科技金融
人们对于银行的需求永远不可能消失，但是银行的形态会不断发生变化。也就是说，人们熟悉的银行形态将来可能会消失，但人们对银行业务需求本身不会消失。我们在现实生活中也看到，随着移动互联网、智能手机、电子商务等快速发展，很多银行业务都不用再到银行物理网点来办理，但是支付与汇兑、储蓄与借贷、征信与增信等金融需求几乎没有发生变化，只是实现需求的形式变了。正是由于如此，传统银行面临巨大挑战，整个银行业正在主动或者被动地发生革命性变化。银行的未来肯定是一个不断探索、不断变化的过程。
金融需求的变化始终都是驱动银行变革的关键力量，只有数据才能成为准确理解客户个性需求的钥匙
任何市场化组织都是为了满足某类需求而产生发展的，银行也不例外。我们首先面临的是，客户到底想要银行提供什么服务？在商品社会里，人们需要的金融服务内容可能不断变化，但是有几个方面基本上是不变的：一是支付和清算服务；二是财富的储存保值增值；三是借贷服务；四是对冲风险需求。
客户对金融服务的期望值也水涨船高，希望得到随时随地、随心所欲的金融服务，在有金融需要时希望马上能够找到银行，希望任何时候任何地点满足任何的需求；还希望在获取更便利、快捷和高效的服务同时，降低时间、人力和经济成本，并希望在实际场景中无缝嵌入，省去现有的繁琐流程。这也是一般消费者希望得到金融服务的理想境界。
为适应客户需求的变化，银行的服务形态其实也一直在改变。进入新世纪，随着智能手机的普及，以手机银行代表的真正移动金融服务的发展，使得客户基本上可以7x24小时、随地、方便、安全地处理银行业务。由此可见，客户需求一直是驱动银行变革的最主要的因素。
我们可能会想，既然客户对金融服务需求有这么多共性，为什么不能用标准化的产品体系来提供服务呢？其实，相对于客户的共性需求，不同市场主体的不同需求特点对银行更加重要。银行要想准确理解每个客户的个性化需求，就需要通过海量数据分析来准确定位需求，也只有在数据支持下才能做到这一点。
人类社会正在走进数据时代，数据将成为最有价值的资产，这在金融行业尤为突出。在进入信息社会后，数据已经成为关系产业兴衰和企业存亡的关键生产要素。拥有数据，并能充分利用数据的企业将在同业竞争中抢占先机，拥有优质数据资源并建立了强大数据挖掘分析能力的企业，将不断侵袭同业甚至其他行业的领地。
能否深刻理解“新居民”的全新金融需求，对于把握银行变革方向很重要
当前，不同客群已经展露出截然不同的金融需求，老龄族群与年轻客群不同，跨国企业与初创公司不同，如果对他们套用同一个服务模式，客户体验必然大打折扣。数字化时代，客户细分成为银行的重要竞争能力。为客户“贴标签”是当前互联网企业营销中常用的做法，借助这些客户标签，可以有效细分市场，使产品和服务针对性更强。目前国内商业银行已经开始尝试借助数据分析和挖掘技术，通过人口统计、兴趣爱好、社会属性、金融特征和互联网特征等多维度特征，可以把客户群体进行初步细分，精准把握客户需求。当然有效细分是一个不断精细调整的过程，要不断跟踪客户需求的变化进行动态调整。在“互联网+”和数字化革命的大背景下，个人客户使用金融服务的逻辑正在发生变化，这种变化正在加速银行服务创新和经营模式转型。
我们注意到，随着中国社会经济发展和经济转型升级，涌现出越来越多不同类型的“新居民”——新增城镇人口、养老族、中产阶级等等，他们对金融服务的需求个性化要求很高。把握新客群的不断加速变化的金融需求，提升客户体验将是未来银行变革的重点方向。
