中國金融科技的(de)發展經曆了(le)信息化(huà)階段，并在2016開始逐步進入數字化(huà)階段。監管以多(duō)種方式指導金融機構開展數字化(huà)轉型，如人(rén)民銀行在2019年發布《金融科技發展規劃（2019-2021年）》，在《規劃》中提出到2021年建立健全中國金融科技發展的(de)“四梁八柱”，并确定六方面重點任務。經過近三年實施以及一系列政策措施推動下(xià)，我國金融科技創新能力明(míng)顯增強，數字化(huà)能力得(de)到充分(fēn)建設。在2021年底又發布了(le)《金融科技發展規劃（2022—2025年）》，提出了(le)數字驅動、智慧爲民、綠色低碳、公平普惠的(de)發展原則，明(míng)确了(le)健全金融科技治理(lǐ)體系、充分(fēn)釋放數據要素潛能、打造新型數字基礎設施、深化(huà)關鍵核心技術應用(yòng)、激活數字化(huà)經營新動能、加快(kuài)金融服務智慧再造、強化(huà)金融科技審慎監管、夯實可(kě)持續化(huà)發展基礎八項重點任務。将促進金融與科技更深度融合、更持續發展，高(gāo)質量推進數字化(huà)轉型，加快(kuài)健全适應數字經濟發展的(de)現代金融體系。此外，銀保監會也(yě)在2022年發布《中國銀保監會辦公廳關于銀行業保險業數字化(huà)轉型的(de)指導意見》，要求加快(kuài)數字經濟建設，全面推進銀行業保險業數字化(huà)轉型，推動金融高(gāo)質量發展。

租賃行業屬于金融行業細分(fēn)領域，其底層邏輯和(hé)銀行信貸有共通(tōng)之處，如在獲客、項目審批、放款、租後管理(lǐ)等環節已有應用(yòng)案例。随著(zhe)租賃行業的(de)高(gāo)速發展期已過，行業逐步由搶增量轉向存量競争，租賃公司必須改變現有模式，通(tōng)過升級生産工具提升運營效率、提高(gāo)風險管理(lǐ)質量。部分(fēn)頭部租賃公司在近幾年逐步開展數字化(huà)轉型，意圖借助數字化(huà)建立競争優勢，拉開與競争對(duì)手的(de)差距，在可(kě)見的(de)未來(lái)，金融科技将是傳統租賃公司不可(kě)逾越的(de)競争壁壘。傳統認知中的(de)信貸産品（或類信貸産品）可(kě)複制性強的(de)觀點在金融科技中不再适用(yòng)，因爲金融科技的(de)技術壁壘更高(gāo)，并且随著(zhe)數據積累和(hé)挖掘，風險模型的(de)豐富性、複雜(zá)性、準确性是後進者短短2、3年之内無法趕超的(de)。如在汽車金融及小微租賃業務中，部分(fēn)租賃公司通(tōng)過數據挖掘建立數據驅動的(de)風險模型，并基于風險模型開展流程再造，其審批效率、風險管理(lǐ)能力及盈利能力明(míng)顯優于依賴人(rén)工審批的(de)公司，客戶粘性、渠道合作意願也(yě)随之提升，形成了(le)良性循環。

金融科技發展究竟到了(le)什(shén)麽階段，是否具備應用(yòng)價值？如何建設金融科技，從何處入手？實現金融科技是否投入巨大(dà)，小公司有必要建設金融科技嗎？金融科技建設過程中有哪些難點，如何解決？以上問題在下(xià)文将逐一解答(dá)。

