DT时代，银行数字化转型应如何进行？

发布时间:2021-06-29 13:00:19

导读

近年来，数字浪潮席卷全球，成为每个领域不可分割的一部分。银行业作为广泛关系民生的重要产业，也深受其影响。传统银行业务的基础是通过互联网和大数据等技术逐渐改变。新一轮的技术革命正在重塑银行业的格局和竞争格局，在此大环境下，商业银行充分认识到了数字化发展的重要性，开始探索自我颠覆和价值重构。经过新冠疫情的冲击和考验，未来银行数字化转型进程将会进一步加快，数字化转型将更加深入，但由此引发的风险也不容忽视。

银行在数字浪潮冲击下面临的挑战

银行的信息化建设始于 20 世纪 90 年代，中国大部分银行的信息化技术部署非常完善和充分。随着利率市场化、经济下行压力等因素对宏观经济的冲击，银行业发展正面临着一个前所未有的挑战。利用智能化技术，采用先进电商模式的数字化创新，为银行业发展注入智能力量，已经成为行业内的共识。银行业需要从原来的流程信化、自动化的 IT 时代进入数据智能、数据驱动的 DT 时代。

发展零售银行业务已经成为整个银行业的一致战略，零售银行业务用 40% 的规模贡献了 46% 的利润，议价能力强、风险分散，已经成为各家银行必备的业务。特别是地区性银行在大型专业银行的竞争压力下，提升零售效率、客户体验，实现全链路融合、精细化管理成为当务之急。

1.金融科技打破传统银行竞争格局

网购平台的兴起为用户提供了更多更具个性化的消费体验，也促使支付手段及平台不断创新和升级，这相应地激发了客户在金融业务移动端办理的需求。基础银行业务的线下办理环节逐渐被移动银行取代。

以某支付平台为代表的新入局者打破了传统金融机构的竞争格局，激活了多年不变的客户服务模式及产品运营模式，促使传统银行开始以用户为核心、以数字技术为杠杆，更新产品布局及服务模式。

2.区域性银行深度运营用户的需求强烈

一些具备一定实力的传统大型银行也积极走向数字化转型之路，通过提供多种交叉销售的服务，以留存现有客户。对于区域性银行的代表——城商行或农商行来说，其优势在于抓住自身区域内的核心用户，而不是与四大行、金融科技巨头比资金总量。

因此，对于区域性银行来说，第一步便是留住已有用户，并有针对性地进行运用数字化技术手段进行深度运营，并适当挖掘本土其他用户，力争在所在区域内打赢用户争夺战。

3.个性化的泛在金融服务是未来银行发展的核心

未来，客户将是银行发展、运营的核心元素，银行只有满足了客户需求，才能在长久的竞争中立于不败之地。产品的便利性、实时性、可控性、定制化等特性是未来金融领域产品研发和服务的重点。

客户对产品的需求会随着互联网金融的发展不断变化，对客户个性化需求的满足程度是未来银行的主要竞争力，但是，没有完善的数据平台和敏态组织是无法施展这种服务能力的。有的银行可以在短短几天内推出一款热销产品，而有的要几个月，这便是数智化能力带来的差距。

4.金融数字化大势所趋

国内部分金融科技巨头、荷兰ING银行、新加坡星展银行等，都达到了数字化转型的目标。（详细可参考《数字银行》３月刊插页“数字化转型升级地图”）国内传统银行也正在积极推行数字化转型，四大行因其体量较大，数字化转型效果需要时间逐步验证;股份制银行虽体量大，但实力强，数字化转型过程较灵活;区域性城商行和农商行注重打造本地特色银行。

数字化转型战略能否顺利压实，取决于银行高层是否有坚决执行的决心，只有得到高层的支持，银行数字化转型才能持续推动并实现目标。

银行与数字化企业合作的方式

当下社会，数字金融化与金融数字化均在加速发展，这歌过程中的黏合剂就是科技技术。而且无论是科技企业还是金融企业都在努力打造一个新的生态循环圈，从各自的端口出发寻求互补和融合。从笔者的经验和见解来看，可以从以下几方面进行尝试合作：

