近年來，我國商業銀行紛紛踏上數字化轉型的道路，并開展了許多有益實踐。數字化對銀行的組織、文化、業務、技術等各方面都提出了新的要求，帶來了深刻的變革，但如果單純地從技術角度去理解銀行的數字化轉型，容易落入“隻見樹木，不見森林”的窠臼，難以從整體上把握銀行的數字化發展的實質。

一個真正的數字銀行，是秉持“以客戶爲中心”的服務理念、依托先進的數字技術，不斷完善系統架構、優化業務流程、提升運營管理、強化風險控制、豐富場景生态，爲客戶提供便捷、高效、普惠、安全的多樣化、定制化、人性化金融産品和金融服務的新型銀行。而數字化轉型的過程，就是基于新興科技基礎，圍繞數字營銷、數字運營、數字風控等領域展開，通過重塑組織與人的關系、構建數據驅動的能力來由内而外地進行變革，由内部管理運營向外部客戶服務進行延伸，拓展營銷渠道，提高客戶體驗，實現與經濟數字化相适應的業務增長的過程。與傳統銀行相比，數字銀行有着以下幾個方面的重要特點。

塑造企業文化

科技在銀行中的地位、科技人員的占比、技術創新對業務的推動力和創新速度、任何一個新的想法的決策和執行速度、最後再到銀行内部數字化的管理和資産的數字化，各方面合在一起構成了數字化的銀行。真正的數字銀行絕不是靠傳統IT信息化建設模式，科技部門被動支撐業務發展、業務外包和現有業務流程支撐新業務能夠短時間脫胎換骨的。也不是靠單純地使用雲計算、大數據和各種開源技術，因爲這些技術的使用并不難，難的是去形成相應的價值觀、文化和整體機制。

在銀行内部僅僅靠推動新技術落地來實現數字化轉型，實施過程中非常容易停滞，推動難度也很大。厘清現狀如何，仔細分析當前的現狀，明晰業務需求，梳理監管要求和行業領先者的做法，将銀行的頂層業務戰略方向和科技結合起來，設計轉型的藍圖、路徑，快速叠代，不斷試錯，充分發揮自有優勢，确定符合自身特點的發展路徑，并不是盲目地追随。

創新組織架構

傳統銀行數字化轉型中面臨一個主要挑戰是其組織架構很難支撐敏捷反應和快速決策，因此需要建立起安全穩定與市場創新并存的多元化組織架構。

首先，需要考慮成立什麽樣的組織結構來推動數字化轉型。數字化浪潮在改變傳統業務模式的同時，也在改變着銀行内部的管理模式。“數字化”一方面拉近了銀行前中後台組織之間的距離，另一方面也使得“業務”與“科技”的邊界愈發模糊。因此銀行需要考量如何将業務、管理和科技的人合理分配，在保障安全、穩定、高效的同時，最大化發揮“數字化”創新能效。

其次，在數字化轉型過程中會面臨“治理”的問題。數字化最先改變的是決策流程和組織形态。在大數據時代，銀行的全面數字化，不僅是通過移動互聯網的方式與客戶産生鏈接，也意味着所有的決策要以數字化的方式開展。原本以部門爲節點，憑經驗做決策的方式将被打破，取而代之的是“數據+算法”的決策方式，全面提升企業、員工的工作效率與工作能力。

在新一代信息技術，以及“互聯網+”、大數據等國家戰略推動下，當前銀行業面臨着服務升級、精益管理、轉型優化的新階段，衆多金融機構都開始嘗試推行“穩态”“敏态”并行的信息科技戰略。一方面，銀行業的監管要求、風險控制和傳統開發特性決定了保留其傳統穩态業務的必要性；另一方面，互聯網模式興起導緻競争日益激烈，需求的變化頻率增高，以及對業務的響應速度也提出了新的要求，催生了銀行業敏态管理發展的必要性。穩态業務與敏态業務在金融業将會長期并存。這兩者的科技模式差異較大，需進行分類管理，分别采用不同的運作模式、組織模式、技術架構。必須要從戰略層面把握好“傳統業務”與“創新型業務”之間的有序平衡。

