智慧銀行（AI Bank）如何促進銀政合作？

文/王 凱

從百年前的票號、錢莊到現(xiàn)代商業(yè)銀行，銀政合作始終是商業(yè)銀行拓展業(yè)務的重要方式，也是擴大利潤的主要源泉。隨著我國現(xiàn)代市場經(jīng)濟的進步與發(fā)展，商業(yè)銀行與政府之間形成了特殊的經(jīng)濟利益關系，商業(yè)銀行對社會金融資源的配置和管理有助于整合社會的穩(wěn)定和發(fā)展。目前，金融科技（FinTech）突飛猛進，傳統(tǒng)商業(yè)銀行經(jīng)營模式的弊端日益顯現(xiàn)，智慧銀行（AI Bank）正成為未來商業(yè)銀行發(fā)展的重要方向。

一、銀政合作現(xiàn)狀分析

1.商業(yè)銀行的戰(zhàn)略要地

良好的銀政合作關系是商業(yè)銀行的核心競爭力，政府機構(gòu)類客戶因其具備的特殊屬性，如優(yōu)質(zhì)資金資源的管理配置、穩(wěn)定和持續(xù)的資金來源、特定領域的資源聚集，這些都是商業(yè)銀行資產(chǎn)負債業(yè)務的堅實基礎和核心保障。從資產(chǎn)的視角分析，政府類客戶融資質(zhì)量較好、規(guī)模大且期限較長，屬于商業(yè)銀行重要的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)組成部分；從負債的視角分析，機構(gòu)類客戶長期穩(wěn)定的負債來源向來的各家商業(yè)銀行的戰(zhàn)略必爭之地，往往對商業(yè)銀行的整體資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu)起著穩(wěn)定器和調(diào)節(jié)器的重要作用。

2.合作方式面臨挑戰(zhàn)

隨著政府類客戶對資金精細化管理水平的提升和管理方式的轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)的銀政合作模式面臨日益嚴重的挑戰(zhàn)。以商業(yè)銀行的核心機構(gòu)負債組成社保、財政、住建公積金為例，各類負債的招投標管理愈加規(guī)范、嚴格和透明，這將顯著提升商業(yè)銀行的負債端資金成本。同時，政府類客戶已經(jīng)開始搭建基于政務流、資金流和管理流的一體化政務平臺，商業(yè)銀行需要更新自身的經(jīng)營理念，轉(zhuǎn)變合作方式，依托科技手段提升競爭實力，提供更智慧的產(chǎn)品和服務。

二、智慧銀行（AI Bank）的最佳實踐

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈技術的快速發(fā)展，商業(yè)銀行也將隨之開展深刻的變革與創(chuàng)新。以銀政合作領域來分析，從基礎結(jié)算、業(yè)務代理到平臺建設和智能融資，智慧銀行的經(jīng)營理念將對銀行的每一項業(yè)務打上深深的科技烙印。如何在銀政領域進行智慧銀行的建設，筆者從多年大型商業(yè)銀行的研究工作實踐中總結(jié)出以下最佳實踐。

1.數(shù)字化重構(gòu)業(yè)務流程

一流的客戶體驗是商業(yè)銀行獲客的關鍵舉措，未來商業(yè)銀行的獲客方式和服務模式必然是數(shù)字化和線上化的。數(shù)字化重構(gòu)業(yè)務流程能大幅提升銀行服務的質(zhì)量和水平。從基礎結(jié)算、信貸產(chǎn)品到后臺運營，卓越的客戶體驗需要快速的業(yè)務響應、盡可能少的人工干預和介入以及順暢的業(yè)務過程體驗。在銀政類產(chǎn)品中，需要設計和研發(fā)“100%式客戶流程體驗模型”，務必通過數(shù)字化手段使每項業(yè)務流程體驗100%完美。

2.智能化升級銀政服務平臺

未來商業(yè)銀行的銀政合作將突破單一的產(chǎn)品供給式服務模式，基于政務流程的綜合化、智能化服務平臺才是業(yè)務發(fā)展趨勢和方向。智能化銀政服務平臺就是要緊跟市場趨勢，準確把握政府客戶的資金管理特點和業(yè)務管理需求，加快推動財政社保電子化平臺、銀醫(yī)銀校一卡通、智慧教育等智能化的產(chǎn)品使用，獲取客戶的核心結(jié)算性存款，增強銀政合作的粘性。同時，智能化銀政合作平臺能打造聚集化效應，能夠以區(qū)域平臺為合作機會，批量拓展關聯(lián)客戶，拓寬銀政合作的廣度和深度。

3.機器學習引領營銷創(chuàng)新

未來的銀政業(yè)務需要從無序營銷向精細化的專業(yè)營銷進行業(yè)務轉(zhuǎn)型，而這轉(zhuǎn)型則需要海量的大數(shù)據(jù)和機器學習的智力支持。商業(yè)銀行需要運用基于海量數(shù)據(jù)的機器學習得出的策略和手段對目標客戶實施“精確打擊”，以提升營銷的整體效率。

機器學習能精準的獲取每個客戶的偏好和業(yè)務需求，從而在銀行的產(chǎn)品庫中進行搜索和篩選，最后通過計算輸出預期的業(yè)務規(guī)模和產(chǎn)品服務。典型的機器學習如神經(jīng)網(wǎng)絡、智能聚合等經(jīng)典算法將徹底代替低效的手工處理和分析，從而確保商業(yè)銀行推出的每項產(chǎn)品和服務都是通過高性能計算得出的精準判斷。

4.海量大數(shù)據(jù)管控業(yè)務風險

大數(shù)據(jù)的發(fā)展大大拓展了數(shù)據(jù)分析和挖掘的效率，從商業(yè)銀行風險管理的角度來看，風控的本質(zhì)是商業(yè)銀行運用海量業(yè)務數(shù)據(jù)的能力和水平。客戶的種種業(yè)務行為在系統(tǒng)中的直接體現(xiàn)就是0和1兩種數(shù)字的組合，面對海量的0和1，大數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒋笥锌蔀?。從銀行的角度來看，內(nèi)部數(shù)據(jù)是最寶貴的業(yè)務資產(chǎn)，精準的客戶管理系統(tǒng)（CRM），風控管理模型都基于客戶的業(yè)務數(shù)據(jù)之上；從客戶的角度分析，數(shù)據(jù)即是個性化的業(yè)務痕跡，通過數(shù)據(jù)獲取、清理、整合和重構(gòu)可直接服務于自身的業(yè)務創(chuàng)新和風險把控。

5.孵化器式創(chuàng)新管理策略

智慧銀行的推進需要創(chuàng)新的組織架構(gòu)作為其執(zhí)行的保障，首先需要建立創(chuàng)新決策的組織級管理機制，國內(nèi)各大商業(yè)銀行紛紛建立了部門級的創(chuàng)新組織來牽頭創(chuàng)新的實施。在智慧銀行的每個項目實施上可采用國外經(jīng)典的孵化器創(chuàng)新模式，小規(guī)模試點創(chuàng)新項目，通過敏捷和迭代模式多批次強化產(chǎn)品和服務的質(zhì)量，將創(chuàng)新成果迅速投入市場進行體驗式、沉浸式測試，同時邀請客戶加入孵化組織參與體驗和優(yōu)化過程，以提升創(chuàng)新產(chǎn)品和服務的質(zhì)量和水平。