金融机构如何实现“极致数字化”，这里有7点行动指南

数字化浪潮下，科技带动金融业变革的加速度超乎想象，人工智能、大数据、云计算、区块链等技术让金融服务的方式和逻辑发生了深刻变化。金融行业已经从金融信息化、互联网金融步入到了深度融合的金融科技时代。

银行已经成为无处不在的一种服务，越来越无缝嵌入到我们的生活中。未来的金融服务会实现怎样的发展和蝶变，这一直是金融行业的专业人士孜孜不倦探讨的话题。

2020年，IBM提出“极致数字化”理念，并指出，“极致数字化”是金融服务的必由之路。

在此前的文章中，IBM副总裁、IBM咨询中国区金融行业总经理范斌向诠释了“极致数字化”的涵义，并就其七个特征中的三个进行了详细的解读，同时，范斌就这三个特征给出了3则构建“极致数字化”的行动指南。

在本篇文章中，范斌对“极致数字化”理念的其余四个特征做了进一步的阐述，并针对这四个特征提出行动指南：调整风险运营、适应新常态；对应用组合进行现代化改造，降低结构性成本，加快云迁移步伐；开启以客户运营、价值运营并重的“运营3.0”时代；透过云展示新型工作方式。

范斌所提出的这七个“极致数字化”的特征，从体验、敏捷运营、数据、风险等角度，全面的阐述了IBM在银行目前所重点关注的重点领域的观点和见解，这其中融合了IBM对金融行业持续的深入洞察和和前沿探索，或许值得国内银行从业者们引起关注。

IBM副总裁、IBM咨询中国区金融行业总经理

在IBM看来，“极致数字化”将对金融机构的各个层面产生影响。它从改善客户体验入手，营造更具凝聚力的个性化数字之旅，并通过企业级能力的构建、数据价值的挖掘、智能风险的洞察、智慧运营的推动，将各个环节整合至单一平台和工具。“极致数字化”具有7个方面的特征：

• 新一代的极致客户体验：全方位地融入客户的生态系统，在工作和生活层面为客户打造开放、透明、实时、智能、定制、安全、无缝的极致客户体验。

• 端到端数字化敏捷运营：端到端地转变业务模式，通过数字化的企业架构和自动化的智能工作流程，实现敏捷运营，形成全新的工作方式。

• 最大化发挥数据的价值：打造高效的数据环境，以数据驱动银行，用数据赋能客户，利用基于高级分析和AI的内外部数据洞察，实现差异化优势。

• 现代化的组件和微服务：将所有能力组件化，形成标准的零部件，像乐高积木一样可以随意拼搭，实现面向生态场景的快速创新。

• 智慧运营中台推动升级：通过流程优化，沉淀可复用的共享服务能力，实现业务敏捷和精细化的运营管理，开启以客户运营、价值运营并重的“运营3.0”时代。

• AI驱动的智能风险管理：构建风险数据模型，建立智能风险管理体系，利用高级分析、AI和自动化技术，实现智慧风险洞察，保障金融服务安全无虞。

• 基于云的新型业务模式：通过云原生架构和容器化模式及时打造新型服务，借助在混合多云环境中部署的现代化应用，彻底转变业务模式，实现数字化、敏捷性和智能化。

范斌认为，“极致数字化”的构建，除了之前提到的三个行动指南：建立新型平台业务模式，重塑客户互动；通过数字化转型，不断扩大敏捷业务模式；运用大数据和AI技术实现数据“变现”之外，针对上面提到的其他四个特征。范斌了提出下面四个方面的行动指南：

1. 调整风险运营、适应新常态

风险运营和管控是银行永恒的课题。随着金融科技的逐渐深入，它不仅已经成为金融转型升级的新引擎，也成为了防范化解风险的新利器。由于传统风控技术存在着缺乏外部数据信息、欠缺对非结构化数据的处理能力、计量体系过于单一、更新频率低、维护成本高的问题等诸多问题。

因此如何实现风控智能化，以提升数据加工存储能力、降低人力维护成本、提高流程自动化审批等能力，成为金融机构迫在眉睫的重要命题。而随着人工智能和大数据技术被越来越多的植入风险管理，智能风控已经成为金融界的一种趋势。

在资产管理、授信融资、客户画像、精准营销、身份识别、风险防控等金融领域内，通过内外部数据源的整合，建立健全企业级大数据平台，提升数据洞察能力和基于场景的数据挖掘能力，识别企业关联关系，提升风险分析能力，打造金融机构贷前、贷中、贷后全流程智能风控体系，可以助力各金融机构构建全流程智能金融服务模式，稳妥推动人工智能技术与金融业务深度融合，最终提升用户体验。

