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作者leocll2021-12-31 16:57
技术总监, 银行

数字化转型,地方性中小银行的向死而生与向阳而生

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摘要

以云计算、人工智能、生物特征识别、物联网、区块链、5G为代表的新兴技术正在重塑金融行业服务生态和竞争模式,金融科技正成为未 来全球金融竞争的制高点; 随着金融行业的信息化、数字化和智能化的进程不断加快,数字金融的时代已经加速到来; 金融即场景、金融即服务,金融即科技,金融不再是物理的网点,而是如水一般随时随地获取的服务。
未来的银行一定是数字银行,是融于各类生活场景之中的银行。小型银行未来必须重视金融科技的投入、加强大数据风控能力,利用互联网进行获客,依托金融科技,基于生物特征识别和大数据风控构建自动化身份识别和审批流程,有效提升金融服务的可得性,提高金融服务的效率,提升普惠金融和农村金融服务能力,使金融科技成为银行寻找第二增长曲线的驱动力。 因此,数字化转型已成为引领银行走上高质量发展道路,突围“红海”的核心力量,数字化转型已成为未来银行业务发展的基础底座,是标配,犹如空气和水一般,进行数字化转型未必能脱颖而出,但不进行数字化转型必定死亡。 中小性区域银行,面对经济环境变化和金融监管加强,资产和负债增速放缓,净息差逐步收窄;同时,还面临着来自经济下行、利率市场化、风险恶化、业务停滞、同业竞争、客户习惯改变等方面的挑战和压力,疲于应付,无法聚焦于长期战略的数字化转型。而中大型银行利用自己强大科技投入和互联网效能,通过数字化转型,入侵了原来地方性银行的领地。面对各项挑战,中小型地方性银行也必须排除万难进行数字化转型,否则必然被市场所淘汰。 然而中小型地方银行自身资源禀赋低、基础差、规模小,人才少,科技投入少,人才引进难,现有人才科技素养低,体制机制尤其是文化制约,导致地方性银行数字化转型困难困难重重。 中小型区域银行为什么要数字化转型?数字化转型方向是什么?数字化转型的路径和依赖条件是什么?转型中的困难是什么?怎么规划转型路径?笔者通过同业调研、咨询顾问、文献分析,并结合所在行的金融科技建设情况以及研究者多年的数字化转型经验,对 中小型区域银行数字化转型做了一些思考和分析,希望为中小型地方性银行数字化转型指出新的思路。

一、自古华山一条路,数字化转型一定是未来银行的唯一出路

(一)金融科技与数字化转型的定义

数字化转型(Digitaltransformation)是建立在物理世界向数字世界的映射及数字化重构基础上,进一步触及公司核心业务,以新建一种商业模式为目标的高层次转型。数字化转型是基于数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式,只有企业对其业务进行系统性、彻底的(或重大和完全的)重新定义——不仅仅是重构IT系统,而是对组织活动、流程、业务模式和员工能力的方方面面进行重新定义的时候,成功才会得以实现。

招行行长田惠与认为:数字化转型将作为是招商银行未来变革的重中之重,每一项业务、流程、管理都要以金融科技的手段再造。

业内一般将金融科技概括为‘ABCDI’:A是指人工智能,B是指大数据,C是指云计算、云存储,D是指分布式记账、区块链,I是物联网。”中国人民银行行长易纲表示,在“ABCDI”中,大数据最为重要。它是所有科技的支点,也是金融服务的基础。人工智能、云存储、分布式记账和物联网都离不开大数据。

中国银监会原副主席蔡鄂生表示,金融智能化是金融科技创新发展的必然趋势,以人工智能为核心的金融智能化代表了更高的生产效率和更广的生产要素内涵,是金融科技发展的高级形态和必然方向。目前,围绕人工智能,我国已经将一批金融科技产品投入试点,将来我国可以在金融智能化的顶端占据一席之地。

从以上定义可以看出,数字化转型是企业商业模式,组织架构、文化流程、产品创新、内部运营、用户服务的数字化变革,而不仅仅是金融科技系统的升级与创新。金融科技是是数字化转型的核心和抓手,金融科技创新将从技术上促进数字化转型,数字化转型涵盖金融科技创新,这是金融科技和数字化转型的关系。

笔者认为数字化转型是通过新一代数字技术的深入运用,构建一个全感知、全连接、全场景、全智能的虚拟数字世界,进而优化再造物理世界的业务,利用数字技术对传统管理模式、业务模式、商业模式进行创新和重塑,实现业务第二增长曲线。

数字化转型是银行之间新的军备竞赛,它的内涵比金融科技更为深刻,和业务结合得更加紧密,战略层次更高,工行的ECOS、建行的TOP+、招行的大财富管理、光大银行的数字光大等数字化战略都具有远大的理想,引领这些行走在了行业最顶尖。

(二)重新认识数字化转型和金融科技的重大意义

关于如何看待数字化转型,如何对待金融科技的问题,业界一直有着各种不同观点。其中最具代表性的两种,其分野大抵可以借用清朝末年爆发的体用之争和道器之辨来概括,焦点在于金融科技到底是道还是器,是体还是用,它是否会彻底改变银行业传统的业务、运营和盈利模式。更主流的说法自然是金融科技正全然颠覆银行业,这从各大领先银行的公开宣言中就可见一斑。

我们最熟悉的两大领先企业无不对金融科技推崇备至,招商银行指出,“唯一可能从根本上改变和颠覆银行商业模式的只能是科技”;中国平安改变了logo,将“保险、银行、投资”的金控三驾马车战略进化为“金融+科技”的双驱动战略,这显然是将金融科技提升到体和道的高度;另一种说法则是金融科技没有改变金融、银行的运行逻辑和基本模式,它只是一种科技手段和创新工具,所谓“形而下者谓之器”,并不具备颠覆性的力量。

诚然,金融科技当然无法改变金融或者银行的本质,金融作为资金融通和信用中介的本质是不会变的。这正如人类社会的通讯方式从直接对话、信件、电报、电话到当下的视频通话,通讯作为信息传递手段的本质未曾改变;人们的购物方式从到菜市场、超市、网上商店和无人商店,购物的本质也没有改变。但是,我们不能否认通讯和购物的方式发生了根本性变化,这不正是一种的划时代的变革吗?

银行的本质不会改变,但银行的业务模式、运行方式因为科技的创新,已经发生过数次革命性的变革。事实上,早在出现金融科技这个词之前,科技已经数次改变了银行业的基本图景。上世纪八十年代ATM机的出现,开辟了银行业“全天候在线”的时代,保罗沃尔克曾戏说“ATM机是过去二十年银行业唯一有用的创新”;POS机的出现,推动现金支付向用卡支付的历史性跨越,借记卡、贷记卡飞速发展,彻底改变了人们的支付习惯和消费模式;网上银行以及手机银行的出现,实现了银行业务从线下到线上、移动端的迁移,也改变了银行的运营模式、业务逻辑和客户体验方式。

必须强调的是,当下的金融科技与过去的技术创新有两个本质的区别:

一是金融科技并非单纯的技术概念,而是金融与科技深度融合的产物,是传统金融母体中孕育出的“异端”,是“弑父”的克罗诺斯。国际金融稳定理事会(FSB)对于金融科技的标准定义是:技术带来的金融创新,它能够产生新的商业模式、应用、过程或产品,从而对金融市场、金融机构或金融服务的提供方式产生重大影响。由此可见,将金融科技理解为纯粹的技术和工具是一种误读。

