清華金融評論：中国商業銀行のデジタル変革に関する調査

本文/中国インターネット金融協会金融技術開発研究委員会と展望シンクタンクの共同研究グループ

習近平総書記は2018年11月に開催された第13回G20首脳会議で、世界経済のデジタル変革は避けられない流れであり、新たな産業革命は人類社会を大きく変えるだろうと指摘した。現在、各国の金融業界にとって、サービス品質の向上と自社の競争力強化を図るために、デジタル変革の推進は重要な選択肢となっています。金融技術の発展に適応し、実体経済へのサービス能力を高めるために、わが国の商業銀行はデジタル変革と金融技術革新において多くの有益な実践を行ってきました。一部のデジタル変革の取り組みは良好な結果を達成していますが、全体としてはまだ開発段階にあります。特に、中小銀行の多くは変革のリソースや技術力に制約があり、変革の方向性や道筋の選択に関する経験が不足しています。中国人民銀行は2019年8月、「金融技術（フィンテック）発展計画（2019～2021年）」を公布・実施し、我が国の金融技術発展の指導理念、基本原則、発展目標、重点任務、保障措置を明確にし、商業銀行を含む認可金融機関が法を順守するという前提の下で金融技術を発展させることを奨励・支援し、金融技術の革新とデジタル変革が新たな歴史的発展段階に入ったことを示した。

中国商業銀行のデジタル変革の最新状況を全面的かつ詳細に把握するため、中国インターネット金融協会金融技術開発研究委員会と展望シンクタンクは共同研究チームを結成し、特別調査研究を実施し、戦略計画、組織文化、業務プロセス、技術革新、データガバナンス、エコシステム協力の6つの分野と26の具体的な要素を含む中国商業銀行のデジタル能力の自己評価モデルを構築しました。デジタル能力自己評価の合計得点を5点に設定し、各種商業銀行51行（以下、調査対象銀行）を対象にデジタル能力自己評価アンケート調査を実施した。代表的な商業銀行や金融テクノロジー企業10社以上を対象に現地訪問と調査も実施しました。我が国の商業銀行のデジタル変革の最新状況をまとめ、主要な国際銀行と比較しました。デジタル変革を推進する上で直面する課題を分析し、デジタル変革を規制・誘導するための対策や提案を提示した。

中国商業銀行のデジタル能力に関する自己評価結果

全体的な状況から見ると、調査対象銀行のデジタル能力には依然として改善の余地が大いにある。

調査対象銀行のデジタル能力に関する自己評価スコアの平均は3.01ポイントであり、調査対象銀行の約半数が3ポイント未満のスコアでした。 6 つの領域におけるデジタル機能には一定の違いがあります。戦略立案（3.47点）と業務プロセス（3.27点）におけるデジタル能力の自己評価スコアは比較的高く、技術革新（2.45点）の自己評価スコアは比較的低い。その他の分野における自己評価スコアは、高いものから低いものの順に、データガバナンス（3.03ポイント）、組織文化（2.97ポイント）、エコロジカル協力（2.88ポイント）となっています。

銀行の種類の観点から見ると、調査対象の銀行の種類によってデジタル能力は大きく異なります。

大手国有商業銀行のデジタル能力の自己評価スコアの平均は3.31ポイント、株式会社商業銀行の自己評価スコアの平均は3.45ポイントだった。 6 つのカテゴリーは全体的にバランスが取れていました。都市商業銀行の自己評価スコアの平均は2.83点であり、技術革新とエコロジー協力には改善の余地がある。農村商業銀行の自己評価スコアの平均は2.49点であり、技術革新、データガバナンス、生態協力の面で改善の余地がある。新興インターネット銀行の自己評価スコアの平均は3.87点で、6つの分野の発展は比較的成熟しており、全体的にバランスが取れていた。民間銀行（新ネット銀行を除く）[新ネット銀行とは、サービス拠点をオンライン化し、支店を開設せず、インターネットを通じて業務を行う新しい形態の銀行を指します。実際には、わが国の新しいインターネット銀行には、主に純粋にインターネットベースの民間銀行と独立法人直接銀行が含まれます。プライベートバンク（新興インターネット銀行を除く）とは、新興インターネット銀行以外のプライベートバンクを指します。 】自己評価の平均点は2.99点でした。 6 つの領域すべてにおいて改善の余地があり、技術革新、ビジネス プロセス、組織文化のパフォーマンスは比較的低かった。

