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1、虚拟银行的发展与展望（上篇）摘要随着大型科技公司、金融科技公司、非银金融机构纷纷 进军银行业，科技、金融和服务开始融合并且正在迅速改变 亚洲的银行业格局。新的市场主体利用社交媒体平台和先进 的数据分析技术来开展服务，一方面有助于普惠金融，另一 方面也带来了监管和竞争挑战。银行贷款的增长滞后于全球银行账户的增长，背后的一 个关键原因是发展中国家、新兴经济体和发达经济体的传统 银行商业贷款模式都要求提供抵押品。新的商业模式则由技 术驱动，利用个人和公司不断扩大的的数据来创造信息资本, 进而在提供贷款和其他金融服务时减少对抵押品的依赖。在 受监管的银行体系内，数据和管理数据的实体将是这一转型 的核心

2、。银行业出现了越来越多样的市场主体，这些新主体使用 数据收集技术，给监管机构和竞争主管机构带来了两大挑战。 首先，金融监管机构需要确保在不损害金融稳定、充分竞争、 消费者保护和市场完整性等传统监管目标的情况下，通过监 管发挥数字金融的普惠作用并加强数字金融的中介作用。其 次，银行业亟需建立数据治理体系，其中消费者和企业可以 对自己的数据行使控制权，同意或拒绝他方使用和转移其数 据。银行业需要开发一个用户友好、细粒度、基于许可、交 易成本低的数据治理系统，这一系统的出现将促进全球虚拟 银行的发展。中国香港特区构建了虚拟银行的综合监管框架，也适用 于传统银行。监管框架由许可证制度和监管制度组成，旨

3、在 管理所有风险（包括所有权结构风险）的同时，不因遏制技 术创新而导致发展目标无法实现。在这一监管框架中，数据 治理规则还处于早期发展阶段。1普惠金融的挑战不仅限于发展中国家1 .很多家庭还没有在正规金融体系内储蓄或借贷根据世界银行GlObal Findex 2017年的调查，全球三 分之二的人口在金融机构拥有账户，但只有约四分之一的人 口（15亿）表示在过去12个月里向这些账户存过钱，且只 有略高于十分之一的人（6亿）表示在过去12个月里向金融 机构借过钱（图1）。相比之下，超过五分之一的人表示在过 去12个月里在金融机构以外的地方存过钱，36%的人表示最 近向家人和放债人等非金融机构借过钱

4、。虽然有人可能会说，并非所有家庭都希望负债，但世界 银行的同一项调查表明，很大一部分成年人口 （42%）发现自 己在紧急情况下无法获得足够的资金，所需资金占所在管辖 区人均国民总收入的5%（图1,右栏）。成年人口的比例远大 于没有银行账户的人的比例。全球人口没有充分利用金融机构的服务无账户，17亿没有存过钱，52%没有彳55亿 全球人 口 （15岁以上），2017 年在其他地方存过钱，21%有账户J 38亿从其他在金融机构存过钱，27%账户储蓄(i（过去12个月）1加入拥有移动货币账户的人后，有帐户人口的总数增加了 1亿（四舍五入） 2在紧急情况下，部分人表示下个月内无法拿出人均国民总收入（以

5、当地货 的占比。资料来源：DemirgUg-KUnt等（2018）。2 .在所有发展水平的经济体中，都存在金融机构的服务利用不足的问题可以肯定的是，国民收入的增加会导致整体储蓄和借款 的增加。图2左边的面板记录了人均收入超过8100美元时， 过去12个月所有储蓄和借款的增长程度（散点图反映了每个 调查管辖区人口储蓄和借款的占比）。在人均收入较高的水 平下，储蓄和借款活动变得更加明显（图2） o银行储蓄随着 收入水平的提高而明显增加，但在银行借款方面这种趋势并 不突出（图2,中间面板）。当人均收入从8100美元增加到 7. 29万美元后，根据估计，向金融机构借款的人口占比仅从 15%增加到20%

