文｜蘇寧金融研究院 孫揚

元宇宙時代，銀行的數字化將會明顯加速，數字藏品、游戲化金融服務、虛擬數字人將成為銀行新的標志。很多人會問，銀行數字化轉型到底是什么？如今，監管有了指引文件。

2022年1月17日，中國銀保監會發布了《中國銀保監會辦公廳關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見》（下面簡稱《意見》）。《意見》包含總體要求、戰略規劃與組織流程建設、業務經營管理數字化、數據能力建設、科技能力建設、風險防范、組織保障和監督管理7個部分的內容。《意見》的內涵精悍而又深刻，有的放失，直擊當前銀行數字化轉型過程中的痛點和要害。

數字化轉型是銀行業將要奔赴的下一個山海，該如何做好數字化轉型，有哪些需要值得注意的地方，下文結合《意見》從成本、利益共享、數字化人才、場景客戶經營、科技和業務關系、數據工作、數字化風險、監管評級8個方面進行了初步分析。

隨機和混沌帶來大量沉淀成本

《意見》中提到要有數字化戰略委員會或領導小組，要有數字化轉型戰略，并將數字化轉型戰略納入機構整體戰略規劃中。要統籌協調，加強全局謀劃，協同推進組織架構、業務模式、數據治理、科技能力等方面的變革。

相比大型科技公司，銀行的戰略規劃形式化、樣子貨比較多，有多少銀行的規劃真正的在思考行業、政策和自身的資源稟賦？有多少銀行的領導看到了未來3-5年銀行應該申請什么資質、走什么產品路線？銀行業務是一個貫穿前、中、后臺的全流程業務，一個業務的開發上線運營，將耗費大量科技開發、數據治理、風險管控的資源。業務該不該做，怎么做，是否能夠實現業務之間的能力、組件、代碼的復用？這些都需要有全局思維、時空思維、架構思維，進行全局思考。銀行數字化轉型不應該是個隨機、混沌的演變過程，不能為了一個新業務，就開發一個新系統，增加沉淀的科技和數據成本，為數據治理、風險管理、監管報送、產品迭代帶來巨大的障礙。

銀行或者業務部門成立之處要想清楚要做什么，戰略要堅決。要堅決做純線上，就不要做線下的產品，不要開線下的網點。數據治理的錢該花就要花，產品的架構要能滿足未來的拓展。要舍得投入自主風控的建設。要有對于科技、數據、風險、產品、人才等資源的超前規劃的思考。盡可能將打基礎的事情做在前頭，比如將數據標準的建設、敏態穩態綜合的敏捷開發流程建設。

業務和科技同富貴、共命運

《意見》中提到，要以價值創造為導向，加強跨領域、跨部門、跨職能協作和扁平化管理，組建不同業務條線、業務與技術條線相融合的共創團隊，增強快速響應市場和產品服務開發能力，完善利益共享，責任共擔考核機制。

數字化的銀行業務，業務創新、調整、迭代相比傳統銀行業務都快的很多，這要求敏捷的組織架構。傳統銀行架構下，業務和科技、風險并立為前端、后端兩大陣營的模式，雖然從資源集約共享角度來說是有利的，但是從面向效率上來說是不是最佳。如果做組織融合，也不能只是融合個皮毛，要實現項目收益在業務和科技組織之間充分、公平共享才是正道，在現實銀行項目中，科技、風險人員參與業務項目，獲得的現金獎勵遠遠小于業務人員，這沒有辦法維持科技和風險長久的積極性。

肯下笨功夫的數字化人才

《意見》中提到要鼓勵選聘具有科技背景的專業人才進入董事會或高級管理層，注重引進和培養金融、科技、數據復合型人才，積極引入數字化運營人才，提高金融生態經營能力，強化對領軍人才和核心專家的激勵措施。

行領導懂科技，才能凝聚數字化人才。之前聽到一個農商行的同事吐槽，他的領導認為他1個人用半天就能開發出一個精準營銷模型用于信用卡推薦，弄得他的壓力特別大，只好離職了。如果是懂模型開發過程的領導，會知道開發一個能發揮效果的營銷模型，需要科學、完整的工程過程，包括溝通目標需求、探查數據、數據清洗、特征工程、模型變量開發、模型上線、模型驗證等完備的流程，至少需要1個月的時間。

到底什么是數字化人才？數字化很重要的一個內涵是金融生態的經營，沒有金融生態為客戶帶來的附加價值，客戶和你互動完全是依靠存款、貸款利率，也缺乏經營自營客戶的抓手。經營策略上來說偏短視，看重時點、看規模、看短期指標。金融生態經營是一個考驗耐力、心力的事情，也是很專業的事情。光大的云繳費、招行的掌上生活、建行的建融家園、工行的工銀e政務都是很成功的金融生態場景，花費了很長的時間，做笨功夫建成的。現在中小銀行急缺能構建這種可以構建自主可控金融生態的數字化人才。數字化人才絕不能僅是介紹兩個場景、接幾個渠道、和平臺做互聯網貸款做資金中介這樣簡單，而是要沉下心來為銀行打造真正全流程數字化、具有獨特差異化特征的銀行產品，增加銀行產品的內涵，光能做助貸、做聯合貸款不能說是數字化人才，只能是資源中介，對銀行走的長遠并沒有用處。