科技發展戰略

随着銀行業務線上化、場景化、智能化等趨勢的發展，高并發、高可用、高性能、擴展能力、叠代能力等互聯網架構的能力成爲銀行所關注并重點建設的内容。銀行在傳統的穩定性、可靠性的基礎上，逐漸探索如何快速創新、靈活擴展、提升體驗。分布式、微服務架構的彈性擴展、敏捷部署、靈活資源調度能夠助力銀行解決業務發展瓶頸，提升客戶服務體驗。随着客戶需求的變化以及市場的快速發展，銀行推出金融産品的速度也需要快速提升。銀行需要構建敏捷的開發、測試、運維能力的全周期研發協同能力，打造持續集成、持續部署、自動化運維等研發運維平台。實踐中，商業銀行在數字化轉型中采用了“穩态IT”和“敏态IT”雙态并行、雙線布局的發展模式。對于傳統業務，以“穩态”作爲科技的定位，長期實現業務夥伴，融合發展；對于創新業務，探索“敏态”的創新發展，長期實現戰略推動型，創新引領。

科技治理模式

穩态化科技治理模式，對于金融業IT部門而言是一個持續不斷優化的過程，例如如何控制IT項目的有序推進，如何與業務部門分工合作。在這個過程中，業務部門和IT部門的分工非常清晰和明确。敏态化科技發展的關注重點不是IT本身，而是業務模式、業務特點以及日後運營和考核指标。針對敏态科技治理，一方面關注對業務需求的快速響應，另一方面關注的是構建一個優秀的産品團隊，将IT、業務、推廣運營有機地融爲一體。

經過多年運行，商業銀行已積累了大量的數據，充分挖掘應用大數據的價值，開始成爲許多商業銀行的戰略方向。随着銀行IT基礎機構的不斷完善，數據治理能力的逐步提高，銀行正嘗試通過大數據驅動業務更加精準、運營更爲高效，并實現全行資源的優化配置。随着2018年《銀行業金融機構數據治理指引》的出台，數據不但再次明确了自身作爲未來銀行核心資産的地位，也成爲監管機構統一了解和管理銀行的切入點。如何合規地獲取數據、做好數據存儲與管理、深度挖掘數據價值，是銀行在進行數據治理時需要主要思考的問題，也是銀行實現數據資産化的重要組成部分。

數據治理

數據治理是數字資産化的核心問題，它是組織中涉及數據使用的一整套管理行爲，需要厘清誰能根據什麽信息，在什麽時間和情況下，用什麽方法，采取什麽行動等問題。在銀行數字化轉型過程中，首先需要管理層認識到數據治理的重要性，并做好這是一項長期的、投入效果顯現較晚的工作的心理準備。其次是制定治理規劃，劃清部門權責，确認主導治理的團隊，并協調各部門積極配合，同時，對新産生的數據務必要嚴格按照數據标準進行管理與存儲，做到曆史數據追溯治理、新生數據實時管理。

數據挖掘

銀行是基于大量信息和數據設計金融産品、提供金融服務的組織，同時，銀行在日常經營過程中也會産生大量的信息和數據。對于銀行來說，通過有效的數據管理及治理，有望形成規範的數據體系與标準，爲新興技術的賦能與實踐提供良好的數據基礎。

具體來看，在引入大數據技術賦能業務流程和場景的過程中，數據的量級、結構化程度、完整性是決定大數據模型精準度的重要因素，而大數據算法與模型的使用，将幫助銀行實現精準獲客、高效管控、全流程風控等目标，這也是數據價值深度挖掘的重要實踐環節。

統一營銷渠道與平台

銀行借助移動平台技術來提升客戶體驗、提高服務效率，減少客戶去實體營業點路上和線下排隊等候的時間耗費，并擴大服務客群的覆蓋範圍。爲适應數字經濟的發展，部分銀行堅持“移動優先”戰略，通過移動窗口深入進行業務平台整合，形成金融機構統一營銷平台，整合原有的傳統線下渠道以及各個新渠道業務能力，同時優化客戶體驗UI，完善客戶交互。

提升數字化客戶交互

數字化轉型過程中，銀行可以探索“非接觸”服務模式，深化金融科技應用，緻力于提供嵌入生活、實時智能響應客戶需求的金融服務，提升金融級安全和智能化服務能力。通過人臉識别、指紋識别等技術解決線上業務辦理，提供金融級别的安全和便捷；通過語音助理、OCR識别、智能客服、VR/AR等技術提升客戶數字化交互體驗。

數字化客戶運營

銀行可以從客戶體驗的角度，形成與客戶實時聯動，及時發布産品信息，打通獲客渠道，增強用戶黏性，實現從獲客到活客到獲利的全流程管理。同時從數據集中化管理的角度出發，建立起高效的貫穿前中後台的業務流程審批、資源配置、線上風控等整個閉環有序的管理體系，實現智能化運營管理。

