文｜苏宁金融研究院 孙扬

元宇宙时代，银行的数字化将会明显加速，数字藏品、游戏化金融服务、虚拟数字人将成为银行新的标志。很多人会问，银行数字化转型到底是什么？如今，监管有了指引文件。

2022年1月17日，中国银保监会发布了《中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见》（下面简称《意见》）。《意见》包含总体要求、战略规划与组织流程建设、业务经营管理数字化、数据能力建设、科技能力建设、风险防范、组织保障和监督管理7个部分的内容。《意见》的内涵精悍而又深刻，有的放失，直击当前银行数字化转型过程中的痛点和要害。

数字化转型是银行业将要奔赴的下一个山海，该如何做好数字化转型，有哪些需要值得注意的地方，下文结合《意见》从成本、利益共享、数字化人才、场景客户经营、科技和业务关系、数据工作、数字化风险、监管评级8个方面进行了初步分析。

随机和混沌带来大量沉淀成本

《意见》中提到要有数字化战略委员会或领导小组，要有数字化转型战略，并将数字化转型战略纳入机构整体战略规划中。要统筹协调，加强全局谋划，协同推进组织架构、业务模式、数据治理、科技能力等方面的变革。

相比大型科技公司，银行的战略规划形式化、样子货比较多，有多少银行的规划真正的在思考行业、政策和自身的资源禀赋？有多少银行的领导看到了未来3-5年银行应该申请什么资质、走什么产品路线？银行业务是一个贯穿前、中、后台的全流程业务，一个业务的开发上线运营，将耗费大量科技开发、数据治理、风险管控的资源。业务该不该做，怎么做，是否能够实现业务之间的能力、组件、代码的复用？这些都需要有全局思维、时空思维、架构思维，进行全局思考。银行数字化转型不应该是个随机、混沌的演变过程，不能为了一个新业务，就开发一个新系统，增加沉淀的科技和数据成本，为数据治理、风险管理、监管报送、产品迭代带来巨大的障碍。

银行或者业务部门成立之处要想清楚要做什么，战略要坚决。要坚决做纯线上，就不要做线下的产品，不要开线下的网点。数据治理的钱该花就要花，产品的架构要能满足未来的拓展。要舍得投入自主风控的建设。要有对于科技、数据、风险、产品、人才等资源的超前规划的思考。尽可能将打基础的事情做在前头，比如将数据标准的建设、敏态稳态综合的敏捷开发流程建设。

业务和科技同富贵、共命运

《意见》中提到，要以价值创造为导向，加强跨领域、跨部门、跨职能协作和扁平化管理，组建不同业务条线、业务与技术条线相融合的共创团队，增强快速响应市场和产品服务开发能力，完善利益共享，责任共担考核机制。

数字化的银行业务，业务创新、调整、迭代相比传统银行业务都快的很多，这要求敏捷的组织架构。传统银行架构下，业务和科技、风险并立为前端、后端两大阵营的模式，虽然从资源集约共享角度来说是有利的，但是从面向效率上来说是不是最佳。如果做组织融合，也不能只是融合个皮毛，要实现项目收益在业务和科技组织之间充分、公平共享才是正道，在现实银行项目中，科技、风险人员参与业务项目，获得的现金奖励远远小于业务人员，这没有办法维持科技和风险长久的积极性。

肯下笨功夫的数字化人才

《意见》中提到要鼓励选聘具有科技背景的专业人才进入董事会或高级管理层，注重引进和培养金融、科技、数据复合型人才，积极引入数字化运营人才，提高金融生态经营能力，强化对领军人才和核心专家的激励措施。

行领导懂科技，才能凝聚数字化人才。之前听到一个农商行的同事吐槽，他的领导认为他1个人用半天就能开发出一个精准营销模型用于信用卡推荐，弄得他的压力特别大，只好离职了。如果是懂模型开发过程的领导，会知道开发一个能发挥效果的营销模型，需要科学、完整的工程过程，包括沟通目标需求、探查数据、数据清洗、特征工程、模型变量开发、模型上线、模型验证等完备的流程，至少需要1个月的时间。

到底什么是数字化人才？数字化很重要的一个内涵是金融生态的经营，没有金融生态为客户带来的附加价值，客户和你互动完全是依靠存款、贷款利率，也缺乏经营自营客户的抓手。经营策略上来说偏短视，看重时点、看规模、看短期指标。金融生态经营是一个考验耐力、心力的事情，也是很专业的事情。光大的云缴费、招行的掌上生活、建行的建融家园、工行的工银e政务都是很成功的金融生态场景，花费了很长的时间，做笨功夫建成的。现在中小银行急缺能构建这种可以构建自主可控金融生态的数字化人才。数字化人才绝不能仅是介绍两个场景、接几个渠道、和平台做互联网贷款做资金中介这样简单，而是要沉下心来为银行打造真正全流程数字化、具有独特差异化特征的银行产品，增加银行产品的内涵，光能做助贷、做联合贷款不能说是数字化人才，只能是资源中介，对银行走的长远并没有用处。