金融科技經過這(zhè)幾年的(de)高(gāo)速發展，行業生态已比較完善，金融科技已不再是“堂前燕”，具體表現在以下(xià)幾方面。在硬件端，算(suàn)力和(hé)存儲等硬件技術的(de)快(kuài)速發展使海量數據存儲、運算(suàn)不再是限制條件，現有算(suàn)力可(kě)輕易應對(duì)深度神經網絡模型的(de)訓練并應用(yòng)在圖像識别、NLP等領域。在數據端，企業數據維度也(yě)日益豐富，如工商、司法、稅務、征信等數據都能夠結構化(huà)輸出，經過簡單加工後可(kě)以直接用(yòng)于模型訓練，數據的(de)豐富也(yě)助力信貸産品的(de)豐富，如近幾年火爆的(de)發票(piào)貸、稅貸等，已經完全擺脫傳統線下(xià)資料收集的(de)方式轉而線上收集數據。在數據挖掘端，算(suàn)法的(de)發展能夠輕松應對(duì)金融領域的(de)任務，如應用(yòng)邏輯回歸或其他(tā)機器學習(xí)算(suàn)法開發客戶違約模型等。在系統端，數據倉庫、決策系統、業務系統也(yě)得(de)到長(cháng)足發展，能夠很好的(de)支撐金融科技應用(yòng)。此外，在行業推進金融科技的(de)過程中湧現出了(le)一批服務機構，以上所述數據、系統等都能找到對(duì)應服務機構并提供成數的(de)解決方案，服務機構的(de)存在大(dà)大(dà)降低了(le)金融科技門檻，同時(shí)也(yě)降低了(le)金融科技的(de)投入、加速金融科技推廣與應用(yòng)。

在討(tǎo)論如何建設金融科技之前我們先評估租賃公司的(de)數字化(huà)發展階段，有個(gè)簡單的(de)标準可(kě)以對(duì)照(zhào)：1）原始階段。公司内部沒有系統，項目審批、内部管理(lǐ)依靠郵件、紙質文件傳達。除了(le)初創公司，一般公司都不會處于這(zhè)個(gè)階段。2）信息化(huà)階段，目前大(dà)部分(fēn)租賃公司都處于這(zhè)一階段，這(zhè)一階段的(de)公司具備業務系統，但系統僅服務于流程，即僅用(yòng)于項目流轉過程中供各審批人(rén)出具意見，主要數據未結構化(huà)存儲，表現爲授信報告需要大(dà)量人(rén)工手動作業等等。3）數字化(huà)過渡階段，頭部租賃公司大(dà)多(duō)處于這(zhè)一階段。這(zhè)類公司按需求建立了(le)多(duō)個(gè)系統，但各系統間的(de)數據信息均未打通(tōng)，不具備統一的(de)數倉、未做(zuò)自上而下(xià)的(de)治理(lǐ)；部分(fēn)數據未結構化(huà)存儲，曆史數據無法産生價值；缺乏數據挖掘平台，依賴人(rén)工分(fēn)析數據、得(de)出結論；數據質量較差，數據挖掘前需要花費大(dà)量時(shí)間做(zuò)數據清洗。4）數字化(huà)階段，目前極少有公司實現。數字化(huà)轉型成功的(de)公司在數據獲取、清洗、加工方面已全部或大(dà)部分(fēn)實現系統自動化(huà)，數據實現全量結構化(huà)存儲，同時(shí)具備性能良好的(de)數據分(fēn)析及挖掘系統，各部門将數據資産應用(yòng)于公司經營決策、業務管理(lǐ)、授信審批等。