6、。持有银行账户的人口比例从50%上升到80% 后，根据估计，从金融机构借款的人口占比却几乎持平（图2, 右面板）。过去12个月进行过储蓄和借款的人口占成年人（15岁以上）的比例人均GDPl和是否储蓄/借贷的关系人均GDPI和银行账户使用的关系实际值：拟合值:储蓄3借贷4拟合线来自用四次多项式的估计“散点图显示了样本中139个经济体用于生成拟合直线的实1以2010年不变美元计算C散点图使用了人均GDP的对数C2拥有金融机构账户的成年人比例C3在过去12个月里储蓄或留出资金的成年人（15岁以上）的比例。4在过去12个月里借钱的成年人（15岁以上）的比例C资料来源:Demigiiq-Kunt等（20

7、18）;世界银行国民账户数据和经合组织国民账户数据文件;fl在上文讨论的获得应急资金方面，虽然发达经济体无法获得足够资金的人口比例低于新兴和发展中经济体（38%比63%）,但仍接近五分之二。这再次表明，在所有发展水平的经济体中，都存在金融机构的服务利用不足的问题（见表D。传统观点认为，教育水平高、手机普及率高、银行账户 持有度高的发达国家不应该出现金融体系利用程度低的问 题。中国香港作为国际金融中心，超过20%的GDP来自金融 部门，似乎更不应该出现这种问题。然而，根据FindeX的调 查数据，中国香港的金融体系利用率滞后于金融水平的发展。 事实上，中国香港成年人从银行借款的比例低于其他发达经

8、 济体（图2）,这主要是由于低收入人口利用金融体系储蓄和 借款的比例较低（表1）。与其他司法管辖区一样，中国香港 的个人借款主要由有形抵押品担保，尤其是在按揭贷款中。金融机构利用度有限：以香港为例 占总人口的比重（15岁以上）2011在过去的一年里存过钱n.a在过去的一年里在金融机构存过钱43在过去的一年里借过钱na在过去的一年里向金融机构借过钱8无法拿出应急资金na 资料来源：DemirgtIg-KUnt等(2018)。3 .企业贷款市场也有发展空间同样，尽管小企业已经获得了更多的金融服务，中小企 业贷款市场仍然有发展的空间。根据世界银行的企业调查数 据库，接受调查的16.4万家企业中约有8

9、9%在金融机构拥有 支票或储蓄账户，但只有不到三分之一的企业向银行贷款或 有信贷额度。在新兴市场和发展中经济体中，平均只有21% 的企业向银行贷款或有信贷额度，而发达经济体的这一比例为30%o在新兴市场和发展中经济体中，约28%的企业认为自 己在获得融资方面受到限制，而在发达经济体，这一比例为 12%o4 .为什么个人和公司难以借款?有两个原因可以解释为什么有些个人和企业不向正规 机构贷款。第一个原因是借款时经常需要提供抵押品。债权 人和借款人之间存在信息不对称问题，既包括事前的逆向选 择问题，也包括事后的借款人道德风险以及合同核查和执行 困难的问题，而学界普遍认为抵押品是解决信息不对称问题

10、的一种方案。对于财务信息更不透明和/或评级较低的中小 企业来说，抵押品在贷款方面能够发挥尤为重要的作用。对 于个人来说，有些人直到晚年才能积累到贷款所需的有形抵 押品，有些人则因为贫穷而永远无法提供抵押品。因为缺乏 有形抵押品，借款人转而向非正规部门借款，不利于终身消 费和投资选择的平滑。事实上，世界银行企业调查全球数据库（WOrld BankEnterprise Surveys global database）的最新证据表明，提供抵押品对中小企业仍然至关重要。也就是说，大多数中小企业需要提供抵押品才能从正规金融体系中借款一一超 过70%的受访企业表示申请贷款需要提供抵押品。平均而言, 抵押品

11、价值接近贷款金额的两倍。虽然这项调查未涉及中国 香港的企业，但与其他司法管辖区一样，中国香港中小企业 融资的一个特点是，商业数据不足的银行很可能要求中小企 业申请抵押贷款。正规贷款市场发展不足的第二个原因是，对于实体银行 来说，向低利润率的客户提供服务并不经济。相比之下，网 络贷款可以帮助银行在服务规模小、利润低的客户方面节省 大量成本，并且减少负责用户界面和风险评估的员工数量。2科技创新与银行技术堆栈随着时间的推移，创新已经改变了一些行业的核心商业 模式，银行业也不例外。科技创新有望缓解金融体系内金融 活动不发达的问题。过去二十年中，技术在持续发展，数据资源也变得日益 庞大。技术降低了进一步

