金融科技背景下的“开放银行”变革

伴随现代银行业的发展，新技术在商业银行各个层面发挥的作用越来越突出，并且深刻影响着银行的内部架构与外部环境。从技术和业务两个层面出发，越来越多的银行开始关注战略与细节层面的开放合作问题。当前为了更好地厘清我国的开放银行理论与实践路径，需要充分把握八个视角的问题。

自2014年以来，始于英国的监管部门“自上而下”的推动，逐渐使系统性的开放银行理念逐步走到金融创新前台，经历多年探索之后，在近两年受到各国监管者和金融机构的广泛关注。

在开放银行发展的早期，更多是着眼于数据开放的视角。因为在大数据时代，银行数据被公认为是极具价值、但开发严重不足的重要“生产要素”。如何通过合理的规则与手段，使得银行拥有的数据财富被第三方所使用，成为金融科技时代的重要命题。

由此，初期的开放银行本质上是对银行数据的共享，同时以API 作为实现相关目标的前沿技术手段。API的全称名为 Application Programming Interface，即应用程序编程接口。其本质是一些预先定义的函数，目的是给予开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，并且无需访问源码或理解内部工作机制的细节。但随着理论、监管与实践的深入，开放银行被赋予了更多的内涵。例如，根据 Gartner咨询公司的定义，“开放银行是一种平台化的商业模式，通过与商业生态系统共享数据、算法、交易、流程和其他业务方面的功能，为商业生态系统的客户、员工、第三方开发者、金融科技公司、供应商和其他合作伙伴提供服务，使银行创造出新的价值，构建新的核心能力”。

2018年作为“后互联网金融”和“前金融科技”时期，国内的新金融发展开始更加关注主流金融机构的变革。自2018年下半年以来，先是浦发银行推出“API Bank 无界开放银行”，之后工商银行、招商银行和建设银行等都对外明确释放了打造开放银行的信号。同时，相关监管部门也明确表示，正在探索完善相关制度，努力建立健全开放银行业务规则与监管框架。

综合来看，我们认为当前为了更好地厘清我国的开放银行理论与实践路径，需要充分把握如下八个视角的问题。

一是制度视角。银行业一直是各国金融监管的核心对象，如果出现危机，往往会对一国经济社会带来深远的负面冲击。因此，银行业的变革离不开制度与规则的引导和约束。就全球来看，英国和欧盟的开放银行制度探索走在世界前列。如英国主要由竞争和市场管理局（Competition and Markets Authority，简称 CMA）主导开放银行服务计划，并由财政部牵头成立工作组（the Open Banking Working Group，简称 OBWG）对外发布监管框架。欧盟则着重从银行“存贷汇”的“汇”着手，基于已有的《支付服务指令》（Payment Service Directive，简称PSD）与《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，简称GDPR）颁布新的支付服务指令（Payment Service Directive 2，简称PSD2）。到2019年9月，欧洲监管机构计划完成新的技术标准，准确阐明银行技术平台与外部公司建立联系的方式。同时，澳大利亚、新加坡、日本、韩国与香港等也借鉴英国与欧盟的经验，积极推动开放银行监管规则制定。相比而言，我国的开放银行探索仍然是在银行业务边缘地带“自下而上”实践，并没有涉及监管核心问题，如真正进行系统性变革，则亟需监管规则与标准的落地。

二是战略视角。无论在各国监管部门对银行的评级，还是各类媒体和社会组织对银行的竞争力评价中，战略与管理能力都是一个重要的指标类型。例如，美国的“骆驼”评级法就关注银行管理水平，主要考察银行业务政策、业务计划、管理者能力等。长远来看，开放银行不仅仅是一项具体的技术或业务解决方案，而且是金融科技时代银行业战略转型的重要方向。尤其在我国，商业银行面临前所未有的挑战，包括经济周期下行、同业竞争加剧、监管更加严厉等，新技术更是给银行传统业务带来全方位冲击，在此背景下，着眼于开放银行的变革，本质上是对银行经营模式、系统架构、数据管理、业务创新的全面梳理，并在万物互联的时代，重新定位间接金融类中介组织的价值。

三是数据视角。从狭义角度来看，离开数据开放的“开放银行”战略很可能是不完整的。例如，英国近年来高度关注并开始制定开放银行的数据共享政策，包括建立相关的技术标准和指引。核心是要求英国九大银行（其他银行可参照执行）遵循统一的数据开放标准，支持客户（包括个人和中小企业）将自身账户信息向第三方机构共享，促进金融产品创新，帮助个人和企业客户获取更好的金融服务。我国监管部门也推出了《银行业金融机构数据治理指引》，从质量优化到价值挖掘，银行业大数据应用已经迎来新机遇。从银行角度看，需要解决的一是数据够不够，尤其是在传统结构化数据之外，增加非结构性数据管理；二是数据好不好，在大数据的“泡影”里面把无效数据、低效数据去除，增强数据质量、加强治理；三是数据怎么用，包括：数字化、安全、改善管理、业务层面、外部合作等。当然考虑到我国的监管环境，真正的数据开放短期内还难以有较大进展，更多的是需要做好相关储备，并且在此过程中不能忽视个人数据信息保护问题。