整合型新数位银行将出现！
2014年， 中国大陆第一家由互联网公司主导的互联网银行（网路银行）微众银行官网上线。2015年，微众银行正式营业，首笔业务是一位货车司机的小额贷款，透过腾讯的BigData（大数据）识别申请者的脸部讯息，以及公安部门资料匹配后进行信用评级，微众银行核准了这位司机人民币3.5万元（约合新台币17.8万元）的贷款。
这个未经传统贷款稽核流程，仅透过智慧型手机视讯完成贷款申请、资格审核的贷款案件，撼动了中国大陆金融市场，也吸引台湾与其他海外地区金融业目光。网路银行对既有金融体制将带来破坏？冲击？还是机会？又，台湾会出现网路银行吗？
「至少对中国大陆而言，这将是银行新常态。未来银行将改头换面出现在新的生态系统中。」微众银行首席战略官陈峭接受《台湾银行家》杂志专访时表示，随着科技发展与消费者行为改变，旧有行业间的界线将会愈来愈模糊，「一个新形态，集移动服务于一身的生态系统将要出现。」而网路银行将可能是点燃新形态银行出现、催生旧传统银行转变的催化剂。
「旧有行业」包括电信业、服务业、政府服务等等，陈峭表示，过往这些产业都是独立行业，但未来在综合移动服务生态系统诞生下，无论是金融行业、电信服务或是其他远程服务，都必须不得不互相串联，这些都是零售业者所必须面对正在颠覆旧思维的新一波革命。
「银行数位化趋势愈来愈明显，许多客户越过网点就直接连到手机银行，促使银行开始将资源投入手机端，网银或成为过去式，」陈峭表示，手机的确改变了现代人、甚至改变金融业，金融业必须针对客户碎片化、数位化、社交化的特性，重新思考如何针对单一客户推销不同商品，「简单说，未来银行必须要从数据与科技服务内容上寻找新定位，不能再把自己当成传统银行。」
光以中国大陆金融业而言，陈峭指出，利率市场化加上互联网金融执照发放，中国大陆零售银行已经感受到危机，以保守5年估计，「传统银行若未追上风潮，面临到的压力相当大。」至于台湾，他认为台湾金融服务已像便利商店般方便，「痛点」较少，出现传统上以价格战为主的网路银行「有困难」。以下为陈峭接受专访的精彩摘要。网银与实体银行将整合《台湾银行家》问（以下简称「问」）：可否请您谈谈互联网金融与一般银行之差异？
陈峭答（ 以下简称「答」）：传统金融商品其实是由理性的人设计，复杂不透明，人又生来不理性，因此互联网金融业者着重的不光是产品创新，还有如何在年轻数位族群行为心理创新。
以腾讯微信曾推出的产品「微信红包」为例（编按：中国互联网在春节推出的行销活动，手机用户只要登入互联网介面、摇手机，就有机会取得现金红包），红包若搭上春节时期、又可以转送，就同时具有「社交」与「移转（转帐）」特质，摇「红包」的手机用户并不会想到，自己在摇「红包」与发「红包」的同时，背后已经透过银行转帐，且「红包」虽然仅可以拿到几毛钱，但因为有「抢」的概念，促发人「不理性」个性，以非理性方式与金融服务产生连结。这样的产品融合了通讯、社交、金融及游戏等多重元素。
数位化后，未来这些消费者做任何决定都将是碎片化，银行必须要转念，从设计场景、让客户决定用自己的商品，透过异业合作将不同产业融入商品中。
问：您预期网路银行会愈来愈多吗？对传统银行产生何种威胁？
答：对我而言，未来网路银行可能是促进传统银行数位的催化剂，因为可帮助传统银行学习在数位中重新思考产品与定价、或行销产品新点子，但长远来说，银行必须要转变成网路为主银行，我认为，未来网路银行与实体银行有可能会合并成新数位银行。
但传统银行得要在保护传统模式与创新中找到新轨道，例如少数复杂金融产品仍必须面对面销售，大部分金融商品改在数位通路进行。这对客户而言，仅只是通路端改变，但对银行不仅如此，背后代表从头思量产品设计、定价、操作，甚至调整营运，是银行整体数位化改变。
问：您提到网路与实体银行可能合并，微众银行的业务模式是什么？
答：我们要打造一个银行牌照的互联网金融平台，连结客户与金融机构，输出数位银行能力给其他银行，包括帮忙征信、提供科技服务、客户介绍，也就是先将自己客户金融化、再介绍给合作银行。
例如某位工人在富士康工作、月薪人民币4,000多元，过去因没有信用纪录无法拿到信用卡，但这位工人正好是腾讯QQ玩家，拥有相当多这位工人数据，透过数据筛选不但可了解其消费习惯、收入，甚至换工作动向，未来追款与催收，腾讯都可借由数据找到债主、当事人。我们把这些客户挑出来，做风险定价再转介绍给合作银行，同时提供经营后台支持。
我们希望可以将一切连结，通过互联网与科技力量合作，将数据能力传递给传统银行若筛选出的客户真的需要面对面沟通，也会透过合作伙伴、将客户引进其实体银行据点，我们想做的很单纯，就是「把客户引导到最适合的金融产品」，微众银行做的，就是引流分导以及设定标准。
未来我们将锁定数位化客群，尤其是没有被传统银行服务到的中低客群，粗估约有4~5亿人口，这类客群信贷存款理财需求「该怎么被互联网服务」的命题，就交给客户在有需要时找到合适的金融商品，去满足其需求介绍给合作银行伙伴。
大数据将成为放贷参考问：帮忙筛选、催收，不会涉及个人隐私问题？
答：客户若要申请贷款，都必须授权资讯可以被使用，且数据合作方面设有防火墙，采用模型分析数据，原始数据并不会提供给银行、而是提供模型分析结果。
问：网路银行依赖社交数据进行征信，这样的做法是否够周延？
答：过去银行放贷前，会先去询问贷款人周遭朋友、工作伙伴等，对这位贷款人的意见，了解是否有固定工作、过往借钱的信用纪录，这种社交讯息自古就是评判一个人的重要参考资讯。若从大数据来看，可以试着想像，从贷款人电子商务订货讯息，若送货地点有变化、可以推论工作是否也有变动，可借此评估工作动态。
另外，从朋友圈的稳定性、甚或朋友的朋友圈稳定性等社交资讯，可以评判贷款人是否有意愿还钱以及还款能力，所以社交数据、交易数据、一些网路上平时的数据，都可用来参考。大数据最关键的就是可以从数据中寻找到步调、脉络与行为模式，许多数据综合在一起会成为一个更有用工具。
问： 目前面临最大挑战为何？
答：有三大挑战，一为必须克服许多现行监管政策，与监管单位保持良好沟通；二为客制化，针对碎片化客户量身订做购买场景、需求商品；三为如何持续，互联网金融更靠近互联网科技公司DNA，但市场很少看到科技公司10年不倒，互联网金融犯错空间又有限，……..…………….