12、使用和分析数据的成本，提高了使 用和分析数据的效率。首先，在高速互联网、高网络连接和 智能手机的帮助下，随着接触点数量的急剧增加，消费者的 数字足迹已经大幅扩张（图3） o第二，消费者数字足迹的扩 大后，高质量的非结构化数据（文本、图像、视频）出现爆炸 式增长，其速度超过了传统上用于分析的结构化数据（姓名、 地址、出生日期）。第三，随着数据量的增加，数据需要永久 存储便于全球实时访问，云计算等技术创新大幅降低了存储 成本。第四，消费者足迹的扩大、数据可用性的增加以及存 储成本的降低相结合，为高性能计算奠定了基础。根据摩尔 定律，每18到24个月算力就会增加一倍，这一定律依然成 立。技术和数字银

13、行发展的时间线安全移动访问认证互联网可数 可大密码和代币3Mbs4G200Kbs 3GAPIsWindows MobileiPhone 3GAndroid 1.0iPad智能手机生物识别智能合同面部支付电子钱包10亿智能手机用户20亿智能 手机用户130bs 30亿智能 手机用户资料来源：作者制作。人与机器之间以及机器与机器之间的实时计算和通信, 结合智能人机界面（语音、面部和文本），为基于人工智能的 算法、基于统计的人工智能（机器学习）和神经网络（深度学 习）打下了基础。这些算法的表现都超过了之前的学习算法。计算上的创新已经重塑了整个银行业务。“了解你的客 户”远程验证（eKYC）和聊天机器

14、人被整合进入零售界面。 银行业务还加强了信用评估、风险管理和反欺诈措施，提高 了营销的针对性，以及强化了执行和追回措施，所有这些都 降低了交易成本，有助于银行为低利润客户提供服务。资源 充足的银行可以投资发展技术，采用数字渠道和模式，而其 他银行为了降低前期技术成本，可以考虑与大型科技公司和 金融科技公司建立伙伴关系。另一方面，虚拟银行利用其整 个业务的技术能力来提高银行服务的质量。这些发展对银行活动的影响也可以通过银行技术堆栈 的演变来追溯，该技术堆栈可以容纳各种银行业务模式（图 4）o在所有这些技术堆栈中，移动设备使用度提高和连接性 提高，加上数字识别、eKYC和数字签名，大大改善了银行系

15、 统的可获得性。银行技术堆栈的演变客户访问银行网站app（捆绑）结算中央银彳技术在银行业（包括虚拟银行）的更多应用带来了两个 重大变化。首先，银行将提供的服务拆分开来，并与其他公 司合作改善客户界面。其次，平台上的所有参与者都在利用 不断扩大的消费者数字足迹数据调整其产品，从而吸引新客 户。银行通过拆分产品和使用应用程序接口 （APIs）,为客户 提供了更多选择。例如，客户可以访问支付处理平台（例如 StriPe和Venmo）在线收付款，访问移动钱包（例如支付宝 和Payme）通过扫描二维码收付款，或者访问零售平台（例 如Robinhood）进行证券和外汇交易。科技正在通过这种方 式赋能金融公

16、司开拓新市场。传统银行的业务大多限于办公 场所或城市分支机构之间的网络，通过调整堆栈方法，便能 为客户提供从支付、贷款到保险和财富管理在内的一系列金 融服务。这种方式有助于传统银行触达低利润或被排斥在金 融服务之外的客户，并且提供更定制化和负担得起的服务。技术的应用改变了银行业务模式的核心，新的银行业务 模式着重利用所有可用的数据。随着越来越多的消费者上网, 更受欢迎的应用程序吸引了更多流量，产生了更多数据。实 时计算和人工智能在内的技术进步，使人们能够加强对用户 兴趣、消费模式和支付行为的监测。因此，银行能够为个人 和企业客户提供定制化水平更高的产品，进而吸引新客户并 生成更多数据，形成良性

