文：陳晨     來源：易觀分析

易觀分析：2022年，在深化金融供給側結構性改革和高質量增長(cháng)要求的指引下，賦能(néng)實體、公平普惠、審慎經(jīng)營成(chéng)爲銀行業轉型發(fā)展的關鍵詞。一方面(miàn)面(miàn)臨内外部複雜的經(jīng)濟環境和不确定性風險，銀行主打穩健策略，數字化轉型仍在持續，但策略的制定者開(kāi)始變得更加務實，更加注重資源利用率，以及數字化手段是否能(néng)夠對(duì)業務增長(cháng)産生實際作用。

另一方面(miàn)疫情因素緻使服務線上化、自動化成(chéng)爲必選項，銀行業緻力于打造全渠道(dào)、多譜系的金融服務，這(zhè)同時也倒逼更多業務必須完成(chéng)數字化轉型。2022年，養老金融、綠色金融、普惠金融成(chéng)爲銀行業布局重點，而數據作爲重要的基礎信息，關系到客戶行爲識别、風控模型的應用效果，業務場景對(duì)數據應用的需求顯著增長(cháng)，數據要素與技術要素疊加的價值在這(zhè)樣(yàng)的形勢下得到不斷放大，成(chéng)爲轉型發(fā)展的新動能(néng)。

易觀基于對(duì)國(guó)内外銀行業數字化轉型情況的長(cháng)期跟蹤與研究，結合我國(guó)金融監管與産業政策導向(xiàng)、金融科技發(fā)展情況以及與相關行業專家的交流訪談，發(fā)布《中國(guó)銀行業數字化轉型趨勢報告2023》，通過(guò)客戶經(jīng)營、科技賦能(néng)、組織發(fā)展三大維度，對(duì)2023年我國(guó)銀行業數字化轉型的關鍵趨勢進(jìn)行了深入洞察。

随著(zhe)5G、雲計算、人工智能(néng)、物聯網等技術在各行各業加速應用，帶動了數字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的融合發(fā)展。2023年，金融與經(jīng)濟社會(huì)發(fā)展同頻共振的效果將(jiāng)會(huì)突出體現，在經(jīng)濟總體向(xiàng)好(hǎo)的預期下，數字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的融合速率將(jiāng)會(huì)加快，數據價值和技術紅利釋放，金融資源注入實體領域將(jiāng)顯現出更大的作用。同時，金融數字化轉型成(chéng)熟度的行業标準有望在今年出台，這(zhè)意味著(zhe)將(jiāng)會(huì)更有利于形成(chéng)相應的轉型量化評價機制，爲銀行業轉型策略的構建提供有效指導。易觀認爲，2023年銀行業實現數字化轉型高質量發(fā)展的關鍵趨勢將(jiāng)體現在“精、敏、穩、融”四大方面(miàn)。

客戶經(jīng)營篇

趨勢1：金融普惠趨向(xiàng)精準持續，業務模式探索與技術補償作用將(jiāng)明顯放大

2023年，金融賦能(néng)實體經(jīng)濟增長(cháng)的手段除了體現在繼續保持信貸資源的投放力度，將(jiāng)會(huì)更加強調把握投放節奏，提高信貸資源的配置效率和适配度，提高賦能(néng)的持續性和精準性。在數據确權與數據市場化配置标準明确後(hòu)，數據獲取、流通和應用規則的完善將(jiāng)對(duì)信貸精準投放發(fā)揮重要價值，而這(zhè)需要依靠豐富的生态體系建設，通過(guò)業務模式探索和技術補償擴大客群規模，挖掘數據價值。業務模式方面(miàn)將(jiāng)會(huì)圍繞如何進(jìn)行客戶的聯動拓展與深度經(jīng)營展開(kāi)，其中做好(hǎo)GBC協同賦能(néng)將(jiāng)釋放突出價值；技術補償方面(miàn)需要增加優質數據引入以及升級數據分析技術，以減少信息可靠性偏差，提升信貸需求判斷與風險自動化評估能(néng)力。

