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以金融科技為利器 建行北京市分行助力普惠金融跑出加速度
2019-03-28 15:30:46 來源: 新華網
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  “任何一條增長曲線都會滑過拋物線的頂點,持續增長的秘密是在第一條曲線消失之前開始一條新的S曲線。”

  ——《第二曲線》

  2019年初建設銀行全行工作會議上,董事長田國立提出“開啟第二曲線 創新未來動力引擎”的發展理念,引發了全行上下以及市場的廣泛關注。作為傳統銀行,在第一曲線狀態主要發力銀行存貸款功能。如今,開啟第二曲線,則對建行有了更高的要求。為落實總行戰略,建行北京市分行明確,需以B端賦能、C端突圍、G端連接為主導思想,從解決客戶痛點、營造軟件環境入手,對內賦能業務升級、對外賦能社會發展。在分析人士看來,建行開啟第二曲線的利器則在于金融科技,同時也將助力普惠金融戰略跑出加速度。

  發力“第二發展曲線”

  為滿足人民對美好生活的向往,自2018年以來,建行全面實施普惠金融、住房租賃、金融科技“三大戰略”。今年開始,在落實“三大戰略”的同時,建行也將發力“第二發展曲線”。

  據悉,2019年建行北京市分行對三大戰略推進提出明確要求:以智慧聚能激發新動力,領先實施金融科技戰略;以共用平臺為契機,為住房租賃戰略鋪展新格局;以科技為助力使普惠金融戰略跑出加速度。將以B端賦能、C端突圍、G端連接為主導思想,從解決客戶痛點、營造軟件環境入手,對內賦能業務升級、對外賦能社會發展,助力構建建行第二發展曲線,推進金融科技(TOP+)戰略落地。

  在科技驅動業務方面,據建行北京市分行金科部負責人介紹,將在人工智慧、物聯網、區塊鏈、5G應用、移動互聯網應用等新興技術領域拓展服務場景,通過改進金融科技項目管理機制,加大自主研發力度,與北京市科創中心的定位緊密對接,為更多客戶提供管理智能化、産品定制化、經營協同化、渠道無界化的金融服務,為B端賦能。

  金融科技離不開數據應用和變現。為了拓展大數據應用場景,提升數據資産變現能力。建行北京市分行將持續推動獨立實施大數據原創項目,加強大數據與業務發展相融合,探索大數據、人工智慧等先進技術在客戶細分、産品創新、風險防控等領域的應用,推動全行行銷向數據化、平臺化、網絡化發展。

  據悉,建行北京市分行去年共完成係統開發任務68項(其中自主開發60項),完成大數據應用服務175項,新建大數據項目60個。在總行首屆“創新馬拉松”金融科技專場競賽中,建行北京市分行榮獲二等獎。

  如何找到破局點?

  如何找到發力第二曲線的破局點?建設銀行的“利器”就是金融科技。面對經濟金融新形勢和社會主要矛盾新變化,需要“跳出金融做金融”。為此,建行有意聚合前沿科技、金融場景以及創新商業模式,構造新型生態圈。

  在B端賦能上,建行將做企業全生命周期夥伴。此前,銀行和企業多是存款、貸款、支付清算等“簡單的金錢關係”,在金融科技的助力下,建行跳出了固有格局,要做企業全生命周期的夥伴。比如,服務開展“拉清單”:為B端客戶搭建開放平臺,互為助力營建共生共榮生態;開放共用,助力企業加快數字化轉型升級;幫助企業優化再造經營管理模式,實現降本增效,提高生産和運營效率;幫助上下遊企業找投資、找技術、找服務、找項目,從“融資端”轉向“融智端”;推動傳統産業鏈升級再造和客群協同發展等。

  在C端方面,面對互聯網金融的快速發展,傳統銀行在C端支付場景領域逐漸被邊緣化,銀行與C端客戶的衣食住行日漸疏離。為此,建行在C端的突圍方面,轉變思路,拓展場景,將“用戶”轉為“客戶”。同時,在服務方面更智能化,利用人工智慧提供無限豐富的可能,圍繞消費、投資、保障這三大場景,構建財富管理生態係統。

  G端的連接上,銀行和G端深度互聯合作,涉及行業管理、城市和社區治理、農村治理等方方面面。據了解,建行當前的舉措包括:開展住房租賃綜合服務,積極推動行業應用平臺建設和推廣,服務民生,服務民營企業,服務實體經濟發展。

  助力普惠金融跑出“加速度”

  對于金融科技在解決社會痛點方面的重要意義,近期央行以及銀保監會紛紛提到充分運用金融科技手段優化信貸流程和客戶評價模型,降低企業融資成本,紓解民營企業、小微企業融資難融資貴問題,增強金融服務實體經濟能力。

  為此,建行全面啟動普惠金融戰略,以金融科技助力跑出“加速度”,以智慧共用聚能打造新引擎,創新探索破解小微企業融資難題的“建行模式”,著力打通金融服務“最後一公里”。

  據介紹,在發力普惠金融方面,建行運用大數據、互聯網、雲計算等新興技術,創新服務普惠金融的“五化”模式,即批量化獲客、精準化畫像、自動化審批、智能化風控、綜合化服務。同時,創新平臺經營模式,實現“一分鐘”融資、“一站式”服務、“一價式”收費的“三個一”信貸體驗,有效解決小微企業融資難、融資貴、融資慢。在風險防控方面,實行智能風險管控,提升可持續服務能力。建行將風險底線嵌入係統,建立大數據選客控險、模型化係統排險、智能化預警避險等全流程風控機制。

  

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【糾錯】 責任編輯: 秦雪璠
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