ビジネスの観点から見ると、小売業やリスク管理のデジタル能力は比較的高いです。

業態別に見ると、調査対象銀行の主要業態のデジタル対応力自己評価スコアはいずれも2.8点以上となった。支払い・送金（3.5点）と個人信用（3.5点）の自己評価スコアは比較的高かった。その他の事業分野は、自己評価スコアの高いものから低いものの順に、個人財務管理（3.38ポイント）、法人信用（3.14ポイント）、資産管理（2.97ポイント）、請求書業務（2.86ポイント）の順となった。

業務連携の観点から見ると、調査対象銀行の主要業務連携のデジタル能力に関する自己評価スコアはいずれも3点以上であり、リスク管理（3.4点）の自己評価スコアは比較的高かった。その他の主なビジネスリンクは、自己評価スコアの高い順から、サービス運用 (3.31 ポイント)、トランザクション処理 (3.31 ポイント)、製品の研究開発 (3.25 ポイント)、チャネル顧客獲得 (3.09 ポイント) となっています。

変革策の観点からは、エコロジー、人材、データなどの主要な変革策について基本的に合意が得られました。

まず、調査対象の銀行は、ビジネスプロセス、技術革新、データガバナンスの分野における多くの取り組みを非常に重視しており、一般的に実践的な調査を実施してきました。これらの取り組みには主に、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）、ソフトウェア開発キット（SDK）などを通じた国境を越えた協力の実施、革新的な技術人材と研究開発への投資の増加、金融と汎金融のシナリオを統合するインターネット金融プラットフォームの構築、銀行全体の統一されたビッグデータプラットフォームの構築、独立した金融テクノロジー部門の設置、分散アーキテクチャの変革とシステムのクラウド移行の実行などが含まれます。

第二に、調査対象の銀行は戦略計画、組織文化、環境協力の分野でいくつかの取り組みを重視しているものの、改革の難しさや実施期間の長さのため、それらを実施している銀行はわずかである。これらの措置には主に、デジタル評価メカニズムに合わせた評価システムの改革、銀行全体のミドルオフィス機能とPaaSプラットフォームの構築、金融テクノロジー子会社の設立、エコロジカルな協力を実行するための完全な独立ソフトウェア開発会社（ISV）の構築、デジタル人材のニーズに合わせた給与制度の改革が含まれます。

資源投資に関しては、調査対象の銀行によって資源投資のレベルは異なりますが、全体的にはまだ改善の余地が大きく残っています。

2018年の総収入に対するIT投資の割合を見ると、調査対象銀行のうち5％を超える割合を示したのはわずか13行で、主に新興インターネット銀行、株式会社商業銀行、都市商業銀行などであった。調査対象となった銀行の大半において、総収益に占める IT 投資の割合は 5% 未満でした。

IT従業員が全従業員に占める割合で見ると、調査対象銀行のうち30％を超える割合を持つのは6行のみであり、種類としては主に新興インターネット銀行、都市商業銀行、民間銀行（新興インターネット銀行を除く）などである。調査対象銀行30行の割合は5％未満であり、種類は新興インターネット銀行を除く各種商業銀行が中心となっている。調査対象となった9行の割合は5%から10%の間であり、5行の割合は10%から30%の間であった。

テクノロジーの応用の観点から見ると、ビッグデータが広く利用され、ブロックチェーンとモノのインターネットが台頭しています。

全体的な応用状況から見ると、ビッグデータと生体認証技術は調査対象の銀行で比較的広く使用されており、それぞれ調査対象の銀行全体の 98% と 96% を占めています。ブロックチェーンやモノのインターネット技術の応用は比較的小さな割合を占めていますが、多くの銀行がそれらの応用を検討し始めています。大手国有商業銀行と新興インターネット銀行は新興技術の適用に比較的積極的である一方、農村商業銀行と民間銀行（新興インターネット銀行を除く）は新興技術を適用する可能性が比較的低い。

