金融需求驱动银行业转型变革
书名：《金融变革与银行守正》
作者：黄志凌
出版社：中国金融出版社
近年来，有关中国金融变革的学术著作频现。作为熟悉宏观经济研究和商业银行工作实务的学者，黄志凌教授依托自身数十年在金融改革与银行金融实践的独特经历，围绕金融变革与银行守正这一主题从四个方面做了系统阐释，提出了诸多富有真知灼见的观点，对中国金融发展以及商业银行未来经营管理实践具有很好的参考价值。
本书首先就金融业和银行业的国际发展前沿趋势作出研判，引入英国《银行家》杂志榜单所反映的变化趋势，以表现比较突出的摩根大通和富国银行等全球大型银行的规律性行为特征为案例，强调“青春永驻”的大型银行普遍具备清晰的战略定位、独立的风险管理以及坚持客户至上的发展理念。而其中一些遭遇困境和失败的商业银行案例存在的问题就在于，缺乏有效的内控制度，战略定位不清晰，盲目追求高收益，脱离金融逻辑的业务创新使得风险积累从量变到质变，最终成为金融危机的始作俑者和受害者。作者由此提出，中国银行业目前处于全球领先地位，更应正视新的挑战，包括过度扩张带来的高风险、自身经营管理能力的薄弱环节、盈利的可持续性等，银行业必须对此有所调整，适应国内外金融发展形势变化。从金融创新和金融监管视角来看，中国银行业的转型也愈发强调合规性与稳健经营的方向，以应对持续出现的全球经济金融不稳定复苏、新型的金融风险隐患剧增等挑战。
从金融需求的变化来看，全球银行业不仅面临着利率市场化、低利率的长期金融环境，而且随着移动互联网和金融科技元素的渗透、数字金融等快速发展，对传统银行服务提出了新的要求。作者认为，整个银行业正在主动或被动地发生革命性变化，而银行的未来也将是一个不断探索、不断变化的过程。除了传统的支付结算、财富管理和借贷服务等基本金融服务需求外，客户对金融服务便利性的要求也越来越高，银行服务形态也逐渐从线下发展到线上线下融合。同时，新出现的群体如新增城镇人口、养老族以及庞大的留学生群体等，激发了新的金融服务需求，包括养老金融服务、留学金融服务等；互联网和大数据等应用加快，又推动了银行与客户关系的演变，传统的物理网点服务需要迎合这种变化，将线上线下各种渠道资源进行无缝整合。对此，作者始终认为，金融需求是驱动银行业转型变革的重要因素，银行回归本源的动因仍是需求驱动。
从场景生态的角度来看，银行支持实体经济、经营G端以及支持中型企业融资服务等，在不同主体的金融需求变化中，商业银行需要推动多层次金融服务创新，而非教条地将金融资源运用过度集中于银行信贷领域，既要加大信贷投放力度和方向，也要依托金融科技手段、国内外金融信息资源等提升金融服务实体经济的效率。作为政府类客户的G端市场，智慧政务和数字政府建设都在加快推进，这其中必然产生巨大的金融服务需求。在发展G端业务时，要厘清政府治理的具体目标、居民对政府的服务诉求、企业和投资者对政府的期盼等核心要素，从公共服务、社会口碑和社会责任的角度去发展G端市场，既要重视以“数据+技术”的进化和应用支撑，也要加强研究智慧政务、数字政府的解决方案，树立数据思维，培育专业化人才队伍，提升G端服务能力。
从数据应用的角度来看，本书强调银行家视野的大数据应用前景，把握大数据的预测价值和相关性，利用客户的各类资金交易数据等作出关联分析，发现其中隐藏的规律特点，未来需要关注大数据应用的核心技术，包括大数据收集与处理、非结构化数据处理和相关性关系建模。商业银行在日常经营管理活动中积累的大量原始数据价值不明显，仍需借助先进的技术手段和管理手段对数据整合、挖掘价值。作者认为，大数据应用深度决定着商业银行能力提升程度，既要全面及时把握市场变化，对全部客户海量行为数据分析把握市场未来的发展方向，据此有针对性地进行战略安排，同时也要深入理解客户需求，建立客户视图并对客户分类，提供质量一致的客户体验，推动“以客户为中心”理念的落地。这客观上要求实施大数据战略，准确计量和分析风险，开展有针对性营销。唯有通过大数据的广泛应用和深度挖掘，优化资源配置，最终提升银行的盈利水平。另外，作者也强调良好的数据治理是基础，需要完善银行的数据治理体系，提供及时、高效的决策数据服务，实现对全行数据资产的统一管理，同时方便用户使用数据。
在本书最后，作者结合自己多年风险管理和危机管理经验，就商业银行未来可能需要面临的两大金融风险提出了自己的观点。一是金融智能化不可忽视模型风险。作者认为人工智能等应用会替代传统银行的许多经营管理行为，模型应用的广度和深度在不断拓展，而模型风险已经成为商业银行面临的重要风险类型，包括模型设计方法不当，不足以描述真实世界的错误、研发过程中所用的样本数据不正确或不具代表性、模型假设错误、模型技术缺陷等，可能产生的风险对银行生存构成威胁。二是大型银行面临金融摩擦风险的可能性。如贸易摩擦、国际关系变化等延伸到金融领域，金融市场全球化和国际清算体系等可能面临的业务终止风险，为此需要考虑主机硬件设备、操作系统、数据库系统、网络系统等产生的风险，提前准备好各类极端场景的风险预案。
