報告編委

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報告摘要

著眼當下，數字化轉型是區域性銀行必舉之措

面臨著大行、網際網路銀行、外資銀行的三重擠壓，區域性銀行轉型迫在眉睫。而在政策外部引導支援與銀行內在驅動下，藉助金融科技，完成數字化轉型成為區域性銀行的必經之路。

與小行相比，大中型區域性銀行優勢顯著；與2萬億以上資產規模的大行相比，大中型區域性銀行則在資金、人才、技術、組織、程式等多方面存在不足。只有聚焦區域，精準定位客群，運用區別於頭部銀行的思路，進行特色化、差異化的數字化轉型，區域性銀行才能順應時代，把握金融動向，實現業績長效增長。

按圖索驥，區域性銀行數字化轉型總述

區域性銀行數字化轉型要以“擴大資產規模，提高市場佔有率”為目標，以頂層規劃為藍圖、以業務需求為驅動、以權責明確為重點、以貫穿未來為準繩四項為原則，做好整體發展規劃，有序建設數字中臺、業務中臺、AI中臺、技術中臺，權衡自研、聯合利弊，做好數字化轉型工作。

循序漸進，各業務數字化轉型辦法

做精做快零售。以實現零售業務精細化運營為主要發展目的，快速實現零售業務轉型，併為小微、財富、對公的數字化轉型積累經驗和內部數字化人才。

做大做強小微。小微作為區域性銀行的優勢業務，在零售營銷、風控基礎上，做好小微營銷、風控的數字化、智慧化，深度繫結當地小微客群，打造業務優勢點。

做多做優財富。財富管理作為中間業務，是區域性銀行增收的重要增長點。結合零售轉型經驗，財富業務要精選產品，豐富產品體系，並賦能客戶經理，掌握領先的銷售技術，有針對地開拓本地財富資源。

做厚做穩對公。區域性銀行對公業務要深耕當地特色產業，繫結當地企事業單位。但現階段對公的建設以平臺搭建、生態建設為主，實現對產業鏈企業的更好賦能。同時做厚當地企業，增加對公企業粘性和服務深度。

全面支援，為區域性銀行轉型保駕護航

金融科技。構建“敏穩結合”的雙態IT架構，將成為多數區域性銀行的選擇。其中，雲端計算是區域性銀行的戰略轉型的重點；落地數字應用，BI商業智慧作為大資料應用的重要一環，賦能業務決策效果直觀，而且輕部署ROI明確，已落地銀行多業務場景，也將是最先實現移動化的資料分析系統；在技術開發和技術應用方面，要與大行有所區別，重點強調技術在業務應用中的價值，而不必囿於大規模投入對底層技術的研發。

智慧運營。對於線上渠道，核心通過渠道智慧化建設優化渠道體驗，主要手段包括智慧客服、自動客戶識別、智慧知識庫、多渠道互動引擎等，並以遠端銀行為渠道中心，在實現全天候、全渠道的基礎上，實現渠道協同。

資料安全。區域性銀行應該著眼全域性，建立統一資料標準、注重安全合規，構建全面的安全防護體系。制定統一的內外資料標準，提升資料質量，注重基於安全合規的管理，防止資料洩露，建立全面的安全防護體系，應對新型攻擊。

一把手工程。區域性銀行數字化轉型涉及大量業務創新與商業模式變革，需要銀行以堅定的態度和必勝的決心，自上而下、系統性地進行全方位、多層次的數字化探索與實踐，轉型必須由董事長、行長層級的一把手推動。

組織保障。為實現數字化，區域性銀行做好組織建設，建立契合度高的組織架構，建設更加創新、容錯的企業文化。

人才培養。區域性銀行需要重新建立人才能力模型，調整人才發展戰略，創新人才培養機制，打造兼具業務能力、技術能力、資料分析能力的T型人才團隊。

面向未來，探索數字化轉型新路徑

未來，區域性銀行要建設更落地、更開放、更穩健的銀行生態，並提升敏捷開發能力，打造領先的區域競爭優勢。在自身內部合規的基礎上，做好資料流通共享與資料安全，進一步釋放資料價值。

目錄

\1. 著眼當下，數字化轉型是區域性銀行必舉之措

\2. 按圖索驥，區域性銀行數字化轉型總述

\3. 循序漸進，各業務數字化轉型辦法

\4. 全面支援，為區域性銀行轉型保駕護航

\5. 面向未來，探索數字化轉型新路徑

結語

關於愛分析

研究諮詢服務

法律宣告

1. 著眼當下，數字化轉型是區域性銀行必舉之措

本文研究範圍為大中型區域性銀行，即經營範圍限定在某一區域（多為省、市、縣、鄉），資產規模為2千億到2萬億的銀行。下文所述“區域性銀行”特指“大中型區域性銀行”，即“大型區域性銀行”和“中型區域性銀行”。

圖 1： 區域性銀行分類

隨著金融監管的加強與金融規範的完善，以及受頭部銀行（本文中指“國有大行及股份制銀行”）、網際網路銀行和外資銀行的擠壓，區域性銀行面臨著“不變則衰”的發展困局。

1.1 多種因素，區域性銀行發展面臨重重挑戰

1.1.1 政策持續加碼，區域性銀行面臨多重監管要求

圖 2： 區域性銀行面臨多重監管要求

評價指標體系優化，區域性銀行高質量發展成為核心目標

2021年1月4日，財政部發布了《商業銀行績效評價辦法》（以下簡稱《新辦法》），對商業銀行四大評價指標體系進行了全面優化和調整。第一，《新辦法》對商業銀行盈利能力、經濟增長、資產質量、償付能力四大指標體系的具體指標設定和權重係數進行了調整優化，如對經濟增加值、人工成本利潤率、人均淨利潤、人均上繳利稅四個指標進行了進一步優化，旨在引導商業銀行平衡規模與效率、短期與長期、風險與收益，走高質量發展的道路；第二，新增指標體系，對小微企業貸款增速和貸款戶數都提出了考核指標要求，以達到優化信貸結構、加大實體經濟支援力度的目標；第三，《新辦法》弱化利潤考核指標，強化價值創造理念；第四，《新辦法》做出系列調整，強化質量管控要求。綜合而言，《新辦法》的頒佈，旨在對商業銀行提出高質量發展的核心要求。如何在支援小微信貸的同時強化風控管理、提升資產質量，尋求一條高質量發展的路徑，成為了區域性銀行的核心目標。

“區域化”特質限制下，區域性銀行業務廣度與深度亟待擴充

2021年1月15日，銀保監會和央行聯合印發《關於規範商業銀行通過網際網路開展個人存款業務有關事項的通知》，要求地方性法人銀行堅守發展定位，確保通過網際網路開展的存款業務，立足於服務已設立機構所在區域的客戶。2021年2月20日中國銀保監會對外發布《關於進一步規範商業銀行網際網路貸款業務的通知》，嚴控跨區域經營，明確地方法人銀行不得跨註冊地轄區開展網際網路貸款業務。對於獲客渠道本就受地域限制、流量範疇本就較窄的區域性銀行來說，這些規定的頒佈，強調了區域性銀行的“區域性”特質，收緊了區域性銀行跨區域、跨機構業務的口子，壓縮了區域性銀行的獲利空間，迫使區域性銀行不得不改變其經營模式與發展戰略。

“斷直連”政策影響下，區域性銀行資訊管理與風控管理亟待提升

2021年1月，央行釋出《徵信業務管理辦法（徵求意見稿）》，對徵信機構對於個人資訊的採集、使用和安全做了規範。2021年7月，央行徵信管理局給多家網路平臺下發通知，要求後者與金融機構開展引流、助貸、聯合貸等業務合作時，不得將個人使用者主動提交的資訊、平臺內產生的個人資訊、從外部獲取的個人資訊，以申請人資訊、身份資訊、基礎資訊、個人畫像評分資訊等名義，直接提供給金融機構，實現個人資訊與金融機構的全面“斷直連”。

這一系列“斷直連”的徵信管理政策，資訊流方面——阻斷了區域性商業銀行通過第三方機構獲取客戶畫像等資訊的路徑，此時銀行自身的資料積累就顯得尤為重要；業務流方面——減少獲客引流渠道，為區域性銀行精準營銷、精準運營帶來了一定阻礙；另外，在聯合貸、助貸業務監管不斷加碼的情況下，區域性銀行風控平臺建設顯得尤為重要。該政策的 頒佈及全面推行，意味著區域性銀行必須加強大資料管理與運營，轉變以往粗放的經營模式，尋求一條有力、精細化的變革路徑。

“雙碳”目標驅動下，區域性銀行經營模式亟待轉型

自2021年兩會以來，“碳達峰、碳中和”被寫入政府工作報告，各機構與各省市也紛紛 頒佈了系列政策引導金融業實現“碳達峰、碳中和”目標。2021年1月4日，中國人民銀行工作會議部署2021年10大工作，明確“落實碳達峰、碳中和”是僅次於貨幣、信貸政策的第三大工作。

該系列政策的 頒佈對區域性銀行開展綠色信貸業務提出了要求。傳統的區域性銀行業務經營模式粗放，沒有基於“雙碳”的系統的評價指標與風控體系，也缺乏基於碳指標的客戶分層模型。而綠色信貸的開展離不開基於評價體系的客群分層、精細化運營與風險管理的建設。這要求區域性銀行充分運用投資診斷工具、數字化報告工具以及供應鏈風險管理工具等數字化工具，基於大資料構建實時、獨立並有效的ESG評分與指數，建立健全完善的碳披露體系，並基於ESG評分與指數建立及時準確的風險識別系統，從而實現精細化運營。

1.1.2 經濟增長乏力，競爭壓縮區域性銀行市場空間

我國經濟增速放緩，區域性銀行獲利空間縮小

近年來，隨著經濟發展模型變化與產業結構縱深調整，中國經濟進入“新常態”，增速整體趨緩，而新冠疫情的突發性影響和國際經貿形式的鉅變進一步加劇了中國經濟增速放緩的態勢。受經濟整體放緩態勢的影響，地方經濟發展也隨之放緩，中小微企業生產經營受到強烈衝擊，導致以中小微企業為主要客戶的區域性銀行面臨多重問題：

第一，不良貸款率上升、資產質量下降。因此，強化風控管理、提高風控效率，是區域性銀行的重要訴求；

第二，淨利潤增速放緩、獲利空間縮小。因此，轉變經營模式、提升獲客效率，進行精細化管理，是區域性銀行的另一重要訴求。

頭部銀行業務下沉，區域性銀行優質客戶被搶佔

2020年以來，金融監管部門 頒佈了一系列扶持首貸戶、小微信用貸與供應鏈金融等扶持政策，引導金融機構加大對於中小微企業的信貸投放。2021年初，人民銀行、銀保監會研究制定“十四五規劃”，將普惠小微金融服務作為發國家展重點之一。為響應政策，頭部商業銀行紛紛選擇進入下沉市場，助力小微企業發展，構建特色金融生態圈。

圖 3： 截至2021年5月末全國貸款餘額同比增速

而頭部銀行資本實力強勁、場景積累豐富，能更精準把握客戶需求點。與之相比，區域性銀行缺乏創新能力、競爭力不足，客戶粘性相對偏弱。因此，擁有更為豐富的場景和更加靈活的模式的頭部銀行的下沉，會使得區域性銀行面臨著業務場景被擠壓、優質客戶被搶佔的風險。

網際網路銀行衝擊下，區域性銀行獲利空間被擠壓

近五年來，我國網際網路銀行飛速發展。自2018年起，我國以網際網路銀行為主的民營銀行淨利潤一直呈現逐步增長態勢，而城商行與農商行淨利潤2020年均有較大幅度的下降。以微眾銀行為例，其淨利潤2018-2020年每年都有較大幅度的增長。

圖 4： 網際網路銀行飛速發展

網際網路銀行突破了地域限制，精簡了業務辦理流程；且擁有大資料與人工智慧等技術的助力，在技術上有明顯的優勢，在引流獲客、生態平臺構建方面都具有傳統銀行無可比擬的優勢；此外，在普惠金融的大背景下，網際網路銀行自身業務地域範圍廣的特性與政策高度契合。因此，“高收益、高成本、高風險”的網際網路銀行，在通過大資料等科技手段嚴控風險後，對客群高度重合的傳統區域性商業銀行帶來了極大的衝擊。

外資銀行准入放開，區域性銀行市場格局被重構

2021年4月30日，銀保監會發布訊息表示，為建設更高水平開放型經濟新體制，充分發揮外資銀行在構建新發展格局中的作用，銀保監會決定豁免外資法人銀行對母行集團大額風險暴露的監管比例要求。同時，銀保監會表示，今年將繼續推進銀行業保險業高水平對外開放，全面實施外商投資准入前國民待遇加負面管理制度，進一步優化監管規則，增強開放監管能力，積極支援在華外資銀行保險機構穩步發展。

外資銀行准入的全面放開，使得越來越多的外資銀行通過入股中資區域性銀行、加大在合資機構中的持股比例等手段，進入國內銀行業市場，如星展銀行擬認購深圳農商行13%的股份，將成為深圳農商銀行的第一大股東。這在一定程度上會對現有銀行業競爭格局造成衝擊。

1.1.3 消費習慣改變，區域性銀行需要轉移展業陣地

隨著數字化程度最高的“Z世代”逐漸成為消費主力群體，我國進入新消費時代，消費者消費需求與消費習慣發生改變，網際網路成為消費者的生活主場。因此，為迎合消費者需求，探索新的展業渠道，是區域性銀行今年的關注熱點。

而2020年以來，隨著新冠疫情的爆發，消費者生活方式發生突變，線下消費受阻，進一步使得線上消費迅猛發展。新冠疫情對中小銀行影響較強，對國有大行和股份制銀行影響較小。新冠疫情加大銀行新增信貸業務操作難度，對科技實力薄弱的區域性銀行造成了較大沖擊。如果疫情呈現常態化趨勢，那麼區域性銀行所受影響會進一步加劇，其線下渠道業務量會進一步減少。

因此，在消費習慣改變導致的內生需求與疫情突發導致的外生需求的雙重驅動下，發展線上業務、擴充線上渠道，成為了區域性銀行的重要關注點。

1.1.4 技術持續革新，科技為銀行轉型提供更多可能

近年來，物聯網、5G、大資料、雲端計算、人工智慧等先進技術不斷髮展甚至趨於成熟，應用範圍越來越廣泛，為金融科技的發展提供了沃土。2019年，我國發布了金融科技重點規劃政策檔案《金融科技（FinTech）發展規劃（2019-2021年）》，要求重點發展大資料、雲端計算與分散式資料庫、人工智慧、網路身份認證、區塊鏈技術、視訊流媒體等技術，進一步增強金融業科技應用能力，實現金融與科技深度融合、協調發展，增強人民群眾對數字化、網路化、智慧化金融產品和服務的滿意度。在金融科技的支撐下，我國區域性銀行轉型有了更多可行、高效、便捷的途徑。如大資料和人工智慧的發展為銀行風控賦能，網路身份認證技術則對風控反欺詐和營銷有明顯的幫助作用，視訊流媒體的不斷髮展對銀行對公開設賬戶、視訊面籤等業務均有所助力，區塊鏈技術的發展則為銀行供應鏈金融等業務提供了更多可能。

在政策與行業的雙重壓力下，加之新冠疫情的影響，區域性商業銀行面臨著引流受阻、場景受限、業務不足等難題。區域性銀行只有深耕本地化區域，立足多場景建設，推進資訊渠道建設，基於金融科技不斷創新業務，構建銀行新生態，才能破解困局，走出特色化、差異化的發展道路。

1.2 內外驅動，數字化成為區域性銀行轉型必要手段

1.2.1 戰略破局，數字化正重塑銀行增長曲線

經濟新常態下，區域性銀行市場空間持續被擠壓，伴隨監管政策持續收緊，區域性銀行面臨業務增長與合規的雙重壓力。當前，如何適應新形勢、新趨勢，尋找新的業務增長點，是區域性銀行亟需思考的問題。

迴歸銀行業務價值鏈，銀行業務可以解構為產品、渠道、營銷、運營與風控五個價值環節，這也決定了銀行戰略破局的核心方向。在數字經濟時代，數字化轉型成為未來銀行的重要戰略手段之一，無論是產品創新、渠道擴充、精準營銷、精細化運營還是高效風控，數字化都能有效賦能各價值環節，助力戰略破局。數字化正賦予業務新的增長動力，重塑銀行增長曲線。

以銀行的對公業務為例，借鑑國內外先進同業轉型經驗，轉型的主要戰略方向包括：建立專業化營銷前臺，強化產品創新與定價能力，全方位信貸風險管控，推廣業務數字化。根據權威機構分析，四大戰略落地能夠為國內銀行的公司業務帶來至少30%的營收提升空間，而四大戰略的實施都離不開數字化工具的運用，銀行數字化的重要性不言而喻。

圖 5： 銀行公司業務不同戰略方向的預期營收提升價值

1.2.2 他山之石，領先銀行已構建數字化壁壘

數字化正改變客戶行為和期待，客戶期待全方位數字化的產品與服務，領先銀行也已憑藉數字化轉型構建業務壁壘。數字化轉型的核心是應用科技，賦能業務。隨著金融科技的發展，數字化轉型正在持續滲透銀行各個銀行業務，重構銀行業務價值鏈。

據權威機構調研發現，股份制銀行及國有商業銀行等大型商業銀行，其數字化轉型已基本處於加速與沉浸階段，在零售業務、財富管理業務、小微業務、對公業務等不同業務領域均開啟了不同程度的數字化轉型。

而雖已有91%的區域性銀行開展了數字化轉型，但區域性銀行整體仍處於轉型起步階段和加速階段，開啟了區域性的、涉及個別業務領域的數字化轉型實踐。其中，對於資產規模2千億-5千億的中型區域性銀行，其數字化轉型覆蓋的業務主要為零售業務與小微業務，且轉型深度不足；對於資產規模5千億以上的大型區域性銀行，其數字化轉型覆蓋的業務則更為廣泛，包括零售、小微、財富管理、對公業務等，且部分業務已有一定的轉型成效。

圖 6： 區域性銀行數字化轉型程式

圖 7： 區域性銀行業務數字化轉型程式

因此，為了不被頭部銀行及其他區域性銀行搶佔市場，追趕轉型進度、實現彎道超車，區域性銀行需要從理念、業務、系統支撐上，全面開展數字化轉型頂層設計。

1.3 優劣並存，區域性銀行需走差異化轉型道路

1.3.1 與資產規模2萬億以上銀行相比，區域性銀行數字化優劣並存

1) 市場

從市場角度看，與頭部銀行相比，區域性銀行既有諸多不足，也有頭部銀行無可比擬的優勢。

一方面，頭部銀行由於成立時間長、展業範圍廣，場景積累豐富、具備明顯的規模優勢，已形成規模效應。頭部銀行市場規模大，市場份額高，市場地域分佈廣泛；而區域性銀行則囿於區域，有明顯的地域化特徵，市場規模遠不及頭部銀行。規模效應下，頭部銀行成本更低、產品標準化程度更高、市場戰略地位更高，而區域性銀行則處於相對劣勢地位。

圖 8： 截止2021年7月我國銀行業各類銀行資產規模（萬億元）

另一方面，雖然頭部銀行規模大，但由於其戰略定位與區域性銀行不同，在地方區域佈局較少，也並未形成足夠的情感認同。而區域性銀行相對於頭部銀行，更加立足本地，網點廣泛、服務便捷，依託當地政府，與當地中小企業及民眾都有更強的情感聯結。因此，區域性銀行需要把握本地特色，依託政府關係，以鄉情鄉緣為紐帶，開展不同於頭部銀行的精細化、差異化的轉型道路。

2) 能力

l 人才

與國有商業銀行及股份制銀行等大型頭部銀行相比，由於區域性銀行自身體量較小，其2020年在金融科技方面的人才投入數量明顯遠低於國有商業銀行與股份制銀行，數字化核心人才較為短缺。

圖 9： 2020年部分銀行金融科技人員投入及佔比

此外，儘管區域性銀行金融科技人才總數有限，但其在人才投入佔比方面也有一些優勢。據部分上市銀行年報披露顯示，2020年頭部區域銀行金融科技人才投入佔比與大行並無明顯差別，甚至部分割槽域性銀行金融科技人才投入佔比超過大行，說明其對數字化轉型重視程度較高。

l 資金

圖 10： 2020年部分銀行數字化資金投入及佔比

與2萬億以上資產規模的商業銀行相比，區域性商業銀行由於受制於自身資源，數字化轉型資金投入明顯較少，甚至不足大型商業銀行的百分之一。除了資金投入規模較低外，由於區域性銀行營收渠道不如大行多，資金運用較為謹慎，其數字化資金投入佔營收比重也較低。

l 技術

與2萬億以上資產規模的商業銀行相比，區域性商業銀行數字化一大瓶頸為資料基礎能力較為薄弱。過去資料積累不足，資料分析依靠第三方，資料治理缺失等因素，致使區域性銀行資料基礎能力較為薄弱。資料質量較差、資料難以統一、資料獲取較難等問題亟待解決。

圖 11： 不同區域性銀行資料基礎情況

1.3.2 與資產規模2千億以下銀行相比，區域性銀行數字化明顯佔優

儘管與2萬億以上資產規模的銀行相比，區域性銀行在人才、資本、技術、程式等方面均存在諸多不足，但與資產規模2千億以下的小型區域性銀行相比，2千億-2萬億資產規模的大中型區域性銀行在先天條件方面存在諸多優勢。

首先，與資產規模2千億以下的銀行相比，區域性銀行的規模本就是一種得天獨厚的優勢。資產規模2千億以下的的銀行可能由於規模過小、分佈區域過窄，市場佔有率更低。而區域性銀行相比之下，市佔率則高很多，能夠觸達的個人及企業客戶更多。因此，區域性銀行相對於更小的銀行而言，數字化轉型的需求更為迫切。

圖 12： 大中型區域性銀行區位分佈

資產規模2千億-2萬億的大中型區域性銀行，分佈範圍主要集中在經濟發達的東南沿海地區、京津冀地區以及各省市省會地區；資產規模2千億以下的小型區域性銀行則較為分散，散佈在全國各個地區。因此，單純從分佈區域上來看，大中型區域型銀行集中分佈在經濟較為發達的地區，存在著明顯的區位優勢。

具體而言，人才方面，大中型區域性銀行相較於小型區域性銀行明顯佔優，內部培養機制更加完善，外部招聘渠道更加廣泛；資金方面，大中型區域性銀行相較於小型區域性銀行，數字化資本投入較為充足；技術方面，大中型區域性商業銀行已建立起相對較為統一的資料基礎或具備初步資料平臺規劃，而小型區域性銀行資料基礎比較薄弱，資料治理能力相對欠缺；程式方面，大中型區域性銀行大部分已經處於數字化轉型起步階段，小部分進入加速階段，而小型區域性銀行則更多處於規劃階段甚至還未有數字化轉型規劃，仍未開始數字化轉型。

1.3.3 小結

大中型區域性銀行相對於小型區域性銀行，存在數字化轉型的天然優勢，因此大中型區域性銀行數字化轉型是必要且必然的；與國有商業銀行及股份制銀行相比，大中型區域性銀行在人才、資金、技術、程式等多方面有較大的差異，因此其不能照搬國有商業銀行及股份制銀行的數字化轉型路徑，需要立足地域、把握場景，走差異化的數字化路徑。

圖 13： 大中型區域銀行處於數字化轉型起步階段，需走不同於頭部銀行的數字化轉型路徑

1.4 銳意轉型，助力區域性銀行業績長效增長

隨著監管進一步收緊，面臨著大行、網際網路銀行、外資銀行的三重擠壓，區域性銀行轉型迫在眉睫。而在政策外部引導支援與銀行內在驅動下，藉助金融科技，完成數字化轉型成為區域性銀行的必經之路。與小行相比，大中型區域性銀行優勢顯著；與2萬億以上資產規模的大行相比，大中型區域性銀行則在資金、人才、技術、組織、程式等多方面存在不足。只有聚焦區域，精準定位客群，在頂層設計的引導下，運用區別於頭部銀行的思路，進行特色化、差異化的數字化轉型，區域性銀行才能順應時代，把握金融動向，實現業績長效增長，完成破局。

