杨荣
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第三极零售:场景化和智能化

杨荣
2019-08-07 · 10:54
[ 亿欧导读 ] 传统金融“同质化”现象严重,服务单一,而且缺乏自身特色和优势。场景化零售,包括智能化零售,会是未来零售业务的最主要运营方式,
银行零售,

文章来源于:杨荣,图片来自“东方IC”

银行3.0战略升级,第三极零售应运而生

我们认为场景化零售不仅仅是银行零售业务的一个创新举措,也是未来零售业务的最主要运营方式。通过金融服务和客户生活中的各类场景紧密融合,让客户在无缝享受金融服务的同时,便捷好用的金融产品将牢牢切合客户需求,产生不可替代的客户黏性。而在零售业务逐渐场景化的过程中,智能化金融科技将作为后台中央大脑充分支撑起场景化的各项技术和数据需求。智能化零售的基础是集合内部系统、客户信息、市场动态的数字化大数据库,没有数据支撑,任何金融科技的手段都无用武之地

场景化和智能化的有效融合则能形成智能化零售提升场景化零售,场景化零售进一步丰富智能化零售大数据的正向循环效果。

第三极零售之一:场景化零售

场景化零售的特点和优势

传统银行零售业务“同质化”现象严重,服务单一且没有自身特色和优势,而场景化零售以个人客户的日常生活中的真实场景为核心切入点,依托互联网、大数据、AI、生物识别等金融科技,将金融服务融入到具体场景的需求中,提升客户黏性和金融服务维度。场景化零售有4大特点和优势:

从笼统的提供金融服务到应用于真实场景:场景化扩展了金融服务的范围,将金融服务自然而然的展现在场景中,并利用金融服务在场景中引导和激发客户的潜在需求。

从单一金融产品到完整的产业链和生态闭环:场景化的消费中可以自上而下的延伸更多场景和更多需求,并形成生态闭环。将获客手段从价格竞争升级为价值体现。

从刻板的客户群体划分到精准化营销和服务:场景化零售要求银行不再通过机械划分客户群体后再去挖掘需求,而是通过挖掘衣食住行等特定场景的独特需求来定向开发目标客户。

从现金贷款到对应真实消费需求:场景化零售在一定程度上减少了现金贷资金流向难以控制的现象。

如何进行场景化零售

从搭建主体来看,银行主要以自建场景和合作共建为主,自建场景可以根据银行自身发展需要定制场景,充分满足差异化和具体化的客户需求,并提供针对化的产品、服务和解决方案;合作共建则可充分利用银行与合作伙伴之间不同的优势组合起来,银行可利用微信、支付宝、银联在二维码收支中的绝对优势采取二维码互扫互通,利用外卖平台巨大的外卖场景需求提供支付服务并延伸至到店就餐场景。

而外部引流可以快速拓展新客户,迅速做大业务规模,在银行尤其是中小型银行因自身资本金和客户优势不够明显,地域因素限制较大时,选择以互联网公司做入口进行外部引流的方式搭建场景。但是引流的劣势也非常明显,一是在入口越来越狭窄,引流费用也水涨船高;二是受外部企业较大的控制,容易产生利益冲突;三是外部引流的客户黏性较差。

从线上场景来说,尤其是购物、购票、外卖等日常高频消费场景已经被几家互联网公司牢牢掌握,银行难以成为自建电商的领头企业,但是银行尤其是客户总量大的国有大行,可在网络商城的细分领域有所作为,主要专注于精品网络商城、全产品线金融产品与服务商城、增加用户黏性的积分商城等板块,充分利用银行天然的支付结算功能和高信用背书。从一方面网络商城给银行带来了更大的收入来源和客户黏性,另一面客户消费行为又丰富了用户数据,便于更加精准的客户画像和进一步产品营销。

从线下场景来说,商业银行想要把所有场景全部接入是不现实也是不经济的,各家银行的场景拓展方向也趋向于日常生活中使用范围广的高频场景,再根据自身优劣势做场景细分。具体来看,我们认为发展前景较大的场景主要聚焦于餐饮、旅游、汽车等日常生活场景和医疗、教育、公共交通等公共服务场景,以聚合支付作为主要切入点吸引客户使用银行服务、取得获客机会,再以围绕场景的综合化、网络化和智能化服务作为留客手段,形成闭环的生态圈。

