大數據背景下的零售銀行轉型

陳立宇

對于零售銀行來說，大數據最重要的價值是存儲和分析海量的數據。區別于其他處理技術，其“價格、速度、優化”的綜合成本是最低的。本文將針對零售銀行應該如何在大數據背景下完成轉型進行分析并提出建議。

零售銀行的數字化轉型著力點

客戶

面對全球銀行業的零售業務進入“客戶體驗感”的發展新階段，我國零售銀行更應該將“服務客戶、改善客戶體驗感” 的理念提升到新的高度，不斷提高目標客戶的滿意度和忠誠度。

整體甄別客戶的真實需求。縱觀我國大部分零售銀行，多為部門化而非流程化，銀行內部運行和產品設計存在管理或經營阻力，客戶需要在不同的銀行部門之間解決自身需求或問題，使業務運轉呈現“銀行為中心”的局面，而非“客戶為中心”，從而使客戶的滿意度降低，客戶的流失率居高不下。所以，銀行要從整體上甄別客戶的真實需求，通過大數據處理技術進行分析，以客戶的價值和需求為出發點，為客戶研發和推薦全方位、專業化、人性化的服務，從而實現客戶滿意度的提高、過往浪費性資源的高效組合利用、銀行業績的不斷攀升。

因客制宜地高效分層定位。除了整體上甄別客戶真實需求并提供大眾化的專業化服務之外，我國零售銀行還需要高效、合理地分配銀行的現有資源，利用大數據技術并制定相關統一標準，因人而異、差異化分層和定位客戶群，逐步改變當前銀行產品同質化普遍存在的問題，不斷向不同客戶提供差異化的服務，做到增強產品的滲透率、提升客戶的滿意度、提高零售銀行的核心競爭力。

產品

產品是聯結企業和客戶的載體。我國零售銀行優化產品組合、改善客戶體驗、提高營銷協作、提供優質服務等，都必須緊緊圍繞以“客戶為中心”的主題，牢牢抓住客戶金融需求的不斷變化，通過持續高效的產品創新，實現客戶需求和零售業務的緊密結合。第一，牢牢樹立金融產品整體觀，打破產品之間的界限，重新梳理和整合相關資源。第二，細分目標市場和用戶需求，利用大數據技術，因人制宜地推薦不同的產品，包括資產類、負債類、中間類和其他高附加值類的產品。比如， 世界零售銀行的典范——花旗銀行，其金融產品多達500余種，從而讓客戶有了更多的選擇空間，其滿意度和黏性自然提升。第三，利用大數據處理技術，了解客戶的細致偏好和未來潛在需求，提升客戶服務水平和質量的同時，研發并推薦多樣化、專業化、個性化的潛在可期的優質產品，使“客戶為中心”的理念不再是空中樓閣。

渠道

渠道是使客戶和企業有效連接的有效途徑，建立高效、穩定、多樣化的渠道，可以有效降低風險，使產品流通做到水到渠成。我國零售銀行在電子銀行產品的自助渠道建設上投入較多，截至2017 年，我國多家零售銀行年報顯示，銀行的電子渠道的柜面業務替代率超過80%。我國零售銀行繼續發展完善電子渠道，交叉融合ATM機、網上銀行、手機銀行、電話銀行、電視銀行、POS機等，抓住未來零售銀行的營銷主流趨勢。充分利用大數據、人工智能、區塊鏈等新興技術，開拓便捷、安全、高效的新渠道，建立客戶經理、零售網點和線上渠道的三位一體，以客戶需求為導向，轉變營銷理念和模式， 真正做到：技術驅動營銷、交叉營銷、創新營銷。加持物聯網，利用外部力量，利用不同消費生活場景，營造新的營銷文化與氛圍，比如咖啡銀行、超市銀行等，使零售銀行的營銷渠道更貼近客戶生活，做到“潤物細無聲”。

營銷

營銷是企業出售產品或服務、擴大市場的重要環節。我國零售銀行的業務營銷要想做到高質量、高水準，離不開營銷理念的推陳出新和營銷模式的探索落實。通過大數據挖掘，了解客戶的個性化真實需求，嘗試組合捆綁式營銷。把客戶的個性化需求與互補性的產品相結合，打包捆綁，銷售給目標客戶，使營銷效率有效提高、客戶需求有效滿足。多樣化、專業化、持久性地創造性營銷。我國零售銀行的產品是應該根據客戶需求，不斷地創新多樣化；針對不同客戶群體，產品功能性不同且復雜性不一致，需要配備專業化人才進行營銷服務；客戶需求是變化的，要充分挖掘并反復維護老客戶的重復需求， 做到持久營銷；營銷人員推薦產品，應啟發客戶，創造需求，形成創造性啟發營銷。第三，尋求外部合作，抓住時事熱點，提前布局，提早為營銷造勢，做到以客戶需求為中心，營銷效率最大化。