租賃公司如需實現數字化(huà)轉型或科技金融，首先需要制定建設目标，且建設目标直接與經營目标挂鈎，換言之，數字化(huà)轉型必須産生可(kě)衡量的(de)經濟價值，再結合當前數字化(huà)所處階段制定金融科技推進計劃，在資源有限的(de)前提下(xià)有選擇的(de)優先發展薄弱環節。在具體開展建設任務之前需要制定數字化(huà)主題，并評估數字化(huà)價值，對(duì)于投入過大(dà)但價值不高(gāo)的(de)項目可(kě)以暫緩推進，優先推進投入低、産出高(gāo)的(de)數字化(huà)項目。其次，需要适配合适的(de)人(rén)員(yuán)推進數字化(huà)，需要同時(shí)配置業務及技術人(rén)員(yuán)，包括但不限于資深業務及信審（構建場(chǎng)景、沉澱經驗）、數據崗（數據分(fēn)析、規則提取、數據管理(lǐ)）、模型崗（模型訓練）、策略分(fēn)析師（制定規則和(hé)模型應用(yòng)策略）、模型監控、系統開發工程師等。不可(kě)寄希望某幾個(gè)人(rén)大(dà)包大(dà)攬，金融科技不是單純的(de)金融，亦非單純的(de)科技，而是由多(duō)個(gè)專業壁壘較高(gāo)的(de)領域疊加而成，故必須結合各自優勢共同推進，必要時(shí)需要聘請有經驗的(de)咨詢公司開展數字化(huà)轉型的(de)咨詢與落地。需要注意的(de)是，如果咨詢公司隻是提了(le)數字化(huà)框架而非細緻到具體實施，這(zhè)類咨詢大(dà)概率是脫離業務的(de)，不具備操作性，從根源上是注定失敗的(de)。此外，在數據層面需要梳理(lǐ)數據資源，優化(huà)數據獲取、清洗、加工流程，建立數據标準提升數據質量，打通(tōng)業務系統的(de)數據孤島，并通(tōng)過數據可(kě)視化(huà)、模型應用(yòng)等方式發揮數據價值。最後，則是圍繞數據化(huà)結果制定應用(yòng)方案，應用(yòng)方向涉及到租賃産品開發、流程優化(huà)、系統調整、職能分(fēn)工、制度建設乃至經營策略、發展戰略等等。

對(duì)于租賃公司而言，在營銷端和(hé)風險管理(lǐ)端實現金融科技是對(duì)公司經營與發展助力最大(dà)的(de)，尤其是以零售業務爲主（例如汽車租賃、中小微租賃業務），或想要轉型零售業務的(de)租賃公司。科技基礎比較薄弱的(de)租賃公司可(kě)以優先考慮風險管理(lǐ)的(de)數字化(huà)轉型，再将數字化(huà)轉型的(de)經驗應用(yòng)至公司企業經營管理(lǐ)中。金融科技在信用(yòng)風險管理(lǐ)端可(kě)用(yòng)于以下(xià)環節：1）項目審批。通(tōng)過對(duì)客戶風險分(fēn)層實現自動拒絕、自動通(tōng)過、轉人(rén)工處理(lǐ)等。由于數據的(de)處理(lǐ)過程沒有人(rén)工幹預，操作風險大(dà)大(dà)降低，取而代之的(de)是系統風險，由多(duō)個(gè)風險來(lái)源（多(duō)人(rén)、多(duō)層級）降低到單一來(lái)源（系統風險），系統的(de)管理(lǐ)難度明(míng)顯低于對(duì)人(rén)的(de)管理(lǐ)，數字化(huà)降低了(le)風險管理(lǐ)難度。在提升效率方面，因爲數據獲取和(hé)加工都由系統自動實現，避免了(le)業務和(hé)信審的(de)重複勞動，也(yě)規避了(le)其中存在的(de)操作風險。2）貸中監控。通(tōng)過貸中模型可(kě)實現客戶風險自動預警，有助于租賃公司及時(shí)發現風險、提前介入。此外，基于客戶曆史數據可(kě)輔助營銷，如項目翻單等決策。3）貸後管理(lǐ)。通(tōng)過模型預測回收概率或向下(xià)遷徙概率，并基于風險等級分(fēn)配催收資源，資源向回收概率高(gāo)的(de)項目傾斜，回收概率低的(de)項目可(kě)提前轉外包處置。若租賃公司數據積累比較少，或者數據量大(dà)但維度少，可(kě)以考慮與外部咨詢公司聯合建模，采用(yòng)合适的(de)模型算(suàn)法或專家法等方式逐步建立。

