1. 研究背景与意义
随着网络与移动支付的普及，电商经济迎来了高速的发展。然而电子商务的兴盛虽然促进了网络消费的扩展，但对实体经济也产生了排挤效应[1]。同样地，在电商经济不断多元化发展的背景下，传统银行的业务模式也遭受了冲击。部分金融机构存在着基础设施有待完善、网络安全技术有待提高、金融标准有待深化等问题[2]。在负债业务上，如余额宝等新型互联网金融产品，由于其收益性与便捷性的特点逐渐挤占了传统银行的存款业务[3]；在资产业务上，依托信息技术的数字金融在拓宽风险评估来源、挖掘用户潜在需求、提高风险定价效率等方面对现有的金融模式产生了颠覆性的影响[4]；互联网金融还在缓解中小企业融资压力、解决信息不对称问题等方面发挥着重要作用[5]；电子商务消费金融平台基于其庞大的线上供应零售网络、较大的用户信息数据优势等，在更细分的消费金融领域具有很强的竞争优势[6]；在此背景下，银行保险机构的信息科技资金与信息科技人员数量不断增加[7]；利用大数据技术，收集和利用传统银行信贷模式中所没有的信息可以改善金融机构的风险控制能力[8]；传统的银行产品开发模式，由“自上而下”改为“自下而上”，以客户为中心开发金融产品，提供金融服务[9]。传统银行的这些努力试图在电商经济背景下找到自身的业务定位和保持在经济活动中的核心优势，但电商经济如何冲击传统金融机构的业务模式，其自身的特点和优势在哪里？传统金融机构又该在数字化时代如何发展？这些问题亟待解决。
本文通过文献阅读与对比研究，发现电商经济可以从三个路径对传统银行业务产生冲击。电商经济所催生的第三方支付平台、产生的庞大用户行为数据，以及更具便捷性、灵活性和个性化的互联网金融产品等对传统银行的业务影响较大。银行所具有的优势包括已经建立的数量众多的线下网点机构，依然是让部分客户对其更信任的原因。同时银行机构在数据要素方面，拥有更多、更全面的金融数据，可以通过API接口实现数据的共享和保密双重目的。基于数据优势互补与金融科技的发展，传统银行的转型路径可以总结为以下几个方面：首先是利用金融科技，打造开放银行；其次是与电商平台合作，实现金融数据、用户行为数据和供应链数据的融合运用；最后是利用区别于信用评价模型的数据驱动的信用评估模型，加入更个性化的识别标签，提高银行风险管理的前瞻性和准确性。
2. 电商经济概述
2.1. 电商经济的内涵与特征
2.1.1. 内涵界定
电商经济是指利用互联网、通信网络和电子支付系统等信息技术手段，进行在线交易和商务活动的经济行为。它涵盖了商家和消费者之间的电子交易，包括在线购物、在线支付、电子商务平台的运营、电子商务解决方案的提供等[10]。电商经济与传统经济的一个显著区别就是，整个经济活动的全流程都可以依托技术手段在线上完成。
2.1.2. 主要特征
电商经济作为一种新兴的经济活动，具备如下的特征(图1)。
虚拟性：电商经济借助互联网平台，突破了传统经济对实体店面和时空的限制，商家和消费者无需面对面即可完成交易。消费者可以在家中通过电脑或移动设备浏览商品、下单购买，商家则通过物流配送将商品送达，整个交易过程都在虚拟网络空间中进行。
便捷性：电商经济为消费者和商家提供了更加便捷的交易方式。消费者可以随时随地进行购物，不受时间和地点的限制，同时还能通过搜索、比较等功能快速找到自己需要的商品和优惠信息。商家则可以利用电商平台降低运营成本，提高运营效率，如减少实体店面租赁、人员等成本，以及通过自动化流程处理订单等。
数据驱动：在电商经济中，数据成为重要的生产要素和资产。电商平台积累了大量的用户数据、交易数据、商品数据等，通过对这些数据的分析和挖掘，企业和商家能够更好地了解消费者需求、市场趋势、竞争对手情况等，从而实现精准营销、个性化推荐、优化供应链管理等，提高企业的竞争力和经济效益。