聚合支付线下收单是银行场景化零售极其重要的场景,起着拓展客户和商户资源,沉淀结算资金,延伸金融服务的重任。自16年第三方支付机构向银行开通收单通道后,银行采取聚合支付的方式将第三方支付机构的二维码整合起来形成统一的支付码,由过去第三方支付将银行作为通道的快捷支付方式转变成银行将第三方支付作为通道的聚合支付方式。

第三极零售之二:智能化零售

我们认为智能化零售作为后台辅助,是发展任何零售业务的基础。通过金融技术将各类信息组成完全数字化的大数据库,才能在场景中完成AI生物识别确定客户、精准营销确定产品、区块链和聚合支付等手段确定交易流程、智能投顾和大数据风控进行投中和贷中管理的金融产品全链条服务。

AI识别和营销

人工智能主要在银行零售业务中应用主要有三:其一、AI生物识别技术,提高识别与支付的效率和安全性。其二、AI智能客服,减轻人工客服压力、节省成本并提高客服效率。其三、智能营销和投顾,基于千人千面的营销方式和投资选择。

大数据风控

大数据技术的运用可以优化传统的风险评估模型,提高风险的识别能力和实时性。主要在风控领域的运用有4方面:其一、优化风控模型;其二、增加风控效率;其三、提高客户身份识别能力;其四、增强风险识别实时性。

智能投资顾问

自2016年开始,国内的金融机构,尤其是银行,纷纷推出智能投顾产品。招商银行于2016年12月在银行中率先推出其智能投顾产品“摩羯智投”,并将其嵌入招行APP,根据投资者的投资期限和自身风险承受等级,匹配投资组合。

银行系智能投顾产品拥有几大特点:(1)投资标的为公募基金;(2)采取智能+人工的投资模型和算法搭建方式;(3)通常投资期限分为1年以内、1-3年和3年以上;(4)投资起点大都在1万到2万之间。

目前智能投顾还存在以下几个问题:其一、人工智能和机器学习技术尚不成熟。其二、投资标的、机器算法和投资组合的同质化。其三、中国金融市场的有效性存疑。其四、偏股或偏债基金带来的策略偏移。其五、目前智能投顾的下单和结算方式较为复杂。

区块链交易

跨行跨境货币交易系统

目前银行业对区块链的主要应用方式是基于银行业联合区块链的跨行跨境货币交易系统,少数银行已经开始搭建并投入使用。基于银行业联合区块链的跨行跨境货币清算系统相对于现在的货币主要有以下优势:

其一、跨境清算速度优势。其二、信息不可篡改。其三、去中心化。其四、信任度升级。

从目前情况来看,银行内部之间以及同一集团控制的各家境内境外银行比较适合在私有区块链上进行跨境交易,充分利用私有区块链的封闭性和安全性。而银行间的跨境交易则更加适合利用代理共识模式的联合区块链,这样可以在数据安全性和公开透明度上做平衡。

基于区块链的供应链金融和票据业务

区块链提供了一个透明可靠的信息平台,各方均可实时查看商品、资金和信息的当前状态,降低沟通成本,并可通过链上信息逐步追溯商品整个生产和流通过程,并在完成交易条件后依照预先设定好的交易程序自动完成交易流程,从而提高供应链管理的效率金额安全性。当发生纠纷时,举证容易且可行度高。同时银行可以通过区块链实时获取到大量上下游企业的生产信息,并基于大数据系统完成实时风控和信贷管理。

第三极零售案例:场景化和智能化零售的实践

我们选取业内有代表性的工行、招商和浦发3家银行举例说明各家的场景化与智能化零售实践方式和效果。

工商银行已建立核心金融服务场景240余个,涵盖生活、消费、出行、理财投资、公共服务等百姓生活的主要领域。并针对客户端,搭建了“工银e支付”全功能支付平台、“融e行”网上银行和手机银行平台、“融e购”电商平台和“融e联”即时通讯平台4大平台。在金融科技上,工行积极探索金融科技的发展和应用情景。目前,工商银行的金融科技人才已达1.5万人,相继成立了金融科技部、业务研发中心、金融科技子公司工银科技和7大创新实验室。