17、循环。在信贷领域，这些有价值的 数据可用于信用评估、监测和执行，从而减少银行贷款对有 形抵押品的依赖。总而言之，各种不同的平台都在广泛地提供金融服务, 越来越多的人可以获得种类多样的金融产品。在央行内部, 支付仍以法定货币结算，进一步显示了公私伙伴关系带来的 变革性影响。央行数字货币的引入可进一步加强该模式，如 果央行数字货币设计得当，便能像开放支付平台和公平竞争 环境一样加强金融服务供应方面的竞争和创新。3信息资本减少了银行贷款对抵押品的依赖大型科技公司及其子公司利用先进的计算技术，即机器 学习和其他分析技术，分析专有数据来更好地筛选和监测借 款人。大型科技公司从借款人在线活动中收集到大量关

18、于潜 在借款人的全面实时的交易和位置数据。换句话说，银行不 再仅根据有形抵押品衡量借款人支付能力，转而更多根据借 款人日常活动和现金流来做出判断。国际清算银行的研究表 明，信息是促进金融中介活动发展的有效手段，对越来越多借款人而言，信息开始部分取代抵押品的作用。基于信息资本的贷款，加上数字模式的成本效率，促进 了普惠金融的发展。在早期阶段，现金流信息等可用数据有 助于企业获得小额贷款和建立信誉。随着时间的推移，随着 企业的成熟和信誉的建立，企业即使没有抵押品也可以获得 更多的信贷，获得更大额度也更有利可图的贷款。有证据表 明，在中国和阿根廷在内的许多司法管辖区，大型科技公司 改善了许多公司贷款

19、难的处境（见方框A）,与此同时大型科 技公司的发展可能会带来市场垄断的风险。随着信息和数据减少银行对抵押贷款的需求，交易成本 下降，金融服务的分配发生了变化。传统意义上，年轻人和 穷人既没有时间也没有手段来积累可以作为抵押品的净资 产，因此得不到充分的服务。然而，大数据、人工智能和计 算能得到密集应用后，银行开发出的数字银行模型能够降低 交易成本并提高效率。银行从借款人、存款人以及企业的在 线活动和其他活动中获得更广泛的信息，可以根据企业的信 息资本做出信用评估，对于不符合实物抵押品要求的个人也 是如此。若银行业能进一步加强技术的应用，便能在效率和普惠 性方面取得重大进展。借助数据提取和计算能

20、力，银行业能 够充分利用这个数据丰富的环境，在信贷评估、供给、监测 和执行领域引发最深刻的变化。在数据丰富的环境中，信息资本将成为有形抵押品的补 充，可以帮助解决信息不对称问题。在此过程中，基于人工 智能的自动化和机器学习将越来越多地辅助人类决策，甚至 在一些任务中替代人类决策。过去，银行可能需要耗费数月 或数周的时间收集和分析纸质文件来决定是否贷款；现在, 银行几乎无需纸质文件便可以即时做出决定，这在一些银行 已成了常态。银行不再为借款人数据不足所困，又能利用机 器可读的能力，因此大幅降低了核实信息的成本。银行可以不断提高贷款服务的个性化水平，向无法按照 传统信贷发放要求提供信息的个人提供小

21、额贷款。这一切都 得益于数据驱动模型，模型根据贷款申请人的特点，例如他 们所在的行业和其他人口信息，来估计他们的收入。在贷款 条款方面，银行逐渐采纳期限灵活、还款时间表灵活的定制 贷款，不再要求还款期限必须长达数年且有着固定时间表。 银行监测贷款的方式也将被重塑。银行可以利用技术实现更 高频的监测，包括每日监测。此外，大数据可以根据数据和 事件的进展，帮助估计并更新未来违约的概率，这有助于减 轻识别不良贷款和欺诈时出现的滞后问题。同样，执行贷款合同的成本也降低了。首先，在过去, 银行要花很大成本才能找到拖欠贷款的借款人；但现在，在 许多情况下，银行可以利用现代技术实现即时定位。其次, 在过去，