场景和客户要掌握在自己手中

《意见》特别提到要发展产业数字金融，也提到要发展投资融资、支付结算、现金管理、财务管理、国际业务等综合金融服务。还要推进个人金融服务数字化、金融市场交易业务数字化。

《意见》中提到的综合金融服务是很难的。金融服务数字化不仅仅是贷款服务，还要包括非贷款的综合金融服务，是贷款服务的上、下游，是数字化的巨大难点，没有对于产业的深刻认识，是做不起来的，这是银行非息差收入的源泉。综合金融服务能够增强银行对于产业链的渗透的深度，也能增强对于客户的粘性，增加抗周期的能力。综合金融服务，可以让银行从存款、结算、发薪、业务流程、托管等多种维度，对客户进行感知，提升对于客户的理解，有助于风险管控。《意见》中还提到了要提供场景聚合、生态对接、“一站式”金融服务的服务提供，这更是非常超前的指引。目前除了头部的银行机构，大部分银行大多是被“场景方”牵着走和聚合，银行对场景的控制力和影响力弱到地上。场景聚合，绝不仅是助贷流量的聚合，更是面向客户全生命周期场景服务能力的聚合，这个需要强大的专业人才队伍。

《意见》还提到要构建面向互联网客群的经营管理体系，增强线上客户需求洞察能力。这个做起来却是最难的，银行甚至是不做的。现在很多银行痴迷于赚快钱，通过合作渠道批量获客，只要确保能收到利息收入就行了，对于构建客户的经营管理系统这种长期的投入不太感冒。长此以往，银行离客户越来越远，要不是监管有规定必须做风控，估计银行连风控都会放弃掉。客户的掌控能力，意味着议价权从银行转移到场景方。

数字化产品核心仅是存贷，缺乏其他综合金融服务，是很贫瘠的，贫瘠的土地上怎么可能培育出优质客户、发展出强大的生态？客户不都是新客，我们要能够通过多样化的服务，伴随客户成长，做存量客户更考验我们的实力！要像农民伯伯耕地、浇水、施肥、除虫一样，耕耘好属于我们自己的场景和客户。

科技驱动业务or业务驱动科技

《意见》提到要实现数据中心基础设施弹性供给，提高科技架构支撑能力，加快推动企业级业务平台建设，推进业务系统实现平台化、模块化、服务化，推动科技管理敏捷，建立敏态和稳态的线上交付管理流程。

一家银行的真正科技能力基本决定了一家银行业务经营的上限、决定了业务经营的成本、更决定了银行服务能力的纵深深度。科技可以通过需求-开发响应的模式用搭积木的方式逐步实现行内系统的构建，这种模式比较简单，但更多是“业务驱动科技”的模式。各个业务部门都只需要自身的业务系统，更关注自身的局部利益，在业务部门的博弈之下，会增加整个科技系统的复杂度和熵值，最终迟滞银行前进步伐，让科技变的越来越不敏捷。科技部门要适当超前一步，主动一步，发挥统揽科技全局的能力，从架构和平台的角度能够去构建《意见》中所提到的各种平台，为业务的创新真正提供平台的支撑。

科技要能驱动业务，驱动数字化业务，自身要首先实现数字化，数字化意味着资源高度可调度，基础设施的数字化可通过云实现、开发流程的数字化可通过DevOps实现、能力的数字化通过中台来实现。科技要主动作为，解决架构性、流程性、数据性的基本问题，打通业务的任督二脉。

谁来填银行数据工作的“天坑”

《意见》中指出要优化数据架构、实现数据治理系统化自动化智能化、加强数据源头管理、形成以数据认责为基础的数据质量管控机制、全面深化数据在业务、风险管理和内控中的作用，加强对数据应用全流程的效果评价。

相比互联网公司，银行数据工作特别不好做，谁做谁知道。银行数据工作“顶天立地“，下面对接大量产品和渠道的参差不齐的源数据，上面要给行里提供全行的统一视图，要用于绩效考核，还要给监管提供报送。现在银行很多数据工作都在做下游“污染后”数据的治理工作，为什么呢，大数据部门对于上游产品系统的诸侯们，根本没有办法节制。