招商银行的场景化零售走在了市场的最前列。而招行场景化的两大利器就是旗下的两大App:“招商银行”App和“掌上生活”App。两大App已成为客户获取和客户经营的主要平台;大部分零售客户的交互行为已经从线下迁徙到线上,其85%的零售客户的交互行为都是通过App完成,并且这种趋势还在延续。在金融科技上,通过引入全新交互形态和AI内核打造智能微客服,利用大数据对零售客户生成1,726个客户画像标签,展开千人千面的营销策略,并在行业内首家启用基于人工智能的智能投顾产品—“摩羯智投”。

浦发银行公布未来5年战略目标—“打造一流数字生态银行”。推出零售经营新体系,通过流程重构实现业务的模块化和组件化;通过开放API、智能感知、挖掘建模等大数据应用技术,提升数据驱动运营能力;通过把握客户需求关键点,连接上下游合作伙伴,与百余家合作伙伴共建生态,形成银行业务的场景融入。在金融科技上,成立了五大创新实验室,并与国内外22家知名科技公司成立科技合作共同体。建设了新一代数据核心支撑平台,推出国内首款智能APP和首款智能柜台i-counter,并推出首个无界开放银行API Bank。

第三极零售的未来发展方向

场景化未来发展态势

利用金融科技:其一、支付场景的便捷化。其二、场景的需求预测。其三、大数据风控。

联合外部企业:在银行尤其是中小型银行较难争夺入口流量或获客成本太高的情况下,和已经成熟的互联网公司合作,将入口优势与银行的金融优势和支付预结算方面的技术优势结合,可以建立合作共赢的新局面。

ABS融资:其一、将消费贷款进行资产证券化有助有银行走轻资产的零售转型路线,从简单的消费贷款资金提供方变成消费贷款业务平台方,提高资金利用率和利润率。其二、银行系消费贷款底层资产优点突出。一般银行系消费贷款的贷款人资信好,已经经过银行风控筛选,不良率低;且银行贷款相较于第三方贷款公司具有征信系统的优势,具有更大的信用约束力。

智能化未来投入方向

深度学习:深度学习可以自动从海量的数据抽取重要的变量,并且根据这些变量的规律,自动学习并做出基于效益最大化的决策,从而减小人工带来的倾向性影响。

数字化:银行业的发展趋势是从传统的金融服务提供商向数字化银行转型的过程。具体来说就是将原有的以物理网点为主、瞄准中高端客户、在自身封闭的系统中提供低频大额金融服务的方式将变为以移动端为主、面向包括长尾客户的全部客户群体、在平台化合作的系统上提供高频的场景化金融服务为主的方式。而为了适应这种趋势,银行业必须在产品服务上彻底的改变原有思维,建立以数字化为核心的前中后台系统。

对银行板块观点

资本和资产质量是约束银行股估值的最为核心的因素,这两个因素都本年内都在改善,打开估值修复空间将逐步打开。

资本和资产质量:永续债今年发行规模超市场预期,预期发行规模从4000亿调升到5000亿,主要是几家大行400-800亿的发行规模提升了整体规模,永续债的发行提高银行业资本充足率0.5%。此外,优先股发行条件放宽,上上周银保监会文件,为上市银行也可发行优先股,主要由理财投资承接,目前优先股利率水平4.5%-5%之间,是不错的理财产品投资标的。永续债今年以大行和股份制为主,明年小的城农商行达到条件后也可以发行,几家银行已开始筹备。

地方债:通过表内置换平台贷款的方式化解地方债务危机。目前0.7倍PB对应的地方政府债务隐含的不良率为35%,近16万亿的平台贷款占隐性债务风险的比重为42%,平台贷款风险的化解,地方政府债务隐含的不良率将下降到20%以下,按照我们之前的测算结果,20%的隐含不良率银行对应的板块估值将修复到1倍左右。目前老16家上市银行PB为0.8倍,未来板块提升的空间在25%以上。

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