金融業數字化轉型的思考

劉欣彤 廣東東軟學院

隨著全球經濟不斷飛速發展，尤其是數字化給各行業帶來巨大沖擊，金融公司不得不思考企業數字化面臨的挑戰：1.前端線上服務體系不完善；2.大中臺的運營模式缺乏靈活性；3、后臺數據孤島問題無法快速支持業務決策。因此，從前端到后臺的全面數字化轉型，成為所有金融企業必須立即啟動的任務。

一、優化線上體驗，從客戶遷移到生態服務

大型傳統金融企業擁有海量客戶群體，多數線上化還僅停留在將客戶從線下到線上遷徙的初步階段，而真正的數字化前端，需要從個性化、波段式的營銷展示，轉為為客戶打造不同場景的生態體驗。

第一、梳理線上服務體系。從將線下產品向線上遷徙，到設計符合線上消費客戶的專屬產品，企業需要對自己面對的客群、產品和服務流程進行全面的梳理，形成自身龐大的線上產品和服務倉庫，并打上差異化的服務標簽，應對不同的客戶群體和場景需求。第二、制定差異化的營銷策略。聚焦產品、權益、活動、價格四個要素，面向不同特征的客戶群體，制定專屬的“波段式”的營銷方案，將客戶想要和需要的產品服務，按特定節奏精準地送到客戶面前，實現客戶線上的高頻互動。第三、打造線上場景和生態?？蛻舻馁徺I動作大多不是割裂的，而是基于特定場景和情感下的行為，企業在實現精準營銷的同時，更重要的是基于社交、知識分享等方式，打造客戶充分依賴的場景和生態，如購車、教育、醫療等，甚至嘗試引入外部合作企業，共同營造生態氛圍。例如，某保險公司引入外部銀行、4s 店和汽油供應商，共同打造線上車展，將貸款、保險等金融服務，與購車和加油場景相結合，實現線下車生態向線上延展。

二、鞏固中臺能力，從系統模塊化到組織前置化

企業中臺是連接前段運營和后臺服務的關鍵紐帶，它對前線賦能的效率，決定了整場數字化戰役的成敗。

系統搭建上，隨著云服務的不斷成熟，基于PaaS（Platform as a Service）的中臺服務能力逐步成為企業的焦點。通過將業務服務能力打碎、重組，最后形成業務服務模塊，并用PaaS 的中臺能力將這些模塊固化，成為大型金融企業的最優選擇。銀行不再需要為為每一個交易系統開發一個反洗錢功能，而是通過調用反洗錢模塊的服務，實現全量業務系統的監控和記錄，而該模塊的持續優化，也成為“一人吃飽、全家不餓”的買賣。

組織架構上，大多企業設置獨立的產品部、IT 部、財務部來支持整體企業運作，嘗試通過集中化的大中臺，實現資源的最大利用。但這種內部閉環的工作機制，帶來的可能是一板一眼的制式流程，難以滿足前線快速變化的市場需求，此時，向前線投放業務前置崗慢慢成為眾多企業的最佳選擇。參考HR 三支柱的理念，在中臺部門運作中得以延伸，通過強化BP（業務伙伴）角色，讓中臺人員走進業務部門，深入了解業務的實際需求，并將需求快速反饋至COE（專家組）和SSC（集中作業中心），完成“簡單需求敏捷實現，復雜需求集中推進”的中臺支持模式。

以上模式在某國有銀行得到了很好的實踐，其在2007 年開始推進業務模塊化，將所有業務流程拆分成不同的業務模塊，并將業務模塊和系統能力一一對應，打造基于PaaS 的中臺服務能力；同時嘗試將產品崗前置到渠道部門，支持快速的產品創新。本人作為客戶，最直觀的感受便是其線上功能的調整比同業更迅速，迎合市場需求的產品上線比同業更及時。

三、夯實數據基礎，從數據記錄到智能洞察

眾多行業中，金融業算是數據準確性要求最高，數據處理能力最強的行業，但仍然缺乏智能化的數據應用方案，在大數據不斷發展的當下，從數據的可記錄、可搜索，向可視化、可決策、可追蹤的躍進，成為企業的必然選擇。

首先，優化基礎的數據管理模式。建立從數據倉庫、數據集市到數據分析平臺的數據管理體系，從系統建設和管理制度上解決數據來源混亂、數據口徑不一致、數據獲取困難的現狀。其次，打造可視化的數據應用能力。向管理層和前線員工提供差異化、可配置的數據獲取工具，輔助市場洞察決策。最后，探索智能化的數據決策工具。打造專業的數據分析和策略團隊，通過機器學習等高階算法，固化常規的風險判斷規則和經營決策邏輯，實現智能化的業務決策。

四、結語

沒有一個行業能拒絕時代的發展，沒有一個行業能不適應數字化的潮流。更高效的服務體系和運營模式必將成為眾多金融企業落地經營策略的潤滑劑和驅動力。