大连银行王丰辉:最大的浪、最大的坑、最大的未来(附 PPT 下载)
?
?以下內(nèi)容,根據(jù)「神策 2020 數(shù)據(jù)驅(qū)動用戶大會」特邀嘉賓大連銀行網(wǎng)絡(luò)金融部總經(jīng)理王豐輝的演講內(nèi)容整理所得。(文末附 PPT 下載地址)
關(guān)于銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最小共識
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面,許多銀行都是剛剛起步,今天分享下我的想法與認知。
我們現(xiàn)在看,市場上充斥著各類數(shù)字化轉(zhuǎn)型的會議,總會讓我們有一種錯覺:大家對數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)達成共識了。我也經(jīng)常和同業(yè)的朋友一起交流,發(fā)現(xiàn) 1000 個人眼中有 1000 個哈姆雷特:即使在同一家銀行,不同部門之間,甚至同一部門中不同團隊之間,大家對數(shù)字化轉(zhuǎn)型這件事情的認知、方法是千差萬別的。
但也能找到一些共性的認知,主要包括三方面:一是能機器干的,就不要讓人干;二是一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化,一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化;三是建立與以上兩點適配的組織和文化。
這三點共性認識,是大家推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最小交集,是銀行進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的出發(fā)點和落腳點。
對銀行而言,什么是自己的?
我國大大小小、可以稱之為銀行的有 4000 多家,包括大行、股份制、城商行、村鎮(zhèn)銀行等。但包括大行在內(nèi),也不可能項目全部自研,都需要外包,并且外包比例較高。同業(yè)曾有一位科技部朋友提出疑惑:核心可以托管、系統(tǒng)可以外包、業(yè)務(wù)可以復(fù)制、網(wǎng)點可以撤并。那么對于銀行來說,什么是自己的?對銀行而言,什么必須在掌控之中?
我們討論之后,隱隱有一個答案:我們真正可以拿到手上的,就是數(shù)據(jù)。因為只有數(shù)據(jù),能夠貫穿從業(yè)務(wù),到產(chǎn)品,再到系統(tǒng),乃至到后臺的一條線,在這條線上你可以做前、中、后臺的洞察。
讓員工做出睿智的決策
再看一個例子。作為銀行、保險、證券等行業(yè)從業(yè)者,大家有沒有考慮過,為什么領(lǐng)導(dǎo)們做決策通常是睿智的、權(quán)威的,員工就不能做出睿智的決策嗎?這也涉及到金融科技轉(zhuǎn)型的更深層次的問題,如何做出睿智的決策?
管理者睿智的決策從何而來?管理者掌握著全面的信息,來自監(jiān)管、來自市場、來自同業(yè)、來自更高視角,而員工因為只是做具體的事情而獲得的信息有限。因此管理者要做到兩點:第一是放權(quán),需要將一系列的事情全部拆解下去;第二是信息共享,當(dāng)員工獲得與管理者一樣的信息量時,就更容易做出睿智的決策。這也是數(shù)據(jù)的價值。
銀行的第四次轉(zhuǎn)型:數(shù)據(jù)銀行
銀行從上個世紀(jì)至今經(jīng)歷了電子化——市場化——流程化——數(shù)字化/數(shù)據(jù)化四次轉(zhuǎn)型。從第一臺計算機在美國誕生之后,整個社會發(fā)展就是一個現(xiàn)實世界和虛擬世界不斷交互的過程。
電子化是一個映射的概念,即虛擬世界和現(xiàn)實世界無法做交互。要把在現(xiàn)實世界中的難題遷移或映射到計算機中,即映射到虛擬世界,在計算機給出方案后,再返回到現(xiàn)實社會去解決難題。這種情況下是沒有交互的,這個階段強調(diào)電子化和信息化。
數(shù)字化是 0、1 的概念。這種情況下涉及到交互,就是現(xiàn)實世界和虛擬世界可以交流、對話,但仍有隔膜。而數(shù)據(jù)階段,我認為是現(xiàn)實世界和虛擬世界的混同,比如打游戲的人會暢想,全場景、沉浸式游戲,玩游戲時不會有仍在現(xiàn)實世界的“脫離感”“超然感”,混同指的是現(xiàn)實世界與虛擬世界真正實現(xiàn)了一體兩面,你在虛擬世界做一個動作就等價于在現(xiàn)實世界做一個動作,反之亦然。
因而,我更愿意將數(shù)字化的目標(biāo)定位為數(shù)據(jù)銀行,更貼切、更有抓手。
數(shù)字轉(zhuǎn)型之天時地利人和
說到「最大的浪」,就是“天時地利人和”的問題,即從時代背景、技術(shù)的發(fā)展、國家政策、整體產(chǎn)業(yè)來看。大、智、云、移、鏈?zhǔn)菚r代的技術(shù)基礎(chǔ),隨著 5G、物聯(lián)網(wǎng)、Alot 等技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)在進入了產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代。
