與其他行業相比，銀行業擁有更加悠久的歷史與極為穩定的發展態勢。銀行業的基礎，在於客戶的堅定信任，因此任何變革的推進與落地往往都相當緩慢。但是近年來，銀行業從業者已經意識到，要保證自身在全球經濟中繼續擁有重要地位，快速發展已經成為刻不容緩的新任務。銀行業正在放棄一系列傳統方法，轉而尋求更多創新性途徑以改善客戶的服務與生活體驗。

1. 利用金融科技改善客戶體驗

透過與金融科技企業合作，銀行能夠為客戶提供超出原有專業知識範圍的新型增值解決方案，且市場上對於此類合作的需求將會不斷增長。從利用替代性資料集與模型增強承保能力，到為客戶提供即時匯款，銀行將可透過多種創新方式實現產品的低成本改進，同時加快方案上市速度。

2. 技術驅動因素迎來整合

過去十年以來，美國的銀行數量有所減少，但銀行的合併案則大大增加。大型銀行可以並且已經開發出更多前沿技術方案，段獲得遠超小型銀行的市場競爭優勢。與之對應，原本服務於普通消費者的銀行、金融科技企業以及非銀行貸款機構則可繼續從事自己熟悉的企業與個人貸款業務。

3. 數字貸款全面落地

2019年12月，Grand View Research釋出數字貸款報告，指出這部分業務在2018年的整體市場規模約為35億美元，而從2019年到2026年的年均複合增長率將為20.7%。個性化數字貸款就是未來。隨著數字基礎設施愈發強大，越來越多的消費者開始接受線上交易，而銀行業也必須行動起來，將對個人或者企業對企業貸款服務全面遷移至線上。

4. 新銀行業的興起

預計在未來五年之內，基於移動裝置的直接銀行將繼續增長。新銀行業目前已經在美國全國範圍內吸引到數百萬客戶，這表明消費者的偏好已經由傳統的、基於分支機構的實體銀行，轉變為更加便利的純數字解決方案供應商。

5. 自動化與個性化客戶體驗

在與各類銀行客戶的合作過程中，我發現的一大重要變化在於，不少客戶意識到自己在執行重複性流程方面耗費了過多的資源。銀行已經意識到，對部分流程進行自動化處理將有助於釋放人力資本，藉此開展更多增值性活動。接下來，加快執行速度、提高效率以及實現個性化消費者體驗將成為整個銀行業的關注重點。

6. 區塊鏈與去中心化解決方案將取代大部分現有銀行

銀行業最大的變化將源自基於區塊鏈技術的新型解決方案。此類解決方案能夠支援近即時點對點資金轉移。此外，基於智慧合約的平臺（例如以太坊）帶來的去中心化金融解決方案，也已經讓無需金融機構支援的貸款平臺成為現實。未來五年之內，這些解決方案也許會主導整個金融服務體系。

相對較低的利率環境與儲蓄產品，正不斷擠壓銀行的傳統收入來源。未來，開放銀行將帶來不同於以往的全新商業模式，建立起雙向市場（類似於蘋果的App Store），幫助銀行同時從消費方與供應方處獲取收益。或者，建立資料即服務與API產品（例如摩根大通公司的產品），透過資料擴充套件與分析為各類機構客戶提供服務。

8. 中型銀行將成為瀕危物種

與亞馬遜對零售業的影響類似，全美前五大銀行正在根據客戶期望制定服務基調。與之對應，各地區性銀行則努力調動預算與人力資本，努力跟上這一波潮流（特別是在AI與機器學習領域）。規模化競爭優勢正造成越來越大的鴻溝，這很可能引發中端市場的廣泛合併，最終最佳化對現有資產及人才的重新分配與利用。

9. 消費級金融的民主化程序

面向移動平臺的安全技術將繼續為消費者提供快速實時的“隨時隨地”解決方案。這些由AI驅動的服務將從關聯與整體的角度（不同於現有銀行業務的離散交易屬性）管理並最佳化個人使用者的全部財務能力（包括可用流動性與信貸支援能力）。

10. 監管水平的提升

傳統銀行將繼續專注於生產性存款與貸款業務，而其他金融服務則將成為創新型金融科技與數字化組織的主要發展空間。這意味著風險、流動性以及“瞭解客戶”工作將彼此脫離，緩解現代銀行在應對雙重使命（客戶資金安全與股東回報）方面面對的利益衝突。

