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南京銀行發力AI,智能風控仍存不足

原標題:南京銀行發力AI,智能風控仍存不足 來源:新浪財經

基於產業數字化趨勢和疫情之下逆周期調節的雙輪驅動,以及「新基建」的加速,迫使傳統的銀行櫃檯體系必須加快轉型和升級的步伐。

作為國民經濟的支柱性行業,在互聯網、人工智慧、大數據等技術的推動下,數字化已成為全球銀行業共同追逐的轉型方向。在此次疫情爆發之後的中國,由5G、人工智慧演算法、大數據構築「新基建」浪潮,又進一步為金融數字化趨勢加生推力。

而人工智慧作為金融科技中最重要的一環之一,其應用已經成為銀行在金融科技戰場爭奪的重要領域。

儘管 南京銀行 近幾年來不斷加大人工智慧應用,但仍然存在不足。例如,在其人工智慧應用的重要領域——智能風控方面,可以從其貸款遷徙率和不良率看到,南京銀行自身貸款質量並不樂觀。而在今年6月初,江蘇銀保監局以及江蘇各地銀保監分局2天內對南京銀行及相關責任人共開具了21張罰單,合計罰沒金額超1400萬元。

針對「新基建」布局及進展、人工智慧領域合作夥伴、智能風控不足等問題,《商學院》記者向南京銀行相關負責人發去採訪函,截至發稿未收到回復。

人工智慧布局下,同比增速放緩

基於產業數字化趨勢和疫情之下逆周期調節的雙輪驅動,以及「新基建」的加速,迫使傳統的銀行櫃檯體系必須加快轉型和升級的步伐。「新基建」大背景下,銀行金融科技轉型方向也更加明確。

據南京銀行2019財報顯示,該行圍繞「經營數字化」和「管理數字化」轉型方向,持續推進「業務數據化、數據場景化、場景智能化」。建立數據治理體系,落實數據標準化要求,持續推動公司數據質量提升。

在銀行業,金融科技不僅僅是業務增長點,甚至已經成為商業銀行「重新排序」的關鍵競爭力。作為金融科技中最重要的一環之一,人工智慧應用成為銀行在金融科技戰場爭奪的重要領域。

為實現數字化升級,大型銀行主要是依託自身強大的科技和資金實力,通過設立金融科技子公司,或者銀行內部成立獨立的金融科技發展委員會、金融科技部、金融科技研究院或實驗室等方式,通過「自建」的方式實現數字化升級,還能對外輸出金融科技服務。

而對於中小銀行來說,尤其是城商行、農商行,由於受制於自身規模有限,在科技能力、研發投入等方面均有限,因而其新型技術特別是人工智慧等含量高的技術必然存在依靠自身無法觸達的情況。因此,選擇合適的戰略合作夥伴,融入科技的技術,對銀行整體運作和業務布局都有較大的幫助。

資料顯示,南京銀行在人工智慧領域已先後同阿里雲、螞蟻金服、都小曼、樂信、品鈦科技、邦盛科技等公司進行合作。

作為國內最早啟動開放銀行建設的銀行機構之一,據2019年財報顯示,目前,南京銀行以「鑫雲+」互金平台為切入點,從線上金融生態建設與新興科技賦能轉型兩個層面,不斷地實踐機構間與行業間開放互通。截至2019年末,「鑫雲+」互金平台已與近100家主流互聯網平台和企業對接,同時與22家銀行展開合作。

在主要業務上,南京銀行已將人工智慧應用投放到實際場景當中。根據南京銀行最新披露的信息,銀行在風控審查、生物識別、網點建設、客服和移動支付領域都有相關的人工智慧應用。

在科技賦能下,南京銀行2018年3月成立了數字銀行管理部,據2018年財報顯示,該部門具有推動全行人工智慧創新研究的作用。據2019年年報顯示,該行虛擬員工「楠楠」和「晶晶」正式上線,成為國內銀行業首個投入生產的數字員工,實現25個 機器人 智能相關應用建設。