具体的なビジネスシナリオの観点から見ると、ビッグデータと生体認証技術は比較的広く使用されており、個人融資、マイクロファイナンス、支払い決済、信用評価、規制遵守などのシナリオで比較的一般的に使用されています。クラウドコンピューティング技術の応用は比較的一般的であり、情報セキュリティ、個人融資、支払い決済などのシナリオで使用されています。人工知能技術は、個人向け融資、支払い決済、資産管理などのシナリオで比較的広く使用されています。ブロックチェーン技術の応用はまだ初期段階にあり、サプライチェーンファイナンスなどのシナリオでは、概念実証から商業的実践へと徐々に移行し始めています。モノのインターネット技術は、サプライチェーンファイナンスや貿易金融などのシナリオで研究され、適用されてきました。

中国の商業銀行と大手国際銀行のデジタル変革の比較分析

調査によると、わが国の商業銀行のデジタル変革は基本的に国際的に同じスタートラインに立っているが、金融技術の配置、協力と開放、技術投資、人材の蓄えなどの面では、わが国の商業銀行と主要な国際銀行の間にはまだ一定のギャップがある。

大手国際銀行の金融テクノロジーのレイアウトはより多様化しています。大手国際銀行のほとんどは、金融テクノロジーを展開するために、イノベーションファンド、株式投資、イノベーションラボなどの多様な方法を採用しています。マッキンゼー（2018年）は、世界中の大手銀行100行を対象に調査を実施し、銀行の50％以上が金融テクノロジー企業と協力関係を築いており、約3分の1の銀行が金融テクノロジーの導入にベンチャーキャピタルやプライベートエクイティを導入していることを発見しました。たとえば、シティバンクはイノベーションラボとシティベンチャーファンドを設立して金融テクノロジーを展開しています。同協会の調査によると、国内銀行は主にイノベーションラボ、共同アウトソーシングなどの手段を通じて金融テクノロジーを導入している。

主要な国際銀行間のエコロジカルな協力はよりオープンになっています。大手国際銀行は、オープンで協力的かつ双方に利益のある金融サービス エコシステムを積極的に構築しています。マッキンゼー（2019年）の調査によると、資産額で世界トップ100の商業銀行のうち、79%の銀行がフィンテック企業と協力し、APIを通じてエコシステムパートナーにデータサービスをオープンにしています。たとえば、BBVA、ING、DBS、シティバンク、ロイヤル・バンク・オブ・スコットランドなどの大手国際銀行はすべて、フィンテック企業などのサードパーティ機関にインターフェース サービスを提供するために API プラットフォームを確立しています。同協会の調査によると、調査対象となった銀行の65％がパートナーと協力するためにオープンバンキングを導入している。

大手国際銀行はテクノロジーに比較的大きな投資を行ってきました。大手国際銀行は、利益と営業収入の一定割合を、モバイルサービス、機械学習、ビッグデータ技術、デジタルバンキング、ネットワークセキュリティ、製品開発などのテクノロジー分野に投資しています。マッキンゼー（2018年）の調査によると、大手国際銀行は税引前利益の17％から20％を金融テクノロジーに投資しています。例えば、JPモルガン・チェースのテクノロジー投資は2018年の営業利益の10.5%を占めた。同協会の調査によると、調査対象となった銀行の60%のテクノロジー投資は税引前利益の3%未満を占めている。

大手国際銀行は、比較的多くの技術系人材を擁しています。大手国際銀行は、科学技術人材の導入と育成、科学技術人材の割合の増加に重点を置いています。例えば、JPモルガン・チェースには約5万人の技術系従業員がおり、全従業員の約20％を占め、そのうち約60％が開発やソフトウェアエンジニアリングなどの技術業務に従事しています。当行は、技術人材プールを継続的に強化するため、機械学習、UI デザイン、API 開発などの技術者の採用を継続しています。ゴールドマン・サックスの技術スタッフは全従業員の25％を占めている。同協会の調査によると、調査対象となった銀行の約60％で、技術系職員の割合が5％未満となっている。