場景和客戶要掌握在自己手中

《意見》特別提到要發展產業數字金融，也提到要發展投資融資、支付結算、現金管理、財務管理、國際業務等綜合金融服務。還要推進個人金融服務數字化、金融市場交易業務數字化。

《意見》中提到的綜合金融服務是很難的。金融服務數字化不僅僅是貸款服務，還要包括非貸款的綜合金融服務，是貸款服務的上、下游，是數字化的巨大難點，沒有對于產業的深刻認識，是做不起來的，這是銀行非息差收入的源泉。綜合金融服務能夠增強銀行對于產業鏈的滲透的深度，也能增強對于客戶的粘性，增加抗周期的能力。綜合金融服務，可以讓銀行從存款、結算、發薪、業務流程、托管等多種維度，對客戶進行感知，提升對于客戶的理解，有助于風險管控。《意見》中還提到了要提供場景聚合、生態對接、“一站式”金融服務的服務提供，這更是非常超前的指引。目前除了頭部的銀行機構，大部分銀行大多是被“場景方”牽著走和聚合，銀行對場景的控制力和影響力弱到地上。場景聚合，絕不僅是助貸流量的聚合，更是面向客戶全生命周期場景服務能力的聚合，這個需要強大的專業人才隊伍。

《意見》還提到要構建面向互聯網客群的經營管理體系，增強線上客戶需求洞察能力。這個做起來卻是最難的，銀行甚至是不做的。現在很多銀行癡迷于賺快錢，通過合作渠道批量獲客，只要確保能收到利息收入就行了，對于構建客戶的經營管理系統這種長期的投入不太感冒。長此以往，銀行離客戶越來越遠，要不是監管有規定必須做風控，估計銀行連風控都會放棄掉。客戶的掌控能力，意味著議價權從銀行轉移到場景方。

數字化產品核心僅是存貸，缺乏其他綜合金融服務，是很貧瘠的，貧瘠的土地上怎么可能培育出優質客戶、發展出強大的生態？客戶不都是新客，我們要能夠通過多樣化的服務，伴隨客戶成長，做存量客戶更考驗我們的實力！要像農民伯伯耕地、澆水、施肥、除蟲一樣，耕耘好屬于我們自己的場景和客戶。

科技驅動業務or業務驅動科技

《意見》提到要實現數據中心基礎設施彈性供給，提高科技架構支撐能力，加快推動企業級業務平臺建設，推進業務系統實現平臺化、模塊化、服務化，推動科技管理敏捷，建立敏態和穩態的線上交付管理流程。

一家銀行的真正科技能力基本決定了一家銀行業務經營的上限、決定了業務經營的成本、更決定了銀行服務能力的縱深深度。科技可以通過需求-開發響應的模式用搭積木的方式逐步實現行內系統的構建，這種模式比較簡單，但更多是“業務驅動科技”的模式。各個業務部門都只需要自身的業務系統，更關注自身的局部利益，在業務部門的博弈之下，會增加整個科技系統的復雜度和熵值，最終遲滯銀行前進步伐，讓科技變的越來越不敏捷。科技部門要適當超前一步，主動一步，發揮統攬科技全局的能力，從架構和平臺的角度能夠去構建《意見》中所提到的各種平臺，為業務的創新真正提供平臺的支撐。

科技要能驅動業務，驅動數字化業務，自身要首先實現數字化，數字化意味著資源高度可調度，基礎設施的數字化可通過云實現、開發流程的數字化可通過DevOps實現、能力的數字化通過中臺來實現。科技要主動作為，解決架構性、流程性、數據性的基本問題，打通業務的任督二脈。

誰來填銀行數據工作的“天坑”

《意見》中指出要優化數據架構、實現數據治理系統化自動化智能化、加強數據源頭管理、形成以數據認責為基礎的數據質量管控機制、全面深化數據在業務、風險管理和內控中的作用，加強對數據應用全流程的效果評價。

相比互聯網公司，銀行數據工作特別不好做，誰做誰知道。銀行數據工作“頂天立地“，下面對接大量產品和渠道的參差不齊的源數據，上面要給行里提供全行的統一視圖，要用于績效考核，還要給監管提供報送。現在銀行很多數據工作都在做下游“污染后”數據的治理工作，為什么呢，大數據部門對于上游產品系統的諸侯們，根本沒有辦法節制。