11. 面向低資產家庭的更多針對性服務

時至今日，無存款或者低存款使用者群體的規模仍然相當可觀；但隨著金融科技的發展，這一現狀將迅速改變。與以往不同，只要擁有手機，使用者即可輕鬆獲得自己的銀行賬戶，這就為銀行以及其他金融機構為這22%家庭提供服務的可能性。

12. 大型銀行的服務將覆蓋更多小型企業

傳統金融機構將越來越多地為小型企業提供服務。從表面上看，這似乎是個好訊息，畢竟長久以來中小型企業一直很難從主流銀行手中獲取資本與信貸服務。但是，銀行業恐怕仍然無法充分滿足普惠性質的財務服務需求，例如支出控制需求等。

13. “關係銀行”的復興

2000年初經濟衰退令政府不得不放鬆對民間資金流動的管控，導致眾多社群銀行及其他小型信貸機構的快速湧現，並隨後引發大規模合併熱潮以及指向大型銀行的嚴重衝擊。以史為鑑，與經營者間建立起更加緊密且更具個性化的銀行業務關係，將成為整個行業下一時期的主要任務。

2020年，銀行最大的變革是LPR存量改革帶來的淨息差減少。根據央行規定，2020年3月份開始啟動存量房貸的LPR改革，改革的宗旨是保持按揭貸款利率不變，但未來LPR利率有下行的空間，而銀行負債端成本難以下行，銀行面臨淨息差的收窄，利潤會受到不小的影響。

因此儘管銀行市盈率很低，市淨率普遍跌破淨資產，但銀行股價並沒有太大的起色，今天再度下跌，銀行是有一定的投資機會，但並不適宜追高，可以透過不斷的波段炒作，獲得利益最大化，

另一個是就是央行會在20年發行數字貨幣，對銀行的影響肯定存在，至於影響多大，暫時難以判斷，但根據有關人士的說法，央行數字貨幣不會突破現有的“央行-銀行”二級銀行體系，也就是現有的貨幣體系，至多是市場增加了一種電子貨幣，但是既然是貨幣，可能引發支付方式進一步改變。進一步導致銀行存款流失的可能，銀行貨幣派生能力進一步下降。

銀行躺著賺錢時代已經結束了，未來可能更加依賴銀行的專業理財能力，為VIP客戶提供合適的專業投資理財，增加新的盈利渠道。

金融科技是傳統銀行發展的重點，可是金融科技太過廣泛了，也較為抽象，說起來很容易，但真正發展金融科技並不容易。

您的問題涉及到的面比較多，無法幾句話回答，我們逐一來看一下。

首先我們要注意到一個現象，就是我們的經濟結構發生了變化，2013年以前可以說我們國家完基本成了工業化，工業化下的經濟模式是什麼樣的呢，簡單粗暴的理解就是發展製造業然後建造廠房，然後人們聚集，在然後聚集的這些人有了需求，整個這個鏈條推動了經濟發展。

也就是說工業化隨後而來的就是城市化，農民工大量進入城市，然後不斷的重複上面所講的流程。

2013年後出現了拐點，工業化基本完成，經濟模式隨之改變，變為以人力資源密集型服務行業為主，因為上文說了，工業化結束，城鎮化發展，再疊加收入突破萬元美元時代，人們的需求改變了（這也符合馬斯洛需求理論），追求更高的品質了，所以人力資源密集型的服務業佔據了主導。

所以，未來機械性操作的工作將會逐漸被人工智慧取代，而那些需要社交能力、創造力等的工作是人工智慧取代不了的。

而銀行業也處在這個社會中，所以也要受到這樣的衝擊。

那麼對銀行來說，哪些是相對機械性一點的工作呢？其實從我們身邊就能看見一些變化，現在越來越多的銀行推出了“智慧櫃檯”，客戶開卡、查資訊、簡訊通知、轉賬、更改資訊等等這些業務都可以透過智慧櫃檯實現，那直接受衝擊的人就是大堂經理和前臺櫃員，所以銀行業的第一個變化就是人員上的變化，有些人恐怕要失業了。

阿里系的針對中小企業的網路銀行已經實現了從審批到放款的全程無人工了，透過大資料分析等手段就可以完成風控工作，所以改變已經開始了。

但銀行裡的哪些人不會失業呢？銀行家們，就是那些可以整合資源，發揮社交能力以及不確定固定模式的分析能力的人們，比如投資顧問、專業理財顧問、當然包括CEO等等，這些是人工智慧無法取代的。

