趙澤棟 譚柱鋼 黃東豪 羅 旭 劉 鵬
廣東華興銀行
摘要：基於對國家政策、地區經濟發展情況的分析，並結合當前對中小銀行挑戰的深度思考，本文將探索金融科技在中小銀行產業金融服務方面的應用和實踐，推動與產業合作方共建數字化金融生態圈，有效賦能實體經濟。
關鍵字：產業金融;金融科技;數字化轉型;金融生態圈
一、引言
當今，新冠肺炎疫情给整個社會帶來了巨大的影響，在疫情和世界政局的影響下，相關的實體經濟發展和產業鏈金融發展步履艱難，面臨着巨大的挑戰。與此同時，傳統產業金融在審批流程、結算放款、服務範圍等方面的短板也在疫情面前被不斷放大，產業金融服務線上化、移動化、數字化的需求因此呈現出爆發性的增長。2020年9月22日中國人民銀行等機構聯合發佈的《關於規範發展供應鏈金融支持供應鏈產業鏈穩定循環和優化升級的意見》，明確了產業鏈升級發展處於國家戰略發展佈局的重要一環，產業金融數字化轉型迫在眉睫，其發展速度明顯提高。2021年9月，中國銀保監會《關於銀行業保險業數字化轉型的指導意見（徵求意見稿）》指出，積極發展產業數字金融，基於產業需求場景創新金融服務，提高貿易融資、供應鏈金融、支付結算、財務管理等的綜合化經營服務能力。
中小銀行應緊跟時代步伐、貫徹國家政策，抓住產業金融發展和數字化轉型的關鍵契機，以「發展產業金融，下沉服務中心，重塑銀企關係，服務實體經濟」為宗旨，響應國家粵港澳大灣區發展規劃，以「堅持依法合規，堅持金融本質，堅守風險底線，堅持服務實體，堅持科技賦能」為經營原則，使用數字化手段加強產業合作、整理挖掘產業數據資產價值、提升數據應用能力，賦能產業金融發展。
二、發展產業金融的優勢
經過幾十年的改革開放和高速的發展，憑藉原材料以及人力成本的優勢，我國獲得了世界工廠的美譽，也擁有全世界最完整的產業供應鏈。產業金融服務在整個供應鏈、產業以及金融經濟中起到了重大的作用，因此應把握天時、地利、人和，積極應用金融科技，發展和完善產業金融服務。
（一）粵港澳大灣區區域經濟優勢
2019年2月《粵港澳大灣區發展規劃綱要》正式發佈，以建設世界級的城市群為目標打造粵港澳大灣區，深度加強內地與港澳地區的交流與合作，為區域內城市的發展提供大量的機會。根據2020年統計數據，粵港澳大灣區經濟總量約11萬億元人民幣，超過舊金山大灣區；企業數超過50户/千人，高於發達經濟體標準；高速公路里程超過4800公里，核心區的高速公路密度達8.7公里/百平方公里，超過紐約、舊金山和東京三大灣區；區域內國家級高新技術企業總量達5.3萬家，總數、總收入和淨利潤等均居全國第一。
粵港澳大灣區具有巨大的產業經濟基礎，並在規劃週期內的未來5-10年具有良好的發展前景。而廣東地區銀行金融機構坐擁粵港澳大灣區地利優勢，享有全國第一制造業大省的產業實體企業市場，有利於產業金融的探索和發展。
（二）產業金融發展的市場機遇
隨着綜合金融的日益發展，產生一門全新的學科，即產業金融。作為依託並有效促進產業發展的金融活動，產業金融主要研究的是產業與金融的融合與發展，因此產業金融也是一套完整的、針對特定產業發展的金融解決方案。
2020南方財經國際論壇指出，金融服務要緊緊圍繞大灣區產業轉型升級，實現高質量發展，堅持合作互利共贏，以市場化為導向，支持實體企業和三地居民往來的合理金融需求，大力發展具有特色資源和優勢的產業。
通過市場調研分析，區域內提供產業鏈、供應鏈等基於產業的金融服務公司有聯易融、中企服等，此類公司通過與客户的數據交互，使用人工智能、大數據技術對客户進行全面分析以便提供精準的金融服務；另外，依靠自身龐大的用户數量及雄厚的資金和科技實力，工商銀行、建設銀行等國有銀行建設了產業金融服務產品。