2. 按圖索驥，區域性銀行數字化轉型總述

圖 14： 區域性銀行轉型藍圖

構建數字化轉型戰略時，需要綜合高層、業務、職能和技術多方視角，以合理的層次和邏輯關係對整體戰略進行架構。轉型要以業務的發展為最終目的，在前臺、中臺、後臺的有機配合下完成業務轉型，促進業務發展。

2.1 區域性銀行數字化轉型核心價值

作為區域性銀行，發展核心目標是：擴大資產規模，提高市場佔有率。資產規模作為衡量銀行發展的核心指標之一，其重要性不言而喻，如何能在激烈的市場競爭中實現資產規模的快速增長，是每一個區域銀行的發展核心命題。在擴大市場資產規模的基礎上，如何進一步增強區域影響力和競爭力，擴大市場佔有率，實現業務體量和質量的雙增長，是對數字化轉型的又一重考驗。

數字化轉型過程中核心原則：

1）以頂層規劃為藍圖

區域性銀行數字化轉型需要通過科學的統籌規劃，明確頂層轉型藍圖設計，有計劃地轉變業務發展路徑，針對性地部署發展模式，提供強有力的能力保障，有效推進全行數字化轉型戰略落地和實施，切勿盲目跟進頭部大型商業銀行發展路徑，一味謀全謀大。

2）以業務需求為驅動

在數字化轉型過程中，區域銀行應該以業務需求為驅動，快速見效為階段目標，在滿足數字化轉型要求的同時，解決業務痛點，制定可落地、可執行的方案。同時，我們認為，轉型應以業務為主要發力點，由技術部門配合業務部門梳理需求、選擇廠商、落地方案。

3）以權責明確為重點

如何明確數字化轉型各方的權責是數字化各專案在立項之初必然要考慮和回答的問題。數字化的建設涉及業務流程的再梳理和重構，隨之進行組織架構的調整。在過程中明確轉型實施方、成本方、受益方的責任，決定著過程轉型阻礙和後期成果的質量，因此區域性銀行數字化轉型需要設定一套明確準則，約束各方權力和義務。

4）以貫穿未來為準繩

在數字化建設過程中將不斷出現新的技術，大資料、人工智慧、區塊鏈、物聯網，這些技術將持續進入框架、進入系統，在技術應用過程中要避免資料孤島的再次出現，以統一的思維進行技術的運用。後續的數字化建設是不斷擴充套件和延續的，要保證現有架構能夠支援未來的不斷髮展，數字化方案必須具備迭代更新能力。

2.2 四大中臺建設

中臺來源於網際網路行業，本質上是將所有不直接與客戶互動的內部活動進行整合歸集，尋找最為集約、高效的運營模式，以支撐前臺交付。從概念上講，中臺是一套IT架構，核心是一套方法論，一種解決問題的思路，通過全域性能力的抽象、共享和複用，為企業前臺提供更加高效的服務。

對區域性銀行而言，中臺的建設有利於解決個部門重複開發系統功能元件，避免重複造輪子的問題。“厚中臺、薄前臺”的建設可以讓前臺部門更加專注於業務本身，實現更為快速的產品迭代，提供更具備針對性的服務，實現公司資源的集中管理。

在現實實施中，中臺建設不及預期，也導致部分割槽域性銀行對於中臺的實用價值產生了懷疑，我們認為其核心原因為沒有按照核心原則部署，在建設中存在“就中臺論中臺”的問題，在整體規劃、業務貼合度、權責等一方或多方面存在問題。但不可否認的是中臺模式所倡導的“集約、共享、賦能”是需要被銀行充分吸收並借鑑的。對於區域性銀行，中臺建設是發展到一定階段必然要做的產物，中臺的建設註定不是一帆風順的，是一個螺旋式發展的過程，是需要持續投入、持續建設的。為避免大規模投入不及預期的情形，愛分析建議中臺的建設要以業務為核心，在持續進步的前提下持續投入。

圖 15： 中臺演進路徑

依據調研結果，結合目前已知案例，我們認為區域性銀行應該建立資料中臺、業務中臺、AI中臺、技術中臺四大中臺。中臺建設上，建議按照資料中臺、業務中臺、AI中臺、技術中臺的路徑依次演進。資料中臺的建設是各中臺建設、發展的基石，可為業務中臺、AI中臺提供發展基礎；業務中臺使用技術相對成熟，可迅速落地；AI中臺所用技術在行內已多點開花，存在較好的建設使用基礎；技術中臺需要不斷總結，可按照需要，分批次建設。

2.2.1 資料中臺

在資料中臺建設之前，多數區域性銀行已經建設了資料庫、資料集市等，構建了大資料平臺，但是各業務獨立建設，共享共用價值低。資料中臺的建設要解決區域銀行發展過程中各業務資料孤島、標準不統一、使用不便捷等多方問題。在建設過程中要使用統一的資料規範，形成可複用的資料能力。

資料中臺的建設可以分為資料需求分析、資料治理、資料應用開發、資料能力釋出四個步驟。

圖 16： 資料中臺建設路徑

資料中臺的建設要以前臺業務為核心，兩者是相輔相成發展的。因此資料中臺建設的前期還是要以解決業務資料痛點為出發點、以為前臺業務提供智慧化的資料服務為核心目的，進行統一建設，實現資料建設與業務需求的深度結合。後期逐步通過“業務資料化”和“資料業務化”兩個流程，不斷迴圈前進。

圖 17： 資料治理分階段進行

資料治理方面，區域性銀行在服務過程中積累了大量的客戶資料，但資料之間互相獨立，多數區域性銀行在標籤設計等資料治理環節中仍存在較多不足。資料治理工作不是安裝一套系統就能永久解決的，是一項長期系統性工程。針對不同種類的內外部資料需要分階段演進，並且邊治理、邊應用，不斷加深和完善。在資料治理過程中，資料標籤的建設是一項重點工作，通過標籤體系的建設，一方面便於資料開發者和使用者能夠對資料形成明確的統一認識，另一方面通過標籤的結構化，能更好的服務前端需求，做到更快更好的複用。建設過程中，從行內行外龐大的資料中，獲取與客戶相關的資料實體，以資料實體為中心設定資料維度和關聯關係，對客戶進行建模。

資料應用開發方面，主要是兩個方面：一是對現有資料倉儲、大資料平臺的整合；二是對尚未佈局資料倉儲、資料湖的業務的資料能力構建。通過統一的標準、平臺、建模，打通各個資料倉儲、資料湖，實現資料的統一管理。建立的系統要支援零售、對公、財富等業務部門的獨立建模和全域性統一模型的協調。

資料服務方面，打通資料管理到應用的最後一公里。通過資料中臺的構建，為前端提供資料查詢、資料分析、推薦服務等。查詢服務，支援行內各部門人員進行資料的查詢，並支援以API的形式進行呼叫；分析服務，通過資料分析，用於決策支援、風控和客戶洞察；推薦服務，以客戶標籤為基礎，根據客戶後動軌跡、行為偏好等，精準推送產品服務，同時支援前臺部門更精準的進行產品開發和營銷。

資料中臺建設路徑上，緊密結合業務發展需求，建議從零售業務作為切入，實踐中臺功能，為零售業務的資料複用、支撐前臺資料需求提供支援。在零售驗證後再逐步擴充套件至小微、對公業務，避免盲目建設。

以南京銀行為例，南京銀行持續推進資料中臺建設，貫徹“資料即資產”的資料管理理念，統一整合行內外資料，提供模型服務、分析服務。根據資料治理、資料採集、資料平臺、資料服務及業務應用五個層級對資料架構進行統一規劃，初步建成“1+N+X”的資料架構平臺專案群(1個資料治理體系，N個資料平臺元件，X個應用專案)，為後續資料整合分析、建模應用、資料資產管理等構建基礎框架。通過建設全行統一的“資料湖”分散式資料平臺，完成內外部資料的全面接入，實現行內跨條線、跨系統資料的有效整合。

2.2.2 業務中臺

業務中臺是將前臺共效能力進行提煉和整合，將可複用的業務能力沉澱到中臺，如銀行的產品中心、交易中心等，實現積木式的業務能力快速構建，實現業務的快速響應。與資料中臺相比，業務中臺更多偏向於業務流程管控，將業務流程服務抽象出來，提供可變點插入，形成通用的業務服務能力。例如銀行核心系統中有賬戶的設計，在理財管理系統也有產品賬戶的設計，而針對同一消費者或同型別元件需要分別配置，產品和賬戶整合的設計也不利於同一產品規則在其他賬戶上的擴充套件應用。

圖 18： 業務中臺發展示意

對於成熟業務要將渠道的成熟能力，總結下沉到中臺，並在新渠道建設時優先使用已有成熟模組，在中臺成熟模組不能支援新渠道建設時，新渠道可自行研發，並將成熟能力沉澱至中臺，擴充中臺服務能力，在不斷的迴圈往復中，將業務中臺打造的越來越厚實，前臺儘可能便捷。

同時由於業務中臺要求對前臺業務有深入的理解，中臺要理解前臺，中臺產品經理需具備業務實操經驗，在理解業務的基礎上做好中臺；根據銀行業務戰略、市場佈局，確定中臺系統發展路線圖。在開發建設時需要技術、業務部門共同打造，快速迭代業務研發能力，做到小步快跑，步步有收益。可以嘗試探索實踐DevOps研發模式，通過研發、運維一體化的發展，縮短交付週期，有效提高業務交付效率和質量。同資料中臺建設一樣，業務中臺也需要做好在前期設計上預留擴充空間，以便後期業務的不斷沉澱和壯大。

圖 19： 信貸產品相關業務中臺建設示例

以信貸產品的申請看，消費者可以通過手機銀行、三方平臺、銀行人員上門等多種形式辦理。三種流程看似有差異，但其實都有受理、電核、面籤、稽核、放款等環節，只是業務場景及環節上存在差異，從而造成流程不同，但我們可以依據同等功能進行總結和沉澱，對不同等功能同樣做沉澱，以備後續業務使用。

2.2.3 AI中臺

圖 20： AI中臺與業務中臺、資料中臺關係

區域性銀行AI中臺是人工智慧技術在銀行業的抽象與集合，是區域銀行實現快速研發、高效部署的智慧化基座。AI中臺可以向業務中臺提供智慧化賦能，助力業務中臺的智慧化，實現前臺的智慧風控、智慧營銷等。另一方面，AI中臺和資料中臺是相互促進的關係，資料中臺提供AI中臺成長必不可少的海量資料，是AI中臺建設的基礎。AI中臺向資料中臺提供更多的分析能力，幫助資料中臺更好的梳理資料關係和能力。可以認為，AI中臺覆蓋銀行前中後各個環節，支撐前臺的智慧化創新，支撐行內部管理決策，進一步提升區域銀行智慧化效率。

AI中臺包含機器學習、知識圖譜、計算機視覺、智慧語音、NLP、RPA等基礎技術。目前機器學習、知識圖譜在區域銀行各場景應用最多，RPA（機器人流程自動化）和NLP（自然語言處理）的使用在效率提升上成果顯著。

RPA軟體模擬銀行工作人員在軟體系統中互動的動作來完成業務流程。能夠根據相應規則，執行各種重複性任務，替代或輔助人工操作，實現7×24小時全天候自動化運作，把工作從枯燥、繁瑣的業務流程中解放出來。RPA可以在客戶服務、運營管理、信用卡審批、風險防控、報告自動化等多方面實現人力的部分解放，以更加高效的完成標準業務流程。

NLP利用程式設計軟體來處理和分析已在其中捕獲的大量資料，區域銀行可以使用NLP處理來處理內部合同，實現內部檔案的快速識別和處理。同時NLP也可用於風險管理，通過網路輿情的監控，幫助銀行監控對公和零售客戶，實現資訊的及時獲取，保證資金的安全。

2.2.4 技術中臺

業務中臺和資料中臺落地時需要有很多的技術元件支撐，這些不同技術領域的技術元件就組成了技術中臺。

技術中臺的落地有利於解決內部多方面技術問題：1）解決技術債務。在業務初期，技術可以幫助業務快速實現某個功能模組，隨著業務的發展，上線一個新功能在同等技術條件下愈發困難；2）解決架構腐化問題。在架構的問題解決上，往往頭疼醫頭、腳疼醫腳，越是複雜的系統，程式碼核查效果越差，因不可理解，不可測試；3）架構耦合問題。帶著程式碼的迭代，檔案程式碼越來越長，越是核心流程，越是層層封裝，對於銀行系統的穩定起著重要作用，越是不敢更新迭代，尤其在核心技術人員離職後，技術維護成本更高。

技術中臺包含很多重要元件：微服務、容器、DevOps等。

微服務本質是將內部應用變成分散式的模式，包括資料分離和服務分離，將內部的模組獨立部署、釋出。通過微服務可以解耦業務複雜度，服務能夠聚焦特定的功能和需求，並實現獨立部署、獨立升級，各業務之間依賴性弱，符合銀行對業務穩定性的要求。微服務治理統一建設中介軟體，解決了重複部署、資源重複申請造成的浪費。經分析，如何處理過去的架構和微服務的關係是各個區域銀行重點關注的問題。微服務在建設過程中建議一邊做產品功能迭代，一邊完成服務化拆分。優先剝離獨立性強、關聯度低的比較獨立的服務，一方面可以減少對現有系統的影響，另一方面可以在內部達成一致，實現對團隊的歷練。資產規模2000億-5000億的銀行，如果系統升級迭代較少，可暫不使用微服務架構，待資產規模和系統有了較高成長後再進行部署。

應用了微服務能夠實現快速開發迭代，但測試和運維部署的成本的也會迅速提升。容器作為雲原生的代表，和微服務具備天然的緊密結合性質，容器可以解決因微服務拆分成多項帶來的運維和持續整合問題。對於初步建設微服務的區域銀行，技術架構、運維角度都是全新的調整，建議在初期就開始容器化。後續團隊技術沉澱後可大面積實施微服務和容器。對於微服務已經在早期部署完成的銀行，建議逐步進行遷移，保證業務的穩定性和連續性。

DevOps 對於產品快速研發和交付，實現產品的快速迭代升級具備重要意義。通過研發運維一體化有利於解決需求定義不清、溝通協調不順暢、人員工作不足或超載、過多中間產物和交接環節等問題。在以入DevOps建設之前，對於現有零售、對公等各業務的流程梳理不可或缺，梳理過程要儘可能的精細，明確各串聯流程活動的交付物和交付質量。每個流程的分工梳理清楚之後，才能打通各活動對應的工具。在過程中要對各個團隊的執行規則和交付規則要做明確的管理，形成標準的、高效的研發和運維。

2.3 業務發展定位

圖 21： 業務演進示意圖

從營銷、風控模型標準化程度看，零售業務標準化程度最高，其次為財富業務和小微業務，最後為對公業務。同時，零售業務資料豐富，現存海量資料可幫助快速實現模型優化。所以在業務數字化轉型順序上我們建議優先發展零售，其次是財富業務和小微業務，最後為對公業務。

做精做快零售：以實現零售業務精細化運營為主要發展目的，快速實現零售業務轉型，併為小微、財富、對公的數字化轉型積累經驗和內部數字化人才。

做大做強小微：小微作為區域性銀行的優勢業務，在零售營銷、風控基礎上，做好小微營銷、風控的數字化、智慧化，深度繫結當地小微客群，打造業務優勢點。

做多做優財富：財富管理作為中間業務，是區域性銀行增收的重要增長點。結合零售轉型經驗，財富業務要精選產品，豐富產品體系，並賦能客戶經理，掌握領先的銷售技術，有針對地開拓本地財富資源。

做厚做穩對公：區域銀行對公要深耕當地特色產業，繫結當地企事業單位。但現階段對公的建設以平臺搭建、生態建設為主，實現對產業鏈企業的更好賦能。同時做厚當地企業，增加對公企業粘性和服務深度。

2.4 發展模式分析

在系統的建設上可以採取自研和聯合建設兩種形式。對於區域性銀行數字化轉型並非易事，尤其是資產規模2000億-5000億的銀行，在資源、資金、人才等方面與頭部銀行相比均有較大差距，數字化轉型投入在很多方面難以做到自研。同時，由於頭部銀行在數字化轉型方面具備先發優勢，尚未進行某系統建設的區域性銀行採取自建模式，必將在進度上更加落後頭部銀行。所以，區域銀行在數字化轉型必須結合自身發展需要，資金資源實力等現實因素來進行，對於不同的系統，需要依據行內特點和需求做不同匹配措施。

自研。 自研系統與銀行匹配性最高，能夠做適合的功能匹配，有利於發揮系統的最大效能，同時對於系統的維護和升級自主權更高。例如，中原銀行自建分散式快取平臺，並在手機銀行、吃貨地圖、金融開放平臺、訊息平臺、反欺詐等三十多套系統進行推廣使用，有力的支撐了各種營銷活動的舉辦。但也要認識到，自建系統，時間週期長、資金投入大，後期維護需要更多的專業技術人員，並不是適用所有系統。

聯合。 聯合建設分為兩類。一是多銀行共同進行系統建設。可以以區域內龍頭銀行做牽頭，聯合幾家銀行，共同開發系統、共享資料，有利於減少投入，增加產出。但該模式目前試點較少，需要探索出更加明確有效的模式。二是銀行與廠商合作，利用廠商成熟的產品，實現行內系統的快速升級和更新。採用有技術支援的開源產品，除了快速部署之外，也能利用廠商的力量解決技術問題，只需配備少量系統運維人員。

3. 循序漸進，各業務數字化轉型辦法

3.1 零售業務數字化轉型

3.1.1 存量競爭時代，精細化運營是主線

近幾年，銀行零售信貸業務高速發展，且初步競爭格局已經形成。疫情之後，隨著信貸風險暴露，零售信貸市場短期進入調整期，零售信貸尤其是消費金融規模增速放緩，市場份額繼續向龍頭集中。

面對“存量競爭”困局，相比較於全國性銀行，區域性銀行在市場搶佔方面並無明顯優勢。當前區域性銀行，尤其是中型區域性銀行的戰略重點應在精細化運營。

零售的精細化運營聚焦營銷與風控兩大場景。

1) 精細化營銷運營，更為關注效率與成本

構建閉環的營銷運營體系，需要關注感知、獲客、活躍、留存、收入與傳播客戶全生命週期，核心的價值環節為獲客、留存與價值實現。精細化營銷運營的原則在於——在核心價值提升的同時兼顧效率與成本。

在獲客方面， 部分割槽域性銀行利用其所在區域優勢，打造具有當地特色、融入本地生活的場景金融服務，但整體而言，場景生態建設具有回報週期長、試錯成本高的特點，區域性銀行需結合自身資源謹慎佈局。若銀行依靠自身流量和平臺難以觸及到眾多場景資源，則可以加強與網際網路公司的合作，通過外部渠道引入海量場景及權益體系，以及學習借鑑網際網路公司對於客戶運營管理的思維和能力，以區域性銀行信用卡業務為例，以發行聯名卡的方式接入網際網路渠道並共同運營，實現低成本獲客。

圖 22： 某區域性銀行聯名卡商業模式

在留存方面， 區域性銀行應聚焦重點渠道，比如遠端銀行、微信等，關注客戶旅程中影響客戶體驗的核心節點，在兼顧成本與效率的同時，藉助科技工具對節點進行補充、整合、刪除、延伸，提升客戶體驗。同時，打通渠道間的資料壁壘，實現客戶資訊渠道共享，並根據對客戶現有或潛在價值、所諮詢產品、可能的結果、客戶偏好和服務成本的分析，安排恰當的服務渠道。

圖 23： 打造無縫客戶旅程

在收入實現方面， 區域性銀行成長於本地市場，充分了解市場動向、客戶需求和對手動態，且其一線業務人員數量多，具備良好的客戶親緣關係和廣泛的資訊來源，能夠更為透徹地洞察客戶需求，更精準篩選價值客戶進行營銷，進而實現客戶收入。同時，基於使用者旅程進行精細化運營，對銷售漏斗中使用者轉化過程進行追蹤，並分析原因持續優化，提升產品轉化率，形成營銷運營閉環。

圖 24： 銷售漏斗模型

2) 精細化風險管理，更為關注業務賦能

面對零售不良資產逐漸暴露、監管收緊的挑戰，區域性銀行零售業務風控承壓。同時在2020年監管新規頒佈之前，部分割槽域性銀行的貸前營銷畫像和反欺詐、貸後催收工作大多數都是合作機構比如網際網路平臺完成的，區域性銀行線上上業務風控方面經驗與資料不足。未來幾年，區域性銀行尤其是中型銀行將加緊自主風控的建設步伐。

全方位零售風控體系覆蓋貸前反欺詐、授信審批、貸中檢測以及貸後處置全業務流程，因客群主體屬性及業務特點，區域性銀行線上業務的風控能力，如信用風險、欺詐風險、催收等風險的防控能力是區域性銀行普遍的薄弱點和痛點，也是風控能力提升的重點。

在反欺詐能力方面， 區域性銀行應依託金融科技迅速構建完善的風險管理體系，針對申請、營銷、交易等各環節進行欺詐風險的防控，對客戶異常資訊與行為進行判斷和處理，對欺詐風險較高的活動進行識別和攔截。同時基於裝置資訊、使用者行為等各維度資料來搭建本人識別、人機識別的精準模型和策略，藉助多樣化識別技術對使用者身份進行智慧核驗。

聲揚科技聲紋識別技術，為工商銀行構建多模態反欺詐能力

中國工商銀行（INDUSTRIAL AND COMMERCIAL BANK OF CHINA，簡稱ICBC ，工行）成立於1984年，是中央管理的大型國有銀行，國家副部級單位。工商銀行是中國資產規模最大的銀行之一，也是國內銀行業中資訊科技運用的領軍者，2020年工商銀行資訊科技投入為238.19億，資訊科技人員達3.54萬人，且在中國銀保監會全國性銀行資訊科技監管評級中獲評銀行業第一。

數字金融已成主流，傳統反欺詐手段被挑戰

在金融科技快速發展的背景下，金融服務的數字化逐步成為行業發展的主流方向。數字技術業務賦能的價值已是共識，但同時帶來一系列新型的金融風險，以新型金融欺詐行為居多，如網貸平臺欺詐、大資料精準欺詐等。以信用卡場景為例，信用卡欺詐會通過編造虛假個人資訊、冒用他人姓名和證件號製作、調換證件照片，提供虛假材料等方式向銀行申請信用卡。隨著銀行開卡業務的線上化，信用卡欺詐更為方便，帶來巨大經濟損失。面對以上問題，工行多技術發力治理，並在此基礎上同業首創引入聲紋技術反欺詐能力。

在反欺詐能力方面，針對信用卡場景，工商銀行已部署大量反欺詐技術，比如利用人臉識別、使用者畫像技術刻畫客戶個人特徵識別身份冒用風險。但在語音場景，比如通過電話銀行線上辦理信用卡，反欺詐主要依靠業務人員的專業能力，並結合其他有效服務資訊來綜合評判，面對數字金融欺詐手段的升級與快速迭代，在不斷強化自身的員工敏感度之外，還需引入多模態的防欺詐方案，進一步提升識別欺詐的準確率。

在欺詐識別效率方面，信用卡業務客群持續下沉，交易頻繁、實時性強、資料量大，而且遠端語音互動的方式越來越多，比如工商銀行信用卡客服中心，每天高達幾十萬通的電話。相應的，欺詐呈現出小額、高頻的特點，在信用卡傳統交易中，客服需通過多輪安全問題互動，對客戶應答資訊進行人工核驗，耗時長（50s/每筆），效率低，無法滿足業務需求。

面對新型欺詐手段層出不窮的壓力，工商銀行洞察市場新興技術，邀請了國內外多家優秀的智慧語音企業，進行多輪嚴謹的技術測試，最終聲揚科技憑藉過硬的技術實力成功通過層層遴選，成為中國工商銀行聲紋識別技術的唯一供應商。工商銀行應用聲揚科技領先的聲紋識別技術，攻克電話通道聲紋識別難題，以強化反欺詐能力，同時提升語音服務質量與效率。

