文 | 由曦
先來看兩個提問：
- 小微企業信貸的本質是什麼？
- 小微企業理财的本質是什麼？
在網商銀行行長馮亮的眼中，這兩個問題都和*預測*相關。
前者，是*預測*小微企業未來的經營性現金流和負債的關系。
後者則正好反過來，是*預測*的是小微企業什麼時候有錢、什麼時候用錢。
而*預測*，就要靠AI。
三個加拿大經濟學家Ajay Agrawal, Joshua Gans和Avi Goldfarb，在他們《權力與預測》一書中指出，從商業角度看，AI本質上是一個“預測機器”。
金融預測機器
預測是決定的前提，AI預測能改變人們做決定的方式。
預測能力的提升，給網商銀行帶來了很多改變，今天的網商銀行，正在成為一個金融預測機器。
先來看下面這個例子。
最近，随着2023年财報的公布，很多媒體說網商銀行“縮表”，并将其歸因為信貸需求不足、增長乏力，但實際卻并非如此。真實的原因是，AI提升了網商銀行對于使用者存取款行為預測能力，也就相應的減少了流動性備付金，相應的資産規模就下降了。這種“縮表”，難道不是銀行業念茲在茲的内涵式發展道路麼？
這隻是預測帶來經營提升的一個例子。
事實上，在預測這件事情，網商銀行已經做了9年，如果追溯到網商銀行前身阿裡小貸的話，預測客戶還款能力的嘗試，其實從2010年就開始了。
那時經常說“310”，就是“3分鐘申請，1秒鐘放貸，0人工幹預”。當時能做到這些，正是因為阿裡小貸能根據使用者的資料預測償還能力。如今，這種預測已經極大疊代了，網商銀行的信貸預測能基于對企業曆史交易資料、行業趨勢和市場環境的綜合分析，這大大提高了貸款審批的精準度和效率。
目前，AI已經在信貸審批、客戶畫像分析、産業鍊金融服務、風險管理、理财産品比對、24小時理财服務、企業實控人識别、資料安全和隐私保護等多方面，極大提升了網商銀行的預測能力，也深入融入到了網商銀行的日常營運中，使其能夠在滿足小微企業的借貸和資金管理等金融需求的同時，也能優化自身的風險管理和營運效率。
以銀行理财産品代銷為例，目前網商銀行代銷規模已達6100億，在國内僅次于招商銀行，這也得AI技術可以預測客戶的資金流動，這樣網商銀行就能将客戶的資金配置需求與資管機構産品供給做精準的比對。
這樣的例子還有很多。
當我問馮亮對AI的看法時，馮亮表示，目前AI的着力點，是替代現在使用者需求大，但同時需要大量人工的領域。
他解釋說，如果用傳統的方法，以網商銀行目前的業務規模，至少需要1-2萬人的客戶經理和貸款審批團隊，但網商銀行目前所有行員加起來隻有1600人，其中一半以上在從事技術研發工作。
其實，這原本需要的大量人工，有很多是在做預測和判斷的工作。
在沒有AI之前，銀行傳統模式是靠規則來判斷，通常考慮的因素包括财務報表資料、信用評分、抵押或者擔保要求、貸款用途、行業特性、政策支援等方面。這些規則是為了防止出現風險，但是也拉高了門檻，降低了效率，導緻小微企業融資長期成為一個難題。
在有了AI之後，銀行對于使用者行為回報的預測就更精準了，這時預測就取代了規則，甚至決定也是由AI直接做出的。
AI應用：網商銀行在哪個階段？
盡管網商銀行已經做了這麼多，但在馮亮看來，從未來回看現在，這中間還有很大鴻溝，還有很多領域AI都可以發力。
“這件事情是不是可以做得更深呢？”
“太有可能了！”
那麼，今天的網商銀行在什麼階段呢？
在《權力與預測》一書中，加拿大經濟學家Ajay Agrawal, Joshua Gans和Avi Goldfarb，讨論了人工智能（AI）如何颠覆性地影響經濟和社會。根據書中的觀點，AI的應用通常經曆幾個階段：引入、預測、權力和轉型。
- 引入（Introduction）：在這個階段，AI技術被引入到特定的行業或領域，開始替代一些簡單的、重複性的任務。
- 預測（Prediction）：随着技術的發展，AI開始用于更複雜的任務，比如預測和模式識别，它可以幫助企業更好地了解資料和趨勢。
