传统金融,是时候升级你的创新引擎了!

[摘要]每个行业都在经受着技术爆炸的影响。传统金融机构受限于遗留系统、复杂的安全机制、严格的风险和合规要求以及孤立分散的数据,面临着更大的挑战,急需建立创新能力,升级创新引擎。

“我们曾以为未来是线性发展、可预测的。但是,信息技术却在以指数级增长发展。这是一个极大的差异:如果我线性地跨出30步,那么我将得到30;如果我指数级地跨出30步,我得到的可能是十亿。”——Ray Kurzweil,雷蒙德·库茨魏尔,作家、发明家和未来学家,现任谷歌工程总监。

毋庸置疑,每个行业都在经受着技术所带来的指数级变革的影响。想想看——2017年是iPhone诞生10周年,现在,全球有26亿智能手机用户。到2020年,这一数字预计将增至61亿。简单来说,科幻小说正成为现实,我们当前处在人类历史上又一个激动人心的转折点。

那么,这对你来说意味着什么?无论处于哪个行业,企业都需要重新审视过往的经验,快速、灵活地采取行动,以跟上变革的速度。对于金融机构而言,因为有大量的遗留系统、复杂的安全机制、严格的风险和合规要求以及孤立分散的数据等等限制,不仅需要改变思维模式,更需要以适当的速度和灵活性来行动,这就带来了更大的挑战。

加入这场变革,需要建立创新能力。

什么是创新能力?

创新能力是什么呢?是创新实验室?创新中心?一个臭鼬团队?“特种兵”战队?瀑布组织内的敏捷群体?无论如何定义,企业创新引擎的基础机制都与以下四个关键维度相关:

图1 创新引擎

聚焦(Focus)赋能(Enable),与业务、技术和过程控制关联;连接(Connect)培育(Foster),则与企业文化密切相关,也是创新能力中非常重要的一环。

创新引擎中的“聚焦”和“赋能”

聚焦(Focus)

在采取“投资组合”(portfolio)方式管理投资时,刻意去建立创新提案流水线(Initiative Pipeline)并可视化,来聚焦为创新而做的投入。创建创新提案,核心点在于,找到客户需求/价值、业务和战略目标以及技术趋势之间的连接点。

建立创新议案时,不是去赶时髦追逐时下热点,而是在当年的投资计划中找到一个合适的匹配点,关注价值驱动的创新。具体如何做呢?一个简单的公式可以帮助你更好的聚焦:

图2 创新提案公式

赋能(Enable)

创新议案提出后,一旦定义了具体的概念和举措,就需要有针对性地采取行动,并赋能(enable)一系列验证和学习能力,这些能力分为两大类:

一是方法论。方法论作为一种基础赋能能力,表面上看起来似乎与促进创新相对立,但其实,一个正确的流程至关重要。它可以确保通过创新流水线的所有事项都是时间可控、可衡量的,并在其结束时为你提供经验反馈。建立这样一个正确流程的方法之一是,建立学习和反馈的机制,而不是单纯地完成项目。这可以让你对成果(而非输出)进行衡量,从中学习,并适时转向下一个投资决策。需要提醒的是,要确保这个学习反馈环不要太重太长。采取精益(Lean)的方式,将工作分解成小型、可管理和“可终止”的小块,是一个关键的成功因素。它可以帮助你更快地获得经验反馈,以便快速推进投资,或者“快速失败”进而调整投资方向。

二是技术平台能力。在赋能创新中,技术平台的投资之路比较漫长。对金融机构来说,风险控制和安全合规的极高要求是创新的不利因素,因此,为创新开创独立的技术平台和配套资源显得尤为重要。只有这样,你才可以专注于验证和学习,而不用背负固有常规流程的负担。另外,尽可能轻巧、灵活,只需建立最小的可行性实验,能够在实验中获取做出下一个投资决策的信息就足够了。验证和学习的范围可能会包括:

图3 验证和学习的路径(信息来源参考Google Pretotyping ManifestoAmazonGo Pilot

许多创新团队所面临的一个挑战,是从验证和学习阶段跃升到真正投产。一旦你认为某个概念是可行的,如何找到阻力最小的路径来让它从验证和学习环境到真正地生产?这是一个艰难的课题。及时引入合适的技术专家,可以减少这条道路上的阻力。利用API和可重用的服务,并提供更强大的自动化方案,来解决安全性、合规性、ADA等等约束。

建立切实可行的创新能力的基本要点:

  1. 聚焦:明确投资的标准——找到能够创造或放大客户价值和业务价值的技术趋势点;
  2. 赋能:通过建立正确的能力来加速创新流水线中的验证和学习活动。 创新引擎的这两个方面会对流水线中的创新活动及其创新速度产生实质性地影响,从而帮助你跟上信息科技指数级的发展和变化。

创新引擎中的“培育”和“连接”

作为创新活动的基石,创新网络和文化的建立经常被忽视,但它是同样重要的。它是创新能力中更“软”的一面,提醒人们科技中的“艺术”属性。

“创新,产生于人们在走廊上相遇时,或者因一个新的想法而在晚上10点半互通电话时,或者对于一个问题冥思苦想,突然意识到有一个突破点的时候。”——Steve Jobs,史蒂夫·乔布斯