22、银行通过法律体系执行合约的成本高昂；但现在, 银行可以利用现成的全面的贷款协议记录来降低成本。成本 的降低也将提高违约情况下的回收率。重要的是，如果发生 违约，银行将无法通过有形抵押物收回本金，但银行在提供 定制贷款产品的时候，便会通过承销标准来反映这种风险。这种新环境并非没有风险。数据分析是人工智能的支柱, 依赖用于训练算法的底层数据。有证据表明，人类和社会的 偏见可能会植入人工智能中，有偏见的人工智能得到大规模 应用后便会阻碍普惠金融的发展。此外，没有人工智能算法 能够满足“公平”的所有定义，因此有必要根据具体情况和 分析目标确定不同的指标和标准，体现互动的细微差异。同 样，分析在很大程度

23、上是面向过去的，限制了预测经济周期 或用户行为转折点的能力。方框A减少有形抵押品和成本：微众银行的案例研究微众银行于2014年获得银行牌照。微众银行最初提供 无抵押个人贷款，后来扩展到中小企业贷款。截至2020年 底,微众银行为2. 7亿消费者和188万中小企业提供了服务。 微众银行的工作重点是为没有充分享受金融服务的人提供 服务。迄今为止，微众银行有超过1900万名个人客户，这些 客户在申请贷款时几乎没有信用记录。在2020年，约10万 名新的中小企业客户从未获得过银行贷款。约80%的微利贷 零售客户没有大学学位，且来自非白领服务行业。此外，与 传统企业借款人相比，典型的中小企业借款人的业务

24、规模较 小：平均而言，中小企业借款人的员工规模在10人左右，超 过60%的企业年收入不到500万元人民币。微众银行模式以技术为核心，可以概括为“ABCD”模式,分别代表AI、区块链、云计算和（大）数据。微众银行利用这 种模式实现了两个目标利用信息资本绕过对有形抵押 品的需求，以及大幅降低运营成本。微众银行贷款业务的关键在于利用来源广泛的数据，如 信贷数据和司法和工商登记局的数据，获取这些数据需要借 款人的同意。这些数据会输入量化风险评估模型，从更广的 视角展示借款人的信用状况，以便进行更有效的风险管理。 微众银行会根据风险评估动态设定贷款额度，个人的贷款上 限为20万元，中小企业的贷款上限为3

25、00万元。尽管传统 银行提供的贷款大部分都属于抵押贷款，但微众银行在2020 年底的不良贷款率为1.2%,低于中国商业银行约1.9%的平 均水平。这些数据洞察也有助于挖掘新用户。微众银行对具 有潜在信贷需求的中小企业进行精准营销推广，降低了 93% 的获客成本，且获客成功率是中国行业平均水平的两倍多。微众银行还将AI生物识别认证应用于远程客户引导， 几乎所有的（98%）客户问询都由微众银行的聊天机器人处理。 微众银行利用用户提供的信息，几乎做到了即时进行信用评 估。微众银行的核心银行系统每天可以处理超过7. 5亿笔交 易。微众银行利用技术降低了成本，在2020年实现了每个客 户73.6元的平均

26、收入，这是目前任何拥有实体业务的银行都无法匹敌的水平。此外，成本的降低还有助于微众银行扩大客户范围，为 贷款需求较小并且信用记录有限的人提供服务。例如，零售 借款人的平均贷款规模很小，约为8000元；贷款组合的利息 收入也很低,70%的微利贷客户在2020年支付的利息不到100 元人民币。中小企业的情况也十分类似，中小企业的平均贷 款规模为26.5万元人民币，远低于传统意义上的平均贷款 规模；中小企业带来的利息收入也较低，60%的企业在2020 年支付的利息不到IOOo元。微众银行可以向过去无法充分享受金融服务的群体提 供低成本贷款。然而，在虚拟银行时代，数字金融也会给政 策制定者带来两个挑战

27、。第一个挑战是数据隐私问题。获取 数据对于信息资本的积累和数据分析至关重要，是所有虚拟 银行运营的基石。为了在达到严格的数据隐私标准的同时获 得数据访问权，微众银行已经开始开发协作学习技术，试图 在不聚合数据的情况下进行机器学习，确保数据的私密性。 目前尚不清楚其他公司是否有这种能力。此外，监管机构需 采取全面的方法来解决更广泛的数据隐私问题（见第6节）。第二个挑战与数字鸿沟有关。大型科技公司商业模式的 核心之一是“围墙花园(walled gardens) ”,因此全球数字 金融的增长会扩大数字鸿沟。微众银行的个人贷款产品微利 贷只向在合作伙伴平台上拥有足够交易历史的客户开放。微 众银行会将潜

