数字化转型杂谈七：“数字化业务”之“数据业务化”

评价一个企业的数字化业务价值，需要评估企业数据资产的价值变现能力。业务线上化落地了可用的数据资产，让业务本身变得可分析、可改进、可产品化，下一步要变现数据价值，将收集的数据用于业务或产品本身，使数据业务化。数字业务化将表现三个特征：一是数据成为产品服务最重要的特征；二是产品价值越来越多的体现在数字化产生的附加值；产品的使用和交付方式在数字化方式下将发生颠覆性变革。以下将从业务感知、业务决策、业务交付、业务运营、业务创新、业务开放平台六点推动数据的价值变现。

1）业务感知：利用全在线的业务数据，构建实时的业务感知能力

业务线上化落地了企业员工行为、客户行为、竞争环境变化、业务经营等数据，下一步要将数据盘活，转化为业务感知能力。业务感知能力是指实时察觉企业运营环境中发生的情况，知晓哪些环境情况对业务造成影响。构建实时的业务感知能力，首先是将在线数据服务化，利用企业数据中台实现企业数据的组件化，各业务线可以基于数据组件快速获得可组装的数据服务，加快数据应用的效率。其次是充分利用数据应用技术，通过自动化技术可以让机器代替人工手工操作重复性的数据处理工作，利用数据可视化技术可以让业务直观的理解复杂信息。另外是将数据融入到业务场景，比如在机构客户客户拜访环节，为债券销售人员提供机构客户的画像，提供客户经营、财务、融资、投资、资讯等即时信息；在零售营销运营分析环节，为业务提供客户在某个页面停留时间、跳转的页面、应用性能数据、第三方舆情数据监测。最后是获得数据预测能力，利用人工智能机器学习等算法对已发生数据进行分析，为业务提供预测性的数据感知能力。

2）业务决策：利用“算法+数据”的组合，提升业务决策精准度

数字时代复杂性与不确定性加剧，“数据+算法”的数据决策方式将取代以经验为主的决策方式，数据决策将有助于提升业务决策精准度。业务决策既包括企战略决策，也包括一线业务日常决策，以及帮助客户做的业务决策。提升业务数据决策能力，首先要运用数据思维代替经验思维，在现在业务线中推广数据决策思维，将基于数据决策作为现有业务流程的环节，通过对原有线上的运营流程进行改造，将原有依赖人经验判断的环节，增加基于数据决策的因素。其次从数据辅助决策，向数据即决策转变，以往的数据辅助决策主要利用数据的描述型分析，对过去已发生的事物进行统计分析来辅助企业运营管理的参与者做决策，数据即决策则是将数据分析嵌入商业流程并实现自动化决策，使得每天数万甚至数百万的决策在没有人的干预下由分析流程做出，以互联网渠道业务为例，通常当客户访问手机证券渠道时，看到的是在访问前已经设计好固定内容和定制页面，即使有些业务是个性化的，但也不是实时个性化，数据即决策则需要在一个全新的层面进行系统个性化设计，能够基于所有用户数据，包括客户最近一次页面点击，来实时优化客户体验，即客户当前操作将影响到哪怕下一秒他们所看到的页面内容。数据决策的自动化程度加大后，需要解决数据实时处理能力与数据决策监测能力，前者需要在机制与技术层面进行持续优化，后者主要是针对数据自动决策意外事件的处理能力，在底线环节要加入人工介入的能力。

3）客户体验：密切客户沟通，重新定义客户价值

利用数据运营分析，加强与客户之间的沟通，从沟通数据中实时获得客户真实需求，吸引客户深度参与业务的优化，催生企业与客户价值共创的形式，让客户成为业务产品的“拥护者”或“合伙人”。随着企业获得越来越多的互动细节，并将最新的互动行为纳入考量的运营型分析，客户体验可以被进一步个性化。数据分析加强客户沟通，从以下几点表现：一是提升信息透明度，客户可以更加透明且实时的获得数据感知，并能快速选择沟通反馈渠道，业务人员可以可快速获得客户反馈。二是升级客户服务，利用数据分析可以更快的获得客户信息，并提供数据决策，在客户反馈前更快的提供客户服务，在远程客服人员接听电话环节，提供客户多个渠道上该客户的行为数据，让客服人员可以有针对性的解决客户问题。三是提升在线体验，比如在交互层面，可以利用数字技术，支持多重体验，利用万物互联技术，如VR、AR、智能音箱、智能手表等提供的各种数字接入场景，为客户提供跨会话平台的感官体验，将金融业务融入客户生活的方方面面；在渠道层面，可以建立一整套社交倾听和营销能力，支持外部社交化媒体和策略，让一线业务人员可以更快的与客户建立连接，更好的了解客户；在客户情感层面，基于人工智能技术，比如自然语言处理方法来看、听、说和理解客户情感需求，为客户带来更温暖的服务体验。