从宏观角度看,很多传统金融服务机构都明确表示要拿起“创新”的武器。他们正在重新思考、重新规划,甚至是颠覆现有业务,以跟上“科技和客户期望”共同驱动下的变化速度。实验室、创新中心、孵化器和加速器在各大、中型金融机构中普遍存在。这些机构大多都有自己的智囊团,可以在组织内部进行验证和学习(即创新引擎的“焦点”和“赋能”部分)。然而,并不是所有机构都能够同等重视“创新引擎的下半部分(即“培育”和“连接”)。“焦点”和“赋能”关注科技本身,而“培育”和“连接”更强调通过培育创新文化来连接创新过程中的各个关键节点。

培育(Foster)

变革管理需要时间,培育创新文化可能颇具挑战性。幸运的是,这里有一些容易实施的策略,可以在你的创新团队快速见效,并能推广到范围更大的组织。图4展示了两个例子。

图4 培育创新文化的两个快速见效的做法

“如果你想把创新工作透明化,展示给组织内的其他部门或外部受众,打造创新案例故事是一个有效的途径。”

要验证的概念是什么?为什么要验证?学到了什么?从这些维度进行分享,或者更进一步,分享客户评价的原文,这样的机制才能充分展示“概念”的价值。Fidelity Labs在他们的网站上对其创新之旅的描述非常出色。你可以查看他们所聚焦的领域,并在他们丰富的案例库中查看成功案例。

你还可以通过讲故事,来收集创新活动的即时反馈。在我之前所供职的富国银行中,我们的团队通过创新实验室展示了原型,并在不同场合中进行了路演。最初的目的是展示我们的创新想法。不过,很快我们就意识到这些论坛对于收集员工的即时评论是有价值的——你对这个概念有什么看法?你认为你的客户会用这个吗?赞成还是反对?如何改进?

培育创新文化的另一方面,就是撬动大众去创造更多的想法。这可以通过想法论坛来实现——例如“我的星巴克想法”。这也可以不需要大量资源的、轻量的机制来实现——如将开发人员,设计人员和产品团队聚集在一起,围绕一个问题进行创想、构建和修改,例如黑客马拉松设计马拉松。更简单的,还可以去接触不同职能部门的员工群体,当他们刚好有空时,临时找一个会议室,大家围绕特定的客户或业务问题进行快速的头脑风暴。

连接(Connect)

在组织中打通所有节点进行连通,其实是在建立内部和外部的桥梁,是在创造创新的网络效应。你不知道自己不知道什么,所以确保将不同的内部利益相关者视为创新星座的一部分,这对于在组织内保持所有关键伙伴的紧密联系至关重要。例如,没有一个单一团队可以了解所有不同行业客户的需求。所以,拥有合适的业务伙伴,共同产生创新想法,共同赞助试运行的项目,不仅能够产生善意,并且可以确保双方利益统一——无论利益大小。

同样,从外部来看,保持对组织以外发生事情的关注也很重要。对外部关键宏观趋势做前瞻性思考,并向组织报告,是连接内外部的方式之一。很有可能,最强大的方式是与外部的创新组织合作,这些组织可以是金融也甚至是行业外的。访问其他实验室或创新中心,围绕创新方式进行对话,甚至围绕创新提案分享案例,往往可以发掘出新的客户痛点和商机。

在专注于创新文化和构建内外部合作伙伴网络的同时,你可以在整个企业中传播创新思想。不要将其限制在那一小部分人群——只想实现“酷的东西”的那些员工中。你要开始建设“桥梁”,以支持创新流水线持续健康运行;同时建立起一个关系网络,帮助你了解现有概念的利弊,并激发新的创意。相比方法和过程,这一部分更多地关注“软”技能——建立信任,倾听,收集反馈,利用数据,连接想法,不断地发散和收敛得出新机会。

写在最后

这是一个持续的旅程。

“当科学与艺术相结合,创新引擎的这四个要素会创造出飞轮效应,激发创新。”

从创新议案开始,通过健康的流水线来激活想法,并源源不断地从所建立的企业内外利益相关者网络中获取新的想法,持续为引擎提供创意,从而支持创新的持续发展。最重要的是,在庆祝胜利的同时,享受创新之旅,从失败中学习,最终推出新的创新,为你的客户和业务带来宝贵的价值。

注:臭鼬工厂指洛克希德·马丁公司高级开发项目“Advanced Development Programs”的官方认可绰号,特指组织松散的研发团队

作者:Miranda Hill,ThoughtWorks创新与商业战略总监。


译者:裴兴蕊,ThoughtWorks首席业务分析师,金融领域战略咨询负责人。


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ThoughtWorks金融科技雷达——金融科技趋势前瞻

2015年是互联网金融监管元年,自此政策猛然收紧,风口关闭。正当互联网金融这股洪荒之力无处宣泄之时,FinTech这个泊来的词汇,似乎来的恰逢其时,给互联网金融一个继续发展的新契机。然而,FinTech是什么?它真的是互联网金融升级版吗?本文将分享ThoughtWorks对FinTech的理解、定义和趋势前瞻。

