一、金融科技应用背景下租赁行业监管现状

  我国融资租赁行业参与主体主要分为融资租赁公司和金融租赁公司两类主体,曾经分别由银监会和商务部监管。2018年4月20日起,商务部将制定融资租赁公司、商业保理公司、典当行的业务经营和监管规则职责划给银保监会。

  2020年6月9日,银保监会网站公布了《融资租赁公司监督管理暂行办法》(以下简称《办法》),《办法》共计6章55条,包括完善经营规则、落实指标约束、推进分类处置、加强监督管理四大方面。旨在规范融资租赁公司经营行为,统一业务标准和监管规则,引导融资租赁行业更好的服务实体经济,防范金融风险。

  2019年以来,各地方金融监管部门陆续开始部署金融监管平台,在平台设计上引入大数据风控模型,智能分析系统、图分析和标签化处理等技术,实现非现场检查和风险预警,对非法集资风险、资金链路监测、黑色产业链风险等全方位的挖掘和展示。

  对于新设立申请的金融科技公司,建立监管沙箱准入模型,用于自动化评估企业的资质。

  二、云计算促进融资租赁行业平台业务的开展

  融资租赁行业上云除了结合互联网金融产生创新业务模式之外,云计算更多赋予了平台业务风险防范、数据挖掘、经营成本控制方面的技术解决方案。

  (1)云计算优化网络风险防范

  融资租赁公司自主建设部署的互联网金融平台,易遭受网络黑客攻击,轻则数据受损,重则影响声誉。而云计算服务平台拥有专业IT团队,通过网络风险防范系统可对病毒、木马程序等恶性攻击行为进行专业处理。云平台使用的加密技术更好的保障用户信息安全,防止账号被盗。此外,云服务的分布式部署能对融资租赁平台的数据多处备份,在部分数据受损的情形下,仍能正常运营。

  (2)云计算赋予大数据存储和挖掘能力

  云计算背景下,融资租赁金融资产交易平台的交易数据,保存在相对隔离的数据库中,不会出现数据流失或被盗取的情况。云平台的大数据计算能力,赋予资产交易数据、挂牌数据、撮合数据、客户信息等进行深度挖掘,满足平台对用户交易行为的分析,数据应用可结合人工智能程序实现自动推送相似产品,提高平台用户的活跃度。

  (3)风控能力提高

  云平台结合风控大数据通过对出租人、承租人、资产出让方、受让方的企业和个人的信用数据进行分析,从而确定各方的风险状况,在资产准入、债权风险警示、企业画像、风险关联图谱等方面进行风险信息披露,提高融资租赁资产交易平台整体风险防控能力,降低平台方的运营风险。

  (4)降低平台经营成本

  采用云计算服务的最大优势在于能够为平台节省购买硬件设备的成本投入,随租随用的方式给不具备经济投入能力但有良好业务模式的企业开展创新平台型业务的机会。同时,基础设施管理简化,使得平台公司节约IT团队建设方面的人力成本。

  三、大数据在融资租赁业务中的应用

  大数据在金融领域主要在提升决策效率、实现精准营销和增强风险管理能力等方法有广泛的应用场景。在融资业务中主要通过各种场景下的结构化和非结构化数据分析,发掘客户的行为,构建功能模型,应用于营销获客、贷前审核等业务环节。结合汽车金融消费场景,大数据应用在汽车金融行业可以分为四大主要方面:

  (1)客户画像应用

  客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等;企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。汽车金融公司不仅要考虑自身业务所采集到的数据,更应考虑整合外部更多的数据,以扩展对客户的了解。

  (2)精准营销

  在客户画像的基础上汽车金融公司可以有效的开展精准营销,找到汽车金融用户,将金融产品精准推荐给潜在用户。在获客成本不断高企的今天,精准营销能够帮助汽车金融从业机构快速获得有效客户,降低业务获客成本。精准营销包括四种方式:①实时营销,实时营销是根据客户的实时状态来进行营销;②交叉营销,即不同业务或产品的交叉推荐;③个性化推荐,即根据客户的喜好进行服务或者产品的个性化推荐④客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。

  (3)风险管控

  即通过大数据分析和建立风控模型有效识别汽车金融用户的潜在违约风险和欺诈交易识别,控制业务整体不良水平。这是目前大数据在汽车金融行业应用上最成熟的方面,风险管控贯穿贷前、贷中、贷后全生命周期。

  ①贷前信用审批:大数据风控公司基于大数据进行实时数据收集、数据分析,并进行一系列规则计算、评分建模与智能决策,实现风控前置,帮助汽车金融公司实现客户身份识别,反欺诈核查,甄别高风险人群,预防团伙骗贷,再通过评分模型评估客户信用风险,实现风险定价和额度授信,达到“秒级审批”。