而對於大多數中小銀行來説，用户基數和資產相對有限，在產業金融上還未能完全實現產業數據材料的採集、整理、存儲和應用。但隨着國家政策、產業金融發展及自身風控經營的需要，越來越多的中小銀行發現產業數據的價值，並投入資源研究與實踐：以產業金融服務平台為基礎，搭建與產業合作方的數字化數據採集共享機制，共建金融服務生態圈。
三、應用金融科技賦能產業金融
隨著金融科技的發展，尤其是新冠疫情的衝擊，金融領域的數字化得到更多的關注並取得更快的發展。而產業數據資產的積累及區塊鏈、大數據、人工智能等技術的成熟及推廣使用，為金融科技賦能產業金融提供一個好的應用環境。
為此，在產業鏈和供應鏈、行業協會、交易平台的基礎上，以共贏為目的建立高效的溝通和互信機制，以數字化手段加強各環節間的數據共享，通過產業金融服務降低產業生產各環節之間的資金成本，逐步建設和完善數字化金融生態圈，推動着產業金融業務發展，賦能行業創新。下面將主要闡述金融科技在產業金融線上化流程、數字化過程、產品化服務和智能化風控等環節的應用。
（一）線上化流程
為提升銀行的服務效率，不斷加強線上化能力建設。通過渠道整合創新，搭建客户自金融服務體系，形成「微信公眾號+小程序+APP+網上銀行」四位一體的一站式客户自助金融服務能力，實現對公和個人客户的自助化業務辦理，為客户提供優異的產品使用體驗。
（二）數字化過程
從源頭到交付全流程中，每一個環節的檔案資料均可視作重要的數據資產。在合作的過程中，應發揮這些數據資產的核心作用，建立一套標準的、數字化的產業客户資料獲取模式，對多維度數據進行結構化整理，並結合機器學習、實時計算等人工智能技術，建立數字化過程管理。
1．建設數據整理系統。產業合作方的大量訂單、物流、交易、賬務、證照、税單等業務數據在獲取、處理、使用方面存在較大難度。一方面，由於不同產業的差異性導致所能提供的材料差別較大，無法進行標準化統一處理；另一方面，這些數據往往是紙質材料，具有存儲地點分散、格式不統一、文件體積大、缺乏歸類等特點。為此，需要設計一套面向產業合作方的數據整理系統，能簡易便捷地採集、整理和存儲數據，並能在後續的交易風控策略、規則定制、預警等工作中運用，更好地發揮客户數據資料的價值。根據與產業合作方交互的經驗，建立數據整理系統，實現數據整理採集、整理、提取、清洗、覆核、存儲與應用的全流程系統化管理。另外，在數據採集環節，探索構建區塊鏈技術平台，引入去中心化技術實現產業數據的上鍊採集，搭建銀行和產業合作方互信的創新合作模式，建設區塊鏈生態圈，提升數據採集效率。
2．應用人工智能工具。在處理產業合作方數據的過程中，使用OCR、NLP等人工智能新技術，不斷提高資料分揀整理、數據提取錄入、交叉覆核校驗等環節的工作效率。一是支持身份證、房產證、發票、營業執照等多種OCR標準模型和通用文本文字提取、表格信息提取等通用模型，並應用於數據整理系統的整理、提取等環節，大幅提高數據處理的質效；二是應用NLP對影像材料全文提取結果進行關鍵詞抽取，並通過材料的關鍵信息建模，實現自動分類分揀整理；三是獲取外部數據並對提取的數據進行交叉核驗，實現數據覆核工作的自動化輔助。
3．建立數據資產體系。新興的商業數據、政企數據、產業數據等外部數據的治理、管理和應用日趨重要，具有數據量巨大、信息範圍廣泛、採集方式多樣化、數據實時性要求高等特點。為了更好地管理這些外部數據並快速對接渠道，夯實外部數據基礎，需要完成三方面工作：一是打造外部數據管理平台，制定外部數據的標準分類，優化外部數據系統架構，建立統一的外部數據資產庫，提供統一的外部數據服務，提升數據復用率；二是建設外部數據管理機制，提升外部數據接入的配置化能力，實現數據服務的配置化接入和輸出，加速外部數據的接入和使用，促進內外部數據的融合；三是形成數據標準模型，通過與產業客户的持續合作，積累大量產業客户數據，並在整理中形成各種數據標準模型。同時，也將內部數據納入數據資產體系管理中，建立包括內、外部數據為一體的數據資產體系。
