生态银行 贯彻新发展理念 打造赋能生态新纪元（下）

在“十四五”期间，围绕银行转型发展愿景，要加快梳理业务创新模式，全面实践生态银行的发展路径，提高银行能力输出的赋能水平，浸润生态场景，把握“生态及其伙伴以及各自客户”，隐形、无感、泛在，实现“Powered by Bank”。围绕细分生态体系，依托数据分析能力，深入客户内心世界，发现真正打动人心的需求，而非一般的沉默需求。久期多少？匹不匹配？错不错配？是不是能错配？必须要通过数据和计算力提升加以考察，要从生态视角去看待这些问题，从创新的视角去看待这些问题。通过深度科技化，使用数据智能分析充分了解客户，并快速满足不同客户的差异化需求，实现精准营销。

此外，数据资产的法律关系是银行必须重视的。这已经不光是人和人打交道、人和企业打交道，而是机器和人打交道、机器和企业打交道、机器和机器打交道，都包含着委托代理协议，所以，在生态时代，在深入客户生态赋能工作实践中创造性地解决数据采集、保管、交易的法律风险问题，也必将推动银行法务工作者的职业价值得到提升；同时按照生态系统价值网视角，寻找盘活化解风险资产的整合处置方案，也将极大提高风险处置效率。为此，银行法务人员也要善于运用法律支持创新。

为了更好地贯彻新发展理念，基于自身比较优势，银行实现业务模式的转型发展需要具备五个方面的能力，简称“五个E”。

一是“Ecosystem”生态聚焦。

在2019年2月22日中央政治局关于金融供给侧改革的集中学习中，习近平总书记明确提出，金融要提高服务实体经济的效率和水平，要提高差异化、个性化、定制化能力。过去，银行与客户的关系是“产品级”，要逐步提升到“数据级”“场景级”，并进一步向“生态级”迈进。对商业银行而言，要重点发力银行的优势生态，打造北斗导航、构筑营销沙盘、绘制作战地图，构建生态化的金融定制能力，差异化、个性化、定制化能力建设只有在共建生态平台中才能深入实践，通过生态系统平台使银企流程无缝对接，使客户获得弹性边界的最佳体验。例如，通过植入出行类App合作伙伴的生态场景，银行可以获取千万流量，转化成信用卡、消费金融及其配套组合产品的客户，进而成为中收增长的重要来源。需要注意的是，当前，生态环境复杂且参与者众多，银行需从自身比较优势出发，优选生态，做深、做透、做出品牌，根据外部生态及业务情况动态调整自身生态布局。

二是“Engaged”共生共赢。

银行应选择具备生态影响力，数据信息能够沉淀，具有较强创新及合作意愿的企业作为核心生态合作伙伴，建立对内无障碍、对外有联合、对接有效率的平台式合作模式，为客户提供端到端、差异化、覆盖全客户旅程的金融与非金融综合服务，实现银行与生态伙伴的共赢。根据合作深度，银行与生态伙伴的关系可分为客户引荐、资源分享、生态共建三种模式。通过合作程度的不断加深，银行资源输出、赋能生态伙伴的力度不断增强，充分发挥自身牌照、风控、渠道、授信等方面的比较优势，与生态伙伴共同向生态用户提供综合化、个性化、一站式服务，与合作伙伴共同提升生态影响力，共建生态繁荣。

三是“Enable”专业赋能。

银行要从产品输出向能力输出转变，通过定制金融服务和科技能力赋能生态伙伴，实现“金融+科技”能力输出，构建生态场景下因客施策的金融服务能力、数字化服务和平台能力。在“B&G”企业和政府方面，银行要提升“B4B”“B4G”能力，即提升生态赋能能力。例如，通过与政府部门协同搭建公共养老服务信息平台，为民营养老服务供给方提供“一站式”资质审核和授信审批，助力提升政府养老服务购买的效能和质量；通过打造开放式养老产品货架和医养结合开放式服务平台，构建养老服务生态体系，赋能第三支柱养老金融发展，推动个人投资者从买房养老走向金融投资养老。在生态赋能中，要突出对生态核心方的“穿透”“穿行”“穿越”实践。特别是全国性银行，可以充分发掘居间和撮合潜力，增强服务C端和小B端的能力。银行不可能有无限的网点，但可以“使我们客户的客户变成银行的客户”，“使客户的合作伙伴变成银行的合作伙伴”。在专业赋能的背后是标准化、组件化、参数化的金融产品能力，银行需要下大力气构建“智能工作流”（指通过大规模综合运用呈指数级发展的技术，提升流程有效性，支持从数据中挖掘价值，使得工作流实现智能化。流程好比企业的脊柱，而智能工作流更像是神经系统，能从源头感知获取信息，确定适当的响应，适时向所在机构及合作伙伴工作流发送信号和反馈，从而为流程注入智能。高水平智能工作流有三大特征：一是面向客户的工作流，人性化以及端到端自动化。二是自适应、自学习型的运营流程，结合环境形成自我意识。三是平台工作流采用开放模式，能够覆盖整个生态系统网络），并将自身能力从“意大利面”式杂糅状态，整理成元素周期表一样的积木式、可拆解，又可在生态中渗透深潜，重新混搭集成的“乐高银行”（“乐高银行”的业务平台是高度架构化、可组合的，由高度可互操作的“即服务”系统组件，以及采用云、人工智能和其他呈指数发展的技术构建的基础架构组成，能轻松配置微服务和API（应用程序接口，以新产品和服务的形式为合作伙伴生态系统动态创造共同价值），在“云端厨房”提供实时智能金融服务。