创新性：电商经济不断催生新的商业模式、业态和技术创新。从早期的简单商品展示和销售，发展到如今的直播电商、社交电商、跨境电商、无接触配送等新模式，以及移动支付、区块链技术在电商中的应用等技术创新，推动了电商经济的持续发展和变革，为消费者和商家带来了更多的选择和更好的体验。
协同性：电商经济涉及多个主体的协同合作，包括电商平台、商家、消费者、物流企业、金融机构、支付机构等。各方通过信息技术和网络平台实现信息共享、资源整合和业务流程的协同，形成了一个相互依存、相互促进的生态系统，共同推动电商经济的发展。
Figure 1. The characteristics of the E-commerce economy
图1. 电商经济的特点
2.2. 电商经济的发展趋势
通过对电商经济的内涵以及特征的分析，可以预见电商经济未来的发展趋势有以下几个方面。首先是更加个性化的消费，在电商经济的活动过程中，可以获取消费者、客户的搜索记录、点击行为、购买记录以及浏览类型等特殊类型的数据，借助算法分析或者机器学习等技术，为客户提供更加个性的商品与服务。其次是渠道的普及与多元化，电商经济从最开始只能通过电脑端进行，发展到现在可以在平板、手机等更方便、更普及的移动端展开，网站与APP的及时适配、同一软件显示多种功能与服务的多元化趋势不可避免。最后是先进技术的不断迭代与应用，区块链、大数据、加密技术等的发展与应用，使得各部门、各平台之间在实现信息共享的基础上，保证自身用户的信息不被泄露。尤其在移动支付方面的应用，链接了金融机构这样对数据信息很敏感的企业，使得货币的流通功能在脱离了实体货币后依然可以实现。
3. 传统银行业务模式概述
3.1. 传统金融机构的主要业务模式
3.1.1. 存款业务
这是商业银行的基础业务。银行是经营风险的金融机构，需要获取社会存款以创造可利用资金，其业务规模很大程度上受限于其吸纳的存款。个人和企业可以将闲置资金存入银行，银行根据存款期限和类型给予一定的利息回报。存款业务为银行提供了稳定的资金来源，主要用于支持贷款和其他投资活动。
3.1.2. 贷款业务
银行将吸收的存款以贷款的形式提供给需要资金的个人和企业。贷款的种类繁多，包括个人消费贷款、住房贷款、企业经营贷款、项目贷款等。银行通过收取贷款利息获得收益，贷款业务是商业银行的主要盈利来源之一。
3.1.3. 中间业务
商业银行还提供各种不构成银行表内资产、表内负债，形成银行非利息收入的业务。常见的中间业务包括支付结算、代收代付、银行卡业务、担保承诺、金融衍生业务、投资银行业务、基金托管等。中间业务不占用银行的资金，相对风险较低，但能够为银行带来手续费、佣金等收入，是银行多元化收入的重要组成部分。
3.1.4. 支付结算业务
支付结算是银行为客户提供的对其收支款项进行清算和支付的业务。其主要功能是实现资金的转移和债务的清偿，确保经济活动中交易双方能够顺利完成款项的收付，保障经济活动的顺利进行。包括票据结算，如支票、本票、汇票等，客户可以签发支票授权银行从其账户支付一定金额给指定的收款人；汇兑业务，分为电汇、信汇、票汇等；托收承付业务，用于异地商品交易中，收款人依据合同发货后，通过银行向付款人收取款项，付款人承付后款项划转；委托收款业务，收款人委托银行向付款人收取款项等。
3.1.5. 理财业务