聲揚科技是領先的語音互動智慧分析平臺與新型知識服務提供商，致力於智慧語音分析全棧式技術研發與應用，助力企業語音資料資產的數字化啟用與知識性重構，為企業提升“風控、合規、營銷”三大能力。聲揚科技堅持VAST發展戰略，應用原創的智慧語音科技（VoiceAI Tech）、幫助企業更好地應對遠端身份識別（Authentication）、對話深度感知（Sense）、人力轉型（Transformation）等數字化轉型挑戰。

圖 25： 聲揚科技智慧語音綜合方案

VoiceDNA語音反欺詐平臺，直擊反欺詐痛點

以信用卡聲紋反欺詐場景為切入點，聲揚科技為工商銀行提供的語音智慧化解決方案，打造VoiceDNA語音反欺詐平臺，通過電話銀行線上上辦理信用卡申請、啟卡、盡調環節，利用聲紋識別為客戶經理提供身份識別和欺詐風險判斷依據，全面提升智慧風控水平和客戶服務體驗。

基於VoiceDNA語音反欺詐平臺實現身份識別，核心在於聲紋識別技術。聲音中包含能表徵和標識說話人聲音特徵，以及基於聲音多特徵建立的聲紋模型，聲紋識別就是通過辨識聲紋特徵識別說話人身份的過程。

聲紋是一種可用電聲學儀器顯示的攜帶言語資訊的聲波頻譜。研究表明，聲紋與指紋、人臉、虹膜等生物特徵類似，具有唯一性和穩定性，因而運用聲紋作為身份認證方式具有唯一性和穩定性；而且根據美國非營利性聯邦資助研發公司MITRE的報告，聲紋識別的準確率排名第二，僅次於虹膜識別。

在實際反欺詐業務中，聲紋識別辨認欺詐風險可分為三個環節：

首先是聲紋註冊。在電話銀行辦理信用卡業務時，經客戶同意後採集客戶聲紋資訊，然後對聲紋資料進行預處理（語音增強、降噪、活體檢測），並將合格的聲紋匯入聲紋引擎進行建模，註冊為聲紋模型存入聲紋庫；

其次是聲紋客戶再次確認。在信用卡業務語音辦理過程中，基於聲紋識別技術，輔助客戶經理完成使用者身份確認，保證業務安全，杜絕木馬盜取密碼資料風險；

最後是聲紋辨認欺詐風險。系統通過聲紋做1對N辨認，搜尋工商銀行自有黑聲紋庫，將識別具有相同聲紋但登記了不同身份資訊的可疑人員進行備註，防範欺詐風險。

圖 26： 基於聲紋識別的反欺詐方案

聲紋識別技術賦能業務的基礎是資料。語音資料是黑聲紋庫建設的基礎，也是聲紋模型精度持續提升的關鍵。工商銀行客服中心已成立二十年有餘，積累大量風險相關資料，比如黑灰聲紋庫等，共同支撐聲紋識別技術賦能反欺詐場景。

資料應用的前提是資料標準統一。但是由於客服中心成立年限較久，傳統客服中心硬體標準主要基於當時電話通道，取樣頻率與現在的網際網路語音通道取樣頻率不一致，不同通道語音資料需要轉化為統一頻率標準，才能保證後續處理應用質量，專案過程中聲揚科技針對資料標準統一進行了重點技術攻關。

精度與效率兼備，聲紋識別開創風險管控新模式

工商銀行首創應用攻克電話通道聲紋識別難題，將聲紋識別技術應用於信用卡反欺詐，開創了風險管控新模式，並在2020年6月率先在北京、湖北、四川、陝西4家工商銀行分行上線。

聲揚科技VoiceDNA語音反欺詐平臺的價值主要體現在兩方面：

一是提升風險管控能力。基於聲紋識別技術，實現客戶身份確認和可疑聲紋檢索，提供欺詐行為判斷依據，識別準確率達95%。VoiceDNA語音反欺詐平臺可應對信用卡個人欺詐、團伙欺詐全場景，上線一年以來，電話銀行信用卡反欺詐防堵數萬筆，止損金額達千萬元；完成個人信貸遠端視訊面審數千筆，涉及資金九億三千多萬；反欺詐風控模型上線以來，已監控線上交易超33萬筆，涉及資金150多億。

二是提升業務辦理效率。聲紋識別技術，於辦理業務時輔助客戶經理確認使用者資訊保證業務安全，於業務授權確認時識別可疑人員防範欺詐風險。利用聲紋識別，客服與客戶互動變得輕鬆簡單，身份識別和欺詐風險判斷結果在400ms內可返回，每筆信用卡業務稽核效率提升125倍，大幅提升客戶體驗。

此外，基於聲紋識別技術，客戶無需操作終端，自然語音表達時即可完成身份識別和業務辦理，享受非接觸遠端業務辦理，滿足“遠端”、“非接觸式”精準身份認證需求，提升使用者登入體驗的同時並保證業務安全。未來，聲揚科技聲紋識別技術將為工行全行範圍內信用卡中心、手機銀行、智慧客服、電話銀行等多項業務場景賦能。

在信貸風險管理方面， 區域性銀行更為關注風險管理的業務賦能與效率。直觀來說，區域性銀行原有信貸風控更為粗放，主要關注監管要求，但在精細化背景下，信貸風控需要兼顧業務與效率，同時關注不良率、授信額度以及審批效率多項指標。

因而區域性銀行需利用金融科技手段支撐信用風險管理，最終降低不良率、提高貸款發放率及融資便利性，主要手段包括：一是擴充外部機構合作，加強資料整合；二是發展數字化處理技術，加強智慧化系統管理；三是對接和聯通平臺資源，搭建不良資產處置平臺，包括金融資產交易所、網際網路平臺、投資基金等。

以資料中臺為基礎，同盾科技風控中臺賦能銀行數字化轉型

某城商行（以下簡稱“A行”）地處中部地區，在“十四五”金融科技相關規劃及數字化轉型大潮下，A行通過持續創新激發活力，開啟風控、業務、管理三位一體的數字化轉型道路，為實體經濟源源不斷注入“金融活水”，以高質量金融服務助推地方經濟社會高質量發展。

數字化轉型不斷推進，風控體系建設面臨挑戰

進入移動化、智慧化時代以來，在疫情的影響下，消費者需求的多樣化對銀行金融產品與服務的創新提出了更高的要求。因此，銀行紛紛建立起了以資料為驅動的金融創新服務模式，在營銷、運營等業務層開啟了線上化、移動化、智慧化的數字化轉型建設道路。A行依託其區域性優勢，在實踐中確立了面向C端的市民金融服務、面向B端的普惠金融，以及面向商貿端的獨創的“商貿物流銀行”新業務模式。然而隨著A行業務線上化建設不斷推進，風控資料基礎和風控工具效能已漸漸無法滿足業務需求：

第一，風控體系的構建需要龐大的資料量作為基礎。傳統銀行各部門風控系統獨立、互動效率低，風控體系多基於“豎井式”架構獨立建設或由業務部門提出需求主導開發，銀行不同部門間、不同業務場景間資料標準不統一、資料不互通。這樣的風控體系，限制了A行不同部門間風控資料的複用，不利於A行對風險的全域性洞察及統一管控，使得A行在面對專業欺詐團隊時，無法有效識別風險與應對風險。因此，通過打通資料鏈路， 擴大風控資料基礎，提升風控反欺詐能力，成為了A行的重要關注點。

第二， 風控體系的執行需要高效的風控工具作為支撐。在打通資料鏈路的基礎上，只有高效利用資料，構建多種模型、精準分析資料，才能有效提升風控水平。因此， 豐富風控工具，提升風控效率與水平，成為了A行的另一重要關注點。

基於上述多方面問題，A行需要建設可複用性強的多維度、跨行業、跨場景的中臺體系，打破“資料孤島”，增強風控能力，從而助力全行數字化轉型，滿足全行零售、對公業務的風險管理髮展需要，實現全行業績增長。經過多方調研與驗證，A行選擇與同盾科技就智慧風控中臺架構體系展開合作。

同盾科技是中國智慧分析和決策領域領軍企業，以人工智慧、雲端計算、大資料三大核心技術體系為基礎，基於對資料的探索洞察和深刻理解，將深度學習、聯邦學習等領先技術與業務場景深度融合，為金融、保險、網際網路、政務、零售、物流等行業提供智慧分析與決策服務，賦能並激發客戶，幫助客戶做出更佳決策。截至目前，累計已有超過一萬家客戶選擇了同盾的產品及服務。

A行與同盾科技成立“聯合工作組”，在深入業務、全域性梳理的基礎上，確立了“風險導向、技術創新、資料驅動、集中管理”的理念，深度合作共創，打造了由“一個基礎、兩個支撐、三個中心”組成的 “營銷+風控”一體化的智慧風控中臺架構體系。

一個基礎，資料中臺助力風控中臺建設

智慧風控中臺以資料中臺為基座，打通資料鏈路，形成資料分析、資料探勘與資料治理為一體的資料資產庫。以資料中臺為基礎，打造出風險標籤體系、特徵庫、風險集市和全行級的360度客戶風險畫像；另外再將各個渠道打通，讓全行各渠道都可以共享名單、標籤、預警資訊、內外部聯防聯控，實現能力複用，並在整個預警和決策的過程中實現資料的不斷積累，以及模型策略的不斷優化升級。

圖 27： A行智慧風控中臺架構體系

兩個支撐、三個中心，風控工具支援風控中臺執行

風控體系需要風控工具作為支撐，因此，同盾科技在基礎設施和風控模型兩個方面為A行提供了風控工具的支援。

基礎設施方面，同盾科技為A行配置了全方位智慧化風控運營、監控體系作為兩個支撐，比如駕駛艙、風控視覺化監控大屏，為該行提供反饋、覆盤，以及展示、監測等能力，幫助其實現全生命週期、自我反饋和持續進化。

風控模型方面，A行圍繞交易風險防控體系、信貸風險防控體系、資料驅動的智慧營銷系統三個中心，按照不同的主題域，確定不同的標籤體系和全方位風險畫像，支撐全行業務的接入，支援前臺的“按需索取”。

¡ 交易風險防控體系，部署2000+不同交易場景、不同風險特徵規則以及數十個風控模型，實現對受控渠道關鍵交易的實時監測、準確識別與評估與動態處置。目前監控已覆蓋手機銀行、網上銀行等10餘個電子渠道，實現事前預防、事中控制、事後分析的全週期閉環管理。同時，針對該行客戶註冊及登入環節可能存在的賬戶安全隱患強化欺詐行為監測，精準識別垃圾註冊、拖庫撞庫、賬戶盜用等欺詐行為，A行強化了使用者賬戶安全保護。

¡ 信貸風險防控體系，範圍覆蓋信貸業務受理、授信申請、預授信額度、放款出賬以及貸後預警等關鍵節點，通過設計、開發和部署20餘個產品合計10000+條規則及多個信用風險模型，提供以風險事實為基礎的360度客戶畫像報告，構建“一線多點”的業務全生命週期風險管控體系。

¡ 此外，由於“營銷+風控”一體化概念逐漸興起，資料中臺的建設推動了營銷系統的數字化轉型。因此，基於完善的資料中臺，A行還建立了智慧營銷系統。加強網上銀行、手機銀行、自助服務渠道、微信銀行等線上渠道建設，藉助各類線上線下營銷活動，以多渠道的資料為基礎，通過大資料分析挖掘，精準識別客戶需求，完善客戶精準畫像，為客戶提供增強版的場景服務能力。

多重亮點，風控中臺賦能全行數字化轉型

同盾科技幫助A行建立覆蓋全流程、全業務、全渠道的基於資料驅動的智慧風控中臺體系，將行方風控研發流程平臺化、工具化。

圖 28： 同盾科技智慧風控中臺亮點

通過智慧風控中臺體系的構建，同盾科技打通資料鏈路，並有效運用風控工具，從而最終幫A行實現了以下兩方面效果：

一是顯著提升了全行反欺詐水平。智慧風控中臺助力A行不斷拓寬渠道交易範圍，築牢交易風控防線，以風險規則模型為核心，研發、部署不同型別規則模型累計2000+個，主動實時監控異常裝置、使用者、操作、交易等資訊。目前已覆蓋手機銀行、網上銀行、直銷銀行、網聯支付、收單、國際結算等10餘個渠道業務與櫃面業務，並對其關鍵業務流程節點（如註冊、登入、交易等）進行交易監測、風險識別、風險評估和風險處置，實現了事前預防、事中控制、事後分析的全週期閉環管理。

二是有效助力提升全行風控效率。以信貸業務風險防控領域為例，A行構建了以零售信貸與對公信貸等為主線，覆蓋業務受理、授信申請、預授信額度以及貸後預警等關鍵節點的“一線多點”全生命週期風控體系，構建多維度綜合客戶風險報告，設計部署20餘個產品合計10000+條規則模型。行方業務審批效率提升三分之一以上，節省大量人力資源成本。同時，在合法合規的前提下，積極引進工商、司法、稅務、運營商等外部資料，化解資訊孤島，降低資訊不對稱，推動了資料資源有效整合與深度利用。

在貸後催收方面， 區域性銀行應利用語音機器人等人工智慧手段，替代一部分催收員的低難度、重複性催收工作，讓其更加專注於處理更有挑戰性催收工作，同時利用NLP等技術對催收話術進行智慧質檢，是有效降低人力與合規成本投入，提升合規性與客戶體驗的有效手段。

3.1.2 奠基數字化基礎，加速優勢業務轉型

根據數字化轉型領先銀行的數字化轉型經驗，數字化轉型的落地可通過資料用例試點進行，而零售場景數字化轉型方案成熟且ROI明確，是數字化轉型的最佳切入點。立足零售業務推進數字化轉型，探索出數字化轉型的可行路徑，進而推廣至其他優勢業務，比如普惠小微業務。

1) 業務能力，核心輸出轉型方法

數字化業務能力更側重資料與業務結合落地價值，包含資料應用經驗與方法體系。

數字化轉型的本質在於以資料賦能業務發展，切實解決實際的業務問題，因而數字化業務能力至關重要。為實現對優勢業務的數字化能力賦能，區域性銀行需要積累數字化轉型的經驗，但更多的是在經驗中提煉有效的方法論。

比如，在實際的業務轉型過程中，建立執行考核機制，引導資料應用聚焦業務需求，對未能起到業務推動作用的動作及時優化調整，逐步沉澱數字化經驗；同時建立轉型全流程評價體系，包括場景初期的評審機制、轉型執行的評價機制及轉型價值的反饋機制，以便對銀行優勢業務場景優先順序進行統籌安排，並能保證數字化轉型策略規範化執行與持續迭代。

2) 資料能力，核心實現資料治理

數字化資料能力更側重資料架構體系的搭建，核心是做好資料治理工作。

數字化資料能力包括搭建涵蓋基礎層、資料中臺、應用層的資料架構體系。零售業務營銷與風控是以資料為核心的場景，依託零售業務建立完整的資料架構體系，為後續數字化轉型規模化推廣奠定資料基礎。

資料架構體系的核心是做好資料治理工作。首先將資料打通，基於資料標準體系建設方法論統一資料標準；然後在資料整合層建立實時事件庫、行為資料模型、網際網路金融資料模型等資料模型；基於整合層建設客戶集市、營銷集市、風險集市等資料標籤體系，實現資料分類治理的中臺能力。

3.2 小微業務數字化轉型

對於絕大多數區域性銀行而言，公司業務一直是根基業務，其中小微業務佔據公司業務的近半份額。近幾年，尤其是疫情之後，國家多項政策引導金融機構加強對於實體中小微企業的金融扶持力度，因此各類商業銀行紛紛聚焦小微企業。

從市場格局來看，真正優質的小微客戶已被國有大行搶佔，並在持續滲透“下沉市場”。面對日益強化的競爭格局，區域性銀行應真正迴歸地域，深度挖掘小微企業“下沉市場”的長尾客戶，尤其是農商行應發揮地緣優勢，將縣域、農村地區作為鞏固核心競爭力的主戰場。

根據調研發現，面向小微客群需求，區域性銀行應關注產品創新、低成本獲客與風控能力建設，形成小微金融服務市場的差異化競爭力。

3.2.1 關注綜合性產品創新，深度服務小微客群

從小微客戶需求來看，傳統產業加速轉型，大量新產業、新業態興起，小微客戶的金融需求日趨多樣化和複雜化。小微客群對金融產品的需求不再侷限於某一產品，而是對產品綜合性的需求，需要銀行提供全面、優質的服務。同時小微客戶希望銀行提供個性化的產品和服務。

近年來，市場上湧現眾多創新產品和服務，包括銀稅互動產品、發票貸、流水貸、薪金貸、抵押貸等，以及資產價值數字化衍生出的信貸產品，比如基於客戶金融資產的質押貸。

除產品創新之外，“先場景，後金融”的綜合服務已成為銀行業共識。銀行逐步從構建產業生態圈的視角，助力小微企業強化經營管理，將金融服務作為小微企業經營管理環節之一，更多地融入戰略管理、財務規劃、法律財稅、人才培育等企業經營管理要素，為小微企業提供綜合服務，提升市場競爭力。

3.2.2 數字化賦能客戶經理，降低小微營銷成本

發展小微金融業務的核心不在於流量，而在於真實場景，而且以線下場景為主。因而，對於區域性銀行小微業務，線上只能是一種維度的貸款服務手段，真正有競爭力、能給小微企業帶來粘性的服務，都線上下。服務小微企業，可以依託線上渠道提高產品認購等流程效率，但真正的營銷與服務應以客戶經理為核心。

但由於小微企業分佈地域廣，小微金融服務機構均通過走訪式獲客，現場調查、收集資料，縱深獲客能力不足，且獲客與服務效率低；同時，小微企業需求個性化，但不同於零售客戶，其客戶畫像資料不足，無法深度洞察客戶需求，導致營銷成功率偏低，獲客成本高。

為實現低成本小微營銷，區域性銀行需要以客戶經理為核心進行數字化轉型：

首先，基於數字化手段擴充獲客半徑與效率。 為客戶經理配置移動化工具，比如泰隆銀行為客戶經理配置pad，提高一線業務團隊縱深作業能力，做到客戶立等可貸，實現客戶“最多跑一次”、甚至“一次不用跑”的目標，觸達偏遠農村甚至山區的客戶；同時線上下場景，比如村居、園區和其他人流量多的地方布碼，客戶可通過掃碼或者在微信分行、網上渠道發起貸款申請，平臺篩選後分配給客戶經理，提升獲客效率。

然後，利用資料建立對於客戶和產品的洞察，賦能客戶經理進行精準營銷。 基於大資料進行客戶洞察的意義不言而喻。區域性銀行資料獲取能力有限，開展小微企業數字化營銷需重視內部協同，利用內外部資料的整合挖掘為小微客戶的識別和營銷提供支撐，如零售部門與小微金融部門的聯動，挖掘企業主、個人經營貸客戶潛力進行綜合性小微金融服務營銷;又如公司業務部門與小微金融部門的聯動，利用交易關係網路和客戶響應預測等模型確定拓客白名單並制定重點營銷計劃。

此外需要關注客戶經理線下資訊獲取能力。比如台州銀行基於業務區域規劃及客戶資源劃分，對客戶進行網格化管理，不同客戶經理專注某一客群，持續深化對行業/客群的需求理解，實現精準化營銷與服務。

3.2.3 聚焦資料與模型訓練，提升小微風控能力

風控一直是小微業務發展的核心難題。

首先，小微企業自身風險大。根據統計資料，小微企業的平均存活期不足三年，存活週期短、抗風險能力弱是小微金融難以發展的根本原因；同時小微風控資料缺失。小微企業資質弱、普遍缺乏有價值的資產提高信用水平，而小微企業通常缺乏可信的經營和財務資訊，資訊不對稱問題突出， 這些因素顯著提升了金融機構風險、運營的成本；此外小微企業客戶數量大、單筆業務小、貸款週期短且貸款需求急，過於依靠線下調查和專家經驗的風控模式並不適合小微業務，且管理成本過高。

目前以數字化升級小微企業風控模式，加強對多維資料的積累和應用，搭建可靠、高效、自動化的小微風控體系是必由之路。提升風控能力，現階段主要從資料來源、風控模型與風控審批效率三個方面著手。

在資料來源方面， 區域性銀行應接入更多資料。近期央行已明確包括工商登記、企業涉稅、企業用電用水、海關、環保、用工、獎懲、司法訴訟等在內的“替代資料”在評估企業信用資質中的重要作用，區域性銀行需接入資料，並基於金融科技手段，自動採集工商、徵信等資料，持續豐富資料來源；客戶經理更有一線資訊的可獲得性，線下深度挖掘經營的困難比純線上風控更能發現企業風險和痛點，可基於金融科技手段，比如OCR識別技術、語音識別技術等，提升客戶經理資訊錄入的效率。

在風控模型方面， 區域性銀行可以與金融科技公司合作的模式引進相對成熟模型，比如對小微客戶的評分模型和額度測算模型；然後基於對業務的理解以及資料的豐富對風控模型進行迭代，以提升風控能力；在前期風控管理過程中，仍需要專家參與。

在風控審批效率方面， 風控審批線上化，利用大資料技術在貸前、貸中、貸後對客戶進行全方位的快速評估和實時監控，提升風控作業效率。同時優化信貸業務流程，通過信貸業務流程可配置化、貸款預審批機制、信貸業務審批流程簡化等舉措，提高業務人員對小微客戶的服務質量與服務效率。

譽存科技多點發力，全方位助力銀行小微業務升級

2020年12月財政部印發了《商業銀行績效評價方法》，辦法明確普惠型小微企業貸款完成情況權重高達13分，要求銀行加大對小微企業的信貸投放，發展小微業務成為商業銀行緊迫而重大的戰略目標。小微企業具有經營管理欠規範、抗風險能力弱、資訊不對稱、缺乏規模效應等特點，小微信貸業務風險與運營成本高企，疫情之後更是加劇了這一現象，嚴重限制小微業務的發展。小微金融數字化變革，成為破解小微金融“風險、成本、規模”之間不可能三角的主流趨勢，替代資料下的大資料風控所驅動的數字化轉型則是這場變革的核心所在。從總體看，部分銀行率先啟動、嘗試探索和融合創新，已在產品研發、業務模式、組織流程、外部合作等方面形成了有益經驗和積極成果但在風控技術、營銷獲客、貸後管理等方面也遇到一些普遍的問題和共通的難點。

具體有， 企業資料樣本缺失。科學的建模過程建立在資料清洗、指標挖掘、特徵工程、演算法運用等基礎條件之上，需要足夠的入模資料資源和歷史好壞樣本。缺乏足夠的資料時間系列和週期波動特徵，難以保障指標規則的經驗有效性和違約相關性，也難以進行模型量化。

前期試錯成本高。對於動輒上百萬的件均額度,在缺乏足夠資料樣本支撐的情況下，銀行在前期需要花費較長時間進行模型測試驗證和監控調優，才有信心進行規模化投放並逐漸顯現前期投入的產出效應。缺乏資料支撐的專家經驗模型，往往意味著較大的投入決策壓力,投放初期的業務試錯成本及驗證調優所需要的時間成本。

內部研發能力不足。小微信貸業務客群分佈在各行各業，情況千差萬別，如何構建具有統一通用模型底座，又能適配不同細分客群的風控模型體系,是一個橫跨金融、風控、財稅、產業、資料、演算法等領域的系統工程,需要具備相應專業能力和足夠業務經驗的複合風控研發團隊，對銀行人力資源配置提出了很高的要求。

獲客運營難度大。數字化意味著業務流程的重構。銀行通過自身線下網點+線上入口自營獲客的實際效果，需要配套員工業績考核，客戶經理數量、網點網格密度和線上入口流量等主客觀因素。為降低獲客成本和快速起量，網際網路流量平臺、政府企業平臺等開放平臺合作成為了銀行自主營銷獲客的重要補充。

B行是一家專注於服務個人小微的網際網路交易銀行，曾獲中小銀行“最佳普惠金融獎”、卓越競爭力金融科技銀行等榮譽稱號。B行以線上業務為引領，以供應鏈金融為主體，致力於利用金融科技為供應鏈產業鏈小微企業提供智慧化的普惠金融服務。但面對小微業務發展新需求，該銀行同樣面臨著上述風控和獲客方面的問題核，需要通過外部合作的方式解決。