二是与过去技术创新集中在支付渠道不同,金融科技对当前银行业的渗透和再造是全方位的,广度和深度前所未有。

巴塞尔银行监管委员会曾指出金融科技四个主要应用领域分别为存贷款与融资服务、支付与清结算服务、投资管理服务、市场基础设施服务。但从今天金融科技应用和实践的范畴来看,已远非这四个维度可以涵盖,并且生发出一系列的衍生效应。

金融科技对银行的再造,几乎无所不包,从早先的网上银行、手机银行到直销银行、APP经营,从C端到B端再到G端、F端,从零售银行拓展到政务业务、公司银行、投资银行、资本市场等各大领域,从产品创新、渠道创新、业务模式重构和风险防控,再到敏捷组织的探索再到组织体系、文化基因的重塑,所有可能的业务功能和管理领域,正深深打下金融科技的烙印。

(三)中小银行数字化转型已到生死存亡关键

基于上述的分析,我对于中小区域银行进行数字化转型的判断是:数字化一定是未来银行的标配,是底座,是银行生存的空气和水。开展数字化转型不一定能脱颖而出,但是不重视金融科技一定时加速死亡。

1、金融科技能力正成为一家银行最基础的能力之一,是空气和水。
我们可以说,金融科技不是万能的,但离开金融科技是万万不能的。金融科技如今在银行的前中后台,从业务、运营、科技、风控、人力等各全面渗透,进入到所有的营销、服务、管理场景;逐步实现所有客户信息的数据化、标准化,将客户服务全面上云和装进口袋,从人工服务逐步转向人工智能服务;从主要依靠经验和个人决策转向更多依靠数据决策等等。

正如我们无法离开手机一样,我们也无法再离开金融科技。当前,即便金融科技最难“同化”的小微金融领域,在小微金融服务模式最为成功的台州银行,也在全力拥抱金融科技,其董事长说,“不加强金融科技建设,我们就会输给时代”,许多城商行当前正大力推进移动展业平台、开放平台、大数据风控,RPA等,探索数字银行和开放银行建设。

台州银行模式的精髓在于硬信息与软信息的结合,以及其对小微金融独特逻辑的风控表述。随着金融科技的发展,更多的软信息和非标准信息可以数据化、标准化的模式来呈现,线下的穿街走巷可以通过线上的方式来达到,甚至人工智能就能够支撑千人千面的非标准化服务,进而在成本更低、风控更好的情况下服务更多的长尾客户。

2、发展金融科技不一定能让中小银行脱颖而出,但漠视金融科技无疑将加速死亡。
很多人将数字化转型视作中小银行后发赶超的良机,但我恰恰认为金融科技是中小银行的危机。因为科技具有典型的大数效应(规模越大客均客户成本越低),大行有巨大的科技费用投入和众多的科技人才,雄厚的科技基础。当市场所有人都在发展金融科技时,由于资源禀赋的差距巨大,金融科技很可能导致中小银行和大中型银行差距越拉越大。后发赶超需要的是颠覆性创新和另辟蹊径,但作为中小银行,基于自身的股权结构、文化基因、组织架构和人才基础,加之监管层面的硬约束,大抵只能是渐进和改良式的。尤其在科技人才、科技基础和资源投入方面的巨大差距,中小银行在金融科技上与大中型银行的差距会越来越大。

如果说在过去,中小银行依赖地缘优势、政府保护和区域深耕,在一定程度上仍能够保持相对的竞争优势,那么当下随着金融科技的快速发展,区域壁垒被打破,线下渠道被取代,区域性中小银行的生存逻辑正逐渐失效。

如果结果注定悲观,是不是中小银行就应该直接放弃金融科技呢?当然不是。中小银行不能等死,而应该向死而生。如果今天中小银行在发展金融科技上仍然瞻前顾后、犹豫不决,不出数年,就会被客户、市场所抛弃。反之,如果中小银行能避免过去业务发展中“大而全、小而全”的老路,通过深度运用金融科技,在局部市场、特定行业和核心客群中奠定差异化的竞争优势,这或许是一条突围的道路。

但是,目前中小银行面临着紧迫性的多重危机,银行业的分化和洗牌已经箭在弦上,如山西、辽宁、河南省内各银行得整合重组事件是再明显不过的信号。相比经营危机、流动性危机、信用危机、股权危机等当前看得到的危机,金融科技水平低下的危机是其中相对不那么急切的一种,加上金融科技不能直接产生明显看得见的收益,投入却是真金白银,在成本收入比上升的情况下,不敢拿钱投入金融科技(这面临鸡生蛋还是蛋生鸡问题)。这导致的结果结果就是部分银行领导看不到这个战略性的危机,在数字化转型战略决策上迟疑不决和短视,导致差距越来越大,这无疑是温水煮青蛙,将加速死亡。

二、中小银行数字化转型的误区

(一)重战术轻战略

数字化转型是一个系统性的工程,是需要银行几任管理层前赴后继完成的工程。如果缺乏对于数字化转型的深入认识,缺乏结合本土业务的深度思考,很容易陷入到战术上的勤奋和盲目的尝试中,用战术的勤奋掩盖了战略上的懒惰。银行是个服务行业,领导层首先要思考的是,我们的战略能够给客户带来什么持续的价值,我们的团队要朝向什么方向持续构筑面向客户的价值,并在各个层面凝聚全行的力量为之而奋斗。

(二)重先进性轻适用性

现在一些很小的区域性农商行,半年的商户交易额才不到2万笔,却要在B端业务部署最先进的分布式数据库。他们看股份制银行搞了分布式数据库,也想跟风搞,以为这样就是数字化转型,其实是浪费资源,对业务发展贡献不大,传统的数据库足以应付农商行的交易规模。现在有很流行的词叫“经济适用男”,科技也是一样的,不用那么先进,“经济适用科技”,够用就好。

(三)重大数据技术轻小数据分析

现在银行机构很重视大数据技术,Hadoop、Spark、Flink、Storm等技术平台都会在系统里面部署,可以支持百亿数据规模的计算。实际上,我们冷静想一想,我们又不是电商或者互联网平台,会有那么大规模的数据么?往往,我们忽视了最重要的“小数据”,忽视了对小数据的分析,比如一个产品或者一个用户10年的月度交易规模数据,可能通过传统的Excel或者SQL就可以完成了,如果能够通过BI工具实现分析的可视化和自动化,那就更好了。将小数据分析好了,对于业务帮助是最大的。

(四)投入轻产品化

现在比较银行金融科技实力,喜欢计算科技投入占银行营收的比例,比较IT人员的数量,比较IT人员占全行行员的比例。这有一些意义,但是意义并不大。低价值的高投入,不如高价值的低投入。最重要的是,科技投入要能够形成固化的产品,不是停留在PPT和年报里面的产品名词,而是内部用户或外部用户可以持续使用的产品。招行在这方面是很好的榜样。招行一以贯之打造的线上平台,包括“财富陪伴”、”MGM平台”、“零售信贷云拓工厂”、“随贷通”、“视频实调”、“招贷”等工具,通过务实的产品赋能招行的客户经理进行业务拓展。

(五) 功能轻交互体验

仅有银行APP,不是数字化,还需要和用户深层次高频的互动。有一家银行投入了三四千万的外包费用开发了银行APP,结果和其他银行APP没什么差异点,下载量仅数千。有一家大行,居然开发了17个APP,放在应用商店供用户下载,用户生态十分的割裂。APP和用户之间的交互,比单纯的功能更为重要。一个能让用户深深记住并持续使用的功能,比十个功能都重要。