年報顯示,2019年該行技術人員規模為423人,佔全行總員工數4%。較之2018年的352人、佔比3%有著數量上較大的增長。同時在部門職能劃分上,南京銀行數字化轉型由信息科技部、數字銀行管理部、網路金融部三大部門主要引領。據了解,這三個部門分別從業務、平台、數據的角度,各司其職,相輔相成。其中,數字銀行管理部主要負責南京銀行數字化建設戰略規劃,統籌全行數據需求,提供數據產品和服務。

據南京銀行相關負責人在今年5月12日的業績說明會上表示,2020年南京銀行預計科技投入約7億元。發展思路和目標上強調「科技引領」和「數據驅動」相結合,加速推動金融科技轉型,積極布局前沿金融科技領域,賦能業務和管理,成為建設生態圈的孵化器;全面落實「經營數據化」和「管理數據化」的發展思路,推動向「數字化、智慧化」銀行轉型。同時注重戰略頂層設計,正在著手制定新的五年IT發展規劃,並通過規劃進一步明確全行數字化轉型及金融科技板塊發展願景及目標。

然而在此背景下,2019年南京銀行的業績並不十分令人滿意。

據財報顯示,該行2019年實現營收324.42億元,同比增長18.38%,實現歸母凈利潤124.53億元,同比增長12.47%;2020年一季度,該行實現營收100.33億元,同比增長15.44%,實現歸母凈利潤37.51億元,同比增長12.96%。

不過,該行營收和PPOP(撥備前利潤)同比增速自2019年一季度開始逐漸放緩。分季度來看,據計算,該行2019年一季度至2020年一季度營收同比增速分別為30.0%、23.3%、21.1%、18.3%、15.4%;PPOP同比增速分別為37.6%、27.2%、23.8%、20.2%、17.1%;歸母凈利潤同比增速分別為15.0%、15.1%、15.3%、12.5%、13%。

從上述數據來看,該行2019年第四季度凈利潤增速較第三季度有所下滑,今年一季度略有些許回升,不過,增速仍與2019年同期存在較大差距。

據南京銀行2019年年報顯示,截至2019年末,南京銀行北京分行的總資產約為686.02億元,在南京銀行的17家分行中位列第3位。

而在盈利方面,2019年南京銀行北京分行實現營業收入約12.57億元,同比增幅為11.53%。不過,北京分行營業利潤僅為-3.28億元,這是繼2016年之後再次出現營業虧損。

對於南京銀行營業收入增速自2019年一季度逐季放緩, 中原證券 銀行業分析師王鴻行認為主要原因有兩個:一是凈息差逐季收窄,凈息差同比增長幅度持續下降;二是規模增速逐季下滑。而從 中泰證券 對業績增長的拆分中也能看到,從2019年二季度起,該行規模增長有所放緩。

據財報顯示,該行2019 年營業收入增速為 18.38%。其中,2019 年利息凈收入為213.80億元,同比下降 0.87%,佔總營收 65.90%,較2018年下降 12.79 個百分點;手續費同比增長 12.72%。

根據中原證券的測算,2020年一季度,南京銀行利息凈收入同比增長 4.59%,增速環比提升 5.4 個百分點,手續費及傭金凈收入同比增長 9.16%,增速環比放緩 3.6 個百分點。

對於2020年一季度利息凈收入增速回升,王鴻行認為,一方面是因為公司凈息差因市場利率明顯下降而有所回升,另一方面是因為公司總資產增速受逆周期貨幣政策影響有所提升。