（三）產品化服務
在金融生態圈的基礎上，根據不同場景、不同特色的產業實際情況，打造特色產品模式。一是基於傳統信貸系統進行線上化、無紙化的業務流程改造，實現的智能風控抵押貸款模式；二是在供應鏈金融平台的基礎上打造1個核心企業和N個配套企業組成的「1+N」方案，打造供應鏈、線上數據經營貸業務模式，積極拓展場景金融下的「小而散」客群，結合授信開户流程優化，重點實現線上自動審批、智能審核放款等；三是基於產業數據的全新金融服務產品，通過與合作方進行產業數據對接實現大數據徵信貸款模式，涵蓋多類產業；四是探索將區塊鏈技術應用於銀行、產業客户及第三方平台的多方業務處理和數據共享場景，以去中心化的智能合約技術解決業務數據多方存證問題。
踐行金融科技賦能產業金融，並充分運用數字化能力建設成果，選擇多個產業領域的試點項目並落地業務，積累經驗後，再積極探索成熟模式的推廣。
（四）智能化風控
基於數字化管理體系，借力大數據的智能分析手段和數字化工具，集合數據、模型、策略、流程等一體化，打造智能風控平台，實現風險識別、監控、分析、預警及報告的全流程管理，提升風險管理的核心能力。一是打造「1+N」模式，建設授信審批無紙化、線上化、自動化流程，實現對公授信業務無紙化審批模式，支持自動生成相關授信申請報告、貸前紙質資料系統掃描存檔、線上化查看及下載、在線提交審批結果等流程，提高審批效率；二是建立360度客户風控全景視圖，整合自動獲取、客户授權、線下收集三類數據，形成企業信息、客户關聯關係、經營情況、風險信息等維度的客户畫像主題；三是不斷提升機器決策能力，由人智（人腦）向機智（電腦）轉變，打造智能風控平台，實現風險識別、監控、分析、預警及報告的全流程管理，建設信貸資產管理駕駛艙、財務分析、征信分析、關聯關係、流水分析等功能；四是搭建智能化、差異化的授信後主動管理框架，建立7*24小時動態監測、額度動態審查、智能預警體系，實現了全線上化的「1+N」供應鏈模式，對智能風控抵押貸款模式實行「線上監控+線下檢查」相結合的風險預警排查方式，推動貸後管理從被動向主動、線下向線上的轉變。
另外，充分考慮不同的客户屬性、產業性質，分析對公、同業、零售信貸解決方案的差異性，堅持風險底線，合理利用金融科技實現業務流程的線上化、自動化、智能化，提高業務產能和管理效率。針對普惠金融小而分散、標準化的特點，根據數據分析，以機器決策為主，實行批量審批左右；針對公司業務大額集中、差異化的特點，以專家為主、機器輔助決策。
四、在水產養殖業的產業金融探索
我國是世界淡水養殖大國，淡水產品產量世界第一，也是世界上重要的水海產品出口國之一。而中國水產養殖業轉型升級迫在眉睫，產業的工業化和集約化是大趨勢。
但是向水產養殖業提供金融服務存在諸多難題：一是產業養殖客户分散導致金融機構支持難度高，水產養殖户主要分散在四五線城市的縣鎮鄉村，中小銀行網點覆蓋面不足，導致貸前、貸中、貸後管理成本較高，向產業客户提供金融服務的難度較高；二是數據結構紛繁多樣且數據質量低導致數據使用難度較大，與水產養殖產業合作中需要大量訂單、物流、交易、賬務、證照、税單等業務數據及材料，且業務數據紙質化、分散存儲、格式不統一、數據缺失，導致數據的獲取、整理、清洗和使用存在較大難度；三是作假、隱瞞或欺騙等方式增加金融騙貸風險，黑色產業鏈冒充水產養殖業的上下游，制造虛假數據套取融資，隱瞞、規避或惡意利用信用記錄規則，騙取大量融資。水產養殖產業往往缺乏傳統的固定資產作為抵押物，且資產數據的擔保和登記機構較分散，存在用一套數據向不同金融機構貸款的風險。