中国の商業銀行がデジタル変革で直面するリスクと課題

主なリスク。デジタル変革によって金融のリスク特性は変化していません。従来の銀行業務のリスクに新たな変化をもたらす可能性があり、また新たなリスクをもたらす可能性もあります。

運用リスク: 商業銀行と金融テクノロジー企業の関係は、比較的単純なアウトソーシングパートナーシップから、ビジネス、口座、データ、テクノロジー、インフラストラクチャなどを含む多面的かつ多様なインタラクティブな関係へと進化しており、パートナーの運用リスクが銀行に間接的に伝達される可能性があります。

市場リスクの面では、商業銀行と他の金融機関、金融テクノロジー企業との協力の過程で生み出される新たな金融商品やビジネスモデルは比較的複雑であり、市場リスクはより隠れています。一度問題が発生すると、連鎖反応が起こる可能性があります。デジタル時代において、市場リスクモデルは人工知能とビッグデータに大きく依存するようになります。モデルの構築がより複雑になり、モデルの検証がより困難になり、出力結果の解釈が難しくなり、モデルの適用に不確実性が生じます。

信用リスクの観点では、デジタル変革プロセス中に生成されるエコロジカルな協力モデルにより、一部の銀行が融資支援や交通迂回などの協力機関に過度に依存する可能性があります。銀行は信用審査やリスク管理などの中核業務を外部委託し、単なる融資資金の提供者となり、自らの信用リスク管理能力が弱まることになる。

技術的リスクの面では、商業銀行のデジタル変革の過程で、ネットワークアプリケーションがさまざまな金融シナリオに浸透し、銀行システムがネットワークの脅威に対してより脆弱になり、データセキュリティとプライバシー保護の難易度が高まります。一部の銀行では、厳格なテストやリスク評価を行わずに、盲目的に新興技術の適用を進め、技術選択の不一致やセキュリティインシデントの頻発などの問題を引き起こす可能性があります。

評判リスクの観点から見ると、デジタル変革の過程で、銀行間の分業はますます市場志向、専門化、洗練化され、金融エコシステムのプラットフォーム化の傾向はますます顕著になり、金融属性と技術属性の境界が曖昧になり、商業銀行とそのパートナー間の法的関係と責任の特定はより複雑になっています。どちらか一方に問題があると、銀行の評判に悪影響を与える可能性があります。

主な課題。わが国の商業銀行はデジタル変革の推進を模索し実践してきましたが、制度的メカニズム、データガバナンス、標準と仕様、エコロジカルな運営の面で依然としていくつかの課題に直面しています。

制度・仕組みの面では、調査対象銀行（全調査対象銀行の76％を占め、以下同様）は、デジタル変革には戦略計画が非常に重要であると概ね考えているが、具体的な実施の過程では、支援システムやプロセスの欠如（76％）、部門間・ライン間の調整の難しさ（73％）、革新的な技術人材の不足（73％）などの課題に直面している。

データガバナンスに関しては、調査対象の銀行のほとんどがビッグデータプラットフォームの構築（75%）や外部データソースの導入（80%）などの対策を講じています。調査対象銀行の大多数（96%）は、データセキュリティリスクの防止に重点を置く必要があると考えています。しかし、データ管理部門の設置（49%）や統一データ標準の確立（53%）などのデータガバナンス対策を講じている銀行はごくわずかでした。同時に、調査対象の銀行のほとんどは、データ品質の低さ（71%）やデータマイニング機能の欠如（59%）などの課題に直面しています。

標準と仕様に関して: 調査対象の銀行のほとんどは、ビッグデータ (98%)、生体認証 (96%)、人工知能 (78%) などのテクノロジーをビジネス シナリオに適用しています。しかし、金融分野における新興技術の応用に関する標準や仕様の供給と、商業銀行のデジタル変革に対する応用需要の高まりとの間には、依然として一定のギャップが存在します。

