2018年虚拟银行行业分析报告
2018年虚拟银行行业分析报告
一、香港金管局准备发放虚拟银行牌照 (3)
二、虚拟银行的市场定位 (5)
三、虚拟银行的竞争力 (8)
四、对整个银行业的影响 (9)
五、结论 (12)
香港金管局准备发放虚拟银行牌照。
金管局于2017年9月公布在香港引入虚拟银行，并在2018年2月及5月两度修订《虚拟银行的认可》指引。
虚拟银行牌照申请在8月31日截止，有29家机构已向金管局递交申请书，据媒体报导金管局预期将会在今年年底至明年第一季完成审批，首批虚拟银行牌照可能逹到8张至10张。
虚拟银行的市场定位。
虚拟银行在外国已经有超过20年的经验，香港金管局亦在2000年发出《虚拟银行的认可》指引。
虽然大部份的香港传统银行在过去数年都已经把系统全面升级，建立了全面的在线金融服务平台，但是薪酬，租金及设备等分行网络运营成本依然占总成本的三分二。
虚拟银行没有实体分行，有机会进一步压低固定运营成本，能收取比传统低的服务费。
金管局认为虚拟银行应该面向零售客户和中小型企业，提供普及的金融服务。
然而，我们认为香港不能直接套用外国的经验，外国的第一代虚拟银行是用新的服务方式拓荒新的市场，而香港未来的虚拟银行将会一开始便需要面对来自传统银行已发展的在线业务的激烈竞争。
香港的虚拟银行的定位可能是：(1)找到新的突破点去抢占传统银行的固有市场，或是(2)成为助力其他金融业务发展的工具。
虚拟银行的竞争力。
我们期望虚拟银行能够利用创新科技减省重复的工作，专注标准化借贷和支付领域，提供比传统银行更快捷更便宜的零售银行服务。
在监管框架的层面，虚拟银行需要应付比传统银行严格的要求，不但须要遵守适用于传统银行的同一套监管规定，企业亦要在申请虚
拟银行牌照时另外一并递交退场计划。
另外，金管局认为虚拟银行不应设立最低户口结余要求或征收低户口结余收费。
我们预期首批虚拟银行将会由具备多年传统银行管理经验的专业人员领导，香港首批虚拟银行的商业模式亦可能倾向保守，结果很可能是部份创新能力不高的虚拟银行只能透过发动价格战去争夺市场份额。
对整个银行业的影响。
根据外国的经验，虚拟银行往往要提供比传统银行高的存款利率。
如果新的虚拟银行单纯依靠较高的存款利率或较低的收费作争武器，将对银行净息差施加下跌压力，拖累香港银行业的收入。
在过去2年，香港零售银行业的收入结构从非利息服务费转向借贷融资业务，我们预期香港零售银行业的非利息收入占总资产比有可能继续下降，收入结构可能会进一步向借贷融资业务偏移。
结论。
对于非银金融机构和科企，虚拟银行牌照是发展全面的金融业务的入场券。
可是现阶段信息非常有限，我们无法有效分析虚拟银行牌照能带来多少利益。
关注正在申请虚拟银行牌照的中小型的非银金融类股票的消息，包括中新控股和时富金融。
一、香港金管局准备发放虚拟银行牌照
金管局于2017年9月公布一系列措施，推动香港迈向「智慧银行新纪元」，其中一项措施就是在香港引入虚拟银行，并在2018年2月及5月两度修订《虚拟银行的认可》指引。
虚拟银行牌照申请在8月31日截止，有29家机构已向金管局递交申请书，据媒体报导金管局预期将会在今年年底至明年第一季完成审批，首批虚拟银行牌照可能逹到。
门店财务分析报告总结(3篇)
第1篇一、报告概述本报告针对我国某知名零售品牌旗下的一家门店在2021年度的财务状况进行了全面分析。
通过对门店收入、成本、利润、资产、负债等财务数据的深入剖析，旨在为门店管理层提供决策依据，优化门店经营策略，提升门店盈利能力。
二、门店基本情况1. 门店名称：XX品牌XX门店2. 门店地址：XX省XX市XX区XX街道3. 门店面积：1000平方米4. 门店员工人数：50人5. 门店开业时间：2018年1月三、财务数据分析1. 收入分析（1）营业收入：2021年度，门店营业收入为1000万元，同比增长5%。
其中，商品销售收入占营业收入的85%，服务收入占15%。
（2）营业收入构成分析：从商品销售收入来看，服装类产品销售额最高，占比45%；家居用品销售额次之，占比30%；化妆品销售额占比25%。
服务收入主要来源于售后服务、会员积分兑换等。
2. 成本分析（1）营业成本：2021年度，门店营业成本为600万元，同比增长3%。
其中，商品采购成本占比70%，租金及水电费占比20%，员工工资及福利占比10%。
（2）营业成本构成分析：商品采购成本中，服装类产品采购成本占比最高，达到40%；家居用品采购成本占比30%；化妆品采购成本占比30%。
租金及水电费方面，由于门店位于繁华地段，租金较高，占比20%。
员工工资及福利方面，门店员工人数稳定，人均工资及福利支出为2万元。
3. 利润分析（1）营业利润：2021年度，门店营业利润为400万元，同比增长10%。
（2）营业利润构成分析：营业利润主要来源于商品销售收入，占比80%；服务收入占比20%。
4. 资产与负债分析（1）资产：2021年末，门店总资产为1500万元，同比增长10%。
其中，流动资产占比60%，非流动资产占比40%。
（2）负债：2021年末，门店总负债为500万元，同比增长5%。
其中，流动负债占比80%，非流动负债占比20%。
四、问题与建议1. 问题（1）营业收入增速放缓：2021年度，门店营业收入同比增长5%，增速较往年有所放缓。