1.运营模式：端到端的数字化旅程再造

一流的在线客户体验并非简单的在线渠道建设，是离线“链接”向在线转移。银行需要建立客户旅程的端到端视角，并从客户获取，市场营销，产品，风险控制，运营和交叉销售的整个过程中进行数字化转型。这种技术转型不仅是数字化和精益化的过程，而且还基于文化产业生态系统的特征和数据，构建了新的客户获取营销管理手段，产品信息服务组合，风险控制模型和运营模式。用客户旅程思维来重塑银行系统可以快速提高财务回报。根据笔者的过往项目经验，客户旅程会对诸如收入、客户、运营和风险等关键指标产生积极影响。例如，基于用户旅程的再造可以刺激新产品／服务的创新，改善交叉销售，并可以为客户带来最高达6倍的收入。而且数字旅程的重新设计可以降低20-40％的运营成本。像现在的短视频平台，短短的十几秒、几十秒的时间就可以产生上百万千万的成交额，这种场景式营销为银行用户旅程再造提供了新的可能，零售银行应该积极将这种客户旅程的各种功能部署到各种场景中，通过互联的方式，将银行产品、服务，嵌入任一个政府网站或者互联网公司平台的金融服务板块中。比如将银保产品嵌入到场景平台中，比如医院、体检机构等。实现在客户需要银行的地方，一定能看到银行的服务和产品，从而创造银行的价值。

2.商业模式：基于行业深刻理解的定制化解决方案

这次疫情在短期内影响了大多数银行的业务。根据以往经验，笔者相信行业的深度培育和专业化可以帮助银行更好地管理风险。同时，在工业互联网不断深化的背景下，企业客户和产业链相关方通过数字链接，关系越来越近。行业的深度培育和专业化也可以让银行更及时地把握产业链的生态变化。将来，如果银行要摆脱客户分类的固有限制，则应从产业整体生态环境出发，而不是从单一需求的分析入手。

这意味着，银行首先需要树立深刻的生态系统见解。洞悉监管要求、把握需求和技术发展与变化等产业结构变化的主线，充分探索生态环境系统参与者角色等一系列变化，寻求新的机遇领域，为多方提供更多的机会。其次，银行需要明确自己的生态布局逻辑，即进入工业生态网络的关键节点，以及如何通过对应节点的连接将业务扩展到链中的上游或下游客户资源，以及内外部的合作，从而形成有效的逐点业务模型和利润模型。

以医疗行业为例，医疗行业主要涉及例如支付方，医疗保健服务提供商，药品/医疗器械分销商，以及药品和医疗器械公司。医疗行业受到监管政策、渠道结构、客户需求、技术应用等诸多方面的深刻影响，已然发生了翻天覆地的变化。疫情对公共卫生和防疫，医疗产品的生产和采购，公共卫生基础设施的建设和科学技术研究提出了新的要求，会给医疗行业带来新的冲击和影响。银行如若提前洞察行业生态变化，必能找到属于自己的利基市场，从而形成差异化、专业化优势。

3.核心支撑能力：智能经营决策

大数据、人工智能和区块链等金融技术的发展也很可能成为银行解锁新模式和新体验并实现降本增效的关键。随着数字产业的蓬勃发展，越来越多的业务活动在线化和数字化。根据行为数据创建的大规模多维数据资产，银行可以运用新的业务洞察力，不断完善迭代业务策略。我们还看到了一些智能化决策现在正用于银行业务的收购，定价，交叉销售，及其他方面。

建立智能管理和智能决策需要以现实的技术应用场景为推手，回顾性地倒逼相关数据信息质量和大规模大数据分析能力。

想要在完成智能决策的建设和应用，银行需开发大规模的数字决策层，制订在整个业务领域部署数据驱动的机器学习模型和个性化推荐技术的全行路线图。并且这些开发过程需要具备可扩展和工程化能力，从而保证解决方案的有效和准时交付。除了业务团队和科技公司之间的紧密协作，还需要部署强大的软件工具进行模型开发、提高流程效率以及跨团队分享传播知识。除此之外，数据中台的应用可以大大推进银行数字决策进程。国云DT数据中台可匹配、打通、聚合客户业务端及管理端等多端口数据源，建立数据模型和智能应用，提炼数据价值，指导决策，帮助客户创立契合自身需求的数据中台，为银提供智能服务。

银行与数字化企业合作的潜在风险

数字化转型虽然在一定程度上改变了银行的经营管理方式，但并未改变金融的风险属性。银行转型是一个全面，系统的过程，在实施过程中将面临各种风险和挑战。

1.过度依赖大数据引发的信用风险

银行数字化转型催生的新型生态合作模式需要大数据的支持，与贷款援助、导流等机构合作是必然的。如果银行过度依赖大数据和此类合作组织机构，将信用审查、风控等一些核心技术业务外包，单单作为一个放贷资金提供方当甩手掌柜，或者严重依赖第三方合作机构提供的风险缓释措施，放松自主风控，资产质量的变化难以得到有效的掌握。同时，一些网贷产品以自主支付为主，借贷产生的金额小、发生地点和人群都很分散，这就导致业务产生后抽样检查覆盖率极低，资金使用的合规性审查不严格，容易造成信用风险。