譽存科技多點發力，紓解小微融資痛點

重慶譽存大資料科技有限公司（以下簡稱 “譽存科技”）致力於大資料與人工智慧技術在金融科技賦能和政企科技賦能兩大領域的融合運用，金融科技賦能作為公司重點業務線，專注於小微信貸科技領域，形成了小微信貸產品賦能、信貸風控工具賦能、企業大資料平臺賦能三大產品線。同時，譽存科技通過以資料為底座，以模型為表現形式，以系統為載體，以運營為依託的方式為中小銀行提供整體解決方案。

從2020年開始，公司實施“精品、深度、聚焦、創新”業務戰略，有選擇地繫結創新動力強的銀行持續深度合作，主要開展小微信貸產品優化+場景化創新產品研發+獲客助貸運營的共建聯營模式，助力部分銀行率先實現小微信貸業務兼顧規模和質量的均衡、快速發展。

圖 29： 譽存科技產品

在服務實體經濟、搶佔小微藍海市場的背景之下，B行積極佈局金融科技提升小微金融服務能力，譽存科技基於企業大資料領域的長期積累，對小微金融發展程式的深入觀察以及眾多金融機構實際服務經驗的優勢吸引，於是B行與譽存科技展開合作，結合銀稅“替代資料”構建新型信貸量化評估體系，並與譽存科技聯合運營小微信貸產品，整體解決B行的小微業務發展難題。

尋求高質量發展，聯營模式搶佔“新藍海”

在合作中，針對小微企業資料特點，譽存科技提供從資料接入、資料模型到系統開發、產品運營的完整解決方案。

圖 30： 譽存科技銀行解決方案

首先是 資料接入，稅務資料是小微信貸風控模型的標準配置，稅務資料基礎直接影響風控模型效果精度。譽存科技依託戰略合作伙伴航天資訊在財稅領域的強大資源和專業技術，整合包括納稅、開票、工商、司法、上市、團隊、輿情、負面等在內的70餘項資料，為B行機構輸出“全息企業資訊畫像”服務。

然後是 模型建設，譽存科技提供的模型服務可以分為三個方面：

將譽存科技已有小微企業稅票模型作為業務合作初期的 初始模型，在保證風險可控的前提下迅速部署和推廣。構建企業准入、風險評價、風險定價、風險預警、授信審批、貸後監管等全方位風控體系，聯營小微稅貸產品至今未出現逾期問題。 模型聯合開發。譽存科技和B行深度合作共建模型，雙方在合規前提下，共享資料和模型開發經驗，例如結合行內黑名單對授信結果進行調整、根據當地行業佈局調整不同客群授信額度等。 模型監控和優化。隨著政策、市場、貸後表現的變化，小微企業群體的風控模型需要持續地跟蹤,通過客戶資料回溯，不斷優化產品模型，提供模型優化方案，不斷改善產品體驗。

系統方面，為適應更復雜的市場環境，基於納稅人型別、行業細分的模型評價體系顯得尤為重要，在複雜模型體系的情況下，模型和策略的開發、維護、調優上面的工作量呈幾何倍數的增加，譽存科技在擁有成熟的決策引擎產品的情況下，為B行提供本地化部署支援，大幅縮減行方模型研發階段欄位開發的科技成本及模型配置、除錯的成本，同時也減少了模型配置過程中可能出現的操作風險。

在產品運營方面，依託譽存科技為政府搭建的企業服務平臺以及譽存科技自有的普惠金融服務平臺，結合企業畫像和場景資料，進行精準營銷和准入初篩，為B行提供精準獲客。線上渠道方面，通過合作地方銀稅互動網、第三方正規中介金融展業APP、自媒體和電銷合作方進行流量引入。線下渠道方面，基於戰略合作方覆蓋全國的稅票業務團隊以及助貸業務金融中介線下合作方，在安徽、重慶、山東、湖南、山西等十多個省市形成了超過3000個地面助貸部隊。可提供日均申請量5億以上。

除此之外，譽存科技基於大資料平臺和風控工具為小微信貸資產提供高頻智慧預警服務，從客戶資訊初次建檔時點起，7*24小時監控多源資料的變化，並根據觸發風險預警程度，提供風險排查和跟蹤建議。同時聯合航信央企服務團隊，高頻、精準還款提醒及輔助催收，並對小微信貸問題資產進行輔助處置。

未來發展趨勢

金融科技發展的主體是產業網際網路金融。在大資料、雲端計算、物聯網、人工智慧等技術賦能下，金融科技發展帶來前所未有的歷史機遇。未來，符合科學、契合規律的金融科技發展前景巨大的是產業網際網路金融。即機構通過金融科技向產業生態、尤其是中小微企業提供投融資服務。產業網際網路金融以企業為使用者，以生產經營活動為場景提供數字金融服務，由於產業價值鏈更復雜、鏈條更長，目前數字化的比例較低，金融服務還遠未達到面向個人端的數字金融智慧化、便捷化的程度，是金融科技發展的藍海。

所以，隨著整個銀行業 B端業務的數字化，對金融科技公司的合作需求也將是持續的，而這一合作的底層則是圍繞資料資源和資料能力來展開的。基於此，再根據金融機構的需求，研發和推出關於工具類、資料產品類、甚至延伸出來的系統開發類的產品。未來整個B端業務要實現數字化，提高整個B端業務處理效率、風險控制能力則要重視稅加票這一風控能力底座，並在底層的基礎上，加入行業場景資料，實現產品的場景化。

3.3 財富管理數字化轉型

伴隨著私人財富總體規模的攀升，中國目前已成為全球第二大的財富管理市場，且2018-2020年中國個人持有的可投資資產年均複合增長率為13%，未來還有更大的增長空間。

財富管理市場的參與者主要有四大人群，分別是高淨值人群（個人金融資產>600萬）、富裕人群（300萬-600萬美）、中產人群（30萬-300萬）、大眾人群（<30萬）。以2020年為例，大眾人群、中產人群、富裕人群、高淨值人群客戶資產佔比分別為15%、31.6%、11.4%、42%。對於區域性銀行而言，中產人群與富裕人群是當前階段重點攻堅的物件。

圖 31： 財富管理客群分佈及需求

由於區域性銀行的現有能力較為薄弱，資源稟賦較領先銀行也有一定差距，我們建議區域性銀行重點聚焦核心能力，在產品供應和產品配置方面發力，選擇適合自身實際情況的發展道路。

3.3.1 豐富理財產品體系，夯實財富管理根基

近幾年，個人財富管理意識增強，從一味追求產品的收益率，發展至關注風險的有效管理。尤其在疫情之後，個人風險意識攀升，對多元化資產配置提出明確需求。

由於客戶需求的變化，銀行財富管理的商業模式持續演進，現階段已由原來的自產自銷模式演進至金融超市模式，對產品的豐富度提出新的要求。

金融超市商業模式下，首先強調建立品類齊全的產品貨架，以滿足客戶多樣化的需求；其次是要建立開放化的外部機構對接能力，這樣才有可能高效的引入更多外部機構和產品供客戶選擇；此外還需要為客戶提供簡單、便捷的選品和互動體驗，提升客戶的自主篩選能力。

圖 32： 國內領先銀行提供財富管理產品和對接結構數量

3.3.2 以客戶經理為核心，提升產品配置能力

財富管理獲客的價值實現在於產品與客戶的匹配。

首先是客戶洞察* *。**目前，區域性銀行建立了初步客戶分群、分層經營體系。區域性銀行首先需要對當前的客戶基礎展開深入的畫像分析，形成深度洞察，指引不同客層的營銷經營策略。同時適應客層內部不同客群的財富管理需求進一步分化，市場上將湧現出更多需求鮮明的子客群（如企業家、女性、富二代、高管、娛樂名人、養老一族等），財富管理機構在捕捉高潛客群的同時，需聚焦自身客群進行分群、深度經營。

然後是投顧能力* *。**現階段對於財富管理核心客戶，以客戶經理提供專業的投資諮詢，實現產品精準匹配為主。因此區域性銀行，以客戶經理工作臺為中心，為客戶經理打造數字工具，一是可通過數字化手段培訓，提升客戶經理專業能力；二是建立與客戶遠端溝通的數字渠道，提高機構平臺對客戶的價值；三是打造輔助工具為投資顧問在財務規劃、投資策略等方面提供強大的專業能力，賦能投顧擴大領先優勢或補足投顧服務能力短板。

隨著財富客群的增長與下沉，區域性銀行應考慮智慧投顧能力的建設，整合智慧投顧、混合投顧和線下專業投顧，以滿足不同資產水平和投資偏好的客戶需求。智慧投顧的服務模式可以分為三種，一是專業智慧投顧工具，利用人工智慧、機器學習、預測分析等技術，基於客戶洞察為投資者提供相關的理財建議，一般整合於銀行理財平臺，比如螞蟻財富的“幫你投”智慧投顧系統；二是開放式投顧平臺，以輸出投顧能力為出發點，打造對外開放的“拎包入住”式平臺，既可實現平臺到投顧到客戶的能力輸出，也可直接賦能客戶，比如華泰證券的投顧雲平臺+移動端2C平臺；三是內嵌於營銷的產品匹配演算法，核心基於客戶洞察直接匹配理財產品，比如火山引擎未來規劃在客戶洞察模型中引入財務狀況、風險偏好、理財目標等資料，基於演算法為投資者匹配理財產品，客戶觸達的同時實現精準營銷。

此外，區域性銀行應著手佈局線上營銷與運營能力建設。 目前區域性銀行大多針對特定目標客群選取適合的切入點，著重提升客戶滿意度並做大客戶規模。未來，隨著數字化人群佔比提升，財富管理線上化營銷與運營將是戰略重點。以年輕長尾客群為例，應重點強化線上經營和獲客能力，以數字化手段提供便捷服務、精準推送和豐富資訊，打造在增強使用者黏性的同時佔領客戶心智，最終識別和吸引更多的年輕目標客戶。

根據其他理財機構的經驗，優質內容營銷將是線上營銷的首選。為各合作機構打造獨立“內容陣地”，可釋出個性化的市場資訊、前沿觀點等。借力平臺資料洞察 ，為客戶推送精準 、個性化的深度內容 ，以配合不同知識儲備水平的客戶，從而高效完成投資者教育。

發力內容運營，火山引擎助力銀行財富管理業務實現智慧增長

財富管理業務轉型下，內容運營成為關鍵需求

隨著居民理財意識不斷增強，資產配置需求不斷多元化，區域性銀行財富管理的業務範圍進一步擴充，財富管理業務的價值不斷凸顯，財富管理業務成為區域性銀行重要業務之一。財富管理業務的開展離不開基於使用者生命週期的營銷運營體系，包括感知、獲客、活躍、留存、收入及傳播環節，而基於銀行自身線上化平臺的內容運營覆蓋了獲客、活躍、留存、傳播等多個環節，是區域性銀行數字化轉型關注的重點。

圖 33：客戶生命週期

區域性銀行傳統的財富管理業務，缺乏對客戶潛移默化的影響，多停留在資產驅動的傳統銷售模式上。而近年來，消費者通過直播、視訊、圖文等內容形式產生購物行為，已經成為一種新的消費習慣，各大電商平臺也把內容當成一種必備的基礎設施。作為營銷與運營的關鍵抓手，內容運營越來越受銀行重視。

篩選優質內容以“獲客”，是區域性銀行的關注重心。 作為內容運營的基礎，如何建設或優選有趣的內容，以吸引客戶進入該線上化平臺，自然成為了區域性銀行的關注重心。

提升客戶與內容的匹配度以“活客”，是區域性銀行的重要訴求。 即便有豐富的內容建設，如果內容與客戶匹配度較低，區域性銀行無法真正實現使用者的活躍與留存。因此，提升客戶與內容的匹配度，從而增加客戶粘性，實現客戶的活躍與留存，是區域性銀行內容運營的重心，也是區域性銀行進行精準營銷的重要前提。

藉助線上直銷與客戶經理以實現“轉化”，是區域性銀行的最終需求。 傳統的財富管理業務中，客戶經理承擔著重要的角色，業務基本是以客戶經理為中心、通過線下手段開展的。因此區域性銀行一方面需要基於內容運營，通過多種手段助力線上業務的最終轉化；另一方面需要賦能客戶經理，打造客戶經理品牌，拓寬營銷渠道，助力客戶經理實現線下財富管理業務最後一公里的轉化。

因此，內容建設、內容推薦與內容轉化是區域性銀行內容運營的關鍵需求，也是區域性銀行實現財富管理業務精準營銷的重要關注點。

作為位元組跳動對外服務賦能企業增長的重要視窗，火山引擎金融行業解決方案團隊為銀行提供了MAU使用者增長、業務增長、降本增效等多種解決方案，助力金融機構提升智慧化水平。其中，針對區域性銀行財富管理業務，火山引擎為其提供了滿足內容運營關鍵需求的全鏈路解決方案。

基於豐富內容池的內容建設，吸引使用者進入

內容運營以內容建設為基礎。基於基金、保險等不同理財產品的特點，結合不同客群的興趣與偏好，火山引擎為區域性銀行構建了豐富的內容生態。

首先，火山引擎可以為區域性銀行提供海量的內容庫，有抖音、今日頭條、西瓜視訊三大內容源頭，涵蓋文字、圖片、中短視訊等多種內容體裁，包括億級的UGC創作者與千萬級的日新增內容數量，覆蓋政策、文化、財經等多種內容；

其次，火山引擎藉助AI、NLP、ASR等技術，為區域性銀行搭建了“內容理解模型”，經過機器學習篩選內容，構建符合銀行調性的內容池；

另外，火山引擎幫助區域性銀行引入大量金融行業自媒體與優質個人創作者，進行內容生產。同時，搭載黑白名單機制，幫助區域性銀行建設豐富、高質的內容矩陣。

基於目標的內容推薦引擎，促進使用者活躍

在豐富的內容池的基礎上，火山引擎金融解決方案團隊幫助區域性銀行引入了基於目標的內容推薦引擎。

不同於常見的“有召回、無排序、依賴人工定義和低效試錯”的推薦技術，火山引擎提供的推薦引擎遵循“向量化召回，資料依賴”和“預測目標，模型排序”兩個原理，基於老年人客群、中年風險偏好客群、年輕客群等不同客群的特質及興趣，向其進行了差異化的內容推薦。 “向量化召回，資料依賴” ：將推薦演算法從“精準匹配”轉化為“模糊查詢”，從而滿足了監管和效果兩方面的需求——監管方面，金融強監管下，個性化推薦逐漸收攏；效果方面，推薦可以達到“舉一反三”而非死板的一次性推薦，可以促進使用者增值。“預測目標，模型排序”：通過流式模型訓練與實時預測計算相結合，增強使用者可感知實時性，持續迭代優化演算法模型帶來優質的內容消費體驗。

圖 34：火山引擎推薦技術及策略

除此，火山引擎為區域性銀行規劃了豐富的社群運營功能，以提升使用者的參與度與關注度。一方面，通過點贊、閱讀量、分享、舉報、作者主頁、相關推薦等維度分析使用者喜好，為使用者提供千人千面的內容推薦；另一方面，推薦引擎可以實時洞察熱點，形成話題的內容合集模組，實現高熱和高亮內容的精細化運營。

內容賦能線上直銷與客戶經理，完成使用者轉化

基於豐富的內容池和先進的推薦引擎，在前期內容運營的基礎上，區域性銀行從內容賦能線上直銷和內容賦能客戶經理兩方面，用內容帶動業務，實現使用者的轉化。

第一，火山引擎幫助區域性銀行建立廣告系統，構建內容與產品的關聯，實現線上“順滑”帶貨。

第二，火山引擎為客戶經理搭建渠道，實現對客戶經理的賦能。一方面，火山引擎為客戶經理提供了內容名片功能，客戶經理可以通過分享優質內容到各公域或私域平臺，提高內容傳播度，同時增進客戶經理與客戶之間的互動，從而促進線下財富管理業務的有效開展。另一方面，火山引擎為區域性銀行搭建了有特色IP的外部傳播矩陣，客戶經理可以利用抖音、快手、西瓜視訊等外部直播平臺，進一步宣傳優質內容或優質產品，通過個人或銀行IP，形成傳播、吸引外部使用者，推動使用者的購買。

通過多種手段，助力區域性銀行實現智慧增長

火山引擎為區域性銀行提供了覆蓋內容建設、內容推薦及內容帶貨全方位的內容運營綜合解決方案，幫助其實現了從“獲客”到“活客”、從“留客”到“轉化”的客戶全週期變化，助力區域性銀行實現了財富管理業務的智慧增長。具體而言，其效果主要體現在三個方面：

第一，優質內容的建設，幫助區域性銀行吸引了客戶，提高了獲客能力。火山引擎通過引入海量內容庫，在AI模型與黑白名單機制的加成下，幫區域性銀行極大的豐富了其線上平臺的內容，顯著提升了其內容的日更量，為使用者帶來了一場“內容盛宴”，最終幫助區域性銀行吸引了客戶，增強了獲客能力。

第二，先進的內容推薦引擎，幫助區域性銀行提升了客戶活躍度與客戶粘性。火山引擎通過千人千面的內容推薦，用實時有趣的內容提升了使用者活躍度，進而提升了銀行線上平臺的月活躍使用者數；而基於推薦引擎的精細化運營，促使區域性銀行線上平臺日活佔比與使用者訪問時長都得到了顯著提升，提高了客戶活躍度與客戶粘性。

第三，賦能線上直銷與客戶經理，助力財富管理業務從線上、線下兩方面都實現了有效增長。一方面，火山引擎為區域性銀行搭建的內容平臺，可有效建立內容與銀行理財產品的關係，助力線上帶貨；另一方面，火山引擎藉助位元組跳動豐富的產品矩陣，為客戶經理賦能，既提升了客戶經理形象，打造了個人IP，又幫客戶經理拓寬了營銷渠道，幫助客戶經理完成了財富管理業務最後一公里的轉化，從而促進了線下業務的增長。

3.4 對公業務數字化轉型

銀行的對公業務是以企業、機構等客戶為服務物件，圍繞公存賬戶開展的各類支票、匯兌、貸款等業務。

對公業務佔銀行主營業務收入比重一向較高，達到45%左右，是整個銀行業的第一大收入來源，是商業銀行存款及中收的支柱之一。另外，對公業務的發展對零售業務有顯著的促進作用。因此，對公業務處於所有業務的核心地位，是銀行保持競爭優勢、挖掘新業務增長的重要領域。對於區域性銀行而言，由於其與房產等實體經濟繫結更為深刻，對公業務的基石地位尤為顯著，部分上市區域性銀行對公業務佔銀行主營業務收入的比重為50%左右。

圖 35： 對公業務佔銀行主營業務收入比重

作為對公業務佔比更高的區域性銀行，基於以下三方面原因，對公業務數字化轉型勢在必行：

1) 經濟增速放緩下，對公業務增速隨之放緩。近年來，我國進入經濟增速下行期，巨集觀經濟環境不穩定，企業擴張積極性不足，擴張速度放慢，對公存貸款需求不足，對公業務佔銀行主營業務收入比重則逐漸下降。而區域性銀行由於和實體經濟更為相關，因此受經濟萎靡態勢影響更大，加之對公業務資產質量頻頻爆雷，區域性銀行對公業務受影響更大。而在新冠疫情影響下，傳統臨櫃業務難以實現，這在一定程度上也為區域性銀行加速數字化轉型提出了要求。

2) 銀企關係發生變化，對公業務底層邏輯改變。近年來企業經濟形態發生變化，逐漸由過去獨立的企業形態轉變為以供應鏈為核心的、貫穿上下游的集團式企業形態。在這種背景下，區域性銀行必須改變經營模式，利用金融科技，發展供應鏈金融等業務，以適應對公業務底層邏輯的變化。

3) 儘管對公業務數字化轉型起步晚於零售業務數字化轉型，但基於零售業務數字化轉型的積累，區域性銀行數字化轉型在金融科技方面有充足的探索與實踐，或可藉此實現對公業務數字化轉型的彎道超車。

因此，長期以對公業務為主的區域性銀行，除了需要發力零售業務、進行結構化轉型外，更需要針對對公業務乘勢而為銳意轉型，改變自身粗放的經營模式，藉助金融科技尋求一條有效且有力的對公業務的創新改革之路，實現對公與零售業務的互相促進、共生增長。

具體而言，銀行對公業務客群主要有企業和機構（即政府機構及金融機構）；按具體業務劃分，對公業務可分為單位存款業務、信貸業務、政府及金融機構業務、國際業務等。而對於區域性銀行而言，國際業務由於渠道狹窄、業務許可權准入存在障礙等因素，發展較為緩慢。而近年來興起的供應鏈金融業務，能有效提高存貸款業務量，是區域性銀行更應關注的重點。 因此，區域性銀行的數字化轉型應該聚焦於供應鏈金融業務和與民生關聯密切的機構金融業務。

供應鏈金融業務。 供應鏈金融是指銀行將核心企業和上下游企業聯絡在一起提供靈活運用的金融產品和服務的一種融資模式，作為解決中小企業融資難的有效工具，是國家重點支援和發展的金融領域。作為供應鏈金融中的重要一環，區域性銀行在持續開展供應鏈金融業務時，也存在著資訊不對稱、涉及行業過於廣泛、業務辦理效率低、缺乏專業化的風險管控體系等問題。利用數字化工具，區域性銀行可以有效分層管理、精準定位客戶，更精細化地開展特色化、差異化供應鏈金融業務；藉助大資料、區塊鏈等先進技術，區域性銀行可以構建資料叢集，打通訊息閉路，突破資訊孤島；通過金融科技手段，可以更好地構建專業化風控體系。因此，數字化轉型可以在獲客與運營、資訊流暢通以及風險管控等多方面，助力區域性銀行供應鏈金融業務的發展。

政府及金融機構業務。 政府及金融機構業務是指面向政府機構和機構金融客戶所提供的綜合性金融服務業務。隨著民生金融和金融普惠概念的興起，大力發展機構金融業務，已經成為商業銀行擴充收入來源、優化經營結構、提升競爭力的有效手段，更是響應國家政策、解決民生困境、發展民生經濟的重要途徑。由於地處區域、深耕區域，區域性銀行與地方政府關係較為密切，有著發展機構金融的天然優勢。即便如此，大行下沉城鄉、網際網路銀行興起，區域性銀行相比之下產品體系不夠健全、服務渠道不夠豐富，依舊存在著市場被搶佔的風險。運用數字化思維創新產品，利用多種渠道拓寬客群、增強服務，成為了區域性銀行實現機構業務長效增長的關鍵手段。

3.4.1 供應鏈金融業務

供應鏈金融其本質是將核心企業和上下游企業聯絡在一起提供靈活運用的金融產品和服務的一種融資模式。也就是把資金作為供應鏈的一個溶劑，增加其流動性。通過該種模式，銀行一方面注入資金，助力上下游中小企業融資，可以擴大自身客戶基礎，提高存貸款業務量，也可以提升業務辦理效率、提升客戶體驗，提升其供應鏈話語權，增強其客戶黏性；另一方面注入信用，將銀行信用融入上、下游配套企業，增加其商業信用，實現上下游中小企業與核心企業的長期穩定協同，從而提升整個供應鏈的競爭能力，實現鄉村振興、金融普惠等國家政策要求。

圖 36： 供應鏈生態體系及融資模式

因此，無論是從促進自身存貸款業務發展需求出發，還是從響應國家政策角度出發，作為供應鏈中不可或缺的一環，銀行開展供應鏈金融業務都是必不可少的。而資訊不對稱、業務辦理效率低、客群定位不明確、風險管控能力欠缺等，成為區域性銀行開展供應鏈金融業務過程中必須要重點關注的問題。區域性銀行必須認識到，緊靠傳統的人力鋪設手段開展對公業務，效率低下、根本無法真正解決問題，必須藉助金融科技進行數字化轉型，為供應鏈金融業務的開展賦能。

1) 打通資料鏈路，搭建統一供應鏈平臺

區域性銀行作為供應鏈金融中重要的一環，應該藉助地緣優勢和網點分佈廣泛的優勢，利用長期當地產業資訊積累，以龐大的資料量為支撐，打通訊息鏈路，搭建統一的供應鏈金融業務平臺，並創新多種差異化產品，為核心企業和上下游企業提供信貸融資、結算服務等多種支援，從而一方面簡化業務流程、提升業務辦理效率、提升銀行客戶體驗，同時也推動當地特色產業穩定、快速發展。

