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根据Gartner的研究,2020年将有超过250亿种“物体”链接起来,譬如设备、汽车、房屋和可穿戴设备.倘若未来近乎所有事物都可以关联起来,谁还会购买没有关联的物品呢?而且,在2020年,80%左右的收入都来自附加服务,只有20%来自核心产品本身.其实这已经发生在我们身边存在的部分小应用和小部件的生态系统里.既然所有的数字化设备都将可以交换价值,就需要构建适应数字化环境的价值交换体系,这意味着金融服务生态系统势必加速向“智能金融价值网”迅速进化.面对金融科技企业在金融服务各个狭义领域对垂直细分市场不断深化,商业银行只有充分运用银行科技（BanTech）,并整合垂直细分市场的金融科技服务,打造“智能金融价值网”,才能在广义金融领域获得可继续发展,切实提升服务实体经济效率和水平.
“智能金融价值网”的由来
当前九项技术的迅猛发展,已使构建“智能金融价值网”成为可能.“智能金融价值网”是指包括价值结构、价值交换和价值保管在内的网络时代价值体系.“智能金融价值网”将重构金融服务的前台、中台、后台作业模式：前台作业的社交网络媒体运用、移动技术和app；中台作业的API（Application ProgramInterfaces,应用程序接口）和即时网络连接；后台作业的云计算、大数据、区块链、人工智能和机器学习.在“智能金融价值网”生态系统中,银行及其FinTech合作伙伴都是元件供应商.具体而言：
在前台,德意志银行将公司金融的供应链管理、应收账款、外汇、 管理等分成150个金融产品元件,部署在德意志银行的Autobahn app网络商店,Autobahn app提供了许多sup—app,可以根据企业需求进行客户化写作,这些app都是为了让客户的财务处理过程易于实时追踪和管理.客户可挑选适合的金融元件来构建前台系统,银行是元件供应商.
在中台,API是银行以云端为基础所提供的功能,任何人都可以利用API将其金融产品功能整合到他们的服务中.例如,星巴克提供客户需要的咖啡产品和店铺销售点,银行允许星巴克和Uber利用银行API来提供付款流程.在“智能金融价值网”中,银行正是靠这一部分将其产品交付给客户,这些产品透过数据分析和客户的生活息息相关.
在后台,云计算是将服务集中于网络,经由网络提供不受地域限制的服务.大数据、人工智能和机器学习使銀行通过网络,可在任何地点提供一对一的个性化服务和一站式的端到端服务.区块链将重构价值结构、价值交换和价值保管的认证机制.银行借助前台系统的定位程序知道客户所在位置的商店,在后台系统分析客户的数据资料轨迹,找到符合客户兴趣的相关优惠,满足客户消费历程的需要.
“智能金融价值网”的客户关系特征
在上述“智能金融价值网”生态系统中,银行将面对一种全新的屏幕带屏幕（screen to screen）的客户关系,而不一定是面对面的客户关系,其实质是一种情境关系.情境关系不仅仅是数据分析和推式营销,而是通过设备、晶片和客户的生活方式相连接.情境关系将在藉由物联网搜集资讯,并且可以在客户的授权下,在授权范围内使用深度数据分析来追踪客户数字生活轨迹,适时向客户推送金融服务.情境关系将客户和其相关的人联系起来,使金融服务无缝嵌入客户的生活方式,成为最佳体验的现代财资管家.我们来看这样两个故事：
第一个故事从运用新技术、新方法提升客户体验角度,谈谈智能汽车消费金融价值网的故事.这个故事需要银行、保险等传统金融企业和Fintech企业、若干第三方服务商,多种角色一起配合演出.一位车主早上从小区开车出门的时候,停车场门禁读取 OBU,自动识别开门；这时客户用手机银行里面的app识别附近哪里有加油站,加好油后用手机二维码扫描支付；出门去机场,客户通过APP传送的沿途视频信息（和高速公路的路况监测系统相连）和当日使用app客户的行程信息,了解沿途路况,以便客户合理安排出行的时间和路线；在机场路口收费站再次读取 OBU,客户不停车付费通过；到了机场,客户通过手机银行已经预约代泊车服务；app自动识别客户去向,并通知到达地的服务商进行接站服务,实现跨区域的协作服务,还可帮助客户完成酒店预定；车主乘机出差期间,通过手机银行预约的洗车、汽车保养服务都会自执行；客户出差不用车期间,其手机银行提示保险公司按合约退回数天保险费用已自动入账；车主出差回来出机场大门时,泊车员把汽车开过来,客户开车回家.客户可以通过手机移动支付的方式完成停车费、泊车费、小费 及飞机票等付款,如出现资金实现不足,可以和支付平台实现短期、快速融资服务.所以,仅仅谈场景仍然只是初级的搞法,客户需要的是银行、保险等传统金融机构和Fintech、若干第三方服务商弹性边界、无缝链接的一系列场景服务组合,是一个带来超级体验的电视连续剧.
第二个故事,从运用新技术、新方法提高风险识别应对水平角度,谈谈客户画像的故事.笔者在传统银行干过很长时间,实际上,银行很担心客户画像失真的风险.银行界有一个术语叫“画师陷阱”.汉元帝时期有个 叫王昭君,她入宫时因为对宫廷画师毛延寿态度不太好,毛延寿把她画的很丑,被打入冷宫五年.后来自动请缨嫁给匈奴呼韩邪单于,皇上给她送行时才发现是绝世美女,追悔莫及,留下一句诗,“后宫多少如花女,不嫁单于君不知”.现在金融机构通过大数据和机器识别,已经可以大大缓解落入“画师陷阱”的风险.譬如,客户申请办理汽车消费贷款时,金融机构通过人工智能辅助机器识别,在网络视频上对客户问问题,通过捕捉面部表情特征、应答语句分析技术,已经能够以80%的准确度来预防欺诈.又如,运用手机GPS追踪的大数据和云计算技术,识别这个人身份证或填报的住址和实际经常住址做一段时间比对；为防止集体骗贷,对同一个小时间段进入借款平台的借款人,要求借款人手机开机,通过GPS追踪看看这些人是不是经常聚在一起,以判断这些人是不是团伙.无论是第一个故事客户体验连续剧,还是第二个故事防欺诈历史剧,都需要传统金融机构和Fintech企业、第三方服务商跨界合作,以提升在智能分析基础上实时感知和响应客户消费金融需求的能力.
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参考文献：
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