商业银行网络金融智慧转型探究

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刘斌斌 来源:中国电子银行网 2018-10-12 11:51:05 网络金融商业银行转型 征文选登2018

核心提示为更好的应对未来更加激烈的行业竞争,国内商业银行需要依托金融科技加快推动网络金融智慧转型。

  2018年9月-11月,由中国电子银行网!(微信公众号:cfca-cebnet)主办的“报告行长大人”银行与金融科技行业创新实践文字竞演第二季——“竞争 · 融合 · 蝶变:与进化同行”活动正在火热进行中,以下为热心网友通过中国电子银行网投稿系统(投稿)投来的稿件。

  作者单位:中国建设银行合肥电子银行业务中心

  21世纪以来,网络技术及联网终端的快速发展和普及,不断加速网络金融领域的变革与演进,催生了一段银行业与互联网企业百家争鸣、竞合相交的共同进化历程。这期间,以技术见长的互联网企业逐渐完善金融科技布局,不断变革金融服务模式、建设金融科技平台,凭借技术创新优势和快速研发能力加快向传统金融领域渗透、获客;而以银行为代表的传统金融机构也争相“捍卫主权”,纷纷加快融入科技发展进程,建场景、搭平台、创新产品服务形态与模式,推动网络金融业务创新发展。显然,随着网络金融不断深入发展,这种竞合共存、互学互补的状态还会持续较长时间。

  因此,为更好的应对未来更加激烈的行业竞争,国内商业银行需要依托金融科技加快推动网络金融智慧转型,落实网络金融业务前中后台一体化、自动化和智能化建设,建立起与新时代金融发展相适应的专业化生产经营组织架构和运转机制,实现更为智能、高效的经营服务解决方案,以提升对金融客户需求的响应质量,灵活应对多变的市场环境。

  一、打造网络金融生产经营统一平台,智能运作快速响应客户需求与市场变化

  简约流畅的前端客户体验,要求高度集约化、智能化、自动化、数字化的中后台体系支撑,打造统一的智慧化网络生产经营平台,有助于通过平台内部经营版块的分割与协作促进网络金融业务高效运转。

  一是建设全流程自动化的多渠道协同营销版块。实现信息资源在渠道间的优化投放、营销推荐的持续跟踪与自动评估,并打通与线下网点、客服人员的商机等重要信息联动,实现“全渠道-多业务条线-多服务参与方”的高效营销管理。

  二是打造线上信息收集与产品创研版块。通过新兴技术和工具实现高效的数据采集、转化与分析能力,更方便、全面地获取客户信息,敏锐洞察客户需求。如自动收集低访问率产品服务、客户访问断点高频页面等信息,由系统触发提醒业务及技术人员线上跟进研发、测试,并提供面向小范围客户的试错功能,促进客户需求精准、快速响应。

  三是创新智慧巡检及业务数据交互版块。实现前端展示信息及功能链接的自动化检测等辅助功能,随时随地可视化展现网络金融业务经营数据、提醒异常变化,为生产经营活动提供全方位保障。

  二、依托金融科技创新服务内容与形式,打造和完善智慧化金融服务创新场景

  一是借助最新金融科技力量加快产品服务线上化部署,如利用全息化投影技术实现理财顾问、客服人员等与客户在线上渠道的“近距离”交流、运用人脸识别技术实现线上业务办理与签约等,打造一条全功能、高体验、覆盖客户高频场景、具备直销银行和远程银行特质的专业化银行服务链条。

  二是简化前端客户流程复杂度提升业务体验,基于系统间信息协同共享通道,并结合NFC(近场通信)、OCR(光学字符识别)等技术实现客户信息快速获取,将更多工作交由系统完成。

  三是强化金融科技在小微企业、三农服务等刚需场景的创新应用,如通过供应链、大数据分析处理等技术对小微企业和三农群体建立多维立体客户画像和征信评级体系,再根据客群及其征信特点分别研发标准化融资贷款产品及线上服务流程,有效解决小微企业融资问题,创新农村创业金融和农民线上消费信贷等服务,加快发展普惠金融。

  三、做到内容展现和功能流程为客所需、随客而动,精致化设计提升客户体验

  一方面,将页面模块组件化并做到可实时重组,实现内容展现因人而变。目前基于大数据实时采集与系统自学习的快速分析决策具备充分落地条件,加上市场上已有领先内容管理系统提供组件化的页面拼接功能,商业银行可通过采购基础系统或自主研发的方式将AI、大数据等技术与渠道页面实时部署深度融合。基于页面的组件化模块设计,通过系统工具自动实时地分析当前客户特点、偏好、行为轨迹,提取其最感兴趣的内容模块来快速组建页面,并进一步开放客户页面定制功能为系统自学习分析与决策提供输入,将使得未来页面呈现更加定制化、简洁化、差异化,有效提升客户访问体验和页面功能转化率。

  另一方面,构建因子化智能分析决策体系,促进网络金融功能流程及产品服务优化。将客户对推荐信息及功能流程等的实际响应结果数据与客户细分特征相结合,对触发客户响应的显著因子进行定位。如产品服务方面的使用成本与表单条数、客户方面的年龄与AUM值、时空方面的具体时点与场景等,为相关信息推荐、场景建设、功能流程设计等决策提供参考。而基于大量实例的因子分析建立参照决策库,全方位整理不同产品服务属性、客户属性、时空属性等之间响应关系和取值,可进一步搭建网络营销智能排期平台,提升网络渠道协同营销体验与转化率。

  四、打造全天候、高精准度的客户服务,全方位保障客户安全、真心急客所需

  一是加强数据合作促进技术分享。以数字化资源交换等形式引入多方资源,如与互联网征信企业数据交换并开展交叉验证解决征信数据“孤岛”问题、与互联网平台实现产品服务互接入并开展数据共享完善客户行为画像等,借此探索与互联网公司打通相关数据通道、共建分析预测模型和技术能力,增强智能服务精度。

  二是全面提升数据研发应用能力。增强云平台存储与算力水平,加强文本聚类、问法积累、序列分析等算法模型在客户交互日志等服务数据分析中的应用深度,提高自身结构及非结构化数据的自动融合分析能力。

  三是整合数据资源拓展风控思路。快速构建客户立体知识图谱,引入先进深度学习及关联分析算法构建关联网络检测体系,挖掘高危客户信息,并通过建立危险客群预警与风险举报平台等形式推动企业间共享、联防。

  四是搭建决策模型优化投顾服务。引入更多国内外投资产品,基于现代投资组合理论(MPT)和AI技术,全面融合客户基础信息、行为信息、关联信息搭建投资决策模型,为客户提供更低风险率的智能顾问服务。

责任编辑:Rachel

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