  ②贷中监控预警:对客户在贷款期间的信息进行跟踪、监控及时掌握借款人风险变化情况。对于个人信用的恶化及时预警,提早防范风险。

  ③贷后催收对债务人信息监控:依托大数据,通过其身份、身份特质和行为偏好等数据的海量对接,使催收人员在线上即能轻松的对债务人的信息进行全方位的了解和监控,从而形成对失联客户的信息修复。

  (4)运营优化

  通过大数据,汽车租赁公司对市场和渠道进行分析和优化,建立舆情分析应用,并不断对提供的产品和服务进行创新和改进,跟深层次分析和预测客户需求。

  四、工业物联网技术在融资租赁行业的应用

  物联网的应用集中在三个主要方面,一是消费物联网,二是面向供给侧的生产性物联网,三是智慧城市,物联网结合立体化信息演化出集成创新综合平台。

  融资租赁行业主要涉足生产性物联网即工业物联网,涉及的交界范围集中在基础资产的定位跟踪、质量管控、风险管理和应对等。工业物联网技术与融资租赁行业的耦合也为融资租赁行业创新发展提供有效路径。

  (1)融资租赁设备采购

  物联网技术在融资租赁设备采购的主要应用点在于对设备唯一识别码的自动识别与跟踪,实现在网络环境下设备的跟踪、溯源、定位、监控以及自动化管理,在指定采购需求阶段、设备招标阶段、设备验收入库和设备仓储管理阶段综合应用物联网技术,提高设备管理精准度和数据应用。

  (2)融资租赁设备质量追踪

  基于物联网技术实现的质量追踪,既能通过主动管理提高管理可靠性和安全性,又能避免过度维护导致资源浪费。在仓库内安装环境感知设备,通过传感器数据掌握温度、湿度、压力、化学环境等信息,远程监测设备所处环境,并在应用层存储、处理数据,实时分析评估设备可能发生的风险和故障原因。

  (3)融资租赁设备维修支持

  结合设备维修系统,采用物联网二维码识别技术,采集维修件的原始信息,利用FRID定位的设备的物理位置,基于以上信息自动生成备件入库清单,应用物联网的维修系统,大大减轻了仓管工作量,提高设备入库效率和客观性。此外,备件管理系统能够通过设置好的模型计算出最佳库存,采购预警,备件超期预警等,结合物联网射频识别技术感知备件的位置和质量,完成最优路径提取和自动化跟踪备件的使用情况。
(4)承租人风险管理和风险应对

  在承租人使用租赁物进行生产的管理阶段,物联网技术的应用可以有效的作为租后巡检生产情况补充,为融资租赁公司预防承租方还款能力下降导致违约提供风险预警。实操中,借助物联网技术,获取租赁物的工作量方面相关的数据信息,实现对承租方租金偿付能力的科学分析,以及承租方风险承受能力的实时分析。通过在机器上布置适当的传感器捕捉信息数据,通过网络信道进行动态地数据传输,使得风险控制端可以实时获取机器的运作状态数据,进而推算机械设备在某段时间内的工作量,通过工作量的变化推断未来收益情况,预判承租方还款能力的变化,当预计承租方还款能力下降时,出租方就可以提前作出风险处置方案降低业务可能的违约损失。

  物联网还可以对数据信息进行反向传输,当发现所观测的机械异常的驶出活动作业区域范围时,可以进行机械制动指令的发送,在不影响人员安全的情况下,通过终端传感器的响应,锁死机械设备,以此实现对租赁物的控制,进而便于后续对标的物的追索和处置。

  五、人工智能在融资租赁行业的应用

  人工智能的关键技术主要包括机器学习、生物识别、自然语言处理、语音识别技术和知识图谱等。机器学习可以模仿人类对数据的处理和有效筛选,在金融行业海量数据场景下,处理复杂数据,在交易、基础信息、行情、风控、报告等方面帮助金融机构更高效的决策分析。图片识别、人脸识别技术,可实现远程作业,远程开户、票据识别、身份验证等,可大大提高图片数据转文本数据的工作效率。

  人工智能在融资租赁领域可借鉴银行、券商、监管等其他金融领域的应用,在汽车金融细分领域,由于处理数据量大,对时效性要求高,应用场景更频繁。主要表现在以下几个方面:

  (1)OCR识别技术

  申请车贷需要客户本人提交身份证、户口本、结婚证、房产证、银行流水、车辆合格证、登记证、购车发票、保单等材料,信审和放贷过程中存在人力审核成本过高、审核速度太慢等问题,通过人工智能OCR技术对证件和车辆材料进行识别验真,比如对购车发票进行批量扫描,结构化验真,减少审核时间,彻底消灭了二次进件的情况。