关于银行保险机构非法集资风险排查整治活动工作报告
银行保险机构非法集资风险排查整治活动工作报告7篇【篇一】银行保险机构非法集资风险排查整治活动工作报告关于下发《xx银行非法集资风险排查工作方案》的通知各支行（营业部）、部(室)：为有效防范金融风险，维护正常的经济金融秩序和社会稳定，根据《xx银监局关于开展非法集资风险排查的通知》（昌银监发【2015】42号）文件精神，结合我行的实际情况，制定本工作方案。
一、工作目标坚持“打防并举、综合治理、标本兼治”的工作方针，通过开展风险排查，全面摸清我行非法集资活动的基本情况，建立定期风险排查和信息上报机制，加大非法集资风险处置工作力度，防范化解风险隐患，维护正常的经济金融秩序和社会稳定。
二、组织领导成立xx银行非法集资风险排查工作领导小组。
组长：xx副组长：xx成员：各部门、支行负责人领导小组办公室设在稽核内审部，办公室主任由xx兼任。
三、排查内容严格对照非法集资的12种主要表现形式和8类涉嫌非法集资广告（见附件）进行排查。
摸清本单位、本系统员工参与非法集资的情况。
对排查发现员工以任何形式参与非法集资的，要依照有关规定严肃处理，涉及犯罪的，要及时移交司法机关。
四、风险排查时点根据银监局通知要求，本次风险排查时点为2015年3月15日五、时间进度和步骤第一阶段：方案准备阶段（2015年3月17日--3月18日）。
结合我行实际情况，制定风险排查工作方案，落实排查责任，明确排查任务和要求。
第二阶段：自查阶段（2015年3月19日--3月24日）。
根据风险排查方案，由各支行、部门组成若干排查工作小组，对全辖所有营业网点和部门开展非法集资风险排查，确保排查面达100%。
并与3月24日报送排查报告。
排查方式：以发放员工非法集资风险排查表形式，向本单位全体员工调查员工是否存在高利贷及非法集资情况。
（排查表每位员工填写一份，作为档案留存）。
第三阶段：总结阶段（2015年3月25日- 3月27日）。
非法集资风险排查工作领导小组办公室对各排查小组检查情况进行整理汇总，并形成全行非法集资风险排查总结报告报送xx银监局。
关于银行业保险业防范和打击非法集资、非法放贷、金融诈骗自查报告
XX银行关于2018年度银行业保险业防和打击非法集资、非法放贷、金融诈骗评估自查报告XX银保监分局：根据《中国银监会XX监管分局办公室转发中国银监会XX 监管局办公室关于银行业保险业防和打击非法集资、非法放贷、金融诈骗有关工作的通知》（XX银监办发〔2018〕68号）的要求，我行依照通知容开展防和打击非法集资、非法放贷、金融诈骗相关工作，现就有关情况报告如下：一、成立组织，加强领导根据通知要求，我行在2018年11月9日成立了XX银行防和打击非法集资、非法放贷、金融诈骗领导小组，详情如下：组长：XX副组长：XX成员：XXXXXX领导小组办公室设在风险管理部通过建立工作小组，我行明确了具体责任部门和人员。
二、开展排查，有序推进我行格按照《通知》要求，以《XX银行关于银行业保险业防和打击非法集资、非法放贷、金融诈骗有关工作的组织情况汇报》中设置的各项工作时间节点，开展非法集资、非法放贷、金融诈骗风险排查工作。
具体工作过程情况汇报如下：1、2019年1月30日，我行各部门、各支行完成非法集资、非法放贷、金融诈骗排查工作。
在排查过程中，我行通过多部门协调配合，各支行深入排查，形成全位、全角度的立体性排查，有效保障了本次防和打击非法集资、非法放贷、金融诈骗的排查工作的有效开展。
2、2019年2月10日，我行风险管理部对各部门、各支行的排查情况报告进行汇总，通过汇总分析发现如下问题：一是存在部分支行对于防和打击非法集资、非法放贷、金融诈骗工作的重要性认识不足；二是存在部分支行对于防非法集资、非法放贷、金融诈骗的工作法掌握不够。
在日常经营管理过程中存在识别及防非法集资、非法放贷、金融诈骗工作不足的风险隐患。
3、2019年2月3日，我行风险管理部作为防和打击非法集资、非法放贷、金融诈骗领导小组办公室，组织全行开展了防非法集资、非法放贷、金融诈骗的集中学习。
促进我行对于防和打击非法集资、非法放贷、金融诈骗工作的能力得到进一步提升。
AI智慧金融行业发展现状分析
格的监督，对新技术、新模式持有审慎的态度，科技公司将脱离金融服务业务，更加聚焦于技术输出，市场与监管脱节的
洪荒时代终将不复返。
2019年金融领域AI相关政策——监管方面
个人金融信息保护
涉及完善征信机制体制建设， 将对金融机构与第三方之间征 信业务活动等进一步作出明确 规定
规范机构与公司合作
针对银行与金融科技公司合作 时的信息披露、合作原则等方 面，给出了明确的监管要求，
收紧 创新
设置“监管沙盒”
创新应用聚焦物联网、大数据、 人工智能、区块链、API等前 沿技术在金融领域的应用
框定认证规则
金融科技产品共11个种类，分 别是客户端软件、安全芯片、 声纹识别系统等
4
AI金融领域相关政策解读（2/4）
金融科技促进政策日渐完善，未来将向微观层面下沉