银行理财是指商业银行接受客户委托，按照与客户事先约定的投资策略、风险承担和收益分配方式，对受托的客户财产进行投资和管理的金融服务。其主要目标是帮助客户实现资产的保值增值，满足客户多样化的投资理财需求。理财产品按不同的分类标准可分为多种类型。按投资性质划分，有固定收益类理财产品，主要投资于存款、债券等固定收益类资产，收益相对稳定；权益类理财产品，主要投资于股票、股权等权益类资产，收益波动相对较大，潜在收益也较高；混合类理财产品，同时投资于固定收益类、权益类等多种资产，收益和风险介于前两者之间；商品及金融衍生品类理财产品，投资于商品市场、金融衍生工具等，具有较高的风险和收益特征。
3.2. 传统金融机构业务模式的特点
3.2.1. 业务流程标准化
传统金融机构的业务流程历经多年发展与完善，形成了一套成熟、固定的标准化操作模式。商业银行在贷款审批时，需依次经过客户申请、资料审核、信用评估、抵押物核查、贷款额度与期限确定、合同签订、放款等多个标准化环节，每一步都有明确的规范与要求，以确保业务操作的严谨性与风险可控性，减少人为因素干扰，提高业务办理的一致性和准确性。
3.2.2. 审慎的风险管控
传统金融机构将风险控制置于业务运营的关键位置，秉持审慎态度。以银行为尤，面对信用风险，会构建严格的信用评级体系，对借款人进行全面的信用状况调查与评估，依据信用等级确定贷款额度与利率；针对市场风险，通过资产配置多元化、设置风险敞口限额等方式降低因市场波动带来的损失；在操作风险管理上，制定精细的内部规章制度与操作流程，强化员工培训与监督，防范因人为失误或违规操作引发风险。保险公司在承保前对保险标的进行严格风险评估，确定合理保费与保额，同时通过再保险等手段分散风险，确保自身具备足够的赔付能力。
3.2.3. 实体网点依赖性
物理网点曾是传统金融机构对外服务的核心渠道。如银行网点遍布城市大街小巷及乡镇地区，为周边居民和企业提供存取款、账户开户、贷款咨询与办理、现金兑换等一系列面对面金融服务；实体网点不仅便利了客户办理需纸质材料提交、身份核实等复杂业务，还增强了金融机构与客户之间的信任关系，同时也承载着品牌展示与宣传的功能，其布局与服务覆盖范围在一定程度上影响着业务拓展与市场份额。
3.2.4. 监管严格性
银行机构处于金融监管体系的核心范畴，受到各国金融监管机构的严格监管。监管内容涵盖资本充足率、风险准备金、业务范围、合规经营等多方面。巴塞尔协议对银行资本充足率提出明确要求，旨在确保银行有足够的资本抵御潜在风险，维护金融体系稳定；监管部门还要求金融机构定期报送各类财务报表、业务数据与风险报告，对其业务经营进行实时监测与审查，以防范金融风险积累与爆发，保护存款人、投资者等广大客户的利益，保障金融市场秩序正常运行。传统金融机构业务模式特点见图2。
Figure 2. The characteristics of traditional banks
图2. 传统银行的特点
4. 电商经济发展对银行业务模式的冲击路径
4.1. 第三方支付平台
在市场份额方面，第三方支付平台凭借便捷、高效、低成本等优势，迅速占领了支付市场的大部分份额。以支付宝、微信支付为代表的第三方支付平台，通过提供线上线下全面覆盖的支付服务，以及跨境支付、金融理财、信用消费等多元化服务，吸引了大量用户，使得传统银行在支付结算和转账汇款等核心业务上逐渐失去竞争优势。在业务拓展上，第三方支付平台可以提供许多与商业银行相同或相近的服务，如线上支付结算、代收代付等，但价格却低廉得多，甚至是免费。这使得商业银行的中间业务收入受到挤压，其在支付结算领域的盈利空间被压缩。第三方支付平台不再仅用于购物消费、交易担保，还逐渐延伸至金融理财、资金借贷、生活服务等场景应用。这进一步拓展了其业务范围，对传统金融机构的多元金融服务形成了竞争。