2020年 3月，巴塞尔银行监管委员会将巴塞尔协议III标准的执行时间推迟一年至 2023年 1月 1日，实施巴塞尔III协议是银行这两年的热点。巴塞尔Ⅲ对银行的风险管理、资本计量和信息披露均提出了更高的要求。要满足新协议的要求，银行需要更加强化“全面风险管理”的理念，对资本管理能力进行全面提升，以满足日益严格的监管合规和风险管理的要求。在这样的背景下，建立更完善、更智能、更敏捷的风险管理体系更是提上日程。

范斌透露，目前IBM已经与很多大型银行合作，通过关联关系分析体系与传统数据体系的结合，运用智能决策引擎、流程自动化等技术，共同搭建了知识图谱关联关系模块，并且已经作为这些银行风险监测系统的核心模块之一，在全行各业务流程系统中提供查询和预警服务。同时，IBM还为客户搭建了多个信贷风险预警模型及欺诈模型，覆盖了对公信贷全流程关键节点，有效提升了风险监控效率，降低了人工查验成本，为客户内部信贷管理提供了有力支持。

2. 对应用组合进行现代化改造，降低结构性成本，加快云迁移步伐

在数字化的趋势下，金融服务业的竞合关系正在发生巨变，金融企业需要加速开放，协调和整合外部供应商的产品和服务、降低成本，从过去产品为中心的经济模式转向客户为中心的经济模式，向开放、连接、共享转变。平台化、开放式的商业模式或将成为大型金融企业的普遍选择。

通过将金融企业的数据、算法、交易、风控、流程和其他业务功能开放给生态系统，金融企业将构筑起新的核心竞争力，而这些数字化竞争力的打造，除了组织、文化上的变革，也需要依靠IT架构的转型。

金融企业的IT架构也必须要顺应趋势，向开放灵活、随需应变的方向发展。范斌认为，金融企业的IT架构应从组件化着手，建立开放多维的企业整体架构，打造灵活通用的IT组件和稳定可靠的技术平台，提升IT总体能力，以支持业务的转型。

3. 开启以客户运营、价值运营并重的“运营3.0”时代

运营是银行业务经营的基础框架，广义的运营涵盖价值链各个环节的操作处理活动，同时服务于银行的所有部门，运营的目标是为了“更好的连接产品和用户”，一个良好的运营体系，不仅可以控风险、降成本，而且可以提升客户体验，提升银行灵活应对市场变化的敏捷性。

银行运营转型已经完成了从以“数据集中”为驱动的“运营1.0”，通过全行数据集中及“一本账”的账务体系重塑，到向以“业务集中”为特征的“运营2.0”时代。 在外部环境变化、银行数字化转型的共同驱动下，对运营提出了更高层次需求，将逐步引入“价值”元素，迈入以客户运营、价值运营并重的“运营3.0”时代。

未来的以互联网为代表的运营思维是以用户运营出发，结合内容运营、活动运营进行落地，而这与银行传统渠道运营理念和方式是完全不一样的思路。我们称之为企业运营，如何实现运营阶段的跨越，是众多银行关注的话题，尤其在经济持续下行的今天，运营转型更加突显出重要性，在这方面运营中台提供了一个很好的抓手。

运营中台不是一个技术课题，而是涉及组织管理、业务流程的整体方案，运营中台作为大运营转型的基石，它从流程角度出发，沉淀各种交付能力，提升全行交付水平，具体表现在：通过对客户触点的编排，实现客户旅程的数字化；通过流程优化沉淀可复用的共享服务能力，在流程编排技术的支持下实现业务敏捷及流程透明；基于工厂模式的排期、监控调度、质量管理机制下，确保在最大效能情况下满足共享服务的SLA要求；各种数据埋点及体系化的指标设计与分析，提供精细化的运营管理能力，确保银行运营的高效运作。

4. 基于云的新型业务方式 

在传统架构中，交易流程是条“单行道”，绝大部分数据流到数仓和管理系统后就此沉淀。而如果通过云原生架构和容器化模式及时打造新型服务，就如同架设了IT架构的“立交桥”，借助在混合多云环境中部署的现代化应用，就可以彻底转变业务模式，实现数字化、敏捷性和智能化。

范斌认为，为了支持多样化的创新场景，金融企业的应用架构应由原本的单维架构向多维架构演进：交互型系统具有丰富的“触角”，可以提升客户交互体验并全面嵌入用户情境；记录型系统是传统业务处理系统，是企业的“心脏”，不断提升系统连续可用性以及流程和交易处理能力；洞察型系统是数字化银行的“大脑”，同时处理来自内外的不同类型数据并实时提供洞察。再配上集成类系统作为企业内外的“神经中枢”，对内集成其他系统，对外打造API生态环境，便构成了新型的多维架构。

通过多维架构转型，金融企业在渠道端将能适应多样化的渠道拓展，提供各渠道一致的用户体验，加强对业务需求、业务流程的灵活适应能力。系统通过开放集成平台与生态合作伙伴互联，支持敏态+稳态的双速多态IT设计，保证内部系统的独立性和内外系统的松耦合。

关键词： 银行 金融 科技