近年來，我國商業銀行紛紛踏上數字化轉型道路，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“只見樹木，不見森林”的窠臼，難以從整體上把握銀行數字化發展的實質。

一個真正的數字銀行，是秉持“以客戶為中心”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、豐富場景生態，為客戶提供便捷、高效、普惠、安全的多樣化、定制化、人性化金融產品和金融服務的新型銀行。

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內而外地進行變革，由內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適應的業務增長的過程。與傳統銀行相比，數字銀行有以下幾個方面的重要特點。

適應數字經濟的企業文化

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、最后再到銀行內部數字化的管理和資產的數字化，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云計算、大數據和各種開源技術。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，將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，快速迭代，不斷試錯，充分發揮自有優勢，確定符合自身特點的發展路徑，而并不是盲目地追隨。

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。新興銀行相對比較容易做到這一點，對于傳統銀行來說是巨大的挑戰。

首先，需要考慮成立什么樣的組織結構來推動數字化轉型。“數字化”一方面拉近了銀行前中后臺組織之間的距離，另一方面也使得“業務”與“科技”的邊界愈發模糊。因此，銀行需要考量如何將業務、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態。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產生鏈接，也意味著所有的決策要以數字化的方式開展。原本以部門為節點，憑經驗做決策的方式將被打破，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。技術本身是一個手段，讓銀行更好地服務客戶需求，要跟隨客戶發展變化去改變，這是核心的點。

敏捷、穩定的技術架構

在新一代信息技術以及“互聯網+”、大數據等國家戰略推動下，當前銀行業面臨著服務升級、精益管理、轉型優化的新階段，眾多金融機構都開始嘗試推行“穩態”“敏態”并行的信息科技戰略。

科技發展戰略

隨著銀行業務線上化、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、迭代能力等互聯網架構的能力成為銀行所關注并重點建設的內容。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。實踐中，商業銀行在數字化轉型中采用了“穩態 IT”和“敏態 IT”雙態并行、雙線布局的發展模式。對于傳統業務，以“穩態”作為科技的定位，長期實現業務伙伴，融合發展;對于創新業務，探索“敏態”的創新發展，長期實現戰略推動型，創新引領。

科技治理模式

穩態化科技治理模式，對于金融業 IT 部門而言是一個持續不斷優化的過程，在這個過程中，業務部門和 IT 部門的分工非常清晰和明確。敏態化科技發展的關注重點不是 IT 本身，而是業務模式、業務特點以及日后運營和考核指標。針對敏態科技治理，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產品團隊，將 IT、業務、推廣運營有機地融為一體。

完善的數據資產化能力

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，開始成為許多商業銀行的戰略方向。隨著銀行 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、運營更為高效，并實現全行資源的優化配置。

數據治理

數據治理是數字資產化的核心問題，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，確認主導治理的團隊，并協調各部門積極配合，同時，對新產生的數據務必要嚴格按照數據標準進行管理與存儲，做到歷史數據追溯治理、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產品、提供金融服務的組織，同時，銀行在日常經營過程中也會產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，有望形成規范的數據體系與標準，為新興技術的賦能與實踐提供良好的數據基礎。

高效的數字化營銷和運營能力

統一營銷渠道與平臺

銀行借助移動平臺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范圍。為適應數字經濟的發展，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臺整合，形成金融機構統一營銷平臺，整合原有的傳統線下渠道以及各個新渠道業務能力。

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，致力于提供嵌入生活、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。通過人臉識別、指紋識別等技術解決線上業務辦理，提供金融級別的安全和便捷;通過語音助理、OCR 識別、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，及時發布產品信息，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后臺的業務流程審批、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。

建立數字化產品體系

建立數字化產品體系，從產品集中化管理的角度出發，形成全行集中、規范的統一產品目錄管理，實現對產品創意到設計、到發布的產品全生命周期過程統一管理。

健全的數字化風險管控能力

數據驅動的信用風險管理

貸前、貸中和貸后的“三道防線”是銀行通用的內控管理框架，大數據風控主要應用于銀行風險管理的第一、二道防線。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、貸后全鏈條自動化、智能化，提升個人征信的廣度和精度，并豐富企業信用體系。

精準的反欺詐識別能力

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隱瞞真實身份和違約意愿，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，利用行內積累客戶的基本信息等數據，同時結合包括電商、物流等諸多平臺的海量數據，輸入智能規則引擎，識別可能的欺詐行為。

開放的生態構建能力

如今，不同機構彼此合作形成全新的金融生態，共同分享大數據帶來的價值和規模效應。在生態構建中，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范的前提下，充分發揮各自差異化優勢，產生規模經濟效應，從而為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。

一是聚合生態場景。一些大型互聯網平臺需要為其海量互聯網用戶提供更豐富的金融屬性服務，以達到構建生態閉環的目的，銀行主動加入這一生態圈，聚合起更多的生態場景，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。未來數字化發展的過程中，線上渠道和線下渠道都是非常重要的。通過互聯網平臺增加獲客渠道，傳統的線下網點也可以成為線下場景打造的基礎。

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，在線提供產品服務和完成業務流程，通過網絡化將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。

三是從提供金融產品到經營生態。拓展服務范圍，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產品角色轉變為“綜合類服務集成商”。

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態的數據，可以形成運營全景視圖、客戶全景視圖、產品全景視圖等，從而提升金融機構運營效率和風控能力。在這個過程中，小銀行受到的挑戰是巨大的，而由于技術的支撐，大銀行的提升可能比小銀行更快，擁有更好的數據反饋處理和開發流程，產品迭代能力更強。

(作者系國家金融與發展實驗室副主任、上海金融與發展實驗室主任)

關鍵詞： 商業銀行 數據資產化 數字經濟 企業文化