2020年1月,任德奇正式担任交通银行董事长一职,距今已有一年。
上任之初,他十分重视金融科技的发展。在交行2019年年度报告中,他总共提起了14次「科技」、6次「转型」。
他表示交行的金融科技战略,应该由落子布局走向精耕细作,由支撑发展走向主动赋能。
在其高度重视下,交行在金融科技的多个前沿领域,走在国内前列。
2020年1月,交通银行宣布设立金融科技子公司——交银金科
2020年6月,交通银行手机银行月度活跃客户((mau)2651万户,同比增长45.50%
2020年8月,交行成为首例采用国产数据库,并在核心业务系统成功投产的大型银行
交通银行,是中国六大银行之一,中国第一家全国性的国有股份制商业银行。交行还是总部在上海的唯一一家国有大型银行,长三角是交行的“大本营”。
在金融科技方面,2019年交行将“科技赋能”上升到集团战略层面,并在科技金融方面动作频频。
截至2019年年末,交通银行境内行金融科技人员3460人,同比增加 59.15%,金融科技人员占比4.05%,同比提升1.33个百分点。2019年全年,交通银行的金融科技投入人民币50.45亿元,同比增长22.94%,占营业收入的2.57%,较上年提升0.38个百分点。
交行还配套推出了“金融科技万人计划”、fintech管培生、存量人才赋能转型三大工程,为集团金融科技布局做强人才支撑。
2020年,交行为了强化科技对经营管理的支撑,实施了金融科技体制机制与职能架构改革,搭建“两部三中心一公司一研究院一办”的集团金融科技总体架构:
两部:金融科技部 、数据管理与应用部;
三中心:软件开发中心 、数据中心(系统运营中心)、测试中心;
一公司:交银金融科技有限公司;
一研究院:金融科技创新研究院;
一办:信息科技发展规划办
2020年6月,依托新一代集团信息系统智慧化转型工程(“新531”工程),交行稳步推进技术架构向分布式、云计算平台转型,加快数据平台、安全平台、生物识别、图像识别、知识图谱、ai能力等平台建设,为本行提升管理与决策效率,优化线上经营与服务提供有力支撑 。
任德奇表示:要依托“科技 机制”,以“标准化产品、数字化风控、集中化运营”为方向,提升全量客户服务能力 。
在科技投入方面,任德奇也提到,交行科技应用投入要从目前在营业支出中占比5%左右提升到10%,金融科技人才占比也从目前的5%左右提升到10%以上。
交行的ai实战
目前,交通银行已构建智慧风控应用体系,风险预警规则准确性提升达85%。
在风险授信领域,交行也进行了深化改革,授信申报流程效率提升约40%。
此外,交行还不断完善图引擎平台,完成所有对公客户的基础关联关系图谱构建,应用于客户风险排查及客户发现;建设图像识别平台。实现近百类版面和内容的自动识别 。
运用外部大数据,交行实现风险识别前移、线上数字化标准审批、自动化贷后预警与平台统一催收,推动了交行的普惠业务高质量发展 。
智能营销平台,是交通银行基于人工智能的三大平台之一。
目前,交行正在逐步形成自动化和智能化的营销决策模式和以客户为中心的统筹经营模式 。
2019年,交通银行电销渠道累计推荐约62万“好享贷业务潜在客户,营销成功率提升约3个百分点。升级智能机器人雅典娜,实现从简单人机交互到复杂业务营销的升级,智能坐席解决率较年初提升3.9个百分点。
自然语言处理技术与传统银行业务的融合也是交通银行探索的方向之一,智能客服系统是其中典型的应用场景。
智能客服一方面可以同时处理万人规模的客服申请,减少客户等待时间,创造更好的客户体验;另一方面,智能客服也可以替代人工客服完成简单问题的解答,让人工客服得以专注于复杂服务需求,提升服务效率。