4）运营管理:利用线上运营数据，建立数字化的运营管理支撑体系

通过业务运营线上化围绕业务价值链，打通流程孤岛与业务断点，建立从业务开始到结束的完整的流程，下一步借助运营线上化数据运营分析，建立数字化的运营管理支撑体系。一是提升企业优质资源的利用率，利用数据的打通，将业务资源的沉淀与围绕资源应用的沟通得以可量化，可感知，进一步才能更合理的配置集团资源。二是提升合规风控管理水平，基于规范化的数据分析与决策，以及自动化或半自动化的业务决策执行，将有助于建立全在线、可洞察的合规风控体系。三是建立持续运营的能力，利用全数字化的工作空间，员工工作与协同在线化，形成数字化的工作镜像，为管理岗位提供团队成员的工作任务、行程安排等数据，让管理岗位能够更好的知道团队工作效率、分工协作情况、持续提升员工工作、协同、合规管控水平。四是提升管理决策执行力水平，利用扁平化、社交化、可视化的数字技术应用，提升决策传导机制，实时监测执行落地效率，并进行执行力辅导。五是提升绩效透明度与公平，建立人员工工作产出的量化分析模型，有利于考核评价的公平性。六是有助于人才培养，基于外部环境的数据感知，以及内部员工行为数据，有助于有针对性的培养一支能够紧跟新时代新国情，能够敏捷应对不断变化的环境，并具备前瞻性合规和风控意识的人才团队。

5）业务交付：支持个性化、定制化的业务交付模式

基于数据分析带来最重要的变化是客户与企业之间的日常互动，将更好的向客户交付更个性化的产品、营销和服务。市场的消费方式发生变化，以标准化产品服务供应客户的方式已不再适用，业务需要向满足消费者个性化、定制化的需求方向发展。满足客户定制化需求需要实现业务和技术的敏捷。业务的敏捷主要体现在感知客户需求并作出反馈，基于客户行为、反馈等信息可以构建用户画像，对客户的偏好，风险承受能力等进行分析，为客户提供精准的个性化服务，并把不同的客户转移到相应的渠道，满足客户个性化需求。 技术的敏捷在于建立技术与业务的双轮驱动，中台化技术架构为应用提供可快速复用的服务化能力，在应用层为业务提供可自主编排配置发布产品的能力，在协同工作平台方面为员工提供实时在线连接客户的能力。

6）业务创新：挖掘实时数据，为业务创新技术提供数据支撑

数字技术相对其它方式，具备更高的速度、精准度，以及连接属性。一，证券交易量大，速度对业务都很重要，每一笔交易股票交易通过计算机运行复杂的分析算法，在毫秒间做出买卖决定，然后算法直接执行买卖命令并在一眨眼间买进和卖出，可能在捕捉非常细微的价格无效然后立刻抛掉股票。企业每天数千万笔互联网渠道业务请求，数百万次量化策略执行，即使每次操作产生少量收入收益或客户体验上的提升，积累下来也相当可观。二，证券交易涉及资金额大，缺乏决策精准度将可能导致重大的责任事件，像市场上“闪电崩盘”或风险合规事件，有可能是某一笔交易的决策失误，基于数据的分析辅助或自动化决策将有助于提高业务精准度。三，利用大数据、物联网、社交化、移动化等数字技术，将促进人与人，机器与机器，人与机器，人与组织，客户与企业，不同企业间，企业与监管的信息能实现实时的连接，连接的同时才能实现更好资源共享。有效的利用好数字技术在速度、精准度、连接属性，围绕“重构产品、重构业务模式、重塑价值链”，将创造出更低成本、更高效率的业务流程与模式，提供更好的产品、服务和客户体验。

7）业务开放平台：突破边界，打造平台生态

平台战略对金融企业的影响正在逐步显现，金融企业与生俱来的中介属性决定了其自身就是一个平台，具备生态发展的先天优势。在打造金融业的开放平台方面，银行业的开放银行己形成规模，国内证券业务仍属起步阶段，比如近几年深交所举办的科技大会都以开放生态为主题，招商银行、浦发银行、华泰证券等举办了创新创意大赛邀请覆盖金融科技初创企业参赛等方式都在积极探索中。从业务开放平台角度看，主要思路是利用数字化技术突破企业经营的边界，自主打造平台，吸引外部合作伙伴企业共享优质资源，连接监管平台提升与监管沟通效率。建议在当前背景下，一方面积极做好技术与业务探索，在满足监管要求的情况下，围绕现有业务的协同模式，打造高效的协同网络，加强企业与外部资源的连接，吸引机构客户共建业务生态；另一方面，打造具有行业特色的技术开放平台，向合作伙伴开放业务能力，并不断吸收外部优质资源，与合作伙伴间形成多边价值增值。

虽然具体的业务开放模式仍需探索，但需要认识到成功的平台价值对企业业务竞争力具有颠覆性的影响，它的引入可能呈指数级变化。开放平台模式可以制造网络效应，在这种情况下，用户数量或用户类型将推动平台价值的实现。

## 相关系列阅读：
数字化转型系列一：聊聊与数字化相关的定义
数字化转型系列二：聊聊思维模式
数字化转型系列三：关于简化
数字化转型系列四：证券公司数字化转型常见误区
数字化转型系列五：数字化转型3个主线
数字化转型系列六：“数字化业务”之“业务线上化”
数字化转型杂谈七：“数字化业务”之“数据业务化”