区块链的应用总体来讲说得多，落地的少。

　　以下为发言实录：

　　俞勇：非常感谢左行长的分享。下面一位嘉宾分享，第一位是百融金服的CEO张韶峰总，掌声欢迎！

　　张韶峰：各位嘉宾中午好，普惠金融是今年特别火的一个词，普惠金融特别难做，今天我主要想跟大家讨论一下关于普惠金融背后的科技支撑。普惠金融的特点，从客群和产品两个角度来看，第一，客群，主要是针对小微企业，针对三农，受众面是极大的，数以亿计，信用记录缺失，受教育的水平也参差不齐。收入很不稳定。生命周期比较短，两三年，甚至一两年，额度也比较小，而且现在还要求利，没有什么资产可以抵押的。跟银行比较擅长的领域是差别非常大的。传统的金融机构，从银行来讲是服务于大企业，上市公司，政府，或者是服务富人的，客户比较少，额度比较大，基本上靠人工服务就可以来。但是客户数量巨大，额度也比较低，受限的利率，使得金融机构的人工作业方式力不从心。大量的互联网化，风控手段需要大数据化，人工智能化，这两个都是跟传统银行思维方式是背道而驰的。

　　谈到小微，一个很重要的观点，就是小微到底应该归到对公，还是归到零售？这是一个非常难解决的问题。小微到底算零售，还算是对公？小微它非常特殊，它兼具对公业务的属性，也兼具个人业务的属性。一个小老板借了你的钱去买了一辆摩托车，他可以去拉货，他一样可以带着老婆孩子兜风，你这怎么算呢？你说要控制他的资金流吗？有的时候可以控制到，有的时候可能控制不到。你必然要去同时兼顾考虑它的经营属性和老板的个人属性。所以我们认为小微它是一个C+B的状态。小微企业内部的经营数据是非常难获取的。他给你报的数基本上都是假的。传统的金融机构服务大企业的风控手段完全不适用于小微企业。目前来讲，我们在做一些实践，就是把老板个人的风控和企业的经营数据结合起来，把线上的数学模型，与线下贷前的尽调，线下贷中管理相结合。我们的模式主要是纯粹的科技平台，这个平台一端连接供给方，金融机构，一端连接需求层，主要是核心的人群，包括小微，包括个人，采用科技的手段，把风控大数数据化，人工智能化，把获客场景化，把金融嵌入到产业里面去，金融离开了产业是有点发虚的，尤其额度大了以后，业务和交易场景还是有点发虚的。

　　前面很多嘉宾谈到了很多现象的事情，现象有很多欺诈的方法，是传统金融机构闻所未闻的，这是我们产品经理在别的地方拍的。中介公司用的一台电脑控制几百台移动设备，全是自动化生成代码。其实矛和盾，矛已经升级了，盾有没有升级，传统银行这方面升级需要速度，需要机制的更新，需要人才，需要薪酬体系的改变，才能够吸引到科技人才跟你一块打拼，所以这个事儿对大部分银行来讲是困难重重的。

　　说到金融科技，最常谈的是三个，第一，大数据，第二，人工智能，第三，区块链。

　　昨天已经有嘉宾谈到了，最成熟的是大数据，其次是人工智能，区块链目前来讲应用的案例少一点。这是有原因的，我自己进行过很深刻的思考，区块链因为涉及到很多交易场景要同时用，交易对手都要用，这个是浩大的工程，要改掉整个产业链，但是大数据和人工智能，不用这个东西，没有问题，所以导致区块链的应用总体来讲说得多，落地的少。几十个节点都在用区块链还是少一点，大数据AI就不是这样了。大数据来源包括金融行业自身的，信贷行业、保险行业、运营商、第三方支付公司，还有出行，坐飞机、司法的数据等等，都可以成为大数据的来源。在一些信用记录缺乏的人群，甚至要很大依赖于非金融场景数据去评估它的系统风险，所以这部分人办的信用卡，给他半年、一年的时间，当额度大到一定程度的时候，那个记录是无法评判的。我们会基于很多不同的场景整合用户的画像，人口统计特征，传统标签，价值的标签，房产物业，消费的习惯，长期的习惯，短期的习惯，业主的喜好，以及预测他对金融服务的需求，根据他的资质和价值给他有一个合适的额度，甚至他玩什么游戏，交什么朋友等等，都可以来进行辅助性的评估。

　　人工智能大数据在信贷周期里面各个环节，从获客到准入，到经营到逾期每一个环节都会大量的使用，尽可能把繁重的工作压缩到10%到20%，机器占比80%到90%的工作，才可能把这个事情持续下去，否则是不会持续的。像四大行里面某一家已经成立了国际金融部，50万以下的额度都不想看了，因为以前做大数据都惯了。下面是如何使用大数据与人工智能的融合，我们听几段录音，大家可以看一看能不能听出来哪个是机器，哪个是人，第一，是承诺还款。现在这个机器人已经可以对话5到8分钟，在特定场景之下可以对话5到8分钟，回款率能够达到人工的80%左右。我们看另外一个中国银行给村民发的社保，以前要么上门，要么打电话，现在用机器来做。像这种工作让人工来做真是不合算。80%、90%的村民都不知道这是一个机器。这个人工智能的机器人它其实要结合大量的样本，再结合算法，就是所谓的机器学习算法。

　　简单介绍一下我们公司背景，我们是一家纯粹的金融科技企业，一端是供给侧，一端是需求侧，从精准获客到风险评估，帮助金融机构来嫁接金融机构的能力。我们的股东背景，是国资占比超过65%，我们是一个混合的架构。好，谢谢大家。

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责任编辑：赵子牛