第二個變化就是越來越多的融入科技因素，說白了就是銀行與科技公司相結合的趨勢越來越明顯，因為現在銀行業急需雲計算、演算法迭代最佳化、資料的框架性分析等相關的技術。

我舉個現例項子，科技公司可以透過大資料處理，定點分析銀行客戶的習慣及需求，可以很容易的分析客戶“畫像”，客戶適合什麼樣的理財產品，貸款之後還款的可能性的預演等等，再比如銀行批次的資料擺在那一直沒人整合、分析，使用部門資料來源比較雜而且不準確，那麼科技公司就可以最佳化並提供響應的解決方案。

總結一下，銀行業將會迎來兩個大方面的變化：1、人員及業務模式的變化，就是能不用人力重複操作的工作將會被人工智慧取代；2、科技賦能，銀行後線部門與科技公司深度合作，完成蛻變。

儘管銀行與金融服務行業在採用最新技術方面總比其他行業要慢上一拍，但目前金融組織已經開始努力整合人工智慧、區塊鏈以及其他技術，確保客戶獲得收益、保持市場競爭力並改善業務成果。在今天的文章中，我們將共同展望2020年將給銀行與金融服務業帶來顛覆的七大技術趨勢。

人工智慧 (AI)

儘管銀行與金融服務行業在採用新技術方面往往要慢上一拍，但普華永道最近的一項研究結果證實，大多數金融服務決策者已經開始對人工智慧（AI）進行投資——52%的高管表示他們已經在AI方面進行“大規模”投資，72%的受訪者則認為AI將成為一項重要業務優勢。一項振奮人心的預測認為，到2023年，AI技術能夠為該行業帶來高達4470億美元的成本節約收益。

那麼，金融行業到底如何運用人工智慧技術？銀行機構的典型用例包括透過聊天機器人以及實體機器人為客戶提供服務。包括美國銀行以及摩根大通在內的眾多大規模金融機構，正在利用AI簡化客戶服務流程。此外，該行業也希望藉此為客戶提供24/7全天候業務訪問能力，從而提升移動銀行的覆蓋範圍。再有，AI技術亦有望幫助金融機構提升安全性水平、預防並發現欺詐活動。該項技術可幫助金融機構進行風險管理與貸款決策，同時為其他技術（例如大資料分析、機器人流程自動化以及主意介面等）提供功能實現基礎。

區塊鏈

區塊鏈技術的早期應用集中體現在加密貨幣，特別是比特幣身上。但該技術本身屬於一種分散式資料庫，能夠以可驗證方式對交易進行永久跟蹤。《哈佛商業評論》預計，區塊鏈技術將像當初網際網路顛覆媒體行業那樣重塑銀行業的整體面貌。區塊鏈是一種透明、高度安全且運營成本相對較低的解決方案。隨著越來越多金融機構意識到區塊鏈在提升安全性、節約資金以及提高客戶滿意度方面的意義，相信該技術在未來一年中將得到進一步普及。

區塊鏈能夠透過多種方式支援銀行業務。比特幣本身能夠帶來前所未有的支付選項，而對傳統債券、股票以及其他資產進行代幣化轉換並存儲在公鏈之上，亦可從另一個角度徹底改變我們的資本市場。區塊鏈將消除貸款與信貸系統中的審查者與第三方機構，同時降低貸款利率並提升款項安全性。區塊鏈還能夠消除對銀行總賬的手動資料核對操作。如今的資訊與貨幣交換方式，將在區塊鏈智慧合約的影響下發生徹底轉變。

大資料

要了解技術對於行業的具體影響，最靠譜的方法就是觀察行業對該技術的投資力度。根據《IDC半年度大資料與分析支出指南》報告來看，銀行已經成為行業當中大資料與業務分析解決方案的主要投資者之一。金融業產生的資料總量（包括信用卡交易、ATM取款操作以及信用評分等）規模巨大，誰能夠利用這些資料做出業務決策並從中收集到具備可行性的洞察見解，誰就能在未來的市場上佔得先機。

金融機構可以利用大資料瞭解關於客戶的更多細節資訊，並據此進行實時業務決策，包括跟蹤客戶的消費習慣、銷售管理（例如對客戶群體進行細分以最佳化營銷能力）與產品交叉銷售、欺詐管理、風險評估、客戶反饋報告與分析等等。大資料分析不僅有助於識別市場趨勢，同時也有助於在金融機構之內簡化業務流程並降低風險。

機器人流程自動化 (RPA)