(六)重内部绩效考核轻用户价值

光靠KPI的驱动,是实现不了真正的数字化转型。用户价值才是最重要的,用户价值突变型的变化,能带来KPI成倍的爆发增长。微信2015年推出的微信红包,将中国文化和用户价值完美结合,实现了一个春节2亿张绑卡的记录。通过KPI,我们可能会逼着下面人去做,会产生一定的KPI,但是始终无法比肩用户价值的创造和突破对业务带来的巨大贡献。

(七)重拉新轻经营

现在银行非常重视获客,但是客户一旦进来,好像就很少管了,甚至对于客户后续新的服务需求就不太上心了。笔者是一家国有大行的工资卡客户,除了办卡时候客户经理的热乎劲,其余时间就完全感受不到这家银行的“温暖”了。后来我准备出国,准备在该行办一张在境外刷的信用卡,也被该行的客户经理锁在柜子里面锁了一个月,忘记给我办理了。在金融科技非常强大的银行,即使有了强大的数字化工具,在这种重拉新轻经营的心态下,也是用不好的。

(八)重开发轻融合

金融科技、数字化工具一定要能和业务全流程充分融合,形成对于主航道业务的贡献,才是价值所在。目前一些银行部门以创新之名,盲目上马新项目,不考虑对主航道业务的贡献度,结果浪费了很多的人力和财力。某城商行科技部负责人曾对笔者表示过,他们购买和开发了很多的工具,但就是和业务流程拼接、融合不起来,形成不了全流程的价值贡献,成为一堆束之高阁的玩具。

三、国内各银行数字化转型的典型实践案例

“有一件事是肯定的:今天某个业务要强,后台的金融科技也一定要强。” 某股份行高管如是表示。这也意味着,在银行的预判中,金融科技能力的强弱,在很大程度上决定了银行具体业务潜力的强弱。近年来,各行纷纷重视金融科技,科技战略、科技投入、人才引进上不遗余力。

尽管金融科技投入大并不必然带来银行业务强,然而在如此的投入差距之下,中小银行想要去占领强者地位并不容易。然而在一开始就“注定输”的比赛中,中小银行并非没有机会,借助第三方金融科技公司的力量,亦能做到金融科技高性价比带动业务的“精而美”。因此,中小银行应该需要更早、更快地抓住金融科技快速发展中的机会。

(一)各行科技战略对比

先来看宇宙行,工行在“数字工行”的基础上,提出了建设科技强行战略。完成三年规划之后,2021年站在新的“十四五”规划开局之年,工行把“科技创新放到了更加重要的地位”,从安全、数字、生态、智慧、敏捷五大方面来打造科技强行。

农行在“推进数字化转型,再造一个农业银行”的战略之下,提出信息科技“iABC”战略;建行在金融科技作为三大战略之一的基础上,提出“科技自立自强”来实施金融科技战略;中行推动数字化银行建设,提出实施实施“数字中银+”科技创新战略。

2020年,招行提出“努力实现金融科技银行的质变突破”,推进金融科技本体质变。从量变到追求质变,招行的金融科技战略已更深一层。

还有一些银行则根据自身优势提出金融科技战略方向,例如邮储银行则在2020年提出“全力打造服务乡村振兴数字金融银行”;平安银行向“数字银行、生态银行、平台银行”转型;中信银行提出建设“一流的科技型银行”;浙商银行打造平台化服务银行等。

此外,数字银行、智慧银行、敏捷银行、开放银行等,已经是中小银行金融科技战略的高频关键词。

无论是大型银行金融科技走向纵深还是中小银行全面拥抱金融科技,都可以看出,在金融科技战略上银行都在积极掌握金融科技发展的全局性以及主动性,并且在根据自身的优势制定差异化的金融科技战略。这足以说明,金融科技浪潮之下,银行正在理清自身的发展方向,不再盲目跟风制定战略。

(二)各行科技投入比拼

银行金融科技发展前期一个的重要指标是金融科技的投入,根据银保监会的数据,2020年银行科技投入的规模已经达到2078亿元,同比增速超过25%。

1、大型银行科技投入狂飙。2020年,17家全国性银行科技投入为1451亿元,六大行达到956.86亿元。若按照银监会总体统计口径,六大行科技投入已经占银行业半壁江山,占比超过46%。

从增速来看,六大行中,工行、农行、中行的科技投入增速超过了40%,分别为46.13%、43.08%、43.36%;建行、邮储银行和交行的科技投入增速则分别为25.38%、10.35%和13.45%。

大型银行到科技投入有如此快速到增长,对金融科技应用和新技术的研发以及金融科技的市场走向带来实质性的冲击。更多的投入意味着更大的期待。

2、科技投入占营收比重普遍在2%~4%区间。招行在2020年科技投入占比最高,为4.45%;大行除了邮储银行占比为3.15%,其他均未超过3%;占比最低的是渤海银行,仅1.72%。

3、科技投入大分化。银行金融科技投入占营收的比重看起来都在一个比较均衡的区间内,然而,大型银行与中小银行的实际投入却相差甚远。从投入规模上来看,分化已经非常明显。

2020年有5家银行科技投入超过100亿元,2家银行超过200亿元。其中工行投入规模最高为238.19亿元,建行次之为221.09亿元,此外农行、中行、招行投入规模分别为183亿元、167.07亿元、119.12亿元。

科技投入在50~100亿元的银行有5家银行,邮储银行投入90.27亿元,中信银行投入70亿元,而交行投入仅57.24亿元,此外浦发银行和光大银行的科技投入也在迎头赶上。有6家银行科技投入在20~50亿元,其中兴业银行和平安银行超过40亿元,分别为48.62亿元和46.82。

科技投入的另外一方面是人才。2020年,银行都在加码金融科技人才的培养与引进。

2020年末,拥有科技人才过万的银行仅有工行和建行两家,工行拥有绝对高量的金融科技人才,达到3.54万,占比8.1%。建行科技人才有1.31万人,占比3.51%。总体来看,银行科技人才占比大部分在3%~10%,而对比互联网巨头的研发人员占比,几乎都超过了50%,银行的金融科技人才占比仍然有巨大的增长空间。

去年,银行加速科技人才引进。特别是招行和建行,科技人才分别增加5600多人和2900多人,此外浦发银行和中信银行也加快科技人才引进,分别新增1900多人和1000人。

银行的金融科技之战的核心是人才之战,这是行业共识。

工行副行长把科技人才称为行内“最宝贵的资源”,要打造打造“懂业务、通技术”的复合型金融科技人才队伍。招行认为,“人+数字化”一定是金融的未来。当科技的力量与人的温度发生化学反应,才能催生最佳的客户体验。

在人才到引入、培养等方面,越来越成为银行金融科技发展的关键,各家银行也是各出奇招。

中行全面重塑业务流程,推进技术架构转型,锤炼队伍,不断激发科技人才队伍活力,全面推进科技体制深化改革,为科技创新引入源头活水;邮储银行则通过完善信息科技通用序列,形成架构、需求、研发、技术测试、运行维护、数据分析、科技风险等7个信息科技子序列,以优化科技人员发展通道。

交行在人才方面有金融科技万人计划、FinTech 管培生、存量人才赋能转型三大工程,还制定了《金融科技人才队伍建设规划(2020-2024 年)》;平安银行人力资源规划对标领先互联网科技企业,加快多元化的“金融+科技”复合型人才团队建设,并通过创新委员会、“创新车库”等机制,激发包括科技人员在内的全员创新活力。

尽管银行对金融科技人才“求贤若渴”,也进行诸多创新的改善来激励人才,不过仍要面对的现实是,不彻底市场化的体制机制仍然会限制“高精尖”金融科技人才的引进以及留任。如何解决这一问题还需要各家银行在体制机制的变革中去突破。

