作者：蒙商银行 陈燕平、储慧
什么是数字化转型
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提高全员数据素养，借助金融科技手段，实现商业银行生产经营从主观经验决策、主观经验执行，向客观数据决策、客观数据执行转化。
商业银行为什么要进行数字化转型
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从内在诉求来看，市场竞争日趋激烈，经济结构调整加速，传统银行业赖以生存的大企业融资、政府平台融资、房地产融资三驾马车逐渐失灵，商业银行零售转型势在必行。零售转型需要银行对长尾客户的服务是商业可持续的，这需要银行至少需要具备以下能力：一是进行千人千面精准营销的能力，二是针对零售客户进行快速产品定制化的能力，三是全面数据获取与建模从而进行有效风控的能力，四是集约化运营以降低生产成本的能力等等，而这些能力没有数据和金融科技的支持是无法实现的。
从外部环境来看，一看客户，从消费互联网到产业互联网，数字化已经成为一种经济行为变迁，大量的个人客户行为和对公客户行为都会从线下迁移到线上，最终，数字经济会渗透到银行所有客户身上；二看同业，随着全国及各地区数据中心、算力中心等社会化“新基建”的加速，数字化转型头部银行将进一步得到有效加持，客群快速下沉，抢占中小银行市场，行业“马太效应”将进一步加剧。
如付晓岩在《以架构视角解读和落实银行数字化转型的两份重磅指导文件》一文中所述——当前中国社会向数字经济转型会给商业银行带来机会，也必然会带来淘汰，要避免成为业务发展没有起色、数字化转型又跟不上的“落后产能”，银行数字化转型已经成为“规定动作”，银行可以选择的只是转型进程而已，不能低估短期的转型困难，更不能忽视转型的长期必然趋势。
商业银行通过数字化转型要实现哪些能力
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商业银行数字化转型，需要在以客户为中心的经营理念指导之下，通过数字化经营，实现企业级的数据应用能力、统一的客户营销能力、敏捷的产品创新能力、协同智慧的渠道能力、集约化的运营能力、开放的生态能力、全面的风控能力，整体提升业务水平，打造银行的核心竞争力。
（一）企业级的数据应用能力
数据在商业银行经营管理中的作用已经从“业务记录”逐步演进为“业务驱动”，商业银行需要建立企业级的数据应用能力，助力商业银行进行智慧的决策和高效的行动：一是数据资产管理，通过数据规范管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据目录管理等数据治理措施，建立涵盖内外部数据资源的，颗粒度足够细、覆盖面足够广、数据口径一致的企业级数据资产管理能力；二是数据价值挖掘，建立涵盖客户、营销、产品、风控、运营、管理等全方位的，深洞察、强预测的数据价值挖掘能力；三是数据成果共享，实现将提炼的有价值的数据转化为用户可以直接使用的信息，以多种形态嵌入商业银行生产运营的各个场景，实现对前中后台的数据驱动。
（二）统一的客户营销能力
建立客户在行内的唯一标识，整合行内外全量数据，对数据进行深度挖掘，根据客户行为特点、关系网络、产品偏好、风险偏好、价值取向等，对客户进行细分，多维度的进行客户识别和客户画像。在此基础上，建立客户维度的商机管理机制和统一的营销活动管理机制，实现线上线下全渠道联动的，千人千面的差异化精准营销，并根据营销效果调整营销模型与营销策略。
（三）敏捷的产品创新能力
历史上，金融产品创新得以螺旋式上升，依赖于产出的规模化带动成本的降低，随着金融科技的发展，商业银行通过业务中台的打造，“微创新”需要的成本，低到不需要产出的规模化就可以满足个性化、定制化的产品创新需求，至此，商业银行产品创新不再依赖于产出的规模化，而依赖于生产能力的规模化，金融创新飞轮由此而生。
基于上述逻辑，在企业级业务中台的支持之下：一是商业银行得以建立面向内部管理的全行统一产品目录和面向客户的可定制的销售视图，实现全行的一体化经营和一站式客户服务；二是传统的产品研发模式升级为——将各类产品按照产品特征和业务流程划分为不同的产品装配模型（基础产品），同时解构成一些标准化、结构化的产品部件、产品元件和产品参数，采用组装与实例化的方式，进行敏捷高效的产品研发。
基于上述能力，商业银行可以针对场景或者细分客群需求，通过对产品组件、产品参数的调整，进行快速的单一产品装配和解决方案集成，提高用户体验。
（四）协同智慧的渠道能力