FinTech的实质

FinTech,在维基百科(中文)上的定义是:“金融科技(英语:Financial Technology,也称为FinTech),是指一群企业运用科技手段使得金融服务变得更有效率,进而形成的一种经济产业。这些金融科技公司通常在新创立时的目标就是想要瓦解眼前那些不够科技化的大型金融企业和体系。”

FinTech并不是一个新兴词汇,最初是指连接消费者和交易金融机构的后端技术。在这个词诞生的时候,它是代表先进技术的。因为在那个时代,金融机构与消费者之间的信息交互完全通过人工,没有任何自动化的信息技术可用。

目前,无论是国际还是国内,对FinTech都没有一个明确的定义。

在国际上,比较宽泛的认识是:任何跟金融部门相关的创新,例如:金融扫盲和教育、零售银行、投资、电子货币(例如比特币)等,都属于FinTech的范畴;甚至各种跟新兴金融相关的、技术和非技术的都被纳入这个范畴,包含股权融资、风投等。

在国内,它似乎被看成是互联网金融的升级版。然而,在2016.7.2 举行的中国互联网金融协会从业机构高管系列培训会上,刘向民表示:“应划清互联网金融和FinTech的界限。FinTech不直接从事金融业务,主要是与持牌机构合作。而互联网金融的本质仍然是金融,风险属性并没有改变,同样具备金融风险的隐蔽性、传染性、广泛性和突发性等特征,在行业高速发展的同时,风险也在快速积累,并已经开始爆发。”那么,FinTech究竟是互联网金融++,还是一个必须完全规避金融风险的新型领域?

在我们分析看来,目前国内FinTech领域可以归于三类:

一:互联网金融狂欢时代留下来的“模式创新”挤入了FinTech的范畴。

从零六、零七年开始,互联网金融在国内迅速火热起来,除了拍拍贷、宜人贷等这种P2P(个人对个人的借贷)模式之外,又迅速创新出P2B(企业对个人的借贷)、A2P(个人贷款由金融机构包装成资产包)等模式,甚至出现了信托团购、互联网股权众筹这些不被监管允许的创新模式。这些创新与传统的存、贷模式相比,可以更快匹配资金需求方和盈余方,使得资金使用更有效率。然而,有些模式在创新时无视金融风险,有些模式只是对原有金融产品进行线上化包装,更有一些是对其他模式的简单复制组合。随着监管越来越落到实处,互联网金融的创新会淘汰大部分,剩下“巨头”的模式会趋于稳定和成熟。

二:传统金融行业借助FinTech概念在进一步进行数字化和互联网化的转型。

在互联网金融狂欢时代,曾经的传统金融机构被批得无以复加:因循守旧、拒绝改变、跟不上时代等等。但其实这些创新的互联网公司本质上还是依赖于传统金融机构的支持或专家知识。例如,在做大数据风控时,银行几十年的信贷数据积累就是很好的模型训练数据。所以,传统金融机构进行数字化和互联网化的转型是后劲十足的。

传统金融企业的转型一般有三个维度:渠道和体验上的移动化,核心业务系统的微服务化,组织架构的敏捷化。从而使得传统金融企业逐渐跟上乃至引领金融领域的变化和创新。

三:创新技术例如大数据、区块链等,借助FinTech概念在金融行业寻找应用场景。

这些技术有些诞生于金融领域(如区块链),有些看似跟金融并不密切相关(如 VR/AR等),它们在金融领域的创新应用往往会带来颠覆式的变化。例如,区块链的应用之一,分布式可信账本,业界认为它是目前最可能威胁到传统银行中心地位的技术。银联联手IBM打造的信用卡积分交换,就是基于分布式可信账本的。区块链的另一应用,数字货币深受各国追捧,法定数字货币成为各国央行的重点研究领域,英、加等国表示已提出了自己方案。我国则宣布其数字货币原型方案已完成两轮修订

图1:目前国内FinTech领域的三类模式

我们认为:FinTech的核心在于,用科技力量让金融更好、更快的服务于实体经济。

FinTech 雷达

技术本身可以不具有领域属性,相比技术的理论基础,我们更关注于技术在金融领域的应用。例如VR或AR,其技术基础已较为完备,在游戏或购物场景中,其应用也已经相当成熟。而在绝大多数产品均为非实物的金融领域,VR或AR所擅长的营造身临其境感,给金融客户带来的噱头远远大过于体验的提升。因此,我们在关注和理解一项技术时,会考察它是在哪个方面给金融领域带来改变的,是提供了更好的体验,还是使得交易结算更加有效率,抑或是使得金融服务更加安全。

此外,一项技术在金融领域都有其生命周期。例如AS400小型机,为银行核心系统服务超过二十年,然而我们并不去关注它,因为它成熟、稳定,不会再发生变化和创新,已经开始逐渐被替代。我们会更多的去关注那些正在或者已经找到在金融领域创新应用的技术,理解它在金融领域的发展,是尚在探索应用场景,还是已经找到契合点,还是已经发挥巨大作用。

为了更好的促进和追踪科技力量对金融服务的改善和创新,我们构建出了FinTech Radar框架:

按应用场景将FinTech分为四个象限:

  • 体验和渠道:渠道是金融服务于用户的最后一公里,它是最容易发掘用户痛点,做出改进创新的部分。在互联网化和移动化的冲击下,金融体验也在朝着Anywhere、 Anytime 随时随地发展。
  • 支付和交易:与传统金融将支付和交易做在十分封闭和中心化的系统中、以保证其安全的做法不同,FinTech要求它的支付和交易方便快捷且不牺牲安全性。
  • 风控和安全:在金融领域,风险和威胁是永恒的话题,如何利用科技的力量,增强风险控制和安全保障,是FinTech要解决的关键问题之一。
  • 基础技术:为其他几个象限提供计算资源、算法模型、安全等的核心技术保障。

按成熟度将FinTech分为三个等级:

  • H1 — 应用于市场:处于该等级的技术正在金融领域发挥着巨大作用,并依旧保持着发展的动力。值得注意的是,曾经发挥巨大作用、但正在被逐渐取代的技术并不会出现在H1中。
  • H2 — 技术理论成熟,寻求产业化突破:处于该等级的技术是需要特别关注和持续投入的。能够率先找到产业化途径的公司和组织会在新一轮的金融创新中占得先机。
  • H3 — 新的技术创新:关注处于该等级的技术的,大多是研究机构。他们致力于研究这些技术的理论完善以及寻找它们可以在金融领域应用的契机。

图2:ThoughtWorks金融科技雷达

体验和渠道象限:

图3:ThoughtWorks金融科技雷达-体验和渠道

在线投融资平台出现在体验和渠道象限的H1,并不是指它在线撮合交易的业务创新模式,而主要是指它利用互联网技术使得金融服务的渠道更加能够面向用户。

IBM公司于1973年推出的IBM 3614 Consumer Transaction Facility,是最早的自助柜员机。在这之后的很长一段时间里,银行和其他金融机构的渠道只有封闭的柜面和自助机。网银的出现,表面上看是打开了互联网渠道,但其体验依然专业和封闭,例如用金融术语去解释理财产品,用产品所属部门去划分金融产品的类别,这都让大量非专业用户无从理解。直到互联网投融资平台(宜人贷、拍拍贷、陆金所等)出现,才真正给用户提供了开放的在线体验,并从用户视角去设计体验和渠道。同时,也使得银行慢慢放弃了网银的维护和发展。

值得指出的是,在线投融资的互联网化体验,并不仅局限于对C端用户,对B端甚至金融机构也是如此。例如,招商银行的招赢通同业投融资平台,将互联网渠道成功的应用于金融同业间。

移动体验或者移动化(Mobility)已经成为企业所必须构建的。各家银行的手机银行、掌上银行越来越完善也越来越人性化。然而,我们所说的移动体验,并不仅仅指手机上的App们。更重要的是,移动体验是构建金融场景的重要手段。它对私密性、便捷性、频繁性的支持,才使得金融服务的Anywhere, Anytime成为可能。

智能投顾的数学模型基础,是马科维茨的投资组合理论。该理论认为,应根据不同人对风险和收益的态度,结合对投资人的客观情况分析,组建不同的资产组合,实现最优资产配置。对理财产品提供方来说,智能投顾是非常有效的销售渠道,它使得隔离的理财产品组合起来并产生附加值;对投资人来说,智能投顾是相当完美的体验,它客观冷静,不会因为情绪而在风险和收益中左右摇摆;并且降低了投资人对金融知识理解的门槛。

概念体验店是线上化、虚拟化潮流下为数不多的强化线下体验的做法。它更能拉近服务和客户的距离,更容易使客户产生品牌认同感。在实物产品领域,例如汽车、服装等,概念体验店在销售和推广上效果非常明显。而在金融领域,其产品和服务是非实物的,如何与客户增强互动、如何让客户亲身体验到金融创新带来的新奇感、如何结合线下布局线上、如何同时兼顾轻资产运营和体验店建设,都是金融服务提供者需要考虑的问题。所以,概念体验店位于H2。

智能投顾所依赖的大数据技术尚在发展中,并且相类似的模型和算法导致同类人群投资趋同、是否会带来系统性风险上不明确。所以智能投顾位于H2。

虚拟柜台位于H3。这里所指的虚拟柜台,并不只是自动柜员机的超级版,也不是ATM+远程视频。而指的是前端借助AR/VR技术、生物身份,后端结合语音识别、大数据分析和人工智能,为用户提供身临其境的、完全定制化的柜台服务体验,且同时将柜员从高频高强度但低价值的劳动中解放出来。

由于生物身份识别还未能达到强身份识别的要求,语音、语义的识别以及人工智能还远未达到全自动化服务的程度,所以虚拟柜台放于H3。

支付和交易象限:

图4:ThoughtWorks金融科技雷达-支付和交易

处于H1的三种支付方式,看起来并不是多“炫酷”的技术。关键点在于,看似平淡的“旧”技术在金融领域的创新应用。以USSD为例,2007年,肯尼亚运营商Safaricom推出一项手机银行服务——M-PESA,通过这项服务,用户只需要一部手机,就可以在几秒钟之内通过手机短消息进行支付、转帐、兑现等。它不需要Wifi,不需要3G、4G网络,甚至不需要智能手机。在肯尼亚以及非洲大部分欠发达地区,这是一种用科技力量应对当前资源限制、让金融更快更好的为实体经济发展服务的方式。