银行数据的生成是一个相当复杂的过程，各业务系统生成客户主数据，助贷机构提供字段，从外部数据机构吸收风控数据生成相关变量，风控模型基于变量，对客户进行筛选，还要有机制对风控模型的变量字段数据进行有效性监控，如果监管报送报表需要补充数据，则需要修改产品流程，由客户或者机构补充数据，比如企业规模数据、行业分类数据等。很多时候数据责任的板子只打在负责数据报送的部门身上。然而数据的生成是全流程的，从业务拓展部门、产品研发部门、风险部门、报表部门、财务部门等都会涉及到。

将沉淀数据通过模型加工形成资产，促进业务的有效增长，是数据面向业务的价值体现。银行数据部门可以基于外部数据+内部数据构建面向流量筛选、电销、产品推荐的精准度。其实很多银行守着数据的金矿金山不会用，需要专门的数据部门挖掘数据的价值。

《意见》中提到要深化数据在业务等中的作用，加强应用效果评价，还提到要通过数据驱动催生新产品、新业务、新模式。基本没有几家银行能做到这一点，数据催生新的产品，是数据能力的顶峰，需要将埋点、经营分析、客户旅程洞察、需求分析等工作做到极致。

数字化平台和模型本身也会带来风险

《意见》中关于数字风险的篇幅是最大的，说明监管高度关注数字化转型过程中的风险。《意见》对于战略风险、创新业务合规性风险、数字化环境下的流动性风险、第三方合作企业的集中度风险和供应链风险、模型和算法风险、网络安全风险、数据安全和隐私保护等方面提出了非常具体要求。

数字化虽然对于业务的便捷度有较大的提升，但是也带来了数字化独有的风险。

数字化业务时代，第三方合作企业的风险将成为互联网银行业务的重要风险来源，现在银行合作的第三方合作企业特别多，对于平台的准入、风险评估、检测、预警和退出，监管都要求银行要有明确的管理措施和机制，这其实是对银行的保护。一些城商行的90%以上新增线上贷款业务都来自渠道，来自合作企业的风险暴雷也比比皆是，比如某银行理财投向知名互联网企业的海外项目，比如某银行的互联网贷款用于长租公寓付款、比如某汽车金融公司涉嫌套路贷给合作银行带来的风险。存款从互联网渠道来，贷款从互联网渠道去，资金来的快、去的也快、受舆情和政策的影响很大。

《意见》特别提到要加强对于模型预测能力的评估，要定期交叉验证和评估模型，要确保模型的可解释性和可审计性。客户不见面，通过线上决策进行风险判别。模型的好坏是你客群的好坏的上限，做模型的人的能力水平是你资产质量的上限，做模型的工程师见过客户吗？他们有深入研究业务、场景的风险特征吗？算法逻辑懂千变万化的场景环境吗？所以数字化时代，风险人员不能在线上闭门造车，要走入田间地头走进场景，了解场景、了解客户、了解风险。

银行数字化转型的监管评级

《意见》中指出将数字化转型纳入信息科技监管评级评分中去。

根据《意见》，我们不难看出，以下几个维度有可能成为评估数字化转型的指标，数字化转型战略的制定和落实情况、数字化和科技人才在高管和基础员工中的比例、面向数字化的组织创新改革、业务的数字化程度、综合金融服务能力强弱、数据能力建设、科技架构先进性、新技术应用情况、技术自主可控程度。

二十三年蝉

数字化将给银行业务运营效率、银行链接生态方式、银行场景创造都带来突变，将加速银行业竞争格局的分化。银行的人、货、场三种元素在数字化时代被充分的数字化，产品被打碎、数字化重组、具备初级的智能。数字化之后，单纯的员工数量、资金优势、传统科技优势，将不再是决定性的力量。有钱的银行未必C位，数字化原生能力强、创意突出的银行才能横行。数字化，让可海量复制的数字虚拟人可以充分的代替人工，算力和AI能力将成为对于银行比资金更重要的资源。元宇宙中，虚拟分行里面的机器人大军的存款、贷款指标将轻松碾压一个银行的线下支行。数字化之后，存、贷、汇将不再是银行面向客户的第一波次主要产品，银行将充分吸收一切可以丰富和客户数字化链接内涵的元素，包括音乐、视频、直播、游戏、内容、运动、商品等，尽可能的让客户觉得银行“有趣”，“有意思”。

数字化将让银行不再海量招聘员工，而是加速对于特色场景生态、原创AI科技的兼并浪潮，重视有创意、能创造、能造流量的人才，为自己的数字化储备未来。国外甚至有银行已经开始收购游戏公司。也许未来，我们会觉得银行更像一个游戏公司，一个科技公司。

“极西干旱之地有一蝉，此蝉匿于泥间二十三年，待雪山冰融雪水至，方始苏醒，于泥水间洗澡，于寒风间晾翅，震而飞碎虚空。”

让我们拭目以待，在不远的将来，哪些银行能借助数字化，逆袭，飞碎虚空？