以資料為抓手，打破資訊孤島 。供應鏈金融平臺的建設離不開資料支撐。區域性銀行由於長期根植於本地，與本地中小企業、核心企業都有較為穩定、深刻的聯絡，因此對於本地特色產業有更為深入的理解與豐富的資料積累。區域性銀行應基於經驗與資料，建立資料思維，以特有的資料為抓手，運用大資料、人工智慧、區塊鏈等技術，加速推進數資料中臺的建設，從而實現資料的靈活流動與分析運用，助力打通整條供應鏈資訊閉路，為產業鏈生態建設做鋪墊。

建立業務平臺，重塑業務生態。 在資料流、資訊流打通的基礎上，區域性銀行應以核心客戶為業務發展的邏輯起點，聚焦支付結算與貿易融資一體化產業鏈金融服務，建立“線上+線下”數字化展業模式，構建核心客戶與上下游供應鏈客戶之間相互促進、正向迴圈的經營模式，提高科技觸達能力。具體路徑方面，區域性銀行應藉助數字化工具，以靈活授信、便捷操作為抓手，以提高融資效率、滿足客戶需求為目標，建立統一便捷的供應鏈金融業務平臺；通過與供應鏈上中下游企業建立深度戰略合作，構建穩定的生態鏈，形成供應鏈金融網，從而實現“物流”、“商流”、“資金流”、“資訊流”等多流合一，建立端到端的業務閉環。

鄭州銀行持續提升供應鏈金融服務的科技水平，以網際網路平臺為核心，以先進的金融科技技術為輔助，基於核心企業與上下游鏈條企業之間的真實貿易背景，將商流、資訊流、資金流和貨物流“四流合一”，通過豐富的解決方案、高效的響應機制以及專業的服務能力，為供應鏈核心企業及其上下游企業提供“結算+融資”、“境內+境外”、“標準+定製”綜合化解決方案。“雲交易”、“雲融資”、“雲商”、“雲物流”、“雲服務”五大平臺推出以來，鄭州銀行已為近2,500家大中型企事業單位提供財資管理解決方案，為超過600家企業融資超過人民幣160億元，進一步賦能實體經濟，為小微和民營企業提供了便捷、高效的金融服務。

堅持鏈式開發，創新產品服務。 區域性銀行應藉助金融科技，為供應鏈上下游企業提供特色服務。區域性銀行需要以客戶為中心，圍繞醫療、物業、基建等細分領域，不斷創新產品，提供全方位升級化的線上金融服務。區域性銀行可以通過深化與第三方網際網路企業的合作，實施流程優化，提升存量產品線上化、智慧化水平；加快新產品研發，進一步豐富供應鏈產品體系和應用場景。

如徽商銀行圍繞產業鏈場景，創新數字化產品—“融鏈通”等融系列資產產品、“招標通”系列負債產品、“易託收”等易系列服務產品。中原銀行圍繞大型核心企業，為解決產業鏈上中小企業應收賬款居高不下、資金佔用頻繁等問題，研發並推出供應鏈金融產品“原銀e鏈”；為降低企業交易成本、提高交易效率，研發推出分離式電子保函。

2) 深耕特色行業，挖掘產業鏈客戶需求

由於不同產業的供應鏈模式、行業週期、資金需求等都各不相同，因此供應鏈金融在不同行業表現出的形態特質也是不同的。對於區域性銀行而言，其業務模式較為粗放，其傳統的供應鏈金融業務更多為橫向拓寬行業廣度，而非縱向延展行業深度，因此缺乏深度的行業認知，對供應鏈上主體的瞭解也較為不足，導致區域性銀行開展業務會面臨一定障礙。因此，區域型銀行必須轉變供應鏈金融經營模式，針對某些特定行業進行縱向延展、提高專業性與深度，而非橫向拓寬行業類別。

對於區域性銀行而言，由於其展業有明確的地域限制，因此金融業務客群也有明顯的本地化、區域化特徵。區域性銀行由於政策要求與實際展業限制，加之其與生俱來的地緣優勢、情感聯結和生態資源，與當地企業的關係更為緊密，對當地特色產業及企業的理解也更為深刻，這是全國性銀行所不具備的優勢。因此，區域性銀行需要根植當地核心產業和特色產業，從當地核心企業出發，利用大資料探勘供應鏈上下游企業需求，根據不同行業、不同企業的實際需求，利用數字化工具為其提供特色化、差異化的金融服務，提供更加靈活和個性化的供應鏈融資產品，幫供應鏈上下游企業解決融資難的問題，進而賦能自身增量客戶的觸達、獲取與存量客戶的運營、留存。

運用數字化思維精準營銷，吸引增量客戶。 區域性銀行需要依靠多年的本地資源積累與對本地特色產業的深刻認知，與當地特色核心企業加強聯絡，共建供應鏈；並用大資料等工具深挖供應鏈上中下游不同企業需求，沿著資金鍊向客戶的生態圈延伸，在此基礎上進行精準營銷。擴充線上服務渠道，對接小程式、APP等多種渠道，通過網際網路平臺引流開啟新客服務渠道；建立客戶畫像與客戶圖譜，利用多種服務度高的產品精準匹配客群，帶動對上下游供應鏈的大批量獲客，帶動小企業的恢復性增長。

鄭州銀行深入推進客群管理工作，整合銷售管理系統、客戶關係管理系統和大資料智慧營銷系統，實現一站式客戶發掘、營銷和管理，將客群建設的管理過程線上化和智慧化；持續建立銷售管理機制和銷售檢視機制，利用上下游客戶圖譜，深入開展上下游客戶的營銷和管理工作，加強對公司客戶的有效動態管理， 提高營銷團隊的工作效率，有效推進客群建設工作的持續穩定健康發展。

利用數字化工具提升體驗，增加客戶粘性。 區域性銀行需要依託本地化產業資料積累，精細化分層管理，明確供應鏈金融各參與主體的具體需求，從使用者視角推進業務線上化、智慧化，持續提升對公客戶體驗。第一，業務流程線上化、智慧化。藉助區塊鏈、AI、大資料等智慧工具，運用過大資料、電子簽名、網際網路等技術，通過數字化使用者介面、遠端客戶服務等內容與環節，精簡客戶工作流程，給予客戶便捷的業務支援，從而增加存量客戶粘性，留存存量客戶；第二，建立對公客戶體驗監測系統。運用資料抓取客戶體驗，通過資料分析尋求對策，提升客戶體驗，實現良性迴圈。

如河北銀行推出遠端銀行，同時利用人臉識別、多媒體感應等技術，打造智慧網點服務體系。長沙銀行推出遠端視訊銀行，同時優化線下網點佈局，年度簽署超3000個農村金融服務站，構建“縣域支行+鄉鎮支行+農金點”服務體系，極大提升了服務質量與客戶體驗，增強了客戶粘性。

3) 藉助科技創新，實現全流程風險管控

區域性銀行由於展業有地域限制，對公業務聚焦於本地核心企業，而本地核心企業數量有限，區域性銀行的對公模式加劇了其信用風險、流動性風險等業務風險——一旦核心企業經營不善，區域性銀行“壓大頭”的模式很容易產生“壓錯大頭”的結果。因此，除了加強客群管理、助力核心企業成長外，區域性銀行應逐步完善制度、建設供應鏈金融全流程風險管理體系，在風控領域積極運用新技術，豐富供應鏈模型預警，嚴格做好風險管控，強化法律合規管理，堅守合規底線，實現業務穩健有序發展。應用場景方面，智慧風控應覆蓋信用風險、反欺詐、反洗錢等領域。具體路徑方面，區域性銀行應將分析、決策步驟和工具整合為一體化框架，融合內外部資料，建立模型識別企業類集團關係，通過資料分析對客戶進行信用評級，構建全數字化風險引擎與全流程數字化風控平臺，極大提升風控精準度與審批效率，確保資料準確性、獨立性與前瞻性。

某銀行不斷增強全流程風險防控能力。通過全方位的大資料收集，及全業務流程的動態風險監測，為客戶篩選和評級提供科技支撐；同時，系統應用區塊鏈、SAAS服務、金融服務開放平臺、微服務、大資料等創新技術進行投融資一體化設計，根據合作企業、金融機構特點，構建簡捷、高效、標準化的供應鏈協作和供應鏈融資線上全流程，通過強大的產品配置能力和風險監測能力，快速適應業務營銷發展的需要，實現了資金與資產的高效匹配。

拓爾思“語義智慧”中臺，助力銀行風險監控、預警雙提升

D行是一家跨區域經營的股份制商業銀行，為股份制商業銀行之一。D行全面推進數字化轉型，以金融科技為勢，持續堅持科技引領賦能零售對公業務，堅定打造數字化銀行。

對公業務持續做精，嚴守資產質量生命線

中國銀行正在進入變革期，對公業務仍然是銀行業最主要的利潤來源和業務動力。資產質量始終是對公業務的第一生命線，尤其對於小微業務而言，業務風險的有效把控，是小微業務持續發展的核心。

D行嚴守資產質量生命線，風險理念逐步從管控風險向主動管理風險轉變，並重點建設風控監控與預警能力，全面提升風險管理的效率與水平。在全面數字化轉型的背景之下，大資料風控已是提升風險管理能力的關鍵手段，是大勢所趨。

資料是大資料風控的核心，資料質量直接決定了大資料風控的效果，包括風控的精度與實時性。因而大資料風控對資料和資料價值分析能力提出更高要求，D行在資料方面面臨的主要挑戰有：

一是資料來源不足。全量資料是優化風控模型提升風控預警精度的關鍵。目前，D行在接入工商、司法等資料之外，對更多維度資料接入有明確的需求，比如稅收、經營流水、輿情公告等，尤其對於資訊不對稱風險凸出的小微業務，引入豐富資料來源將明顯提升風控預警精度。

二是資料價值分析能力不強。客戶資料類別多且體量大，以上市公司輿情資料為例，一年將近有幾百萬條資料，如何從海量資料中提取真正有價值的風控資料，並進行資料應用與風控分析，成為提升整體風控預警能力的核心問題。

三是多模態異構資料處理能力亟待提升。多渠道資料資訊中包含語音、文字等異構資訊，且多模態異構資料佔比更高。傳統模式下多基於人工判斷多模態資料價值，無法洞察深度價值關係且資料處理效率低，無法滿足資料實時分析並實現實時預警的需求。

D行持續推進“金融+科技”核心業務戰略，為進一步提升大資料風控能力，與拓爾思進行合作，為金融服務風險控制安裝“智慧大腦”，拓爾思技術支撐有力促進了該行對公業務的安全、高效、穩定、健康發展，為企業金融服務的快速創新奠定基礎。

拓爾思以“語義+智慧+行業”為戰略將人工智慧和大資料技術應用到數字政府、金融大資料、網際網路內容安全和媒體融合等領域。其中，金融行業智慧風控是重要業務方向。拓爾思基於TRS數星智慧風控大資料平臺，以“SAAS+DAAS+本地化”的市場定位，提供線上風控資料服務與智慧風險知識挖掘工具，最大限度地提升金融機構風控能力。 拓爾思基於TRS數星智慧風控大資料平臺的綜合型解決方案，不僅可以賦能銀行風控場景，還可更多的賦能投研場景、金融監管場景等。目前為止，拓爾思已服務中國銀行、中國農業銀行、國家開發銀行、平安銀行等多家銀行。

圖 37： TRS數星智慧風控大資料平臺市場定位

TRS數星智慧風控平臺，挖掘高質量資料

為滿足風控資料方面的需求，拓爾思基於TRS數星智慧風控大資料平臺，為D行提供了應用於金融風險控制的綜合性技術解決方案，以“DAAS+本地化”模式解決海量異構風險資料的接入與價值識別。

TRS數星智慧風控大資料平臺，是利用人工智慧、大資料、自然語言處理、知識圖譜技術構建的綜合型線上服務平臺。平臺圍繞海量異構資料，提供智慧多維標籤、預警訊號推送、風險事件跟蹤、風險傳導關聯、綜合異構圖譜等貫穿多場景全流程風險管理功能。

圖 38： TRS數星智慧風控大資料平臺解決方案

在資料接入方面，基於拓爾思多年的大資料採集技術，接入海量異構資料並進行實時文字處理，並將輿情資料、定向資料、內部資料和第三方資料進行整合，構建風險全量資料池。

拓爾思為D行接入的外部資料來源主要包括境內外輿情資料、公告資料、行政處罰資料、研究報告等企業相關資料，滿足D行貸前、貸中、貸後全流程風控不同環節的資料需求。

在資料價值分析方面，基於自然語言處理與知識圖譜技術，對資料進行篩選，從海量低密度價值資料中真正提煉高價值、高精煉知識資料，賦能D行的對公業務風控。

對於外部資料而言，拓爾思基於自建的IDC中心，實時收集資料資訊並進行關係分析，提煉知識化風險資料推送銀行；對於銀行內部不可共享的自有資料，拓爾思提供智慧風險知識挖掘工具進行本地化部署，結合外部資料進行全面風險分析，實時監控企業風險動態。

同時關注事前低強度異動，監控高強度預警訊號與低強度異動線索的相關性與傳導性，解決現有大量事後預警現狀，提前預知異動。

值得說明的是，資料知識化分析的知識圖譜技術，核心要點是對於垂直領域的深度理解，是圍繞深入的行業或者場景持續挖掘和沉澱的運營過程。

挖掘高價值風控資料，實現異動風險監測

D行與拓爾思合作的智慧風控解決方案取得權威調研機構和第三方的認可，整體來看，拓爾思為D行提供的智慧風控方案的價值主要體現在兩個方面：

一是實現風險實時監控。通過對網際網路、新媒體、集團內部各類渠道的新聞資訊、研究資料、文字等資訊的智慧分析，為企業構建起綜合輿情分析服務平臺，可以做到對客戶重大風險訊號的精準識別，監控企業尤其是小微企業的風險動向，把控資產質量。

二是強化風險預警能力。基於全量市場資料，形成基於事理圖譜的組合策略及關聯模型，構建對未來形成預測分析及歸因分析能力，判斷企業未來可能存在的風險標籤和風險事件，將會帶來更高的收益率。強化風險預警能力，實現精準風險預測，是風險管理場景的最終業務形態，拓爾思基於回溯的大量風險訊號持續優化預測模型，將持不斷提升預測精度。

3.4.2 政府及金融機構業務

政府及金融機構業務，客群既包括財政、稅務、海關等政府機構，也包括銀行、證券公司、保險公司等金融機構。

圖 39： 政府及金融機構客戶分類

政府機構 。對於區域性銀行而言，其依託當地政府，與當地政府一般關係較為密切，對政府機構的業務較為重要。然而，全國性銀行下沉城鄉，由於它們具備很強的資金與人才實力，場景積累豐富，區域性銀行在這些方面並不佔優，存在市場被瓜分的風險。因此，區域性銀行需要利用情感優勢等本土優勢，加強與政府的合作，利用數字化工具打造智慧政務，構建場景生態圈。

金融機構 。區域性銀行應順應機構金融客戶需求多元化發展趨勢，加強資源整合，服務本土機構，為客戶量身定製綜合金融服務方案，構建以客戶為中心、以產品為支撐的一站式服務模式。

1) 依託地方政府，開啟銀政合作

區域性銀行與本地政府及機構一向具備良好的關係，開展政府業務，一方面銀行可以響應國家扶貧、普惠等政策，服務民生，提升銀行自身品牌形象，另一方面政府可以反向支撐銀行，為銀行開展供應鏈金融業務提供依託與支援。

提升資料能力，促進資料共享。 資料共享開放是政銀合作的基礎，資料共享開放程度的高低則直接影響著政銀合作的效果。當前政銀合作由於缺乏頂層設計、政府資料敏感度高等原因，資料開放共享水平較低。銀行需要積極開發政務資料獲取平臺，並充分利用大資料、雲端計算、人工智慧、區塊鏈等技術對海量資料進行挖掘分析。

依託政府關係，服務本地政府 。大中型區域性商業銀行可以利用政府關係，運用數字化工具，與當地政府在政府工資代發等內部事務方面進行合作。具體而言，區域性銀行可以依託政府關係，與政府共建智慧政務平臺，在司法、社保、醫保、政府基金等方面創新產品，開展合作。另外，區域性銀行也可以建立政府融資平臺，助力地方政府解決融資難的問題。

杭州銀行推出 “財資金引擎”和“貿易金引擎”等對公業務新引擎，主動對接數字政務新場景，賦能杭州“數字紅會”建設領跑全國，協助杭州“親清線上”、“民生直達”兩大平臺線上兌付惠民惠企補貼 113 萬筆，累計金額 56.62 億元，同時圍繞政府訂單持續升級“雲採貸”產品，打造了“線上投標保函+履約保函+農民工工資專戶”的體系化服務模式。

探索本地特色，共建智慧生態。 區域性銀行相比全國性銀行，有更多的情感認同以及更久的本地政府合作經驗，這是全國性銀行無可比擬的。區域性商業銀行應把握該優勢，以情感認同為依託，以政府關係為紐帶，加強與政府的合作，積極推動與政府各機構的生態共建。具體而言，區域性銀行可以依託豐富的服務民生工程經驗，發現本地民生短板、探索本地民生長版，推動業務數字化轉型、服務場景化升級、流程智慧化提升，通過與財政、醫保、醫療、教育等機構的合作，與政府共建行業金融，打造便民、惠民、利民的整合化智慧民生生態。合作模式方面，區域性銀行既可以與政府機構兩方共建，也可以引入網際網路企業、進行三方共建。如蘇州銀行在服務地方民生方面，深入醫療、教育、社保、交通等社會民生事業，參與建設“智慧吳江 APP”、“江村通”等系統， 為地方經濟社會發展提供了優質高效的金融服務，實現了價值共增。

2) 借鑑同業經驗，實現技術共享

針對金融機構業務，區域性銀行數字化轉型主要聚焦於加強與金融機構的合作，實現轉型經驗與技術共享。

吸取同業經驗，技術共享互通 。區域性銀行轉型起步較大行更晚，且在人才、資金、技術等能力方面都不及大行，唯有與其他銀行展開合作，才能快速追趕大行數字化轉型的步伐。一方面，區域性銀行可以借鑑頭部銀行及其他先行者的數字化轉型經驗，在戰略設計、資料建模、業務應用等多個方面，向同業學習，從而降低自身數字化轉型的試錯成本，提高轉型效率；另一方面，區域性銀行之間可以共建銀行聯盟，共同進行技術研發應用，以降低研發成本、分散研發風險，使人才、資金、技術等能力達到最大化。

4. 全面支援，為區域性銀行轉型保駕護航

4.1 金融科技

全球金融穩定理事會將金融科技定義為：資訊科技驅動下的金融業務創新，包括由此而產生的新業務模型、新應用、新業務流程或新產品。中國人民銀行印發的《金融科技（FinTech）發展規劃（2019-2021）》採用了這個定義。

金融科技核心技術已經在金融細分領域逐漸深化實踐應用，未來將體現更大價值，並影響金融科技乃至金融行業的市場競爭格局。

4.1.1 適應業務需求，構建先進的技術架構

隨著區域性銀行業務線上化、場景化、智慧化等趨勢的發展，高併發、高可用、高效能、擴充套件能力、迭代能力等網際網路架構的能力成為銀行所關注並重點建設的內容。

構建“敏穩結合”的雙態IT架構，將成為多數區域性銀行的選擇。 在實踐中，對於核心關鍵業務，安全穩定是最重要的，因此，關鍵應用和核心資料必須部署在“穩態”的IT架構上；針對創新業務，則可以採用雲端計算、分散式底層技術和微服務應用技術打造分散式IT基礎架構，以滿足創新業務對IT基礎設施靈活性、擴充套件性、快速迭代等能力的要求，探索“敏態”創新發展，實現創新引領。為了確保整個基礎設施架構的安全穩定，要對穩敏兩個系統進行一定的技術隔離。

其中，雲端計算是區域性銀行的戰略轉型的重點。 對區域性銀行而言，雲端計算為新一代智慧化系統平臺提供了穩定、安全、高效且靈活的開發、部署和執行環境，開放式混合多雲是未來銀行的合理配置。

據調研顯示，超過七成的區域性銀行表示已積極開展了雲端計算領域的建設。一般而言，區域性銀行首先需要構建私有云環境，將本地工作流遷移到安全、合規且完全擁有的技術框架中。其次，銀行會在公有云上開展運營有助於降低運營成本，並且能夠更好地接觸外部生態系統。當銀行考慮採用開放式混合多雲方法時，其目標是讓每一種環境都能處理最擅長的工作，讓每個工作負載都處於合適的位置，從而降低風險，提高敏捷性。

圖 40： 評估要遷移到雲上的工作負荷

諧雲容器雲PaaS平臺，為杭州銀行打造高效能IT架構

杭州銀行（BANK OF HANGZHOU）成立於1996年9月，總部位於杭州。目前，全行擁有200餘家分支機構，網點覆蓋長三角、珠三角、環渤海灣等發達經濟圈。在中國銀行業協會發布的《2021年中國銀行業100強榜單》中，杭州銀行排名第29位。近年來，杭州銀行緊抓科技創新機遇，加速金融與科技的融合，通過平臺對接、跨業跨界合作，大力推進數字化創新和數字化轉型實踐。

業務量快速增長，業務系統面臨重重挑戰

隨著網際網路金融的快速發展，為了支撐數字化轉型所需的海量資料，承載業務增長帶來的大量使用者，杭州銀行在最近幾年進行了應用微服務化架構改造。但隨著業務量的進一步增長，在服務部署速度、系統持續可用能力與系統擴縮容能力兩方面，杭州銀行面臨著新的挑戰。

服務部署速度方面。傳統產品上線週期長，交付環節出錯率高，整體系統部署速度較慢，無法滿足網際網路時代銀行日新月異的業務需求。因此，提高研發效率與交付效率，從而綜合提升服務部署交付速度，成為了杭州銀行的重要關注點。

系統持續可用能力與系統擴縮容能力方面。由於數字化轉型持續推進，加之疫情影響下消費者主場遷移至網際網路，杭州銀行線上業務不斷增長。在微服務架構下，面對網際網路營銷等對擴縮容要求較高的業務，原有的系統資源支撐彈性不足，容災能力欠缺，無法支撐資料的快速變化，無法應對使用者規模的快速增長。

綜合而言，杭州銀行希望建設提高服務的部署交付速度和系統容災能力，提高系統資源使用率，為網際網路營銷、重大事件集中支撐等存在明顯流量峰值波動的業務提供足夠的彈性資源支撐和高可用性支撐。因此，基於上述需求，經過多方驗證與慎重評估，杭州銀行選擇與諧雲進行深度合作。

諧雲是國家高新技術企業、準獨角獸企業，建有省市級高新技術研發中心，是世界領先的雲原生技術服務公司與中國數字基礎設施建設雲原生軟體領軍企業。作為國內少數掌握底層核心技術的容器雲產品及解決方案提供商，諧雲依託超前的發展理念與先進的底層核心技術，致力於為企業數字化轉型提供最佳解決方案。諧雲產品以建好容器雲—管好容器雲—用好容器云為矩陣，提供雲原生全棧服務，助力客戶降本增效。諧雲在“國產化適配”的道路上一路前行，持續發力智慧生態創新發展，滿足未來資訊科技國產化的需求。

圖 41： 諧云云原生產品版圖

諧雲與杭州銀行就容器雲PaaS平臺專案展開深度合作，建設具有快速支撐能力的資源管理平臺，並以Docker、Kubernetes等技術為基礎，賦能SpringCloud微服務架構的業務系統。

構建以應用為中心的管理平臺，管理大規模容器叢集

杭州銀行容器雲PaaS平臺可劃分三套環境——本地開發測試環境、本地生產環境與同城生產環境。本地開發測試環境可搭建開發管理叢集、開發叢集、測試叢集、預生產叢集；本地生產環境可搭建管理叢集、業務叢集；同城環境可搭建容災管理叢集和業務叢集。本地生產環境和同城生產環境的業務叢集規模比例為2:1。各個叢集通過開放網路策略，實現由管理叢集觀雲臺統一納管。每個環境中的叢集共用一套儲存服務。