四是“Everywhere”无处不在。

通过覆盖客户终端、银行终端以及生态合作伙伴终端的“端策略”触达银行客户和生态用户，提供“隐形渗入，无感触达”的金融服务，体现在对客户核心消费场景和工作场景的渗透。未来，在线上端，银行可联合综合化企业集团等大批客户以及技术合作厂商，利用合作伙伴及银行自身App等场景提供嵌入式的、实时智能金融服务，实现银行业务在各类场景下的无感触达。例如，银行可以利用与伙伴共建消费场景，通过推出在生态中可消费的积分等权益体系及成长形式的设计，在提升客户消费旅程体验的同时，以存量带增量，实现稳客和黏客。在网点实体端，银行应从“物理性改造”和“服务能力升级”两方面进行“最后一公里金融服务”能力的升级改造，重塑客户体验，夯实客户信任。一方面，做好精细化选址、业态管理和网点智能化转型，实现网点差异化业态架构和智慧化、客户友好型业务办理交互过程；另一方面，打造专业化、体系化网点营销能力，从网点直接驱动业务部门的理财产品和代销产品客户化、个性化定制能力，提高场景化引流和跨渠道联动经营质量效率，对接线上客户迁徙。通过线上生态场景引流“涡轮增压”、线下实体端触达、辐射、增值“机械增压”，全方位、无感触达生态伙伴与生态用户，构成浸润式客户价值增值曲线。

五是“Electronic”智慧引擎。

银行应利用数字化工具对业务全流程提供支撑，提升数据整合、特征整合、算法研究、智慧决策、流程管理、对外输出等方面综合实力。银行打造智慧引擎应以客户洞察与智慧风控为基础，推进敏捷营销、产品支持、智慧运营、生态管理。银行要深度洞察客户在生产生活场景中的各类金融需求，形成数字化客户认知。同时，要高度重视构建围绕细分场景、生态的数据挖掘及风控能力，以数据为关键要素、以科技为核心工具，以平台为主要方式的风险管理新打法，打造前中后线上一体化的智能风控中台，全面提升“风险护行”能力。此外，通过机器学习、AI技术的引入，打造PLY【People Like You，“像你一样的客户”，通过构建客户微观分群，向客户推荐类似（同一微观客群组内的）客户的金融选择或生活经验】、NBA（Next Best Actions，“下一步最佳活动”，打造客户决策引擎，向客户经理预判客户的下一步活动，或向客户提出金融或非金融建议)等智能决策引擎，实现智能化的敏捷营销。在智慧引擎的各类模型开发过程中，组建由产品、风险及科技条线共同参与的敏捷开发团队，充分发挥各条线的业务专长，做到模型应用场景符合业务需求及行业特性，数理统计学方法论经得起推敲，软件著作具有银行特色且可专利化，做到模型开发流程化、可纠偏【模型纠偏（de-biasing）跟踪和度量来自AI模型的结果，在超过自定义漂移阈值时生成漂移警报，从而确保AI模型无偏差，同时使业务用户轻松理解和解释，并便于在业务事务中进行审计工作】，对模型生命周期进行系统化管理，探索模型开发经验在生态合作伙伴之间的高效迁移。

商业银行应持续深入学习十九届五中全会精神和“十四五”规划和建议，坚定不移贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，全面秉承服务实体经济的准则，加快金融科技体系建设和能力提升，以集约型协同资源、高水平协同效率、可持续协同机制，推进轻前台、快中台、强后台的企业级数字化与商业模式重构，打造“有温度的敏捷银行”。

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