2017年5月，中国人民银行成立金融科技(Fin Tech)委员会,旨在加强金融科技工作的研究规划和统筹协调，同年6月，发布 的《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》中，将人工智能、大数据、区块链、云计算等新一代信息技术设为金融科 技的重点研究方向，从政策高度上确立了上述技术的发展基调。时隔两年，2019年8月，人民银行正式发布了《金融科技 （FinTech） 发展规划（2019—2021年）》，这是我国金融科技第一份科学、全面的规划，明确提出未来三年金融科技 工作的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施，尤其是建立健全我国金融科技发展的“四梁八柱”，确定 未来三年六方面重点任务，为金融科技发展指明了方向和路径，对金融科技发展具有重要且深远的意义；2020年，中证协 和银保监会就银行、保险和证券行业发展金融科技方面也做出指导意见，促进技术落地于金融领域的全场景。从趋势来 看，金融科技的促进政策在高度和全局性上已经相对充分，深度和微观层面也在陆续完善，未来在技术标准制定和更加具 体的场景应用方面势必会产生新的引导意见，为技术合规、合理赋能行业划下行路线。
第三方支付行业发展情况分析
第三方支付行业发展情况分析（一）发展现状随着我国经济发展进入“新常态”，全要素生产率急需提高。
为适应经济发展需要，作为提升经济。
运行效率的重要基础设施，我国的支付行业在实践中不断发展、创新。
在移动互联网不断催生跨界融合的时代背景下，支付领域的发展环境、生态、产业链结构和服务效能都发生了显著变化。
同时，随着我国电子商务、O2O 等领域的高速发展，多元化、个性化商业模式的变革推动第三方支付行业井喷式发展。
2017年，中国获得第三方支付牌照的企业共247家。
随着第三方支付机构的发展壮大和业务规模的持续增长，监管机构也采取相应的措施以规范行业行为，保证支付的健康、长久、有序发展。
在第三方移动支付领域，监管的主要领域包括牌照合规、备付金、实名制和反洗钱。
与此同时，扫码支付、电子货币与跨境支付领域的规范化管理促进行业良性发展。
（二）、经营情况2017年中国第三方互联网支付交易规模达到24.54万亿元，同比增长29%，同比增速较2016年62.2%的增速有所下降。
2011年-2019年第三方互联网支付市场交易规模2016年中国第三方移动支付交易规模预计达到38万亿元，同比增长215.4%，同比增速较2015年的103.5%大幅提升。
2011-2019年第三方移动支付交易规模2016年，由微信红包与支付宝集五福行动带动的虚拟账户交易量，随着用户越来越频繁地使用这些工具进行日常交流与节日问候而继续快速增长。
除此之外，银行和保险等传统金融领域的优质金融资产端越来越多地接入互联网金融平台。
2015年年底e租宝等行业恶性事件风波的逐步消散，互联网金融市场也再次迎来新的发展机遇。
在用户支付习惯从PC端向移动端转移的时代大背景下，各类电商、游戏等公司的财报均显示出移动端业务大幅增长的趋势。
同时，第三方支付的交易量也受此影响，PC端交易量向移动端交易的转移趋势日益显著。
（三）、竞争格局2017年第三方互联网支付市场竞争格局仍然延续2016年度排名，支付宝继续保持互联网支付市场第一名，银联支付保持行业第二的位臵，腾讯金融占有率位列第三，前三家机构共占据互联网支付行业交易份额的50%以上。
互联网金融
互联网金融对我国商业银行的影响分析——以A商业银行为例【摘要】自从我国互联网金融出现之后，渐渐的市场各个行业开始融合，这对于传统的商业银行来说是一个挑战。
在这样的背景之下，很多传统银行为了能够在市场中获得竞争力，不断推出具有自身特点的互联网金融产品，例如基金投资等，希望借此来推动自身的竞争发展。
在此背景下，本文就具体展开研究分析，针对性阐述互联网金融对于我国商业银行的发展影响有哪些，最后给出具体的解决对策。
希望通过本文的研究能够给我国商业银行的发展带来借鉴与帮助。
【关键词】互联网金融；商业银行；影响一、绪论（一）研究背景和研究意义这几年电商的发展势头十分迅猛，逐渐已然成为大家都了解和认可的商业模式，而且很多人也将其称之为最优秀的盈利模式。
淘宝作为电商的一个代表性平台，在每年的双十一活动当中都能够表现出很好的成绩。
2018年的双十一淘宝的总成交额更是达到了2135亿元，而2013年的时候只有350亿元。
以此来看，短短的几年时间淘宝获得了惊人的发展速度，也让更多人接受了电商的存在。
在这样的市场背景下，很多企业开始将目光放在了未来的线上发展上，他们更希望通过大数据分析技术、虚拟3D技术来实现自身未来发展。
相对于互联网来说，传统的金融市场逐渐落后，因此也有很多传统金融机构开始大力发展网络技术，而发展出来的互联网金融模式不断让很多金融机构起死回生，同时也使得网络经济以及电商有更多的发展空间。
互联网金融是信息较为广泛的一个渠道，既有着便捷性的优势，又有着金融方面的优势。
互联网金融服务对比传统金融而言，优势在于它整合了大数据分析手段，可以给消费者带来非凡感受。
随着互联网金融高速发展的推动，不断、持续成长。
金融业在这个现状之下，信息不对称的情况越来越少，市场也会逐步壮大，民众在这个过程中可以获得相应的服务，也可以获得需要的利益。
（二）文献综述1.国外研究现状对于该课题很多专家与学者都研究过，如Stijin（2002）指出，伴随着互联网金融的蓬勃发展，传统金融行业受到了不小的冲击和影响。