2.合作机构行为不规范导致的声誉风险

银行的数字化转型有利于其分工的市场化，专业化和精细化，而且致使其金融生态平台的趋势越来越明显，金融和技术属性之间的界限越来越模糊，商业银行与合作组织之间的关系和责任越来越复杂。虽说银行与这些机构合作有利于企业间的优势互补。但如果第三方机构的信息管理范围宽泛，那么只要这些合作机构的资格存在缺陷或其业务活动不规范，就可能触发银行的声誉风险。例如，在信息披露和风险披露不足的情况下，合作机构以银行的名义向客户出售金融产品；非标准的数据收集，存储和使用，导致客户信息泄露；太过依赖外部融资渠道，负债比率超高，存在资本链断裂的风险。如果银行不严格控制合作机构的准入条件，不加强对合作机构的持续管理，一旦出现合作机构的负面信息，很容易传递给银行，对企业银行产生负面影响。

3.外部欺诈风险蔓延加剧

与传统的金融活动相比，银行在数字化转型过程中可能面临更严重的风险蔓延。商业银行与金融技术公司或其他机构合作产生的新金融产品出现的隐患风险更为复杂。而且一旦出现问题，连锁反应将更加剧烈。其中，外部欺诈风险是一种具有多种表现形式的，更可能加剧银行数字化转型过程中风险蔓延的风险。

1）骗贷、套贷，有欺诈性贷款风险。例如，在个人消费者信用管理领域，违法者可以通过非法盗窃和大量使用他人的信息技术来申请在线企业贷款，从而形成灰色的产业链。一些中介服务机构以互联网开发的形式开展相关业务，以与银行合作的名义寻求客户，通过伪造和提供虚假会计信息为客户申请贷款，以及欺诈银行内部资金。

2）伪造在线电子帐户的风险。违法者可以利用网络平台管理系统的结构设计缺陷和银行身份验证不完善的措施来开设虚假的电子账户并从事非法经营活动，从而威胁到客户提供资金的安全性和银行账户的安全性。

3）存在连带责任的风险。在当今社会，超前消费现象很普遍。一些客户存在诸如通过贷款和长期贷款筹集资金之类的问题，并且存在巨大的潜在风险。如果银行未能及时识别出此类高风险客户，他们将容易受到现金贷款和在线借贷平台等共同债务风险的影响，从而导致风险蔓延。

银行数字化转型落地案例

前面说到，发展零售银行业务已经成为整个银行业的一致战略，特别是一些地区性银行，在大型专业银行的竞争压力下，提升零售银行效率、客户体验，实现全链路融合、精细化管理成为当务之急。下面节选了笔者在《数字化转型方法论》一书中提及一个银行数字化转型项目案例——帮助某城商行打造数字银行，希望能给到读者一个实际的参考。

痛点分析

数字化浪潮为整个银行业带来巨大冲击，曾经“稳如泰山” 的银行业不得不转变发展模式，区域性银行作为银行业的一部分，自然也不例外。

1. 银行业整体的发展需求

1）银行生产系统以稳态、一致、安全为首，缺乏适应性，无法满足前线业务场景的多样性要求。

2）集中式业务处理，数据量大且集中，批量化作业模式。

3）不能支持分行体系的本地业务需求。

4）新业务推出慢半拍。

(1)有大量内部业务数据，但分散在各个应用系统中，未能形成整体数据视野。

各系统数据分立，未整合。

没有形成系统化采集企业外部数据的平台和机制。

无法实现客户深度洞察，无法精细化管理。

(2)金融产品的推出和营销缺乏数据支持，多凭经验，转化率低。

缺乏市场和客户需求的数据支持，无法深度、及时理解客户和市场的趋势。

金融产品的营销方式还是粗犷型，没有做到精准化。

缺乏金融产品和市场之间的联动，无法快速演化以适应市场需求。

(3)渠道分立，没有形成整体的客户体验。

缺乏全链路触点采集线上和线下客户数据，无法形成客户全域体验反馈。

线上和线下的业务服务配合乏力。

没有渠道画像，无法按客户喜好提供个性化服务。

(4)网点智能化有待提升。

网点过于传统，或产品单调，或专业性服务能力不够。

网点运营处于被动模式，智能性有待提高。

(5)零售运营管理传统没有及时把控全域。

不能及时更新业务进展。

业务状况的全域深度了解缺乏数据支持。

市场营销反馈不够。

2.某城商行的发展需求

某城商行由于未将线上线下数据打通，导致其在产品销售管理、网店营销方案制定、客户留存方面都存在问题。

1）缺乏统一的产品销售管理该城商行在进行数字化转型时，内部数据没有被打通，被各种系统割裂，无法形成数据闭环，因而，其产品销售缺乏统一管理，无法高效落地，在销售额提高方面存在痛点。

