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當前，數字經濟已經成為國民經濟的重要推動力量，數字化風暴已席捲各行各業。作為我國國民經濟的支柱產業，金融行業的數字化成熟度相對較高。新一代資訊科技正在重塑傳統金融行業的管理模式、業務模式，推動金融行業發掘新增長路徑，最大化實現數字化轉型價值。
近日，IDC中國金融行業研究總監高飛在接受《財資中國》專訪時表示，IDC認為發展數字金融的核心是開放、重構、共生。其中，開放是銀行數字化轉型的方向；重構是指在新冠病毒疫情等不確定因素影響的情況下，AI、大資料、區塊鏈、雲計算等新興技術如何創新推動金融機構業務重構，以滿足客戶日益變化的個性化金融需求；共生是指未來金融服務要嵌入生態場景中，透過與產業、商業的結合，將個性化的金融服務融合到消費者端、企業端，從而實現金融機構服務實體經濟的最終目標。
開放銀行是銀行數字化轉型方向
開放銀行最早的雛形來自於美國的Paypal，利用配套Paypal API引入支付場景，接入金融服務。爾後，開放銀行在全球各地生根發芽，呈現出百花齊放的發展態勢。當前，開放銀行的實踐對傳統銀行的核心繫統、底層風控體系提出了新的變革要求。
全球開放銀行的模式與發展
就全球開放銀行的實踐模式來看，大致可以分三種模式：監管驅動、市場驅動、監管與市場的組合驅動。
其一，自上而下的監管驅動，典型的代表有英國、歐盟以及中國香港。
2014年，英國最早提出了Open Banking、Open Data。2015年，英國政府專門成立了開放銀行工作小組，並於2016年在全球範圍內第一次推出了開放銀行的標準框架，對開放銀行的資料標準、API標準以及安全標準都做出了非常明確的規定。且在標準制定的基礎上，提出推進開放銀行應該遵循的治理模式。與此同時，2015年歐盟透過PSD2，透過支付場景驅動金融服務嵌入不同的場景，並率先透過立法對資料進行開放，緊接著就是歐盟GDPR。2021年，歐盟在此基礎上做了支付場景強認證（SCA），這是一個“隱私＋安全”強認證的要求。我國香港金管局在2018年推出API框架，與此模式相同的還有韓國、日本以及澳大利亞，基本上是政府主導、行業協會輔助開放銀行的實施框架。
其二，自下而上的市場驅動，典型的代表有美國。
美國消費者金融保護局（Consumer Financial Protection Bureau，CFPB）在2017年推出了金融資料共享指導意見，因為沒有統一標準要求金融機構執行，加之行業的接受程度不一，以及強監管環境，開放銀行在美國的發展和實踐仍較為緩慢。
其三，監管與市場的組合驅動，如新加坡和我國內地。
2016年，新加坡實際上是在監管機構和銀行業協會共同主導下推出了API Playbook，要求政府的資料率先開放，然後公民資料配合，實行整個資料的開放和共享。我國的開放銀行最早始於2013年，以中國銀行推出的中銀開放平臺為標誌。隨後很多網際網路公司基於消費電商的場景和金融服務的結合，透過API、SDK、H5將金融服務嵌入場景，極大地推動了開放銀行的建設。2018年，工行、浦發銀行、建行、招行、平安銀行在開放銀行的建設上均做出了有益探索。從政策法規的角度來講，我國在2016年《中國銀行業科技十三五發展規劃》就提出了開放服務介面，2017年推出的《資訊保安技術個人資訊保安規範》，以及2019年《金融科技發展規劃》當中都對開放銀行做出了明確規定。2020年，我國推出了《商業銀行應用介面安全管理規範》，等同於API介面標準，但不屬於政府層面推出的一個完全要統一的介面標準。2021年釋出的《資料安全法》和《個人資訊保護法》，在很大程度上促使銀行業思考如何在合規的條件下進行開放銀行的建設和實踐。
銀行核心系統向分散式架構轉型
核心系統作為金融機構資訊化的基礎和核心，是金融機構最重要的業務生產系統，也是綜合業務處理的關鍵核心。其承載著產品與服務、業務流程、財務核算與管理、風險管控、客戶關係管理及輔助管理與決策等金融機構業務的核心功能。在金融科技蓬勃發展的當下，銀行的網際網路信貸、網際網路理財等創新業務不斷推出，這些實時海量、高併發業務場景的出現，勢必會對銀行核心系統帶來衝擊。