从这个角度讲,基于二维码的App支付,比NFC更符合FinTech的精髓。不增加硬件需求,用最多可以承载2K信息的二维码,建立收付双方的临时通路。“临时”有两个好处:一是不长时间占用存储、二是随用随生成安全性高。

虚拟货币是在虚拟空间中购买商品和服务的货币。它具有交易媒介和记账单位的货币功能。广义的虚拟货币包含游戏币、某类服务提供商发行的专用货币(例如Q币),以及互联网虚拟货币(例如比特币、莱特币等)。这里所指的虚拟货币仅指第三种,因为只有它可以不受限于虚拟世界而直接用于现实生活的使用。作为“货币”,基于区块链的比特币或莱特币,以算法保证其稀缺性,而稀缺性是交易媒介和记账单位的基础。而据此还不足以将虚拟货币放诸H1,因为它尚未找到改变人们现实金融生活中的途径。

分布式可信账本技术的典型应用案例有跨境支付、资产确权、贸易结算等。其距离产业化应用还隔着以下几个问题:各种风险和漏洞依然存在,安全标准尚未制定;丢失钥匙问题只有缓解措施,还未完全解决,这在金融行业是无法容忍的;为了保证“去中心化”和“安全”,区块链中采取冗余和串行机制,由此而带来的记账速度问题、对大规模并发请求的响应能力问题,都使得分布式可信账本尚不能在金融领域大范围应用。

“智能合约”是上世纪九十年代由尼克萨博提出的理念,但由于缺少可信的执行环境,智能合约只是停留在概念中。自比特币诞生后,人们认识到区块链可以为智能合约提供可信的执行环境。当智能合约产业化之后,几乎所有类型的金融交易都可以应用智能合约。由于同样是依赖于区块链技术,其进入H1的难题与分布式可信账本相同。

生物身份识别并不是一项新技术。2015年12月25日晚间,央行发布了《中国人民银行关于改进个人银行账户服务加强账户管理的通知》,允许有条件的银行探索将生物特征识别技术作为核验开户申请人身份信息的辅助手段。目前,虽然支付宝、招商银行等已经支持“刷脸登录”、“刷脸取款”,但依然需要手机号等其他信息,刷脸实质上依然是“辅助手段”。生物身份识别在金融领域,要解决其识别效率,法律效力等,还有很长一段路要走。

风控和安全象限:

图5:ThoughtWorks金融科技雷达-风控和安全

传统的金融安全大多建立在信息系统封闭性以及严格的流程管控上,这与Anywhere, Anytime的要求相背离,但这并不是说,互联网化的体验和场景需要牺牲安全性。在开放、便捷、易用的同时,安全性不可妥协。传统的做法是,在信息系统上线事前,做集中的、大规模的渗透测试和反复修正,同时对相关工作人员做细致的安全培训。这种做法在快速变化的市场中不再适用。

BSI(Build Security In)正是应对之道。在业务设想阶段,例如模式创新设想、金融产品设想、业务系统设想等等,安全性即被纳入考虑范围。安全性需求,与其他诉求一样,在业务、研发、市场、销售各个部门流动起来,并在每个阶段建立尽可能短的反馈环,快速验证安全性并尽早修正和调整。

匿名交易源自比特币。比特币的交易双方均为一串地址,任何一方的信息都不会泄露,且同时保证了金融交易对不可仿冒和不可篡改的要求。互联网的发展在给用户带来便利的同时,也带来隐私泄露的威胁,匿名交易技术正是解决之道。例如,银联的信用卡积分交易系统,各家银行的用户信息不需要被中心化的存储起来,也不需要在不同的银行直接交换,就可以保证用户身份的真实性和交易的安全性。然而,匿名交易给监管(例如反洗钱)带来新的挑战。

风控是金融的核心,是金融安全最重要的维度。大数据风控似乎可以放到H1,它以强大的数据挖掘能力开发出新颖的信用评估模型,在海量的互联网信息中,挖掘出更多不易被发现的信用信息,且高效、低成本。然而,在大范围应用之前,还有两个问题要解决:还款能力和还款意愿的建模局限性。偿还能力建模:需掌握所有债务信息。大数据可以做到防欺诈、整体偿还能力评估,但如果拿不到债务总集,无法对整体偿还能力如何分配到具体债务上建模。偿还意愿建模:需建立统一惩罚机制,大数据可以根据过往数据对人的行为模式建模,从而预测还款意愿,但输入条件之一“惩罚机制”变化后,还款意愿预测失准。而“所有债务信息”和“统一惩罚机制”,并不是单靠技术能解决的问题。征信模型的例外带来的损失如何处理,并不是大数据来解决的。例如:阿里小贷和金融供应链金融,形式上无抵押,但实际都有抵质押物:一定周期的货款和账户保证金。如何将追偿成本、坏账成本计算到风险定价中,才是核心竞争力。大数据风控进入H1,解决这个问题是必要条件。