  (2)人脸识别

  人脸识别技术在汽车金融行业被广泛用于客户身份识别认证和在线签约。

  (3)智能催收

  汽车金融公司利用大数据在对逾期客户身份信息进行了解和确认的基础之上,再依托人工智能技术,通过智能分案模型,自动对应与其相适应的催收人员以及所适合采取的催收方式。例如在催收平台中嵌入声纹识别系统,一旦识别到有辱骂现象,催收员与债务人的通话便会被自动中断,以此来保证催收行为的规范化。再例如,通过大数据和人工智能技术实现对债务人的贷后跟踪,对存在主观赖账或存在资金风险的债务人向企业提前进行预警,从而起到风险预判的作用等等。

  (4)智能客服

  应用人工智能技术,用户拨打后直接说出服务需求,系统识别客户语音内容后,即可转接相应模块,大幅节省了客户选择菜单的时间。智能客服还可以进行简单问题回复,复杂问题则转人工进行支持,人机结合有效的解决了客户问题。

  六、金融科技技术应用的发展趋势

  (1)云计算方面

  云计算作为金融科技创新的支撑技术,为中小企业降低运营成本,提高金融服务效率,提供高效的计算和存储能力,同时云计算的通用性和高可靠性,以及附加的基础应用,将更好的提高企业业务管理能力,实现以科技赋能。

  (2)大数据方面

  整体金融行业数据资源丰富,融资租赁业务的发展对数据的依赖程度逐步提高。从发展趋势看,金融大数据与企业生产数据融合的应用将不断强化,机构可以方便获得工商、税务、水电、电信、电商、出行等数据,通过融合企业生产物联网数据,促进融资租赁公司在营销获客、风险控制、租后检查服务更加精准。

  融资租赁公司布局数据仓库及数据集市平台项目,通过数据平台建设,提升整体数据质量,消除各部门和业务系统之间的信息孤岛,支持各类数据统计分析,助力公司实现业务精细化管理、全面促进业务发展创新能力和风险管理能力。

  (3)人工智能方面

  人工智能在前台能够帮助融资租赁企业实现智能营销、降低获客成本,在中台有助于构建智能风控,提高预警精准度,在后台能提供客服机器人、智能催收等人机协同效应。未来在防控操作风险、欺诈风险方面,融合大数据,深度挖掘和优化风险管理模型在精准营销和贷后管理方面,出具更优解决方案,提高管理决策。

  (4)物联网方面

  融资租赁+物联网虽然说已经产生出多场景应用,但深度应用还存在着障碍,一方面,建设运维成本较高,将基础设施嵌入到现有的工具设备中,涉及流程的改造,首次投入较大。另一方面,物联网的整体生态链条不成熟,存在体验差、碎片化严重的问题,难以有效的架构集成兼容的物联网融资租赁开发平台。随着国家坚持发展物联网应用的相关技术,基础设施设备成本的持续走低,构建基于融资租赁业务的物联网体系架构和管理平台,实现基础网络优化和数据分流,将推进融资租赁的纵深发展。融资租赁公司与大型物联网企业加强合作,加大资源投入和人才培养,技术推进融资租赁业务开展创新的同时,也能倒逼物联网技术的进一步革新。

  (5)RPA应用方面

  RPA是机器人流程自动化RoboticProcessAutomation三个英文单词的首字母缩写所组成的,RPA技术的核心能力是可以模拟和替代人工劳动。一些大型企业更是同时拥有多套应用系统,员工在工作中经常需要登录不同的系统进行业务处理,系统处理过程中就必然存在着大量的数据录入、数据核对以及数据报告等工作,而RPA通过模拟人工操作的方式很好的解决了这类问题。在RPA目前应用的领域中,主要包括财务会计、人力资源、采购、供应链管理等领域,例如费用报销、单据审核、人员入职、开具证明、订单核对等流程。RPA技术有诸多好处,与人类相比它从不休息,也不会犯错,可以大幅度降低使用成本。

  基于RPA技术和服务的特性,可以预见未来不论是在融资租赁监管科技还是融资租赁企业,均有RPA技术应用的场景,RPA结合文字识别、图片识别、语音语义识别等人工智能,将减轻人工的日常单调和重复任务。通过调整和解释用于处理事务、触发响应、操作数据以及与其他数字系统通信来改进和扩展业务、提高数据安全性和有效性,通过自动化流程来降低企业的成本。

  综上所述,金融科技是由人工智能、云计算、大数据、区块链等底层技术驱动的金融创新。结合融资租赁行业,会产生新的商业模式、业务流程或创新产品。融资租赁行业可借鉴银行、互联网金融、证券等细分领域在金融科技创新的应用,更好的借助底层技术和环境支撑。同时,在融资租赁行业特有的资产管理属性,发展与物联网科技互动,随着市场参与者的多样化和技术优化成本降低,金融科技在融资租赁行业的应用将有更深入的渗透。