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朱光|度小满金融朱光：后疫情时代金融与科技加速融合

_原题为 度小满金融朱光：后疫情时代金融与科技加速融合
7月10日 ， 度小满金融CEO朱光发表题为《后疫情时代的金融科技价值》署名文章 。 朱光在文中表示 ， 新冠疫情加速了金融业格局的演变 ， 冲击了全社会生活、经济秩序 ， 同时推动着各经济体的重构和进化：我们的数字经济基础设施和协作模式发生了改变 ， 线上化、数字化、智能化发展全面提速 。
朱光|度小满金融朱光：后疫情时代金融与科技加速融合
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图片说明：度小满金融CEO朱光 。来源：度小满金融
朱光认为 ， 对金融行业来说 ， 疫情凸显了金融科技不可估量的价值 。 一方面 ， 作为数字经济基础设施的重要组成部分 ， 金融科技能够基于风险管理本质 ， 推动产品及服务变革 ， 助力金融行业向“全流程线上化”快速演进；另一方面 ， 金融科技将加速金融行业服务下沉 ， 承担起助力小微的“稳定器”和“加速器”职能 ， 携手金融机构为中小微企业输血 ， 持续与经济体中的各个基本单元加速融合 ， 为拉动内需、激活经济助力 。
金融服务从“半线上化”向“全线上化”过渡
此次疫情加速了金融与科技的融合 。
朱光认为 ， 对于普通用户而言 ， 疫情期间线上金融服务的迫切性需求增加 ， 对于线上化金融场景从“被动需要”变为“主动拥抱” 。 如中老龄群体向线上化转移趋势明显 ， 不仅需要基础的应用设计 ， 而且需要远程面签、远程开卡、人脸识别、语音识别等交互式的智能化服务 。
对于金融机构来说 ， 线下展业受到限制 ， 也需要主动拥抱金融科技：一方面 ， 大量金融服务需求 ， 从线下迁移到线上 ， 如信贷、理财、保险等个人业务线上化提速；另一方面 ， 金融业务的线上化、数字化、智能化成为刚需 ， 让更多金融机构充分意识到线上业务和全线上化流程的潜力 。
过去对线上转型重视不足的金融机构 ， 受限于面签、柜台开户等线下流程 ， 甚至无法顺利展业 。 相比之下 ， 线上化转型较为彻底的金融机构 ， 顺势推出“零接触”金融服务 ， 把握了市场机遇 。
这次疫情让金融机构更加重视金融科技的应用 ， 让想做没做、做了没做好的金融机构加速拥抱金融科技 ， 加大力度开发和使用金融科技能力 ， 金融服务从“半线上化”向“全线上化”过渡 。
具体业务上 ， 包括非接触式服务中的人脸识别、电子签章、电子合同、远程面签、远程开户等；客户经营方面的客户识别、定位、营销、服务；风控方面 ， 线下风控方式得以改变 ， 线上风控的策略也需要运用大数据风控、人工智能技术、联合建模等全面的风险管理手段 ， 这些都需要金融科技的加持 。
回归风险管理本质 夯实“科技赋能”基础
朱光表示 ， 服务的线上化加速了金融数字化、风控智能化的进程 。
线上化的服务模式转型 ， 改变了长期以来金融机构与用户交互的方式 ， 也对风控技术有了新的挑战 ， 这为金融与技术的融合提供了本质层面的需求 。
风险的稳定性是金融企业展开一切经营活动的基础 。 所有运营决策都是在风险稳定的基础上做的 。 任何金融企业都会面临像疫情这样的宏观风险 ， 但比拼的是危机到来时 ， 谁的资产稳定性好、谁的风险波动小 。
2019年年初 ， 我们预判部分金融机构的风险在抬头 ， 收紧了风控策略 ， 对“多头共债”容忍度降到冰点 ， 不留风险敞口 。 根据上市银行披露的2019年年报显示 ， 多家股份制银行的信用卡不良率显现上升趋势 ， 这其中 ， 共债风险就是其不良率上升的重要外部因素之一 。 部分客群存在超前消费、“以贷养贷”、“多头借贷”等问题 ， 若银行未能及时发现此类高风险客户 ， 容易受到共债风险波及 。 可以通过多头预警指标快速侦测到这一异常风险点 ， 并通过大数据迅速描绘出人群画像特征 ， 随即调整相关客群的准入规则与额度策略；同时在产品上以循环产品为主 ， 逐渐减少长分期产品这类长周期、受经济波动影响较大的产品比重 。
这些举措让我们确保了业务在疫情间的稳健性 ， 继而有能力为面临“断粮”危机的小微企业、有返贫风险的农户、展业受阻的金融机构提供支持 。
除了技术能力外 ， 稳定的要素还建立在对客户的深度洞察的基础上 。 这次疫情给了金融行业难得的机会 ， 恰好能看清楚用户中哪些是具有稳定风险表现的客群 。 金融机构可以不断探索加深用户洞察的路径 ， 分客群精细化运营 ， 从而大幅提升风险稳定性 。
在“黑天鹅”、“灰犀牛”事件来袭时 ， 获客与前置化的“风控”是核心与基础 ， 带“风控能力的获客”一定更受欢迎 。 所谓“带风控能力的获客” ， 要基于以风险管理为核心的全链路金融科技布局 ， 包括信用风险管理、操作性风险管理和宏观风险预警等 。
在信用风险管理方面 ， 让风险管理贯穿获客、准入、贷中管理、贷后管理等全业务流程 。 例如 ， 在获客方面 ， 可以通过技术识别有还款能力和还款意愿的优质客户；贷中管理方面 ， 实时监测客户状态变化 ， 调整风险敞口；贷后管理上 ， 基于风险预测进行差异化的贷后管理 。


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