圖 42： 杭州銀行容器雲PaaS平臺架構

諧雲從開發作業、應用接入、管理運維三個方面，幫杭州銀行搭建了完整的覆蓋全流程的PaaS平臺架構，為其打造了管理大規模容器叢集化的能力，以承接其整體的業務應用，既提升了系統的擴縮容能力，又節約資源、提升了現有資源利用率，同時也方便銀行運維人員進行運維管理。

開發作業方面。諧雲容器雲平臺為杭州銀行提供了CI/CD流水線工具鏈。平臺的持續整合和持續部署功能，可以形成一套完整、規範、標準的流水線。藉助流水線開發、測試、運維，能夠極大地幫助IT團隊降低時間成本，提升開發效率與交付效率。

應用接入方面，業務平臺可以用來承載客戶的不同應用，承載其上雲的叢集。目前，杭州銀行已經對杭銀聯和直銷銀行兩個中等規模、相對獨立且未涉及微服務架構的業務系統，進行了上雲的實驗。通過應用上雲，杭州銀行能夠節約資源、提高資源利用率。

管理運維方面，諧雲從杭州銀行從管理平臺、映象服務、監控系統三個方面，提升了杭州銀行的管理效率與運維速度，也提升了其擴縮容能力與容災能力。

¡ 一是管理平臺。為杭州銀行提供了多叢集的統一管理平臺——觀雲臺。觀雲臺可以對多叢集進行統一的視覺化管理，提供多叢集的註冊、修改、運維、監控等核心功能支援，實現多叢集的一站式管理。

¡ 二是映象服務。為杭州銀行提供了容器雲平臺提供統一映象倉庫。業務叢集和管理叢集共用一套映象服務，映象服務統一搭建到管理叢集中。使用者通過持續整合平臺將業務程式碼進行映象構建，並將映象推送到映象倉庫。通過映象倉庫服務，提升開發效率、業務響應速度與執行效率。

¡ 三是監控系統。為杭州銀行提供了整合多系統的一體化監控，通過容器雲平臺對接杭州銀行已有的Zabbix監控系統，通過定期獲取Prometheus指標資料，進而對叢集主機、容器、應用中介軟體進行監控，設定了對應的告警規則。Zabbix系統可以及時地將報警資訊通過郵件、手機簡訊等方式傳送給對應的運維管理人員。藉由該監控系統，杭州銀行可以極大提升運維側效率，為業務提供足夠的彈性資源支撐與高可用性支撐。

此外，為了滿足銀行業的監管和安全的要求，杭州銀行採用了多租戶隔離的模式。諧云為杭州銀行不同的應用部門或研發部門間設立了不同的租戶，由平臺管理員劃分租戶許可權，租戶間資料不互通，從而保證開發測試與業務資料的安全性。

實現多重價值，容器云為業務系統賦能

諧雲容器雲PaaS平臺助力杭州銀行業務轉型升級，為其微服務架構的業務系統賦能，主要價值體現在三個方面：

一是提高部署速度。具體體現在對內提升開發效率——利用容器雲的標準化交付配合平臺的CI/CD（持續整合/持續部署）工具鏈，提升開發測試團隊從原始碼到釋出執行的效率，整體提升了3-4分鐘；對外提升交付效率——通過容器交付的方式幫助客戶提高現有交付效率。

二是通過運維側效率提升，保障業務系統提供持續可用的服務。典型場景下（4C8G的Tomcat應用環境下測試結果，佔用pod資源）容器雲的pod建立到啟動只需要12秒；CICD流水線讓應用釋出的流程變的規範化、流程化。

三是提高容災能力，實現服務的快速擴縮，滿足使用者規模的快速增長需求。具體表現為充分利用容器資源排程能力，提高現有資源的利用率。

目前，杭州銀行的一期容器雲PaaS專案建設進入了抽檢環節，二期正在持續推進。未來，杭州銀行將會與諧雲加深合作，持續推進容器雲平臺建設，在應用上雲等方面展開進一步合作，擁抱雲原生。

構建雙態IT系統，AIOps已經是必然的選擇。 運維數字化轉型已是大勢所趨，實體業務的逐步線上化對IT系統的穩定與安全提出更高要求，同時隨著雙態IT等複雜系統的建立，如何平衡IT運維效率與成本成為區域性銀行面臨的重要問題，智慧運維AIOps成為主要解決方案。

智慧運維AIOps，根據Gartner的最新定義，指基於大資料、機器學習等能力提取和分析IT資料，為IT運維管理產品提供支撐。目前AIOps在銀行業的主要落地場景有精準告警、異常檢測、根因定位和容量分析等場景，明顯優化運維成本且提高運維效率；同時，基於資料的深度分析優化運維質量，值得說明的是，為最大程度發揮IT資料的價值，基於統一平臺整合多維資料，以全域性運營視角解讀IT運維，將是未來趨勢。

擎創夏洛克AIOps平臺，助力E銀行實現高效智慧運維

某國有銀行（E銀行）是五大國有銀行之一。近年來，E銀行將數字化轉型上升至集團戰略層面，充分發揮金融科技特色優勢，持續加大金融科技資金投入強度，在財富管理、數字化發展、綠色金融等各業務層面都取得了積極成效。

多重問題並存，銀行傳統運維繫統急需轉型升級

隨著E銀行數字化轉型程式的不斷推進，銀行業務系統和基礎架構愈發複雜，運維資料日益增長，運維能力越來越成為E銀行數字化轉型的重要關注點。業務量的不斷增長，為傳統的IT運維帶來了以下四個方面的問題：

第一，資料治理難。隨著數字化的演進和全行改革的深入，E銀行業務量增多，資料規模急劇擴大，且資料種類與資料結構愈發複雜多樣，由於資料標準不統一，因此資料質量較低；且E銀行資料分散在各應用處、集中度不高，資料之間存在孤島現象，資料可複用能力欠缺。

第二，發現問題難。E銀行在過去便建立了運維繫統，但隨著該系統在業務中的不斷實踐，出現了不少問題。首先，監控不全面，缺乏對整體業務執行狀態的監控；其次，原有運維監控系統採用固定閾值告警，誤報漏報率高；另外，原有運維繫統發現問題較為被動，缺乏趨勢預測能力，無法在使用者受影響之前及時識別問題，嚴重依賴運維人員經驗，導致運維成本高、運維效率低。

第三，根因定位難。E銀行原有運維繫統和工具基本為事後統計分析，缺乏實時分析能力，缺乏以業務指標驅動的根因分析能力、場景化的相關性分析能力和告警、指標、日誌等多維資料的交叉分析能力，對運維排障能力的提升作用很有限，導致運維故障處理能力較低。

第四，運營分析難。E銀行傳統運維繫統主要依賴人工經驗、通過報表來分析資料，缺乏智慧化的手段進行動態資料分析；過去的運維資料分析主要從運維角度而從非業務視角出發，導致對資料的分析較為片面、落地性不強，資料價值挖掘不充分，無法為綜合運營提供保障支撐。

除此，E銀行還有一些定製化的需求。E銀行部署了雲平臺，不同於傳統技術架構，雲平臺對運維側提出了更多需求，如與態勢感知視覺化工具進行深度結合，以識別並解決雲上安全風險；另外，E銀行對於內部安全能力也有要求，隨著業務量的增加，內部違規操作的機率增加，E銀行對內部人員違規操作的檢測排查提出了新需求，對安全資料的整合能力成為了E銀行重要的關注方向。

綜上，藉助一定的手段和方式，對客戶的IT運維資料實現全量的集中化管理，實現資料實時處理、智慧分析和預測，進行多維度高效根因定位，實現運維側的全面升級，成為E銀行數字化轉型的重要訴求。基於此，E銀行選擇與擎創科技進行合作，就智慧運維AIOps展開深度探索。

擎創科技2016年成立於上海，是國內首家智慧運維AIOps落地解決方案的供應商。擎創科技專注於以AI賦能運維管理，啟用運維資料智慧，助力客戶數字化轉型。目前其客戶群已覆蓋銀行、保險、證券、製造、能源及交通運輸等多個行業。

擎創科技基於自身強大的大資料能力、流批一體處理能力和AI演算法能力，從資料治理層（包括資料採集、資料處理、資料儲存）、運維應用層以及運營決策層多個層級，為E銀行提供了智慧運維夏洛克AIOps全面解決方案。

圖 43： 擎創夏洛克AIOps平臺架構圖

構建數字運維中臺，全面提升銀行資料治理能力

資料是場景建設的基礎。因此在資料治理方面，擎創為E銀行構建了整合資料採集、資料處理和資料儲存多種功能的數字運維中臺。

首先是多源資料採集。夏洛克AIOps具備資料湖、APIs、客戶資料等多種資料來源的資料集中採集能力，覆蓋指標、事件、日誌等多種運維資料。無論是來自於工單系統、監控系統還是日誌平臺，均可作為可配置的資料來源融入平臺。此外，資料採集對接不同體系如容器雲、K8s等。 其次，資料採集完成後，需要進行資料處理。擎創科技幫助E銀行，在兩大技術棧Flink和Spark的基礎上做了抽象，使二者合為一體並形成數字運維中臺，使得平臺跨越了流批處理的專門開發，並做了一些視覺化處理，實現資料標籤化、體系化、規範化，並使得資料可通過拖拉拽實現基本處理與一體化查詢分析。 資料處理完畢後，需對經過處理的資料進行資料儲存。擎創科技為E銀行的運維資料儲存提供了相應的技術棧和配套軟體，同時也運用大資料工具，幫助E銀行提升運維資料儲存能力。

綜合而言，擎創科技幫E銀行構建的數字運維中臺，為智慧運維場景的建設提供了大資料處理、流批一體處理和AI演算法平臺三方面服務，奠定了E銀行智慧運維場景建設的基礎，同時也持續提升了其運維資料的質量和治理水平，解決了E銀行資料治理難的問題。

多樣化智慧運維場景，助力問題發現與根因定位

在數字運維中臺的基礎上，夏洛克的運維應用層結合數十種演算法，幫助E銀行靈活構建了多樣化的智慧運維場景，產出其需要的分析結果。智慧運維場景包括告警自動抑制、故障場景發掘、指標異常檢測、日誌異常檢測、綜合根因定位、業務多維分析、容量分析預測等，主要抽象為四大產品應用——告警辨析中心、指標解析中心、日誌精析中心和日智速析專家。

告警辨析中心以機器學習演算法為驅動，對海量的告警事件進行降噪和關聯分析，輔助E銀行實現問題預測發現以及根因定位；指標解析中心基於交易異常、指標關聯、拓撲整合、根因推薦能力，幫E銀行迅速發現及預測指標的異常波動，並且判定指標間的關聯關係，輔助根因定位；日誌精析中心具備多樣化開箱即用模板及智慧分析能力，協助E銀行全面分析數字化業務整體狀況，提升了其故障根因定位、日誌審計、異常檢測等運維能力；而日智速析專家則實現了將海量日誌聚類到肉眼可讀的數量，智慧識別日誌發生規律，分析日誌異常並智慧告警，從而助力E銀行無需瞭解日誌結構即可發現問題、定位根因。通過四大應用的構建，E銀行可快速發現異常並定位根因，從而提升運營效率。

圖 44： 夏洛克智慧運維四大產品應用

未來，在智慧運維的基礎上，擎創科技還將輔助E銀行實現了從智慧運維到智慧運營的躍升。擎創科技以全域性運營視角解讀IT運維，在打通E銀行全域資料的基礎上，幫其個性化定製專屬運營決策中心，精準、實時、動態地展現系統執行狀況，並通過對資料價值的提煉分析，有效支撐運營決策，彰顯運維對業務的影響力。

夏洛克AIOps綜合解決方案，助力銀行實現高效運維

通過夏洛克AIOps綜合解決方案的實施，擎創科技幫助E銀行解決了多種問題，實現了高效智慧運維：

第一，提升了資料質量和資料治理能力。通過採用數字運維中臺進行資料治理和運維資料集中化管理，打破了資料壁壘，極大地提升了資料標準化程度，提升了資料質量，為後續資料分析運用提供了保障支撐。

第二，提升了問題發現的能力。E銀行通過部署夏洛克AIOps智慧運維平臺，基於四大智慧運維應用，降低了誤報率，減少了一線人員的工作量，且極大提升了提前發現異常和容量預警的速度。

第三，實現高效的根因定位。E銀行利用交易類指標異常檢測以及與多種基礎架構指標異常做相關性分析，結合拓撲相關性以及日誌異常模式排查，實現了分鐘級別定位故障源的高效綜合排障。

第四，提升了運營分析能力。通過智慧運維建設，E銀行實現了對告警、日誌和各項指標的全方位管理和智慧化分析，運營風險降低約70%，運營效率提升約6倍，資料中心整體SLA（服務水平）得到了極大提升。

4.1.2 注重應用實效，引進成熟的技術方案

與大型銀行相比，區域性銀行在資金投入、金融科技人才等方面存在不足，因此，在技術開發和技術應用方面，要與大行有所區別。區域性銀行應本著實用主義原則，重點強調技術在業務應用中的價值，而不必囿於大規模投入對底層技術的研發。

根據調研顯示，目前核心銀行系統主要以自建為主，比如交易系統。對於新興的數字化技術，大部分割槽域性銀行以合作共建為主，引進成熟的技術方案，並在技術引進過程中深度參與，以最終實現自主可控。目前金融科技合作共建方面，主要的路徑有兩種：

一是與有實力的大廠形成戰略合作，提供數字化轉型技術升級的綜合性解決方案，包含技術、行業知識（如風控模型）、方法論、資源等。 區域性銀行在戰略合作過程中，應特別重視核心系統的自主可控，避免形成過度依賴，同時要注意資料合規等問題。

以上海農商行為例。上海農商行數字化轉型起步比較晚，金融科技基礎薄弱，為把握數字化轉型紅利，與騰訊形成戰略合作，引進騰訊一整套的開發平臺，包括底層的技術架構、中介軟體以及資料治理方案等，並接入騰訊生態，迅速構建數字化能力。在合作過程中，形成自有的方法論及自主可控的核心技術。

二是針對不同數字化場景，引入成熟的技術方案。 區域性銀行則應避免進入過度技術創新誤區，要注重技術與數字化場景的結合，應該以成熟技術的引進、消化吸收為主，注重數字化應用的實際落地效果。未來，在政策允許的情況下，區域性銀行可以考慮率先嚐試SaaS服務模式，通過雲化進一步降低技術應用成本。

以風控場景為例。金融科技風控技術已經趨於成熟，且在國內多家同業機構實施落地後已經顯現效果，如客戶風險畫像、資訊反欺詐、中小企業/零售評分、額度測算、押品管理與估值、貸後預警等。對於這些領域，區域性銀行可考慮採用“跟隨式創新”的策略與思路，積極學習同業經驗、合理評估自身實際、充分探討必要程度，以有效提升自身風控工作能力。

銀行可引進實時音視訊技術（RTC）、編解碼等技術，為銀行營銷、運營、風控等多流程，理財、零售、對公等多業務場景賦能。以實時音視訊技術為例，基於實時音視訊能力，銀行可以實現視訊營銷、視訊面籤、金融雙錄等遠端業務辦理，在滿足金融監管需求的同時，解決業務渠道不足、客戶體驗不佳等問題。銀行應基於具備多場景、高效能、多功能優勢的音視訊技術，結合雲技術、AI技術等其他技術，構建視訊中臺，以最終支撐各業務的實施。

聲網一站式視訊銀行解決方案，助力天府銀行滿足業務、合規雙重需求

四川天府銀行自2001年底成立以來，積極探索中小銀行改革發展之路，在中國銀行業建立了多項標杆，現已建設成為有國際金融背景、跨區域、有特色的現代精品銀行。截至2020年末，該行總資產約2250億元，資產規模位居四川省內城商行第二位。近年來，四川天府銀行通過開放合作不斷搭建平臺和整合資源，持續加大科技創新投入力度，加強金融產品和服務創新，圍繞特色銀行建設加快創新轉型發展，逐步形成了以“人才+戰略+產品+IT”為主要支撐的核心競爭力。

疫情催化下，傳統業務渠道與模式急需升級轉型

隨著金融科技的發展，數字化轉型的不斷深入，加之疫情摧化，天府銀行獲客渠道與業務辦理模式亟待提升。

消費模式的轉變，加之疫情催化，銀行傳統獲客渠道急需擴充。傳統上，針對理財業務，銀行都是以客戶經理為中心，進行營銷獲客。隨著消費者消費模式的轉變與疫情的催化，傳統以客戶經理為中心，侷限於線下網點拓客的方式已經逐漸效用不足，無法充分利用網點資源、且客戶覆蓋面有限。為了充分利用網點資源、擴大客戶覆蓋面，天府銀行需要尋求手段賦能客戶經理，擴大客戶經理展業範圍，以實現理財業務的高效獲客。

銀行傳統業務辦理模式導致客戶體驗不佳，服務模式亟待升級。消費者消費偏好轉變，線上消費逐漸成為重要趨勢。傳統叫號機+玻璃幕窗+櫃員的業務辦理模式，已無法實現全天候、全渠道的客戶服務價值理念，線上辦理模式缺失、線下辦理便捷度不足，導致客戶體驗不佳，整體無法滿足天府銀行的客戶運營需求。加之新冠疫情的影響，天府銀行各業務離櫃趨勢愈發明顯，線上不見面業務辦理的方式被進一步催化。因此，革新業務辦理模式，提高業務實時性，以提升客戶體驗，成為了天府銀行的重要訴求。

金融監管與鼓勵與合規的要求下，風險提示與記錄留痕成為重要需求。隨著線上化業務的不斷深入，欺詐、篡改等風險愈發顯著，內容可追溯愈發重要，為了滿足業務需求，風險合規成為天府銀行必須關注的重點。另外，金融強監管的進一步收緊，更要求天府銀行在開展非接觸式銀行的建設時必須注重風控與合規要求的滿足。因此，在金融監管的鼓勵與合規部門的要求下，滿足風險提示與記錄留痕的需求成為大勢所趨。

基於上述問題、需求與趨勢，四川天府銀行在經過審慎篩選評估後，選擇與聲網就視訊銀行及雙錄解決方案展開合作，以同時滿足銀行擴充客戶覆蓋面、提升使用者體驗和符合監管合規的多種需求。

聲網Agora成立於2014年，是全球實時互動雲服務RTE-PaaS（Real-time Engagement Platform-as-a-Service）開創者和領導者，已賦能了十餘個行業，實現了100多種場景。針對銀行業，聲網基於實時音視訊技術，為其數字化升級全面賦能，覆蓋視訊面籤、線上理財、金融貸款等多個場景，通過電子渠道來延伸金融服務，助力銀行業轉型升級，為銀行帶來更多收益。

聲網一站式視訊銀行解決方案，滿足獲客需求、提升客戶體驗

基於自身強大的視訊雲能力與混合雲部署能力，聲網為四川天府銀行提供了多場景、多功能、高效能的一站式視訊銀行解決方案，既滿足了獲客需求，又提升了客戶體驗。

圖 45： 聲網視訊雲全面支撐視訊業務

基於視訊銀行多場景、多功能、高效能的優勢，聲網幫助天府銀行極大地提升了客戶體驗。

聲網攜手四川天府銀行聯合打造的視訊銀行覆蓋多個業務場景。視訊銀行覆蓋客戶服務、理財業務、對公業務、零售業務等多種業務場景，極大地擴充了客戶覆蓋面，同時滿足了客戶足不出戶即可辦理業務的需求，提升了客戶體驗。銀行業務諮詢服務方面，聲網為四川天府銀行提供了基於音視訊能力的諮詢服務平臺，幫助四川天府銀行提高了業務諮詢的服務質量。理財業務辦理方面，在疫情催化下，聲網為天府銀行提供了理財視訊雙錄、視訊面籤等理財業務場景下的服務，客戶可以隨時隨地購買銀行理財產品，既便利了客戶、又提升了業務辦理效率。除此，聲網提供的產品正在逐漸向對公、零售場景擴充套件，幫助天府銀行構建了移動展業外出對公開設賬戶法人視訊認證、收單商戶進件視訊盡調等對公場景產品以及個人貸款授信合同視訊簽訂、個人手機銀行人臉識別補充認證等零售場景產品。

聲網視訊銀行具備多功能。聲網視訊銀行業務功能豐富、整合方便。該方案整合了實時音視訊、螢幕共享、文件共享、檔案標註、實時訊息、錄製存證、AI增強等豐富功能，支援1080P 60fps超清視訊、48kHz全頻帶音訊編碼。且聲網視訊雲中臺開放架構支撐產品持續創新與系統動態擴容。

聲網視訊銀行有強大效能。連通率高，聲網音視訊連通率能達到99.9%以上；穩定性強，在偏遠地區或訊號相對較弱的區域，也能保障音視訊的穩定性；超低延時，優秀的弱網對抗能力，保證在70%視訊資料丟包情況下，音視訊通話流暢；在80% 音訊資料丟包情況下，音訊通話流暢。

其中，在理財業務場景下，聲網為天府銀行提供了視訊營銷方案底層能力，賦能客戶經理，滿足銀行獲客需求。

聲網視訊底層能力支援業務側營銷解決方案賦能客戶經理，支援客戶經理與客戶進行一對一或一對多的音視訊互動，通過客戶經理與客戶間的線上互動開展理財等金融活動，拓寬了天府銀行多項業務的辦理渠道，極大地突破了理財業務辦理的區域、時間限制，助力了四川天府銀行的營銷渠道創新，從而實現了高效獲客。

金融雙錄和混合雲部署，滿足金融監管和合規要求

在進行線上視訊業務辦理時，聲網為天府銀行提供了 金融雙錄的功能。通過音視訊同步錄製並存證，助力視訊見證等業務辦理，還原真實的業務場景，保障了資料的安全可靠。

除此，聲網為天府銀行提供了 混合雲部署方案，實現客戶內網與內網，內網與外網多種互動場景，充分利用銀行內網環境的安全性、穩定性以及外網的高質量加速能力。出口安全配置方面，天府銀行僅需在出口防火牆上配置訪問外網的 “IP+埠號”，對應防火牆策略保障在儘量少的埠情況下實現內外網安全隔離及訪問；媒體流方面，終端裝置在外網的，媒體流要經過網際網路傳輸，終端裝置在內網的，媒體流只在內網傳輸，內網錄製媒體流從內網部署的媒體伺服器拉取。通過該部署方案，天府銀行實現了內網終端資訊可保障、外網終端傳輸效果可保障，最終確保了多場景金融業務能力的安全性與可用性。

圖 46： 聲網混合雲部署方案優勢

綜合方案下，聲網助力天府銀行實現多種效果

通過一站式視訊銀行解決方案的部署，聲網幫助四川天府銀行實現了以下三個方面的效果：

第一，實現高效獲客。視訊營銷的實施，適應了消費者消費模式的轉變，有效緩解了疫情帶來的業務渠道不足問題。通過賦能客戶經理，實現了跨區域業務的開展，幫助天府銀行擴充了營銷渠道，拓寬了客戶覆蓋面，助力了天府銀行營銷渠道的創新，極大地提升了營銷的客戶轉化率。

第二，提升客戶體驗。視訊銀行的開展，基於覆蓋多種場景、功能豐富和效能強大的優勢，滿足了天府銀行跨時間、跨區域的客戶服務價值理念，提升了業務辦理的實時性與業務辦理質量，滿足了客戶足不出戶辦理業務的需求，最終極大地提升了客戶體驗，從而提高了銀行品牌度與客戶粘性。

第三，滿足監管、合規與安全需求。金融雙錄的功能，保障了資料的安全可靠，滿足了金融監管與合規需求，同時也保障了金融業務的可回溯性；而混合雲的部署方式，實現了內外網安全隔離，最終保障了業務能力的安全。

4.1.3 落地數字應用，打造完善的資料能力

銀行是基於大量資訊和資料設計金融產品、提供金融服務的組織，同時，銀行在日常經營過程中也會產生大量的資訊和資料。資料是落地數字能力的基礎，而打造資料能力是關鍵。

資料能力建設全鏈路包括資料採集、儲存、計算、分析、挖掘、開發、治理等，如何合規地獲取資料、做好資料儲存與管理、深度挖掘資料價值，是銀行實現資料資產化需要主要思考的問題。

