银行需努力适应由信用中介向信息中介演进的巨大挑战
银行由信用中介向信息中介演进，虽然并不意味着银行信用中介职能的消失，但这对银行业务经营架构提出了巨大挑战。传统上，银行作为信用中介，从事信用转换和期限转换服务，因而资金来源运用错配是银行流动性风险管理的核心。但银行在往信息中介演进的过程中，除了小部分业务仍然需要银行资本承担期限转换风险，其余大部分业务均不存在期限错配问题，也无需银行资本承担风险，这实际上对银行处理信息的效率和价值提出了更高的要求。
当然，这种演进是基于逻辑的推论，什么时候能到来还未知。但显而易见，银行必须为此做好准备，不管是提高信用中介效率和降低风险考虑，还是为完全从事互联网金融服务奠定坚实基础。
一是制定网络银行发展战略。
银行战略是未来几年发展的行动指南，具备最高指导性。银行战略需充分考虑并适应互联网技术渗透与挑战。在战略制定中，需要充分考虑互联网技术在传统银行业务中的运用，包括在管理架构、业务推动、人才支持、激励约束等层面，提高信息收集、处理与应用的地位。加快传统金融业务与互联网技术的融合，在最能切入的业务领域制定切实可行的行动计划与措施，增加经费投入，培养储备人才。
二是加快整合客户信息。
银行应高度重视信息系统建设，客户每一笔业务所涉及的信息都能以规范特定的方式进入客户信息数据库。这就需要对不同客户业务系统进行整合，以客户唯一身份识别，对所有业务系统进行修正，强化对信息来源真实性的审核。同时，需要建立动态客户信息收集机制，确保在业务发生时能够收集到客户银行所能收集的信息情况。
三是构建客户信用风险视图。
传统金融风险控制技术，主要依靠人工调查，信息获取完备程度存在欠缺，风控效果与个人经验能力高度相关。而随着业务规模持续扩张，金融机构客户数成倍增长与个人控制能力稳定的矛盾日益激化，且交易行为日趋复杂，已经明显超出人工信息处理能力，需要通过大数据技术和模型监测风险。在银行客户数据库信息的基础上，通过模型分析与校验，以及大数据技术应用，建立客户信用风险视图，系统自动核定客户信用等级与风险限额，提示预警贷款客户信用风险。在客户风险管理初级阶段，可考虑在信用风险监测中采取模型筛选、排查与预警方式。工商银行信用风险监控中心积极探索大数据应用，不断探索存量信贷资产和新发放贷款的动态风险监测和实时预警控制机制，走在业界前头。
四是主动服务“长尾”客户。
过去受成本约束，金融机构易选择性忽视普惠金融领域，对小额分散金融服务需求供给不足。互联网金融对运营成本的革命性节约，为金融机构以开放心态响应不同类型客户需求创造了良机。事实上，普惠金融大有可为。2013年“余额宝”横空出世，短短半年间发展至4000多亿元的规模，成为金融市场不可忽视力量。
以阿里巴巴网站信息数据库为基础，截至2013年第二季度末，“阿里小贷”累计投放贷款超过1000亿元；2013年上半年新增放贷量约420亿元，同期全国小额贷款公司新增贷款总额1121亿元。工商银行契合小微企业“短频急”融资需求的互联网贷款产品“网贷通”，已累计向6.9万客户发放贷款1.6万亿元，余额近2500亿元，是目前国内单体金额最大的网络融资产品。这些情况表明，在网络贷款平台业务领域，银行可以利用自身掌握丰富的客户资料信息，为“长尾”客户提供高效的网络金融服务。
五是实施网络银行业务流程再造。
传统金融业以存贷款为核心，需要自身资本承担金融风险，因而相对看重抵质押物和第三方担保。但在互联网金融冲击下，金融业加快向信息经营业演变，信用信息整合与测度将构成金融机构核心业务。凭借客户信息的整合与风险测度，并以此为基础提供融资撮合和信息管理服务，金融机构无需为此消耗资本。围绕信息整合与测度，需要对现行金融业务与流程进行再造，主要按照信息收集、信息处理和信息反馈为主要环节对业务进行重新划分。
未来银行组织架构有可能以以下方式展开，基于功能强大客户信息系统平台，几乎所有银行业务可在互联网平台上完成；前台营销人员角色向信息调查与研究人员转变，通过实地调查，发现非现场无法掌握的关键信息，并录入客户信息系统；系统自动生成客户授信限额和定价，可以大量减少人工干预；信用风险管理人员通过系统嵌入模型进行动态检验与测度，来实时监测预警客户信用风险，并及时记录并反馈给客户信息系统。
六是培养储备数据调查与分析人才。
在银行信用中介职能向信息中介职能的转变过程中，如何更有效收集客户信息，将其归纳转化为大数据技术或计量模型可以运用的规范化数据信息，并实现动态风险监测与预警，均需要银行大量培养储备数据调查与分析的专业人才队伍。这一方面需要通过社会招聘补充现有人才队伍在数据处理与分析上的不足，另一方面也需要通过组建类似信用风险监测中心来锻炼培养人才。
(作者系中央财经大学金融学博士)
