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赵志宏:大数据和区块链有助于繁荣大金融生态系统

作者:赵志宏    发布:2017-01-05 12:36    

  NFI创始理事

  大数据和区块链科技进步所带来的深刻影响,不仅渗透到企业生产和人类生活的方方面面,也必然有助于提升中国经济新方位的市场成熟度。一个成熟的市场,必然拥有较为全面的大金融生态,其持续繁荣依赖于各类传统和新兴金融要素的专业协作和整合共赢。

大数据、区块链将重塑从销售端到生产端的数字化价值链

  大数据和区块链正在助推市场销售端及其金融服务正迈向个性化定制,从过去的B2C向C2B转变。举例来说,汽车发烧友看到心仪的跑车,立即拍照片传回签约银行,银行借助图片识别技术判断出车型、价位,并结合客户资产负债情况和信用等级等静态数据,给客户实时反馈购车所需资金额度及分期付款方式。这其中涉及到的技术包括数字照片识别、客户偏好识别、场景数据分析等动态大数据和静态小数据。

  对于有个性化定制需求的客户而言,这款跑车会出现在客户手机银行端界面,客户可对跑车内饰、外观、发动机型号等进行选择性定制,同时,还可选择定制配套的汽车保险和售后服务。银行代理汽车保险服务也会应用到大数据分析,例如有数据分析显示经常喝牛奶、吃红肉的客户驾驶风险比平均水平偏低,而经常夜间喝酒的客户驾驶风险偏高,针对不同客户汽车保险定价可以差别定制化。

  这些客户个性化定制信息从销售端转换到生产端,影响到这款定制汽车的生产厂家及其原材料供应商。一些汽车半成品被运送到汽车制造厂家的仓库,涉及存货融资,汽车厂商去提货的时候,可能转换为应收账款融资,这个过程中半成品及其原材料的价格可能会发生异常波动,从而影响制造成本变化。为及时转换备货资金金融合约和预控购货价格波动成本,以及跟踪经销商的信誉、回款记录等,商业银行可以利用目标行业中企业不同财务情景下的对应金融产品配置、零售客户交易记录等大数据分析,可以为目标企业提供咨询服务。从原材料入库到生产,再到销售,生产端业务及其配套金融服务正逐渐从B2C转向B4B。也就是说随着个性化定制和制造,一直延伸到上游,实际上大数据应用已经促使生产端从交付半成品向交付解决方案转变。这个过程中的数字解决方案的应用,在生产、经销以及全价值链流程,及其金融服务中都发挥了作用。

  在这个过程中,区块链技术将在资产与身份管理、智能合约等场景中发挥作用。譬如,爱喝某种品牌牛奶的客户定制了汽车冰箱,当冰箱中的牛奶即将喝光前,汽车冰箱会自动订购新的牛奶;当汽车出现问题需要报修,汽车智能系统会自动报修。在这些资产识别、智能合约等场景,区块链技术助力将其中的资产属性和合约关系从过去的人对人、企业对人、人对企业,逐渐转变成机器对机器、机器对企业、机器对人。

  可以说,在整个数字化价值链中,大数据、区块链技术已经从消费级互联网及其链接的产业级互联网中发挥作用,这是大金融生态系统的生态环境进化方向。

大数据、区块链需要借助与流程对接来控制潜在风险

  大数据和区块链技术应用在创造价值的同时也可能会带来风险。

  第一个是欺诈风险,譬如从当前的网红现象来看,有的网红不请自来地给知名企业做广告,有的造成负面舆情;有的网红的签约直播平台造假粉丝数量,欺骗广告购买者和消费者。这类风险层出不穷,防范措施道高一尺、魔高一丈,需要持续改善应对。

  第二个是法律风险,关于有些智能合约或数字合约,现在我们的法律体系的法理、司法实践滞后于数字技术应用进步,需要抓紧探索完善。

  第三个是隐私风险,这表现在一些大数据跨界应用时缺乏对于一般信息和深度隐私的区别对待,进而引发的个人乃至企业隐私风险值得关注的。

  第四个是伦理风险,对于资产识别、智能合约等区块链技术带来的人和机器、机器和机器、机器和公司之间打交道,如何解决对这些商业伦理的不适应性,需要从文化、伦理等理论和传播角度研究探讨。

  对于大数据和区块链技术应用的风险预警和预控,一方面可以应用新技术来应对新风险,譬如利用区块链技术在个人智能合约的应用,来对冲大数据引发的隐私风险。例如为应对缺乏信任的第三方存储需要增加安全、可信的钱包,可把用户的私人密钥物理存储于一个单独的USB类型的设备,这远比个人电脑和手机安全,用户密码在设备上输入来使用私人密钥,在发送(不是接受)任意比特币数量时都需要设备。又如Everledger开发了一种基于区块链技术的钻石防伪验证数字账本,Everledger与全球主要钻石鉴定机构合作,分析钻石的“数字化基因”(即独特特征,如等级、外观尺寸和激光加密)。Everledger希望通过多种方式来获利,包括出售数据访问权,将平台授权给第三方开发商,支持他们创建类似的市场平台,以及为银行和钻石交易商提供“智能合同”工具。