28、在借款人列入白名单，以降低身份盗用等欺诈 风险(也是虚拟银行面临的常见挑战)，但也说明那些不在数 字生态系统中、没有数字足迹的人有可能被排除在这个新的 金融体系之外。4新格局的特点随着银行业的发展，多个提供商共存提供一系列服务的 新格局将会出现。在这个新格局下，技术发挥着越来越重要 的作用不仅在数据分析、风险缓解方面，而且在管理模 块化平台和协调服务供应方面也越来越重要。通过投资发展 技术，银行不仅能丰富服务类型，还能扩大服务的覆盖范围。 在本节中，我们将分析亚洲部分司法管辖区的虚拟银行的特 征和活动。部分亚洲司法管辖区的主要特征支付存款贷款理财仔微众银行中国网商银行内地新网银行百信银行苏宁银

29、行众安银行MoX银行理慧银行中国蚂蚁银行香港汇立银行天星银行富融银行平安壹账通银行V韩Kakao Bank国KBank0乐天银行本Jibun印YONO度Digibank印Digibank尼Jenius来源：公司网站：截止2022年第二季度的数据；新加坡的虚拟银行20注：报告中所列举的中国内地虚拟银行，特指为“互联网银行”。虽然所有调查的虚拟银行都提供支付和存款服务，并且 大多数已经开始提供贷款服务，但是亚洲的虚拟银行在这一 方面走的更远，将业务整合到了生活方式门户中（表2）。上述虚拟银行中的大多数都增强了数字体验，为消费者 提供生活其他方面的银行服务，包括社交媒体和消费；这些 是传统实体银行通

30、常还无法提供的服务。通过这种方法，虚 拟银行可以创建一个数字生态系统通过社交网络积累 用户，并创建大量数据点进行分析。数字银行服务访问量和 需求（用银行APP下载量和用户数量来衡量）反映出，人们 对虚拟银行的兴趣和访问量越来越大。韩国和中国香港的主 要虚拟银行APP的月度下载量正在迅速增加，相比之下其他 司法管辖区的增长更为缓慢（图5,左侧面板）。在韩国，虚 拟银行的快速发展受益于生活方式类APP带来的网络效应以 及相应的推动作用。例如，韩国的虚拟银行Kakao Bank绑 定了韩国流行的即时通讯应用程序Kakao Talko相比之下, 中国香港的虚拟银行APP是最近才推出的，并且大部分并未

31、绑定生活方式类App,这从侧面反映出大众对这些APP的兴 趣在持续攀升（中国香港虚拟银行的相关介绍见方框B）o虚拟银行另一个突出特点是依靠技术来降低成本。技术 不仅会影响客户界面（例如客户引导的安排），还会影响关键 操作（例如交易速度、风险分析和风险缓解）。在实体服务模 式下，向个人和中小企业提供小额贷款的成本收益比并不经 济；传统银行在短期内也很难升级技术基础设施。在此背景 下，虚拟银行应运而生。虚拟银行的数据显示，虚拟银行的 运营成本显著低于传统银行，部分程度上是因为大幅减少了 负责客户界面以及风险评估和缓解的员工数量。得益于成本 的降低，以及在收益用户比较低的情况下维持运营的能力， 虚拟

32、银行能够触达过去无法充分享受金融服务的人。银行通 过整合人工智能、区块链、云计算和大数据在内的一系列技 术，可以降低成本并扩大运营规模。数字银行APP的使用数据表明，数字银行APP的常规活 跃用户数量正在上升（图5,中心面板）。韩国的活跃用户数 量最多，约17%的人口每周使用虚拟银行App,用户份额在三 年内翻了一番。其他司法管辖区的使用量也在迅速增长，印 尼尤为显著。数字银行平台可以触达女性和年轻用户两个传统上服 务不足的群体，促进了普惠金融的发展。在本文调查的司法 管辖区中，25至34岁和35至44岁年龄段的用户构成了最 大的用户群体。同时值得注意的是，在有虚拟银行的司法管 辖区女性用户的

