光大銀行：深化金融科技創新 推進銀行轉型發展
一、直面挑戰，商業銀行金融科技的應用趨勢
1. 金融服務場景化
過去，金融服務場景和生產生活場景相對分離，但隨著淘寶、京東、微信等創新產品在移動互聯時代的成功，客戶的生活場景和金融場景緊密地結合在一起，深度融合的金融生活場景為客戶提供了個性化和智能化的數字體驗。在生產領域，隨著企業信息化水平的逐步提高，跨機構的數據流動和系統互聯互通將進一步深入開展，商業銀行的金融服務將和企業的供應鏈管理深度融合，供應鏈金融服務將實現全流程線上化和場景化。
未來，客戶的生產生活場景，將是金融交易的入口。銀行不僅要提供金融服務，更要把這些離散的場景串起來，提供一個無縫連接的金融服務支持。在各種場景中智能化挖掘客戶個性化需求、迅速通過模塊化組合研發並匹配相應產品，最終憑藉豐富的應用場景和無處不在的銀行服務入口，融入到零售客戶的生活和工作中，嵌入到對公企業的財務管理、供應鏈管理等環節中，將金融化於無形，融入場景。
2. 金融服務平台化
隨著外資銀行進入中國，中國銀行業走出海外，全球金融數據共享必然直接或者間接影響我們。在全球金融數據共享的趨勢下，商業銀行除了可以直接提供產品和服務給客戶，同時，可以將自身的數據和產品封裝成服務，通過開放API 介面方式，將銀行的產品和服務開放給第三方金融科技公司，結合金融科技公司的場景間接服務客戶。銀行轉身成為一個按需配置的金融服務平台(Bank as a Platform,BaaP) 或簡稱「雲金融」。在雲金融的模式下，商業銀行將各個業務服務模塊化，讓金融科技公司能夠像玩積木一樣，在銀行提供的平台上，迅速組合搭配客戶所需的金融服務。
3. 金融服務智能化
隨著大數據、人工智慧等先進技術的發展，同業已在部分業務場景中開始探索和試用：藉助語音識別、自然語言理解和深度學習技術，實現呼叫中心從人工自助模式向智能客服模式的轉變;藉助海量數據分析、網路建模和機器學習技術，實現客戶畫像分析、客戶行為預測、智能反欺詐等基礎能力。現階段的智能應用還停留在部分的業務場景和流程環節中。
隨著應用的深入，未來銀行將在客戶服務、市場營銷、產品創新、運營管理、風險管理等前中後台全業務條線實現智能化轉型。依託海量的金融數據和外部數據基礎，藉助大數據的建模技術和人工智慧學習技術，銀行將深入洞察客戶的需求、預測客戶的行為、創新自身的產品和服務，以智能化方式服務客戶，提升便利化、個性化、品質化的用戶體驗。
二、順勢而為，光大銀行金融科技創新探索
1. 大數據技術應用
隨著大數據技術的不斷發展，光大銀行積極開展大數據在業務領域中的研究和應用。在隊伍建設方面，組建了專業化的數據團隊，承擔數據治理、數據管理和數據挖掘應用工作，並持續開展「智慧分行科技行」活動。在基礎平台建設方面，構建了大數據應用開發平台，為全行統一提供基礎的大數據技術能力，並在該平台上成功孵化出客戶風險預警系統、客戶畫像與客戶行為分析系統、大數據挖掘平台等大數據應用。
在數據產品應用方面，研發了適合銀行的數據驅動商業模型, 該模型涵蓋數據產品目錄化管理、數據產品孵化與運營、混合式數據源管理、數據產品化配套管理機制建設、數據產品業務價值評價體系五個方面的方法研究。在該理論研究的指導下，光大銀行已完成「風險共同體族譜」、「辛普森私售偵探」、「錢去哪兒了」、「光速觀察」等一系列數據產品的孵化驗證，有效提升了數據業務價值轉化的效率。
2. 雲計算技術應用
雲計算技術已經成為提升IT 資源有效利用率、降低IT 運行成本，提高客戶服務水平的重要基礎性技術。光大銀行面向雲服務交付的數據中心網路自動化運維模型，從提升網路服務交付效率、提高客戶體驗度、全網可視化、降低操作風險、快速故障定位以及節約人力投入成本等角度出發，結合自身私有雲建設實踐和雲計算數據中心的特點，踐行網路即服務(Network as aService，NaaS)的理念，採取模塊化方式設計了數據中心雲環境下的網路自動化運維模型。該項目的建設全面提升了網路對雲數據中心的運維支持能力，為雲數據中心的發展和業務系統快速發展做好了充足的準備。同時，光大銀行還針對PaaS 容器雲進行了深入預研，並啟動應用研發項目。
3. 人工智慧技術應用
通過人工智慧技術和創新需求的無縫對接，光大銀行已初步形成了智能客服、生物識別、智能風控、智能營銷、智能運營等領域的技術布局。
在智能客服方面，通過語音識別和自然語言理解技術的應用以及與現有IVR 系統的集成，實現了客服系統「自助+ 智能+ 人工」三層的服務模式，全天候提供服務，在提升客戶體驗的同時，也大大降低了銀行的運營成本。在生物識別方面，光大銀行引入指紋識別和人臉識別技術，構建了統一的生物識別平台，為各業務系統提供生物認證介面和服務，提高效率的同時，也有效地控制了操作風險。