最初，從20世紀90年代末開始，基於當時的業務情況，銀行核心系統採取的是集中式架構，將賬戶系統、資料系統、存貸匯業務系統以及外圍系統等整合到總行級進行集中式的部署。在整個開放銀行的要求下，核心系統需要經歷從集中式到外圍業務系統與核心賬務系統的解耦，再到以分散式、微服務、雲原生為基本特徵的新一代數字核心的改造和升級程序。只有分散式架構的改造才能滿足銀行透過API、SDK、H5等不同的方式接入不同的業務場景，也就是銀行的架構從集中向分佈轉型的需求。核心系統的演進充分展現了IT架構需進行改造以匹配業務的快速發展，而升級後的新一代核心系統從技術架構上賦能產品和服務的創新確保金融機構在競爭中保持優勢。
高飛強調，對海量資料高併發和實時性的要求倒逼銀行核心系統做出架構上的改善，從集中式走向分散式。預計中國銀行業核心系統的分散式改造，在未來2~3年會進入高速增長期。在此過程中，銀行分散式架構的運維、分散式架構的安全部署、分散式架構所涉及的資料有效性及資料整合能力等方面也將面臨新的要求。
利用生態資料最佳化銀行風控體系
開放生態下，金融機構可以利用外部的生態資料增強自身的風控能力。多方資料的引進和建模，從理論而言可以大幅提升風控的有效性。
在對公業務領域，銀行可以充分利用公用事業資料，如企業的用電用水、稅收資料等，來增強對企業風控的有效性。在C端亦如此，尤其是在涉及零售類信貸風控的業務中，很多基於網際網路平臺的風控解決方案，便是將銀行的內部資料與外部資料進行聯合建模。透過這種建模方式，不僅能夠更精準地挖掘客戶的風險偏好，排除高風險客戶的貸款需求，同時還能挖掘之前被傳統模型忽略的長尾客戶，從而將金融服務覆蓋到這些群體。
資料價值共享為核心，開放銀行邁向開放金融
在金融數字化發展趨勢下，實現開放銀行到開放金融的跨越是一種必然趨勢，資料價值共享是實現成功跨越的關鍵要素。隱私保護計算（Privacy-Preserving Computation）的運用，能夠在保障隱私安全的前提下，實現資料的有效共享，為資料可用而不可見提供了可能。
開放金融的三大基本特徵
在開放金融模式下，銀行需要在由監管機構參與、技術合作方協作的生態中，透過金融服務與場景的接入，實現向開放金融的跨越（圖1）。高飛指出，開放金融具備三大基本特徵：客戶資料驅動、金融產品的可組合性和開放API。
圖1 開放金融生態圖
第一，客戶資料驅動。
這是指必須要基於客戶的實際需求來制定金融服務，要基於客戶資料驅動提供個性化的金融產品。開放金融不僅可以提供銀行類產品也可以提供保險類產品、個人財富管理產品，以及個性化的金融衍生品及服務。
第二，金融產品的可組合性。
這裡強調的是金融產品可以透過不同的組合來滿足單一客戶視角的金融需求。不僅是同一家銀行不同產品拆分和組合，還可以是不同金融機構不同產品之間的拆分和組合，從而滿足客戶個性化定製金融服務的要求。
第三，開放API。
這是推進開放金融建設過程中必須要實現的技術要點。開放API不僅僅是資料的開放和共享。在保證資料模型安全及隱私的基礎上，金融機構還可以將自身的演算法、模型以及資料進行共享，從而最大化發揮開放金融的價值。
高飛強調，金融資料價值共享是實現開放銀行到開放金融跨越的關鍵要素。在開放金融模式下，作為新要素的資料，其共享的本質是資料價值的共享，這是開放金融最基本的表現之一。同時，金融機構與同行、可信第三方（TTP）以及金融科技公司的合作與協同為產品創新及服務的個性化創造了有利條件。最後，在金融機構層面，開放金融帶來了直接的業務提升，透過流程外化及整合外部的創新源改善金融服務，並促進金融產品及功能的內化創新。
技術加持資料共享與隱私安全
“資料共享、資料價值共享是開放金融的關鍵特徵之一，然而，資料本身具有相應的所有權，只有獲得資料所有權，所有方才能有效使用資料，實現資料價值最大化。但這並不妨礙資料互動過程中的價值共享。”高飛介紹道。多方安全計算、聯邦學習等隱私保護計算的出現，能夠實現多方資料在不出域的情況下進行建模，從而為實現資料可用而不可見提供一個可行的思路。
近年來，金融機構積極探索隱私保護計算在不同金融場景中的應用和實踐。藉助隱私保護計算，銀行內部資料和所嵌入生態場景的資料可以在各自域內進行訓練建模，然後透過隱私保護計算的平臺和機制進行交換，提升模型的有效性和精確性。隱私保護計算在風控、銀行智慧客服、智慧營銷以及保險的車險定價，甚至銀行網點選址等金融場景，均有落地的實踐。儘管如此，IDC認為隱私保護計算仍然處於一個單點實驗的階段，很多金融機構對隱私保護計算仍處於瞭解的過程中。但隨著金融機構數字化越來越成熟，金融機構必然會加大所處地區的業務開放程度，從而推動更多隱私保護計算案例的落地。因此，未來兩年將迎來隱私保護計算的蓬勃發展。