新世纪伊始，互联网和大数据技术掀起了个人金融服务革命。在互联网、移动互联网及数字化革命的环境下，个人客户获取信息的渠道极大丰富，金融意识和行为在加速分化，获取服务方式呈现全渠道、全天候、全方位、个性化特点，对金融服务和非金融服务融合的需求越来越大，在金融市场上掀起一场金融服务革命。
不同于传统意义上客户到银行网点获得服务，目前大量人群日益习惯于网络、手机购物，进而对电子化、数字化渠道，银行服务的需求越来越大。客户越来越习惯于通过多个线上线下渠道频繁切换的方式完成服务选择、购买决策和交易。同时，客户越来越愿意通过让渡自己一部分行为数据的使用权，获得个性化的服务，正如允许电商通过自己的点击和购买行为推荐更加针对性的商品，客户自然也希望银行能够根据自己收入、消费和理财等习惯数据来推荐更个性化的金融服务。适应这种变换，银行需要将线上线下各种渠道资源进行无缝整合。
在体验产品和服务后，客户会有更多的互动和分享的需求，比如朋友圈推荐、社交平台分享等。2014年中国品牌推荐度客户调研结果显示，在18-25岁的年轻人中，45%的人会明确地推荐或批评自己使用过的银行品牌，这一比例在26-35岁的人群中也达到了36%。总体来说，客户的认知和决策过程不再是单一的、线性的、被动的，而是开放的、多线程、互动的。与这种变化直接相关的是，当客户评判自己所接受的金融服务是否足够好时，其比较的对象不再是其它金融机构，而更多的是其在相似领域的经历和体验。比如，客户在使用电子银行时，其参照物可能是购物网站便捷的流程和简明的页面设计；客户在使用银行网点时，其参照物可能是零售店、咖啡店的个性化视觉和舒适体验。
中国经济转型升级以后，特色客户群体催生银行专业化转型。过去，个人客户收入水平较低，生活方式趋同，对于银行业务需求比较单一，个性需求少，金融服务也是同质化的。随着我国人均收入水平增长和客户生活方式变化，出现了一批需求特点鲜明、数量巨大的新型客户群体，由此催生银行必须专业化转型。
——养老一族群体。据统计2010年我国50岁以上的人口占全国人口的比例为24%，2020年这一比例将上升至33%。十年间我国退休人口预计增加1.5亿。老龄化在中国已成为不可回避的问题，但现有的以政府为主导的社会保障体制仍难以满足大多数人的养老需求。以2013年数据为例，全国城镇职工及城乡居民养老保险共覆盖8.2亿人，占人口总数的60%左右，但人均养老基金结余3800元，难以为退休人员提供充足的养老保障。商业化养老金融需求应运而生，对于养老一族而言，银行能否提供稳健的投资使资产保值升值、以及相应的医疗健康服务是迫切需要的。
——城镇新兴群体。城镇化是中国经济社会发展的另一大宏观趋势，预计中国的城镇化率将在2020年之前超过60%，这意味着超过1亿的新增城镇人口。这些城镇新兴客户在医疗、养老、教育、住房和消费等领域存在着巨大的新增需求，银行应及时拓展住房贷款、消费分期、教育咨询等相关业务。
——中产阶级群体。中产阶层作为一个新兴群体，在社会生活中扮演着越来越重要角色。根据波士顿咨询公司测算，2014年中产家庭的数量占全国城市家庭总数的63%，个人消费总额占到了全国个人消费总额的76%。
拥有一定资产、白领职业和高于一般大众的收入水平是这一群体的主要特征。主要包括部分中高级经理人、中高级职业技术人员、中高层公务人员，以及中小企业主、自由职业者等。当前，中产阶级的消费正在从生活必需品逐步升级到更加高端的商品与服务，相关金融需求也不仅是投资理财，而是便捷的消费类金融服务、专业的金融管家以及其他增值金融服务方面。