监管科技,使⽤新技术来使得监管和合规更加高效。目的是更好的实现合规解决⽅案,提⾼效率、盈利能⼒以及降低行业壁垒。监管科技是一系列技术与规章的结合,跨越H1和H2。普华永道对2017年金融科技的十大预测中表示,2017年很有可能会是监管科技的一年。

态势感知(Situation Awareness),于上世纪90年代被引入信息安全领域,它分为态势觉察、态势理解和态势预测三个层次。它可以分析历史攻击数据,对攻击者画像,总结出他的行为习惯,从而预测网络中可能存在的安全入侵事件。理论上,态势感知可以将防御化被动为主动。金融领域的应用尚在研究中,还需要在大数据建模、算法优化、运行效率等方面进行更多的突破。其效果也有待实践验证。

基础技术象限:

图6:ThoughtWorks金融科技雷达-基础技术

在金融行业,有诸多被称为“核心系统”、“后台系统”的信息化设施,它们最早构建于上世纪60年代,为金融行业提供着长期稳定可靠的服务。然而在业务快速变化和创新的今天,“改不动”、“变不了”是这些核心系统必须解决的问题。微服务作为一项基础技术,它不但支持新业务和渠道的快速组建,同时提供一种稳健的方法,将超期服役的核心系统逐步、平缓地替代掉,使其最终能够快速应对市场和业务变化。

云计算近几年发展迅猛,并已从提供基本的计算资源发展成专门为各个行业提供专业服务的行业云。阿里、亚马逊等都提出各自的金融云解决方案。传统的金融机构也逐步将自己的资源、能力和设施虚拟化。

VR/AR 和 模式识别,是渠道移动化、虚拟化、自动化和智能化的重要前端技术。它可以解放金融机构在网点、柜台、呼叫中心等的人力资源,使得更多的客户可以享受到专属客户经理的VIP服务。当然,这需要大数据、人工智能等后端技术的支持。

大数据和区块链是提起FinTech所必谈的两项技术。两项技术从理论角度讲,已经相对成熟,在金融领域也已经找到了合适的应用场景,例如大数据于风控、智能投顾,区块链于虚拟货币、分布式可信账本。但在产业化应用之前,二者依然存在有待解决的问题。大数据的信息采集与隐私保护之间的冲突、信息处理效率等等,以及区块链的算力问题、如何去中心化的解决从虚拟世界像现实世界映射的问题等等。所以他们位于H2。

在ThoughtWorks最新一期的技术雷达中,我们将深度学习的两种开源框架放入“评估”阶段中。它的技术本身和理论基础依然处于发展中,它们有在智能服务、风控和安全等领域为金融提供服务的可能性,所以我们将它放入H3。

结语

FinTech,金融科技,它不仅包括像区块链、机器学习这种新兴、炫酷的技术,更包括那些已经在金融领域解决实际问题的不起眼的“老”技术,如USSD;其核心在于,用科技力量让金融更好、更快的服务于实体经济。我们可以预见,传统金融企业将迅速通过数字化转型,将其沉淀多年的客户资源、专业知识和海量数据转化为竞争力,逐渐在这场金融科技战役中翻转局势。

金融用户即将感受到金融似乎不在但服务无所不在的体验,而同时,金融机构却不必为此投入大量人力,甚至运营成本会大大降低。这其中大数据用户画像建模、智能投顾、机器人客服、虚拟柜台将发挥巨大作用。

随时随地的服务要求随时随地的支付和交易,便利与安全这对当前难以实现的互斥需求将很快被区块链技术所打破。人们的行为被数据刻画从而得到更有针对性的服务,同时隐私被安全地保护起来;用户的实物资产与虚拟资产都被数字确权,资产的交易不可仿冒或篡改。

在FinTech雷达中,我们将金融领域分为四个问题域,每一项与金融场景相关的科技创新,都会出现在最外围H3中,随着它们落地解决实际的金融问题,会渐渐的移动到H1,甚至将会被新兴科技淘汰。我们持续关注这个雷达,借助科技的力量,使得金融更快、更好的为实体经济服务。

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场景化金融时代的平台建设

某个月初周末的清晨,老李很早就起床了,刚发了退休金,银行排队的人肯定不少。他身体很硬朗,坐了两站公交车,又走了一段路,来到银行门口,虽然还没开门,已经有4、5个老哥们等在那了。老李赶紧走过去。没过几分钟,他身后排起了长龙。他很庆幸自己来的早。他每个月都把退休金取出来存到零存整取的折子上。重孙子马上要出生了,他要给娃攒点教育储备金。

……

此时,老李的儿子大李才起床。周末了,没啥事。他开了电脑,打开交行网银,把月提的公积金转到按揭还款的卡里。又想起上月有个违章停车,就打开工行的网银缴了罚款。工资卡是中行的,上月工资已经发了,他又打开中行网银选了几只往期表现比较好的基金。之后,老李泡了杯茶,又想起要交上个季度的燃气和水费,拿出手机,打开北京银行手机网银准备缴费,操作有点不熟练。

……

快10点了,老李的孙子小李才醒。眼睛刚扒开一条缝,手已经摸到手机举在面前了。没等眼睛适应手机屏幕的光线,小李已经三两下打开了老婆的购物车,选好的待产包就躺在那,小李赶紧支付了。下周五是老婆产检的日子,他赶紧预约好号。两个月前,小李办了XX银行的X医通卡,预约挂号交费一条龙服务,他终于可以跟医院收费窗口的长龙说拜拜了。为了迎接小生命,下周末老妈和丈母娘都要来帮忙,得赶紧把机票定好。还有老婆爱喝某克隆超市的酸枣汁,订一箱。呃,老婆大人醒了…..