エコロジカルな運営の面では、調査対象銀行の大半は、インターネット金融プラットフォーム（75%）やオープンバンキング・プラットフォーム（65%）の設立などの措置を講じてエコロジカルな協力を積極的に強化しているが、調査対象銀行の大半（71%）はエコロジカルな運営能力が不十分であるとし、調査対象銀行のほぼ半数（47%）はデータ共有とプライバシー保護が不十分であると述べた。

対策と提案

規制政策レベル。まず、商業銀行が正しい価値観を確立できるように導きます。商業銀行に対し、経済・金融のデジタル化は避けられない流れであると認識させ、デジタル思考と金融技術革新に対する意識の育成を強化する。商業銀行が実体経済と国民生活へのサービスに固執し、金融供給側構造改革の要求を真剣に実行し、「金融技術（フィンテック）発展計画（2019-2021）」などの政策文書を真剣に実行し、自らの発展の位置づけと能力を踏まえてデジタル変革を積極的かつ着実に推進し、自らの業務運営とサービスプロセスの欠点に対応して、自らの発展の位置づけに沿ったデジタル戦略を策定・実施し、人々の高まる金融ニーズにより良く応えるよう指導する。デジタルトランスフォーメーションを口実に、盲目的に事業を拡大したり、実体経済から離れて仮想経済に移行したり、事業の範囲や地域を超えて事業を展開したりしてはなりません。

2つ目は、デジタル変革に適応するシステムや仕組みを構築し、改善することです。技術応用、ネットワークセキュリティ、情報保護、API、ビジネスアウトソーシングなどの主要分野におけるデジタルバンキングおよび金融テクノロジーの規制ルールシステムをさらに改善します。商業銀行に対し、「銀行金融機関のデータガバナンスガイドライン」などの要件を実施し、データ品質管理を強化し、データガバナンス能力を継続的に向上させ、データ価値のマイニングと顧客のプライバシー保護のバランスを効果的に取るよう促します。規制技術の応用レベルを向上させ、規制サンドボックスなどの国際的な経験を活用し、デジタル規制モデルを構築し、イベント前、イベント中、イベント後にテクノロジー主導の利点を銀行監督チェーン全体に統合する方法を模索し、金融技術の応用パイロットなどの革新的な規制メカニズムに依存し、貴重な金融技術の革新のためのフォールトトレラントな試行錯誤の空間を確立します。

3つ目は、デジタル変革の総合的なリスク管理を促し、強化することです。商業銀行が業務、ネットワーク、テクノロジー、データなどのあらゆる側面を網羅する総合的なリスク管理システムとガバナンス構造を確立・改善し、取締役会と上級管理職のリスク管理責任を明確にし、適切な評価と説明責任のメカニズムを確立するよう指導する。商業銀行は、第三者機関との協力を包括的なリスク管理フレームワークに組み込み、パートナーに対するデューデリジェンス、リスト管理、リスク監視、出口管理を実施する必要があります。商業銀行は、独立したリスク管理の原則を厳格に実施し、リスクモデルの開発、テスト、レビュー、監視と評価、最適化、および第三者機関との撤退における責任と権限を合理的に割り当てる必要があります。顧客アクセス、リスク評価、融資承認、融資後の管理などの業務を自主的に遂行する。融資の「三点チェック」やリスク管理などの中核業務を協力機関に委託してはならない。

第四に、金融消費者保護を効果的に強化します。金融テクノロジー製品認証や金融アプリ登録などの総合的な手段を通じて、金融テクノロジー製品の開発とデジタルサービス運営を規制・指導し、金融消費者の正当な権益を侵害する不適切な行為を速やかに調査・処罰します。商業銀行が責任ある金融の概念を確立し、金融消費者保護をデジタル変革戦略と企業統治に統合し、消費者保護の主体的責任を真に引き受け、独立したビジネス相談および苦情処理チャネルを構築し、リスク警告、情報開示、金融知識の普及、前払い、保険補償などの対策を研究・策定し、金融消費者の財産、プライバシー、データセキュリティを源から保護し、デジタル変革と金融技術革新のリスクコストが金融消費者に不当に転嫁されることを回避するよう指導します。