機器人流程自動化能夠顯著節約人工、降低運營成本並最大程度減少錯誤，因此不少金融機構已經開始利用這項技術為客戶創造最佳體驗，並藉此保持市場競爭力。在RPA當中，我們可以對軟體進行程式設計，使得機器人與虛擬助手在無需人為干預的前提下快速且準確地完成重複性以及勞動密集型任務。

RPA透過客戶服務聊天機器人幫助銀行處理來自客戶的低優先順序查詢，例如賬戶與付款等問題，從而騰出高質量的人工客戶代表處理其他優先順序較主的需求。在保險企業中，RPA則可實現部分理賠流程的自動化。RPA還能幫助金融機構在嚴格的監管環境下保證合規性。如今，在RPA的支援下，客戶能夠在數小時內（甚至立即）獲得信用卡申請結果。此外，這項技術在最佳化抵押貸款處理方面也有突出表現。

雲計算

雲計算是一種用於儲存資料並提供計算服務的技術，具體涵蓋伺服器、資料庫、網路、軟體以及分析等多個領域，且所有服務皆透過網際網路進行交付。當個人或企業使用雲服務時，僅需要根據實際資源使用量與按需計費標準向雲服務供應商付款。

雲計算能夠為身處任意位置的客戶提供24/7全天候服務。此外，雲計算也提升了金融機構的敏捷性水平，並使得服務擴充套件變得更加輕鬆便捷。由於只需要為實際資源使用量付費，因此雲計算能夠幫助金融機構更好地控制成本雲計算還支援高安全性線上支付、數字錢包以及線上轉賬等具體功能。

語音介面

不少金融機構正在著手部署由先進人工智慧支援的聊天機器人解決方案，旨在降低成本並滿足客戶對於快速響應並高效解決問題的期望。以往的電子郵件、電話以及文字等傳統雙向通訊形式，如今正越來越多地被聊天機器人所取代。根據Gartner公司釋出的資料，到2020年，聊天機器人將負責處理至少85%的客戶服務互動資訊。

聊天機器人能夠以個性化方式提供即時對話體驗，確保客戶快速獲取優質服務。美國銀行、第一資本以及富國銀行多年來一直在使用聊天機器人方案以支援簡單的賬戶查詢；如今，更為高階的聊天機器人甚至能夠為客戶提供財務管理建議。另外，聊天機器人還能夠支援客戶與金融機構間的多種交流通道，全面改善以往割裂感過強的服務體驗。這項技術仍在不斷改進當中，有望持續增強客戶與銀行之間的關聯與信任。

網路安全與彈性

由於掌握大量敏感個人資訊與財務資料，銀行與金融行業一直是網路犯罪分子眼中的重要攻擊目標。對於金融機構來說，保障安全自然極為重要。由於我們根本不可能防止一切網路攻擊，特別是考慮到消費者會以多種多樣的方式進行資金操作，因此相較於費力查詢一切漏洞並投入大量精力防止網路攻擊的發生，倒不如假定已經存在安全漏洞並努力最大程度降低危害水平。坦率地講，從移動應用到Web門戶再到第三方網路，再加上由員工及客戶自己引入的潛在缺口，我們最多隻能暫時遏制攻擊，而不可能永遠確保安全。

金融機構要做的不只是投資技術措施以防範網路攻擊，更重要的是彼此共享知識與最佳實踐，與政府合作將網路安全保障作為高優先順序事務，同時積極就網路安全職責以及遵循協議要求的重要意義對員工開展培訓。此外，金融機構應與公眾主動接觸，幫助普通客戶瞭解當前安全狀況，激發使用者在保護自有資料安全方面的主觀能動性。

在以上的分享關於這個問題的解答都是個人的意見與建議，我希望我分享的這個問題的解答能夠幫助到大家。

我個人認為進入2020年，會給銀行與金融服務業帶來顛覆的七大技術趨勢。

人工智慧 (AI)：

普華永道最近的一項研究結果證實，大多數金融服務決策者已經開始對人工智慧（AI）進行投資——52%的高管表示他們已經在AI方面進行“大規模”投資，72%的受訪者則認為AI將成為一項重要業務優勢。一項振奮人心的預測認為，到2023年，AI技術能夠為該行業帶來高達4470億美元的成本節約收益。