通過大數據、AI、機器學習等技術，建立客戶的精準畫像、智能營銷、智能風控體系，實現千人千面的功能、個性化的服務、精準的營銷推薦、智能化精細化運營、實時防範線上業務風險。利用大數據、人工智能等技術完善全行風險管理與控制能力，建設智能風控管理平台，基于兼顧風險和效益的原則，在保證客戶體驗基礎上，提升風險管理的效率。

建立數字化産品體系

建立數字化産品體系，從産品集中化管理的角度出發，形成全行集中、規範的統一産品目錄管理，實現對産品創意到設計、到發布的産品全生命周期過程統一管理。通過創新技術建立相關的管理支持平台，按統一的産品标準歸集産品管理所需的數據，統一産品分類和标準，構建與産品運營同步的産品目錄，統一産品統計、核算口徑，實現結構化、标準化的産品描述，形成能夠支持客戶營銷和産品經營與管理的統一視圖。建立科學創新的産品數據管理目錄和管理維護機制，形成全行統一産品信息目錄。同時全面分析和确定影響産品管理的因素，強化産品創新定價和風險管理能力。

數據驅動的信用風險管理

貸前、貸中和貸後的“三道防線”是銀行通用的内控管理框架，大數據風控主要應用于銀行風險管理的第一、二道防線。目前，銀行風控主要采取信用評分卡方式，具體分爲風險評分卡、收益評分卡等，應用于授信業務的不同階段，構成銀行完整的信用評分體系。大數據風控可分爲個人風控和企業風控。個人風控可依托大數據和人工智能技術，對客戶風險進行及時有效的識别、預警、防識；企業風控則基于大數據和知識圖譜技術，整合企業工商信息、合規情況、關系族譜等信息，來改善企業信用評級的狀況。大數據風控技術的應用，可以降低銀行風控成本，提高征信效率，實現信貸的貸前、貸中、貸後全鏈條自動化、智能化，提升個人征信的廣度和精度，并豐富企業信用體系。

精準的反欺詐識别能力

風險管控的另一個重點在于反欺詐。與一般的違約風險不同，欺詐風險主要源于客戶故意隐瞞真實身份和違約意願，因此往往比失去償付能力的違約客戶給銀行帶來更大的損失。目前，很多銀行與外部機構合作，利用行内積累客戶的基本信息、賬戶信息、交易記錄、客戶曆史行爲模式和正在發生的行爲模式等數據，同時結合包括電商、支付、保險、視頻、交友、航旅、外賣、物流等諸多平台的海量數據，輸入智能規則引擎，識别可能的欺詐行爲。

如今，不同機構彼此合作形成全新的金融生态，共同分享大數據帶來的價值和規模效應。在生态構建中，諸多業務參與方在遵循自身經營資質要求和機構間合作規範的前提下，充分發揮各自在業務屬性、服務網絡、數據沉澱、科技研發、融資渠道等方面的差異化優勢，産生規模經濟效應，從而爲有金融需求的人群提供多元化、價格可承擔、體驗便捷的金融解決方案。

一是聚合生态場景。一些大型互聯網平台需要爲其海量互聯網用戶提供更豐富的金融屬性服務，以達到構建生态閉環的目的，銀行主動加入這一生态圈，聚合起更多的生态場景，借助互聯網的大數據和場景優勢，更高效地觸達、獲取和保留客戶。生态閉環一旦形成，對外部競争對手就會産生較強的排他性，其他金融機構将難以複制這一模式，由此形成難以跨越的護城河。

二是實現金融服務與場景的融合。要從場景端而非供給端的需求出發，充分洞悉和理解場景中所有相關方的需求和痛點，以數字化手段對接客戶需求，在線提供産品服務和完成業務流程，通過網絡化将金融機構與客戶更加緊密地連接起來，滿足客戶各種各樣的金融需求。從觸點轉向客戶旅程，不斷提升客戶體驗；從交易思維轉向價值夥伴，不斷提升價值創造和服務邊界；從集中轉向開放，重新定義金融服務方式。

三是從提供金融産品到經營生态。拓展服務範圍，同時通過提供非金融類服務場景，來增強客戶體驗、提升客戶黏性、整體打包金融服務，銀行定位已經從提供金融産品角色轉變爲“綜合類服務的集成商”。場景化金融在客戶每個相關場景中，進行産品的布點、流量的獲取，與合作夥伴互相依賴，成爲共生的經濟體。

四是全面構建數字化運營能力。通過聯動日常運營和場景生态的數據，如産品應用數據、客戶體驗數據、交易行爲數據、市場變化數據、行業趨勢數據、宏觀環境數據等，可以形成運營全景視圖、客戶全景視圖、産品全景視圖、交易全景視圖、市場變化及行業趨勢全景圖等，從而提升金融機構運營效率和風控能力。