風險

防范系統性的金融風險，加強零售銀行的業務監管是一項長期性工作。一方面要充分搜集政策動態信息，加強零售業務的合規性管理，有效規避政策性風險， 始終牢牢把握政策性導向；另一方面，要緊緊抓住政策性的窗口機遇期，提早積極布局，穩步貫徹推進，助力零售銀行的轉型升級。我國零售銀行在轉型發展過程中同樣存在國家銀行政策、利率調整等系統性風險，以及信用風險、信審操作等非系統性風險，所以要做好風險分類、有效應對。加大可分散性風險的監控力度，對零售業務的產品研發、數據挖掘、風控流程監控等內部控制和操作風險加以強化監督與把控。

存在的問題

客戶真實需求把握不足，分層定位須提高。隨著大數據技術的更新和發展，在積累大量客戶數據的同時，挖掘數字背后的有效信息、分析獲得客戶的真實需求、劃定標準進行客戶的分層定位及有針對性地進行產品設計與營銷推薦等，變得愈發重要。目前，我國零售銀行在客戶數字化分析領域已經重視起來，但由于在客戶的消費場景、生活習慣、投資偏好等方面的挖掘力度不足，以及推薦的產品同質化嚴重等問題，在一定程度上阻礙了零售銀行業務的有力推進和健康發展。

產品整體創新力仍不夠，設計改進須敏捷。從產品的整體設計和推薦視角來看，我國零售銀行的產品整體觀不顯著， 行業內推薦的產品比較單一，產品組合不夠豐富，創新能力不夠突出。產品構想的提出、需求挖掘、開發設計、迭代改進以及檢測評估等環節的周期比較長，行業的新產品研發全過程平均周期為6～8個月， 速度相對緩慢，需要提高產品全流程的敏捷度。

渠道多樣化建設任重道遠，科技加持須提升。我國零售銀行渠道建設和布局差強人意，除了傳統的物理網點的渠道外，雖然也加大了對電子銀行渠道的推進工作，但是面對競爭日益激烈的銀行零售業務來說，這些渠道布局還遠遠不夠，所以我國零售銀行的渠道多樣化的建設永遠在路上。而且，隨著大數據等新技術的興起與發展，對于物聯網、區塊鏈、人工智能、消費場景變遷應對等科技和資源的利用，需要結合自身的比較優勢，盡早布局。

營銷數字精準化尚欠缺，外部借力須推進。由于對傳統營銷理念和方式的慣性采納，以及缺乏革故鼎新的營銷思維， 我國零售銀行的營銷方式和方法需要與時俱進、順勢而為。在營銷客戶方面，由于沒有深入洞見和挖掘客戶的數字化有效信息，缺乏有效、準確的客戶分層與定位， 進而沒有形成完整、動態和立體的客戶畫像，導致營銷精準度欠缺。在營銷產品方面，基于傳統的產品營銷團隊的獨立自主性，缺乏換位思考和彼此的攜手合作，營銷中鮮見系列化產品組合。在營銷設計方面，傳統的營銷模式導致產品、客戶和渠道的最優化匹配出現問題，在一定程度上造成營銷的重復與過度，從而導致客戶的體驗不佳以及相應資源的浪費。在營銷評價方面，傳統意義上的營銷導致其過程的記錄并不完整，使系統性量化的動態評價體系缺乏數據支持，進而影響營銷決策的準確性。

風險針對性控制不清晰，動態監控須加強。傳統的風控對于風險的定位、客戶的分析與授信、防范欺詐、流程把控等環節不夠清晰：風險是屬于系統性風險還是非系統性風險；各自納入風控模型和體系的權重如何權衡；系統性和非系統性風險各自的應對方案和應急措施如何。在大數據背景下，新的消費習慣、新的技術手段、新的風控理念等都要求我國零售銀行的風控必須不斷地創新發展，而目前我國大部分零售銀行的風控措施有限，風控流程不夠優化，風控定位不夠清晰，動態監控有待加強。

專業化人才隊伍培養和建設力度不夠。大數據背景下，零售銀行的產品研發與設計不僅需要較為全面的金融專業性知識，而且需要相關數據處理知識和專業軟件的運用能力。我國零售銀行的相當一部分客戶經理和產品經理對于零售產品的功能和組合配置不夠專業，對零售業務人才隊伍的人力、物力、財力的投入力度不夠，培養培訓體系和內容不夠完善和規范。

金融脫媒和技術脫媒的反制力不夠。挑戰銀行間傳統間接融資的金融脫媒以及蠶食銀行傳統支付的互聯網第三方支付的技術脫媒，雙重脫媒對我國零售銀行業務的推進和市場的拓展產生了有力的沖擊。我國零售銀行在應對和反制雙重脫媒，發揮零售銀行在消費信貸、保險代理、個人理財等方面的業務和比較優勢，還存在很大的提升新空間。

