物联网时代，商业银行全渠道如何数字化？

前言

互联网的崛起使传统的金融服务产生了深刻变革。金融服务所面向的用户群体也日益细分、复杂、挑剔。随着5G基础设施的快速推进,物联网设备及新型移动终端的大量出现、社交网络及视频社区的兴起等加速了新技术的不断突破和产品模式的创新,流量由单一向多元进行分散。面对挑战也有机遇,商业银行应从用户体验出发,整合技术资源,实现全渠道的数字化,从而在物联网时代适应变革,精准地满足特定人群的需求、快速响应市场变化,提供高效金融服务。

 2020年的疫情正在加速商业银行全渠道数字化,中国银保监会2020年2月15日发布了“关于进一步做好疫情防控金融服务的通知”(2020)15号文,要求各银行保险机构“要积极推广线上业务,强化网络银行、手机银行、小程序等电子渠道服务管理和保障,优化丰富‘非接触式服务’渠道,提供安全便捷的“在家”金融服务。在有效防控风险的前提下,探索运用视频连线、远程认证等科技手段,探索发展非现场核查、核保、核签等方式,切实做到应贷尽贷快贷、应赔尽赔快赔”。这一文件的政策导向直接助推了金融服务线上化,但是银行渠道的建设并不是业务都堆砌到在线系统这么简单,线下渠道也有其独特意义,本文将站在用户角度结合最新的智能技术来阐述商业银行全渠道的数字化之路:生态、OMO、智能。

趋势

渠道的价值有四个方面:一是客户触及、品牌传播;二是产品和服务的流通管道;三是交易达成的空间;四是体验中心。渠道是流量的管道,流量是一切业务的基础,由此可见渠道对于银行意义重大。在互联网时代,一些互金公司市场敏锐度高,如支付宝从淘宝支付业务开始,交易担保服务积累了大量用户资金和用户数据,目前已经开启货币基金代销、个人信用快贷等业务。得益于对用户体验的重视,互联网金融在线上快速吸引在线用户,线下与中小商家结盟,已经全面与商业银行的渠道在支付渠道、代销渠道、融资渠道领域纷纷正面交锋,使得银行的资产、负债、中间业务面临全面脱媒挑战。

图一:物联网时代商业银行能否重回宝座

而5G时代将带来数据传输速率、移动性、传输时延以及终端连接数量方面的大幅提升,为商业银行开发和拓展新型渠道业务场景、提升渠道服务价值提供了机会,此轮新技术革命,对商业银行来说是一次重回宝座的机会。

 在物联网新技术革命下,新的渠道将会有以下几个特点:

u  分散:线上的渠道流量可能会从手机不断分流到各种各样的物联网设备,比如移动模式中智能手表、智能车载屏、智能眼镜、智能手环;居家模式中的智能家居、智能音箱、智能家电、智慧大屏。每一个新的设备都可能成为流量的入口及金融服务的渠道载体;

u  智能:不同的渠道不同的用户、不同的渠道不同的场景、不同的渠道不同的产品等等,实现亿人亿面、亿品亿面,一切都会与客户画像智能匹配;

u  跨界:银行可能消失,但银行的业务却会无处不在,金融专业服务向金融生活服务转变,大量的能够带来流量的IP将被纳入到银行的生态版图中来;

u  融合:线上与线下并重,各自发挥自己的长处,做到品牌融合,相互导流。并且线下概念将被泛化,可能是原来的物理网点,也可能是便利店,当然也可能是私宅的客厅;

在金融科技圈儿一直流传着一句话,银行坐在两座金山上——“资产”和“数据”。银行依靠两座金山,发挥银行“资产源泉、大体量用户、线下覆盖面广、信任度高”的优势,通过数据驱动场景,从而快速实现生态布局,补齐流量短板。以下示意图阐述以大数据、人工智有为核心,通过数据驱动完成线上线下的智能融合,做强生态。在用户眼中,企业说到底是品牌的竞争,不论是线上线下,都是在经营流量,经营没有捷径,只有细节。

图二:生态、OMO、智能

生态

用户是我们的根基,不论技术如何发展,我们始终要从用户出发。千禧一代基本与个人电脑差不多同时诞生,在互联网陪伴下成长。根据CNNIC的统计,2019年20-39岁的中青年占据我国人口总数的53．7%,从使用习惯角度,更互联网化、更个性化、更重性价比的消费模式将受到新一代人的追捧。而随着互联网的场景释放,越来越多与金融相关的服务模式出现,银行原来单一的产品为中心的模式已经远远不能满足这一代人的胃口。交流方式也变得实时、快捷,信息的获取和输出渠道日趋多元。客户有所取舍地选择金融服务,通过社交平台分享体验,话语权不断提升,对产品创新的影响力逐步扩大。