eva银行指标
eva银行指标全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：EVA（经济价值增值）是一种衡量公司绩效的重要指标，也是一种评估公司是否创造了经济价值的方法。
EVA银行指标则是将EVA应用在银行业中，用来评估银行的经营绩效和盈利能力。
通过分析EVA银行指标，可以更好地了解银行的经济价值创造能力，帮助银行管理人员做出更明智的经营决策。
EVA银行指标由多个关键要素构成，包括营业收入、成本、税收、资本成本和利润等。
资本成本是计算EVA的重要组成部分，它是指为支持公司运营所投入的资本成本。
通过计算EVA银行指标，我们可以确定银行是否已经创造了超过资本成本的经济价值，以及经济价值的增长速度。
EVA银行指标的计算公式是：EVA = 净利润- 资本成本。
通俗来说，当银行的净利润高于资本成本时，EVA是正值，表示银行创造了经济价值；反之，当净利润低于资本成本时，EVA是负值，表示银行未能创造经济价值。
通过计算EVA银行指标，我们可以了解银行的盈利能力和经济价值创造能力是否达到了预期水平。
除了计算EVA银行指标，我们还可以通过其他指标来评估银行的绩效，比如ROA（资产回报率）、ROE（股东权益回报率）和经济附加值等。
这些指标可以从不同角度揭示银行的盈利能力和绩效表现，有助于我们更全面地了解银行的经营状况。
在实际应用中，银行管理人员可以根据EVA银行指标的情况制定相应的经营策略，来提高银行的盈利能力和经济价值创造能力。
当EVA为负值时，可以考虑调整业务模式、优化成本结构或开展营销活动等措施，以提升盈利水平。
当EVA为正值时，可以继续保持并加大投入，以加速经济价值的增长。
第二篇示例：EVA（经济增加值）是一种用于衡量企业绩效的指标，它考虑了资本成本，将盈利能力改成评估企业的经济增值情况。
EVA银行指标是将EVA概念引入银行业的财务管理中，用于评估银行的经营绩效。
EVA银行指标的制定需要考虑多方面因素，下面我们来详细了解一下。
EVA银行指标关注的是银行的盈利能力和资本成本。
刷脸支付行业分析
人脸识别各厂家态势
产品
指导价格
屏幕尺寸（英寸）
功能用途
备注
蜻蜓一代
2688
10
小巧型
支付宝
蜻蜓二代
1999
8
小巧型
支付宝
青蛙
2688
8
小巧型
腾讯
商米K1
12999
21.5
自助、收银、打印、扫码
商米T2单屏
3999
15.6
自助结算、线上接单、会员管理、快捷点餐、远程看店、排队取号
商米T2双屏
单台设备在单个自然月内的使用奖励不超过人民币400元，单台设备的使用奖励整体不超过人民币1200元。
政策有效期：2019年4月17日至2019年9月30日。设备在有效期内完成启用。
支付宝推动刷脸支付产业发展、技术升级
对于刷脸支付硬件厂商和各类连锁门店的开发人员而言，在蜻蜓2代硬件设备之外，蜻蜓技术也全面开放，符合体验设计、安全等要求方面的刷脸支付硬件制造商可以推出自己的“蜻蜓”设备。 就像支付宝小程序一样，蜻蜓也有自己的小程序。支付宝小程序的应用、组件可以完全移植到蜻蜓小程序上，并且额外提供了支付宝的手机App没有的各种摄像头、语音交互功能，开发者可以方便的调用，完成各种定制需求。
物联卡助力刷脸支付拓展更多支付场景
03
人脸识别支付行业总结
刷脸支付总结
THANK YOU
感谢聆听，批评指导
注释：交易规模核算范围为移动消费（移动电商、移动游戏、移动团购、网约车、移动航旅、二维码扫码）、移动金融（货币基金、P2P、其他口径内移动金融产品）、个人应用（信用卡还款、银行卡间转账、银行卡至虚拟账户转账、虚拟账户间转账）、其他（生活缴费、手机充值、其他口径内交易）
人工智能与我国中小银行数字化转型
人工智能与我国中小银行数字化转型刘莺 韩春清 王李祥(中国信息通信研究院,北京100191)摘要:以38家上市银行为分析样本,运用文本挖掘技术读取样本银行近十年中的数字化㊁智能化行为,在此基础上,对当前中小银行数字化转型的重点业务领域进行总结,并归纳出人工智能融合中小银行数字化转型的优势,提出依靠人工智能实现中小银行数字化转型的针对性建议㊂关键词:人工智能;中小银行;数字化转型中图分类号:F832㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码:A引用格式:刘莺,韩春清,王李祥.人工智能与我国中小银行数字化转型[J].