老百姓这三代人,对金融服务有着三代截然不同的理解:祖辈,金融就是银行,银行在网点里,要存款、要借钱,都得到这里来;父辈,网银、手机银行,各种渠道让我跟方便,除了储蓄,我还可以投资基金、股票;我们,什么是金融?貌似跟我没关系,但当我要购物、我要出行、我要娱乐、我要融资……金融就在这些场景里,默默地为我服务。

图1:金融的互联网化之路

一、什么是场景化金融

在互联网时代,用户的所有行为,包括金融行为,都将融入到具体的场景里」,场景化金融是互联网金融未来的方向。

当前,在互联网公司的冲击下,传统的金融机构尤其是银行,开始尝试反击。在组织架构上,各大国有行、股份制银行都设立了自己的互联网金融部;在客户渠道上,各种电子银行、移动银行、资产交易平台纷纷上线;在产品设计上,无论是对融资端还是投资端,都越来越倾向于互联网短平快的特点。

虽然金融机构的互联网化的确给其已有用户带来体验提升,但在应对和反击互联网公司的蚕食上效果甚微。银率网的评测报告显示,2015年银行传统渠道使用率比2014年有较大幅度的下降,网点柜面、ATM自助使用率均下降了10%以上;在银行申请办理贷款的用户量同比2014年由17.8%下降到14.57%。

众所周知,金融本身有着封闭和严谨的属性,金融机构因此被打上所需知识过于专业、分业经营、流程严格等「反互联网」的烙印。金融机构用互联网打法去与互联网公司竞争,处于「客场」劣势。然而,无论以什么形式展现,其本质依然是金融。在金融这个领域,金融机构有着互联网公司所欠缺或者无法在短期内获得的优势:专业形象、业务沉淀、和多年来积攒的用户资源等等。与其在「客场」与互联网公司辛苦竞争,对金融公司更有利的,是牢牢把握住场景化金融的核心部分,「主场」作战,结合自身优势做资源整合和数字化转型,构建自己的金融场景,或在与互联网公司合作中处于主导地位。金融机构要做场景化金融,需要把握的一点是:金融是核心、场景是入口、互联网是载体。

二、场景化金融的内在逻辑

场景化金融的内在逻辑,关键在于把握住「风控—>资产—>场景运营—>互联网平台」这个层层递进的关系。

首先,无论是什么形态,其本质仍旧是金融,金融的核心是风控。在「互联网+」的风口上,一些在风控和风险定价上有缺失的平台虽然可以实现短暂的繁荣,但随着互联网热潮的冷却、金融监管的到位和良性竞争的形成,必然是把握住风控和风险定价的平台才能长盛不衰。以互联网金融平台为例,据统计,仅2015年12月份,新增问题平台106家,而2015年全年问题平台累计逾1000家。出去少量「庞氏骗局」自融诈骗的案例外,大多数是因为忽略了风控这一金融核心问题,片面追求高利润而忽视风险,导致资金链断裂,无法持续运营。

第二,场景化金融的根本是资产。资产的来源是多样的:网贷、基金、保险、信托等等,要从中找出最能结合自身特色的优质资产。例如平安陆金所的资产交易平台Lfex,是基于平安集团旗下的资产整合;京东的供应链金融,则是基于对整个电商生态圈的全面掌控。

第三,有了优质资产以后,还需要有非常强的运营团队。这里所指并非IT运营,而是场景构建和产品运营。场景化金融面对的,是互联网上广泛而又不特定的用户,运营团队必须能够做客户细分和精准定位,并据此构建场景入口,确定自己的产品策略:什么时机上线什么产品、如何推广、如何打包资产、用什么样的收益率;进一步地,根据历史交易数据和用户行为分析,确定如何改进用户体验、包装出更适合用户的产品,才能够增加已有用户粘性、吸引更多新用户。

第四,以上所有构想,最终需要一个信息平台来承载和落地。跟其他信息系统不同的是,场景化金融复杂的业务和多变的监管环境,跨界的场景,安全的新要求,对其信息平台提出新的挑战。

三、场景化金融下的平台建设

互联网金融仅凭借传统的投资、理财,在面对新一代用户的「泛金融需求」已捉襟见肘。场景化金融下的平台在逐步完善金融风控体系、多样化的资产来源和打造精细化运营的手段外,还须遵循如下原则:

1. 可扩展性

要让小李随时随地享受金融的便利而又不需刻意感知到钱、柜台、交易的存在,场景化金融要从用户的视角出发、按用户所需来整合产品和渠道;用户场景复杂多变,也就要求信息平台的业务架构必须能够灵活应对多变的资产形式和交易模式。例如,小李妻子之前为了在某知名孕婴童品牌某乐囤货,并办了预付卡,充值400元返现20。但是后来另外一个品牌的预付卡余额是可以理财生息的,并且像婴儿床这样的大件还可以申请分期,对月光族来说再好不过了。就这样,某乐损失了诸多像小李妻子这样的用户。而当某乐也计划在其电商平台引入余额理财和消费金融时,发现之前的预付卡系统不具备这样的扩展性。 此外,针对目前金融机构互联网化所带来的混业经营、异业合作的现状,监管正在一步步完善,今天还在运营的业务模式,明天就有可能随着某一个监管细则的出台而变成违规。这就要求信息平台的技术架构能够快速响应业务变化,具有足够的扩展性。

图2:场景化金融信息平台的业务架构

在业务架构上,需要将业务模型进行抽象和概括,并找出变化点。一般的变化点有:风控机制、资产性质、交易模式、清结算方式、分账算法、账户和流水、资金存管办支付渠道等。再将这些变化点以微服务(Microservices)的技术架构实现。当业务创新或监管变化时,只需要将微服务局部更新升级、或添加新的微服务,来快速应对业务变化。

2. 用户体验

与老李所处的那个「用户忠实追随银行」的时代不同,场景化金融面对的是互联网用户,只有完整的、端到端的流畅体验才能真正将他们沉淀下来。信息平台是线上下相结合中重要的一环,其用户体验的重心需要从软件功能体验转移到全流程的服务体验。

图3:场景化金融用户获客成本和转化率

与常见互联网产品相比,金融产品有如下特点:涉及资金量大、获取利益周期长、知识门槛高、认证手续多。以投资端用户为例,从游客到最终成为忠实用户,需要经过注册、身份认证、绑卡、开户、投资、获取收益等步骤,每个环节都可能造成潜在用户流失,或者将有投资意向的用户拒之门外。

用户体验设计的着力点在于,为每一个用户细分群体设计一个端到端的体验流,并分析这个体验流的每一个节点,找到并移除潜在的用户流失风险,从而为用户提供流畅的投融资体验。

此外,用户全渠道接入也是用户体验设计需要重点考虑的问题。全接入渠道并不是网站、移动App,微信这三个接入渠道上功能的简单叠加,而是三者有机结合:

  • 网站:使用空间受限、不利于金融场景的构建,但是信息展现力强大。在场景化金融平台上,网站多用于运营方实力展示、给投融资客户增加信任感;
  • 微信:天然的社交属性,最适合用户圈子的营造和病毒式营销,用于平台推广。
  • 移动应用(Mobile App):最贴近用户的接入渠道,适于承载高频、碎片化、私密化的功能和操作,最容易增加用户粘性,应为场景化金融平台中沉淀用户的核心载体。

3. 安全至上

与大李所熟知的专业银行网银不同,场景化金融渗透到用户生活的方方面面,它的服务更开放、场景更复杂、对安全性和服务便捷性要求更高。

图4:场景化金融信息平台安全问题

从业务角度讲,由于需要兼顾场景化金融对便捷性的要求,很多平台逻辑设计上有着诸多安全漏洞:例如登录用户权限授权不清,导致可以查看其他用户的私密、财务信息;交易密码重置逻辑设计不完善,导致可以套取其他用户的交易密码等等。从技术角度讲,屈从于场景化金融开放的特点,诸多平台的框架、数据库和代码存在大量安全隐患:例如敏感信息明文传输、向客户端过度暴露后端业务逻辑实现、SQL注入DoS攻击等等。从运营角度讲,安全控制不力会导致恶意注册、恶意认证、恶意套取红包等问题,不只会带来财务损失,还会带来法律风险和声誉受损风险。因此,场景化金融复杂、便利、开放的背景下,安全保障更加重要。

做到安全性,并不仅仅指系统通过安全扫描。它是从业务逻辑安全到技术架构安全、代码级安全,再到运营安全的系统工程,将安全内建于企业基因。

图5:内建安全基因(图片来源:http://www.buildsecurityin.net/)

  • 在项目规划阶段,针对业务特点,对项目利益相关人做安全培训,准备总体的安全规划;
  • 在需求分析阶段,要进行安全建模。同时,把安全需求与业务需求提到同等高度,与业务需求一起列入项目计划;
  • 在架构设计阶段,要考量架构级的安全需求。例如前后端分离的架构、设置同的安全域等;
  • 迭代开发和产品运维阶段,要持续运转「威胁建模-代码审查-安全测试-发布交互」闭环流程,以保证需求不断变化下持续交付的安全性。

对于场景化金融,IT技术仅仅是工具,它将场景入口、互联网载体和金融核心有效的连接起来。企业布局场景化金融时,必须对自身的业务愿景有整体的规划、对金融本质有深刻的理解、对互联网有全面的认识。在此基础上,利用有效的信息平台,对整个企业乃至合作伙伴的资源进行线上线下的深度整合。

在小李所生活的时代,已经没有所谓金融和非金融的界限。他只需要忠实于自己生活、娱乐、购物、出行、教育等实际需要,随时享受着满足这些需要的便利服务。这些便利服务的背后,是银行、保险、理财、支付、电商、互联网等诸多企业的跨圈协作。而高效强大的信息平台,则默默地为跨圈协作提供着灵活、便利、安全的技术支撑。

 

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