那麼，金融行業到底如何運用人工智慧技術？銀行機構的典型用例包括透過聊天機器人以及實體機器人為客戶提供服務。包括美國銀行以及摩根大通在內的眾多大規模金融機構，正在利用AI簡化客戶服務流程。此外，該行業也希望藉此為客戶提供24/7全天候業務訪問能力，從而提升移動銀行的覆蓋範圍。再有，AI技術亦有望幫助金融機構提升安全性水平、預防並發現欺詐活動。該項技術可幫助金融機構進行風險管理與貸款決策，同時為其他技術（例如大資料分析、機器人流程自動化以及主意介面等）提供功能實現基礎。

區塊鏈

區塊鏈技術的早期應用集中體現在加密貨幣，特別是比特幣身上。但該技術本身屬於一種分散式資料庫，能夠以可驗證方式對交易進行永久跟蹤。《哈佛商業評論》預計，區塊鏈技術將像當初網際網路顛覆媒體行業那樣重塑銀行業的整體面貌。區塊鏈是一種透明、高度安全且運營成本相對較低的解決方案。隨著越來越多金融機構意識到區塊鏈在提升安全性、節約資金以及提高客戶滿意度方面的意義，相信該技術在未來一年中將得到進一步普及。區塊鏈能夠透過多種方式支援銀行業務。比特幣本身能夠帶來前所未有的支付選項，而對傳統債券、股票以及其他資產進行代幣化轉換並存儲在公鏈之上，亦可從另一個角度徹底改變我們的資本市場。區塊鏈將消除貸款與信貸系統中的審查者與第三方機構，同時降低貸款利率並提升款項安全性。區塊鏈還能夠消除對銀行總賬的手動資料核對操作。如今的資訊與貨幣交換方式，將在區塊鏈智慧合約的影響下發生徹底轉變。

大資料

要了解技術對於行業的具體影響，最靠譜的方法就是觀察行業對該技術的投資力度。根據《IDC半年度大資料與分析支出指南》報告來看，銀行已經成為行業當中大資料與業務分析解決方案的主要投資者之一。金融業產生的資料總量（包括信用卡交易、ATM取款操作以及信用評分等）規模巨大，誰能夠利用這些資料做出業務決策並從中收集到具備可行性的洞察見解，誰就能在未來的市場上佔得先機。金融機構可以利用大資料瞭解關於客戶的更多細節資訊，並據此進行實時業務決策，包括跟蹤客戶的消費習慣、銷售管理（例如對客戶群體進行細分以最佳化營銷能力）與產品交叉銷售、欺詐管理、風險評估、客戶反饋報告與分析等等。大資料分析不僅有助於識別市場趨勢，同時也有助於在金融機構之內簡化業務流程並降低風險。

機器人流程自動化 (RPA)

機器人流程自動化能夠顯著節約人工、降低運營成本並最大程度減少錯誤，因此不少金融機構已經開始利用這項技術為客戶創造最佳體驗，並藉此保持市場競爭力。在RPA當中，我們可以對軟體進行程式設計，使得機器人與虛擬助手在無需人為干預的前提下快速且準確地完成重複性以及勞動密集型任務。

RPA透過客戶服務聊天機器人幫助銀行處理來自客戶的低優先順序查詢，例如賬戶與付款等問題，從而騰出高質量的人工客戶代表處理其他優先順序較主的需求。在保險企業中，RPA則可實現部分理賠流程的自動化。RPA還能幫助金融機構在嚴格的監管環境下保證合規性。如今，在RPA的支援下，客戶能夠在數小時內（甚至立即）獲得信用卡申請結果。此外，這項技術在最佳化抵押貸款處理方面也有突出表現。

雲計算

雲計算是一種用於儲存資料並提供計算服務的技術，具體涵蓋伺服器、資料庫、網路、軟體以及分析等多個領域，且所有服務皆透過網際網路進行交付。當個人或企業使用雲服務時，僅需要根據實際資源使用量與按需計費標準向雲服務供應商付款。雲計算能夠為身處任意位置的客戶提供24/7全天候服務。此外，雲計算也提升了金融機構的敏捷性水平，並使得服務擴充套件變得更加輕鬆便捷。由於只需要為實際資源使用量付費，因此雲計算能夠幫助金融機構更好地控制成本雲計算還支援高安全性線上支付、數字錢包以及線上轉賬等具體功能。