信息通信技术与政策, 2023,49(1):22-27.DOI:10.12267/j.issn.2096-5931.2023.01.0040㊀引言‘中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要“清晰指出,要健全具有高度适应性㊁竞争力㊁普惠性的现代金融体系,有序推进金融创新,稳妥发展金融科技,加快金融机构数字化转型㊂国家宏观政策和行业领域规范的逐步出台,标志着金融领域的科技创新探索与数字化建设进程迈入了新阶段㊂金融行业属风控要求高㊁业务量庞大㊁数据信息爆炸性增长的高端服务业,其数字化转型及大数据技术的应用备受行业关注[1]㊂银行体系在金融领域中起到核心主导作用,中小银行作为银行体系的重要组成部分,已经开始尝试创新驱动发展㊂在数字经济背景下,人工智能作为核心技术手段,正在成为拉动中小银行数字化转型发展的重要引擎㊂Wind公开的资讯显示,2020年我国全部A股上市公司合计实现净利润3.99万亿元,同比增长4.56%㊂回顾样本中我国38家上市银行在2020年的利润表现,6家大型商业银行合计实现净利润1.16万亿元,其中中国工商银行的当年净利润额位居首位,为0.32万亿元,中国邮政储蓄银行净利润同比增长率高达5.28%;9家股份制商业银行合计实现净利润0.412万亿元,其中招商银行以0.98万亿元的净利润位居股份制商业银行首位,此外,广发银行净利润同比增长率高达9.79%;15家城商行和8家农商行二级实现净利润0.118万亿元㊂上述38家上市银行在2020年的净利润占全部A股上市公司净利润之和的42%㊂根据Wind所公布的数据,截至2020年年底,我国A股上市公司归母净利润排行前十的公司均是金融机构,其中9家为上市银行(根据排名顺序依次为中国工商银行㊁中国建设银行㊁中国农业银行㊁中国银行㊁招商银行㊁交通银行㊁兴业银行㊁中国邮政储蓄银行和浦发银行),以及一家保险金融集团(中国平安)[2]㊂这组数字显示,在上市公司 赚钱榜 上,银行业占据龙头地位,是当前第三产业乃至整个国民经济重要的发展阵地,因此,银行业能否成功实现数字化转型,是当前经济社会不可忽视的重点问题㊂融合数据挖掘㊁深度学习㊁机器学习㊁可视化管理等人工智能技术,构建起更大范围的高性能动态银行生态系统,是实现我国中小银行数字化转型的可行路径㊂1㊀人工智能与中小银行数字化转型发展现状2007年,深度学习算法诞生,恰逢互联网技术蓬勃发展,信息数据出现爆炸式增长,大数据和算法㊁算力的改进,助推了人工智能发展的第三波浪潮㊂2017年7月,国务院印发的‘新一代人工智能发展规划“将人工智能提高到国家战略层面,并连续6年被写入政府工作报告㊂2020 2022年,国家进一步强调要积极推动人工智能与金融㊁教育㊁社会治理以及疫情防控等领域深度融合㊂人工智能作为一种通用型技术,在金融行业的应用一定程度上重新书写了该行业的行为规则㊂相关研究报告指出,目前,生物特征识别㊁机器学习㊁知识图谱㊁自然语义处理等多项技术在金融领域的应用已经处于落地阶段㊂从细分行业角度看,银行业人工智能技术应用广泛且落地场景价值能力突出,主要包括智能合规㊁身份识别㊁智能营销㊁智能风控㊁智能客服㊁智能投研和智能投顾等方面,但在智能运营和智能理赔方面的人工智能落地部署尚不成熟[3],机器学习技术在大客户精准吸纳储蓄㊁信贷风险防控方面创造了较大价值,相对技术采纳度较高㊂中国信息通信研究院于2022年发布‘金融人工智能研究报告(2022年)“[3],报告中进一步介绍了人工智能在金融行业的应用环境和主要产品,指出我国已经初步实现人工智能在金融行业 基础层 通用层 应用层 的全方位布局,应用市场存在爆发式增长的潜力㊂尽管我国目前存在超过4000家中小银行,数目庞大,然而囿于其自身资产规模和科技实力的限制,在经营模式和业务设置上往往以国有大行和股份制银行作为参照[4]㊂提供直销银行服务的商业银行不足百家,以股份制银行和城商行为主㊂因此,考虑到数据收集的可行性,为细致阐述包括人工智能技术在内的金融科技在中小银行数字化转型进程中的应用程度,本文以A股上市银行作为分析样本,采用R语言软件,运用文本挖掘技术,对截至2020年12月31日的A股上市银行年报进行关键词精准定位分析,从而确定其当年经营业务范围是否涉及人工智能技术的应用,或是否取得数字化领域的重大技术突破,并确定企业吸纳人工智能技术的初始年份㊂这些上市银行在上市前往往没有披露详尽的年报数据,因此本文所列举的银行出现AI技术行为的年份界定为:2011年以前上市的银行,为2011年起首次在年报中出现应用AI技术相关关键词的年份;2011年以后上市的银行,为上市当年起首次在年报中出现应用AI技术相关关键词的年份㊂时间跨度设定为2011 2020年㊂38家A股上市银行包括6家大型商业银行㊁9家股份制商业银行㊁15家城商行㊁8家农商行㊂上市银行年报来自上交所与深交所㊂表1汇报了截至2020年年底38家A股上市银行在2011 2020年间数字化应用部署的推进情况㊂以上市银行为样本,无论是股份制银行㊁城商行还是农商行,均在近十年间积极部署数字化转型㊂随着金融科技的崛起,中小银行的数字化转型大致沿袭这样的发展路径:基于互联网平台开展线上金融服务基于大数据㊁物联网技术定制特色金融产品 基于人工智能核心技术搭建智能云平台,形成全方位智能化部署㊂通过对上市银行年报进行文本挖掘,本文发现自2018年起,上市银行年报中开始频繁出现 金融科技 的字眼和专属板块[5]㊂目前,银行搭乘人工智能技术进行数字化转型的主要领域集中于金融客服和风险控制方面㊂目前,我国商业银行数字化布局的铺设依然以大型国有银行和股份制银行为主㊂具体的,中国工商银行自2013年将语音识别技术运用到手机银行应用后,在之后的几年中重视智能化㊁智慧化经营转型,将数字技术和人工智能算法植入到私人银行㊁银行卡㊁理财㊁资产托管和养老金等业务中,覆盖面广泛,并于2020年推进智慧银行生态系统工程(Enterprise-level, Customer-centred,Open,Smart:ECOS),构建数字业态㊂2021年年初,中国农业银行推出了首台数字人民币ATM机,作为对央行数字货币的支持和回应,成为金融行业内在数字化转型道路上的一次重要迈进㊂交通银行于2012年推出业内首台远程智能柜员机(Intelligent