作者 | 杭州銀行副行長(zhǎng) 章建夫

原載于 | 清華金融評(píng)論

正文里的加粗字體是我標(biāo)的，也是我摘錄的讀書(shū)筆記?？梢钥吹?，文章不長(zhǎng)，但干貨不少——

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目的之一，其實(shí)是把銀行服務(wù)“隱身”在客戶的高頻場(chǎng)景里，比如以科技賦能企業(yè)端服務(wù)生態(tài)，然后用“高頻場(chǎng)景”來(lái)獲客，帶動(dòng)“低頻”的金融業(yè)務(wù)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的困境何在，下文相關(guān)段落第二點(diǎn)說(shuō)得特別實(shí)在。很多銀行都把關(guān)注點(diǎn)放在“系統(tǒng)開(kāi)發(fā)”，到最后忽視了差異化金融服務(wù)、智能化風(fēng)控建模等實(shí)際業(yè)務(wù)的真實(shí)需求。說(shuō)白了，業(yè)務(wù)的好壞才是評(píng)價(jià)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成敗的最終標(biāo)準(zhǔn)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑是怎樣的，一般自上而下，“戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型→架構(gòu)轉(zhuǎn)型→技術(shù)轉(zhuǎn)型→業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型”，涉及戰(zhàn)略層、技術(shù)層、業(yè)務(wù)層。數(shù)字化轉(zhuǎn)型也意味著銀行經(jīng)營(yíng)理念、業(yè)務(wù)模式、組織協(xié)同、資源配置等全方位重構(gòu)，而為了實(shí)現(xiàn)新戰(zhàn)略，勢(shì)必需要內(nèi)部組織架構(gòu)轉(zhuǎn)型配合。

今晚的“愉見(jiàn)財(cái)經(jīng)”就把這篇訪談文章薦讀給各位。內(nèi)容來(lái)自《清華金融評(píng)論》銀行家論道“數(shù)字金融”主題訪談，受訪者是杭州銀行黨委委員、副行長(zhǎng)章建夫。在此一并鳴謝。

Q：商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展方向是什么？

A：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的浪潮中，商業(yè)銀行深化落實(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加速數(shù)字化創(chuàng)新，不斷強(qiáng)化數(shù)智賦能，以數(shù)字技術(shù)為引擎，持續(xù)推動(dòng)金融服務(wù)向智能化方向升級(jí)，以期為可持續(xù)發(fā)展注入強(qiáng)勁動(dòng)能。數(shù)字化轉(zhuǎn)型已然成為銀行業(yè)突破增長(zhǎng)瓶頸、重構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)格局的戰(zhàn)略核心。

商業(yè)銀行金融科技應(yīng)用經(jīng)歷了從簡(jiǎn)單電子化到深度數(shù)字化的漸進(jìn)式發(fā)展過(guò)程，AI大模型和深度數(shù)字化是未來(lái)發(fā)展方向。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)對(duì)戰(zhàn)略、管理和業(yè)務(wù)的全方位賦能使得商業(yè)銀行提供更高質(zhì)量的金融服務(wù)，也催生了許多新型金融產(chǎn)品和業(yè)務(wù)模式。隨著大模型的普及應(yīng)用，商業(yè)銀行的角色有望不再局限于提供特定的金融產(chǎn)品，而是“隱身”于日常生活情境中，為客戶提供更高效、安全和便利的金融體驗(yàn)。

深度數(shù)字化下場(chǎng)景和生態(tài)是核心競(jìng)爭(zhēng)力。在未來(lái)的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中，通過(guò)金融科技賦能客戶，實(shí)現(xiàn)“高頻場(chǎng)景——用戶畫(huà)像——獲客——低頻服務(wù)”的金融服務(wù)轉(zhuǎn)換，是決定競(jìng)爭(zhēng)格局的勝負(fù)手。以科技賦能企業(yè)端服務(wù)生態(tài)實(shí)現(xiàn)高頻場(chǎng)景帶動(dòng)低頻服務(wù)，能幫助銀行更強(qiáng)有力地發(fā)展金融業(yè)務(wù)。