語音介面

不少金融機構正在著手部署由先進人工智慧支援的聊天機器人解決方案，旨在降低成本並滿足客戶對於快速響應並高效解決問題的期望。以往的電子郵件、電話以及文字等傳統雙向通訊形式，如今正越來越多地被聊天機器人所取代。根據Gartner公司釋出的資料，到2020年，聊天機器人將負責處理至少85%的客戶服務互動資訊。聊天機器人能夠以個性化方式提供即時對話體驗，確保客戶快速獲取優質服務。美國銀行、第一資本以及富國銀行多年來一直在使用聊天機器人方案以支援簡單的賬戶查詢；如今，更為高階的聊天機器人甚至能夠為客戶提供財務管理建議。另外，聊天機器人還能夠支援客戶與金融機構間的多種交流通道，全面改善以往割裂感過強的服務體驗。這項技術仍在不斷改進當中，有望持續增強客戶與銀行之間的關聯與信任。

網路安全與彈性

由於掌握大量敏感個人資訊與財務資料，銀行與金融行業一直是網路犯罪分子眼中的重要攻擊目標。對於金融機構來說，保障安全自然極為重要。由於我們根本不可能防止一切網路攻擊，特別是考慮到消費者會以多種多樣的方式進行資金操作，因此相較於費力查詢一切漏洞並投入大量精力防止網路攻擊的發生，倒不如假定已經存在安全漏洞並努力最大程度降低危害水平。坦率地講，從移動應用到Web門戶再到第三方網路，再加上由員工及客戶自己引入的潛在缺口，我們最多隻能暫時遏制攻擊，而不可能永遠確保安全。

金融機構要做的不只是投資技術措施以防範網路攻擊，更重要的是彼此共享知識與最佳實踐，與政府合作將網路安全保障作為高優先順序事務，同時積極就網路安全職責以及遵循協議要求的重要意義對員工開展培訓。此外，金融機構應與公眾主動接觸，幫助普通客戶瞭解當前安全狀況，激發使用者在保護自有資料安全方面的主觀能動性。

1、保持穩健的貨幣政策靈活適度。

2、堅決打贏防範化解重大金融風險攻堅戰。

3、以緩解小微企業融資難融資貴問題為重點，加大金融支援供給側結構性改革力度。

4、加快完善宏觀審慎管理框架。

5、繼續深化金融改革開放。

6、加強金融科技研發和應用。

7、全面提高金融服務與金融管理水平。

銀保監會近日印發的關於推動銀行業和保險業高質量發展的指導意見，是今後一段時間銀行業行動的指南，我們從中可以尋找到2020年銀行即將發生變革的軌跡。

一、意見提出要嚴格控制資金流入房地產，並且要防止居民部門負債率的增加。這可是要刺破房地產泡沫的節奏。如果這一措施落地，無異於對房地產金融踩下剎車，沒有資金流入的房地產必然應聲而止。房價下跌以何種方式出現我們不得而知，但可以預見對銀行業的影響是深刻的，不僅以房地產為抵押的貸款抵押縮水，而且炒房資金鍊斷裂也會增加銀行貸款風險，抵押資產無法變現或風險不能轉移會增加銀行流動性風險。同時存量房開貸款風險驟增。如何應對房地產貨幣政策調整帶來的風險，是2020年銀行業面臨的挑戰。

二、意見提出要多渠道促進居民儲蓄有效轉化為資本市場長期資金。房地產長期以來是中國居民財富投資品種，佔居民持有財富的70%左右。房地產釆下剎車後，有序引導居民儲蓄進入資本市場，改變社會融資以直接融資為主的格局，由直接向間接融資轉化。這雖然有益於企業負債率下降，但也帶來銀行負債端資金減少，流動性壓力增加的問題，尤其是中小銀行無異於雪上加霜。同時在居民儲蓄與銀行風險投資之間橫亙著資管新規的情況下，資本市場的高收益將加劇銀行負債的流失，不僅銀行利差會縮小，而且流動性風險會增高。

三、在國家由間接融資向直接融資轉化，銀行以房地產業為傳統盈利的模式打破以後，銀行業的業務模式和業務型態必須發生變革。變革的方向就是以金融科技為主的金融創新。以網際網路、大資料、雲計算、人工智慧、區塊鏈等技術改造銀行底層技術，在服務、融資、支付、理財、跨時空風險配置等方面創新業態。實現銀行中介的華麗轉身，國有商業銀行透過業務拆分逐步縮小中介功能，中小銀行透過兼併重組規避信用風險，並透過金融創新重新定位市場，以適應市場推動的金融變革。

總之，2020年銀行業將迎來一場深刻的變革，機遇與挑戰並存，風險與機會同在。在市場的推動下，銀行業將催生出新的經營業態，國有大型商業銀行業務拆分，中小銀行兼併重組，以金融科技為主的創新將是2020年銀行業的主題。