Teller Machine,iTM),此后持续发力数字化转型,在最近的公告中指出,交通银行在客户投向上积极打造数字化消费贷款产品,使个人消费贷款余额实现长足增长㊂中国银行 十四五 期间的数字化基建项目 绿洲工程 于近日成功投产,具体包括 一个转型+三个赋能 ,即支付结算业务数字化转型和产品管理㊁合约管理㊁集约运营的数字化赋能㊂中国建设银行于2010年启动了 新一代系统建设工程 ,提出 综合性㊁多功㊀㊀㊀表1㊀A股上市银行人工智能化进程情况序号银行简称年内容1南京银行2011启动专家系统前期咨询工作,加强信用风险管理2宁波银行2012优化CRM系统功能,完成智能工作平台和信息推送机制开发工作3北京银行2012推出远程智能柜员机和电话银行 人工智能导航 服务4农业银行2012构建电子 积木 银行平台,实现海量数据的精准分析和客户行为模式的敏锐感知以及智能响应5交通银行2012推出业内首台远程智能柜员机(iTM),通过远程视频座席协助客户实现全能服务6浦发银行2013与第三方数据平台合作,推出富基标商在线应收账款池融资业务7华夏银行2013在网银产品中推出智慧匹配等功能,在电话银行产品中推出智能机器人语音识别㊁服务内容全文智能检索㊁客户疑难全行在线联动服务等智能化服务8工商银行2013推出手机银行语音识别技术应用,为客户提供交互式自助服务9中信银行2013依托大数据分析技术,建立创新型信用评价模式,完成数据仓库和大数据应用实施规划和技术验证10民生银行2014搭建集团大数据平台,加快数据分析和应用能力建设11招商银行2014依托大数据和轻渠道实施精准营销,打造智能 微客服 平台12中国银行2014拓展智能E社区O to O服务,创立开放式网络服务平台13平安银行2015推出智能语音等创新功能,将人脸识别技术应用于PAD申请14光大银行2015推动全行私有云平台㊁现金管理云平台㊁大数据应用开发平台建设,完成智能客服系统㊁云支付平台等多个新系统建设15建设银行2015结合先进的智能机器人技术,基于非结构化数据的文本语言交互方式,率先在微信㊁短信及互联网渠道同时推出智能客服 小微16江苏银行2016完善 融创智库 大数据风控平台,加强 月光宝盒 大数据风控产品应用17杭州银行2016手机银行开发了人脸识别㊁HCE云支付功能18兴业银行2016推出第二代可穿戴智能支付产品,筹备成立人工智能实验室,已应用于部分风险识别领域19贵阳银行2016构建了 助农服务系统平台 ,建设 大数据平台 私有云 和虚拟化平台,初步构建起大数据基础服务平台20常熟银行2017设立大数据研发中心,基于大数据和互联网应用技术,助力客户进行精准分析㊁网点运营分析㊁信用卡营销等业务21上海银行2017成立科技管理委员会数字化创新管理办公室,构建大数据应用平台,利用大数据处理和数学建模分析提升风险管理能力22江阴银行2018加强与科技㊁电商类企业合作,建立智能投顾等新型平台23张家港行2018推出了移动超级柜台及智能超级柜台等,突破了物理营业网点办理业务的限制24郑州银行2018上线大数据营销㊁大数据风控㊁智能投顾等新型系统25青岛银行2018运用人脸识别技术㊁智能CRM项目等,完善互联网时代 金融+互联网 的新金融服务模式26青农商行2018推出 市民贷 和 税e贷 两款大数据线上信用贷款,引入人脸识别等技术手段,推进 智慧厅堂 建设27无锡银行2018推出 物联动产贷 业务,深化物联网金融的创新探索28西安银行2018以 AI+生物识别+大数据 技术为基础,建成人工智能服务平台(一期)29苏农银行2018线银联清算业务流程机器人项目,利用和融合规则引擎㊁光学字符识别㊁语音识别㊁机器学习等前沿技术来实现流程自动化30苏州银行2019打造 苏行大脑 ,集人工智能和生物感知为一体,实现智慧金融,赋能银行数字化转型31渝农商行2019落地 重庆农商云 ,综合运用大数据㊁AI及信息可视化等技术手段实现对信贷产品全生命周期风险监测32长沙银行201980%的业务实现线上化,出台大数据建设3年规划,成立数据创新实验室和数据社区,构建数据平台33邮储银行2019启动了基于人工智能技术的 邮储大脑 建设,完成网点集中授权机器人等系统投产推广34浙商银行2019推进数字化网点和大数据风控平台等系统建设,启用金融科技大数据检索,打造业内首家智能制造服务银行35厦门银行2020推出首款本公司自主运用大数据风控落地的经营贷产品 企金税e贷 ,人工智能㊁容器㊁微服务已结合应用实施36成都银行2020借助人工智能语音交互技术,建成四川首个支持地方方言的智能客户服务系统37紫金银行2020运用大数据支撑小微信用贷款投放,开展银税合作,推出 税微贷 税信贷 等标准化线上产品38重庆银行2020构建基于知识图谱的智能生物识别平台㊁智能光学识别平台和智能语音识别平台,推广智能精益机器人(RPA)在运营管理和信用卡领域的更广泛应用能㊁集约化㊁创新型㊁智慧型 