站長資訊網2020年伊始，一只名為“新型冠狀病毒”的黑天鵝飛入中國，由此引發的肺炎疫情對各行各業帶來了巨大的挑戰，首當其沖的是餐飲、旅游、電影等第三產業。
金融業也深受影響，以往銀行網點門庭若市的場面不見了，傳統“面對面服務”在特殊時期也不再是必需品，人們轉而開始采用并努力適應線上服務。
同時，為保障疫情期間的金融需求，銀保監會兩次發文，“鼓勵積極運用技術手段，在全國范圍內，加強線上業務服務，提升服務便捷性和可得性”“要加強線上業務服務，引導企業和居民通過互聯網、手機APP等線上方式辦理金融業務”。
可見，疫情也會進一步培養人們在線娛樂、在線購物、遠程辦公等方面習慣，這也讓更多的商業銀行意識到數字化轉型迫在眉睫。正如一位全國性大行行長在內部會議上所說，“這次疫情讓人們意識到，數字化不是要不要的問題，而是必須得做的事”。
一、數字化轉型的“是”與“不是”
此次突發的疫情，讓數字化能力強的銀行進一步建立優勢，客群粘性進一步提高。而那些還在為數字化猶豫的銀行，已經明顯處于被動的狀態。
當客戶從線下涌向線上，能夠迅速響應并充分滿足客戶需求、在物理接觸有限的情況下，保持各項業務的持續推進，靠的不僅是金融科技能力，更是“想客戶所想、急客戶所急”的敏感。
縱觀此次疫情中脫穎而出的無論是招商銀行、平安銀行、還是網商銀行，數字化轉型過程并不是一蹴而就的，而是需要正確的突破口以及合理的路徑和良好的“基因”。在后疫情時代，“零接觸銀行”的技術變革正呼嘯而來。全在線數字化業務流程是銀行必須的，也值得考慮的選項。隨著線上業務的數據量劇增，利用Smartbi一站式大數據應用分析平臺，可以簡化各個銀行數據使用流程，提高數據使用效率。
二、“黑天鵝”降臨下中小銀行數字化轉型的困境
戰略定位大而不精，創新推動言而不行
中小銀行和大型銀行相比，并不缺少對“金融科技”的熱情追捧，但行動上還遠遠不夠。數據顯示，各類銀行2018年年報均有提到“金融科技”一詞，但大型銀行提及頻率高，不僅將金融科技融入在戰略規劃以及業務構想中，還逐步運用在銀行各項實際的產品與業務中，且科技研發投入大。尤其是招商銀行是在年報中70次提到了“金融科技”，信息科技投入占營業收入的2.78%，并創新了系列數字化產品與服務。而中小銀行大多停留在初步的金融科技規劃或數字化轉型規劃中，且有效涉及的數量不多，科技研發投入占比也很低。
埃森哲訪談結果也表明，中小銀行不僅未對數字化有清晰的概念，而且也未深入把握數字化對銀行的真正創新意義，缺乏差異性、精細化的戰略定位，缺乏強有力的創新推動舉措。目前，部分中小銀行過度效仿大型銀行，追求金融科技戰略的“大而全”，卻未結合自身實際打造“專而精”。此外，大多數中小銀行對金融科技的投入不僅“言過于實”，還注重“立竿見影”，忽視了金融科技對銀行轉型的長期作用。
基礎系統老化孤立，難以適應形勢變化
傳統銀行系統架構設計原則是以管理方便為導向，而不是以客戶為中心，同時系統開發人員和業務需求人員對業務、系統、數據了解不全面，做不到科學規劃，導致自動化、標準化程度較低。系統建設往往是在線上模擬線下手工的操作流程，每一款產品，都開發一套系統，設計一套流程，導致系統之間是豎井式的并列關系，系統交互慢，甚至高度相關的業務也難以實現數據互聯互通。涉及跨部門的業務審批，往往以線下的紙質跑簽補充，同時流程之間是串聯關系，業務處理效率低。此外，系統設計封閉、固化，后期開發成本較高。因此，銀行傳統IT系統在降低成本、發掘數據價值、提升效率方面的作用大打折扣，也難以滿足銀行數字化轉型的要求。