資料治理是挖掘資料價值的基礎。 資料治理包括資料質量管理、後設資料管理、資料標準管理、主資料管理和資料資產管理等。在這一系列過程中，能夠通過相關規範並結合工具應用，實現確保資料質量、資料標準和資料的一致性等目標。資料治理工作可依託資料中臺建設開展落地。

資料分析成為價值挖掘核心能力。 隨著資料應用的持續深入，傳統大資料技術漸趨成熟，資料分析趨於移動化、智慧化，以滿足持續迭代的資料價值挖掘需求。

資料分析加快滲透銀行業務場景，為滿足隨時隨地的資料分析需求，移動化趨勢逐漸明朗。PC端主要滿足固定辦公場景，但面向複雜靈活的移動場景持續湧現，比如出差場景、線下服務場景等，在快速響應正在成為核心競爭力的背景下，實時的資料分析正在成為迫切需求，移動端資料平臺成為重要抓手。BI商業智慧作為大資料應用的重要一環，賦能業務決策效果直觀，而且輕部署ROI明確，已落地銀行多業務場景，也將是最先實現移動化的資料分析系統，將資料分析能力 “裝入口袋”。

同時以AI應用為核心的增強分析能力正在成為資料分析的重要能力要求。增強分析能力包括三個方面：基於AI演算法，能夠在資料準備和資料探尋等資料分析環節中實現流程的自動化，提升效率；通過AI技術自動進行關聯網路分析，通過智慧化的資料探尋，實現脫離人為經驗的資料洞察；基於內建的自然語言識別能力，使用者通過文字和語音的形式即可查詢資料分析結果。

帆軟移動工作臺，助力區域性銀行BI再升級

數字化浪潮之下，銀行商業智慧需求持續迭代

數字化浪潮之下，資料驅動業務增長的價值漸成共識。銀行業是以資料為支撐的行業，為抓住數字化轉型紅利，國內銀行無一例外高度重視資料業務的應用。BI商業智慧是大資料應用的重要一環，通過對企業業務資料進行展示、分析和挖掘，為企業業務決策提供指導，是釋放資料價值最重要的系統之一，應用需求持續攀升。

由於數字化轉型的階段不同，區域性銀行的BI建設程式各有差異，率先開展數字化轉型的銀行已落地BI應用。為適應新形勢下的資料分析需求，區域性銀行對BI商業智慧的需求也在持續迭代。

F銀行為滿足管理層等人員的資料分析需求，部署了PC端資料大屏等BI工具。但隨著金融服務線下場景趨多，金融移動化趨勢逐漸明朗，移動化辦公理念逐漸成市場新需求。F銀行順應行業發展需求，構建全行級別的移動端辦公生態，在移動端建設過程中，面臨的主要需求與挑戰體現在以下三個方面：

從資料整合層面看，資料口徑差異大。單一場景、單一部門的資料價值度有限，實現資料價值最大化需要整合不同場景、不同部門的資料，基於更全面的資料分析以支撐業務決策。但資料來自多個資料系統，資料口徑存在差異，基於單一平臺接入並整合資料面臨巨大挑戰。

從業務賦能層面看，指標體系梳理難。數字化轉型的本質在於資料賦能業務，因而銀行不僅需要成熟、易用的BI工具，還需結合對銀行業務場景的理解構建分析指標和模型，以深度挖掘BI商業智慧應用價值潛力。但F銀行管理人員所涉及的資料眾多，資料雜亂分散難以整合分析，如何呈現有結構、有分析邏輯的資料價值成為重大課題與挑戰。

從全行聯動層面看，內部管理閉環難。構建全行級的移動端，實現銀行內部跨部門的聯動管理，對於資料分析驅動業務價值最大化至關重要。但F銀行原來單一業務、單一部門的資料分析各自獨立，無法形成管理閉環。

為強化資料分析驅動決策，F銀行與帆軟軟體有限公司合作，打造移動端工作臺生態產品，滿足移動化辦公資料分析需求，賦能銀行更多業務場景。

帆軟軟體有限公司（以下簡稱“帆軟”）成立於2006年，是中國專業的大資料BI和分析平臺提供商，專注商業智慧和資料分析領域，致力於為全球企業提供一站式商業智慧解決方案。帆軟重視深耕行業，在銀行業已與300+銀行客戶開展深度的合作與應用。帆軟在專業水準、組織規模、服務範圍、企業客戶數量上均為業內前列，先後獲得包括Gartner、IDC、CCID在內的眾多專業諮詢機構的認可。

圖 47： 一站式商業智慧解決方案

移動端工作臺生態產品，賦能全行級業務決策

F銀行在PC端BI平臺的基礎上，整合帆軟移動端工作臺生態產品，打造移動工作臺。帆軟移動端工作臺架構方案，針對不同銀行業務角色打造自上而下的“行長戰情室-業務條線-分支行數字工作臺”，同時基於推送功能實現縱向考核壓力下放，從而構建全行級分析聯動生態。

帆軟移動端工作臺方案的關鍵主要包括三個方面，一是基於單一平臺整合全行多資料來源，二是立足指標體系打造個性化移動端平臺，三是實時推送壓力下放實現工作臺分析聯動。

首先是基於單一平臺整合全行多資料來源。資料是BI驅動業務決策的基礎，構建全行級BI，基於全行資料探勘更大價值，需要統一資料標準，並對全行資料進行整合共享。資料的治理主要由區域性銀行主導，帆軟主要負責資料接入並整合。

圖 48： 銀行移動端產品生態架構方案

然後是打造個性化移動端平臺，核心在於構建指標體系。針對行長、分支行長、業務人員等不同角色，打造個性化移動端平臺，本質在於針對不同角色資料分析需求構建個性化的指標體系，最終在不同移動端工作臺上呈現不同的指標。比如對於銀行業務，行長更為關注當年重點業務的業績指標及完成情況、歷史對比等巨集觀分析結果；而分行長重點關注風險、交易等明細資料並及時預警，如大額動帳明細、收單商務明細等，需要根據行長、分支行長的不同需求來設計不同指標體系。

在構建更為細節指標體系過程中，指標體系與業務場景的貼合程度直接決定了資料分析的價值。帆軟深耕銀行業，基於300+銀行客戶的合作經驗，已經形成營銷、風控、客戶運營、財富管理等關鍵金融場景的通用指標體系。在通用指標體系的基礎上，帆軟與F銀行內部經驗業務人員合作，根據F銀行具體業務需求，優化銀行指標包，解決銀行資料雜亂問題。

同時基於推送功能實現壓力下放，實現工作臺分析聯動。移動端工作臺訊息推送支援設定定時頻率、觸發條件等推送資訊，定時推送相關經營日報、風險預警、動賬提醒等內容，實時資料通知和預警，管理層可以隨時隨地發現問題，及時向下輸出管理壓力，促進業務達成。

以行長站情室為例，行長戰情室指標體系主要包括三個模組，分別為綜合診斷模組、資料呈現模組與績效管理模組。通過綜合診斷模組，行長可在巨集觀層面瞭解全行指標，並支援點選跳轉到相應指標塊的功能；資料呈現模組通過對行內幾千條資料的結構分級整理，使其符合行內分析邏輯，滿足行長分析需求；通過績效管理模組，行內領導可以橫向對比同業水平，縱向管理條線分支行，並且能夠對異常問題進行壓力下放動作， 形成不同工作臺之間的分析聯動。

需要說明的是，由於資料合規問題，面向F銀行的移動端平臺需要進行私有化部署，整合在銀行APP、企業微信、OA系統等常用辦公軟體，同時帆軟提供資料安全工具，比如個人資訊脫敏工具，配合銀行的網路安全措施，滿足銀行資料合規要求。

打造聯動分析生態，滿足不同業務單位分析需求

F銀行通過建設移動端工作臺生態產品，獲得的收益包括：

一是以資料驅動決策，賦能更多業務場景。基於移動端BI平臺的建設，資料分析可以賦能更多複雜靈活的移動業務場景，比如出差場景、配合PC端BI平臺，深度賦能更多業務決策；

二是打造聯動分析生態，優化全行層級決策。不同層級的使用者物件可以通過工作臺進行業務聯動，並且可以留存歷史資訊，使工作內容更為立體化，業務分析邏輯更具連貫性。

三是提升資料分析效率，降低科技運營成本。單一工作臺整合全量資料，大大縮減使用者申請-業務蒐集-科技取數-整理彙報的資料鏈路，減輕使用者檢視資料的操作成本，提高使用者資料檢視效率；同時業務科技部門可提前儲備所需資料，無需再花費大量時間處理領導臨時的資料請求任務。

4.2 智慧運營

在實體經濟高速增長的市場環境下，追求規模是銀行業普遍的戰略重點。在經濟增速放緩的新常態下，運營轉型議題被提升到一個更顯著的重要水平。

運營轉型是隨著市場環節、客戶需求等因素不斷創新和發展的過程。在數字化、智慧化時代，運營邊界重新被定義，以客戶為中心，運營可以劃分為三個體系，分別為接觸層、交付層、管控層。

圖 49： 銀行運營活動的三層體系：接觸層、交付層、管控層

運營轉型的核心是提升運營效益，新思路興起，數字化是最重要的效益槓桿。我們認為，管控層作為“神經中樞”，轉型週期長且戰略風險高，現階段數字化賦能最大的收益在兩個方面，一是接觸層的全渠道優化，提升客戶體驗；二是交付的流程自動化，提升運營效率。

4.2.1 全渠道優化，提升客戶體驗

隨著數字化的推進，銀行客戶的行為模式和期望正在發生根本性的變化，全天候、全渠道的一致性體驗成為成就客戶體驗的關鍵。滿足全天候、全渠道的一致性體驗，需要從兩個維度著手進行數字化能力建設：一是實現渠道協同，二是優化渠道體驗。

基於遠端銀行落地渠道協同。 在實現渠道協同方面，更為注重渠道互通與自動化切換，即客戶在任一渠道觸點開啟流程，可以隨時切換至其他渠道完成完整的流程操作。在銀行數字化轉型和疫情的背景下，遠端銀行成為銀行落地渠道協同的重要抓手，以遠端銀行為渠道中心，在實現全天候、全渠道的基礎上，實現渠道協同。

《中國銀行業客戶服務與經營規範》明確遠端銀行的定義：單獨組建，由客服服務中心轉型形成，具有組織和運營銀行業務職能，藉助現代化科技手段，通過遠端方式開展客戶服務，客戶經營的綜合金融服務中心。遠端銀行的渠道運營最大優勢是渠道一體化。

圖 50： 遠端銀行運營的新定位

載體多元。 遠端銀行在渠道建設上已經從傳統的單一語音渠道轉變為簡訊、微信、線上、APP、智慧機器人、微博、文字、短視訊、網路社交媒體、音訊等多媒體載體提供遠端綜合金融服務；從傳統意義的“我問你答”服務諮詢，到“你說我做”、“我說你做”等形式更加靈活的業務辦理，依託於數字化智慧技術，協助客戶完成各類銀行交易、顧問式投融資理財與增值服務等業務辦理需求。

渠道協同。 促進線上線下場景深度融合，創造更多的業務協同點，構建遠端銀行與銀行網點聯動、客戶經理等線下服務與遠端銀行協同的“線上+線下”數字化經營體系，加強與分支行營銷和客戶服務觸點的合作，為客戶提供全渠道、一體化、全方位的服務體驗。

基於網易雲信視訊銀行平臺，銀行實現跨區域、全天候線上服務

G銀行是某省首家區域性股份制商業銀行，基於基礎能力、中臺能力、渠道能力、銷售能力和生態能力五種能力，構建了全方面、多層次、一體化的數字銀行體系佈局，夯實數字化轉型的基礎。近三年來，G銀行投入IT建設的資金已超過15億元。

疫情影響，渠道擴充、客戶運營、風控合規亟待轉型升級

近年來，數字化轉型成為銀行的重要議題。G銀行作為區域性銀行，在自身區域化限制與疫情催化影響下，更需要在渠道擴充、客戶運營、風控合規等方面進行轉型升級。

渠道擴充方面。G銀行於2016年起上線了全渠道客服系統，於2018年起初步部署視訊業務，效果在疫情中得到了有效驗證，但功能相對不夠完善。新冠疫情爆發以來，客戶消費模式與消費主場發生轉變，傳統線下拓客渠道及原有線上渠道已無法再滿足該銀行獲客需求。因此拓寬獲客渠道、開拓服務半徑、提升觸客效率成為該銀行的關鍵需求。

客戶運營方面。傳統櫃面交易、貸前資訊核實、授權等業務場景多為線下人工操作，辦事效率低、客戶體驗不足，非接觸式服務的新業態越來越為銀行客戶所接受。因此，簡化業務流程、提高服務效率、優化客戶體驗成為了區域性銀行關注的重心，升級豐富業務場景、強化客戶運營成為了G銀行的重要訴求。

風控合規方面。隨著數字化轉型的深入、業務線上化的推進，G銀行衍生出安全、合規、風控方面的需求。遠端服務的開展，全渠道的對接，使得身份欺詐、抵賴、篡改等網路安全問題與日俱增，反欺詐、防抵賴、防篡改愈發成為該銀行的重要訴求。

綜合而言，基於以上擴充獲客渠道、豐富業務場景、升級風控合規的多方位需求，G銀行希望搭建一個架構先進、擴充套件效能強、客戶體驗好、安全可靠的視訊銀行平臺，支援遠端銀行多種業務場景作業，實現降本增效的總目標。經過謹慎考慮與驗證，G銀行選擇與網易雲信展開視訊銀行平臺搭建方面的合作。

圖 51： 網易雲信新一代音視訊融合通訊系統架構

網易雲信是網易智企旗下融合通訊雲服務專家，穩定易用的通訊與視訊 PaaS平臺，可以提供 IM 即時通訊、5G 訊息平臺、一鍵登入、信令、簡訊與號碼隱私保護等通訊服務，音視訊通話、直播、點播、互動直播與互動白板等音視訊服務，視訊會議等元件服務，以及內容傳輸、安全檢測兩大問題一站解決的「安全通」產品。

依託網易24年IM以及音視訊技術，網易雲信為金融行業客戶提供全面的視訊營業廳解決方案，覆蓋遠端面籤、視訊雙錄、金融公證等場景與功能，此外還提供協同辦公等場景化解決方案。目前網易雲信已成功服務於中國銀行多家分行、中國工商銀行多家分行、南京銀行、長沙銀行、台州銀行、無錫農商行、廣東華興銀行、泉州銀行、中國人壽保險和永安期貨等多家知名金融機構。

圖 52： 網易雲信優勢體現

覆蓋多渠道與多場景，視訊銀行擴充套件服務半徑

以拓寬覆蓋渠道為目標，網易雲信為G銀行提供接入多種渠道的視訊銀行解決方案，覆蓋渠道包括超級櫃檯、小程式、手機銀行、H5、對公APP等。通過大範圍的線上化業務運作，在一定程度上突破地域和時間的限制，拓寬銀行的觸客渠道，提升銀行從觸客到獲客的轉化效率，擴大銀行的服務半徑。

網易雲信為G銀行提供了覆蓋多場景的視訊銀行方案，涉及超級櫃檯端（涉及櫃面交易類）、貸款用途核實、貸前調查資訊核實、視訊見證類業務、集中授權類業務，以及微信生態遠端視訊等場景，從而為交易類、賬戶服務類、零售業務類、理財類、信貸類、信用卡類、對公業務類等業務提供支援。

基於雙通道混合雲部署，多種措施支撐風控合規

視訊銀行的大範圍線上化部署，核心在於強大完善的風控合規支撐。網易雲信在幫助G銀行實現業務線上化的同時，部署方式採用業內首創的雙通道混合雲，通過多重身份驗證、防抵賴、錄影防篡改等措施，滿足該銀行的安全、合規、風控要求。

基於G銀行的內部需求與監管的外部要求，網易雲信採用業內首創的 雙通道混合雲架構進行部署。由於風控合規的要求，針對交易類、賬戶管理類等風控級別高的業務採用私有云實現，保障客戶資料、業務資料、錄象資料的安全可控；針對視訊互動兩端使用者均在網際網路的場景，採用公有云音視訊服務提升互動體驗。同時通過統一排程功能實現雙通道的統一排程。

針對核心客戶的身份認證，視訊銀行採用人臉識別、活體檢測、聯網檢查、二次人臉識別、二次聯網核查、視訊面對面、核身問題等 多重身份核驗機制實現人證合一驗證。

圖 53： 視訊銀行多重身份核驗機制

風險控制方面，視訊銀行通過視訊互動過程中的內容識別實現在框、離框提醒、第三方人員入鏡提醒以及遮臉、捂臉、戴口罩提醒。

此外，G銀行在遠端業務辦理過程中同步進行錄影錄製，同時在業務辦理過程中採用相關措施實現防抵賴與錄影防篡改。 防抵賴措施包括：通過加簽後的數字簽名或電子簽名實現防抵賴；通過業務確認由客戶完成實現風險轉嫁。 錄影防篡改包括：水印——在錄影的過程中，為每幀影像新增一處或多處時間水印和時間戳，配合視訊影像內容、音訊內容，以此說明內容的連續性與業務辦理的時間；錄影檔案生成加密——錄影檔案生成時支援商密和國密的加密。

網易雲信體現多重價值，助力銀行數字化轉型

網易雲信視訊銀行平臺解決方案，在渠道擴充、客戶運營、風控合規三個方面，助力G銀行數字化轉型，最終實現了降本增效的目標：

一是拓寬觸客渠道，提升了客戶滿意度。讓使用者足不出戶就可以辦理90%左右櫃面非現金業務，大大提升使用者辦理銀行業務時的體驗，使用者滿意度大幅提升。

二是實現多種業務場景的覆蓋，提高客戶運營質量。具體而言，混合雲的部署，可以在符合監管要求的前提下，讓客戶得到更好的音視訊體驗。正常網路環境下，網易雲信視訊銀行平臺的互動視訊開畫時間<2 秒，有效接通率達到95%以上，網路延時小於 200ms，有效保障了業務辦理的流暢性。

三是提升風控合規水平。網易雲信視訊銀行解決方案雙錄可靠效能夠達到99.9%，保證了線上服務可靠性。

四是總體實現降本增效的目標。通過視訊銀行的建設，G銀行線上業務服務替代率水平達到96%以上，顯著降低了人力成本與運營成本。

未來，G銀行將繼續橫向與縱向擴充與網易雲信的合作，在渠道對接、場景建設、風控合規三個方面進行深度合作，圍繞“線上化、數字化、智慧化”三個階段，立足服務智慧化和能力開放化兩個方面，以重點突破帶動行內數字金融的全域性發展。

基於智慧化手段優化渠道體驗。 如今，在所有零售企業中（包括銀行），客戶都希望獲得簡單、直觀、線下線上無縫互動體驗，差強人意的客戶體驗給銀行業造成切實影響。區域性銀行需要對客戶旅程中各個節點進行評估，分析節點的必要性和節點關聯性，在兼顧成本與效率的同時，藉助科技工具對節點進行優化，提升客戶體驗。

對於線上渠道，核心通過渠道智慧化建設優化渠道體驗，以滿足客戶多樣化需求，主要手段包括智慧客服、自動客戶識別、智慧知識庫、多渠道互動引擎等。其中智慧客服在區域性銀行中已具有一定的應用成熟度，覆蓋多場景多渠道，比如銀行業務諮詢、業務辦理、業務投訴等，為提升客戶體驗賦能。

對於線下渠道，打造智慧化網點的升級工作已逐步展開，VTM、智慧機器人、互動觸屏、網點移動終端（PAD）、自動業務處理裝置（如自助髮卡機）、自助櫃員等層出不窮的裝置創新和概念創新持續賦能智慧網點建設，提升線下服務效率，優化客戶體驗。

圖 54： 優化線上線下渠道體驗

思必馳智慧語音中臺解決方案，覆蓋銀行全場景、全渠道服務觸點

銀行業是資訊密集型產業，一向走在技術應用的前列。傳統銀行服務在對外客戶體驗和對內服務管理方面都面臨著一些挑戰：

對外客戶體驗方面。第一，由於銀行業務量龐大，客服諮詢及外呼通知等需求大，導致客服人力工作成本較高，因此，如何降低人力成本與運營成本，提高服務效率，至關重要；第二，隨著普惠金融的發展，面向老年人和農民群體的服務越來越受到重視，傳統的單一的普通話互動已無法滿足多樣的客戶需求，如何實現方言互動成為了銀行發展的重要關注點。綜上，滿足客戶多樣化需求，提升客戶體驗，是銀行數字化發展的關鍵需求。

對內服務管理方面。出於較高的服務質量和合規性檢測要求，服務管理是銀行員工管理的重要環節。然而傳統的人工質檢抽樣覆蓋率不足、培訓效益不高，無法有效提升員工服務水平。因此，提高質檢覆蓋率，提高員工培訓效果，是銀行發展的另一重要訴求。

總體而言，提高運營效率，降低運營成本，實現降本增效，是銀行數字化發展的重要趨勢。

思必馳是國內專業的對話式人工智慧平臺公司，擁有完全自主產權的全系列語音及語言互動技術，從感知到認知，形成人機智慧互動的完整技術鏈條。核心技術包含語音識別、語音合成、語音識別++、語義理解、智慧對話五大方面。

重慶某銀行擁有客戶約2900萬、銀行網點數量眾多且遍佈城鄉。近年來，該行一方面致力於創新發展，打造自主可控、智慧高效、引領發展的金融科技平臺；另一方面，面對眾多的中老年客戶、農村地區客戶等本地客戶群體對方言服務的需求，尋找智慧化服務方案。針對該銀行的客群特點，思必馳為該行建立了普通話和重慶方言自適應模型，並提供了全套語音識別、TTS、聲紋識別、標註訓練、日誌運維解決方案，包括對外智慧客服系統和對內智慧輔助系統，協助該行構建功能完整、靈活高效的智慧語音中臺，覆蓋全場景、全渠道服務觸點。

基於方言識別技術，打造智慧客服系統

為應對多樣化的客戶需求，思必馳基於其方言識別技術，為該銀行打造了集語音互動、IVR機器人、文字機器人為一體的智慧客服系統以及線下智慧櫃機系統，提升了客戶體驗。

方言識別技術。針對該銀行復雜的客群語言環境，思必馳在語音識別技術方面完成重大突破： 在普通話、四川話單一語種識別的基礎上，可支援普通話+四川話雙語種混合識別，並獲得技術專利。通過該技術，使用者無論使用普通話、四川話還是混合口音，都可實現即時識別。該項方言識別技術能夠助力消弭“數字鴻溝”，推動普惠金融發展，為農村地區及中老年使用者提供更精準便利的金融服務。目前，該銀行基於思必馳對話式AI技術推出的“支援重慶地方方言的智慧銀行服務”已被納入國家試點。

圖 55： 思必馳方言識別技術

IVR機器人。思必馳為該銀行業務場景量身打造的智慧IVR系統，可快速實現100多種銀行業務意圖，並能夠完成查詢餘額、交易明細等多種任務型業務辦理，突破傳統“語音導航”限制。同時，該智慧IVR系統在互動過程中更貼合實際生活場景，查詢方式更口語化。比如：使用者在查詢交易明細時，無需按規則、按順序說出查詢條件；使用者在報銀行卡號時，智慧IVR系統會自動對卡號位數、種類等進行準確性核驗，並且支援在不同流程中自動繼承銀行卡資訊；系統會根據語義而非傳統的噪聲打斷，不易造成誤觸發。最後，系統可以根據不同時間段播報不同的問候語。

圖 56： 思必馳IVR語音導航機器人

文字機器人。思必馳文字機器人可定製知識問答，支援上千個知識問答對，內建閒聊、天氣、百科等通用機器人技能，且覆蓋多種不同的接入模式，如API、H5等。支援圖片、文件、視訊等型別回覆，更加直觀立體。

除此，思必馳結合銀行客戶特點，通過改造線下櫃機，將語音識別嵌入櫃機中，打造了智慧櫃機系統，支援方言語音識別，操作更便捷，更加滿足老年人等客群的特有需求。

構建智慧輔助系統，提高服務標準化水平

為提高服務水平，滿足質檢需求，思必馳為該行呼叫中心提供了線上語音質檢服務。

質檢機器人基於思必馳強大的語音中臺，將錄音對話轉換為文字，使其成為可蒐集、抽取、歸類和索引的結構化資訊，通過對員工的綜合素質評估和服務質量打分，實現了服務的精細化、標準化。