——“肥尾”（长尾）客户群体。传统的“二八定律”认为:银行80%的利润由20%的客户贡献。与之相反，“长尾理论”认为传统意义上那些数量占比80%而利润贡献只占20%的中小客户，在一定的环境下，也能给银行带来不亚于80%高端客户的盈利机会。当前，不少银行开始关注从海量的中小客户中发现潜在价值，从中获取高额利润。
关注之一
社区大众群体。社区大众群体是指社区居民中的城市工薪阶层、个体从业人员，以及农村农民包括外出打工的农民工。涵盖了城市、小城镇、农村的大部分人群。以农民工群体为例，外出农民工月均收入由2011年2049元，增长到2015年的3072元，增长50%；月均消费支出也由2011年的664元，增长到2015年的1012元，增长52%。无论从收入和支出，农民工群体的增速都高于整体水平。作为数量最为庞大的客户群体，拥有家庭生活、社会活动以及投资理财等大众化金融需求，这些金融需求正是商业银行未来发展“长尾”业务的基础和保证。
关注之二
在校学生群体。这一群体包括在校大学生和高中生。学生有一定的特殊消费需求和消费能力支持，因此在校学生成为一个特色的客户群体。在校学生群体的个性化金融需求较为突出，如：时尚消费、移动支付、助学贷款、创业贷款，频率较高的取、汇款需求，金融理财与投资方面的学习尝试需求等。据教育部与国家统计局公布数据显示：2015年我国在校大学生规模3700万，在校高中生2400万。在学生群体中“00后”已经成为一股不可忽视的力量，其消费习惯也与其他群体有显著区别。
关注之三
SOHO一族。近年来SOHO一族已不再是新鲜名词，SOHO是small office和home office的缩写，指单独办公、家里办公的意思。SOHO一族的本质就是生活、就业足不出户。随着电商平台的火爆，电商从业人员也加入了SOHO一族。据2015年中国就业促进会发布的研究报告显示：截止2014年末，我国电商网络就业人数为1000万人。这一数字还在逐年增加。据中国互联网络信息中心报告显示，截至2016年6月，中国网民规模达7.1亿，互联网普及率为51.7%。我们发现在报告统计的19项网民常用互联网应用中，已经基本覆盖人们的衣食住行。尤其是网上外卖需求的客户群体半年内净新增3600万，增长率31.8%，也就意味着更多人选择在家订餐。由此可见，随着互联网发展，SOHO一族实现生活、就业足不出户已成为可能。这些足不出户的客户群体，也必然产生新的金融需求，例如网上银行、手机银行、支付结算、网上理财等等。
未来银行的具体形态虽然不好预测，但发展方向是明确的，即透过数据洞悉客户需求，以客户需求驱动金融服务创新
未来的银行到底是什么样？能否画出一个图？这很难。在大数据、移动互联、云计算、人工智能等变革性技术的带动下，我们正处于一个新技术革命的开始阶段，满足客户金融需求的手段和方法会出现革命性的变化，到底怎样我们很难说清楚。但是只要抓住几个基本的方面，我们就能理解未来银行，银行的发展方向也是清晰的。
不要用一成不变的思维来理解未来银行，关键是把握市场个性特征，深刻理解内在需求。比如亚洲客户使用在线服务高达70%，而欧洲客户喜欢在现场，这样一种行为特点对金融服务需求的影响就很大。我们现在都在争取年轻客户群体，这类群体有朝气有活力，这没问题，但是美国的数据显示一些银行60%的收入来自50岁以上的人，而且老年人为自己的养老准备了大量的钱，需要大量的金融服务，我们中国已经进入老龄化，怎样对老年人的金融服务需求进行深刻理解，及时创新我们的金融服务，到现在还是没有完成的一个课题。在欧美银行客户更倾向于货比三家，频繁转换服务商成为常态。最近几年其实数据分析已经告诉我们，客户对银行不满意就换，或者说客户在多家银行频繁更换，频繁转换服务商。再比如，我们过去讲支付业务是银行的天然业务，但是现在支付面临互联网公司的巨大挑战，银行与之相关的30%的收入和35%的利润面临风险。我觉得，一些银行之所以被动就是对需求理解不深，理解了又不能及时的创新，这是我们面临的最大问题，解决了这些问题，未来银行的发展方向应该说还是明确的。