從單季度來看,根據中泰證券的測算,南京銀行2019年四季度、2020年一季度貴行凈利息收入分別環比-4.9%、18.4%。

對此,中泰證券研究所副所長、銀行業首席分析師戴志鋒認為,分拆看來,2019年四季度主要是息差拖累,2020年一季度則是量價共同帶動。其中,2019年四季度、2020年一季度單季年化息差分別環比-8bp、+19bp至一季度末1.69%。對於息差的變動,戴志鋒表示:「四季度息差收窄主要是源自資產端收益率的下行,生息資產收益率環比下降12bp至4.07%,同時計息負債付息率環比下降4bp,一定程度上抵消了資產端收益下行對息差帶來的負面影響。2020年一季度息差逆勢上行則是由資產負債兩端共同貢獻,資產端結構優化帶動生息資產收益率環比上行5bp至4.12%;同時受益於資金市場利率的下行疊加結構優化負債端付息率環比大幅下行16bp至2.66%。」

此外,南京銀行凈非息收入2019年同比小幅走闊,為凈其他非息收入支撐;2020年同比增速則有所放緩。據財報顯示,該行2019凈非息收入同比增速為90.5%,根據中泰證券的測算,2020年一季度凈非息收入同比增速為35.5%。其中,2019年、2020年一季度凈手續費收入同比增速分別為12.7%、9.1%。

智能風控仍存不足

除了業績之外,人工智慧在智能風控的應用上仍有待改進。

從南京銀行人工智慧合作關鍵信息來看,出現最高頻次的是智能風控,一定程度上證明南京銀行對風控的重視程度。不過,從其貸款遷徙率和不良率來看,南京銀行是出於自身貸款質量不是太樂觀的情況下,對外部智能風控技術進行了較多的引入。從2016年到2017年的貸款遷徙率來看,南京銀行貸款質量有好轉的趨勢,不過在2018年又開始惡化,反映出南京銀行整體貸款質量較不穩定。

據北京某銀行業風控人士介紹:「銀行的本質是經營風險,把風險經營好,是提升利潤異常重要的一點。而在金融科技賦能下產生的區別於傳統風控的智能風控,則融入了大數據、雲計算和人工智慧等新型技術。在技術加持下,智能風控不只是依賴人行徵信報告等單一查詢入口,而是接入了多方數據入口,如社交數據等,極大地豐富了銀行對於客戶資信情況的判斷維度,再結合多種風險評估模型,通過計算機對客戶進行信用評判。另外,智能風控體系還具備機器學習功能,在信用審查過程中,不斷優化自身的信用評價體系,提升審批效率和準確度。」

在智能風控領域,南京銀行通過「鑫夢享」計劃,展開了與互聯網龍頭企業深入合作的互聯網金融聯營業務模式。通過「鑫雲+」平台的人工智慧和雲計算技術加持,南京銀行平均每個客戶放款時間只需1秒,日處理訂單量可達到100萬筆,是原來的10倍。此外,南京銀行的客戶維護成本也降為原來的1/10。

據財報顯示,截至2019年末,「鑫雲+」互金平台已與近100家主流互聯網平台和企業對接,同時與22家銀行展開合作,通過「鑫雲+」平台連接互聯網和金融兩個生態圈,累計獲客2286萬戶,累計投放2732億元。不過,2019年南京銀行北京分行不良率現「雲霄飛車」之勢:從2018年末的1.70%,急劇攀升至半年末的2.99%,至年末又迅速降至0.97%。具體來看,南京銀行2019 年不良貸款餘額 50.82 億元,同比增長18.97%,不良貸款率 0.89%,與2018年末持平,2020年一季度不良貸款率保持在 0.89%。

從不良凈生成看,2019下半年公司加大不良認定力度,在此背景下,根據中泰證券的測算,該行2019年第四季度單季年化不良凈生成率環比第三季度1.18%上升0.23%至1.41%,儘管2020年一季度不良凈生成環比下降49bp至0.92%,不過,同比2018年同期仍是上行的。

而在風險抵禦方面,截至2019年末,該行撥備覆蓋率為 417.73%,同比2018年的426.68%下降 44.95 個百分點,2020年一季度撥備覆蓋率略有回調至422.62%,環比上升僅4.89個百分點。同時,據財報顯示,截至2019年末,該行撥貸比為3.73%,同比2018年4.11下降0.38個百分點。截至2020年一季度末,該行撥貸比為3.76%,環比上升3bp。