銀行數據的生成是一個相當復雜的過程，各業務系統生成客戶主數據，助貸機構提供字段，從外部數據機構吸收風控數據生成相關變量，風控模型基于變量，對客戶進行篩選，還要有機制對風控模型的變量字段數據進行有效性監控，如果監管報送報表需要補充數據，則需要修改產品流程，由客戶或者機構補充數據，比如企業規模數據、行業分類數據等。很多時候數據責任的板子只打在負責數據報送的部門身上。然而數據的生成是全流程的，從業務拓展部門、產品研發部門、風險部門、報表部門、財務部門等都會涉及到。

將沉淀數據通過模型加工形成資產，促進業務的有效增長，是數據面向業務的價值體現。銀行數據部門可以基于外部數據+內部數據構建面向流量篩選、電銷、產品推薦的精準度。其實很多銀行守著數據的金礦金山不會用，需要專門的數據部門挖掘數據的價值。

《意見》中提到要深化數據在業務等中的作用，加強應用效果評價，還提到要通過數據驅動催生新產品、新業務、新模式。基本沒有幾家銀行能做到這一點，數據催生新的產品，是數據能力的頂峰，需要將埋點、經營分析、客戶旅程洞察、需求分析等工作做到極致。

數字化平臺和模型本身也會帶來風險

《意見》中關于數字風險的篇幅是最大的，說明監管高度關注數字化轉型過程中的風險。《意見》對于戰略風險、創新業務合規性風險、數字化環境下的流動性風險、第三方合作企業的集中度風險和供應鏈風險、模型和算法風險、網絡安全風險、數據安全和隱私保護等方面提出了非常具體要求。

數字化雖然對于業務的便捷度有較大的提升，但是也帶來了數字化獨有的風險。

數字化業務時代，第三方合作企業的風險將成為互聯網銀行業務的重要風險來源，現在銀行合作的第三方合作企業特別多，對于平臺的準入、風險評估、檢測、預警和退出，監管都要求銀行要有明確的管理措施和機制，這其實是對銀行的保護。一些城商行的90%以上新增線上貸款業務都來自渠道，來自合作企業的風險暴雷也比比皆是，比如某銀行理財投向知名互聯網企業的海外項目，比如某銀行的互聯網貸款用于長租公寓付款、比如某汽車金融公司涉嫌套路貸給合作銀行帶來的風險。存款從互聯網渠道來，貸款從互聯網渠道去，資金來的快、去的也快、受輿情和政策的影響很大。

《意見》特別提到要加強對于模型預測能力的評估，要定期交叉驗證和評估模型，要確保模型的可解釋性和可審計性。客戶不見面，通過線上決策進行風險判別。模型的好壞是你客群的好壞的上限，做模型的人的能力水平是你資產質量的上限，做模型的工程師見過客戶嗎？他們有深入研究業務、場景的風險特征嗎？算法邏輯懂千變萬化的場景環境嗎？所以數字化時代，風險人員不能在線上閉門造車，要走入田間地頭走進場景，了解場景、了解客戶、了解風險。

銀行數字化轉型的監管評級

《意見》中指出將數字化轉型納入信息科技監管評級評分中去。

根據《意見》，我們不難看出，以下幾個維度有可能成為評估數字化轉型的指標，數字化轉型戰略的制定和落實情況、數字化和科技人才在高管和基礎員工中的比例、面向數字化的組織創新改革、業務的數字化程度、綜合金融服務能力強弱、數據能力建設、科技架構先進性、新技術應用情況、技術自主可控程度。

二十三年蟬

數字化將給銀行業務運營效率、銀行鏈接生態方式、銀行場景創造都帶來突變，將加速銀行業競爭格局的分化。銀行的人、貨、場三種元素在數字化時代被充分的數字化，產品被打碎、數字化重組、具備初級的智能。數字化之后，單純的員工數量、資金優勢、傳統科技優勢，將不再是決定性的力量。有錢的銀行未必C位，數字化原生能力強、創意突出的銀行才能橫行。數字化，讓可海量復制的數字虛擬人可以充分的代替人工，算力和AI能力將成為對于銀行比資金更重要的資源。元宇宙中，虛擬分行里面的機器人大軍的存款、貸款指標將輕松碾壓一個銀行的線下支行。數字化之后，存、貸、匯將不再是銀行面向客戶的第一波次主要產品，銀行將充分吸收一切可以豐富和客戶數字化鏈接內涵的元素，包括音樂、視頻、直播、游戲、內容、運動、商品等，盡可能的讓客戶覺得銀行“有趣”，“有意思”。

數字化將讓銀行不再海量招聘員工，而是加速對于特色場景生態、原創AI科技的兼并浪潮，重視有創意、能創造、能造流量的人才，為自己的數字化儲備未來。國外甚至有銀行已經開始收購游戲公司。也許未來，我們會覺得銀行更像一個游戲公司，一個科技公司。

“極西干旱之地有一蟬，此蟬匿于泥間二十三年，待雪山冰融雪水至，方始蘇醒，于泥水間洗澡，于寒風間晾翅，震而飛碎虛空。”

讓我們拭目以待，在不遠的將來，哪些銀行能借助數字化，逆襲，飛碎虛空？