要注意的是，AI大模型應(yīng)用將會(huì)引發(fā)銀行業(yè)深刻變革，但也蘊(yùn)含潛在風(fēng)險(xiǎn)。一是大模型存在嚴(yán)重的幻覺(jué)（Hallucination），這些幻覺(jué)結(jié)果將降低大模型回答問(wèn)題的可信度；其次，大模型理解能力和推理能力還不夠完善；最后運(yùn)用大模型離不開(kāi)高質(zhì)量數(shù)據(jù)的輸入、強(qiáng)大的計(jì)算和高效的數(shù)據(jù)處理能力，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的質(zhì)量和運(yùn)行能力是個(gè)強(qiáng)約束條件。此外，還要注意的是數(shù)字技術(shù)未來(lái)能夠成為銀行決策輔助工具，但無(wú)法替代經(jīng)驗(yàn)的作用。

Q：商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的主要困難是什么？

A：一是數(shù)據(jù)能力體系建設(shè)進(jìn)度約束數(shù)字化轉(zhuǎn)型深度。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)大型國(guó)有銀行、股份制銀行、城商行都已開(kāi)始積極推進(jìn)數(shù)據(jù)管理工作的重塑，頭部城商行也在組織升級(jí)，在數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值量化等方面取得了一定成果。但是隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、推進(jìn)數(shù)據(jù)與場(chǎng)景融通、加強(qiáng)數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用、提升數(shù)據(jù)服務(wù)能力、完善數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系并建立數(shù)據(jù)治理體系的數(shù)據(jù)能力提升體系建設(shè)相對(duì)落后，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施還不夠完善，大大約束商業(yè)銀行“加速數(shù)字化創(chuàng)新”的戰(zhàn)略推進(jìn)。

二是數(shù)字化轉(zhuǎn)型與業(yè)務(wù)需求時(shí)常脫節(jié)。其一 ，業(yè)務(wù)感知和數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間存在鴻溝。數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地時(shí)，常以“系統(tǒng)開(kāi)發(fā)”為主要目標(biāo)，而忽視了差異化金融服務(wù)、智能化風(fēng)控建模等實(shí)際業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)字化的真實(shí)需求，造成數(shù)字化工具難以完美契合業(yè)務(wù)場(chǎng)景。 其二 ，考核機(jī)制的不完善導(dǎo)致上述情況難以通過(guò)制度激勵(lì)改善。缺乏多元化考核目標(biāo)使得各部門板塊過(guò)分關(guān)注系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，而忽略了其他可能的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案，從而進(jìn)一步導(dǎo)致應(yīng)用平臺(tái) “泛濫”。

此外，由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成效較難衡量，系統(tǒng)對(duì)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)難以量化（比如無(wú)法識(shí)別客戶新增的原因是系統(tǒng)賦能還是客戶經(jīng)理能力），致使相關(guān)業(yè)務(wù)部門在開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面缺乏核心動(dòng)力。

三是資源調(diào)度組織模式與業(yè)務(wù)需求不適配。其一 ， 傳統(tǒng)條塊組織架構(gòu)下科技與業(yè)務(wù)條線 響應(yīng)速度滯后 于數(shù)字化轉(zhuǎn)型速度 ，無(wú)法適應(yīng)前臺(tái)部門多變且差異化的業(yè)務(wù)需求； 其二 ， 由于 中臺(tái)缺失對(duì)實(shí)際業(yè)務(wù)開(kāi)展造成的影響有限，致使前臺(tái)和后臺(tái)部門對(duì)中臺(tái)的價(jià)值認(rèn)可度較低。然而，目前銀行的公司、小微、零售等業(yè)務(wù)日益交叉，如果沒(méi)有 科技中臺(tái)、 業(yè)務(wù)中臺(tái)、管理中臺(tái)的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，常常會(huì)因?yàn)闃I(yè)務(wù)邊界不清，產(chǎn)生前臺(tái)爭(zhēng)搶業(yè)務(wù)等問(wèn)題，降低了資源的利用效率。 其三，在組織架構(gòu)完善過(guò)程中，適應(yīng)深度數(shù)字化和數(shù)字化創(chuàng)新的專項(xiàng)敏捷組織經(jīng)驗(yàn)不足，導(dǎo)致數(shù)字化工作職責(zé)分工不清晰，缺乏組織機(jī)制保障，影響工作協(xié)同效率。