業界の自制心レベル。 1つ目は、政府、産業界、学界、研究、応用の間の多者協力とコミュニケーションのプラットフォームを構築することです。当社は、市場に近いことやリソースを統合していることなどの優位性を活かし、商業銀行のデジタル変革の分野で政府、産業界、学界、研究、応用の力を結集し、技術研究開発と応用の同盟を確立し、エコシステムの構築における多者協力を導き、金融技術革新の成果のタイムリーな変革と共有を促進し、商業銀行がデジタル変革で直面する共通の技術的問題、業務上の問題点、制度的障壁を共同で解決します。デジタル変革技術の応用、科学技術革新、リスクの予防と管理などの分野でのビジネス交流と研修を増やし、複合的な専門人材を効果的に育成し、商業銀行のデジタル変革に対する知的サポートを継続的に強化します。

2つ目は、金融テクノロジー標準システムの構築を推進することです。業界団体のグループ標準の柔軟性とスピードを十分発揮し、技術セキュリティ、リスク予防と管理、消費者保護を入り口とし、「緊急のニーズを優先し、共通性を優先し、成熟したものを優先する」という原則に基づき、金融業界における人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、ブロックチェーンなどの応用に関する技術標準の供給を充実させ、デジタルサービス、製品イノベーション、アウトソーシング協力などの業務規範を改善し、グループ標準慣行が成熟している分野、最終的金融セキュリティの分野、金融消費者の基本的権益に関わる分野で、市場とイノベーションのニーズを満たす国家標準と金融業界標準を積極的に開発し、商業銀行のデジタル化と金融技術イノベーションに、より高レベルで標準化された統一的な標準サポートを提供します。

3つ目はインフラ整備を強化することです。業界の自主規律の役割を十分に発揮し、財務管理部門の指導の下で業界勢力の組織化を主導し、金融テクノロジーサービスや金融テクノロジー能力の共有などの自主規律管理機能に重点を置き、情報開示、統計監視、情報共有、デジタル金融インフラなどの自主規律業務を推進し、安全で制御可能で持続可能な金融生態系を構築し、商業銀行、特に中小銀行のデジタルサービス能力を強化します。

実践機関レベルで。まず、システムと仕組みを構築し、改善します。伝統的なビジネス哲学を変革し、金融テクノロジーの主導的役割を重視し、上から下までデジタル思考意識を形成し、自社の発展の現実と資源の賦存を組み合わせ、デジタル変革のスケジュールとロードマップを検討・策定し、デジタル変革の実施を効果的に確保します。金融テクノロジー子会社、共同プロジェクトチーム、イノベーションラボ、イノベーション部門などのプラットフォームとメカニズムを通じて、管理モデルと組織構造の調整と最適化を積極的に推進し、イノベーション許容度の不足などのメカニズムの問題を適切に解決する方法を模索します。デジタル変革の戦略計画と実際のニーズを組み合わせ、デジタル人材の採用と複合人材の育成を強化し、デジタル変革のニーズに合った評価方法と給与制度を模索し、優れた技術人材の迅速な昇進チャネルを提供し、デジタル変革に対する知的サポートを強化します。

2つ目は、データガバナンスを強化することです。取締役会、監査役会、上級管理職、関連部門を含むデータガバナンス体制を確立し、各当事者の職務責任を明確にし、データガバナンス憲章、特別な方法、作業規則を策定し、データガバナンスの保証メカニズムを強化します。データ インフラストラクチャを最適化し、全体的なデータ アーキテクチャの計画を調整し、データの融合と適用のためのチャネルを開き、異なる部門間のデータの障壁を打ち破り、情報サイロを解決し、データの収集、処理、使用に関する全プロセスの標準仕様を策定し、データ共有と通信コストを削減し、標準化されたデータ共有と効率的な適用を実現するための基盤を築きます。当社は、個人のプライバシー、企業秘密、機微なデータを効果的に保護することを前提に、自社の顧客行動、口座特性、金融サービスなどに関するデータ収集を強化し、ユーザーの許可を得て、信用報告、税務、政府事務、税関などの第三者機関との連携を強化し、データソースを継続的に充実させてまいります。データの分類、格付け、保管、管理を適切に行い、特徴抽出、トークン化などの技術を通じて元の情報を鈍感化し、相関性の高い機密情報を安全に分離して分散させることで、データ漏洩のリスクを軽減します。法令遵守とセキュリティ確保を前提に、データ利用者が原本データの収集や共有を行わず、感度を下げた計算結果のみを外部に提供できるよう、標準化されたデータ共有・利用の仕組みを構築します。データがビジネスニーズに応じて必要最小限のみ使用されるようにし、データの誤用や乱用を防ぐために許可なく保持されないようにします。

