數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，新業(yè)態(tài)、新場景應(yīng)運(yùn)而生，這是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代發(fā)展的必然產(chǎn)物。與此同時，場景生態(tài)已經(jīng)全面嵌入居民的日常生活，并作為居民生活形態(tài)的重要組成部分，滲透到衣、食、住、行、娛等各個領(lǐng)域。
7月5日，中國銀行發(fā)布的《金融場景生態(tài)建設(shè)行業(yè)發(fā)展白皮書》（下稱《白皮書》）指出，金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)并沒有改變，在新的時代背景下， 消費(fèi)升級、異業(yè)競爭、風(fēng)險防控等對商業(yè)銀行提出了全新的要求與挑戰(zhàn)。與此同時，非金融行業(yè)場景化進(jìn)程不斷演進(jìn)，金融與科技加速融合，為商業(yè)銀行建設(shè)金融場景創(chuàng)造了可行之道，也為商業(yè)銀行服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、應(yīng)對全新挑戰(zhàn)提供了破題之策。
金融場景，即金融服務(wù)下沉到相關(guān)非金融服務(wù)中，打造一站式服務(wù)與極致消費(fèi)體驗(yàn)，敏捷響應(yīng)、高效滿足特定客群需求。
白皮書顯示，目前國內(nèi)線上化交易占比不斷提升。“從規(guī)模層面看，我國近十億網(wǎng)民構(gòu)成了全球最大的數(shù)字社會，截至2020年末，我國網(wǎng)民總體規(guī)模達(dá)9.89億戶，約占全球網(wǎng)民的五分之一。從應(yīng)用層面看，我國即時通信用戶規(guī)模9.81億戶，網(wǎng)絡(luò)新聞用戶7.43億戶，網(wǎng)絡(luò)購物用戶7.82億戶，網(wǎng)絡(luò)支付用戶8.54億戶，網(wǎng)絡(luò)視頻(含短視頻)用戶9.27億戶，在線政務(wù)服務(wù)用戶規(guī)模8.43億戶，越來越多生活需求和交易轉(zhuǎn)移到線上。”
從網(wǎng)絡(luò)平臺看，微信、淘寶、美團(tuán)、攜程、 滴滴出行等覆蓋各個生活場景的超級APP成為人們?nèi)粘８哳l使用的線上交易工具。從銀行層面看，銀行客戶到店率逐年下降，手機(jī)銀行等線上渠道成為銀行 接觸與服務(wù)客戶的重要門戶。
“科技與金融的深度融合，為推動商業(yè)銀行從金融產(chǎn)品線上化向金融產(chǎn)品場景化邁進(jìn)創(chuàng)造了技術(shù)條件，”白皮書稱，“從而使得商業(yè)銀行能夠在成本可控的前提下，持續(xù)拓展服務(wù)范圍、推進(jìn)金融服務(wù)下沉、促進(jìn)金融服務(wù)數(shù)字化、定制化和智能化。”
白皮書指出，我國消費(fèi)者及市場對金融科技高度認(rèn)可，且認(rèn)可程度處于全球領(lǐng)先水平，為全面開展金融場景建設(shè)提供了推廣條件。調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，2019 年我國消費(fèi)者金融科技采納率和中小企業(yè)金融科技采納率分別為87% 和61%，均居全球前列。
2020年，我國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)離柜交易達(dá)3708.72億筆，同比增長14.59%；銀行業(yè)平均電子渠道分流率為90.88%。其中，手機(jī)銀行交易筆數(shù)達(dá)1919.46億筆，同比增長58.04%；交易總額達(dá)439.24萬億元，同比增長30.87%。手機(jī)銀行的服務(wù)功能與交互體驗(yàn)日益完善，同時引入了民生服務(wù)、內(nèi)容資訊、消費(fèi)購物、政務(wù)繳費(fèi)等多種場景服務(wù)，也是金融場景延伸服務(wù)界限的具體體現(xiàn)。
此外，5G技術(shù)也在不斷鋪展，到2023年，我國5G個人用戶普及率將超過40%，用戶數(shù)超過5.6億，5G網(wǎng)絡(luò)接入流量占比超過50%，大型工業(yè)企業(yè)的5G應(yīng)用滲透率超過35%。數(shù)字貨幣在技術(shù)驅(qū)動下趨于成熟，區(qū)塊鏈引領(lǐng)信用記錄變革，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用持續(xù)深入，廣泛應(yīng)用于金融場景中，既可以對交易各參與方的數(shù)據(jù)隱私進(jìn)行加密保護(hù)，又可以在不暴露數(shù)據(jù)隱私的情況下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，對提高反洗錢工作質(zhì)效，創(chuàng)造良好金融環(huán)境，有效降低金融風(fēng)險等具有重大意義和價值。
不過，面對金融場景的不俗潛力，白皮書也強(qiáng)調(diào)稱，安全防控作為金融場景運(yùn)營的堅(jiān)固防線，應(yīng)從加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險管控、用戶信息保護(hù)以及提升智能風(fēng)控水平三方面著手，堅(jiān)決守住底線，避免發(fā)生技術(shù)性金融風(fēng)險。
“金融場景日常運(yùn)營應(yīng)選擇符合國家及金融行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的安全控件、終端設(shè)備、APP 等產(chǎn)品進(jìn)行金融信息采集和處理”，白皮書表示，同時，要加強(qiáng)金融場景實(shí)名制應(yīng)用和安全管理，增強(qiáng)場景的安全監(jiān)測防護(hù)水平，提升對仿冒APP、釣魚網(wǎng)站的識別處置能力；在用戶信息收集方面，首先應(yīng)保證收集的合法性，充分展示產(chǎn)品或服務(wù)所具有的收集用戶信息的功能，遵循最小必要原則且確保經(jīng)用戶授權(quán)。
提升智能風(fēng)控水平方面，白皮書認(rèn)為，在嵌入第三方非金融服務(wù)的前提下，金融場景智能風(fēng)控水平應(yīng)優(yōu)于傳統(tǒng)金 融產(chǎn)品。智能風(fēng)控模型應(yīng)覆蓋金融場景用戶行為的事前、事中和事后全流程。 在確定包括時間、地點(diǎn)、條件、動作等多種要素的觸發(fā)規(guī)則后，通過數(shù)據(jù)分析 將命中模型規(guī)則的風(fēng)險事件輸送至決策引擎進(jìn)行處理。
“實(shí)施過程的難點(diǎn)在于商業(yè)銀行傳統(tǒng)風(fēng)控模型大多基于金融業(yè)務(wù)，金融場景中的非金融業(yè)務(wù)在一定程度上會干擾風(fēng)控模型判斷的準(zhǔn)確性。此時，決策引擎應(yīng)不斷積累動態(tài)風(fēng)險計量評分體系、優(yōu)化分級分類風(fēng)控規(guī)則。根據(jù)不同的風(fēng)險等級進(jìn)行相應(yīng)的風(fēng)險預(yù)警或處置，實(shí)現(xiàn)金融場景中可疑交易自動化攔截與風(fēng)險應(yīng)急處置，提升智能風(fēng)控的有效性。” 白皮書稱。
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