四是數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用邊界需要不斷探索。其一， 數(shù)字技術(shù)能夠成為銀行決策的極佳輔助工具，但無(wú)法替代經(jīng)驗(yàn)的作用。數(shù)字化轉(zhuǎn)型并沒(méi)有改變存、匯、貸等最為原始的銀行核心業(yè)務(wù)邏輯 ，專業(yè)經(jīng)驗(yàn)是數(shù)字化有效推進(jìn)的重要前提 。 其二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要海量數(shù)據(jù)的支撐，一方面金融數(shù)據(jù)資源具有稀缺性， 另一方面 金融數(shù)據(jù)的強(qiáng)隱私屬性與模型預(yù)訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)開(kāi)放性存在本質(zhì)沖突，如何在 GDPR、個(gè)人信息保護(hù)法等法規(guī)框架下實(shí)現(xiàn)合規(guī)應(yīng)用仍需突破。 其三 ，多維度融合的復(fù)雜分析 還 存在障礙。 例如 風(fēng)控大模型雖能提升客戶信用評(píng)估等微觀風(fēng)險(xiǎn)管理效能，但對(duì)中觀層面的行業(yè)周期波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，以及國(guó)際政治局勢(shì)動(dòng)蕩、宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變化等系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)能力仍存在局限。

Q：如何考慮商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本思路？

A：一是以“最大化發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值”作為發(fā)展導(dǎo)向。認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)要素重要性，圍繞“治理細(xì)化、中臺(tái)強(qiáng)化、應(yīng)用深化、機(jī)制優(yōu)化、駕駛艙智能化”五項(xiàng)關(guān)鍵策略加強(qiáng)數(shù)據(jù)能力體系建設(shè)，以數(shù)據(jù)應(yīng)用為價(jià)值引領(lǐng)，以數(shù)據(jù)治理為質(zhì)量保障，以數(shù)據(jù)中臺(tái)為效能引擎，以管理機(jī)制為協(xié)同基礎(chǔ)，以管理駕駛艙為平臺(tái)支撐，問(wèn)題導(dǎo)向，著眼長(zhǎng)遠(yuǎn)，通過(guò)技術(shù)驅(qū)動(dòng)與組織協(xié)同，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為核心競(jìng)爭(zhēng)力和實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值。

二是以“大模型賦能核心業(yè)務(wù)”作為實(shí)踐路徑。構(gòu)建“AI+”綜合方案， 如 以 Agent為“銀行-客戶”交互入口，打造數(shù)字員工，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程智能化 ； 提升布局 AI應(yīng)用能力，優(yōu)化場(chǎng)景建設(shè)，推動(dòng)大模型與核心業(yè)務(wù)深度融合 ； 以沙盒實(shí)驗(yàn)加速大模型應(yīng)用孵化，對(duì)優(yōu)質(zhì)客戶在沙盒空間內(nèi)開(kāi)放真實(shí)業(yè)務(wù)，形成有效反饋機(jī)制，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，并通過(guò)監(jiān)控沙盒運(yùn)行狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)、消除潛在風(fēng)險(xiǎn)。

三是以“技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合”作為考核思路。對(duì)于業(yè)務(wù)部門而言，激勵(lì)機(jī)制向“動(dòng)態(tài)跟蹤”轉(zhuǎn)變 ， 關(guān)注各類業(yè)務(wù)在開(kāi)展過(guò)程中使用數(shù)字化工具的頻次和深度，結(jié)合專項(xiàng)激勵(lì)政策調(diào)動(dòng)員工積極性。對(duì)于技術(shù)部門而言，以業(yè)務(wù)能力提升作為核心考核思路 ， 將數(shù)據(jù)建模能力、風(fēng)控與運(yùn)營(yíng)效率、客戶和內(nèi)部人員對(duì)數(shù)字化工具的滿意程度等指標(biāo)納入科技部門考核體系，以此實(shí)現(xiàn)技術(shù)對(duì)業(yè)務(wù)的敏捷響應(yīng)和迭代優(yōu)化。