2020年，銀行保險機構綜合實力進一步增強，服務經濟社會發展能力穩步提升，關鍵領域改革持續深化，防範化解金融風險取得明顯成效。中國經濟由高速增長階段轉向高質量發展階段，金融供給與需求之間不平衡不適應的矛盾日益凸顯，銀行業和保險業高質量發展面臨多重挑戰。

銀行機構將堅持以人民為中心的發展思想，落實“創新、協調、綠色、開放、共享”新發展理念，深化金融供給側結構性改革，擴大金融業開放，健全具有高度適應性、競爭力、普惠性的現代金融體系，不斷提升金融服務實體經濟質效，有效防範化解金融風險。

一是把服務實體經濟作為金融發展的出發點和落腳點，實現經濟金融良性迴圈、健康發展。

二是完善金融機構體系、市場體系、產品體系，引導更多金融資源配置到經濟社會發展的重點領域和薄弱環節，提升金融服務效率。

三是以防範系統性風險為底線，精準有效防範化解各類風險，確保銀行業和保險業穩健發展。

四是遵循金融發展規律，充分發揮市場在金融資源配置中的決定性作用。

五是轉變發展方式，為銀行保險機構創新發展提供有力支撐。

最終實現金融結構更加最佳化，形成多層次、廣覆蓋、有差異的銀行保險機構體系。公司治理水平持續提升，基本建立中國特色現代金融企業制度。個性化、差異化、定製化產品開發能力明顯增強，形成有效滿足市場需求的金融產品體系。信貸市場、保險市場、信託市場、金融租賃市場和不良資產市場進一步健全完善。重點領域金融風險得到有效處置。

與其他行業相比，銀行業擁有更加悠久的歷史與極為穩定的發展態勢。銀行業的基礎，在於客戶的堅定信任，因此任何變革的推進與落地往往都相當緩慢。但是近年來，銀行業從業者已經意識到，要保證自身在全球經濟中繼續擁有重要地位，快速發展已經成為刻不容緩的新任務。銀行業正在放棄一系列傳統方法，轉而尋求更多創新性途徑以改善客戶的服務與生活體驗。

1. 利用金融科技改善客戶體驗

透過與金融科技企業合作，銀行能夠為客戶提供超出原有專業知識範圍的新型增值解決方案，且市場上對於此類合作的需求將會不斷增長。從利用替代性資料集與模型增強承保能力，到為客戶提供即時匯款，銀行將可透過多種創新方式實現產品的低成本改進，同時加快方案上市速度。

2. 技術驅動因素迎來整合

過去十年以來，美國的銀行數量有所減少，但銀行的合併案則大大增加。大型銀行可以並且已經開發出更多前沿技術方案，段獲得遠超小型銀行的市場競爭優勢。與之對應，原本服務於普通消費者的銀行、金融科技企業以及非銀行貸款機構則可繼續從事自己熟悉的企業與個人貸款業務。

3. 數字貸款全面落地

2019年12月，Grand View Research釋出數字貸款報告，指出這部分業務在2018年的整體市場規模約為35億美元，而從2019年到2026年的年均複合增長率將為20.7%。個性化數字貸款就是未來。隨著數字基礎設施愈發強大，越來越多的消費者開始接受線上交易，而銀行業也必須行動起來，將對個人或者企業對企業貸款服務全面遷移至線上。

4. 新銀行業的興起

預計在未來五年之內，基於移動裝置的直接銀行將繼續增長。新銀行業目前已經在美國全國範圍內吸引到數百萬客戶，這表明消費者的偏好已經由傳統的、基於分支機構的實體銀行，轉變為更加便利的純數字解決方案供應商。

5. 自動化與個性化客戶體驗

在與各類銀行客戶的合作過程中，我發現的一大重要變化在於，不少客戶意識到自己在執行重複性流程方面耗費了過多的資源。銀行已經意識到，對部分流程進行自動化處理將有助於釋放人力資本，藉此開展更多增值性活動。接下來，加快執行速度、提高效率以及實現個性化消費者體驗將成為整個銀行業的關注重點。

6. 區塊鏈與去中心化解決方案將取代大部分現有銀行

銀行業最大的變化將源自基於區塊鏈技術的新型解決方案。此類解決方案能夠支援近即時點對點資金轉移。此外，基於智慧合約的平臺（例如以太坊）帶來的去中心化金融解決方案，也已經讓無需金融機構支援的貸款平臺成為現實。未來五年之內，這些解決方案也許會主導整個金融服務體系。