深刻理解客户需求，方法、路径很多，但数据永远是核心。银行发展史，在一定程度上就是一部数据驱动变革的历史。银行从诞生之日起就与数据脱不开关系，最开始是数字记账，银行帐簿上的数据记录金融交易，银行帐薄上的数据变化代表了客户资金的变动。最早起源于罗马的古代银行业雏形中就有记账的记载，在中国钱庄里我们也能看到算盘、密码本及账薄等数据化管理技术。之后复式记帐法的出现，数据逐渐成为核算与银行管理的主要手段，银行借助会计核算技术，全面了解经营状况及风险特征，并使大型银行的出现成为可能。在计算机技术普及以前，银行的帐务及交易数据以大量的纸质账本的形式存储。上世纪六七十年代开始，计算机技术在银行管理中普及应用，电子表格系统、电子交易系统、数据库系统先后成为银行经营管理的必备工具，尤其是网络技术和数据库技术的出现，使银行的资金流、数据流真正有机融合为一体。到上世纪九十年代，国际大型银行已基本建立了集中化的交易和核算系统，领先的银行开始着手建立数据仓库系统，现代银行管理技术得到迅速发展。可以说，数据一直是驱动银行转型发展的关键要素，银行传统上就是数据型企业。
波士顿咨询公司研究表明，在主要行业中银行业是数据最密集的行业，每单位营业收入对应的数据量远远大于传统制造业、甚至大于电信行业及互联网行业等我们认为的信息行业。一直以来，数据都被视为银行最有价值的资产之一，银行历来重视数据管理和数据应用。数据采集、存储和处理能力的提高也已经引起了银行管理的重大变革。一是数据库营销为代表的客户关系管理技术革命，通过对大量内部数据分析，银行能够真正理解甚至预测客户需求，进而提供有针对性的服务。以花旗银行为例，其亚太地区零售业务中有50%以上来自于数据化营销手段，在香港等金融业竞争非常激烈的地区，依托深入的数据挖掘分析提供营销策略已成为标准化的工作流程。国内商业银行近年来也在数据库营销方面投入巨大，大量的营销客户清单都是在数据挖掘分析基础上产生的。二是风险管理技术的变革，数据分析和统计计量技术已经成为现代风险管理的核心技术，客户评级、授信、贷后管理、清收等阶段都依赖大量的数据支持，尤其是内部评级法的普遍使用，使银行家意识到通过对大量数据的分析，能够有效发现、量化和管理银行经营中的各种风险。随着数据类型和数据范围的扩大以及数据分析技术的发展，银行越来越发现大数据在风险管控中的应用更加广阔，例如一些弱相关变量组合能够更加有效地预警风险。三是数据正在改变银行内部经营管理的流程，包括人力资源管理、产品创新、流程优化直至网点选址等，精细化管理离不开大量数据的支持。另外，数据在洞察市场走向、了解客户需求变化方面也发挥了重大支持作用。然而，与快速发展的电商、互联网金融、零售等行业相比，银行对数据的应用还有很大的差距，需要做更大的努力。