的业务转型战略,自此开启打造新一代核心系统的篇章,又于2022年9月在世界人工智能大会上提出 建行AI生活,金融元宇宙的概念,利用VR㊁人工智能引擎和数字孪生技术打造 数字孪生员工 与真实银行业务虚实结合,探索元宇宙中金融体系去中心化思想㊂与之相仿的是中国邮政储蓄银行于2019年基于人工智能技术的 邮储大脑建设,具体包括人机协同的新型作业模式,活用人工智能技术特点,将其贯穿后台经营分析㊁合规风控等和前台渠道拓展㊁业务办理等工作相关的环节,打造金融智能生态㊂截至2020年,样本中9家股份制商业银行均已完成金融科技子公司或总行金融科技部的设立,如招商银行在总行层面成立 金融科技办公室 ,定位为全行金融科技的统筹管理部门[6],推出了可提供投资理财资讯的智能投顾产品 摩羯智投 ;兴业银行成立金融科技研究院,瞄准场景金融㊁智慧金融㊁云金融㊁安全金融㊁数字货币等五大方向,将其作为银行业务数字化核心技术攻关的基础;中信银行推出基于自主研发的人工智能平台 中信大脑 ,并在传统业务方面予以科技赋能,成立中信银行金融科技部㊁金融科技研发中心㊁金融科技创新实验室等中心或部门,主动适应甚至引领我国银行业的金融科技浪潮;浦发银行于2022年9月在北京发起 科技合作共同体 的倡议,与16家国内外知名科技公司签署科技合作共同体备忘录,这是一次依托于数字生态环境构建新型伙伴关系的尝试;光大银行在2018年提出 123+N 的银行创新发展体系,即 一个智慧大脑+两大技术平台+三项服务能力+N 个数字化产品 ,并在此基础上于2021年调整金融科技组织架构,成立金融科技部㊁科技研发中心㊁智能运营中心等新的一级部门㊂在股份制银行纷纷推陈出新㊁探索金融科技发展可行路径的带领下,中小银行的数字化转型也在如火如荼地展开[7]㊂近几年,以城商行㊁农商行为主的中小银行积极谋求转型,在战略㊁组织㊁数据㊁应用等方面作出长足的努力㊂以北京银行为例,北京银行在其2018年的年报中着重强调已开始实施数字化转型战略,建设了顺义科技研发中心和金融科技子公司,并将于2019年建成并投产TFS(Team Foundation Server)数字化平台㊁金融级分布式New SQL云数据库平台㊁ 京智AI 人工智能服务平台等,构建平台生态体系,勇赶金融科技浪潮㊂城商行中,南京银行㊁宁波银行早在2011年便将专家系统㊁客户关系管理(Customer RelationshipManagement,CRM)系统融合进咨询和信息推送工作㊂同样作为资产逾万亿的城商行,江苏银行㊁杭州银行㊁上海银行受长三角AI高地的滋养,借助当地已较为完备的数字经济政策体系,呈现出数字化㊁智能化㊁线上化㊁生态化发展的强劲势头:2017年江苏银行提出要打造 最具互联网大数据基因的银行 ,2019年上海银行推出 商行惠普 APP,有效提升获客能力㊂中西部地区的上市城商㊁农商行如贵阳银行㊁郑州银行㊁长沙银行㊁西安银行㊁渝农商行等,依附地缘优势和当地政策引导,自2018年起数字化转型实现突飞猛进的发展,在运营风控㊁数字营销㊁智能投顾等方面,通过打造大数据平台,综合运用人工智能㊁可视化等技术手段,为本地区农业农村发展和工业振兴提供金融服务支持㊂与大型国有银行和股份制银行相比,中小银行在资本实力㊁业务覆盖面等方面较为薄弱,大型银行的数字化能力背后,是其雄厚的资产实力所支撑起的基础设施建设,这也是中小银行智能化经营能力薄弱与线上渠道欠缺的关键所在㊂同时,技术能力和技术人才的匮乏,也是中小银行数字化转型难以开展的主要掣肘,基于这一点,近年来中小银行重点在科技领域加大金融科技人才的引进和培养,开始组建科技领域的人才团队,以期在数字化转型的过程中能够顺利开发㊁应用人工智能技术㊂银行的数字化转型不仅能够赋予那些重复性程序化服务作业方式以新的活力,还能够通过知识工程㊁机器学习等先进技术将那些非重复性应变类工作进行智能化替代,从而提升银行服务效率和竞争力㊂2㊀人工智能融合中小银行数字化转型的收益㊀㊀目前,中小银行数字化转型已经搭上了时代顺风车,政策利好方面,2018年中国银保监会印发了‘银行业金融机构数据治理指引“,2019年中国人民银行印发了‘金融科技(FinTech)发展规划(2019 2021)“,提出到2021年,实现金融与科技深度融合㊁协调发展,明显增强人民群众对数字化㊁网络化㊁智能化金融产品和服务的满意度㊂国务院‘ 十四五 数字经济发展规划“㊁中国银保监会‘关于银行业保险业数字化转型的指导意见“等顶层设计的出台鼓励㊁引导了中小银行加强金融科技支撑,发挥平台价值㊂此外,借鉴招商银行㊁浦发银行㊁中信银行等国内领先股份制商业银行的经验,我国部分中小银行通过推进 人工智能+金融 的融合应用,在客户获取㊁管理㊁风险控制㊁财务表现等方面都取得了显著提升㊂本文总结了以下3点人工智能融合中小银行数字化转型的收益㊂(1)提升服务效率㊂以银行交易智能客服为例,智能客服利用人机交互技术,为用户解决有关产品或服务方面的疑问,如在线上依靠专家系统㊁知识图谱回答基础重复性问题,从而有效减少人工客服的投入和培训成本,实现服务效果高度统一,提升客服效率和满意度㊂自然语义处理虽属人工智能技术中成熟度较低的一类技术,却能够保证金融客服系统答疑过程中的稳定性㊂相关报告数据显示,客服机器人已经替代了逾40%~50%的人工客服工作[8]㊂此外,智能客服能够提供24h不间断服务,以较低成本最大限度地提升用户使用感体验,在很大程度上解决传统客服人力占用较大㊁业务高峰期难以有效覆盖㊁多渠道端口难以进行有效的资源整合等痛点㊂(2)获取增量业务㊂一些中小银行因其本身资产规模较小,经营活动主要限于本地区,其管理者和客户一般也以本地人为主,服务半径主要集中于网点周边1~3km范围内㊂人工智能的应用使中小银行网点突破时空限制,扩大其营销获客的服务范围㊂如表1中的 