(三)各行数字化转型方向分析

从各家银行的数字化转型,能概括出来几个数字化转型的通用趋势:

(1)战略先行,数字化转型、科技驱动的战略提升到全行前所未有的高度,各行纷纷从五年全行战略规划,全行数字化战略规划等加以明确、并从搭建组织架构、数字化的文化重塑,敏捷组织的构建等提供支撑保证。

(2)高度重视数字化基础环境的搭建,技术是数字化转型的”底座”,推进技术架构和技术路线的重构和优化,比如充分使用数字化的技术,如云计划、大数据、人工智能、区块链、分布式等。

(3)中台系统建设提速。数据中台、AI中台、业务中台,成为好几家银行共同的战略。中台建设可以提升开发和部署的敏捷度,降低迭代成本。目前很少银行有数据中台,有的银行就买了一个大数据平台,其实连营销、风控、产品呢、贷后的数据都串不起来。

(4)数字化转型的产出要能融合业务,业务科技深度融合。像工行的工银e政务、招行的托管+、浦发银行的浦银避险、中信银行的数字化对公工具箱,都能对业务产生较好的融合和推动作用。如果数字化转型的产出没什么可以推动业务的,那就是失败的,是束之高阁的玩具。

(5)要能够促进横向各条线的协同,形成协同后的增量,不能各自数字化,各自为战。在这方面,建行的TOP+、招行的投商行一体化、光大的E-SBU做得比较好。

(6)线上线下融合。盲目追求线上的时代已经过去,在深耕本土的大背景下,银行在借助数字化工具重回线下。

(7)数字化转型提升非息差收入比例。数字化转型开发的非贷款综合金融服务,比如代销、托管、支付结算、财富咨询顾问等,可以贡献非息差收入。

(8)对专业人才的需求将是空前的。以前只要懂些基本的借记卡、信用卡、贷款知识,就可以了。数字化时代,银行需要的是掌握对于产业链、基金、托管、保险等专业知识的复合型人才,对于数字化人才,是需要顶层支持大力去抢的。

(9)借助数字化,加速进行场景金融的建设,要成为业务务发展的战略突破口,金融场景生态建设尤为重要。比如中国银行结合自身优势,将跨境、教育、体育、银发四大战略级场景建设是中国银行场景生态建设的重中之重。

四、中小银行数字化成熟度模型评价体系

如何定义银行数字化成功?一家银行数字化转型处在那个层级?可能不同的人会有不同的理解。

完成了数字化的绩效目标,算转型成功吗?即使没有建立数据思维、缺少数字文化。

建立了数字化组织,配置了数字化人才,培育了数字化文化,算转型成功吗?即使数字化战略目标没有实现。

搭建了数字化基础环境,使用了数字化技术(如云计算、大数据、AI等),算转型成功吗?即便业务决策用到了数据。

数字化成功或失败,不能从一个维度考量。在笔者看来:企业数字化转型不是从0到1,而是从1到100。转型是一个过程,场景从简单到复杂,应用从局部到广泛,持续优化、逐步成长。

也就是说,虽然不好界定数字化转型的成功或失败,但是数字化是有成长周期的,是一个从萌芽,不断生长,不断成熟的过程。而企业数字化成熟度的评估,就是帮助企业找到数字化到底位于何处,还有哪些不足,应该从哪里改进等问题的答案。笔者觉得一下几个数字化成熟度评价模型可供参考。

(一)毕马威&阿里:消费品生态全链路数智化转型框架

中国商业正在由“消费红利”经济向“数智创新”经济进化,发展思路从单节点成本和效率提升,进化为消费品全生态重塑增长方式,数智技术触发了商业生态的全链路数智化转型。阿里联合毕马威提出了基础设施云化、触点数字化、业务在线化、运营数据化、决策智能化五部曲赋能产业全链路价值重构的消费品生态全链路数智化转型框架。该框架包含五项一级能力,25个核心二级能力指标为评价数智化成熟度和指明未来建设方向提供衡量工具,如下图:

来源:毕马威&阿里《2020消费品生态全链路数智化转型白皮书》

基础设施云化: 构建企业的”数智大脑”是企业数智化转型的重要方向。基于复杂智能算法的推荐、预测、决策等结果,企业在系统层级直接采取相应行动并根据数据不断的完善和补充。企业的智能化场景会日益丰富,智能化决策通过对大数据进行不断的训练与学习,从而做出更加智能的决策,形成良性的学习反馈闭环,最终帮助企业实现全链路的高效决策。

触点数字化: 企业在数智化时代需要启动和激活数据的商业价值,充分挖掘自身高价值的“小数据”并充分结合生态的“大数据”,实现数据驱动业务,进而形成分析和洞察驱动型的企业文化。通过完善的数据体系,数智化企业可以利用数据洞察赋能企业的全价值链,为企业的员工和合作伙伴提供运营指导,实现降本增效,同时,提高合作伙伴之间协同效率,改善消费者体验。

业务在线化: 企业通过业务能力服务化的方式帮助企业完成业务流程的数字化和业务价值的提升。一方面,企业需要快速响应来自各触点的变化,对业务流程进行重塑与优化,实现组织沟通与协同的效率提升;另一方面,为了应对日益复杂的业务场景与需求,企业需要对全链路数字化业务系统进行升级,通过不断的业务服务重构来实现业务共享和创新,促进生态之间的开放与协同。

运营数据化: 企业借助AIOT、移动互联网等技术,保持与消费者、员工、商品、合作伙伴等全链路的连接。触点数字化反映了企业数智化转型过程中,企业与各方交互触点数智化水平的成熟度。数智化的触点主要通过各个触点的数字化、移动化、智能化达到多维度的消费者行为感知、员工和组织感知、商品状态感知、合作伙伴和生态感知,使得企业在全链路保持连接和数据获取能力。

决策智能化: 基础设施云化程度反映了企业数智化转型的基本技术能力。云计算除了为企业数智化转型提供了算力基础外,还涵盖到支撑企业智能运算的算法模型能力、数据存储能力、数据之间传输的网络连通能力、敏感数据的安全能力以及对数据实时和离线处理的能力等。此外,企业同样需要一个敏捷的、连续稳定的、成本优化的、安全和风险可控的智能运算环境。

(二)普华永道:企业数字化成熟度评估架构

企业推进数字化转型的过程中,业务应用、IT架构、组织机制建设等工作环环相扣。企业要分清哪是因、哪是果,建立多维度的企业数字化成熟度评估体系,用于判断企业所处的数字化阶段,找出推进不利的可能原因,以及相应需要采取的措施。

普华永道企业数字化成熟度评估框架从战略引领、业务应用结果、技术能力支撑、数据能力支撑、组织能力支撑,以及数字化变革6个维度对企业的数字化成熟度进行评估(如下图)。普华永道认为:引领性指标是第一点“数字化战略”,业务应用结果性指标是第二点“数字化业务应用”,其余4个维度(3~6)是支撑性要素,每个维度又可以细分为若干子维度。