探索者：農業銀行多源數據采集賦能(néng)普惠金融精準授信

趨勢2：消費信貸進(jìn)入快速擴張期，業務獲得性與合規性要求將(jiāng)同步提高

增加消費信貸投放力度，推動擴消費政策全面(miàn)落地將(jiāng)是下階段實現C端增長(cháng)的主要任務，預計2023年銀行業消費信貸規模將(jiāng)出現快速擴張。同時消費金融進(jìn)一步呈現線上化、數據化特征，消費信貸也將(jiāng)成(chéng)爲銀行風險管理的重點領域以及未來的監管重點，未來一段時期内銀行將(jiāng)會(huì)面(miàn)對(duì)業務獲得性與合規性要求同步提高的挑戰。一是消費信貸服務將(jiāng)會(huì)更快沿著(zhe)産業鏈上下遊延伸，業務增長(cháng)的核心將(jiāng)聚焦在對(duì)接程度更高的生态合作模式，因此需要具備跨平台、跨領域生态體系建設能(néng)力；二是目前所掌握的數據規模、數據質量尚不足以支撐對(duì)客戶消費行爲的深度探查，需要基于真實消費場景數據訓練風控模型，以及在事(shì)前控制策略中尋求數據訓練量與風控收益的最優解。

探索者：平安銀行借力集團優勢搭建消費金融開(kāi)放生态圈

趨勢3：客戶體驗趨向(xiàng)深層需求滿足，打造全域智能(néng)未來可期但仍將(jiāng)面(miàn)臨長(cháng)期挑戰

後(hòu)疫情時代客戶體驗將(jiāng)愈加趨向(xiàng)個性化、深層次服務需求滿足，通過(guò)全域智能(néng)突破渠道(dào)割裂現狀，進(jìn)行客戶全生命周期深度經(jīng)營已經(jīng)形成(chéng)行業共識。線上渠道(dào)需要突出人機交互服務智能(néng)化；線下渠道(dào)的資源深度優化配置，場景、數據、交互内容等全域協同的鏈條打通，將(jiāng)是未來物理網點價值重塑核心并應予以長(cháng)期關注。同時對(duì)于全域體驗“感知-響應-決策-叠代”的閉環經(jīng)營將(jiāng)依賴于完善的客戶體驗指标評價體系，使客戶體驗做到可監測可度量，通過(guò)客戶體驗優化、提升流程規範與業務合規程度，進(jìn)而實現對(duì)消費者權益的保護。

探索者：招商銀行構建客戶體驗閉環監測管理體系實現價值成(chéng)長(cháng)

科技賦能(néng)篇

趨勢4：數據資産化進(jìn)程加速，數據應用能(néng)力將(jiāng)成(chéng)爲企業架構設計的關鍵考量

2023年數據資産化進(jìn)程將(jiāng)明顯加速，基于對(duì)數據資産管理重視程度的顯著提高，未來數據應用性將(jiāng)成(chéng)爲銀行企業架構設計的關鍵動因和建模中的核心考量因素。因此應形成(chéng)有利于業務與數據系統銜接的組織機制，在將(jiāng)數據應用能(néng)力融入業務架構與IT架構的頂層設計時，需重點考慮業務模型的原子化程度、數據的标準化程度、IT架構的負載能(néng)力以及數據價值評估基準四個方面(miàn)的影響。

探索者：建設銀行企業級數據與分析智能(néng)中樞支持多業務場景應用

趨勢5：數字原生産品對(duì)系統敏捷性要求提高，雲原生+Serverless將(jiāng)加快落地應用

具備敏感的需求洞察能(néng)力，并能(néng)夠智能(néng)化生成(chéng)數字原生産品的銀行將(jiāng)會(huì)形成(chéng)服務能(néng)力上的突出優勢，數字原生産品所具備的快速響應、靈活組裝、智能(néng)匹配的特征與系統敏捷與開(kāi)放程度高度相關。随著(zhe)業務規模不斷增長(cháng)、客戶個性化需求不斷提高，相應地也面(miàn)臨著(zhe)系統架構複雜度加大、改造成(chéng)本增加、以及業務連續性的挑戰。基于雲原生微服務架構，打造兼具彈性敏捷和成(chéng)本可控的系統對(duì)于銀行來說具有更高的應用價值，Serverless技術在降本增效方面(miàn)的優勢將(jiāng)突出顯現，從而加快實現在部分業務中的應用，提升業務全流程的響應速度，降低系統改造和運維成(chéng)本。

探索者：工商銀行函數計算平台成(chéng)功助力手機銀行系統降本增效

趨勢6：智能(néng)決策加速覆蓋全棧場景，機器學(xué)習工程化重要性將(jiāng)顯著提升

基于AI能(néng)力由數據驅動與金融知識引導進(jìn)行規則提取和模型訓練，將(jiāng)加快覆蓋業務運營、風險監測、營銷投顧等更多場景，但面(miàn)對(duì)龐大的客群規模，讓智能(néng)引擎在業務流程決策點上進(jìn)行實時化、規模化分析決策的難度高，相較于對(duì)算法和模型性能(néng)要求更高的科研與産業研發(fā)等領域，金融行業更應該思考的是模型的管理和應用，以及解決實際問題的能(néng)力，而行業對(duì)于決策規模化、落地速度、協同及成(chéng)本的需求將(jiāng)會(huì)使機器學(xué)習工程化的重要性顯著提升，以提升模型的自動運行和持續交付能(néng)力，支持多場景、多流程的在線決策服務。