  另一方面,可以应用新方法来夯实数字化基础管理,大数据、区块链都不可能脱离于流程而单独创造价值,大数据到底是应用于跨界合作的哪一个交互流程需要实时传递?还是企业内部运转到哪一个协同流程需要无缝链接?这些数据和合约必须对应到具体细分流程及其规则,其推送的产品及服务涉及到哪些流程任务、角色协作,哪些数据实体及其属性的交互响应?都需要通过夯实流程、数据、产品、界面体验模型来落实。这是大金融生态系统安全稳定运行的基础。

大数据、区块链将促进金融服务和风险控制从“千人一面”转向“一人一面”

  展望大数据、区块链等技术带来的数字化未来,我认为可以概括为“实时智能服务”,这包括配套的“实时智能金融服务”,核心理念是智能分析基础上的实时感知和响应,这是大金融生态系统的灵魂。对于客户及其需求识别、产品服务响应及其风险控制而言,大数据、区块链的应用正在使金融服务从过去的“千人一面”向“一人一面”过渡。

  八年前我在参与上海的住房贷款客户需求调查访谈时,与一名看似年轻白领女士的住房贷款客户交谈,我问她“您有这么好的职业,上海房产发展前景这么好,您买的这套房子价值数百万,为什么您只贷款8万元?”客户回答我说“我就差8万”。实际上就这个客户风险偏好而言,是厌恶过度负债、有钱早点还。如果我们只是简单地进行静态小数据分析,缺乏对客户风险偏好、消费场景的动态大数据分析,对客户的营销和产品服务很可能会是“千人一面”。现在很多金融机构正在把线下业务搬到线上去,如果没有大数据的精准识别和智能合约辅助,效果可能仅是将线下产品服务存在的同质化问题复制到线上去而已。

  金融服务业的客户已经在迅速改变服务方式,例如星巴克在美国有1200万个忠诚客户,原来只有40种营销模型,现在每20、30个人就建立一个营销模型,可以针对客户的选择提供个性化服务。银行业也在发生类似改变,例如,一家西班牙银行发现一些AUM值不高但消费行为奢侈的“败家族”,作为潜在的贵宾客户来针对性营销。一家澳大利亚银行通过大数据分析发现有婴儿诞生的家庭对寿险产品需求最大,再通过对银行卡交易数据分析很容易识别出即将添丁的家庭,在这样的家庭中,准妈妈会开始购买某些药品,而婴儿相关产品的消费会不断出现,向这群人推出定制金融服务将大幅度提升交叉销售率。再根据客户对推送产品服务组合的自选择,从而形成对客户“人生大事”需求的实时智能感知和响应。大数据在批发业务领域的应用也正在发挥前所未有的作用,在传统方法中,对客户的违约风险仅仅根据单个客户自身的经营状况,而影响客户违约的因素还包括行业整体发展状况。西班牙一家银行采用大数据为企业客户提供全面深入的信用风险分析。首先识别出影响行业发展的主要因素,然后对这些因素进行模拟,以测试各种事件对客户业务发展的潜在影响,并综合评判每个客户的违约风险,从而通过定制的金融服务解决方案,来帮助客户早期预控风险。

  相对大数据在银行运营中应用正在成熟度曲线上迅速攀升而言,区块链技术的应用仍处于成熟度曲线中成长的早期,而一旦成熟度曲线显著上升,将对金融业运营基础带来颠覆式的影响。德国一家数字银行和Kraken合作提供比特币交易服务,之后将合作在2015 年第四季度建立第一家加密银行(crypto bank)。堪萨斯州的一个小型社区银行CBW与Ripple Labs(纹波实验室) 合作,使用Ripple的网关网络实现低成本的跨境支付。高盛是比特币新创公司Circle 50亿美元融资中两个主要的投资者之一。瑞银集团设立在伦敦的科技加速器Level39设立实验室,实验区块链在支付、交易、结算和智能债券的应用。

  在中国经济新方位的浪潮中,金融机构与FinTech和InsurTech各自拥有的金融要素将在大金融生态系统的价值链进化中进一步整合,合作共赢将有助于进一步提升大数据和区块链的应用成熟度曲线。

(作者赵志宏系NFI创始理事。转载请注明出处。文章仅代表作者个人观点,不代表NFI及作者所在机构意见。)