  1. 数字化战略: 从企业的战略规划和投资等角度,衡量企业推行数字化的决心和力度;
  2. 数字化业务应用: 从各个业务条线最终使用数字化的深浅程度,来衡量企业数字化转型的成果。业务条线包括衡量价值链环节的研发、采购、生产、营销、客服等,也包括内部管理条线,如战略、人力、财务、IT等;
  3. 数字化技术能力: 是否具备先进的、支撑企业未来数字化应用的IT架构的,以及相应的技术组织能力,比如新技术人员、数字技术、组织结构和运作方式等;
  4. 数据能力: 企业能够应用数据分析进行业务决策的程度,包括数据可得性以及数据分析能力两个方面。打造强有力的数据能力涉及数据战略、数据架构、数据治理、数据安全、人员技能等多个方面;
  5. 数字组织能力: 企业采取怎样的组织机制/流程/文化/员工技能等,来支持企业数字化转型和运营工作;
  6. 变革管理: 企业推进数字化转型的机制是否成熟,比如数字化治理模式、变革管理人员技能等。

(三)华为:开放数字化成熟度模型ODMM

华为提出了一个数字化成熟度模型来度量一个公司的数字化程度,这个模型叫ODMM(Open Digital Maturity Model),该模型把数字化分成了战略决心,以客户为中心,数字文化、人才和技能,创新与精益交付,大数据与人工智能,以及技术领先等6大评估维度,如下图所示:

战略方面: 主要考量对行业和生态的贡献程度,业务和技术的协同程度,对新的机会和业务的投资程度。

客户方面: 主要考量口碑粘性和口碑传播的能力;客户体验管理和度量;客户通过线上渠道和你互动的活跃度。

组织方面: 主要考量跨团队协同和主动创新的能力;利用外部资源和社会化资源的能力;团队持续学习和数字化能力建设的能力。

创新与精益: 主要考量应用设计思维的能力;持续交付的能力;应对变化的能力。

数据与智能: 主要考量关键数据的元数据管理能力;数据集成和互操作能力;数据科学与人工智能,比如智能客服解答客户问题的成功率。

技术领先: 主要考量数据安全与风险控制;API First与微服务的架构;基于RPA(Robotic Process Automation)的流程自动化。

五、银行数字化转型的典型场景

1、IT底层系统架构的变革——从集中式走向分布式。从集中式的IOE架构转为分布式、开放式的X86和云计算平台架构,除了基于数据安全的自主可控考虑外,彻底解决传统架构无法适应开源模式、成本居高不下的问题。系统架构的改变,正是顺应移动互联网时代“以客户为中心”的转型要求,进而实现银行4.0的无感银行和隐形银行,“任何人在任何地点、任何时间、任何场景下,通过多种手段均可使用银行服务”。

2、敏捷组织的构建--IT研发模式的变革—双模IT,敏态与稳态结构相辅相成,构建完成稳态和敏态双模研发模式和平台,巩固以稳态为基础的传统研发模式,重点发展壮大敏捷研发模式,有效满足数字化银行对IT研发灵活性和适应性的要求。

3、业务和服务流程的重塑——从产品中心走向客户中心。金融科技重构了银行服务客户的流程、方式和体验,使得服务突破时空阻隔,变线下的低频服务为高频的线上服务、移动服务和视频服务;客户通过网络平台和智能中介高效完成信息确认、定价和交易,降低了传统服务模式下的中介、交易、运营成本,运营流程极大简化;同时客户的选择极大丰富,迁移成本极大降低,倒逼银行改变以产品为中心的业务模式,真正转向以客户和账户为中心。

4、金融生态场景的搭建——从个体孤岛走向平台共享。金融场景生态从无到有,从网上购物逐步扩展到C端的衣食住行无所不包,以及时下火热的G端、B端赋能,本质上都是金融科技推动下银行生态场景的搭建与重构,银行与合作伙伴、平台企业和供应商“共享数据、算法、交易、流程以及其他业务功能,重构金融生态系统,从而创造出新的价值”。银行作为信用和支付中介,第一次和终端客户联系得如此紧密,真正实现“银行即服务”的目标。科技推动金融嵌入消费场景,是金融科技最典型的体现。它意味着银行走下神坛,脱离自我中心,从封闭走向开放。

5、运行逻辑的重塑——从资产为王走向数据驱动。数据是金融科技的核心,金融科技的各种表现形态都奠基在数据基础之上。在可预见的将来,银行的各类资源都将数据的方式存在。银行的运行逻辑,由经营资产走向经营数据,由地缘关系、规模效应和牌照资源逐步转变为更加倚重全方位、多层次的数据资源,数据的背后就是客户和流量,服务客户的能力某种意义上就是经营数据的能力。

6、组织文化的再造——从封闭固化走向开放创新。金融科技天然带着移动互联网时代“开放、创新、平等、共享”的文化基因,与传统银行相对保守、封闭、固化的文化理念形成了鲜明对比和冲突。为适应这一挑战,银行业必须以敏捷转型、组织变革、流程再造以切入点,积极地推动自我革新,以适应金融科技发展的需求和以客户为中心的转型。

7、员工结构的重塑——从资源变现走向专业制胜。任何一个企业都会说,我们最重要的资产是人才,但人才内涵随着时代变迁发生了深层次的变化。在过去的二十年,银行最看重的、最核心的人才应该是营销型、关系型、资源型的人才,这和传统银行奠基在利差保护、关系营销、牌照垄断基础上的生存逻辑是相符的,那么到了今天,前述几类人才仍然有相当的生存空间,但人才的结构和逻辑正在发生重大的、结构性的转变,未来银行更加需要和重视的是应该专业型、技术型、复合型的人才,尤其是科技+金融+服务的多维度人才,未来银行最重要的能力应该是理解客户、专业服务和经营数据的能力。正如招商银行全力向金融科技公司转型,未来很多银行都将成为披着金融外衣的科技公司,员工中可能一半以上都是程序员、工程师和数据分析师,以及一部分直接企业客户和高端零售客户的专业金融人才,其他类型的人员会被压缩到最低。

六、中小银行数字化转型的路径选择

那么中小银行到底怎么做数字化转型呢,我认为首先全行达成共识,坚决执行数字化转型,一把手挂帅,完成适合自己的数字化转型顶层设计和战略,剩下的无非是投钱投人加上重构组织架构和文化,别无他法。

(一)必须有破釜沉舟、壮士断腕的自我革命

金融科技是道而非术,是体而非用,必须站在推动银行根本变革的战略高度发展金融科技,以科技金融倒逼自身的转型发展。如果仅仅把金融科技作为IT创新的手段、渠道拓展的工具和产品创新的辅助,而不是以此为契机重构整个银行的经营模式、盈利模式和服务体验,并且以组织变革、文化再造和人才优化作为强有力的支撑,中小银行的金融科技发展难免会误入歧途。欲练神功,必先“自宫”。没有“自宫”的勇气,不触及利益和灵魂的转型都只能续命,无法重生。

(二)适合自己的才是最好的道路

对科技的追求是无止境的,但最新、最好的金融科技不一定是最适合中小银行和客户,也大抵是很不经济的。金融科技这个词的包容性和多义性,正要求在金融、科技以及客户需求之间找到相对的均衡。中小银行没有必要也无法成为金融科技的探索者和领跑者,要避免对新技术的盲目追求。从技术的探索和应用到成熟需要一个长周期,需要付出巨大的试错成本。

比如说现在很火的区块链,其分布式记账确实切中时下银行业的一些痛点,但还处在初步探索阶段,除了被爆炒暴跌的比特币外,没有看到真正有效运用的案例。作为中小银行,如果投入很多资源在区块链的探索和研究中,实际上是性价比很低的。何况,中小银行的研究可能永远赶不上技术更迭和领先银行发展的速度。反之,将更多的资源用在那些相对成熟,已经可以广泛应用的金融科技的研究、引进和推广上,效果会好很多。不要追求技术领先,而应采取实用主义的态度,实现在特定区域、客群实现技术与产品和客户需求的最优应用。