相對較低的利率環境與儲蓄產品，正不斷擠壓銀行的傳統收入來源。未來，開放銀行將帶來不同於以往的全新商業模式，建立起雙向市場（類似於蘋果的App Store），幫助銀行同時從消費方與供應方處獲取收益。或者，建立資料即服務與API產品（例如摩根大通公司的產品），透過資料擴充套件與分析為各類機構客戶提供服務。

8. 中型銀行將成為瀕危物種

與亞馬遜對零售業的影響類似，全美前五大銀行正在根據客戶期望制定服務基調。與之對應，各地區性銀行則努力調動預算與人力資本，努力跟上這一波潮流（特別是在AI與機器學習領域）。規模化競爭優勢正造成越來越大的鴻溝，這很可能引發中端市場的廣泛合併，最終最佳化對現有資產及人才的重新分配與利用。

9. 消費級金融的民主化程序

面向移動平臺的安全技術將繼續為消費者提供快速實時的“隨時隨地”解決方案。這些由AI驅動的服務將從關聯與整體的角度（不同於現有銀行業務的離散交易屬性）管理並最佳化個人使用者的全部財務能力（包括可用流動性與信貸支援能力）。

10. 監管水平的提升

傳統銀行將繼續專注於生產性存款與貸款業務，而其他金融服務則將成為創新型金融科技與數字化組織的主要發展空間。這意味著風險、流動性以及“瞭解客戶”工作將彼此脫離，緩解現代銀行在應對雙重使命（客戶資金安全與股東回報）方面面對的利益衝突。

11. 面向低資產家庭的更多針對性服務

時至今日，無存款或者低存款使用者群體的規模仍然相當可觀；但隨著金融科技的發展，這一現狀將迅速改變。與以往不同，只要擁有手機，使用者即可輕鬆獲得自己的銀行賬戶，這就為銀行以及其他金融機構為這22%家庭提供服務的可能性。

12. 大型銀行的服務將覆蓋更多小型企業

傳統金融機構將越來越多地為小型企業提供服務。從表面上看，這似乎是個好訊息，畢竟長久以來中小型企業一直很難從主流銀行手中獲取資本與信貸服務。但是，銀行業恐怕仍然無法充分滿足普惠性質的財務服務需求，例如支出控制需求等。

13. “關係銀行”的復興

2000年初經濟衰退令政府不得不放鬆對民間資金流動的管控，導致眾多社群銀行及其他小型信貸機構的快速湧現，並隨後引發大規模合併熱潮以及指向大型銀行的嚴重衝擊。以史為鑑，與經營者間建立起更加緊密且更具個性化的銀行業務關係，將成為整個行業下一時期的主要任務。

2020年，銀行最大的變革是LPR存量改革帶來的淨息差減少。根據央行規定，2020年3月份開始啟動存量房貸的LPR改革，改革的宗旨是保持按揭貸款利率不變，但未來LPR利率有下行的空間，而銀行負債端成本難以下行，銀行面臨淨息差的收窄，利潤會受到不小的影響。

因此儘管銀行市盈率很低，市淨率普遍跌破淨資產，但銀行股價並沒有太大的起色，今天再度下跌，銀行是有一定的投資機會，但並不適宜追高，可以透過不斷的波段炒作，獲得利益最大化， 另一個是就是央行會在20年發行數字貨幣，對銀行的影響肯定存在，至於影響多大，暫時難以判斷，但根據有關人士的說法，央行數字貨幣不會突破現有的“央行-銀行”二級銀行體系，也就是現有的貨幣體系，至多是市場增加了一種電子貨幣，但是既然是貨幣，可能引發支付方式進一步改變。進一步導致銀行存款流失的可能，銀行貨幣派生能力進一步下降。 三是移動支付進一步擴大市場份額，現在微信和支付寶支付已經遍佈大街小巷，大小商店，各行各業，對銀行的衝擊是客觀存在的，未來衝擊還會加大，銀行拉存款的壓力可能進一步加大。 銀行躺著賺錢時代已經結束了，未來可能更加依賴銀行的專業理財能力，為VIP客戶提供合適的專業投資理財，增加新的盈利渠道。 金融科技是傳統銀行發展的重點，可是金融科技太過廣泛了，也較為抽象，說起來很容易，但真正發展金融科技並不容易。