新网银行规划与新技术研究中心负责人周勇

新京报讯 （记者 侯小溪）11月20日，在新京报主办的“金融进化论：2019新京报金融科技论坛”上，新网银行规划与新技术研究中心负责人周勇分享了新网银行金融科技最新的观察、研究以及实践。

周勇介绍，新网银行是成立于成都的第一家民营银行，是全国的第七家民营银行，作为微型银行，使用的模式是全开放银行，不尝试和主流的银行进行竞争，没有自己的自由渠道，和客户唯一发生交互的入口就是微信公众号，但微信公众号只占到流量的不足10%，90%以上的业务，来自API（Application Programming Interface，应用程序接口）。

周勇表示，新网银行在此模式下，目前面临场景适配、数据安全、核心风控方面的要求和挑战。场景适配方面，希望同样的一个API，能够适配到各种场景，适配度越高，可能带来的单位边界成本越低。然而场景是差别的，需要用技术的手段适配各种场景。

此外还有数据安全问题，作为开放银行，所有的交易都是自动化的，而自动化的来源就是数据。获取数据需要和其他的第三方进行合作，数据的隐私保护、数据的监管要求越来越严，需要找到一个新的手段更安全地应用这些数据。此外，还面临高可比等问题，但最终，不管怎么样融合数据、场景、服务，最后都是为了服务于风控诉求。

周勇介绍，新网银行的逻辑模型，围绕四个部分的问题进行建设。

第一是可信数据共享的问题，承认数据的安全保护、数据的隐私是事实，也是一个常态。但是周勇相信，数据的融合也是很有价值的地方，数据孤岛本身可能会失去数据融合的价值。比如说我们用区块链技术，多方安全技术，联邦学习的技术可以解决数据可信共享的问题。

第二点，是全局高可用的问题。做开放银行，数字化的服务，API就变成了网状结构，这种网络化的API的管理难度比较高，但不是一家银行能够解决的，需要监管机构一些基础设施层面的工作。

第三点，是所谓的智能服务推荐的问题。如果面向很多的场景提供API，或者用别人的API的时候，什么时候用哪一个API，价格便宜、满足监管要求、满足地域限制或满足一些业务诉求的时候，仅使用配置化规则可能就达不到要求，需要使用一些深度学习的算法，可能可以解决一部分的问题。第四则是智能风控的问题。

周勇介绍，目前的新网银行这种开放平台上，每天的交易量可能接近一千万笔，到2019年年底可能累计放款一亿笔，交易量客群覆盖三千万到四千万人左右。周勇相信，开放银行模式还有很多问题需要解决，但开放银行，可能是未来小型银行或者微型银行生存的方向。

新京报记者 侯小溪 编辑 任婉晴 校对 李项玲