在客户管理与黏性上，第三方支付平台拥有大量用户数据，能够通过对用户行为的深度分析，精准了解用户需求，并提供更加个性化、精准化的服务体验。相比之下，传统金融机构在数据整合和分析能力上相对较弱，难以快速响应客户需求，导致与客户的互动频率和深度减少，影响了获取用户消费习惯和偏好的能力，使得新产品和服务的推出缺乏有效的市场反馈。平台更加便捷、高效的支付方式，以及丰富的应用场景和增值服务，吸引了大量用户，使得传统金融机构的客户黏性不断下降。用户更倾向于选择使用第三方支付平台进行支付，而不是通过传统银行的支付渠道。
4.2. 数据垄断
随着移动互联网的普及，移动支付成为了主流支付方式之一。第三方支付机构通过移动支付业务，处理了大量的交易，积累了海量的支付数据。这些数据包括用户的消费习惯、支付偏好、地理位置等信息，为第三方支付机构提供了深入了解用户行为的基础。移动支付不仅覆盖了线上电商购物，还广泛应用于线下零售、餐饮、交通、生活缴费等各种消费场景。第三方支付机构通过与众多商家和平台的合作，整合了多种服务，进一步增加了用户粘性和数据量。如用户使用移动支付乘坐公共交通、购买电影票、支付水电费等，每一次支付都会产生数据，而这些数据都被第三方支付机构所收集和分析。此外，在跨境支付场景上，涉及不同国家和地区的货币、汇率、监管政策等因素，第三方支付机构在处理跨境支付业务时，需要处理更加多样和复杂的数据。这些数据不仅包括交易金额、时间、地点等基本信息，还包括汇率波动、国际收支平衡等宏观经济数据，以及不同国家和地区的用户消费偏好和行为习惯等信息。为了拓展跨境支付业务，第三方支付机构通常会与全球范围内的金融机构、电商平台、物流服务商等建立合作关系。通过这些多场景、跨区域、多时点的数据分析，使得其数据要素相比银行更加多元、更加丰富。根据美国经济学家贝恩、谢勒等提出的SCP框架(市场结构–市场行为–市场绩效)分析，首先是数据垄断所导致的产品与服务的差异化，对比传统银行，第三方支付平台的使用场景丰富、使用成本低廉，挤占传统银行的支付结算业务；其次是第三方支付基于大数据下的定价策略，对银行造成价格挤压；最后在市场绩效上，相比传统业务模式下的运用成本、覆盖范围以及研发周期，拥有数据优势的第三方支付平台具有更好的绩效表现。
4.3. 互联网金融理财产品的分流
对中小企业而言，电商企业通过平台积累的大量交易数据，如销售订单、物流信息、信用评价等，能够精准评估中小企业的信用状况。其小额贷款业务申请流程简单，审批速度快，中小企业可在线上快速完成贷款申请，无需繁琐的纸质材料提交和抵押担保。还款方式也较为灵活，可随借随还，满足中小企业短期资金周转需求。电商企业深嵌产业链，能够整合产业链上下游企业的交易信息、物流信息、资金信息等，形成完整的信息链。通过大数据分析，精准把握中小企业的经营状况和融资需求，为信贷决策提供有力依据，降低了信息不对称风险。
对普通消费者来说，互联网货币基金具有高流动性、低门槛和收益灵活的特点，以余额宝为代表的互联网货币基金实现了实时存取款，存款即计息，提现到账速度快，资金可灵活调配。相比之下，传统银行活期存款虽然流动性强，但收益较低；定期存款提前支取则会损失利息。互联网货币基金的高流动性，吸引了大量对资金流动性要求较高的投资者，尤其是个人投资者和中小微企业，使其成为存放闲置资金的首选，从而分流了银行存款。互联网货币基金的起购金额极低，如余额宝1元起购，降低了投资门槛，使更多中小投资者能够参与到理财市场中。而传统银行理财产品通常有较高的起购金额，一般为五万元以上，将许多中小投资者拒之门外。互联网货币基金的低门槛特性，充分挖掘了长尾市场的需求，吸收了大量的碎片化资金，这部分资金原本可能以活期存款的形式存放在银行，如今却被互联网货币基金所吸引，导致银行存款规模受到一定程度的压缩。互联网货币基金每天分配收益，新获得的收益如不支取，相当于继续投资，实现了复利收益。这使得投资者在享受较高收益的同时，还能保持资金的流动性，对传统银行存款构成了有力的竞争，促使部分投资者将银行存款转移至互联网货币基金。电商经济发展对银行业务模式的冲击路径见图3。