另外政策方面,我展示了幾份重要的政策文件,包括 2020 年 3 月 30 日,中共中央國務(wù)院《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》;央行《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2019-2021 年)》(銀發(fā)【2019】209 號);2020 年 08 月 21 日,國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于加快推進國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》;另外,9 月 23 日央行頒發(fā)了《金融數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)安全分級指南》。
數(shù)據(jù)推進過程中的“坑”
在 PPT 中,我列舉了數(shù)據(jù)合規(guī)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)應(yīng)用方面的“坑”,其中最嚴(yán)重的有三個問題:
第一,歸屬和話語權(quán)的問題。
大家想一下,數(shù)據(jù)怎樣才能產(chǎn)生價值?數(shù)據(jù)必須整合、打通、聚集起來,才能夠產(chǎn)生最大化的價值。??科斯定理告訴我們,只要數(shù)據(jù)權(quán)是明確的,并且交易成本為零或者很小,那么,無論數(shù)據(jù)歸屬誰,數(shù)據(jù)終究流轉(zhuǎn)到用得最好、最有效率的機構(gòu)手中,實現(xiàn)資源配置的帕累托最優(yōu)。
而事實上,現(xiàn)實的數(shù)據(jù)是分散的,散落在各個部門、各個系統(tǒng)、各條線的前中后臺、總行分行等,由于數(shù)據(jù)源頭分散的天然特點(數(shù)據(jù)權(quán))與數(shù)據(jù)聚集之下才能價值最大化(數(shù)據(jù)價值)的矛盾,那么我們最開始,就要明確數(shù)據(jù)的歸屬和話語權(quán)。
數(shù)據(jù)歸屬和話語權(quán)會面臨兩個挑戰(zhàn):一是數(shù)據(jù)確權(quán),比如用戶在 kindle 閱讀器上看自己喜歡的文章,會加標(biāo)注會劃橫線,那么這些橫線和標(biāo)注的數(shù)據(jù),誰是擁有者?二是數(shù)據(jù)的交易成本很小嗎?除了銀行與銀行之間,銀行和機構(gòu)之間,哪怕在銀行內(nèi)部,數(shù)據(jù)的交易成本也是極其高昂的,跨部門的數(shù)據(jù)都存在割裂,這就是銀行的煙囪式難題。
解決方案是什么?一是機構(gòu)內(nèi)部進行數(shù)據(jù)確權(quán),剔除內(nèi)部交易成本。在機構(gòu)內(nèi)部要有一個牽頭的、說了算的、看全局的數(shù)據(jù)管理部門。二是尋找機構(gòu)之間數(shù)據(jù)共贏的方案,如何建立可對話的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),如何在保護隱私的前提下實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,例如,現(xiàn)在常提的知識聯(lián)邦,這都是行業(yè)的呼聲。
第二,兩條腿走路的問題。
許多銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上投入逐年增多,但普遍存在著數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)人員缺乏與數(shù)字化轉(zhuǎn)型對“數(shù)據(jù)”迫切訴求之間的矛盾。??我認為銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,需要繞過一個個的臺階與門檻,一步步地來實現(xiàn),并不存在所謂的“后來者居上、彎道超車”。比如前一段時間朋友圈刷屏的“中臺”,許多機構(gòu)都在做中臺。實際上中臺是“生長”出來的——在業(yè)務(wù)發(fā)展的過程中,遇到了問題,比如重復(fù)建設(shè)、資源浪費、多頭管理、數(shù)據(jù)打通等問題,在解決問題的過程中開始做中臺,而不是盲目去做的,為了中臺而中臺,反而會導(dǎo)致資源浪費。
在全數(shù)據(jù)鏈條的打通上,存在一個很尷尬的問題:前中后臺的數(shù)據(jù)打通導(dǎo)致數(shù)據(jù)鏈條很長,在鏈條上有渠道產(chǎn)品經(jīng)理、渠道 IT 人員、業(yè)務(wù)產(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務(wù) IT 人員、數(shù)據(jù)廠商分析師、數(shù)據(jù)廠商 IT 人員等多人,這讓溝通的成本非常高。僅僅測試一個埋點,至少需要涉及 4、5 個人,甚至 8、9 個人。
