智能财务开放平台+开放银行全视角分析

新交易时代，数据为王。数据成为平台模式的核心要素和网状连接点，也是财务变革与金融创新的关键。丰富的产业链场景带来了数据的大量沉淀，如将商流、物流、信息流、单据流和资金流的数据进行“五流合一”，把信息链进行共享，积累形成大数据。

简化和自动化成为常态，智能与洞察成为关键性能力。人工智能能够代替人脑执行任务，正在日益成为分析工作的重要组成部分。但AI只是认知计算领域发展过程中机器智能（Machine Intelligence，MI）一部分，如数据科学、数据可视化、机器学习、深度学习、高级认知分析、机器人流程自动化和自动机器人程序等。机器智能的构成要素还包括各种算法能力，它们能够改善员工绩效，让日益复杂的工作变得更加自动化、智能化，还能帮我们开发出模拟人类思维和行动的“认知型智能体”。据德勤分析，推动机器智能趋势的有三大力量：指数式数据增长、更快的分布式系统、更智能的算法。

对于CFO来说，如果要引进机器智能技术，他们需要用新的思维方式对待数据分析，不能只把数据看作生成静态报告的工具，而是要建造巨大复杂的数据库，实现流程任务自动化、智能化。通过机器智能技术帮助财务部门由传统的追溯数据分析模式到系统推断预测模式，并且获取洞察，以洞察指导行动，创造价值。

数字化财务和智能财资开放平台（如图1），通过应用人工智能、物联网、机器人流程自动化、区块链和协作网络等技术，以及API/SDK/ISV等开放模式，连通生态系统，打造智能预测、自动化报告和交易、前瞻性生态伙伴管理。助力企业降低成本和管控风险，并发掘新价值来源，将财务部门打造成企业新的价值创造中心和赋能平台。

业务场景、数据、算法以及算力已构成了人工智能赋能金融服务的基本要素。数字化半径等于业务迭代的半径。未来的商业银行会更加注重数字化、生态连接，场景建设，与互联网合作获得更多的场景和流量，以及自身组织架构的创新和精益化管理。商业银行的很多服务，将以组件、模块的方式为第三方所调用，跟第三方连接，跨机构、跨组织、跨行业，形成金融场景的全方位、全链路、全生态的覆盖。

平台模式下，数字化蕴藏了丰富的企业和生态场景。数字化、网络化和API经济为场景入口的打开提供随时随地、无缝衔接的可能性，而商业银行的转型需要变得更敏捷、智慧和开放。这就需要商业银行搭建开放的金融服务平台，将金融服务通过API/SDK以及ISV开发者生态无缝嵌入到各个场景和生态中。未来的银行是围绕着以客户需求出发，以客户为中心，构建开放式的生态服务平台，精准和定制地提供服务，成为金融业的亚马逊、苹果。

开放银行平台是一种平台化商业模式（如图1）。通过将银行的数据、算法、交易、风控、流程和其他业务功能开放给包括第三方开发者、金融科技公司、平台企业和其他合作伙伴在内的生态系统里，银行仍然提供底层账户管理和存贷汇等核心功能和基础服务。在这种新型的生态模式下，银行退居底层，成为按需配置的金融服务基础平台。比如，BBVA银行在2015年就开始积极地开展数字化转型，着力打造成为一家Bank as a Platform（BaaP）的平台型银行。2017年5月，BBVA开放了8大类API，成为全球第一家以商业化运作开放API的银行，实现了BaaP的转型。

此外，商业银行也要改变传统的获客模式，以往主要针对核心企业的线下服务模式，通过平台金融模式可利用核心企业的系统平台，向其上下游、交易对手和产业生态圈内的客户拓展。

根据麦肯锡的建议，可重点关注5~8个行业，深度发展平台金融模式。如重点关注的行业需要具备如下特征：

（1）核心企业资信状况较好且在供应链中处于强势地位；

（2）上下游企业由于规模有限且在供应链中处于弱势地位，因此资金需求较高。具体而言，制造业、商贸业、食品农业和物流业由于其联动供应链上下游的行业禀赋较强，是平台金融模式服务的重点特色行业。

在银行的转型战略中，生态圈战略是帮助银行经营客户与经营风险的重要手段（如图2）。生态圈是行业价值链各环节参与者聚合成的广泛、动态的联盟。对于银行而言，生态圈的精髓是通过“金融＋场景”的方式服务客户端到端的金融相关需求。银行从客户潜在痛点出发，挖掘一系列解决客户痛点的场景和机会点，从而将金融产品全方位、无缝插入客户旅程端到端的相关场景中，满足客户全方位的需求。