3つ目は、金融テクノロジーの配置と応用、および伝統的な建築の変革を促進することです。金融テクノロジーのレイアウトと情報システムの構築を加速します。中小銀行は第三者機関と協力して情報システムの基本サービス能力を強化し、金融テクノロジーの配置を着実に進め、人材不足や技術力不足などの問題を緩和することができます。大手銀行は、独自の研究や共同研究開発を通じて、革新的な技術への投資を増やし、最先端の金融技術の研究開発を適用する能力を高めることができます。人工知能、ブロックチェーン、ビッグデータ、クラウドコンピューティングなどの革新的な技術の研究と展開を促進し、各テクノロジーと適切なアプリケーションシナリオの利点と短所を正確に把握し、特定のオフラインおよびオンラインビジネスプロセスとシナリオでのより成熟したテクノロジーのアプリケーションを強化し、ビジネスプロセスを最適化し、サービス品質と顧客体験を改善します。システムの安定性を確保し、規制要件のコンプライアンスを確保し、統合R＆Dや運用（DEVOPS）などの新しいテクノロジー開発モデルの使用を調査し、運用と保守、セキュリティ、リスク管理における情報共有と統合されたコラボレーションを強化し、「大規模なサイズのプラットフォーム、エディエニクトの統合を実現するための「大規模」および統合を提供する」との統合を実現するという前提ですAPI、SDK、およびその他の手段を使用して、外の世界にサービスを提供します。

第4に、オープンな協力と生態学的操作能力を強化します。業界の見通し、市場規模、需要の問題点を包括的に判断し、コア顧客グループの側面、ビジネス上の利点、運用能力の側面から独自の能力と利点を明確にし、生活消費、生産と運用、自己構築、株式投資、協力的なフランチャイズを通じて政府サービスなどのシナリオに入ることを選択します。強力な包括的な機能を備えた大規模な銀行は、銀行またはその関連グループの産業レイアウトと支店チャネルを使用して、複数の業界と制御交通の入り口とビジネスシナリオをカバーするエコシステムを作成できます。中小銀行は、インターネットプラットフォームが支配するエコシステムに参加し、独自の利点に基づいてセグメント化されたフィールドでトラフィックを取得し、顧客の蓄積チャネルを強化し、運用コストを削減できます。生態系パートナー間の調整とコミュニケーションを強化し、事前の認可、処理輸送、およびイベント後の修復の共同作業メカニズムを共同で確立し、リスク責任の境界を明確にし、緊急治療措置と説明責任システムを改善し、生態学的運用とリスク予防能力を継続的に強化します。生態学的シナリオアプリケーションと協力プラットフォームの動的評価メカニズムを確立し、実際の条件に基づいてビジネスプロセスと協力計画を動的に調整および最適化し、協力して相互の進歩と利益と給付を促進する優れた金融生態学的システムを作成します。

共同研究チームのメンバー：Xiao Xiang、Nie OU、Yang Bin、Liu Xuguang、Ding Yangyang、Su Li、Wang Ping、Li Gen、Tang Yuesheng、Wu Dan、Zhang Guodong、Sun Qian、Shen Qinyi、Liu Qiuna。研究ガイダンス：Yang NongとXia Yu。この記事は、2020年4月にTsinghua Financial Reviewの公開されました