(三)数字化转型实施路径选择

随着监管的加强,今天的金融科技企业(比如京东、蚂蚁、同盾等)已逐步从直接介入金融的状态回退到金融的归金融、科技的归科技的泾渭分明的状态,重点加强了对外科技输出;一些领先的大型银行纷纷设立独立的金融科技公司,一方面破解文化和体制的冲突,另一方面作为对外赋能和业务拓展的平台;加上几十年来成长起来的诸如长亮、科蓝、神码等传统金融科技公司。市场上存在大量的可选择的金融科技供应商,使得中小银行有条件根据自身实际选择不同的金融科技发展道路。

尽管金融科技投入大并不必然带来银行业务强,然而各银行之间在如此的投入差距之下,中小银行想要去占领强者地位并不容易。然而在一开始就“注定输”的比赛中,中小银行并非没有机会,借助第三方金融科技公司的力量,亦能做到金融科技高性价比带动业务的“精而美”。因此,中小银行应该需要更早、更快地抓住金融科技快速发展中的机会。

1、完全引进模式:
对于那些规模在2000亿以下的城商行来说,全面直接引进反而是效率最高、成本最低的金融科技发展模式。笔者听到过一个案例,某小城商行花费数千万自主开发了一套业务系统,正式上线后发现可用性极低而不得不搁置,后来花费千余万元从某股份制银行购入一套成熟系统,运转非常高效顺畅;美国的旧金山银行是一家规模很小的社区银行,总资产不超过5亿美元,年度利润在数百万美元规模,员工只有70来人。在问及其盈利水平和员工规模何以支撑科技开发时,对方告知自身并不开发任何科技和业务系统,全部采购自硅谷的金融科技公司,每年投入占营业支出的5%左右,行内只有2名专职人员日常维护,主要工作交给第三方公司。

小银行来说,这无疑是一种更经济合理的选择,银行可以规避复杂艰辛和投入巨大的科技开发,无需拥有相当规模的科技开发队伍,而可以集中精力在引入的金融科技系统与自身业务和客户融合上下功夫。而目前国内银行业的现状是,银行无论大小,都选择自主开发核心业务系统,咬紧牙关加大科技投入,确实是值得反思的。

2、自建与引进相结合模式:
对于一些规模较大,2000亿甚至5000亿以上规模的中小银行来说,要考虑的因素则要更多。核心一点在于单纯依靠外部赋能具有较大不确定性,在某些情况下可能会让中小银行陷入受制于人或者系统停摆的尴尬境地,不得不考虑自主可控。

因此,对于有实力的中小银行而言,更恰当的策略是自建和引进相结合,在效率与安全间实现相对平衡。一方面是核心系统的主动权必须掌握,当然其中某些非核心模块可以采取共建模式;另一方面在一些应用型的业务、管理系统等方面可以更多进行引进。比如关于大数据系统的建设,数据标准和底层架构要做到自主可控,但在应用层面的获客、审批和风控方面,则可以引入一些成熟和更低成本的技术。

总之,中小银行应该制定金融科技发展和数字化转型的清晰规划,基于自身的战略定位和方向,基于自身的经营区域、核心客群、业务体系和服务模式,基于合理的成本和安全性的考量,对于金融科技的整体发展路径,对于科技开放模式的选择,对于自主可控、共建或者直接引进,应该做出科学理性的规划。

3、抱团取暖、联合共建模式:
对于那些实力有限,但又不想更多依赖引进的中小银行来说,可以通过多家联合、共同建设、系统共享的方式推动金融科技发展,比如山东城商行联盟,2008年由14家山东省的城商行合资成立,当时其借鉴德国储蓄银行金融集团的发展模式,是这些城商行提供信息科技解决方案。

从目前来看,这种做法产生了一定的效果,能有效解决了单个城商行实力偏弱和依赖外部机构风险不可控的问题,公司发展壮大大后,还可能实现对外的金融科技输出。这一模式在现阶段确实值得总结和推广,前提是共同发起的中小银行大抵处在同一区域、规模实力相当、没有占优势的主导力量,可以形成平等共建的格局。

七、某行数字化转型策略的一些思考

(一)总体数字化转型思路

某行是最典型的小型区域性银行,规模小,科技投入小,金融科技人才缺乏,专业人力引进极为困难。更重要的是,全行缺少数字化转型的文化、意识和魄力,数字化转型困难重重。由于涉及到商业规则,本章节仅包含对本行金融科技的规划和建设提出的一些思路,不涉及全行性的战略规划、发展路径,行领导班子达成共识及重构、决策机构、组织、流程和文化的变革(尽管笔者认为以上才是数字化转型成败的最关键因素)。希望对本行未来数字化转型提供一些思路。

某行金融科技建设总体思路在初期是完全引进和联合共建模式,在系统开发和测试上充分借助联盟和合作厂商,行里加强提升产品规划能力、架构管控能力和需求项目管控能力。总体思路是 1 + 10 + 4 ,一个总框架+十大工作任务+四项保障措施,如下:

1、一个总框架(数字价值创造者):
以是否产生业务价值为导向,重点聚焦全场景全渠道金融服务能力(开放生态+自建生态)+数智化能力(产品创设智能化+经营管理数字化)+平台化能力的构建,以稳定健壮的系统为常态,利用数据反哺精细化业务运营,提升全行智慧化的经营能力和管理能力。同时持续优化内部管理、需求及项目管理、IT架构、组织架构、人才体系建设,从日常事务性管理到价值性管理,提升科技能效。着重全力打造场景金融和线上能力,以加速行内金融科技能力的形成。

2、三步提升路径:
第一步,业务伙伴:统一IT资源和平台,与业务紧密结合,相互促进,实现应用系统布局合理,生命力强、架构统一,避免重复建设。策略:引入产品经理、项目经理、架构师,在系统开发上充分借助联盟和合作厂商,我行自主提升产品规划能力、架构管控能力和需求项目管控能力。

第二步,一定的自主掌控者:具备一定的自主研发能力和数据服务分析能力,科技资源整合和调度能力极大提升。策略:引入和培养研发人员、测试人员、数据分析和挖掘人员,形成研发体系,逐渐提升自主研发能力、数据应用和分析能力。

第三步,数字化价值创造者:融合科技、业务、数据的能力,实现数字化平台和业务创新,使信息技术成为业务创新的驱动力。策略:引入和培养产品专家、人工智能、大数据等人才,进行创新技术,创新产品研发和孵化,提升创新引领能力。

(二)数字化转型十大工作任务

1、围绕平台化、数智化思维,重点布局企业级平台类项目,打造中台化金融服务能力(企业级平台化中台能力)
围绕平台化,积木化、可重用的思想,加强中台型,基础平台型系统建设,统筹规划,有序推进企业级跨部门共享性平台类项目开展。实现我行“小中台”架构,为前台应用的积木式敏捷灵活搭建提供中台支撑。

全力推进企业级中台类项目的研发及上线。建设互联网核心系统、互联网渠道协同中台、营销中台、交易中台,大数据智能风控中台、开放平台API、大数据中台、AI中台、主数据管理平台、统一身份认证、会员中台、信贷工厂中台等企业级平台类系统。