對此,我覺得從三個方面來解決:一是數(shù)據(jù)治理(質(zhì)量)與數(shù)據(jù)應(yīng)用(分析、挖掘)同步推動;二是建立充分授權(quán)、行動敏捷、橫跨“全數(shù)據(jù)鏈條”的小型團隊;三是人員外包與自有數(shù)據(jù)人員培養(yǎng)并行,這是先進同業(yè)在實踐的道路。
第三,一起進步的廠商。
2020 年是數(shù)據(jù) To B 的元年,數(shù)據(jù)行業(yè)經(jīng)過了大浪淘沙,純數(shù)據(jù)生意已經(jīng)不是主流,像神策這樣的廠商已經(jīng)從原來單一的產(chǎn)品發(fā)展到產(chǎn)品矩陣,并開始重視行業(yè)解決方案。
?據(jù)不完全觀察,我認為數(shù)據(jù)賽道的廠商主要分為兩類:一種是不含數(shù)據(jù)的,包括提供行業(yè)解決方案和 AI 解決方案;一種是含數(shù)據(jù)的,提供行業(yè)資源解決方案。總的來說,存在六大問題:
一是標(biāo)準(zhǔn)品與銀行個性化需求之間的矛盾。To B 都希望自己是標(biāo)準(zhǔn)品、SaaS 的模式,按年收費特別爽。但每家銀行的技術(shù)水平層次不齊,標(biāo)準(zhǔn)品 + SaaS 的模式顯然無法滿足個性化需求。
二是標(biāo)準(zhǔn)品與銀行所處數(shù)據(jù)階段的不匹配。銀行的數(shù)據(jù)治理還沒有完善,若上來就匹配一款需要非常成熟的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的產(chǎn)品,銀行也是難以使用的。
其余幾點還包括:產(chǎn)品仍缺乏行業(yè)適配,缺乏行業(yè)解決方案;多產(chǎn)品矩陣的松耦合與緊耦合;產(chǎn)品操作不友好,復(fù)雜度高;本地化部署、迭代與人力成本的不匹配的問題。
針對廠商的建議,我做了思維導(dǎo)圖。這里重點說下客戶成功,有些 To B 廠商成立了客戶成功部。To C 和 To B 不同,To C 可以一個人決策,而 To B 要打動 3 個層面:一是管理層,二是業(yè)務(wù)負責(zé)人層,三是經(jīng)辦層。管理層需要掌控感,目的是輔助決策,輔助戰(zhàn)略;業(yè)務(wù)負責(zé)人,需要產(chǎn)品輔助完成 KPI,以及實現(xiàn)邊界突破和亮點;經(jīng)辦層面關(guān)注操作是不是友好、快捷、能力提升等。
在選型 To B 產(chǎn)品中,通常能夠拍板買產(chǎn)品的人和具體使用的人不是一撥兒人,因此必須要滿足這 3 個層面的需求。從這個角度講,To B 的本質(zhì)還是 To C,影響決策鏈上的個人。 我從進入銀行開始,一直在電子銀行部、渠道管理部、網(wǎng)絡(luò)金融部或數(shù)字金融部,一直做的是金融 + 科技的事情。針對數(shù)字化轉(zhuǎn)型,我一直在思考怎么去推動一個銀行的轉(zhuǎn)型,怎么去推動一個行業(yè)的轉(zhuǎn)型。我認為轉(zhuǎn)型的難點是在認知層面,個人認知是一切的發(fā)端,在于如何去影響上下左右。但我們不得不承認,改變某個特定機構(gòu)比較難,改變某個特定個人比較難,但是在一個行業(yè)中,認知轉(zhuǎn)型是漸進的,有快有慢,可以先篩選快的企業(yè),快的個人,如果把認知轉(zhuǎn)型看成一個向上不斷增長的階梯,我們需要切入在更高階梯的企業(yè)、更高的個人。因此,我的結(jié)論是:To B 更大的格局,是圈定并影響行業(yè)中不同階梯的個人。
最大的未來,如何界定未來?
在未來十年,我們可能來到數(shù)據(jù)社會,或者智能社會,這會呈現(xiàn)什么狀態(tài)?
政策層面:具有極其明確且嚴(yán)格的數(shù)據(jù)確權(quán)和數(shù)據(jù)保護,遺忘權(quán)、隱私權(quán),我覺得這未來是標(biāo)配,這是大方向。
用戶層面:現(xiàn)在由于監(jiān)管層面和業(yè)務(wù)層面的約束,用戶仍避免不了到柜臺辦理業(yè)務(wù),但未來用戶一定可以足不出戶就可以享受所有金融服務(wù)。
金融層面:金融隱藏在場景、鏈條、生態(tài)之中,看不見,又無處不在。目前金融面臨脫媒的問題,為什么銀行 APP 的活躍度沒有天貓、京東那么高?因為用戶第一需要的是生活,企業(yè)第一需要的是生產(chǎn),因此金融必將嵌入到生產(chǎn)、生活,這是不可避免的。
數(shù)據(jù):社會包括金融機構(gòu)的運行、決策全部建立在數(shù)據(jù)之上。
人:每個人將從繁瑣的事務(wù)工作中被解放出來,更關(guān)注價值創(chuàng)造。
以上是我的分享,僅代表個人觀點,謝謝大家!?
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的大连银行王丰辉:最大的浪、最大的坑、最大的未来(附 PPT 下载)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 神策数据助力海通证券,精耕 4 大场景,
- 下一篇: 八城联动 丨 神策 2020 数据驱动用