数据不再沉睡 BATJ究竟改变了银行什么？

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昨日，京东金融赢得山东城市商业银行联盟，为后者出口大数据、金融云、智能运营等科技服务。 迄今为止，batj与银行之间已有31次有据可查的合作。纵观batj与银行的合作历史，互联网迫使银行认识到自己的价值只是一段短暂的历史。

这里提到的“价值”远远超过了互联网的诱惑，金融机构基于自然交通门户的优势分销产品；更重要的是，它是数据(交易数据、行为数据等)的金矿。)是由互联网系统促成的，而这种模式和技术逐渐被证明是有效的，这促使金融机构改变其运营方式，降低客户获取成本，提高运营效率。

尽管31个合作协议对金融业务的参与程度不同，但一个新出现的事实是，互联网正在从两个维度重塑金融流程——降低金融机构的前端客户获取成本和中后台客户的运营成本；加快一些标准化、常规化、低附加值业务岗位的替代效应。

降低成本和提高效率——这是银行和互联网巨头之间的终极合作，已经发生了31次，将来还会发生无数次。

31合作:由浅入深的四个阶段

batj与银行的合作经历了从浅入深的四个阶段。根据公开信息和以往媒体报道，记者整理出31起合作案例。

第一阶段:2005 ~2011年左右

严格来说，现阶段的合作不能称为“合作”。互联网企业只是银行的普通企业客户。银行是服务提供商，互联网巨头是服务对象。他们之间的业务几乎是单向的:银行为互联网巨头提供传统的企业金融服务，如支付和结算(包括跨境)、基金托管、现金管理和工资支付。

2011年，也是因为阿里巴巴进行了重大股权重组，将海外法人实体的控制权转移回中国，互联网企业和银行的业务延伸至投资银行业务，但这也是一项常规企业业务。

第二阶段:2011 ~2013年左右

现阶段，银行对互联网巨头的渠道价值有了更深的理解，不再简单地将他们视为普通的企业业务客户，而是开始尝试用其庞大的客户群为自己吸引客户。因此，该行启动了淘宝旗舰店等网上销售模式，并推出联合信用卡业务，试图从网上渠道获得客户。

与此同时，阿里和腾讯旗下的支付公司迅速成长，成为占据主要互联网支付和移动支付市场份额的第三方支付领军企业。许多银行与他们合作进行快速支付，绕过银联，直接连接这些支付公司。

第三阶段:2013 ~2017年左右

在这个阶段，余额宝空诞生了，互联网公司开始正式跨境进入金融业务。在过去的五年里，互联网与金融的联系不断加深，概念也在不断变化。“互联网金融”、“新金融”、“普惠金融”和“金融技术”都已上演。

互联网公司开始为自己供应链中的企业和无数的终端用户提供融资服务，并对自己系统沉淀的用户交易数据和行为数据进行深度处理，开始创建自己的算法模型，如贷款援助、风险控制和反欺诈等；同时，参与信息技术供应商(如恒生电子等。)通过参股或控股，然后为金融机构提供金融云等服务。

直接银行、金融云和金融it建设等服务是现阶段典型的合作形式。可以说，从现阶段来看，batj与世行的双向合作可以视为一个实质性的开端。

第四阶段:2017 ~未来xx年

双方在平等的基础上进行合作，其中许多是以“实验室”的名义进行的。双方共同探讨了人工智能、区块链和虚拟货币等新技术在金融领域的研究、开发、孵化和应用。

什么是银行技术

互联网在银行中扮演什么角色？由于许多力量无法量化，记者将能够通过多方采访使用数据来证明效果:

1.零售客户获取成本降低

中信银行信用卡中心副行长张伟在接受采访时表示，通过在线渠道获得客户的成本已经降低到传统线下渠道的60%至70%。值得注意的是，这一成本是从基于体外合作互联网平台的渠道中粗略估算出来的，而从自己的网络渠道中会下降更多，因为其他网络渠道的拒绝率更高。

这与京东金融消费金融部总经理曲力之前所说的一致。在股份制银行信用卡中心工作多年的曲力直言不讳地表示:传统银行信用卡的客户成本约为200-300元，而与JD.com联合发行小白卡的客户成本已经降低了约40%。

2.降低客户运营成本

百度高级副总裁朱光透露，百度在金融业务上智能升级了客户服务，现在已经取得了成效。“经过情报，我们的服务成本已经下降了80%。现在智能机器人可以处理97%的在线咨询。这些在线咨询中有多少问题得到了明智的解决？我们已监控到当前的分辨率已达到90%，这为我们节省了大量人力。”朱光说。

可以预测，通过百度测试的技术将被引进银行，这将降低客户的运营成本。

3.提高用户肖像的准确性

百度高级副总裁朱光透露，基于百度的万亿级网页、数十亿的搜索数据、数十亿的定位数据和图像数据、数十亿的样本、数万亿的参数以及世界上最大的神经网络，包括判断人的教育程度、职业、人群属性和特征、财富水平等，百度大数据实验室写真的准确率已经超过90%。

这种用户肖像能力将被输出到合作银行，并作为智能客户获取的重要手段之一应用于金融实验室。

4.提高信用审核效率，逐步用智能审批取代传统的信用审核岗位

“我们现在使用手机银行作为入口。客户只需简单地输入信息，然后启动面部识别功能。我们的后台会自动调用多个系统平台进行操作，审批和授信将在半小时内完成。一家城市商业银行的互联网金融部的一位人士告诉记者:“我们不需要手工进行信用审查，但这只是针对我们银行的持卡人。”

“当然，我们目前还需要动用人力，但这只是在核实身份的过程中。当贷款需求反馈到我们的系统时，我们的客户服务会立即打电话给借款人。当然，除了这个环节，几乎所有的环节都可以通过系统进行审计。”

另一位来自一家大型消费金融公司的人士直言不讳地表示:“我们分为借款人。如果借款人来自现场，例如我们已经与国内一些家装网站和芝麻街信用合作，如果是来自这些具体的合作渠道，只要符合贷款标准(例如芝麻街信用评分符合约定标准)，我们的后台系统会自动实时授信，无需人工操作。”。

以上三个人的话揭示了一个正在发生的事实:在某些场景中，面对特定的客户，传统的离线操作、耗费人力和时间的信件评论正被人工智能所取代。这是因为上述机构的数据模型与金融交易记录(包括信用还款历史)、信用账户数量、信用使用年限、诉讼信息等相关联。，与此同时，社会数据和运营商数据也在不断增加。