在遷徙率上,2019年末,該行次級類貸款和可疑類貸款遷徙率都較2018年有較大幅度上升,關注類貸款遷徙率雖然較2018年微降0.06個百分點,但水平仍不低,均高於2017年的狀況。貸款從正常類依此遷徙到關注類、次級類和可疑類的程度較高,側面也反映出南京銀行在風控上的不足,貸後催收回款的力度稍弱。

從未來不良壓力看,南京銀行2019年的關注類貸款為68.93億元,同比2018年同期增加0.68億元,關注類貸款佔比為1.21%,較2018年減少 0.21 個百分點,環比2019年三季度1.37%下降16bp。

到了2020年一季度末,南京銀行關注類貸款規模和佔比較 2019 年末上升。今年一季度末,南京銀行關注類貸款餘額較2019年末增加 24.63 億元至93.56億元,關注類貸款佔比上升 27bp 至 1.48%。

對此,戴志鋒表示:「預計關注類貸款規模增加主要是2020年一季度部分中小微企業流動性受疫情影響所致,該部分貸款或在二三季度遷徙至不良,遷徙比例取決於借款人流動性的改善幅度。」

極速擴張藏風險

據銀保監官網信息顯示,今年6月4日、6月5日,南京銀行被監管部門共計開出21張罰單,累計罰款金額超過1411萬元。其中,16張開向了南京銀行各地分行、下屬支行及其員工,涉及江北新區分行、揚州分行、鹽城分行、南通分行、鎮江分行、宿遷分行、無錫分行、泰州分行、 連雲港 分行、淮安分行、常州分行和大廠支行,罰沒金額778.75萬元;5張罰單開向了南京銀行總行,罰沒金額649.7701萬元。

《商學院》記者注意到,在罰單的違法違規事實中,信貸業務違規仍是南京銀行最主要的問題,其次是同業投資資金違規使用。

在這21張罰單中,罰沒金額最多的便是南京銀行總行,被江蘇銀保監局沒收違法所得13.77萬元,並處以人民幣610萬元的罰款。

該行被江蘇銀保監局列出「13宗罪」,其中信貸、同業、理財等業務違規成為處罰「重災區」。值得注意的是,南京銀行的信貸業務違規問題不是新問題,去年該行也曾因各種信貸違規,收到銀保監會11張罰單,被處罰金額超過777萬元。

同時,在南京銀行各分行的違法違規事項中,多數涉及貸款業務違規。其中,不乏信貸資金被挪用,違規進入了證券市場和房地產市場。

為何南京銀行會在這些業務上頻頻踩雷?究竟是公司內部控制管理不到位,還是公司急於擴張而屢屢「出格」?

資料顯示,南京銀行近年來擴張速度極快,2016年,該行便實現了從「千億」到「萬億」的跨度。截至2019年末,南京銀行資產規模達到1.34萬億元,在13家A股上市城商行中位列第四名。

然而,極速擴張的背後也給南京銀行帶來了一定的隱憂,內部控制管理不到位也成為了該行最大的挑戰之一。

僅2019年一年的時間,南京銀行就因違規開展代理銀行承兌匯票業務、個人消費貸款管理不審慎、貸款資金被挪用於購房、貸款業務嚴重違反審慎經營規則等多項違規事由被監管合計罰沒777.20萬元。

而近日罰沒的金額,則超過了2019年全年的罰沒金額,甚至將至2018年罰沒金額的二倍。

事實上,從資產規模來看,雖然南京銀行在城商行中位列第四,但其仍處於一個「高不成低不就」的位置。與位列第三的 江蘇銀行 仍存有一定的差距,而其後的 寧波銀行 也緊追不捨,稍稍發力便能超越南京銀行。如此看來,南京銀行這處境比較尷尬。

然而,若想與身後的對手拉開差距,不能急於在彎道上超車,通過違規違法手段激進發展。只有穩抓業績,控制風險,實現可持續性的良性發展。