2、推进高价值项目研发,赋能业务数字化转型,提升数智产品设计能力和数字化经营管理能力(数智化产品和数字化经营管理)
运用人工智能和大数据等金融科技手段,推进大数据智能风控、智能精准营销、智能产品推荐、智能客户管理、智能信贷、资金交易、资产管理、供应链金融等智能产品和系统,提升数智化产品创设能力和数字化经营管理能力:
(1) 数字化产品:做好数字化普惠金融平台、票据秒贴系统、票据池系统、互联网智能存款、供应链金融、交易银行、资金存管、理财产品、资金交易、资产管理、数字人民币等系统的建设工作,及时推出好用有特色的金融数字化产品。
(2) 数字化风控:围绕全面风险管理体系,完善智能化数字化风控系统建设、包括统一额度管理、反欺诈、自动授信审批、风险预警系统、风险评级系统,流动性风险监测、押品管理系统、特殊资产管理系统等。
(3) 数字化经营:以客户为中心建设数字化营销平台(CRM),实现客户统一视图、客户分层、客户画像、维度等分析等功能, 实现“数字化营销”、“智能营销”、“线上线下一体化营销”等营销功能,并灵活对接各线上线上渠道,基于金融微店实现“人人都是客户经理”的裂变式营销。
(4) 数字化办公:逐步上线移动办公(OA)统一APP、在此基础上逐步实现移动审批、业务数据实时看板、考勤管理、财务报销、合同管理等,实现移动化数字化办公。
(5) 数字化内部管理:完成风险监测分析平台(会计模块)、绩效考核系统(重建)、人力资源系统、税务管理系统、预算管理系统、成本分摊系统、资产负债管理系统等的建设工作,做好财务管理系统及内部资金转移定价系统的更新换代工作。
(6) 数字化监管报送:做好个人征信报送(一代)、金融基础数据报送系统、审计报送平台(金审2.0)、科技信息报送等系统的建设工作。
(7) 数字化集中作业:建设集中作业中心、集中审批中心、集中放款中心,通过集中作业,集中放款、集中信贷审批,实现流程银行目标。
(8) 数字化员工(RPA):推进流程机器人建设,集成OCR、爬虫、自然语言处理、知识图谱等自动化领域前沿技术,在信贷审批、风险管控、智能营销、运营管理、财务税务等业务流程用数字员工替代人工,提升流程运营效率,减少人力成本。

3、推动线下线上渠道创新,增强场景服务能力,打造数字化银行(全渠道全场景)
充分应用大数据、人工智能、5G、物联网等技术,强化线上线下服务渠道和开放平台API建设,增强场景服务能力,打造全场景全渠道银行和无接触银行,提升金融服务的可得性:

(1)线上场景建设:
围绕双APP战略,持续优化现有手机银行APP,全新打造“小枣金融平台”超级APP。以金融生态系统的打造为核心,围绕移动化,智能化,平台化,通过极致用户体验,打造新一代零接触智慧型APP,包括移动APP,微信银行、小程序等,实现存贷款,直销银行等线上金融服务。上线智能客服,向消费者提供业务咨询、信息查询、业务办理等服务,多方位推进人工智能应用场景的落地,推进营销环节的数字化转型;通过5G视频技术与业务场景相结合,打造远程银行,实现非接触业务办理。

(2)智慧网点建设:
充分利用5G与人工智能技术。通过布局智能自助设备、机器人等多种方式取代人工,推动智能网点建设;基于最新科技与金融的融合,打造5G未来银行概念店;建设全行统一的移动PAD平台,实现移动展业和营销,实现网点延伸。 结果线上场景建设,使智慧网点成为线上线下O2O的连接点。

(3)基于物联网场景建设:
应用5G、物联网技术推进普惠金融发展,通过智能穿戴设备、VR/AR、智能家居等入口,深度连接用户生活场景和金融业务,为客户打造随时、随地、随心的服务。

(4)开放共享金融生态建设
和第三方合作,打造生态场景,加快建设开放平台,对外提供标准API接口,快捷安全对外开放银行业务能力和数据能力,快速、灵活的对接各生态系统,打造第三方场景,实现无处不在的金融服务。

4、加强数据治理,提升数据服务分析能力和创新孵化能力(大数据AI应用)
(1)推进数据治理。建立本行数据治理的机制和制度,制订相适应的数据标准及质量管理制度。建立数据质量和价值管理平台,支持数据来源分析,数据影响分析,数据标签管理,数据作业管理,数据探查等各类治理手段,对引入的各类数据源进行全面治理。通过数据质量监控流程,完善质量监控报告以及时发现数据质量问题。
(2)持续优化升级数据服务架构。完善数据服务架构体系,建立从数据产生、数据传输、数据加工到数据应用完整的数据高速公路。逐步实现大数据平台与传统数据仓库的无缝对接,共同形成混合型全能数据中台,高效服务于所有的应用。实现数据闭环服务,快速将数据分析挖掘成果自动化对接到渠道端,实现智能客户营销、智能风险识别,智能定价,从而实现数据分析挖掘价值的价值共享,实现数据闭环服务。
(3)深入开展数据挖掘分析。
通过数据挖掘,逐步完善客户个性化标签,形成完整全面的客户画像,并不断探索研究业务场景的应用点。探索基于大数据深度学习算法,实现传统预测模型向深度学习算法的转化,利用大数据技术,达到预测响应率的提升以及模型计算效率的提升。
(4)积极应用大数据技术,推进人工智能战略。
实现人工智能产品研发与生产能力,可快速开展创新应用。利用机器学习、神经网络等AI算法强大的规则挖掘、预测能力和自学习能力,帮助业务实现智能营销、差异化定价、实时风险识别与管理、智能运营,构建智能应用生态圈。具体可探索:通过各渠道的系统埋点、非结构化的语音识别,实现客户服务能力的提升;通过机器学习、算法模型的预测能力,实现营销端的业务提升及风控端的实时风险欺诈识别能力提升。

5、统一需求管理,完善稳态和敏态结合的双模研发模式,实现研发运维一体化流水线平台(产品研发体系)
需求统一受理、评估和整合,提升需求准入评审标准和需求编写质量。聚集业务价值,业务和科技打造产品经理团队,业务科技深度融合,构建端到端的产品规划线。业务结果、IT投入与业务产出高度一致,与核心人员考核挂钩。以客户体验为中心,平台化、智能化为两大方向,以是否产生业务价值为标准,“舍九取一”,规划全行重点建设系统(需求)清单。

完善研发过程管理,基于全周期价值管理体系推进项目内外循环管理。外循环(价值闭环)是基于业务价值导向的全流程闭环项目管理;内循环(管理闭环)是基于项目投入与产出的量化绩效管理。通过价值闭环、管理闭环实现量化管理和高价值项目产出。

构建完成稳态和敏态双模研发模式和平台。巩固以稳态为基础的传统研发模式,重点发展壮大敏捷研发模式,有效满足数字化银行对IT灵活性和适应性的要求,加快交付周期,加强研发技术和研发工具的不断更新,持续提升研发效能。

建设研发运维一体化的流水线(DevOps)平台,构建版本持续交付流水线,形成贯穿研发、测试、生产的流水线平台。包括需求管理、项目管理、代码版本管理、代码评审、构建工具、测试工具,CI/CD工具,数据度量分析展示工具等,实现研发运维的高效协作,提高软件发布效率和质量,实现科技管理工作的数字化。至少三个项目通过研发运维DEVOPS成熟度模型三级评定。

6、加强架构管控,推进应用分布式架构改造,形成布局合理的敏态和稳态结合的双模IT架构体系(架构管控)
形成以架构为统领的技术管控,数字化不是技术野蛮生长,有了标准化才有数字化。需求实现上采用敏捷和迭代,技术上就更要强调架构管控。统一架构管理,保障信息系统布局合理、定位清晰,确保前瞻性、可持续性。围绕我行总体架构原则和架构标准指引,强化架构统一管控,制定我行IT架构蓝图并推进实施,制定技术框架和技术路线规范,保持技术收敛性和先进性。定期组织对应用系统技术能力和业务能力进行评估,确定应用系统发展路径;加强对新建系统的架构管理和评审以及老系统的升级改造,确保架构吻合度,保障信息系统的可持续服务能力和合理布局。

