宋柏允：金融科技与风险管理

【课程对象】相关需求者

【课程时间】6小时

【课程背景】

近年来“金融科技”成为热点名词，不排除有人“蹭热点”。所谓“金融科技”，主要指运用前沿科技成果（如：人工智能、区块链大数据、云计算、物联网等）改造或创新金融产品、经营模式、业务流程，以及推动金融发展提质增效的一类技术。

但是我们更关心的是：其一，什么是金融科技，以及对传统金融机构（例如：银行），会产生哪些影响；其二，当前宏观背景下，区域经济发展趋势，以及对金融科技与传统金融机构的发展趋势是什么；其三，金融科技能够对风险管理做什么。

本课程逐一解读。

【课程收益】

• 明确什么是金融科技，不被“蹭热点”带跑偏
• 理解宏观背景下，区域经济的特点及发展趋势
• 掌握风险管理的数学建模方法

【课程特色】案例，深入浅出听得懂；科学，背后理论讲得明；实战，学之能用定方向；展望，以史为鉴看未来

【课程对象】相关需求者

【课程时间】6小时

【课程大纲】

一、什么是金融科技？

1、中国金融科技行业发展分析

• 中国金融科技弯道超车
• 金融机构科技投入规模与结构

2、金融科技发展趋势

• 从互联网金融到金融科技切换
• 政策监管：顶层设计与监管沙盒
• 技术发展：从概念技术到落地应用
• 需求增加：从金融需求就金融科技发展
• 美国顶级银行在金融科技布局

3、金融科技代表性技术

• 区块链：避免造假

4、国内银行业金融科技的现状

案例：招商银行的金融科技护城河、浦发银行扩大零售与非息收入

5、客户关系管理

• 客户信息收集整理
• 客户获取

案例：零售业务“亲人找亲人”、对公业务“转介绍”

• 客户细分与客户价值
• 客户行为分析
• 客户流失预测模型

三、宏观背景下区域经济发展趋势？

1、宏观背景

• 中美贸易战：本质上是贸易、金融、科技的立体战
• 2020年新冠肺炎疫情冲击全球
• 行业趋势：大鱼吃小鱼

2、地区数据看经济

注：此处为互动环节：共同查数据、共同研讨现实状况

• 一看：地区生产总值，产业层级：一二三产分别占比及详细情况——直接关系到产业定位
• 二看：财政收支，财政收支：公共预算的账本及增速——直接关系到税收及优惠
• 三看：消费与对外
• 国内贸易：社会消费品零售总额——消费才是经济的终端
• 对外经济：进出口贸易——外向型还是内向型经济
• 价格指数：居民消费与工业生产价格——谷贱伤农，谷贵伤民，能否平衡直接关系到产业良性发展
• 四看：人口与结构，人口、收入与社保：人口年龄结构、可支配收入及社保缴纳——社保直接关系到财政，间接关系到企业税负与政府融资

案例：以佛山市为例

3、企业角度看经济

注：此处为互动环节：共同查数据、共同研讨现实状况

• 上市公司看产业的上下游及周边
• 本地的重点甚至支柱产业列举
• 迈克尔波特五力模型（量化分析）

案例：美的集团

• 从企业家到企业家精神

案例：方洪波

4、政策角度看经济

注：给定题目，分组讨论

• 政府发布的政策如何解读

案例：3月31日，佛山宣布将发放亿元消费券，启动为期一个月的“促销费、惠民生”活动、佛山上半年重大项目集中开工 总投资超千亿

• 产业导向看区域经济

案例：佛山市南海区氢能产业、佛山市鼓励汽车消费，买新车补贴2000-5000元、佛山放松人才购房政策，龙头房企11月销售成色不减

三、金融科技对零售业务有哪些影响？

1、银行长期仍是零售金融的王者，保险吸引力显著提升

• 资管新规下保险成为唯一合法“刚兑”
• 金融监管及利率趋势共振
• 中国零售金融长期看银行

2、零售金融未来趋势

• 零售消费金融市场未来可期：消费成为经济增长第一抓手
• 零售消费金融提供方应对：线上线下巨头积极布局，银行、持牌消费金融公司、网络小贷公司、助贷机构各有优劣
• 用户画像：精准情报，方能精准定位
• 零售消费金融市场趋势：从蓝海到红海，竞争更加激烈，下沉市场成焦点

3、信用卡拥抱金融科技

• 2019，信用卡成各银行竞争大战场
• 信用卡发展不均，有增长空间
• 消费金融升温推动信用卡成长
• 两种不同的模式：以业务流为导向、以用户为中心数据流向为主线
• 国有五大行“寡占型优势”与股份制银行线上获客
• 信用卡的泛生活金融生态
• 国有行资源优势与股份行科技创新
• 智能风控将投入主战场

案例：AI+银行模式，招商、浦发、平安特色比较

4、零售信贷业务的风控黑科技

• 信用评分技术

三、金融科技对对公业务有哪些影响？

1、传统信用风险管理

• 信用风险度量
• 信用评分模型：Z评分模型、机构评级
• 信用风险管理方法

2、金融“黑科技”

注：此处为互动环节：运用真实企业数据、共同研讨现实状况

• EBIT测算：企业可承受利率
• 现金流FCFF：利用勾稽关系还原企业现金流
• M评分模型：评估企业财务操纵
• 回顾波特五力模型：找到最可能违约的人
• 回归分析：拉网排查风险信号