银行业数字化转型金融,哪个银行普惠金融做得最好?

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别人家是怎么做的不知道银行业数字化转型金融,也不评价,小招就说说自己的怎么做的吧~

①运用信息技术做好小微企业金融服务

早在2015年,招商银行就率先推出了PAD移动作业平台,充分应用了fintech、风控技术,颠覆了传统的贷款业务人工操作模式,实现了小微业务的轻作业、轻运营和轻成本。客户经理通过PAD拍照现场收集客户影像资料、远程上传至审批系统,大幅节省了纸质资料传递所耗费的时间,避免了传统模式下纸质申请资料的遗失和损坏。通过PAD移动作业平台可现场直接进行预审批,资料齐全现场就能报件,90秒获取预审批结果,24小时内完成审批,提升了小微客户申请贷款的时效。

在前端高效报件的同时,招商银行还建立起了强大的审批中心——零售信贷工厂,改变了以往小微贷款审批区域分散、标准不统一、风险难以集中把控的问题。截至2018年已完成全行44家分行全部集中审批,真正实现了“一个中心批全国”。对于笔数多、金额小的信用类贷款通过决策引擎自动审批,实时放款;大额抵押类贷款则通过信贷工厂集中审批,在资料齐全下可100%实现“T+2”审结。力求实现“业务数据信息化、运营调度自动化、风险审批智能化”。同时,持续优化贷款审批前的中台作业流转程序,为小微金融服务打通全程高速公路。

对于小微客户的贷后服务,招商银行也充分应用金融科技的力量,将部分服务项目向线上分流,依托手机银行打造线上“轻服务”,包括在线申请、进度查询、自动转贷等,方便小微企业客户自助快捷办理。同时上线微信预约办理功能,减少客户现场等候时间,改善客户体验。

②创新产品,建立立体化产品体系

除了快速、高效的普惠金融服务模式外,针对小微客户的行业特征、经营及融资特点,经过多年的探索,招商银行还建立起一套立体化的普惠金融产品体系。针对拥有优质房产的“有房”小微客户,设计了小微企业抵押贷款、小微企业配套贷款、小微企业月供贷款和小微企业小额信用贷款;针对小微客户的物流、信息流、资金流等“有数”小微客户,设计了小微企业POS商户贷款、小微企业供销流量贷款、小微企业AUM信用贷款。

针对不同区域小微客户的特点,也开发了区域特色的创新产品。例如东莞联合当地政府推出“小额创业贷款”产品,为在莞创业人士提供20万免息贷款资金支持,利息由财政局全额补贴给客户,借款人一次性到期还本即可。

③综合经营,提供全方位金融服务

一直以服务著称的招商银行,也将“因您而变”的服务理念融入到小微客户的服务中。据悉,招商银行为小微客户量身定制的“生意会”活动,多方位立体化资源共享模式,搭建良好的小微生态经营圈,为小微客户的良好经营提供一站式综合金融服务。

截至目前招商银行生意会已在全国40多个城市开展1000多场,有高屋建瓴的政策解读、趋势分析的大家讲坛,有联合当地政府、深入社区的政策知识讲座、和客户生活息息相关的政策优惠。不同类型的生意会满足不同行业不同客户的需求,目的是将“普惠”真正落到需要的人群中,做好金融服务、提高贷款的便捷性。

大数据在金融领域有什么用处?

首先先了解什么是大数据,当然是大啦,大数据时代不再是随机的抽样调查,而是全体数据。

在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样,一切都在改变。我们得到的数据再也不是随机的抽样,而是所有的数据。“样本=总体”。

大数据的核心:预测。 它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。例如,

名为Farecast的公司,找到了一个行业机票的预定数据库,系统预测的结果是根据美国商业航空产业中,每一条航线上每一架飞机内的每一个座位一年内的综合票价记录而得出的。通过预测机票价格的走势以及增降幅度,Farecast票价预测工具能帮助消费者抓住最佳购买时机。到2012年为止,Faecast系统用了将近十万亿条价格记录来帮助预测美国国内航班的票价,Farecast票价预测的准确度已经高达75%,使用Fcat票价预测工具购买机票的旅客,平均每张机票可节省50美元。

大数据以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。

然后回答题主的问题,大数据和金融。

麻省理工与通货紧缩预测软件

“10亿价格项目”(The Billion Prices Project ,BBP提供了一个有趣的例子。美国劳工统计局的人员每个月都要公布消费物价指数(CPI),这是用来测试通货膨胀率的。这些数据对投资者和商家都非常重要。在决定是否增减银行利率的时候,美联储也会考虑消费指数。一旦发生通货膨胀,工人工资也会增加。联邦政府在支付社会福利和债券利息的款项时,这项指数也是他们参考的依据。联邦政府为了得到这些数据,会雇用很多人向全美”个城市的商店、办公室打电话、发传真甚至登门拜访。他们反馈回来的各种各样的价格信息达80000种,包括土豆的价格、出租车的票价等。政府采集这些数据每年大概需要花费两亿五千万美元。

这些数据是精确的也是有序的,但是这个采集结果的公布会有几周的滞后。2008年的经济危机表明,这个滞后是致命的。政策决策者为了更好地应对变化,需要及时了解通货膨胀率,但如果以传统的依赖采样和追求精确的方式进行数据收集,政府就不可能及时获得数据了。麻省理工学院(MT)的两位经济学家,阿尔贝托·卡瓦略和罗伯托·里哥本 o be no Rigobon)就对此提出了一个大数据方案,那就是接受更混乱的数据。通过一个软件在互联网上收集信息,他们每天可以收集到50万种商品的价格。收集到的数据很混乱,也不是所有数据都能轻易进行比较。但是把大数据和好的分析法相结合,这个项目在2008年9月雷曼兄弟破产之后马上就发现了通货紧缩趋势,然而那些依赖官方数据的人直到11月份才知道这个情况。——资料来源《大数据时代》

我们不制造答案,我们只是答案的搬运工。

大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界,其中仍需要人类扮演重要角色,人类独有的弱点,错觉错误都是十分必要的,因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作,也能带来成功,或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确,因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。就好像我们学习处理混乱数据一样,因为这些数据服务的是更加广大的目标。毕竟混乱构成了世界的本质,也构成了人脑的本质而无论是世界的混乱还是人脑的混乱,学会接受和应用它们才能得益

大数据是一种资源,也是一种工具,大数据提供的不是最终答案,只是参考答案,为我们提供暂时的帮助,以便等待更好的方法和答案的出现。这也提醒我们在使用工具时侯,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本。

标签: 用处 领域 金融

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