数字化银行的发展还不止如此，随着互联网、移动互联网技术的发展，数字化渠道正迅速成为银行服务客户的主渠道。据统计，2015年中国零售业中已有90%以上的交易通过电子支付完成，银行帐务性交易中也有80%以上通过电子渠道。客户使用银行的方式正在发生革命性变化，互联网银行、手机银行、微信银行逐渐成为银行服务主渠道，这使银行记录客户任何行为成为可能，除了传统的结构化的帐务交易数据之外，大量的位置数据、行为轨迹数据、语音和视频数据被记录和保存下来，对这些数据的应用正在彻底改变银行与客户的互动方式。比如，近两年出现的智慧银行，就是在对客户行为数据深入分析的基础上，为客户提供大量实时有针对性的服务，甚至通过跨界协作满足客户的非金融服务，包括购物、医疗、健康、娱乐等。数字化技术的发展使得跨界、泛在、智慧成为银行未来发展的方向。由于银行拥有全社会资金交易这一最有价值的数据资源，如果将商品流、资金流和数据流结合在一起，可能产生全新的商业模式，我把这种可能的银行商业模式称之为“数据驱动型银行。”
大数据、云计算、区块链等革命性新技术正在重新定义金融业的交易模式及服务体验，这些技术为外部竞争者进入银行服务提供了更多可能。适应内外环境的变化，越来越多的银行正在把数字化银行建设确定为战略转型方向，数字银行的建设正风起云涌。放眼全球，商业银行的数字化转型正在加快推进。例如德意志银行在都柏林建立数字技术的创新开发实验室，目的就是对大规模数据进行有效处理以及大规模的创新性技术开发，提升银行的客户服务与产品创新能力；花旗银行和汇丰银行在印度等地建立了大数据能力中心（卓越中心），整合海量数据，支持业务发展和战略转型；美国银行专门成立了独立于技术部门的数据分析中心，一方面探索内外部数据的应用，另一方面加快开发和引进先进的数据分析工具。国内银行业一样，工行确定了E-ICBC战略，在数字化渠道、数据分析能力建设方面投入了巨大资源，全行数据分析人员已经接近1000人；建设银行在转型规划中明确提出了大数据战略，并在上海建立了专门的数据分析中心，全力提升大数据应用能力。适应数字化银行发展需要，建设银行、农业银行、广发银行、浦发银行等新一代核心系统相继投产，一些银行还开始探索设立数字金融子公司甚至是大数据子公司。
银行数字化转型既会产生前所未有的数据、也会导致前所未有的数据需求。为此，银行需要制定明确的数据战略。一是努力扩大数据源，既要有内部的机构化和非结构化数据，也要引入外部的结构化和非结构化数据，包括政府数据、跨界数据共享等，形成内外部结合的统一数据视图。二是抓紧提升大数据管理和分析应用能力，包括异构数据存储、非结构化数据处理转换、海量数据挖掘、数据可视化、大数据分析工具等。三是建立一支适应数据战略的多层次人才队伍，要对银行领导层开展大规模的数字化培训、对数字化部门领导人进行全面的业务培训，使银行高管层对数字化转型方向达成一致，要努力改变构建、购买和借用数字化人才资源的方式，即要在内部培养数据分析人才，又要呼唤专业化、商业化的数字服务市场与相关的专业人才市场，在这方面未来银行将有大量的外包及外购服务需求。四是构建既能支持数字化战略实施、又能不断发展和完善的组织架构，特别是在数字化客户体验、大数据和高级分析平台、端到端流程的持续改善以及数字化创新枢纽四大关键领域大规模构建数字化能力。五是必须高度重视数据资产管理，建立严格的数据管控机制，制定严格的数据采集、存储、整合和应用方案，通过企业级统一的数据标准、数据规范、数据认责机制，确保数据质量达到可靠水平。银行实施数据战略过程中，要有分阶段的策略目标，首先是建立完备的数据整合共享平台和客户全景视图；然后再建设大数据分析中心，选择关键业务领域实施系列大数据应用案例；最后建立数据驱动型银行，建立全渠道数据分析、营销管控、渠道推送、营销反馈、风险管控的闭环体系，形成全行大数据经营体系。
作者系中国建设银行首席经济学家
文章来源：《征信》杂志2018年第6期，有删减
