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面對監管政策調整、大型銀行業務下沉、互聯網巨頭沖擊等多方面因素影響，銀行業轉型持續提速。實力雄厚的大銀行有大量的資源投入數字化轉型，而更多中小銀行則選擇轉向金融科技，借助外腦加速數字銀行轉型，走向差異化發展道路。
“要么數字化，要么滅亡?！痹谌涨芭e行的“2019中國金融科技論壇”上，金融壹賬通聯席總經理邱寒引用了一句名言，意在指出數字化的必要性?！皵底帚y行的成本收入比是傳統銀行的83%，這意味著數字銀行在效益上平均提升17%?！鼻窈硎?。
從目前看，部分對數字化布局較早的金融機構已經在享受科技的紅利，但大部分國內中小銀行卻在通往數字化的道路上遇到了障礙。對此，邱寒進一步表示，由于政策調整、利差縮窄、競爭加劇，銀行業原有的盈利模式遭遇了嚴峻挑戰，互聯網巨頭和新金融機構又分流了不少客戶，如果中小銀行還不能快馬加鞭地向數字化邁進，則生存空間堪憂。
數字銀行是指利用現代科技，對銀行的營銷、獲客、產品、風控、運營等全流程業務進行數字化采集、歸攏、分析，并基于數據指導銀行整體經營管理的業務模式?！霸诳蛻?、渠道、產品、風控、運營、數據和平臺等七大方面，數字銀行與傳統銀行有著明顯的差別。”邱寒表示。
在移動互聯網時代，銀行主要利潤的貢獻者已經變成占比達80%的長尾客戶，開發這部分客戶是向數字銀行轉型的重要任務。銀行的渠道早已擺脫了線下網點的局限，數字銀行更加注重線上線下全渠道聯動，提供全時智能化服務。產品的場景化是數字銀行的重要特點，這意味著產品將與本地場景結合得更緊密，從而打破同質化怪圈，更好地服務目標客群。風控是數字銀行與傳統銀行最本質的區別，由于新技術的介入，風控將由依賴專家經驗轉變為利用人工智能、大數據、區塊鏈等前沿技術構建的多重風控體系，大大提高可靠性。
與此相應，數字銀行的運營工作也將由大量依賴人工轉變為更多依靠自動化流程。數據治理是數字銀行賴以生存的基礎，數據資產化是數字銀行最顯著的特征，數據將通過共享、打通等方式形成銀行的資產，驅動業務產生更大價值。而平臺構建能力是數字銀行所獨有的能力，通過Open API等服務，數字銀行更容易建立自己的生態圈，從而獲得長久發展的動力。
數字銀行的價值已經顯露無遺，但向數字銀行轉型的道路卻并不平坦，不少中小銀行花費了巨大成本后卻仍然沒有找到轉型的路線。邱寒在接受記者專訪時表示，完整的數字銀行經營體系應覆蓋三層，分別是基礎數據層、業務應用層和經營管理層，只有打通這三層的數字化體系，才能被稱為成功的轉型。對于技術實力、資金和金融科技人才都偏薄弱的中小銀行，金融壹賬通提供端到端一體化的數字化轉型解決方案，助其實現低成本低風險轉型。
在解決方案的最底層，是走在業界最前沿的人工智能、區塊鏈、云計算和大數據等技術，由這些技術構成了底層數據平臺，在其基礎之上，金融壹賬通可以幫助客戶搭建智能化的客戶、渠道、產品、風控和運營等業務應用層，讓這些應用層再組成更智慧的經營決策方案。
邱寒表示，目前在產品設計上金融壹賬通更傾向于半標準化設計，即整體是一個相對標準化的框架，但在上線時預留了非常多可配置的空間，“這樣一方面可以滿足銀行的個性化需求，另一方面也能夠提升效率?！?/p>
邱寒用一個生動的例子指出數據治理的重要性。她說，客戶向銀行咨詢問題時，經常發現可能在電話里跟客服已經說過的問題，去到網點時要跟客戶經理再說一遍，而且得到的回答也很可能不一樣，這就是背后數據沒打通。所以，在基礎數據層，銀行需要構建統一的大數據平臺和完善的數據治理體系。當下銀行面臨的數據問題不少，主要包括缺失統一的數據管理標準、數據資產和數據關系不清楚、數據質量差監控難、敏感數據分散泄露風險高、運算速度慢分析效率低、數據接入慢報送不及時等。
針對這些痛點，金融壹賬通推出了六大模塊。標準管理模塊可以進行數據的標準管理查詢，并內置了標準知識庫和數據標準接口；元數據模塊進行元數據采集、數據地圖血緣繪制和標準對應管理；質量監控模塊可以對數據變動異常進行掃描，進行指標質量監控和指標監控預警；數據安全模塊可以進行數據的智能脫敏、日志監控審計和用戶認證授權；治理分析模塊可以對自然語言進行分析；接入報送模塊進行外部數據的接入和內部數據的整合以及數據的報送。值得一提的是，這些模塊的部署和使用也很方便，有利于中小銀行上手，只需1至2個月即可上線。
“這個上線的速度銀行覺得非?？?，但我覺得還不夠，我希望能夠做到更快，力爭做到一個星期左右的上線時間，當然，這可能是一條永無止境、需要不斷替代和摸索的道路。”邱寒表示。
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