税e贷 融e借 等线上产品,运用大数据㊁专家系统等技术对远程客户进行识别㊁需求分析预判断,从而打破物理网点服务的区域和营业时间限制,拓宽银行营销渠道,有效获取增量业务㊂此外,在远程身份鉴别环节,生物特征识别技术在获取增量业务方面表现得尤为突出,知识图谱技术提高了中小银行精准营销的能力,在获取增量业务方面发挥着不容小觑的价值创造力㊂(3)促进普惠金融㊂从技术价值来看,中小企业在数字化转型过程中融合人工智能技术有助于解决行业痛点问题,在实现业务流程自动化㊁构建普惠金融方面发挥着关键作用㊂由于传统金融业务需要通过设置机构网点来提高覆盖面,但网点的高成本导致传统金融业务难以渗透到经济相对落后的地区,阻碍普惠金融的推进[9],与人工智能进行跨界融合则能够帮助中小银行克服这种困难㊂在风险管控方面,目前中小银行多采取依托大数据平台的方式,在一定程度上提高银行识别金融欺诈风险的能力,提升银行风险管控水平㊂3㊀人工智能融合中小银行数字化转型的前景展望㊀㊀2022年2月,中央全面深化改革委员会第二十四次会议审核通过了‘推进普惠金融高质量发展的实施意见“,其中提到深化金融供给侧结构改革,促进普惠金融和绿色金融㊁科创金融等融合发展,再次肯定银行业数字化转型的必要性㊂我国中小银行贴近市场㊁服务市民㊁服务区域经济,是国家金融体系的 毛细血管 ,主打关系型融资模式[10]㊂综合中小银行自身特点,及前文分析过的人工智能融合数字化转型的现状和优势,本文提出以下几条中小银行数字化转型路径㊂(1)优化组织架构,发展特色业务㊂依据本银行数字化㊁智能化应用程度,成立大数据专营部门,专职推动数字化转型战略落地㊂放弃在技术上另辟蹊径的过度投入,转而发力将金融科技与优势业务㊁特定客群深度结合,进而实现效率提升和模式创新㊂(2)健全人才激励机制㊂从人才引进到培养,扩大科技人才队伍,加快多元化的 金融+STEM 复合型人才团队建设㊂中小银行或存在行政色彩浓厚㊁寻租空间较大的问题,因此,应明确专营部门与科技㊁业务部门的职责边界,打通人才晋升通道,留住关键人才㊂(3)出台差别化的数字转型鼓励政策㊂面对中小银行在自身禀赋和地区优势方面的差异, 一刀切 式的政策将造成技术资源浪费㊂政府一方面应加大对银行数字化转型的重视程度,鼓励形成创新金融与人工智能的融合生态;另一方面要立足不同银行的禀赋条件差异,实行差异化转型策略㊂(4)完善监管体系㊂监管体系的完善和金融基础设施建设,客观上促进了银行业数字化转型,相关部门应大力推进智能金融行业的标准化改革,重视人工智能技术应用规范,逐步完善评估监管能力建设㊂4㊀结束语十四五 时期,我国数字经济转向深化应用㊁规。
关于远程银行虚拟柜员机(VTM)业务发展的分析
服务经济DOI：10.19699/ki.issn2096-0298.2020.20.093关于远程银行虚拟柜员机(VTM)业务发展的分析中国工商银行远程银行中心 路加摘 要：新冠疫情对银行增强线上服务能力，为客户提供“非接触式”金融服务提出更高要求。
VTM具有非接触、服务效率高、建设周期短等优势，是银行网点转型升级的重要工具。
本文主要对我国商业银行VTM业务发展情况进行研究，说明VTM系统架构和主要功能，分析该业务与传统柜面服务比较优势，并结合当前市场需求提出未来可能面临的挑战与优化建议。
关键词：远程银行；VTM；智能柜员机；智慧网点中图分类号：F830.4 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2020)10(b)-093-03远程银行虚拟柜员机(Virtual Teller Machine，简称VTM)业务是指利用网络、视频通讯、生物识别、大数据等技术，为客户提供非接触式金融服务。
1 国内VTM市场情况2011年北京国际金融博览会上，华为公司首次对外发布VTM远程银行解决方案。
该方案提出将生物识别、视频交流、签名加密等功能集成，为用户提供远程虚拟柜面服务，从而分流物理网点的人工业务量，这也是我国首次提出将视频交互技术应用于银行系统。
2012年，广发银行在网点部署全国第一台远程视频柜员机(VTM)。
此后3年，交通银行、中行、农行等国内银行陆续参与试点。
近年来，伴随金融科技进步，VTM技术逐渐成熟，采购成本稳步下降，更多银行部署VTM设备。
国内越来越多厂商参与产品研发和生产，主要包括广电运通、长城信息、证通电子、御银股份等。
2017年交通银行、渣打银行探索将VTM业务中的视频交互技术应用于银行客户服务。
客户经理远程视频连线客户，解答各类业务、协助查询账务。
该服务上线初期引起行业关注，国内多家媒体都进行了报道。
由于视频客服在解决问题方面优势并不突出，成本远高于传统电话、短信等服务方式，高端客户对该业务认可度低于预期，两家银行运营一段时间后已陆续关闭该业务。