探索者：浦發(fā)銀行強工程化能(néng)力AI中台實現業務模型高複用快叠代

趨勢7：全流程數字化風控重要性提升，區塊鏈技術將(jiāng)在更多場景中實現規模化應用

在今年賦能(néng)實體經(jīng)濟發(fā)展以及深化對(duì)外開(kāi)放的戰略導向(xiàng)作用下，産業金融、跨境金融等領域的交易量將(jiāng)迎來新一輪增長(cháng)，對(duì)金融業務全流程透明度、可靠性以及可追溯的需求將(jiāng)顯著增加，因此也將(jiāng)加速推動區塊鏈技術在業務場景中的規模化應用。同時，搭建企業級風控平台是構建完善的數字化風控體系的必經(jīng)之路，需要在規劃設計中側重對(duì)于業務全流程的數字信用和風險管控能(néng)力、資金監控能(néng)力以及對(duì)底層數據的挖掘能(néng)力。

探索者：建設銀行以區塊鏈平台和企業級風險管理實現業控能(néng)力雙提升

組織發(fā)展篇

趨勢8：ESG將(jiāng)成(chéng)轉型評估新标準，需加快探索其對(duì)于業務賦能(néng)的長(cháng)期價值

2023年ESG的關注度將(jiāng)會(huì)顯著提高，易觀預計ESG的信息披露内容、質量、形式、頻率等行業規範也將(jiāng)在2-3年内逐漸形成(chéng)，未來ESG評級將(jiāng)成(chéng)爲衡量一家銀行數字化轉型成(chéng)功與否以及綜合發(fā)展水平的新标準，ESG也將(jiāng)加快從治理理念的層面(miàn)落向(xiàng)“公衆價值+業務價值”長(cháng)期經(jīng)營與實現的範疇。這(zhè)需要銀行在ESG轉型中思考如何以“科技+金融”模式聯合爲業務賦能(néng)，在更多的行業、更大的社會(huì)範圍内運用科技和資金能(néng)力拓展業務邊界并顯現價值。在構建ESG治理體系與信息披露的過(guò)程中重點圍繞ESG的公衆價值和業務應用價值進(jìn)行戰略目标的規劃，還(hái)應從管理效能(néng)、數據價值、風險損失減少、社會(huì)影響力等多維度視角進(jìn)行考量。

探索者：興業銀行以“寓義于利”ESG理念爲指導實現“懂碳知産”

趨勢9：敏捷型組織面(miàn)臨現實變化，塑造鮮明轉型文化的重要性將(jiāng)日益突出

随著(zhe)前端和中台的數字化進(jìn)程加快，數字化轉型將(jiāng)進(jìn)一步向(xiàng)後(hòu)台深入，而打造敏捷型組織也將(jiāng)面(miàn)臨決策鏈條縮短、組織邊界模糊、協同場景複雜三個主要變化特征。打造與現實變化特征适應性更強的敏捷型組織，將(jiāng)是銀行未來需要長(cháng)期面(miàn)對(duì)和解決的問題。包括在組織形态上需要形成(chéng)足夠靈活但不松散的協同模式；在組織能(néng)力上需要全面(miàn)提升數據的使用和分析能(néng)力、以及智能(néng)化策略組合的能(néng)力；在組織理念上需要塑造鮮明的轉型文化，并加速向(xiàng)下進(jìn)行傳導和滲透。

探索者：中信銀行以CoP實踐社區助推敏捷文化協同建設

趨勢10：人才建設面(miàn)臨虛實雙重挑戰，人才融合度將(jiāng)決定轉型創新能(néng)力上限

銀行對(duì)于複合型人才的需要開(kāi)始走向(xiàng)更加細分的專業領域，業務發(fā)展迫切需要如普惠金融人才、綠色金融人才、ESG人才等發(fā)揮作用。另外數字員工雖然能(néng)夠形成(chéng)對(duì)勞動力的有效補充，但能(néng)夠處理的業務場景仍然比較單一。未來人才融合度將(jiāng)決定銀行轉型創新的能(néng)力上限，結合自身戰略布局構建虛實融合的數字化人才體系，對(duì)人力資源結構進(jìn)行優化改善，將(jiāng)金融人才培養和數字員工培養相結合將(jiāng)成(chéng)爲重要實施路徑。

探索者：工商銀行以多樣(yàng)化人才創新機制建立高水平FinTech人才隊伍