除線上質檢外，通過打造軟硬一體化解決方案，思必馳還可提供線下質檢服務，並應用於線下網點、大廳等服務場景，打通服務全流程。

提升服務水平，智慧語音中臺賦能使用者體驗

思必馳為該行構建的全場景智慧語音中臺解決方案，價值主要體現在以下幾個方面：

第一，提高外部使用者體驗。基於方言識別技術的普通話和重慶方言自適應模型，能夠在語音服務時自動識別普通話和重慶地方方言，思必馳在金融領域的川渝方言識別率已達到了97%，大大提升了當地偏遠地區、偏好重慶方言客戶的金融可得性，滿足不同客戶使用需求。“全渠道智慧客服”覆蓋多場景、多渠道，問答成功率超80%，有效提升使用者體驗。而智慧櫃機簡化操作，提升了老年人等客群的使用體驗。

第二，提升內部服務水平。通過利用質檢機器人，該行實現了100%全量質檢，且大大提升質檢準確率。

第三，降低運營成本，實現降本增效。創新性提出基於極深卷積神經網路的語音建模方法，並應用於包括語音識別，語音抗噪等多個領域，大幅度提升語音識別的準確率；創新性提出基於連結時序模型的語音識別高效解碼方案，提升語音識別速度10倍以上，有效地減少了對計算資源的消耗。

除IVR機器人、客服機器人、質檢機器人外，思必馳的金融行業機器人在智慧催收、智慧回訪、智慧陪練等場景亦有成熟應用與落地案例。

思必馳為某銀行客戶提供的陪練機器人，通過模擬真實銷售場景，幫助新人坐席進行實戰演練，鍛鍊坐席心理素質、提升坐席專業知識。模組可對坐席進行話術通關考試，自動檢測評估坐席話術應用水平，輔助判斷坐席是否具備上崗條件。通過“培-測-評”一體的智慧陪練服務，高效助力企業員工快速適應崗位需求，實現績效提升。在首批試點的10個地區中，考核優秀人數佔比超80%，成交客戶數環比增長2倍，銷售額同比增長40%。

憑藉規模化定製能力、全鏈路智慧語音語言技術、高效的標註訓練一體化平臺、啟發式對話管理技術，思必馳的機器人從最初的填槽式對話，發展到現如今的全領域對話，在一個全場景機器人中能支援500+意圖識別，並根據使用者意圖進行服務跟進，可以與使用者進行10輪以上對話，並且支援語義打斷、澄清等功能，多方位多角度助力金融行業客戶完成服務升級。

4.2.2 流程自動化，提升運營效率

隨著客戶旅程的數字化滲透和技術創新的不斷突破，前後臺直通式、自動化作業處理將成為重要方向。服務交付層將逐步轉變為“智慧工廠”，在風控合規的基礎上，實現作業處理的高度自動化，操作儘量由系統自動完成。

流程自動化的方向是將機器流程自動化（Robotics Process Automation，簡稱RPA）技術應用於銀行運營流程。目前，大部分割槽域性銀行已經部署或正在著手部署RPA，根據訪談結果判斷，RPA對於運營效率的提升效果明顯，在數字化方案中價值最為明確。

比如，蘇州銀行於2019年多業務部署RPA，應用場景覆蓋辦公室、金融市場部和運營管理部。應用效果顯著，以金融市場部場景為例，使用RPA機器人完成從委外證券估值表的證券簡稱到證券風險預警系統中債券程式碼的錄入，避免跨系統手工操作，每天可節省150分鐘。

未來，引入人工智慧、深度學習、事件驅動的軟體等技術和數字化工具，RPA將繼續代替人工，滲透更多的銀行業務；同時，在運用流程銀行改革基礎，進一步增強運營支援能力，將流程和基礎運營能力升級為標準化共享服務能力，通過流程服務和基礎服務的共享化與平臺化，建立全行端到端的業務流程能力，將各個渠道、客戶、服務合作平臺、產品部門連線起來，成為創造價值的聚合體，同時避免平臺、技術等重複建設和資源投入。

比如，建設銀行上線企業級RPA運營平臺，以集中部署為主、分散部署為輔，將RPA的Server、Robot（Agent）進行集中部署，建立穩定、共享、可動態擴充套件的RPA機器人叢集，實現RPA應用場景在全集團各機構的最大化複製和推廣。截止2020年9月，RPA日均執行1.8萬餘次，執行成功率在95%以上，日均釋放人力近3000個小時，產出投入比（ROI）約為51.45。

圖 57： RPA企業級運營管理平臺

4.3 資料安全

4.3.1 數字化轉型推進下，資料安全面臨多重挑戰

作為資訊保安中最為重要的部分，資料安全是銀行數字化轉型中極為重要的保障支撐，是區域性銀行數字化轉型過程中不得不關注的部分。隨著區域性銀行數字化轉型程式的不斷推進，線上化“非接觸”業務不斷深化，給區域性銀行的資料安全帶來了極大的挑戰。

資料形式多樣，存在安全風險。 由於分支機構多、業務條線多、部門多，銀行內部資料量大且形式多樣，缺乏統一的資料標準，資料的真實性與資料的實用性都會大打折扣。此外，外部資料繁雜，標準不定，與內部資料界限不清。這使得區域性銀行在使用內外部資料時，缺乏快速響應與抵禦安全風險的能力。

缺乏安全保障，洩露風險顯著。 資料生產結束後便會進入流轉環節，銀行資料流轉範圍廣，幾乎涉及所有業務部門與職能部門。隨著數字化轉型的推進，網路銀行等線上業務平臺越來越受歡迎，資料洩露風險也越來越顯著。另外，區域性銀行由於缺乏金融科技人才且資金不足，數字化轉型多依賴外部服務商，而這種外包模式很容易造成操作風險，導致資料洩露。

安全體系不足，難以應對攻擊。 隨著網際網路的發展，多種新型攻擊手段不斷產生。區域性銀行防禦體系注重單點防禦，無法預警與應對更高層次的新型攻擊，成為了新型攻擊的最主要攻擊目標之一。

4.3.2 著眼全域性，建立健全全面資料安全防護體系

作為銀行數字化轉型程式中的重要因素，同時也是戰略規劃中不可或缺因素，資料安全應該被納入區域性銀行數字化轉型的戰略目標。區域性銀行應該著眼全域性，建立統一資料標準、注重安全合規，構建全面的安全防護體系。

制定統一的內外資料標準，提升資料質量。 資料質量是資料安全的基礎，資料安全離不開良好的資料質量的支撐。因此，建立全面的資料安全防護體系，最基本的是需要制定統一的內外部資料標準。首先，區域性銀行要做好行內資料標準制度的建設，實現各部門的資料標準統一，保證資料質量，從而便於各部門間資料有效聯動，為資料風險的防範提供基礎。其次，區域性銀行要明確資料治理的組織權責劃分，在各部門間建立良好的協調機制與考評體系，從全域性角度上提升資料質量，從而有充足的準備應對未知的安全風險。如寧波銀行通過客戶資料標準化、標籤化、顆粒化，提升了資料質量。

注重基於安全合規的管理，防止資料洩露。 隨著銀行數字化轉型的不斷深入，資料流轉越來越普遍，資料越來越成為銀行的核心競爭力。銀行在基於大量資料創新金融模式時，應充分考慮資料的安全合規。對外，一方面事前對資料進行脫敏處理，防止第三方人員接觸到真實資料；另一方面，制定資料治理制度，對外部數字化轉型服務商的職責與許可權進行明確劃分，從而規避第三方服務商因違規操作導致的風險。對內，成立或劃分獨立的資料安全部門和合規部門，對資料安全與合規進行整體管理，以在滿足業務需求的同時控制安全風險。如寧波銀行持續完善外包風險管理，進行外包需求准入稽核，開展外包業務風險評估和外包商服務質量評價。

建立全面的安全防護體系，應對新型攻擊。 區域性銀行應基於資料分級分類，建立涵蓋“事前”、“事中”、“事後”全生命週期的資料安全防護體系——資料採集過程中，進行資料脫敏處理；資料傳輸過程中，進行安全檢查；資料儲存過程中，進行資料加密；資料使用過程中，踐行資料檢查與全程監控，保證資料使用過程的可溯源，從而全流程保障資料安全。如鄭州銀行本行根據自身條件和外部環境，通過建立有效措施，對資訊科技風險進行識別、計量、監測、控制和報告，建立了全面的資料安全防護體系，有效控制了資訊科技風險。

4.4 一把手工程

區域性銀行數字化轉型涉及大量業務創新與商業模式變革，需要銀行以堅定的態度和必勝的決心，自上而下、系統性地進行全方位、多層次的數字化探索與實踐。

出於三方面因素考慮，區域型銀行數字化轉型必須由董事長、行長層級的一把手推動：

第一，一把手對客戶價值挖掘更為深刻，能夠站在更為全域性的角度看待客戶價值，從而能夠為區域性銀行營銷及運營數字化轉型提供一些經驗支撐；

第二，區域性銀行數字化轉型受到資金、人才等資源的制約，如何將有限的資源合理高效地分配到各個部門、各類業務中去，把握不同業務數字化轉型的順序與程式，是區域性銀行數字化轉型必須考慮的重點。而僅依靠CIO或者科技小組去做專案的推動和執行，會面臨各業務部門需求不同、無法把握全域性的問題，無法實現資源的最優配置與程式及順序的最優安排。僅依靠業務部門推進轉型，則無法有效與其他業務部門協作，很容易陷入僵局或者出現重複建設的後果。只有一把手能夠跳出部門業務的思維困局，以更為戰略化、企業化的長遠目光，重構新的業務流程；

第三，銀行數字化轉型一定涉及到組織架構的調整優化，只有一把手能深刻理解銀行組織架構的痛點，有效且高效地完成人員的優化與組織架構的轉型。

第四，數字化轉型中，銀行員工需要有較為專業的轉型認知、堅定的信心與堅決的態度，而只有一把手決策層的數字化思維能夠有效影響到員工的數字化轉型認知與轉型決心。

因此，區域性銀行數字化轉型不僅是後臺或者前臺某一部分的轉型，是一項從管理到業務的全方位變革，必須從頂層設計出發、由“一把手”負責，才能真正全方位推動專案執行。

具體而言，區域型銀行一把手要通過培訓等方式建立數字化思維、強化數字化認知，並且以積極向上的態度面對數字化轉型；一把手要立足全域性，從銀行長遠戰略層面出發，敲定全行整體的戰略轉型規劃，自上而下推行數字化轉型，並且一把手要對轉型的成敗承擔最終的責任；數字化轉型推行過程中，如果出現不可預料的問題，需要由一把手判斷轉型路徑與轉型手段的正確性，並作出相應調整。例如重慶銀行專門成立了由董事長親自掛帥的數字化創新工作領導小組，將數字化建設提升到最高戰略層級。

4.5 組織保障

4.5.1 組織架構轉型

扁平化結構建設，實現跨部門高效協同。 區域性銀行在進行數字化轉型的過程中，需要採用扁平化結構，打通各個部門之間的溝通渠道，降低各部門間的溝通成本，從而實現跨業務、跨部門的高效協同。如長沙銀行根據行業形勢、業務需要和客戶訴求，構建起了組織架構、管理隊伍的動態調整機制，全面推進扁平化管理，持續做好流程優化，全面提升了內部運轉效能。

成立敏捷轉型工作小組，助力數字化轉型。 區域性銀行在數字化專案建設中，可以成立敏捷轉型工作小組，從頂層出發，指導區域性銀行數字化轉型。

圖 58： 恆豐銀行“一院兩辦”佈局

數字化領導小組是由行內管理層組建的高層級領導組織，一般由黨委書記或董事長出任小組組長，下設執行辦公室，由執行辦公室負責具體的拆分工作，落實小組的整體的思路和規劃。但這種方式要求下級部門能對執行辦公室的想法有效理解和落地，部門之間的溝通和協調工作較重。如恆豐銀行成立了數字化敏捷轉型工作領導小組，由恆豐銀行黨委書記、董事長出任組長，下設“一院兩辦”，共同助力區域性銀行數字化轉型。

成立獨立的數字銀行部，承接數字化轉型。 除了設立敏捷小組，配合數字化轉型外，區域性銀行也可以成立數字銀行部，進行全行數字化轉型的統籌規劃。數字銀行部以獨立的數字化部門形式設立，與行內管理層制定統一的數字化轉型規劃，可以全面承接行內數字化轉型工作，並且牽頭研究和實施行內數字化專案。在人員調配上，數字銀行部由行內優秀的業務、技術人員共同組成，是一套既懂技術又懂業務的班子。該部門一般會在行內得到充分的授權，有較為充足的資源、資金。如南京銀行、順德農商行、張家港農商行等多數區域性銀行均成立了數字銀行部。在執行過程中，數字銀行部也存在一定問題：在戰略任務的拆解上，需要保證與高層的一致性；在戰略的實施上，其他部門配合意願低，在起初未見成效之前推動阻力大。雖然遇到各種問題，仍不能排除數字銀行部是一個好的實施辦法。

4.5.2 組織文化升級

數字化轉型，除了要選擇好轉型路徑，還需建立與之相適應的組織文化。

創新文化。 數字化轉型之路即創新之路，轉型離不開創新。只有在全行層面，推行創新文化，形成敢於創新的風氣，才能驅使全行員工以更遠的視野、更寬廣的胸懷看待業務環境，從而為數字化轉型樹立信心。

容錯文化。 銀行的數字化轉型離不開失敗與錯誤，容錯是創新的保障。銀行員工應正確處理和對待科技創新中的失誤與錯誤，建立完整的試錯機制，對轉型道路上的失敗與錯誤給予一定的包容空間，為創新提供保障。

4.6 數字化人才培養

4.6.1 數字化人才結構性短缺，亟待破局

中國銀行業協會專職副會長潘光偉在“第二屆中國數字銀行論壇”上提到過，科技人才儲備的不足是中國銀行業進入數字化時代所面臨的挑戰。

數字化時代對銀行人才結構提出新要求。 以中原銀行的敏捷工作小組為數字化人才需求結構縮影，敏捷小組成員包括業務分析、市場營銷、資料分析、系統開發、產品設計等多種角色人員。根據調研發現，大型區域性銀行側重數字化業務擴充，更為緊缺兼具業務理解和科技能力的數字化複合人才，包括業務分析、資料分析人才；而中型區域性銀行尚處於數字化基礎能力建設階段，更為緊缺的為先進技術人員，比如人工智慧、雲端計算等技術人員。

數字化人才存在明顯供需不匹配現象。 根據獵聘資料，2020年金融行業數字人才需求整體處於增長態勢，隨著下半年經濟復甦，9月數字人才需求達到峰值，人才需求大於供給趨勢，其中銀行的需求量佔比高於人才存量佔比，需求更急迫；而且金融業數字人才主要分佈在北上深等一線城市，杭州、成都等新一線城市緊隨其後，人才區域分佈的不平衡加劇區域性銀行的人才短缺。

相比高成本引進人才發展與保留更為重要。 金融行業，尤其是銀行業重視數字化人才，流入的薪酬漲幅普遍在30%以上，引入成本高。因而，在數字化人才結構性短缺的大背景下，有實力的大型區域性銀行更需要逐步著手自身數字化人才發展體系的構建，發展與保留數字化人才；中型區域性銀行可嘗試與高校等研究機構進行合作，短期內可以與金融科技公司共建為主。

4.6.2 重新定義能力模型，加速人才培養

數字化轉型需要大量能夠將資料分析與銀行業務有效結合的複合型人才。為此，區域性銀行需要重新建立人才能力模型，調整人才發展戰略，創新人才培養機制，打造兼具業務能力、技術能力、資料分析能力的T型人才團隊。

根據調研判斷，數字化轉型所需人才技能可以劃分為數字化領導力、數字化運營能力兩個層次。對於區域性銀行目前最為緊缺的數字化複合人才，能力模型應該包含深刻商業洞察、掌握資料分析、熟悉IT技術三個維度；對於先進技術性人才，能力模型應該包含擅長技術實現、熟悉業務模式兩個維度。

圖 59： 數字化轉型人才技能模型

加速人才培養，一般而言區域性銀行可以從人才結構、培養計劃、人才管理機制三個層面重新審視人才發展體系構建，但具體的人才培養方案需根據銀行自身情況而定。比如，長沙銀行依託廣州分行，成立廣州研發部，方便在粵吸收金融科技人才，以廣州分行特色業務研發為基礎帶動過本行湖南轄內的金融科技發展；同時以人才畫像和能力地圖為基礎，建立符合現狀的培訓體系，提升金融科技人才隊伍的整體能力。

5. 面向未來，探索數字化轉型新路徑

領先的區域性銀行已經憑藉數字化構建起業務競爭壁壘，更多的中長尾區域性銀行切入數字化轉型，銀行數字化轉型悄然進入下半場。放眼未來，數字化的趨勢在哪裡，區域性銀行如何把握趨勢保持競爭優勢甚至實現彎道超車，是區域性銀行思考的核心問題。

我們認為，區域性銀行首先要抓住三大趨勢：一是深耕開放銀行，尋找創新業務模式；二是建設敏捷銀行，打造領先競爭優勢；三是佈局隱私計算，夯實銀行合規基礎。

5.1 深耕開放銀行，尋找創新業務模式

根據麥肯錫資料，全球已有30多個國家和地區在推進開放銀行模式，覆蓋的產品約佔收入池的90%。隨著開放銀行模式的興起以及相關監管政策的落地，開放銀行也正成為國內銀行發展的新趨勢。

開放銀行是指銀行開放自身服務與資料，通過資料聚合、產品創新等方式與同業合作伙伴合作，為客戶提供“金融+非金融”場景下的金融服務，實現更廣、更深、更精準客戶觸達的業態形式。

在國內，四大行、股份制銀行和頭部城商行已經在積極嘗試開放銀行模式，但與英國、歐盟等開放銀行先行者相比，國內開放銀行仍處於探索初期，主要體現在：開放銀行戰略不清晰，導致場景生態無法落地；生態擴充並不完善，端到端客戶運營能力不足；新型風控經驗不足，缺乏場景定製化風控能力。相應地，未來的趨勢方向為：更落地、更開放、更穩健。

更落地。 打造開放銀行並沒有標準模式，需要探索符合自身特點的模式。目前已有的開放銀行模式有三種，業務驅動的生態圈模式，金融科技創新模式，金融業務服務平臺化模式。未來區域性銀行應基於清晰定義的目標，根據自身資源，聚焦一種模式，也可以形成多種模式組合。

圖 60： 開放銀行的三種商業模式

更開放。 從場景生態層面，從“B端、C場景為主”到“BCGF多元場景”；從開放平臺建設方面，從“自主建設”到“共建/合作”，對於中長尾區域性銀行而言尤為重要；從資料共享層面，在滿足監管要求的前提下，更開放的分享資料，進一步升級客戶體驗。

更穩健。 由於合作生態夥伴所處行業和麵向客群都不盡相同，因此商業銀行需要建立針對不同場景和生態夥伴的定製化風控模型能力，有效利用生態場景夥伴提供的客戶非金融行為資料。此外，銀行業務部門、戰略部門、合規部門應緊密合作，渠道業務合規開展。

5.2 建設敏捷銀行，打造領先競爭優勢

敏捷誕生於網際網路，在市場格局充滿不確定性的時代，越來越多企業選擇敏捷方式以贏得競爭。在敏捷化轉型緊迫度方面，銀行業與其他行業並無差異，銀行敏捷化轉型勢在必行。

銀行業敏捷轉型的成功經驗顯示，敏捷能夠帶來更高生產率、更優客戶體驗、更高企業價值、更快決策流程和更強員工認同。更多的區域性銀行加入敏捷轉型行列，比如中原銀行在數字化轉型過程中成立敏捷小組，同時更多的區域性銀行引入低程式碼平臺、建設DevOps能力等。

銀行敏捷能力建設包含五個維度，制定敏捷戰略、建設敏捷組織、優化工作流程、動態人才管理以及敏捷技術能力建設，其中敏捷技術能力建設將是落地週期最短、價值最直觀的投入。隨著機器學習和人工智慧成為銀行數字化賦能的重要驅動力，模型開發過程中多學科專家在互動中會遇到許多組織難題和將技術障礙，效率與模型價值不及預期成為痛點。因而，我們認為，MLOps將是未來重要趨勢。

MLOps是一種方法論，將DevOps開發運維工具和方法應用於模型開發，以實現機器學習的產業化和規模化，加速整個模型的生命週期。

圖 61： MLOps

基於MLOps可以快速交付模型，實現機器學習的產業化。藉助自動化和標準化流程，MLOps可以加速試驗和交付，助力企業將機器學習產業化。同時MLOps可以剔除模型專家個人偏好，以標準化的方式完成模型開發任務，提高配合效率。

基於MLOps可以避免“模型漂移”，保證模型的專業度。MLOps在縮短模型研製週期的基礎上，可實現利用實時資料建立模型，並可對模型進行監控，保證模型與不斷變化的業務資料和客戶資料保持同步，有效管理“模型漂移”產生的不確定與誤差。

5.3 佈局隱私計算，夯實銀行合規基礎

資料正在成為企業最重要的資產，近年來資料安全時間頻發造成重大損失，資料安全對於企業的重要性不言而喻。同時，隨著有關資料安全和個人資訊保護的相關法律法規的實施，資料安全風險正成為企業要解決的主要風險之一。

對於區域性銀行來說，業務資料涉及眾多敏感資訊，比如個人資訊，因而一直以來行業資料安全措施完整有效，資料安全的核心風險點在於資料共享。隨著業務上雲、合作共建、開放銀行等數字化創新業務的推進，資料共享的場景越來越多，意味著資料安全的風險趨高。

同時保證資料流通共享與資料安全，打破資料價值釋放的壁壘，隱私計算成為關鍵的技術解決方法，實現資料的“可用不可見”。

圖 62： 隱私計算的參與方與目標

根據“大資料聯合國全球工作組”的定義，隱私計算是一類技術方案，在處理和分析計算資料的過程中能保持資料不透明、不洩漏、無法被計算方以及其他非授權方獲取。隱私計算並不是一個通用型標準化產品/技術，資料使用相關方在資料共享及處理過程中以效能、精度及安全三大均衡因素為原則，根據業務場景的具體需求及相應的計算資源環境做出最適合的隱私演算法選擇及組合。

圖 63： 隱私計算的技術路徑

先進銀行已經著手佈局隱私計算。以微眾銀行為例，針對小微企業貸款業務，存在風險過高、資訊不對稱等風控難題，需要更多的資料優化篩選規則和風險模型。應對小微企業貸款風控資料不足的問題，微眾銀行聯合多家外部合作伙伴一起搭建基於聯邦學習的風控模型。比如微眾銀行與發票資訊服務公司共享客戶標籤、央行信貸特徵、發票相關資料等，雙方基於開源的聯邦學習系統FATE進行縱向聯邦建模，多個機構可以構建聯合模型而無需共享其資料。

結語

數字經濟時代，數字化轉型成為新時代共識性戰略。區域性銀行所處的巨集觀環境、監管環境和內生髮展需求正在發生重大變化，在業務增長與合規雙重壓力下，數字化轉型成為區域性銀行放大資源優勢實現彎道超車的重要著力點，得到區域性銀行前所未有的重視。

一直以來，受限於人才、資金、技術、程式等多方面資源限制，區域性銀行數字化轉型進展相對緩慢。在經濟發展新常態下，區域性銀行對轉型資源投入顯著增長，數字化轉型步入快車道。同時，在強者恆強的情況下，區域性尤為關注差異化轉型路徑探索，憑藉地域性優勢資源，“小步快跑”，以數字化真正推動銀行業務高質量增長。

區域性銀行數字化轉型是一項長期戰略性工程，數字化轉型將會是區域性銀行共同深入推進的主流方向。未來已至，區域性銀行必須要把握住數字化轉型的機遇期，構建起自身的數字化經營能力、服務能力和創新能力，在激烈的市場競爭中勇立潮頭，探索出具有區域性銀行特色的高質量規模增長之路。