33、比例更大（图5,右侧面板）。在韩国，平均 而言女性用户占虚拟银行APP用户的49%,女性用户占苹果 应用商店中Kakao Bank所有用户的57%o日本的Jibun Bank 是亚洲第一家数字银行，于2008年成立；在日本，女性占所 有虚拟银行用户的三分之一以上，在APPle和GOogle平台 上的占比平均为34%o在印尼，尽管男性在虚拟银行用户中 所占比例较大，但18至34岁年龄段的女性用户比例几乎与 男性持平，这凸显了数字APP对年轻用户的强大吸引力。部分虚拟银行的APP下载量、使用情况和用户人口统计征日本韩国韩国一印尼一印度各司法辖区中虚拟银行APP数量;有所不同，由APP数量和数据可用

34、性多 银行APP的数据。由于香港样本量不足，我们无法获得每周活跃用户）I由于报道不完整，仅搜集到了APPle平台上的流量数据，图中不包去 尚无虚拟银行APP的数据。2活跃用户是指在一周内打开APP 一次或刍 APP和应用程序商店的平均值。2015年10月至2021年10月的人口统计来源：Sensor Tower；各司法管辖区的数据：作者的计算。数字银行集技术、金融和服务公司的所有权结构于一身, 这也是其独特之处，预示着银行业务模式正在转变之中（表 3）。在亚洲市场，大型科技/金融科技公司是虚拟银行的最大 股东之一，为虚拟银行提供高级数据分析在内的技术能力。 与此同时，即使在中国香港、韩国和新加

35、坡等银行业发达的 市场，保险、证券或投资公司等非银金融机构也在纷纷介入, 表明中小企业和消费者的信贷需求未得到满足。例如，中国 大陆的众安保险是中国香港的众安银行的大股东；韩国投资 证券(Korea Investment & Securities)持有韩国 KakaO Bank的股份。值得注意的是，传统银行也经常会投资虚拟银行，持有 虚拟银行的大量股份。传统银行具有科技公司等新的市场主 体通常缺乏的经验和洞察力。通过与科技公司合作，传统银行能够利用技术改造传统 的IT基础设施、降低资本成本并开发新的客户群。例如，中 国的中信集团持有百信银行70%的股份，渣打银行持有Mox 银行65%的股份，中

36、国银行持有中国香港理慧银行44%的股 份。传统银行也依靠虚拟银行来进一步发挥其优势。例如, 印度国家银行推出了数字银行应用程序Yon0,旨在通过移动 App满足消费者的所有交易需求，包括银行、购物、生活方 式和投资需求，为客户提供便利。还有一点有趣的是，部分 虚拟银行的主要/终极控股股东来自国外，例如，蚂蚁金融控 股了新加坡的一家虚拟银行，新加坡的星展银行则控股了印 度和印尼的虚拟银行。部分虚拟银行的所有权结构】虚拟银行 主要/控股股东传统银行其他服务资1中国 内地微众银行腾讯网商银行蚂蚁集团新网银行新希望集团百信银行中信证券苏宁银行苏宁易购一众安银行众安集团_MOX银行渣打银行理慧银行中国银

37、行中国蚂蚁银行蚂蚁集团香港汇立银行汇立控股天星银行小米富融银行腾讯控股平安壹账通银行壹账通韩 国Kakao BankKakaoK-BankBC CardToss BankViva Republica日本JibunKDDl印度Yono印度国家银行DigibankDBS印尼DigibankDBSJeniusBTPNGrab/新电信4Grab新加坡冬海冬海集团（SEA）蚂蚁蚂蚁集团绿地金融4,绿地金融I(210%)注：报告中所列举的中国内地虚拟银行，特指为“互联网 银行总而言之，传统银行和大型科技公司都加入了虚拟银行 的阵列，生活方式门户快速发展，以及跨境贷款和异地贷款 日益增长，都能说明银行业希望

