金融业数字化转型的思考

2020-01-18刘欣彤广东东软学院

环球市场 2020年14期

刘欣彤广东东软学院

随着全球经济不断飞速发展，尤其是数字化给各行业带来巨大冲击，金融公司不得不思考企业数字化面临的挑战：1.前端线上服务体系不完善；2.大中台的运营模式缺乏灵活性；3、后台数据孤岛问题无法快速支持业务决策。因此，从前端到后台的全面数字化转型，成为所有金融企业必须立即启动的任务。

一、优化线上体验，从客户迁移到生态服务

大型传统金融企业拥有海量客户群体，多数线上化还仅停留在将客户从线下到线上迁徙的初步阶段，而真正的数字化前端，需要从个性化、波段式的营销展示，转为为客户打造不同场景的生态体验。

第一、梳理线上服务体系。从将线下产品向线上迁徙，到设计符合线上消费客户的专属产品，企业需要对自己面对的客群、产品和服务流程进行全面的梳理，形成自身庞大的线上产品和服务仓库，并打上差异化的服务标签，应对不同的客户群体和场景需求。第二、制定差异化的营销策略。聚焦产品、权益、活动、价格四个要素，面向不同特征的客户群体，制定专属的“波段式”的营销方案，将客户想要和需要的产品服务，按特定节奏精准地送到客户面前，实现客户线上的高频互动。第三、打造线上场景和生态。客户的购买动作大多不是割裂的，而是基于特定场景和情感下的行为，企业在实现精准营销的同时，更重要的是基于社交、知识分享等方式，打造客户充分依赖的场景和生态，如购车、教育、医疗等，甚至尝试引入外部合作企业，共同营造生态氛围。例如，某保险公司引入外部银行、4s 店和汽油供应商，共同打造线上车展，将贷款、保险等金融服务，与购车和加油场景相结合，实现线下车生态向线上延展。

二、巩固中台能力，从系统模块化到组织前置化

企业中台是连接前段运营和后台服务的关键纽带，它对前线赋能的效率，决定了整场数字化战役的成败。

系统搭建上，随着云服务的不断成熟，基于PaaS（Platform as a Service）的中台服务能力逐步成为企业的焦点。通过将业务服务能力打碎、重组，最后形成业务服务模块，并用PaaS 的中台能力将这些模块固化，成为大型金融企业的最优选择。银行不再需要为为每一个交易系统开发一个反洗钱功能，而是通过调用反洗钱模块的服务，实现全量业务系统的监控和记录，而该模块的持续优化，也成为“一人吃饱、全家不饿”的买卖。

组织架构上，大多企业设置独立的产品部、IT 部、财务部来支持整体企业运作，尝试通过集中化的大中台，实现资源的最大利用。但这种内部闭环的工作机制，带来的可能是一板一眼的制式流程，难以满足前线快速变化的市场需求，此时，向前线投放业务前置岗慢慢成为众多企业的最佳选择。参考HR 三支柱的理念，在中台部门运作中得以延伸，通过强化BP（业务伙伴）角色，让中台人员走进业务部门，深入了解业务的实际需求，并将需求快速反馈至COE（专家组）和SSC（集中作业中心），完成“简单需求敏捷实现，复杂需求集中推进”的中台支持模式。

以上模式在某国有银行得到了很好的实践，其在2007 年开始推进业务模块化，将所有业务流程拆分成不同的业务模块，并将业务模块和系统能力一一对应，打造基于PaaS 的中台服务能力；同时尝试将产品岗前置到渠道部门，支持快速的产品创新。本人作为客户，最直观的感受便是其线上功能的调整比同业更迅速，迎合市场需求的产品上线比同业更及时。

三、夯实数据基础，从数据记录到智能洞察

众多行业中，金融业算是数据准确性要求最高，数据处理能力最强的行业，但仍然缺乏智能化的数据应用方案，在大数据不断发展的当下，从数据的可记录、可搜索，向可视化、可决策、可追踪的跃进，成为企业的必然选择。

首先，优化基础的数据管理模式。建立从数据仓库、数据集市到数据分析平台的数据管理体系，从系统建设和管理制度上解决数据来源混乱、数据口径不一致、数据获取困难的现状。其次，打造可视化的数据应用能力。向管理层和前线员工提供差异化、可配置的数据获取工具，辅助市场洞察决策。最后，探索智能化的数据决策工具。打造专业的数据分析和策略团队，通过机器学习等高阶算法，固化常规的风险判断规则和经营决策逻辑，实现智能化的业务决策。