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      從稠州銀行,看城商行的數字化轉型思考

      本文作者: AI金融評論 2019-01-06 23:50
      導語:我們希望能夠在銀行建立一個數據大腦,在所有業務領域實現數字驅動,這不僅僅是一個報表可以解決的概念。

      雷鋒網報道,在近日召開的螞蟻金服ATEC首屆城市峰會上,稠州銀行副行長程杰進行了該行數字化轉型的分享,對于同類的城商行,有一定的借鑒意義。

      雷鋒網了解到,稠州銀行誕生于1987年,在誕生初期順應整個義烏小商品市場發展,成立了城市信用社,服務的客戶均為小商戶。2005年12月完成股份制規范化改造,依法設立浙江稠州城市信用社股份有限公司。截至目前,體量規模達到2000億元,分行14家,有9省的范圍。

      下為演講摘編,雷鋒網進了不改變原意的編輯:

      隨著逐步跨區域金融的發展,我們從義烏金華走出來,走到大城市之后我們面臨諸多壓力。首先在商業模式上。我們從我們小城市發展出來進入到上海、南京、杭州、福州之后,我們發現原來地緣商業模式已經遇到巨大的阻礙,原來跑村、跑街的模式,很難在全國領域做。這些通過數字化方式可以降低邊緣成本。

      第二,客戶習慣,原來的服務模式不能滿足企業進一步要求,客戶更加重視個性化要求,單我們產品一陳不變無法滿足客戶要求,我們必須因客而變。

      第三,經營壓力方面,同業競爭更加激烈,同時監管力度越來越大,2018年被總結為有史以來監管力度最嚴的一年。在這樣的監管壓力之下,給我們帶來了非常大的變化,各家銀行紛紛在做開放銀行、數字銀行。數字環境的轉型對于我們是勢在必行。

      數字轉型到底要做一些什么,簡單一句話概括,我們希望能夠在銀行建立一個數據大腦,在所有業務領域實現數字驅動,這不僅僅是一個報表可以解決的概念。

      在應用場景端,我們希望用數據告訴我們客戶到底是誰,年齡、性別、行業、以及客戶在哪里消費哪里投資,這些都要靠數據,客戶錢去哪了,我要深入客戶消費生活經營場景,了解他的現金流,要用自身大數據方式說話。

      在營銷和運營方面,我們要了解客戶的前世今生,包括在銀行的負債情況、資產情況,用了什么卡,買了什么理財產品。再根據這樣的結論做精準營銷。

      在風控方面,我們希望通過數字化方法建立線上線下反欺詐機制,同時我們要做到全場景、全社會范圍內信用體系的關聯,我必須用數字化方式形成數據大腦,對于我的風控進行完整支撐。

      結合這幾方面的數字驅動和數據大腦建立,最終為客戶提供一個極致的客戶體驗,我們盡量做到極致,這是我們認為數字銀行轉型的做法。

      我們需要什么樣的能力呢?我們認為當前最重要的是四個方面:

      第一個方面數據資產化。這里有兩個關鍵詞,在線、增值。數據、數據倉庫每家行也有,很小的也會有。現在問題是我們入庫花了大量精力,采集、入庫、清洗數據,最終我們發現入庫容易出庫難。就像你要出門發現下雨了,你知道家里有傘,你沒有帶。所以我們必須要把數據做成在線的服務和接口。另一點是增值,資產是能夠為未來帶來增值,這就是資產的概念。我們數據有沒有資產,這是非常關鍵的一點,我必須讓它為業務提供價值帶來資產增值才有意義,這是第一方面能力建設。

      第二方面是決策數字化。我們要讓決策包括企業戰略層面的決策,或者每一個營銷計劃和每一筆風險確立,都能夠非常直觀用數字化決策。我們不能把數字變成一堆的報表,而是要有趨勢,有判斷的直觀化。還有一個關鍵詞是準確,數字化驅動另一個要素就是改變以前我們判斷問題憑感覺憑經驗望聞問切,我們必須要做到以X光、CT、核磁共振手段準確定位你的病灶,多大,在哪,這樣才能敏捷形成我們的風控精準。

      第三方面是把業務線上化。兩個關鍵詞,普惠、融合。普惠我們要降低我們的成本,對內讓我們所有網點跟會員端、風控端可以普惠拿到我們所有數據,這跟數據在線有關聯,對外我們要讓所有客戶成本降低,實現普惠金融服務。融合就是線上線下。

      第四方面是流程敏捷化。前面所有能力為了進一步的創新產品和創新服務,如果不能敏捷創新,這個創新就失去它的意義。迭代,數字化銀行不是一蹴而就的過程,不是一次數據治理也不是一次線上化,而是要不斷迭代,形成迭代的能力。需要這四方面的建設。

      具體應該怎么建設呢?我們做了一個初步規劃,首先是建立數據支撐體系,最然后是數據需求業務資產端的建立。我們要把現在數據倉庫、報表系統,整合成能夠驅動業務的數據資產,這個數據資產才是最關鍵的核心,最終的目標形成一個開放數據生態系統。

      三到五年之內,稠州銀行將建立三個核心,賬務核心和互聯網核心不是主題,我們主要是建立數據核心,盤活資產,把數據變成資產。第二個是實現數據決策的服務能力。

      怎樣盤活數據資產和打造核心能力呢?最頂層的目標是將資產應用到業務場景和領域,最下面是數據治理。我們規劃是自上向下,尤其到最后服務能力輸出的時候是完全和目前開放銀行思路是相結合的。最底端的是數據治理,干活就要從最苦的活干起,目前我們第一步是從數據治理開始。也就是說,最終在分析挖掘這是最關鍵的一層,結合所有AI技術和其他技術形成數據資產,這是數據資產完全可以帶來增值價值。這是我們的數據資產核心能力打造的簡單思路。

      在此聲明一下數字化轉型是全行戰略而且是一個長期的過程,路雖彌之,不行則不至。雖然我們沒有做到先知先覺,很慶幸我們已經走在數字化道路。

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