此外,智能客服也能通过对大数据技术的应用,对客户服务的问题数据、体验数据和建议数据等进行挖掘分析,全维度了解客户需求,完成用户画像刻画,为精准营销提供数据支持。
通过公众号的智能客服助理,交通银行可以为客户提供7×24小时的全天候线上咨询服务。
除了线上智能客服,交行还打造了线下智能客服机器人。
交通银行智慧大堂服务机器人,由南京大学旗下的江苏南大电子信息技术股份有限公司牵头整合了国内外智能机器人产业链相关企业战略合作共同完成。
交通银行是国内第一个大规模应用智慧型服务机器人的全国性股份制银行。
交通银行推出的“沃德理财顾问”智能理财咨询服务,利用了大数据、人工智能等技术,融合了交通银行员工专业财富管理经验,以及1.1亿客户的行为偏好分析,创建量化财商评估体系和智能化产品推荐体系。
“沃德理财顾问”“将资产配置服务变得精细化、个性化,实现“千人千面”。
不仅没有使用门槛,而且能够有效规避传统人工理财顾问易受个人水平、情绪及客观利益影响等不稳定因素,让财富管理的风险可控,为客户带来普惠、简易、可靠的财富管理整体米乐m6平台的解决方案。
近年来,交通银行积极探索人工智能与银行业务的应用触点,坚持以客户体验为核心,利用智能感知、智能认知、智能决策等人工智能技术,聚焦在客户画像、需求挖掘、精准营销、服务质检、智能投顾等环节的应用,为客户提供定制化、智能化、有管控的金融服务,以全渠道视角推动银行服务与运营流程领域的智慧化改造。
aistation是浪潮面向人工智能企业训练与推理场景开发的高效人工智能资源平台,可实现容器化部署、可视化开发、集中化管理等,为用户提供极致高性能的ai计算资源,实现高效的计算力支撑、精准的资源管理和调度、敏捷的数据整合及加速、流程化的ai场景及业务整合,有效打通开发环境、计算资源与数据资源,提升开发效率。
借助浪潮aistation,拥有百人规模人工智能开发团队的交通银行太平洋信用卡中心很好的解决了计算资源利用率不高的问题,整个计算集群的利用率提高30%以上,运维人员工作效率提高50%,大大加快了模型迭代和上线速度。
数据中台
交通银行在数字化、智慧化转型工程中,凭借ai能力平台和数据中台两大基础能力平台,从感知、认知、开放生态、云平台四个角度打造了四大技术应用体系。
交行将建立技术研发与业务价值创造的联动考核机制,从而让技术人员能闻到前台的"硝烟",体会到前台的"紧迫感"。
“我们希望协同好科技与业务的关系,平衡好安全与发展的关系,打造强有力的技术中台,提升科技赋能质效水平,为集团发展提供引擎动力和技术支撑。”交行方面称。
优化基础架构,交行正在推进信息技术架构向“集中 分布”转型升级。
目前,交行完成1.81亿张借记卡数据和高频交易从主机平稳迁移至分布式平台,分布式平台分流的借记卡交易量日常占比达50% ,“双十一”占比达 90%,核心账务系统每秒并发处理能力达到1.6万笔;运行在开放平台的应用系统占比超过98%;完成私有云体系建设;应用环境50%以上系统入云 。
还与华为签署战略合作协议,推动大数据、人工智能、云计算、移动互联等新兴技术与银行业务应用深度融合。
搭建卡中心私有云平台,实现底层环境搭建快、系统功能部署快、应用发布速度快的流水线式作业。目前 ,信用卡业务系统云化率已达80%,其中自研新系统云化率达100% 。
2018年4月,交行区块链国内信用证项目投产,实现了信息和单据的端到端传输,减少单证邮寄的中间环节,极大提高了国内信用证项下交易速度,大幅降低交易成本。
2018年6月27日,业内首个区块链资产证券化平台“聚财链”在交行正式上线。
聚财链是业内首个投行全流程区块链资产证券化平台,本质是一条由交行、交银国际、券商、评级机构、会计及律师事务所等组成的联盟链。通过利用区块链智能合约技术,交通银行自主研发了一套分布式工作流引擎,实现了链内跨机构业务流转,并在此基础上利用非对称加密机制实现敏感业务数据权限的自定义配置。