2）缺乏精准的网点营销方案该城商行由于缺乏基本的数据标签，导致其内部数据之间联系不足，网点营销方案的制定缺乏网点特色。再加上该城商行对网点周边的情况不了解，制定的营销方案不精准，特别是无法对网点周边的商贸群体(尤指个体工商户)的数据进行全面收集、分析。

缺少客户防流失模型缺少存款到期客户防流失模型，无法预警客户流失情况，无法及时追踪客户诉求，特别是在亲子客群专项分析方面没有可应用模型，无法结合营销活动评估亲子客群的经营效果。

解决方案

该城商行结合自身发展现状与业务发展需要，融合内外部数据资源建设数据中台。利用数据中台对金融业务领域的多个方面进行优化，包括敏态银行体系建设、客户深度画像构建、金融产品设计和营销、全渠道客户体验提升、网点智能化提升、运营管理全盘把控等。由此，该城商行形成了业务推动策略生成的模式，这不仅助推了业务发展，还提升了业务规模和效益。在项目之初，国云数据需要对该城商行的战略规划有全面、深入的理解，只有这样才能够确保数字化转型的方向和重点是正确的，是符合银行战略意图的。通过调研，国云数据将其战略规划分类为客户、产品、渠道和经营四个方面，每一个方面都有具体、可量化的目标和具体的策略与举措，再结合现有的 IT 状况，施实具体的数字化转型工作。

（1）建设敏态银行体系

首先为该行搭建具备高效、快速数据处理能力的中台系统，建设以数据中台为基础的敏态银行体系，并将原有的后台稳态架构与数据中台架构进行结合，为前端业务提供数据智能，快捷推出更多个性化的客户服务。然后为该行建设完善的备份和恢复策略、安全控制机制、运行管理监控流程和故障处理手段，以此保障系统的安全、稳定。中台架构可兼顾业务操作的便利性、技术扩展的简便性和规范性及系统部署的易操作性。

（2）采集客户全域数据，构建深度画像

国云数据结合该行发展现状与业务发展需要，充分利用现有行内数据及外部可获取数据资源，构建统一的数据平台，并且分析行业内的一些特定业务场景，挖掘数据的潜在价值，根据所得的数据构建用户深度画像，实现用户精细化管理，提高业务规模和效益，从而进一步推动业务发展。

（3）支撑金融产品设计和营销

该行利用全域数据中心，将市场数据、竞品数据等进行融合分析，设计并推出了针对金融产品的数字系统，从而打造金融产品画像，利于银行在精准营销、智能风控和定价方面进行把控。金融产品的数字系统有利于形成产品与市场之间的反馈联动机制，促使银行产品和服务的数字化迭代。

（4）提升全渠道客户体验

该行利用数据中台架构，采集线上和线下的全链路客户数据，将线上和线下的业务服务打通。通过研发客户流失预警模型和向现有客户提供交叉销售服务，可以降低老客户的流失率。根据客户数据拓展产品品类和丰富产品功能，可以优化渠道服务。

（5）提升网点智能化水平

该行通过数据中台打造全生态网点和专业化网点，对网点周边情况进行系统摸排，掌握一手的客户数据，完全覆盖周边营销区域，并建设网点智能模型，使其具有智能性、主动性，从而提高网点运营效率

（6）运营管理全域驾驶舱

针对决策团队打造管理驾驶舱平台，银行决策层可通过管理驾驶舱了解银行全域数据，实时动态分析银行的运营、管理现状，从而制定市场营销活动策略。

最终结果

该银行围绕数据中台搭建、数据打通、销售管理、客户体验、网点管理、决策建议这 6 个方面成功实现数字化转型。

(1)数据中台为该行提供了稳定、可拓展、灵活的技术支撑，便于后期的数据治理和数据智能应用。

(2)线上和线下数据、内外部数据的打通帮助该行建立了全域客户数据中心，展现了该行的数据全貌，利于业务、技术、管理、运营、客服等不同部门的人员一览数据全景。

(3)产品销售管理系统帮助该行统一了产品销售数据，使银行能够从整体上了解客户情况、客户喜好，了解产品销售情况，从而有针对性地调整销售路线和产品研发方向。

(4)客户防流失预警模型帮助银行留住了原有客户，银行业务人员可通过客户流失数据提供弥补建议，做到以旧拉新，有效加强银行与客户之间的互动，从而加强客户黏性。

(5)网点管理的智能化改变了银行网点管理“一头雾水”的情况，银行可以利用网点周边的运营数据为周边客户提供个性化服务。同时，网点智能化管理模型对网点周边实现了全覆盖，银行能够全面、实时、智能化地运营网点。

(6)管理驾驶舱可帮助银行决策层从整体上把握银行数据情况，了解银行运营状态，从全局俯瞰银行运营数据，使他们能够在制定银行营销策略、加强管理等方面做到目光长远和全局把控。

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