数字化营销与商业银行零售业务创新获奖科研报告

数字化营销与商业银行零售业务创新获奖科研报告摘

要：全球每天都有数十亿部手机、支付系统和相机等设备催生出指数级增长的数据量，大数据和高级分析定位时代已经到来。以数据、科技为驱动，重塑商业银行業务流程和经营形态，已经成为商业银行发展的重要课题。本文从商业银行零售业务面临的困境出发，重点分析了数字化经营对商业银行发展的意义以及实现数字化经营的措施，旨在推动数字化经营在商业银行零售业务经营中的应用，提高运营效率。

关键词：商业银行;数字化;大数据

一、商业银行零售业务面临的困境

1.客户行为变化困境

随着线上消费、金融模式创新发展，客户对于物理渠道的需求变化明显，大量常规的支付结算业务分流到自助、网银、手机等渠道办理。但另一方面客户资产在增加，高价值客户规模在增加，客户对银行资产、负债、个性化综合金融服务诸多方面的要求越来越高，因此，怎样精准识别不到物理渠道办理业务而又有产品需求的客户成为商业银行获客的挑战。

2.科技进步变化困境

银行大量常规交易处理可通过系统自动完成、客户自助办理、远程集中处理，用技术、设备替代人工，并且随着二维码、人脸识别、指纹识别、无卡支付等新技术应用，银行需要手工办理的交易越来越少，越来越流程化、自动化，常规的、需要用手工办理的很多操作流程可以用计算机替代，因此大量网点专业人员主要从事客户维护、产品营销等高价值服务，而怎样提高这些服务的价值将成为商业银行的核心竞争力。

3.客户需求多元化困境

近年来，随着移动互联网金融的流行激发了客户的金融类零售产品需求，随着“余额宝”的推出，各类网上理财产品不断推出，保险公司、基金公司都不断推出其公司旗下的网络APP终端，网上理财的丰富信息为客户提供了多样的性的选择，同时也衍生出客户多元化的需求。随着P2P的不断暴雷，客户零售业务逐渐回归商业银行，同时客户的多元化需求也同时提升。面对客户多元化的需求和丰富的各类产品，怎样提供高质量的服务，搭建平台也成为商业银行的挑战。

二、数字化经营意义

1.客户经营意义

在未来数据经济世界中，数字经济体之间的商业竞争模式是一种基于平台生态圈垂直体系的对抗，商业银行数据经营与分析能力的强弱将直接影响其自身的生存和发展能力，领先数字化的商业银行是能够“广泛连接生态的智能决策组织”，因此构建数据中台，夯实“数据与分析”能力，是相当长一段时期里商业银行打造商业竞争致胜武器的基本手段。尤其是在客户经营方面，一方面，精准的客户行为数据分析可以找到客户在哪，锁定目标客户，促进新客户的拓展;另一方面，针对存量客户的数据分析，可以更好的了解客户的偏好、营销时间，可以为客户提供更精准、更高效的服务，从而实现客户综合贡献度的提高。

2.赋能社会意义

随着互联网金融的快速发展，针对个人客户的零售业务也逐渐向批量化、平台化转型。未来商业银行的创新方向从金融产品和服务本身拓展至客户所在的生态圈，拓展业务疆域。其中数据具备联通客户不同服务场景的特质，有助于我行整合社会资源，融入客户场景，新辟客户触点。一方面，通过数字力建设将助力可以构建商业银行服务平台+金融服务平台+辅助支持平台的垂直生态体系，为政府电子政务、普惠金融提供平台生态圈，从而为更多的群众提供金融服务。另一方面，大数据的应用，使客户有更多的准入条件可以去享受商业银行的金融服务，从而打通商业银行金融服务的壁垒，实现社会的赋能。

3.管理精细化意义

只有通过在实际业务问题中运用大数据分析和高级算法设计出优化解决方案才能让数字化经营真正为商业银行的经营创造价值。因此，数据字化经营倒推商业银行对企业经营进行全盘思考和分析，并从企业价值链中的最具潜力部分开始进行分析，按照使用案例的经济效益、适配性、可行性和实现速度等条件进行优先排序。这个过程将推动商业银行在产品设计、资本使用能力、人工效能能力、资金风险控制能力以及信息集成管理及应用能力进行变革，而这些变革将实际推动商业银行的精细化管理能力提升。

4.风险控制意义

商业银行传统零售业务具有涉及产品多、客户量大、渠道多等特点，因此个人零售业务风险管理历来是监管机构和商业银行关注的重点与难点，零售产品风险管理能力一定上反映一家商业银行的综合管理水平。运用大数据分析客户需求与场景应用、员工操作与风险控制、不良客户特征与产品标签，可以打通营销、受理、风险管理三者数据竖井，建立含用户行为、管理层级、风险判断等维度的风险客户画像体系，为后续风险智能预警建立基础数据库，构建风险预警模型，从而全面提升零售业务风险管理能力。

三、数字化经营实现的措施

1.获取有效数据

数据作为生产要素参与收益分配，这一理论对商业银行的经营产生了变革的影响。技术和数据两大生产要素改革要求商业银行要适时构筑新发展理念，密切关注5G、大数据、人工智能、区块链等技术的最新进展，充分利用信息化、网络化、智能化成果。一方面，商业银行要充分分析利用现有的数据库信息，将存量数据进行分类整理、细化优化，整合共享全行数据资源，提升数据服务的标准化、便捷性、共享性，锻造企业核心数据库，为企业的数字化经营提供基础保障;另一方面，要从单纯的囤积数据转变为共享数据，汇集企业外部的公共数据，丰富数据库并通过数据配套产品服务，从而赋予数据更高的价值，实现为商业银行内部用户或组件提供共享、智能、及时的数据应用支持。

2.管理变革与数字化经营同步

商业银行零售业务在我国已有几十年的发展历史，企业内传统的工作方式已经根深蒂固，如何说服一线员工利用数据分析获得的洞见改变其工作和决策方式是数字化经营有效应用的关键。首先，商业银行的高级管理者要公开、坚定的支持，并将数字化经营纳入企业的发展战略。其次，要把数字化经营纳入企业的的日常工作流程，让员工理解改革，并把自己看作是改革力量的一部分。再次，引入业务部门参加，设计方案要以业务部门为本，业务需求主导案例的开发。要人尽其才，业务人员识别机遇，数据人员开发算法，科技人员开发原型，使用人员执行落地。

3.数据人才队伍建设及打造数字化经营文化

人才是数字化经营的第一生产力。商业银行零售业务的数字化经营的目标是发现市场机遇、构建问题、制定解决方案并推广实施应用，因此，单纯的软件工程师并不能满足全部的需求，真正紧缺的是既懂业务又会技术的人才。因此，商业银行要建立梯队人才机制，既要培养有统计学、计量经济学等数理背景的人才，也要通过项目制提高业务人员的数据分析能力。同时，商业银行还要打造数字化经营文化，鼓励员工探索新机会，快速完成概念证明，用数据说话。数据项目可采用可塑性强的沙盒模式，有效发现新功能，也能迅速改变，从而形成基于数