為貫徹普惠金融政策，向水產養殖業提供金融服務，促進水產養殖業的發展，積極應用金融科技手段，並制定一系列的措施。
（一）為養殖户提供新合作模式和線上化全流程操作
一是創新產業客户的合作模式，通過「1+N」的供應鏈金融，打造供應鏈、線上數據經營貸業務模式，積極拓展場景金融項下的「小而散」客群，探索成熟模式並在垂直細分領域複制推廣；二是不斷加強線上化能力建設，優化遠程視頻授信開户流程，重點突破線上自動審批、智能審核放款等系列疑難問題，實現全流程線上化運行，為「小而散」客群提供更便捷的金融服務。
（二）利用金融科技加強水產養殖數據資產管理
一是建設面向水產養殖產業合作方的數據整理系統，在處理產業客户提供數據和材料時，引入OCR、NLP等技術，提高資料分揀整理、數據提取錄入、交叉覆核校驗等環節的工作效率和準確性；二是建設水產養殖產業數據集市，更好地採集、整理和存儲數據，並在後續的交易風控策略、規則定制、預警等工作中運用大數據技術進行反向印證，提高源自客户的數據資料對金融服務和交易的價值；三是利用NLP與OCR技術對金融產業簽訂的合同進行光學掃描和驗證，確保合同真實可信，利用大數據技術驗證貿易發票的真實性，加強產業和金融合作信譽的監督力度。
（三）基於大數據技術建設智能風險管控體系
針對黑色產業制造虛假交易數據以獲取大量融資的問題，打造智能風控管理體系，提升風險管理的核心能力，打造融合數據、模型、策略、流程等內容的一體化智能風控平台，基於大數據驅動實現智能分析、智能決策、智能監測和智能預警的全流程風險管理，利用科技手段驗證企業信譽，有效攔截團伙造假作案。
（四）探索區塊鏈存證建立產業鏈資產庫
一是建立水產企業產業數據統一登記制度，明確統一登記的產品數據類型，實現資產數據結構化登記；二是建設統一登記系統，搭建水產產業投融資公共服務平台，實現統一且有公信力的系統保障體系，幫助金融機構規避風險，更好地向企業提供融資等金融服務；三是運用區塊鏈技術共享可靠數據，保證水產養殖產業數據中心化、透明化、數據不可更改，讓數據接受互聯網多方用户及金融機構的共同監督。
五、結束語
推進產業金融的發展，服務實體經濟，離不開國家數字經濟的背景、政策支持和金融科技的發展。後續，中小銀行將繼續沿着產業金融的發展道路，下沉服務中心，深耕產業客户，尋找產業互聯的突破口，推動產業金融服務平台建設成果向更多業務領域的推廣，力求為粵港澳大灣區的產業實體發展提供更優質的金融服務。
參考文獻：
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[3]中共中央國務院.粵港澳大灣區發展規劃綱要[M].人民出版社，2019.
[4]人民銀行 銀保監會 證監會 外匯局關於金融支持粵港澳大灣區建設的意見[J].中華人民共和國國務院公報，2020(20).
【作者簡介】
1、趙澤棟，廣東華興銀行首席信息官、兼任數字銀行總部副總裁，高級工程師，軟件工程。
2、譚柱鋼，廣東華興銀行信息科技部總經理助理，中級工程師，計算機技術。
3、羅 旭，廣東華興銀行信息科技部主管，中級工程師，軟件工程。
4、戚澤權，廣東華興銀行信息科技部項目經理，高級工程師，軟件工程/金融學。
5、劉 鵬，廣東華興銀行信息科技部經理，系統工程。