Figure 3. The impact of e-commerce economy on traditional banking
图3. 电商经济对传统银行的冲击
5. 银行发展策略
5.1. 应用金融科技，打造开放银行
传统金融机构引入大数据、人工智能、区块链等金融科技手段。在优化信贷审批流程上，可以利用大数据技术分析出客户更精准的画像，依据客户行为和历史数据分析，使用人工智能进行风险预警。在提升支付结算效率方面，可以使用区块链技术服务于跨境支付，凭借银行机构在金融体系中的地位，可以更容易获得与境外机构的信任。在创新理财产品设计上，由于传统银行机构所服务人群的基数大、产品设计流程复杂、监管严格等原因，很难在理财产品上做到面对不同客户时更精细的个性化设计，但是在科技的加持下，可以在合理范围内使用“智能投顾”服务，根据客户的诉求去推荐、设计不同的产品。
另外，在数据加密算法的发展下，如联邦学习与同态加密，实现了数据的共享与保密双重作用。可以让数据持有方通过API接口实现数据的传递。API接口可以分为数据API、交易API和产品API三类。数据API提供对账户数据、支付历史和余额的有限访问；交易API促进在线交易，发起直接借记和结算；产品API提供对金融工具、产品、利率等的访问，以生成信息性细分和指南。在电商经济背景下，金融机构通过开放API接口，与电商平台进行数据整合。银行可以为电商平台的商家提供便捷的线上收单、资金管理、供应链金融等一站式服务。商家可以通过API接口快速获取金融服务，优化资金周转，提升运营效率。以打造开放银行为战略目标，在遭受第三方支付平台的冲击中，可以凭借数据共享规则与金融级合规体系打破支付平台的数据封闭性；以银行自身整合的“B端金融数据”为基础换取第三方支付平台积累的海量“C端消费数据”；凭借开放银行的金融数据确权加价值量化体系应对电商平台的“商品交易、供应链”数据。打造开放银行以实现在竞争中找到协同、在变革中找准定位。
5.2. 加强与电商企业合作
传统金融机构拥有丰富的金融数据，而电商巨头则掌握大量的用户行为数据。双方合作可实现数据共享，利用大数据和人工智能技术构建更精准的风险评估模型。银行可以结合电商平台的交易记录、物流信息等，对借款人的信用状况进行更全面的评估，提高信贷业务的风险识别能力和审批效率。电商巨头的跨境电商业务具有高频次、小额的特点，传统金融机构可与之合作，利用区块链技术打造跨境支付平台。该平台可实现交易信息的不可篡改、可追溯，简化跨境支付流程，降低交易风险，提高支付效率和透明度，为跨境电商企业提供更便捷、安全的支付服务。
在金融服务产品上，电商巨头在供应链中积累了大量数据，对上下游企业的经营状况有深入了解。传统金融机构可基于这些数据，与电商巨头共同开发供应链金融产品。如银行依据电商平台的订单数据、销售数据等，为供应链上的中小企业提供融资支持，解决其资金周转问题，同时电商巨头也可通过协助金融机构进行风险管控，保障供应链的稳定运行。电商巨头拥有庞大的用户群体和丰富的消费场景，传统金融机构可与其合作推出消费金融产品。银行与电商平台联合发行联名信用卡或推出消费信贷产品，为消费者提供更便捷的支付和分期付款服务，满足其在电商平台上的购物需求，同时也提高了金融机构的客户粘性和业务量。