數據治理能力不足，數據分析與挖掘缺乏
大多數情況下數據只是作為會計憑據，還沒有形成用數據分析解決問題的習慣。從數據采集、數據管理到數據運用，尚未構成完整的、標準化的體系。具體來看：
1、數據采集上，內部數據嚴重不足，外部引進質量難控;
2、 數據管理上，分散管理仍是主流。中小銀行數據資產管理意識淡薄，缺乏規范化標準化的管理理念，“數據孤島”現象十分普遍，業務部門間的數據共享仍需依靠人工傳遞，數據價值難以體現;
3、數據分析與挖掘缺乏，應用場景狹窄。目前，中小銀行僅能實現簡單的數據處理和分析，對于數據的智能化分析與挖掘，還處于探索階段。此外，中小銀行利用數據分析結果布局場景應用能力同樣不足，目前大多局限在單一的信貸類業務。
三、數字化轉型的建設方法
數字化轉型工作，涉及到全行公司治理、業務能力、科技能力水平的全方位提升，是一項系統性的工程。
建設銀行的生態場景，打造數據運營生態圈
銀行在多年的經營過程中，沉淀了許多天然的競爭優勢：品牌信任、客戶資源、科技能力、數據沉淀、支付渠道等。因此銀行業可以整合資源，與外部跨行及同行業標桿合作，如銀行與金融科技公司合作，借助金融科技公司的技術，解決開發迭代緩慢、獲客能力弱、運營成本高等轉型難題。
銀行與各方構建全新生態關系，共同目標是為用戶提供極致服務體驗。除了開放傳統金融服務，還可以開放銀行專業的財務管理和風險管理能力，提供市場預測、數據分析等新型服務，實現跨領域協同共生與融合創新。
其次，利用大數據為抓手，對客戶屬性細分為植入分期、移動支付、余額理財、預約等金融產品及服務，打通線上線下資源，由單一產品銷售向綜合理財服務配套轉變，由抓業務向抓客戶轉變，持續加強特色化金融產品供給，從而整合渠道，建立自身的業務生態系統。金融門檻在降低，使用習慣在增強，產品流程在優化，服務滿意度就會提升，讓每個場景的業務痛點都能有相關的金融產品和服務做支持。
盤活銀行的數據資產，打造數據分析能力
1、拓展數據來源，商業銀行自身積累數據畢竟有限，在滿足客戶信息保護前提下，通過合作獲取數據及數據結果將是未來的常態。近年來，大型商業銀行紛紛與百度、阿里、騰訊、京東簽署戰略合作協議，核心就是實現數據共享;
2、明確業務主題，數據作為銀行最重要的資產之一，如果對業務沒有價值，那么累計起來的就不是數據資產，而是數據負擔。所以我們在盤活數據資產前，要先明確做事情的優先級是什么，充分了解數據運營場景和數據應用場景后，再映射到分析指標體系中;
3、建立專業化的數據分析師隊伍，通過數據模型和數據分析工具，把海量數據、多維數據、多類型數據聯系在一起，進行清洗、整合和專業的分析，運用一定的數學算法，形成數據洞察力，給出完整的客戶畫像;
4、建立數據治理體系，把數據管理上升到公司治理的層面，對數據的來源、使用進行規范化管理，確保數據質量和數據安全，為數據驅動業務發展提供堅實的保障。
疫情之下，銀行業愈加認識到數據在數字化轉型和整體運營能力提升的價值，思邁特軟件作為全國領先的一站式大數據分析平臺提供商，助力銀行業突破“十面埋伏”，破解人才、方法論、跨部門協作等多重困局，提升運營效率，向數字化經營全速前進!
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