書名：《金融變革與銀行守正》

　　作者：黃志凌

　　出版社：中國金融出版社

　　近年來，有關中國金融變革的學術著作頻現。作為熟悉宏觀經濟研究和商業銀行工作實務的學者，黃志凌教授依托自身數十年在金融改革與銀行金融實踐的獨特經歷，圍繞金融變革與銀行守正這一主題從四個方面做了系統闡釋，提出了諸多富有真知灼見的觀點，對中國金融發展以及商業銀行未來經營管理實踐具有很好的參考價值。

　　本書首先就金融業和銀行業的國際發展前沿趨勢作出研判，引入英國《銀行家》雜志榜單所反映的變化趨勢，以表現比較突出的摩根大通和富國銀行等全球大型銀行的規律性行為特征為案例，強調“青春永駐”的大型銀行普遍具備清晰的戰略定位、獨立的風險管理以及堅持客戶至上的發展理念。而其中一些遭遇困境和失敗的商業銀行案例存在的問題就在于，缺乏有效的內控制度，戰略定位不清晰，盲目追求高收益，脫離金融邏輯的業務創新使得風險積累從量變到質變，最終成為金融危機的始作俑者和受害者。作者由此提出，中國銀行業目前處于全球領先地位，更應正視新的挑戰，包括過度擴張帶來的高風險、自身經營管理能力的薄弱環節、盈利的可持續性等，銀行業必須對此有所調整，適應國內外金融發展形勢變化。從金融創新和金融監管視角來看，中國銀行業的轉型也愈發強調合規性與穩健經營的方向，以應對持續出現的全球經濟金融不穩定復蘇、新型的金融風險隱患劇增等挑戰。

　　從金融需求的變化來看，全球銀行業不僅面臨著利率市場化、低利率的長期金融環境，而且隨著移動互聯網和金融科技元素的滲透、數字金融等快速發展，對傳統銀行服務提出了新的要求。作者認為，整個銀行業正在主動或被動地發生革命性變化，而銀行的未來也將是一個不斷探索、不斷變化的過程。除了傳統的支付結算、財富管理和借貸服務等基本金融服務需求外，客戶對金融服務便利性的要求也越來越高，銀行服務形態也逐漸從線下發展到線上線下融合。同時，新出現的群體如新增城鎮人口、養老族以及龐大的留學生群體等，激發了新的金融服務需求，包括養老金融服務、留學金融服務等；互聯網和大數據等應用加快，又推動了銀行與客戶關系的演變，傳統的物理網點服務需要迎合這種變化，將線上線下各種渠道資源進行無縫整合。對此，作者始終認為，金融需求是驅動銀行業轉型變革的重要因素，銀行回歸本源的動因仍是需求驅動。

　　從場景生態的角度來看，銀行支持實體經濟、經營G端以及支持中型企業融資服務等，在不同主體的金融需求變化中，商業銀行需要推動多層次金融服務創新，而非教條地將金融資源運用過度集中于銀行信貸領域，既要加大信貸投放力度和方向，也要依托金融科技手段、國內外金融信息資源等提升金融服務實體經濟的效率。作為政府類客戶的G端市場，智慧政務和數字政府建設都在加快推進，這其中必然產生巨大的金融服務需求。在發展G端業務時，要厘清政府治理的具體目標、居民對政府的服務訴求、企業和投資者對政府的期盼等核心要素，從公共服務、社會口碑和社會責任的角度去發展G端市場，既要重視以“數據+技術”的進化和應用支撐，也要加強研究智慧政務、數字政府的解決方案，樹立數據思維，培育專業化人才隊伍，提升G端服務能力。

　　從數據應用的角度來看，本書強調銀行家視野的大數據應用前景，把握大數據的預測價值和相關性，利用客戶的各類資金交易數據等作出關聯分析，發現其中隱藏的規律特點，未來需要關注大數據應用的核心技術，包括大數據收集與處理、非結構化數據處理和相關性關系建模。商業銀行在日常經營管理活動中積累的大量原始數據價值不明顯，仍需借助先進的技術手段和管理手段對數據整合、挖掘價值。作者認為，大數據應用深度決定著商業銀行能力提升程度，既要全面及時把握市場變化，對全部客戶海量行為數據分析把握市場未來的發展方向，據此有針對性地進行戰略安排，同時也要深入理解客戶需求，建立客戶視圖并對客戶分類，提供質量一致的客戶體驗，推動“以客戶為中心”理念的落地。這客觀上要求實施大數據戰略，準確計量和分析風險，開展有針對性營銷。唯有通過大數據的廣泛應用和深度挖掘，優化資源配置，最終提升銀行的盈利水平。另外，作者也強調良好的數據治理是基礎，需要完善銀行的數據治理體系，提供及時、高效的決策數據服務，實現對全行數據資產的統一管理，同時方便用戶使用數據。

　　在本書最后，作者結合自己多年風險管理和危機管理經驗，就商業銀行未來可能需要面臨的兩大金融風險提出了自己的觀點。一是金融智能化不可忽視模型風險。作者認為人工智能等應用會替代傳統銀行的許多經營管理行為，模型應用的廣度和深度在不斷拓展，而模型風險已經成為商業銀行面臨的重要風險類型，包括模型設計方法不當，不足以描述真實世界的錯誤、研發過程中所用的樣本數據不正確或不具代表性、模型假設錯誤、模型技術缺陷等，可能產生的風險對銀行生存構成威脅。二是大型銀行面臨金融摩擦風險的可能性。如貿易摩擦、國際關系變化等延伸到金融領域，金融市場全球化和國際清算體系等可能面臨的業務終止風險，為此需要考慮主機硬件設備、操作系統、數據庫系統、網絡系統等產生的風險，提前準備好各類極端場景的風險預案。