初步性的建議

運用數字化技術，推進客戶優化管理

加持大數據的處理技術，創造更多途徑積累客戶的信息數據，全面、深入分析和挖掘數字化背后的有效信息，形成完整的客戶畫像。比如，運用各種聚類分析方法和近鄰算法，聯動客戶與相關的時間、地點、社會關系鏈和消費生活場景等，更加精細化、多維度、動態化分析客戶的真實需求和潛在需求。制定并落實好客戶的分層標準和分群工作，做好目標客戶的定位。通過采用新的技術手段，比如機器學習、關聯分析、神經網絡等，在充分挖掘客戶數字化背后的真實需求之后，根據分層進行差異化產品的設計與推薦。此外， 基于更為精準化的客戶情緒分析和行為偏好預測，適時做好客戶的數字化動態管理，制定出科學的計算和分析系統，推進客戶的優化管理工作，通過用例來驅動客戶的精準化營銷和差異化體系建設。

運用數字化技術，提升產品核心競爭力

運用大數據處理技術，加強產品的整體創新能力。在細分客戶群體、定位分層和有效需求挖掘之后，有針對性地開發產品并且力爭產品系列化，做到以客戶真實需求為挖掘目標和指導方向，不斷驅動產品的研發創新能力，形成完備的產品體系，提升零售產品的核心競爭力。引入敏捷管理，在產品研發、軟件開發、營銷管理等環節加以推行，有效減少研發周期。加強產品數字化管理和開發環節的監測力度，制度化產品的模擬測試，減少產品開發過程中的風險，降低相關研發成本并提高過程效益。引入敏捷開發管理，提升數字化管理產品的設計水平和管理效益。不斷加強與目標客戶的多種渠道實時互動， 及時、全面評價零售銀行的產品與服務的客戶反饋實況，加速開發與改進，不斷優化產品設計，提高其核心競爭力。建立一套數字化管理產品的業績評價綜合判別標準，實時評估產品的業績，全面分析產品的相關價值與問題，并為其市場策略提供優化決策方案。

運用數字化技術，拓展渠道優質多樣化

運用大數據處理技術，合理安排物理網點和合理布局電子銀行渠道，把傳統標配版的電子銀行渠道優勢不斷鞏固和強化，并以此為渠道之本，持續發掘新的線上線下渠道契機，進行合理的安排和布局。以客戶為中心，以科技為雙翼，推動新渠道的開發與構建。始終緊緊圍繞客戶的中心地位，論證最新的技術手段，比如物聯網、人工智能、區塊鏈等，合理采用和推廣，以點到面，縱深推進。此外，在大數據分析目標客戶的真實需求之后，適時尋求外部合作，以適應客戶消費場景或創造新的消費場景，不斷拓展業務渠道， 比如咖啡銀行、超市銀行等。

運用數字化技術，加強營銷精準化力度

利用大數據處理技術，在建立客戶分層定位和真實需求挖掘之后，建立起啟發式營銷和熱點營銷等新的營銷管理模式。根據客戶需求和產品功能，因人而異地推薦組合式產品，因時制宜地推動熱點事件式營銷。利用和不斷優化新型的大數據動態隨機分析技術，高效、及時、精準地向客戶推薦相關的產品與服務，適時抓住重要的時事熱點并據此為有效窗口，迅速發掘營銷機會，不斷提高客戶的服務體驗、忠誠度和消費者福利，建立起全方位的數字化營銷管理機制，以提高零售銀行的經濟效益。比如，筆者所在的包商銀行已將智能營銷體系建設作為近期的戰略重點，集中力量貫徹落實。利用大數據處理技術，隨著客戶金融需求和消費場景的變化，持續尋找外部企業進行合作，聯合捆綁營銷，提高營銷戰斗力。

運用數字化技術，提高風控綜合動態管理能力

整體上做好風險的分類和與之對應的管理策略，加持大數據處理技術，優化風險綜合控制能力。比如，推進并優化授信機制，建立并深化風險管理體系建設，強化評分和預警體系建設，結合第三方機構提供的數據來防范欺詐等風險，提升風險管理能力。不斷加強人工智能技術的開發和引進，強化客戶身份識別，通過聲波、人臉、指紋等識別技術的運用，推進風險控制的優化，提升其轉換效率。

加大投入，推進人才培養和隊伍建設

制定以產品經理和客戶經理等為主的培養體系和方案，推行注冊認證制度，加大培訓力度，實行動態考察的淘汰制，使人才隊伍更加專業和愈發具備競爭力。另外，分類培養金融產品、產品研發、營銷管理、風險控制、法律和技術等方面的高端人才，和高等院校保持密切合作，不斷強化專業性人才隊伍建設，使優質人才供應源源不斷。

提升內核，重點培養比較優勢反制力

面對雙重脫媒的沖擊，零售銀行要結合自身的實際情況，剖析自身在客戶、產品、渠道、營銷、風控和銷售等方面的比較優勢，揚長避短，不斷提升自身的核心競爭力，有重點地形成優勢壁壘，推動零售銀行的API建設與優化，積極落實外部資源的整合工作，始終以客戶為中心，讓客戶隨時隨地享受到優質的金融產品和服務，在一定程度上有效地反制雙重脫媒的挑戰。

（作者單位：包商銀行）