稳步推进合理布局集中式和分布式架构体系,形成布局合理,高度扩展的IT架构体系。构建体系完备、金融级服务能力领先、自主可控的分布式技术体系。包括软负载均衡、分布式服务、分布式事务、分布式消息、分布式批量、分布式缓存、分布式数据库等9大技术组件,完整覆盖业务接入、服务集成、数据存储等分布式技术的主要领域,通过有机协同充分发挥分布式技术的整体最佳效果。

对功能相对稳定、与客户资金安全紧密相关、且无明显性能容量压力的业务,一段时期内考虑仍以传统集中式架构实现。对于业务新颖性强、创新速度较快、交易并发量大,则逐步以开放平台分布式架构实现。逐步实现“构建集中与分布有机融合的双模IT架构体系”。

7、推进“云化”策略,构建高弹性高安全基础设施架构(全面云化)
基本建成体系完备、规模较大、灵活高效的金融云平台,打造枣庄银行新一代基础设施,实现多活机房建设,完成互联网自有出口建设。枣庄银行云平台集基础设施云(IaaS)、应用平台云(PaaS)和金融生态云(SaaS)于一体,创新运用Openstack(云计算管理平台)、Docker(应用容器引擎)、Kubernetes(容器排程引擎)等业界主流开源技术,实现较大规模资源池化管理和秒级弹性伸缩,自动化、可视化、智能化的运维,以及多层次的安全及高可用保障,有效支撑高并发、大容量业务的开展。

8、向智能化运维转型,保障信息系统稳定运行(智能运维)
落实ITIL流程,加强配置管理、问题管理和变更管理流程和运维制度建设,运维操作流程完全规范化,操作风险降低到最低水平。通过自动化、数字化和智能化蜕变,提升运维效能。在IT基础设施和应用系统维护量大量增加的同时,不增加运维成本。实现Gartner定义的运维管理成熟度模型四级标准DEVOPS(共五级),并初步向五级AIOPS转型。

完成多层次监控体系建设,实现跨应用交易的关联分析以及对重要业务线的端到端监控,形成以业务场景为核心的分级分类、动态可视化监控体系,重点应用实现故障自愈,全面建成了风险可回避、损失能控制的防御机制。

建设联机业务全链路监控平台,实现整体科技系统监控数据的接入,总览全局,覆盖所有联机交易系统。以业务场景为基础,达到场景、系统、数据为一体化的监控,覆盖95%的业务交易场景。

9、强化信息安全,提升信息科技风险管理水平(信息安全)
从“单点防御”向“体系防御”转变,从“被动防御”向“主动防御”转变,从“安全产品”向“产品安全”转变,从“本地安全”向“威胁情报共享”转变。

建立主动的信息安全防御体系架构,从威胁情报云、智能分析、协同联动、安全运维等四个方面打造银行主动安全防御体系。

加强信息科技风险的识别、计量、检测和控制能力,完善风险评估机制,通过各项审计持续跟踪改进,整体信息科技风险管理水平行业领先。

10、持续深化完善科技治理(科技治理)
强化信息科技发展战略与总行发展战略的融合水平,根据总行发展战略的变化,及时修正信息科技发展战略。将信息科技工作纳入日常议事范畴,科学决策信息科技战略、重大信息科技项目建设和信息科技风险管理等重大事项。

完善信息科技顶层设计,持续提升董事会、高管层、金融科技管理委员会和PMO(项目管理办公室)的职责和履职水平,推动建立专业化、轻型化、高效率的决策机制。深化信息科技风险管理“三道防线”履职能力和履职水平

优化科技组织架构,建立协同高效的科技决策和管理体系,深入开展科技制度体系建设,提高制度规范的全面性和可操作性,加快信息科技管理向规范化、精细化转变。

(三)数字化转型四项保障措施

1、加强业务技术融合,推进敏捷高效的组织架构持续优化
优化完善信息科技组织架构,从一个金融科技部裂变形成一个金融科技管理部、一个数字创新部(数字银行部)、一个安全运维部、N个产品研发团队的3+N的组织架构体系。

金融科技管理部负责全行金融科技条线的总体规划、统筹管理与工作协调职责。

数字创新部是全行数字化建设的统筹管理部门,致力于进一步落实数字金融战略,推动全行数字化转型升级,构建以敏捷和科技为主题的共享生态圈。在职能上,承担全行数据治理,数据平台和数据应用建设,数据统计、分析和挖掘等工作;承担全行数字渠道的统筹管理、数字金融业务落地的平台建设及创新业务的试验田和孵化器。

产品研发团队负责软件研发工作,按业务条线、软件产品线或地点设置多个研发中心,实行敏捷高效的小团队作战,成熟一个新设一个,每个中心配备项目、产品、研发和测试,内部深度协作。根据需要可灵活增加、裂变和裁撤。运转成熟后,尝试研发团队分散内嵌部分业务部门,与业务深度融合,形成一个个研发“部落”。安全运维部负责基础设施云建设、智能运维和安全保障工作。

2、加强合作创新,共建金融科技生态
与行业领先的金融科技公司深度合作,签订战略协议,充分借用对方先进的技术和能力,迅速弥补自有能力的不足。成立1-2个创新实验室,充分共享对方的技术资源和成果,进行创新技术研究。通过以上提升自主研发能力和创新引领能力。

3、提升科技投入在行内营业收入的占比,设立创新基金
为进一步发挥科技兴行的重要作用,推动全行向数字化和信息化转型,持续增加信息科技投入,主要重点投入以下领域:

在基础设施和运维平台建设方面,重点保障基础设施、系统平台和软硬件的建设和维护资金投入,为业务持续开展提供基础保障。

在科技赋能业务发展方面,需要根据业务需求开展一系列重点项目建设工作,确保科技系统建设的质量与效率,为业务发展提供保障。

在信息安全、信息科技风险管理、信息科技审计,外部机构风险评估和审计领域的投入。

定期开展外部IT架构咨询与科技专业培训,为科技能力的稳步提升提供资金支持。

设立创新基金,投入创新性,前沿性产品和技术的研究,并对做出突出成果的项目设立项目专项奖金进行奖励。

4、加强金融科技人才队伍建设,提升占比,优化晋升渠道,培养互联网文化
持续调优人才结构,提升业务部门和科技部门整体战斗力,形成专家、高、中、低搭配的纺锤形人才结构。

提升人才密度,加强需求分析师、项目经理、产品经理、架构师、云平台专家、分布式技术专家、大数据专家、人工智能专家的人才配置和培养。

完善科技体系“管理岗”和“技术岗”两条发展路径,建立市场化薪酬体系,优化晋升渠道,每年一次常态性进行技术通道人才晋升评定,重视人才、珍惜人才,唯才使用、公正透明、培养能上能下的团队文化。

以产出、量化考核为依据,实行KPI和OKR双轨制,提升考核的科学性。

建设开放式办公区间,以共同使命驱动,围绕科技强行目标,形成爱学习、自驱动、强执行、高协作、简单、透明的互联网团队文化。

建立试错容错机制,培养敢于创新尝试的文化,激发团队做事能干事的活力。

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xiguaxigua软件开发工程师, banker
2022-01-06 10:25
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