7月24日,第一笔住房按揭贷款证券化融资产品的基础资产信息由交行完成上链。
2018年9月26日,交通银行成功发行了市场首单基于区块链技术的信贷资产证券化项目——交盈2018年第一期个人住房抵押贷款资产支持证券(residential mortgage - backed securitization,简称rmbs),发行总规模达93.14亿元。
2010年起,交通银行就陆续引入了眼神科技的指纹、人脸识别产品技术和系统平台,推出了即时发卡机、智能桌面、一对多等应用和服务。
近年来,交通银行持续加大科技投入,推动流程重塑、模式创新,积极探索人工智能与银行业务的应用触点,以客户体验为核心,打造面向未来的金融科技优势。
平台是金融科技创新的核心驱动力。2018年,眼神科技为交通银行搭建了abis 多模态生物识别统一身份认证平台,融合指纹、人脸、指静脉、虹膜等多种核心技术,可实现多模态的自动决策体系、多维度可配置化的人员身份特征识别体系,全面应用于vip识别、无人银行、智易通、手机银行等应用场景。“完善的生物识别平台建设”作为交通银行10大金融科技创举,被写入了交通银行的2019年年度报告成绩单中。
2020年,在多模态生物识别统一平台加持下,交通银行与眼神科技正探索基于人脸识别轨迹算法的人体全属性动态识别定位和便捷安全的智慧化园区建设,由业务办理高效化、内部管理智慧化向更多泛金融渠道迈进。
此前,交通银行的业务系统存在很多难题需要解决,主要包括:
当前交通银行的日志数据越来越多,原有的系统已经无法支撑数据查询
分布式架构越来越成为it主流技术,而交通银行原有的业务系统,无法满足新技术的要求
随着金融日志数据的急剧扩大,现有的业务系统的缺乏可靠性
为了解决上述问题,2016年,交通银行决定与华为公司进行合作,运用华为高效可靠的大数据技术,打造软件开发中心。华为推出了一套切实可行的大数据米乐m6平台的解决方案:
(一)华为提供fusioninsight高级版大数据平台,为交通银行提供基于hadoop原生社区的完整组件,基于该组件,交通数据查询任务变得“多、快、准”,从而有效提升交通银行业务效率。
(二)华为大数据米乐m6平台的解决方案增加了计算效率,并且消除了传统方式的性能瓶颈和单点故障,此外,华为大数据平台具有先进分布式架构,为数据提供了安全环境,并且使后续扩容平滑稳定,使交通银行的业务数据可以在一个相对安全的环境中运行。
(三)华为对开源组件进行了金融加固,交通银行软件开发中心可以把精力集中在业务创新上,降低了交通银行的人力成本,大大缩减交行的成本支出。
在华为大数据米乐m6平台的解决方案的帮助下,交通银行成功上线大数据项目,把复杂度较高的日志查询从一小时缩短到5分钟以内,极大提升业务效率的同时,也为交通银行的业务系统运行提供一个安全的环境,从而成功保障交通银行业务的有效开展和扩大。
交通银行旗下公司交银租赁使用的信息系统包括内部系统与外部系统,繁杂分散的系统使得信息的整合度不高。
对很多业务人员来说,每天都需要进行大量重复性、无技术含量的工作。如果按照传统做法另外开发新的系统,则开发周期较长,同时会涉及到各个系统接口的开发,会有部分系统不支持接口开放等问题。
业务评审部的员工每天需要耗费大量时间逐条查看客户的风险信息,且要保证风险信息没有错漏。
在租赁项目汇总自动化流程中,rpa机器人能够辅助业务人员自动维护表格内的大部分字段,自动完成大量重复的租赁项目信息录入动作,使数据输入更加准确和快速。在风险信息监测自动化流程中,rpa机器人能够从各个信息系统中自动获取客户风险信息并整理在本地文件夹,做到无人值守,业务人员只需查看日志即可。rpa机器人的加入极大地解放了业务部门的人力资源,让他们有更多时间去完成更重要的工作。
