银行系:从担忧到拥抱

2016年,金融领域谈论最多的无疑是金融科技这一热门词汇。一般情况下,人们认为金融科技可以分为3个部分:大数据挖掘、智能投顾和区块链应用。

大数据挖掘的意义和价值是众人认可的,因此,已经在各个领域中被广泛使用。尤其是金融领域,大数据挖掘已经被广泛应用到企业和个人征信以及风险控制领域,产生了“看得见、摸不着”的收益,因此,包括银行在内的各大银行机构纷纷跟进,或为之慷慨解囊,将大数据进行共享。

智能投顾在理论上看似是一个“万能科技”,适用于一切资产配置相关的领域,包括银行资管、金融市场、私人银行等诸多业务,但是国内任何投资的资产标的暂时数量有限,即便是那些券商都裹足不前,这样银行对于这一科技的应用保有观望态度也是情理之中的事情。

区块链是一项最耐人寻味的技术,虽然已经在诸多领域中获得了不少突破性进展,全球大银行也都在区块链方面进行全方位布局,但是在我国国内不少大型银行依然对该技术的出现和应用表示担忧,反而那些少数的中小银行(平安银行、微众银行等)却冲在了创新发展的最前端。

2016年上半年,互联网高科技领 域中除了AR和VR之外,谈论最多、最炙手可热的另外一个新风口就是区块链技术。2015年,区块链成为美国创投中获得融资最高的板块,融资金额超过了 10亿美元,诸如高盛集团、花旗银行、纳斯达克等都纷纷布局区块链,就连国内的三大巨头BAT也都纷纷试水。但是,值得一提的是,所有投资机构中,投资金 额最多的却是传统银行,如花旗银行、摩根大通银行银行等银行巨头。

早在2004年金融科技正式进入金融领域以来,用户的理财和支付习惯已经彻底发生了改变,银行对于支付宝的 出现以及造成客户的流失瞬间措手不及。之后,金融科技(Fin Tech)的兴起,又使得银行遭受到了暴击。在经过大数据挖掘、智能投顾的侵袭之后,银行还没有喘过气来,紧接着区块链的出现又让他们顿感惊慌,因为区块 链技术作为一种分布式记账技术,基于其本身具有的不可篡改的特点,很好地解决了金融圈所面临的两个最大的难题:降低价值交换成本和降低信用成本。这样以往 传统银行之间存在的清算复杂、数据存储复杂、跨境支付成本高昂等问题都能得到很好的解决。

但是即便如此,银行系还是心存担忧,并且未能将“心动”转化为行动,具体来讲,银行系所担忧的问题表现在以下几个方面,如图8-1所示。

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图8-1 银行系担忧的问题

1.担心走错路

某银行的前行长曾经对于区块链的应用讲过一番颇具代表性的话:“我们对区块链的认识,与没有可能像前几年对互 联网金融一样,再次陷入一种片面的误区,从而在发展的过程中,增加更多的、无谓的试错成本?”确实如此,对于任何新生事物,谁也不敢非常肯定地说只要投入 就一定会有产出。但有一点是可以肯定的,如果不投入,就肯定不会有产出。

2.担心技术难

很多时候,银行过于强调技术的独立创新研发,但是结果却不尽如人意,开发出来的新技术往往不能与外部区块链技 术公司之间展开合作。这也就意味着,需要在区块链技术相对成熟以及相关人才储备充足的情况下才能实现完美的独立研发。现实与理想之间往往存在很大的落差, 也正是因为这一点,那些大型银行在迈向区块链应用的时候才显得畏手畏脚。

3.担心与政策、监管不同步

在区块链技术进入大众视野的初期,很多行业已经对区块链的应用优势表示极大的关注,但是在其应用前景不是非常 明朗的情况下,国家对于区块链技术的应用和监管情况还不能给出明确的态度,这个时候对于银行系来讲,将区块链技术应用于自身发展过程中是否会得到国家政策 和监管的支持和允许还是模棱两可的。因此,在没有明确政策和监管信号的前提下,银行系还是会选择保守的犹豫和观望态度。

这也正是我国那些大型银行对自己未来前景所担忧的。事实上,无论国内还是国外的那些大型银行在区块链领域试水的初期都是心存担忧的,毕竟一项新技术的应用是需要进行更多的探索和研究、实验才能一步步取得成功的。

然而,在众多小型银行初步试水并取得一定成效的时候,全球银行逐渐从担忧转变观念,进而开始积极拥抱区块链技 术,并寻找各种应对策略,像前文中讲到的:一方面,R3 CEV与巴克莱、西班牙对外银行、摩根大通银行、澳大利亚联邦银行等9家银行共同成立全球知名的金融区块链联盟R3,同时吸引了平安银行、招商银行、民生 银行、花旗银行、美国银行、德意志银行、摩根士丹利银行等在内的60多家银行加入其中,也就是说,从内部发起革命;另一方面,积极落实研究试点、频频投资 区块链创业公司,像CBW银行、纽约梅隆银行、巴莱克银行、瑞士联合银行、桑坦德银行、星展银行、西班牙对外银行等,也就是说,从外部布置救兵。

CBW银行:堪萨斯州的CBW银行是一家有着一百多年历史的小型社区银行,该银行已经与数字货币公司 Ripple Labs共同达成合作关系,并推出了实时支付系统ONE Card。拥有这样技术之后,CBW银行在同行业中更具竞争优势,可以更加快捷地实现实时结算,从而使得客户可以及时取回资金,为客户提供了非常满意的服 务体验。

巴克莱银行:英国第二大银行巴克莱银行,在实施一个为期3个月的导师计划——“巴克莱加速器”之后,已经选出 了三个区块链相关的初创公司,分别为Safello、Atlas Card、Blocktrace,之后这三家区块链初创公司纷纷加入巴克莱银行的金融科技孵化器中。在2016年6月,巴克莱银行与比特币交易所 Safello共同达成协议,将在区块链技术如何加强金融服务业务方面进行更加深入的探索和研究。

事实上,银行系无论是从内部发起革命还是从外部布置救兵,都能够很好地说明它们已经逐渐开始从原来的担忧转向了对区块链的接受和拥抱,因为它们深谙生存之道:“与其被创新技术革命,不如提前自我革命。”


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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联我删除!
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