Q：如何有效推進(jìn)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型？

A：銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型一般自上而下，采取“戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型→架構(gòu)轉(zhuǎn)型→技術(shù)轉(zhuǎn)型→業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型”的轉(zhuǎn)型路徑。全球銀行主要在戰(zhàn)略層、技術(shù)層、業(yè)務(wù)層進(jìn)行了多層次的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐，戰(zhàn)略層面明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展策略，架構(gòu)層面設(shè)立首席數(shù)字官等強(qiáng)化戰(zhàn)略的實(shí)施，技術(shù)層面推進(jìn)數(shù)字技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，業(yè)務(wù)層面加快業(yè)務(wù)與數(shù)字技術(shù)融合，取得了一些經(jīng)驗(yàn)可供借鑒。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型意味著銀行經(jīng)營(yíng)理念、業(yè)務(wù)模式、組織協(xié)同、資源配置等全方位重構(gòu)，因此一般以戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型為起點(diǎn)，統(tǒng)一內(nèi)部認(rèn)知和行為，而為了實(shí)現(xiàn)新戰(zhàn)略，勢(shì)必要調(diào)整舊的內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)，因此需要架構(gòu)轉(zhuǎn)型加以配合。此外，銀行必須具備與數(shù)字化戰(zhàn)略和架構(gòu)相適應(yīng)的金融科技水平。最后，戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型、架構(gòu)轉(zhuǎn)型、技術(shù)轉(zhuǎn)型都是為了實(shí)現(xiàn)數(shù)字化業(yè)務(wù)模式的轉(zhuǎn)型，業(yè)務(wù)的好壞是評(píng)價(jià)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型成敗的最終標(biāo)準(zhǔn)。

戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型以數(shù)據(jù)為要素，以科技為引擎，推動(dòng) “數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化”，深化科技與業(yè)務(wù)融合 ， 幫助銀行找到新的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)引擎，實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。

架構(gòu)轉(zhuǎn)型 通過(guò) 強(qiáng)化頂層推動(dòng)，形成金融科技組織架構(gòu)，建設(shè)敏捷組織，將產(chǎn)品、風(fēng)控、技術(shù)等中后臺(tái)部門前置到前臺(tái)業(yè)務(wù)條線中，更快地洞察和響應(yīng)市場(chǎng)需求。

技術(shù)轉(zhuǎn)型主要是形成數(shù)據(jù)和技術(shù)的良性聯(lián)動(dòng)應(yīng)用機(jī)制。一方面，通過(guò)制定企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，保證數(shù)據(jù)規(guī)范性和一致性，消除數(shù)據(jù)孤島效應(yīng)，促進(jìn)跨部門數(shù)據(jù)共享，形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的自動(dòng)化加工體系，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)資產(chǎn)登記、審批、準(zhǔn)生、研發(fā)、發(fā)布、使用、運(yùn)營(yíng)的自動(dòng)化管理流程，并建立外部數(shù)據(jù)引入機(jī)制，構(gòu)建生態(tài)化數(shù)據(jù)資源池，以強(qiáng)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理。另一方面，創(chuàng)新數(shù)據(jù)服務(wù)， 加 強(qiáng)金融科技服務(wù)的供給和創(chuàng)新能力。構(gòu)建自身的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，支持大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)快速獲取數(shù)據(jù)并深入挖掘使用價(jià)值 ， 并 探索大模型和 AI智能體應(yīng)用。

業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型主要體現(xiàn)為四個(gè)特點(diǎn)：移動(dòng)優(yōu)先、場(chǎng)景建設(shè)、聚焦生態(tài)、智慧風(fēng)控。一是移動(dòng)優(yōu)先，目前銀行的線上化業(yè)務(wù)比例已普遍超過(guò) 95%，通過(guò)構(gòu)建“手機(jī)銀行+微信銀行+遠(yuǎn)程銀行”三位一體的數(shù)字化、智能化服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)“C端突圍”。二是場(chǎng)景建設(shè)，構(gòu)建“場(chǎng)景+金融”相互融合的數(shù)字化對(duì)公服務(wù)能力，實(shí)現(xiàn)“B端賦能、G端連接”。三是聚焦生態(tài)，實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)多向輸出，加速布局多方共贏的互聯(lián)網(wǎng)金融生態(tài)圈。四是智能風(fēng)控，構(gòu)建大數(shù)據(jù)支撐體系，對(duì)各類數(shù)據(jù)開(kāi)展集中化分類、清洗、分析等處理，進(jìn)而為從評(píng)級(jí)、定價(jià)、審批、預(yù)警、貸后、組合管理、清收等端到端風(fēng)控環(huán)節(jié)提供決策所需的關(guān)鍵輸入。