金融科技本質上是工具的(de)升級，如果沒有與之配套的(de)應用(yòng)則難以發揮其作用(yòng)。故須同步推進産品、制度、流程、考核标準等配套機制的(de)改革。配套機制往往是科技金融推進過程中的(de)難點與重點，大(dà)量失敗的(de)案例告訴我們最終數字化(huà)轉型的(de)失敗就是倒在這(zhè)最後一公裏，其建設原則是在風險可(kě)控的(de)前提下(xià)做(zuò)到效率最大(dà)化(huà)、人(rén)員(yuán)（成本）最小化(huà)。需要重點說明(míng)的(de)是，建議(yì)基于科技金融帶來(lái)的(de)流程重塑對(duì)各流程節點的(de)職能做(zuò)進一步細分(fēn)，重點梳理(lǐ)和(hé)分(fēn)析流程中卡點或限制産能提升的(de)環節，基于金融科技通(tōng)過服務外包等形式打破原有模式下(xià)的(de)束縛。

金融科技雖然能降低操作風險、提升風險管理(lǐ)水(shuǐ)平，但也(yě)湧現出其他(tā)風險關注點：1）欺詐風險。若黑(hēi)産摸清了(le)風險模型的(de)邏輯，可(kě)能會發生欺詐案件，故模型背後的(de)審批邏輯、産品設計的(de)完整度等須考慮全面，并且需要實時(shí)監控、調整風險模型。2）模型風險。因系統性風險、客群偏移（由于展業區(qū)域、行業、客群等發生變化(huà)造成）、建模過程（樣本、數據處理(lǐ)、過拟合等）導緻的(de)模型性能下(xià)降，須實時(shí)監控、優化(huà)模型，不斷提升模型的(de)準确性及泛化(huà)能力。3）系統風險。如模型、策略部署出錯，數據源變化(huà)導緻規則無法加工（無返回或返回的(de)數據結構發生變化(huà)）。4）操作風險。策略制定錯誤、監控不及時(shí)、模型結果應用(yòng)錯誤等。

實現金融科技存在以下(xià)難點：1）認知。對(duì)于行業發展趨勢的(de)認知偏差、對(duì)于業務規劃的(de)短視、對(duì)于金融科技的(de)不了(le)解等導緻認知出現偏差。無論是管理(lǐ)層還(hái)是執行層，任何環節的(de)認知偏差都可(kě)能導緻金融科技建設的(de)失敗。2）人(rén)員(yuán)。合适的(de)人(rén)員(yuán)是實現金融科技的(de)關鍵，如上文所述，必須找到合适的(de)人(rén)員(yuán)推進金融科技項目。3）資源整合。業務、數據、系統的(de)整合能力決定金融科技建設質量。金融科技存在一些壁壘，外行很難具備全局觀去整合資源并實施應用(yòng)。4）應用(yòng)。業務轉型無法跟上金融科技建設步伐，導緻經濟收益不明(míng)顯。

在未來(lái)的(de)2-3年，有2個(gè)趨勢是明(míng)确的(de)。首先是規則和(hé)模型将更成熟，金融科技的(de)應用(yòng)場(chǎng)景将進一步豐富，尤其是在貸中、貸後階段。在營銷端，将帶來(lái)獲客模式的(de)轉變，而在審批端，随著(zhe)小額租賃産品全自動化(huà)審批的(de)實施及風控模型有效性的(de)不斷提升，中大(dà)金額租賃産品也(yě)将得(de)以應用(yòng)。其次，趕上實施金融科技方案早集市的(de)租賃公司将形成壁壘，并借助豐富的(de)金融科技工具形成更爲全面的(de)客戶服務能力（更豐富的(de)産品形式、更下(xià)沉的(de)客戶、更細分(fēn)的(de)行業等）。這(zhè)爲我們敲響了(le)警鐘(zhōng)，租賃公司務必在這(zhè)幾年抓住行業發展機會，趕上金融科技發展浪潮。

來(lái)源：Jack看租賃

作者：施曉林(lín) 河(hé)北(běi)省金融租賃有限公司