对全渠道进行重塑，建立完整协同的智慧渠道。《大型商业银行金融科技管理》一书对于渠道的理解比较全面——“一是完整，即拓展新型渠道，形成移动化，智能化的线下渠道和多样化、场景化、接口化的线上渠道布局；二是协同，即各渠道共享客户各类数据，统一用户服务体验，提供全渠道协同服务，支持客户随时、随地、随需，方便快捷的办理业务；三是智慧，即通过人工智能、大数据等新技术运用，实现智能感知、智能风控、智能交互、智能运营，提升渠道的智慧服务能力。最终打造移动、自助、泛在、智慧、安全、高效的服务体验。”
（五）集约化的运营能力
对业务流程、作业模式、组织机构进行重构，将各类复杂业务划分为多个环节，形成标准化作业规则，将同质性操作迁移至集约化运营平台，进行规模化、自动化操作，建立以总行业务处理中心为核心，分行处理中心为补充，外包公司为辅助的集中业务生产体系，实现业务处理由“网点作坊式”向“后台工厂化生产”转变，实现工厂化、流水线作业，推动流程银行建设。
（六）开放的生态能力
一方面，从企业的组织管理来看，随着社会化分工的细化，企业间的交易成本会越来越低于企业内部管理成本，原来在企业内部完成的事情会慢慢转移到企业外部；另一方面，从客户需求来看，伴随着“客户数字化”浪潮，银行的服务不能只停留在网点或者线上，而是要渗透到各个生活场景，服务内容也不会再自我设限，而是沿着客户的需求自然延伸。
因此，商业银行需要以开放银行为起点，对合作伙伴开放业务和数据，实现金融服务与民生和实体经济的嵌入式结合，为客户提供在生活、工作、学习等场景下无界、无感的一站式服务，帮助合作伙伴提升经营效率，同时，借助合作伙伴的平台更好的融入社会，打造开放的商业生态。
具体而言，对金融科技运用已经很强的行业与客户，银行可以将金融服务嵌入到其已有平台，形成交易闭环；对金融科技能力运用较弱的行业与客户，银行可以为其打造新的商业或社会服务平台，在平台上嵌入金融服务，打造线上化的行业与客户生态。
（七）全面的风控能力
中国人民银行的《金融科技发展规划（2022—2025年）》对商业银行数字化转型的风控能力做了全面的描述——“事前，运用大数据、人工智能等技术拓展风险信息获取维度，构建以客户为中心的风险全景视图，智能识别潜在风险点和传导路径，增强风险管理前瞻性和预见性。事中，加强风险计量、模型研发、特征提取等能力建设，通过智能化评价策略、多维度关系图谱等厘清风险关联关系、研判风险变化趋势，实现对高风险交易、异常可疑交易等的动态捕捉和智能预警。事后，通过数字化手段实施自动化交易拦截、账户冻结、漏洞补救等应对措施，持续迭代优化风控模型和风险控制策略，推动风险管理从“人防”向“技防”“智控”转变，增强风险处置及时性、准确性。”
商业银行数字化转型的几项重点工作
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（一）将数字化转型定位在“一号位工程”
董事会要加强顶层设计和统筹规划，科学制定和实施数字化转型战略，将其纳入机构整体战略规划，明确分阶段实施目标，长期投入、持续推进。高级管理层统筹负责数字化转型工作，开展整体架构和机制设计，建立健全数字化转型管理评估和考核体系，培育良好的数字文化，确保各业务条线协同推进转型工作。
（二）建立业技合一的去行政化的执行团队
注重引进和培养业务与科技的复合型人才，组建业务与技术条线相融合的去行政化的执行团队，强化对领军人才和核心专家的激励措施。
（三）将业务进行企业级、组件化解构
商业银行需要制定包括客户、产品、渠道等全方位的发展战略，对战略方向之下需要具备的企业级业务能力进行顶层规划。
基于企业级的业务能力，打破部门边界与条线竖井，将业务进行解构，从创造价值的角度对各业务条线进行梳理，识别关键业务活动，将具有相似资源、人和专业技能属性的业务活动进行组合，形成可以独立运行的、标准化、结构化、规范化的业务组件，构建企业级业务模型，建立企业级的业务统一视图。
（四）打造企业级、平台化的业务中台系统
商业银行按照高内聚、松耦合的原则，将一个企业级的软件系统按照分离关注点的形式，拆分成多个独立组件，组件可以独立部署、可复用、可替换，组件之间通过接口进行通信，相互协作，构成一个有机整体。同时，打破条线竖井，提炼出各业务条线基础通用组件，组件能力可复用，提供企业级共享服务，避免各系统重复制造带来的功能冗余。最终打造一个企业级、模块化、可定制、高复用的业务中台，为前台业务的灵活扩展和快速创新提供支持。
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