- 決策（直譯為權力，但是這裡翻譯成決策或者判斷更好）（Power）：AI技術變得更加強大，開始影響決策過程，提供深入的洞察力，甚至在某些情況下可以做出自主決策。
- 轉型（Transformation）：最終，AI技術将導緻整個行業或領域的根本性變革，改變競争格局，創造全新的商業模式和市場。
Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence
我認為，網商銀行的AI應用正處于從預測階段向決策階段過渡的時期。
理由如下，網商銀行已經在利用AI進行客戶資料的分析和處理，比如通過“百靈系統”進行圖像和資料的識别、加工和處理，以及使用AI技術來預測客戶的現金流和貸款需求。同時，AI在網商銀行的應用開始影響決策過程，例如在信貸審批、風險管理、理财産品推薦等方面提供支援，使決策更加精準和高效。
更進一步，據馮亮介紹，網商銀行正在探索如何将AI技術更深入地整合到業務中，比如通過産業鍊金融的視角重新評估小微企業在産業鍊中的位置和作用，這種評估甚至可以深入到産業鍊的第四級或者第五級别（詳情見《做産業鍊金融，網商銀行疊代了這三點》），這可能會最終導緻銀行服務模式和産品設計的根本性變革。
優勢：高品質的私域資料
那麼，問題接着來着，網商銀行能做的其他銀行也能做麼？在AI這件事情，網商銀行的護城河有多高？
一位機器學習大神級的專家，jbetker，2023年6月在自己的部落格發了一個貼 ，說他已經在OpenAI工作了一年，訓練了各種各樣的模型，配置了各種各樣的參數，他發現一個規律：
這就如同不管哪個學生聰明哪個學生笨，隻要他們都努力讀書，他們最終都學成了學校用的教材的樣子。
網商銀行行長馮亮也持同樣的觀點，長期來講，模型上很難産生很大的區分度。用他的話說，真正最後有區分度的還是資料，還是高品質的模型訓練資料，預訓練這樣的資料，特别是專業領域裡、私域裡的資料。
本文作者由曦與網商銀行行長馮亮的合影
而這正是網商銀行的優勢。
網商銀行是長在數字平台上的銀行，經過9年的資料化營運，其擁有大量的私域資料，這些資料都是實打實的業務資料。根據2023年财報，網商銀行已經累計向超過5300萬小微客戶提供了貸款，在金融領域裡，網商銀行已經服務了這麼大體量級的客戶，客戶的行為模式、借款後的回報，這些都形成了大量的私域資料。
甚至說即便一個客戶還沒有在網商銀行做個貸款，網商銀行也可以通過像來自阿裡系電商的資料，支付寶的實體收付資料，以及經過百靈系統使用者自己上傳的資料，還有大山雀系統衛星遙感的資料， 來豐富其資料次元。
在馮亮看來，網商銀行下一步要做的，就是如何把這些資料價值結合大模型和AI優勢，把它提煉出來、挖掘出來。
每一次新技術都會對行業格局進行重新洗牌，網商銀行AI勢能如果能起來的話，其優勢将會進一步鞏固。
網商銀行在AI上的應用，不僅加強了自身的競争優勢，也為行業貢獻了價值。
目前，網商銀行貸款使用者74%的首貸戶，完成首貸之後，他們的資料就可以到央行征信上為其他金融機構所共享。這一點對于國内整個金融系統其他同行也很關鍵。
是以，在全行業書寫數字化金融這篇大文章的過程中，網商銀行寫下了重要的一個創新章節。
從2015年6月25日成立開始，網商銀行已經走過了9個年頭。作為數字化經營為先的民營銀行，網商銀行始終将自己定位在傳統銀行的補充者的角色，聚焦普惠金融和小微金融，為小微企業主、個體工商戶和農戶提供金融服務。戶均7萬元的貸款額度，展現了其在普惠小微金融服務領域的努力和堅持。
但從行業角度來說，我覺得更值得關注的是，是它在無人區的開拓，以及對行業的認知和探索。網商銀行是原生數字化銀行，十年前，他們用數字化營運的方式，來做小微貸款，開創了一個新的業态，這種積累為他們從數字化過渡到智能化提供了堅實的基礎。
是以，對于從業者來說，關注網商銀行，就是關注中國銀行業在AI的領域的前沿實踐，關注數字金融的最新進展。而對于網商銀行來說，堅持服務普惠小微初心，繼續充當金融行業補充者的角色，探索中國銀行業未來的可能性，也是網商銀行的意義所在。