交通银行采用了弘玑cyclone rpa产品与米乐m6平台的解决方案不仅拥有极高地准确率,还能实现7×24小时全天候自动化运作,让员工从重复繁琐的日常工作中解放出来,得以专注于增值业务,在降低企业运营成本同时,极大提升企业竞争力。
引入弘玑cyclone rpa后,金融市场部交易信息录入工作从之前的人工操作15分钟,到现在人工操作3分钟,效率提升了5倍。业务评审部项目信息录入工作从之前人工操作30分钟/笔,到现在的人工操作5分钟/笔,效率提升6倍。
相比传统米乐m6平台的支付方式,移动支付具有接入生活化和请求高并发的特点。这对银行传统it架构提出了更高的需求:高可靠架构保证业务连续性、高性能满足高频交易的快速响应。
在这样的需求下,传统集中式架构存在瓶颈,分布式架构已成为当前明确的演进目标。
2020年8月,中兴通讯goldendb分布式数据库成功中标交通银行信用卡中心试点项目。
交通银行信用卡中心选取电子账单管理等三大典型业务场景作为试点,致力于基于x86开放架构实现全局事务管理、备份恢复、数据迁移、集群管理、日志监控、元数据管理、操作维护、同城双活功能及服务、全自动化的配置、操作、监控、故障定位、故障分析等管理,建设适合卡中心业务安全可控的数据库平台。
灵活的分布式架构在更好地应对互联网业务瞬时冲高需求的同时,也能更好地支撑创新业务快速上线。
2020年6月,手机银行月度活跃客户((mau)2651万户,同比增长45.50%,较上年末增长19.55% 。
目前,交通银行已经成功打通手机银行与买单吧用户体系,实现两大app平台用户互联 。
交通银行不断丰富场景建设,实现全国各地20多个场景、近1500项水、电、燃气等缴费服务项目接入手机 银行,满足用户一站式“金融 生活”服务需求。
在企业方面,交通银行依托“企业网银 企业手机银行 公司金融微信公众号”为客户提供三位一体的公司金融线上服务渠道 。
2019年年末,企业手机银行签约客户数较上年末增长44.72万户,交易额较上年末增长人民币1005.89亿元 。报告期末,企业电子银行客户数较上年末增长45.07% 。
交通银行积极推进网点智能化建设,打造线上线下一体化协同服务模式。2020年6月,境内银行机构营业网点数3025家。
交行正在实现手机银行与智能机具的联动 ,打造线上线下一 体化协同服务模式。
目前交行领导班子呈现“一正四副”格局,行长刘珺,四位副行长分别为为吕家进、殷久勇、郭莽、周万阜。
吕家进分管对公业务,殷久勇分管零售业务,郭莽分管科技和预财,周万阜分管同业业务,他们对金融科技也皆留下自己的见解。
吕家进:科技创新正以前所未有的速度和广度重塑全球经济,创造新产业、新业态,,同时也为支付清算行业的发展插上金色的翅膀
殷久勇:金融科技已不再是简单的赋能工具和手段,而是引领发展的核心竞争力,并与现有商业模式、体制机制充分融合,全方位地重塑着银行业的未来
郭莽:金融科技是交通银行现在和未来的核心竞争力
周万阜:区块链等金融科技颠覆了传统商业银行的业务逻辑和服务模式
刘珺作为交行行长更是频频提及银行需要大力发展科技力量。
“银行的竞争对手已不再是银行。”在2020年上海外滩大会论坛上,交通银行行长刘珺表示。
刘珺认为在科技对全要素生产率的贡献越来越大的背景下,支付公司、零售商、网店等都成了银行的竞争对手,所有的竞争都来自意想不到的领域。雷锋网雷锋网雷锋网
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