报告:98.75%中小银行已建立一级科技部门


2023-12-4 9:39来源:移动支付网

11月29日,在2023中国(深圳)金融科技大会上,中小银行互联网金融(深圳)联盟联合金融科技50人论坛、金融壹账通,发布《中小银行金融科技发展研究报告(2023)》(下称“《报告》”),分析总结中小银行金融科技发展的现状、逻辑、未来发展等。

据《银行科技研究社》了解,《报告》基于“蜂巢模型”,问卷采用“1+6+1"的结构,从宏观环境、战略、组织、技术、应用、数据、生态、金融科技重视程度和发展重要性等八个方面进行调研,反映中小银行金融科技发展的情况。

据悉,在受访银行中,城商行占比达61.25%。包括农商行、村镇银行和农村信用合作社等在内的农村金融机构占比27.50%,民营银行占比为8.75%。

98.75%中小银行已建立一级科技部门

《报告》指出,中小银行的数字化转型是“一把手工程”,需上升到全行战略层面进行统筹规划。

问卷结果显示,86.25%的受访银行已经将科技赋能纳入全行发展战略规划中,并制定分阶段实施的明确目标,前期阶段性目标已完成。

在战略执行上,31.3%的受访银行正在部署科技赋能战略,37.5%的受访银行处于科技赋能战略的深入推进阶段,17.5%的受访银行已经完成部署并取得显著成效。

在对具体业务的业务战略上,城商行重点推进的业务战略布局依次是零售小微、对公和产业金融、普惠金融、科技金融、理财和财富管理,农商行重点推进的业务战略则依次主要是普惠金融、零售小微、乡村振兴。

对比而言,城商行业务战略更为分散,农商行业务战略相对更为集中,农商行选择普惠金融、零售小微、乡村振兴业务战略的比例明显高于城商行选择对应战略的比重,也整体远高于其选择其他业务战略的比例。《报告》认为,这主要是因为城商行和农商行不同的业务定位,以及受访银行样本之间的结构差异。

随着数字化转型的推进,组织机构的配合、科技投入等获得更多银行的关注。

据悉,2023年,98.75%受访银行建立行内一级科技部门(如信息科技部),2022年、2021年这一数据分别为83.56%、78.57%。

同时,中小银行根据实际情况也在完善科技条线的部门设置,成立数字化办公室、数据管理中心、科技子公司、研究院等负责数字化转型的专门工作。问卷结果显示,41.25%的受访银行设有数字化工作推进专门工作室,35%的受访银行成立了基础设施类统筹管理中心(如数据管理中心)。

专门数据管理岗位的设置也受到重视并逐渐普及。问卷结果显示,85%的受访银行已在部门内部设置了专门的数据管理岗位,30%处于成熟生效阶段。

业技融合方面,根据问卷结果,仅5%的受访银行尚未建立科技条线和业务条线的协同配合。同时,73.75%的受访银行已经组建不同业务条线、业务和技术条线相融合的共创团队,相较2022年的57.53%增长明显。

科技投入方面,《报告》介绍,尽管2022年以来中小银行盈利普遍承压,但大部分银行在科技领域的投入有增无减。

不到30%的中小银行有大语言模型相关计划

技术在业务的应用支持方面,信贷、内部运营等都是关键的领域。

据悉,在信贷业务的产品和系统智能化应用方面,智能反欺诈、大数据信评与风险预警系统是数字化应用程度最高的几大领域,处于初步应用和成熟应用阶段的受访银行比例均超过了90%。其中,智能反欺诈领域处于成熟应用阶段的占比最高,接近四成;而处于应用阶段进展最大的是大数据信评、风险数据集巿两个领域。

在服务流程和内部控制方面,已有八成以上的受访银行开始部署金融科技自动化应用。在应用的成熟度方面,网络安全居于前列,91.25%的受访银行已经实现成熟应用或者初步应用。

与2022相比,智能运营和数字化营销平台的自动化应用程度的增长颇值得关注,选择初步应用、成熟应用的受访银行比例分别上升了9.78、6.8个百分点。《报告》认为,这反映了2022年以来,部分中小银行在基于用户行为的智能运营平台和数字营销平台方面加大投入力度,拓展客户服务的精细化和精准化能力。

而在具体技术方面,《报告》介绍了中小银行对人工智能大语言模型的应用情况。

应用领域方面,多数受访银行表示拟将其应用于客户服务领域(如智能客服)、风险防控领域(如智能监控)、运营管理领域(如智能审批)、财富管理领域(如智能投研)。值得注意的是,在上述领域中的应用上,处于“成熟生效”阶段的比例十分有限,均在5%以内。

需要注意的是,由于人工智能大语言模型具有较高的应用门槛,训练和应用的成本较高,模型的稳定性和真实性还需优化,目前大部分中小银行尚未具备独立研发和成熟应用大语言模型的能力,中小银行人工智能大语言模型研发仍处于尝试和研究阶段。

问卷结果显示,仅26.25%的受访银行正在或准备内部研发人工智能大语言模型,21.25%的受访银行已完成或近期准备外部接入人工智能大语言模型。

《报告》强调,对于人工智能大语言模型(如ChatGPT、文心一言等),大型银行基本都选择了第一时间进入,而中小银行由于规模和实力差异较大,有能力开展内部研发或外部接入的主要还是一些规模较大的头部银行。

最后,《报告》指出,中小银行金融科技发展面临战略执行保障、创新组织机制僵化、高端复合型人才和数据人才缺口、金融科技投入产出压力、前沿技术研发问题、金融科技全面风险管理体系尚未建立健全、前端营销获客数字化相对滞后、数据共享机制不够畅通、消费端生态建设同质化、产业端生态建设难度大、不良资产数字化转型处于初期等问题,并基于这些问题提出对策建议。

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