5.3. 优化风险管理模式
建立数据驱动的信用评价模型，区别于传统仅依赖财务报表等结构化数据的信用评分模型，将电商交易数据和网络行为数据等作为重要输入变量。通过分析电商交易记录中的按时付款情况、退款率等指标，以及网络行为中的信用评价、用户口碑等信息，运用机器学习算法构建更精准的信用评分模型，更全面地评估借款人的信用状况和违约风险。借助实时数据采集和流计算技术，对借款人的信用状况进行动态监控。一旦发现异常交易行为或信用状况恶化等风险信号，及时发出预警并采取相应措施，如调整信用额度、提前催收等，提高信用风险管理的主动性。运用机器学习算法，如决策树、随机森林、神经网络等，对多维度数据进行深度挖掘和分析，自动识别数据中的潜在模式和关联关系，提高风险评估模型的准确性和预测能力。同时，借助人工智能技术中的自然语言处理、图像识别等手段，对非结构化数据如文本、图片、语音等进行有效处理和分析，进一步丰富风险评估的信息来源。结合电商经济的特点和市场环境的变化，构建多种可能的情景，如市场需求突然下降、竞争对手大规模促销、重大政策调整等，通过压力测试评估金融机构在不同情景下的风险承受能力和业务表现。根据测试结果，提前制定应对策略和预案，增强金融机构的风险抵御能力和适应性，提高风险评估的前瞻性。
在使用机器学习算法优化风险管理时，如何保证数据质量、符合监管政策是一大重难点。在保证数据质量上，可以从三个方面出发，第一数据采集时明确数据来源的合法性，优先使用内部合规数据，采用外部数据时签订合规协议、用户授权等；第二数据清洗与预处理，对异常值通过统计方法或业务规则识别，结合业务场景判断是否保留，对缺失值采用比例删除或者插值法补全；第三在数据质量管理机制上，建立数据质量监控指标，如字段非空率、与实际业务的匹配度以及数据更新频率等，定期生成报告，结合风险管理场景引入业务专家的参与，验证数据的合理性以避免纯技术处理而忽略业务逻辑。在监管合规问题上，首先保证数据层的合规性，遵循数据隐私法规，明确用户数据收集范围，禁止滥用敏感数据；其次在模型层面，避免使用“黑箱模型”而导致决策不可追溯，优先使用解释性强的算法，如逻辑回归、决策树等；在风险控制层面，设定好模型风险阈值，对高风险决策加入人工复核，模型更新与优化时，重新评估是否符合监管要求，保证变更的可追溯性。
6. 结论与展望
6.1. 研究结论
电商经济凭借其便捷性、创新性等特点，催生出了许多新形式业务与产品创新，对传统的银行业务模式产生冲击。第三方支付平台、数据垄断与互联网金融产品分流是三个主要的冲击路径，影响银行的存贷业务、支付结算业务与理财产品业务。传统银行可以通过加强金融科技的应用，打造开放银行的战略满足客户的个性化需求、优化资金周转，提升运营效率；强化与电商平台的合作，利用银行自身丰富的客户数据与电商平台的用户行为数据相结合，精准地刻画用户画像，提供金融产品，提升服务效率与质量；运用新技术与新的数据生产要素，建立数据驱动型的信用评价模型，提升银行对风险评估的准确性与前瞻性。
6.2. 展望
电商经济是伴随着技术发展而来的新的商业形态和模式，传统银行作为金融体系中基础金融设施的提供者，其核心地位依然无法动摇，但是在电商经济的背景下，如何适应新的业务场景、把握新机遇与挑战，上文已给出了建议。数据要素成为重要的生产要素，技术的应用更加普及，“注意力经济”将是银行需要关注的重点。电商经济对传统银行业务造成冲击的一大原因就是其拥有庞大的用户行为数据，并且对这些数据的利用将带来直接的经济利益，形成获得数据、使用数据再获得收益的良性循环。