没有数字化能力的银行将难以生存专访上海金融与发展实验室主任曾刚

今年的《政府工作报告》提出大力发展数字经济。与之相应地,金融服务的数字化转型提速成为可以预见的必然趋势。

实际上,传统商业银行的数字化转型是个被业内探讨颇多的话题。从实践角度来看,如何做好数字化转型,并没有标准答案和方法,唯一可以明确的是,数字化转型是一项系统性工程,并非某一个部门或者条线的责任,而是一场银行机构由内及外的自我革命。

“我国有着庞大的银行体系,银行机构类型众多、差异巨大,这意味着,银行数字化转型的最优路径并不是唯一的。”上海金融与发展实验室主任曾刚在接受《金融时报》记者采访时表示,站在新的发展起点上,银行机构需要综合考虑自身的资源禀赋、历史沿革、发展状况、经营理念和组织文化等,循序渐进改善体系架构、培养核心能力,而不是简单照搬其他银行的经验与模式。


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银行为什么要数字化转型?

2022年初,银保监会印发《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》,为金融机构的数字化转型提供了系统指导。在实践中,一个问题首先需要明确,银行为什么要数字化转型?

“数字化转型是为了提高效率,否则就没办法适应新的市场环境。”曾刚认为,数字化的核心目的是解决怎样更好地服务实体经济的问题。眼下,实体经济已经高度数字化,银行不实现数字化就服务不好数字经济,反过来,金融又要依靠实体经济的发展获得回报,因此,长期来看,没有数字化能力的银行将是缺乏生存能力的银行。

中小银行需因地制宜因行制宜

不同的银行在数字化转型中面临着不同的问题。相较于大型银行,中小银行在数字化转型过程中面临着缺乏人才、技术和资金等难题。

“我国中小银行数量众多,客户群体差异较大,不同银行的发展目标不同,且受制于自身能力,数字化转型中缺乏顶层规划,没有一个清晰路径,无法实现真正意义上全方位的数字化转型。”曾刚坦言,中小银行业务比较简单,目前最大的痛点还是来自于资产端。

因此,中小银行的数字化转型需要因地制宜、因行制宜,选择适合自己的数字化转型路径和目标。曾刚建议,中小银行数字化转型可以从业务端开始,引入一些数字化的手段、模式和方法,然后带动中后台经营理念和组织管理的变化,进而进阶到全行管理效率的提升。

对于此前业内讨论比较多的“大行科技赋能小行”的数字化转型路径,曾刚认为,需要辩证看待,一是大型银行的科技输出与小型银行的客户需求不一定匹配,二是购买科技服务对小型银行而言是否“划算”,也需要具体问题具体分析。

从零售到对公

在曾刚看来,无论是哪种类型的银行,从业务角度来看,数字化转型都是从零售业务开始,然后到对公业务,再到同业业务的一种自然延展过程。

实际上,银行数字化的确在零售条线应用最早。“目前来看,银行零售端的金融科技应用也最为充分,这与零售业务的特征有关。”曾刚对此分析认为,零售业务的单体规模小,客户数量众多,如果用传统的线下服务模式,很难形成对长尾客户的有效覆盖,成本是始终难以克服的障碍。如果用数字化手段,多元化渠道所生成的数据能进行更准确的客户分析、分层画像以及产品匹配,零售业务的效率可以得到大幅的提升。在个人客户行为加速线上化的背景下,如果缺乏数字化的能力,银行将很难在零售业务领域形成有效的突破。

同时值得关注的是,银行数字化已经开始从零售业务逐步拓展到对公业务。对公业务数字化的核心是以全场景的方式给客户提供综合化服务,目前比较热门的供应链金融、交易银行等概念,实际上都是运用金融科技手段去构建对公服务的场景。与零售业务客群分析、分层画像不同,对公业务数字化的重点是打造一个相对封闭、完整的行业生态,在客户交易链条中嵌入全流程、全方位服务。

整体推进不如抓重点工作

“通过调研我们发现,推动整个机构的数字化转型,不如以‘摸着石头过河’的态度,抓住重点工作来做。一次性到位是很难的,银行的数字化转型也是一样。”曾刚表示,目前,银行数字化转型的重点工作可以从以下几个方面入手。

一是场景端。无疑,场景对银行最重要,它是客户服务的基础。银行数字化最大的挑战和动能,在于传统线下网点的客户服务能力是在下降的。场景建设,实际上就是新的网点建设。场景既有自己经营的,也有和其他人合作的,这是用户获取和价值开发的能力,也是金融科技应用最重要的领域。由于银行必须要考虑如何在竞争中把“护城河”筑牢、把客户留住,所以场景端建设的数字化是最重要的。

二是资产端。场景端获取之后,把场景端的客户转化成有效的资产,这就需要风控和定价的能力。资产端获取已经成为核心能力,需要科技赋能和场景结合。资产端还包括场景嵌入,既包括零售端各种场景的搭建,也包括对公端各种产业和数字金融。理论上讲,借助金融科技手段有效控制相应的风险,这是一个很好的拓展方向。

三是数据底层能力。数据底层建立和数据应用能力贯穿了银行数字化转型全过程,不只是在客户获取和资产应用上,还可以应用到内部管理上。因此,资产端、数据端等中台也是一个非常重要的基础,需要构建现有的数据基础,打通各种数据源、统一格式,同时还要把内部外部数据融合,在此基础上强化数据分析能力。

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