38、通过扩大规模实现数字银行 的网络效应。方框B中国香港虚拟银行的案例研究中国香港在设计虚拟银行结构时着眼于包容性。中国香 港金管局在2020年5月对虚拟银行的调查显示，虚拟银行 预期技术进步将降低各个阶段提供金融服务的交易成本。这 有助于促进金融普惠，为低收入个人提供更多金融服务。迄 今为止，取得了以下的显著进展。银行可以通过移动App或数字平台，依托eKYC解决方 案和有监督的机器学习，远程引导客户在全天任何时间段内 开立账户，耗时不过短短几分钟。虚拟银行采用技术解决方案来验证和匹配用户身份，例 如生物识别解决方案（面部识别和活体检测），既能加强客户 尽职调查又能改善客户体验。这对于初创企业在

39、内的中小企 业很有帮助，因为它们的客户可能难以提供开立传统账户所 需的信息或文件，但这些客户最初并不需要全方位的银行服 务。根据中国香港的虚拟银行牌照申请要求，虚拟银行不得 收取低余额费用或规定最低余额要求。这一要求产生了积极 的溢出效应，截至2020年10月，中国香港80%的传统零售 银行取消了对各类零售银行账户和产品的最低账户余额要 求，或不再收取低余额费用。这有助于扩大银行账户的覆盖 面，成为更广泛的金融服务渠道。由于许多银行尤其是虚拟银行仍在积累客户 数据，因此其业务模型也在不断地调整和改进。与此同时, 银行正在想办法减缓风险，例如，在评估贷款对象或设定投 资组合限额时，采用申报收入和

40、模型估计收入中的较低者。 随着模型的准确度和预测能力不断提高，这些个人贷款组合 的规模也会不断扩大且覆盖更多的客户。如前所述，一些虚拟银行正在为中小企业或零售客户开 发贷款产品，这些产品在信贷承保中使用另类数据，而非依 赖传统的财务报表/管理账户或有形抵押品。在贸易融资方 面，一家虚拟银行正在利用机器学习技术分析报关单和货物 清单的电子记录，因为这些记录可以反映进出口公司当前和 过去的业务活动，进而评估公司信誉，并最终做出信贷决策。 其他银行正在探索使用销售统计数据，例如销售周转率和产 品退货率，来判断是否为通过电商平台销售的中小企业供应 商提供供应链融资。一项针对中国香港虚拟银行的调查显示，

41、传统银行要评 估个人借款人的信用需要几周的时间，但虚拟银行几乎可以 做到即时评估；传统银行要评估中小企业借款人（甚至传统 借款人）的信用至少需要数周时间，但虚拟银行评估中小企 业借款人的信用只需不到一周的时间。银行现在可以向更多借款人提供融资，且具有更大的及 时性和灵活性。传统银行提供给中小企业的平均贷款额度通 常高于IOOO万港元，具体取决于借款人的贷款目的和财务 实力，而虚拟银行的目标客户是年营业额低于1亿港元且通 常没有财务报表的小型企业,平均贷款规模约为100万港元。 传统银行提供给个人借款人的平均贷款额度约为25万港元, 而虚拟银行使用信用评估模型提供的平均贷款额度则介于4 万港元至

42、11万港元之间。虚拟银行向中小企业提供贷款的 期限不到两年，而传统银行的贷款期限往往超过两年。虚拟 银行引入了灵活的定期存款期限，不因提前取款而施加罚款。除了基本服务外，许多从事零售业务的中国香港银行， 包括一些虚拟银行，都利用以金融科技为基础的新型信贷管 理工具推出了个人贷款产品。随着另类数据的应用模型和方 法不断成熟，可能会出现两种趋势。首先，银行能够向更广 泛的中小企业提供产品，更多依赖模型中信用评估的准确性, 而非利用其他形式来减缓风险。其次，随着另类数据技术的 应用和推广，贸易金融或供应链金融以外的新产品会不断涌 现。社交媒体营销在不断吸引新用户以及其朋友，不同的手 机、服务提供商和国家之间可以实现APP互通，可能会极大 地改变和扩大银行服务的供应。事实上，有证据表明，许多 虚拟银行利用社交媒体平台吸引新客户，并在不同的生态系 统中提供同一套产品。此外，银行之所以能提供各类生活服 务，离不开银行、技术和服务的整合。虚拟银行的主要股东 除了传统银行外，往往是大型科技或金融科技公司，以及非 银金融机构。许多虚拟银行都在快速成长，并为多元化和更 广阔的人群提供服务，对于发达市场、新兴市场和发展中经 济体来说均是如此。