在智能風控方面，光大銀行已先後推出「濾鏡」、「信用卡智能進件審批」、「智能反洗錢」、「電子渠道智能反欺詐模型」等多個項目，強化業務風險管理。在智能營銷方面，光大銀行完成了電子銀行客戶畫像及行為分析系統的建設，以及客戶理財評級變化預測模型、客戶資產流失預測模型、產品購買模型(理財、定期)等客戶行為預測模型的建設，提高了產品和客戶營銷的精準度。
在智能運營方面，光大銀行針對智能網點運營完成了網點現金吞吐量預測模型的研發，後續將推動該模型的落地和優化。
4. 區塊鏈技術應用
順應區塊鏈技術的發展趨勢，光大銀行積極開展相關業務的創新研究工作。以母親水窖慈善捐款為業務背景的區塊鏈公益POC 項目，應用區塊鏈技術多中心、匿名、可追溯、智能合約等多個優勢特點，解決了區塊鏈技術在落地過程中的諸多難題。
5. 移動化技術應用
隨著移動化技術標準的不斷完善，服務主體不斷豐富，移動支付產業鏈已擁有眾多參與方，國有銀行正在不斷探尋多元的商業模式。光大銀行金融服務平台已完成陽光銀行移動平台升級，新平台採用了全新的H5 開發框架，為移動端陽光銀行業務後續的高質量和快速發展打下堅實基礎;新搭建的自主研發移動平台，將支持OA 集成、OCRM 的集成、管理駕駛艙、HR 等辦公管理類系統移動平台試點項目建設。
三、砥礪前行，金融科技助力光大銀行經營轉型
1. 加強機制創新，推進研究應用
金融科技的創新離不開配套機制的支撐，光大銀行將在總行成立跨部門的金融科技運用與研究促進小組。在新興技術研究階段，就大數據、雲計算、移動互聯、人工智慧、生物識別、分散式架構、區塊鏈等金融科技新技術進行分領域研究，並通過與外部專業機構合作等方式，跟蹤業內新技術發展趨勢，結合銀行業發展痛點，研究新技術在銀行應用落地的可行性。在新興技術孵化階段，充分發揮光大銀行科技創新實驗室的機制優勢，通過科技創新宣傳、科技金點子、創新評選等手段引導科技創新發展，將金融科技研究的最新成果積極轉化成科技創意。在新興技術應用階段，光大銀行依託信息科技團隊和金融科技子公司，將創新實驗室的孵化成果在具體的業務場景中心落地，協同業務條線團隊將創新的產品和服務推廣給終端客戶。
2. 引入激勵機制，加強人才引留
正向的激勵機制是提升組織績效的有效途徑，有助於挖掘員工潛力，提升人力資源質量。光大銀行將在金融科技的研究和應用中設立專項基金，重點獎勵在新技術應用中取得重大突破、做出突出貢獻的項目。同時，金融科技的競爭歸根結底是專業人才的競爭，光大銀行將在人才培養機制的基礎上，高度重視並積極建立高級專業人才引留的靈活機制，為高級技術人才提供良好的發展空間。現階段，為了加快核心人才隊伍的建設，積極挖潛內部資源，培養兼顧技術和業務的金融科技專家，同時加強與外部機構合作，如科研院校、金融科技企業等，藉助整個行業在金融科技領域的研究力量，共享專家資源，共享行業成果。
3. 積極研究新技術，持續推廣行業應用
新技術的推廣應用將快速驅動業務的發展。光大銀行將結合業務、科技現狀，依託科技創新機制，推進聯合創新，以先進技術的業務應用場景為重點，力求在重點領域實現創新突破。擴大智能營銷在全渠道的推廣，提高產品營銷精準度;加強大數據信用評級和風控在普惠金融中的應用，降低產品的不良率水平;推進智能投顧應用，提升理財個性化服務水平;推進智能機器人在業務流程環節的應用，降低運營成本;擴大生物識別平台技術在全渠道的應用推廣，提高業務效率，控制客戶風險。積極引入市場上成熟的技術，將更多的資源投入到新興技術與銀行業務場景的結合上，推出符合銀行發展需要的智能應用。
4. 加強跨界合作，深入場景金融
金融科技的發展將大力推進銀行業和金融科技公司的跨界合作，雙方優勢互補，為客戶提供高品質、個性化、智能化的金融服務。在金融科技領域，光大銀行將積極開展與優秀金融科技公司的合作，在合作的過程中，充分利用金融科技公司的場景優勢、技術優勢、通道優勢和海量客戶群體優勢，結合銀行高質量的金融數據、專業的風控技術和產品解決方案，將金融產品和服務融入到客戶的日常生產生活場景中，使金融服務場景化、便利化、個性化、智能化。
5. 推進雲平台建設，開放雲金融服務
在雲計算領域，光大銀行已相繼建成了基礎設施雲、平台服務雲、應用軟體雲整個雲平台體系，並在市場上先後推出了「雲支付」「雲繳費」的金融服務品牌，下一步將繼續加大雲平台建設，在完善基礎設施、平台服務等基礎雲平台的基礎上，依託海量的內外部數據和專業化產品和風控能力，結合大數據、人工智慧等新技術，將金融產品和服務封裝成模塊化的金融服務，以服務化的方式開放給同業、金融科技公司、第三方金融服務開發商，推進金融生態體系的建設。一方面提升光大銀行直接服務客戶的能力，另一方面擴大銀行金融產品服務的範圍，同時，通過客戶和第三方合作夥伴的應用反饋，提升金融產品和服務的研發水平，提高及時洞察市場和客戶的能力，形成良性的生態循環。
（文章略有刪減）
（來源：中國電子銀行網）
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