随着5G 技术的推广,高频、大规模的数据交换传输进一步通畅,物联网时代众多新智能终端出现,而且各终端定位也不同,手机一统天下的时代将升级到大量终端各领风骚的格局,并且这些终端都会高速、随时随地联网。各终端厂家尤其是头部厂家的终端布局代表着未来的流量布局,我们以华为智能终端的“1+8+N”战略为例。

图三:华为终端1+8+N战略

物联网时代,商业银行与政府、企事业单位、商业公司等外部机构的联系将更为紧密。围绕社区、电商、社交、车联网、政务、医疗、教育、餐饮、各终端厂家等多方面的生态合作将以数字化的形式有序展开。

银行应该具有开放精神,别人不进入我的平台,但是我们可以主动进入你的的主流场景里面去,很多银行已经有了这种意识开放API接口,与合作方一道推动银行服务,拓展生态边界。但只是开放自己的端口并不是就万事大吉了,商业银行必须要不遗余力地与生态伙伴一起服务创新,将金融服务无缝嵌入实体经济各领域,打破银行服务的门槛和壁垒。

以智能手表支付为例:与各大手表厂商联合推出IP发布,在手表中集成银行的支付码,用户在消费时,快速出示手表的支付码即可。

图四:智能手表快捷支付

以智慧大屏银行为例:与各智慧大屏厂家合作,提前将适合大屏的银行客户端或者栏目内嵌,居家直接办理银行业务。随着家庭5G的普及,在家通过VR/AR、远程视频银行等均可享受到银行的便捷服务。而在物联网生态中,家庭中的大屏会成为重要的流量入口。

图五:家庭智慧大屏银行

现在已经有商业银行提出API银行的概念就是顺应未来银行业务无处不在的趋势,当然思路不仅局限于API银行,被集成仍然是被动的,银行此时应该做强生态,主动与各行各业的流量霸主融合,做到“流量在哪里银行服务就在哪里”。

OMO

银行商业模式的核心是覆盖更多人群以获取存款或触达客户金融需求,故在传统销售模式下,银行会不断增设网点或者自助设备完成业务转化。我们先看一下传统银行渠道的两个事实。

(1)2017年以后,银行物理网点数量增长出现负增长

iResearch选取了中国银行及零售业务具有代表性的招商银行来观察其物理网点数量的增长情况。中行物理网点基数已足够庞大(高于招行将近5倍),故2013-2014年增长率维持在0．2%左右。而招行该期间增长明显,特别是在2014年下半年,仅12月当月新设网点就达到136家。但2017年之后,两家银行网点数量均出现零增长甚至负增长的现象。

 (2)ATM交易额下降,银行也不再大幅扩张ATM投放

 从2017年开始,商业银行赖以网点分流的自动柜员机交易额开始出现大幅负增长,同时银行ATM投放数量、自助银行数量也出现负增长。这侧面印证,人们越来越不依赖于现金、实体银行卡,导致ATM及以ATM为主的自助银行作用发挥得越来越有限。

 从这两点看似乎线下的渠道已经失去了意义,其实不然。在移动互联网大行其道的今天,其它行业的线下店仍然活跃甚至在增长。以生鲜新零售代表“盒马鲜生”为例,目前已经在全国开设200家自营线下门店,其宗旨是:对线下超市完全重构的新零售业态。盒马是超市,是餐饮店,也是菜市场,但这样的描述似乎又都不准确。消费者可到店购买,也可以在盒马App下单,真正实现立体式客户触达渠道。

图六:盒马鲜生线下体验店

再看消费电子行业的小米,众所周知小米是从网络营销开始,一直以网络销售为主。但雷军却非常重视线下,自2015年9月12日,全国第一家小米之家商城店——北京当代商城店开业后,目前全国已有6000家线下体验店。

图七:小米线下体验店

为什么在所有人都认为线上独霸天下的时候,“盒马鲜生”们、“小米之家”们都开始重金布局线下?

线上的引流成本基本包括推广费用、交易补贴费用成本等相关支出。目前在竞争激烈、流量见顶的环境下,线上的流量成本快速上升。

据电商运营商触电媒数据分析,淘宝、京东的流量成本要达到100元以上,一些垂直电商的流量成本要达到200-300元左右。拼多多也在面临流量成本的快速上升,由20元、40元上升到了18年的140元左右。

对于线下零售而言,基本没有流量成本的概念,只有店的总成本的概念对流量进行折算。但是对线上零售来讲,特别关注引流成本。

这里涉及到一个很重要的零售理念——顾客创造价值。不论是线上还是线下零售,永远是顾客创造价值;企业的经营永远是不断创造顾客,不断打造顾客价值。我们要建立起来的理念就是:经营顾客的成本要与经营顾客的价值相匹配。如果顾客价值不能覆盖顾客成本,那就必然是一种亏损的结局。笔者总结,银行线下渠道,仍然非常重要,原因如下:

(1)线下网点本身也是一种品牌

线下网点可以构建亲和力、树立品牌,可参考苹果线下店:苹果开启了“线下体验式营销”。苹果把开店理解为“一项创造体验的事业”。因此,能做到令客户为了购物而来,满怀激动而去。主要做法:店铺设计简洁大方和企业的风格保持一致(只选用不锈钢、玻璃和斯堪地那维亚地板三种材料做装饰);店铺选址更贴近人们生活(选在购物中心、社区或商业区内,方便接近);允许客户试用产品;提供周到的服务(店铺设置“天才吧台”,解答客户任何疑问);让购买变得简单轻松(店铺没有收银台,而是每个店员手执付款终端机来回走动使客户更轻松便捷地结账);提供一对一培训确保客户体验流畅。

图八:苹果线下体验店外观

图九:苹果线下体验店外观

图十:苹果线下体验店内部布置

不论是苹果、还是小米,用户更多的是去“逛”店,而不是我为了办了一个业务不得不去。大多数的小米智能家居套餐是在体验店先行体验,然后网上下单配送安装。线下,正在成为品牌的最佳代言人,所以线下应该重视的是品牌的“人设”展现、产品体验、与社区服务的融合,解决客户在线上存疑的问题。或者解决首次产品和服务信任问题。

(2)线下是融入社区的关键,是生态的核心

 推动银行物理网点从交易操作型向价值创造型转型升级,最大限度地挖掘线下渠道价值。作业模式上,从“候诊式”转为“点餐式”,点餐式也可以通过线上点好,再去线下获取服务或者产品。

(3)线下渠道是银行维护客户关系的重要载体和平台

 尤其是VIP客户 ,他们有钱有自由时间,更需要的是一种身临其境的尊重服务,这样更显出他们的优越性。

(4)银行线下渠道可以成为银行业的“菜鸟驿站”

 完成线上服务的最后1公里闭环,因为有很多人白天在上班,只有6点后才会有时间。所以大胆设想银行服务时间改为下午14:00点到晚上21:00点便于服务下班后的客户。同时在银行24小时区域设置类似于丰巢的快递柜,可以将实物放在柜中由客户在夜间方便时取走。可通过密码或者指纹、声纹、人脸识别、虹膜等生物特征进行身份验证,确保安全。

图十一:新型网点示意图

智能

在此我们稍微总结一下,商业银行要定位为金融专业服务向金融生活服务的“新零售银行”,有以下几个特点:

u  线上线下的物理触角、时间触角、行业触角等等都会越来越多、越来越复杂。对银行系统的易开发性、兼容性、开放性加大了要求;

u  做到亿人亿面的用户画像、亿品亿面的产品画像,加大了对个性化要求;

u  随着生态的拓展,线上会覆盖大量的长尾用户,客户的服务、满意度管理会呈指数级上涨,加大服务难度;

u  随着物联网的应用,数据从各终端收集并呈爆炸性发展,对系统的计算能力提出了更高的要求;

u  客户数据的安全、交易的安全将更加复杂,对银行核心系统的风控能力提出了更严格的要求;

   所以,物联网时代真正实现我们所设计的全渠道数字化,新的技术手段是必不可少的,主要是体现在以下方面。

u  5G:大宽带、低时延、多链接,将会普遍应用在线上线下的通讯中。在线下渠道,注意这里的线下渠道指的是泛线下,包括了家庭、汽车等物联网终端,会有大量的视频需求,AR/VR、8K视频、远程视频银行,5G将成为必配。所以,各家银行需要尽快构建自己的5G网络;

u  人工智能:在感知层,人脸识别、语音识别、语音合成、声纹识别、虹膜等将会大量采用,主要用在客户身份校验等场景;在认知层,自然语言处理、知识图谱将会对数据进行自动化抽取、分析并给出个性化的建议,主要用在精准营销、风控场景;在基础平台,大量的终端视频设备产生的视频一定会放在边缘进行分析处理,那么在网点要部署“智能小站”类的边缘计算中心,而家庭中也会部署安全性极高的“家庭边缘计算中心”,这样极好地保护了用户个人数据隐私,只有处理好的数据才会通过网络送入云端。那么在银行就要构建一套“端云”协同的人工智能平台。当然,大数据平台也将是必配。

图十二:物联网智能平台架构示意图

u  物联网:随着5G的普及,手机可能并不是惟一的流量霸主,新的设备又出现了,设备也许在银行网点,也许在个人家庭或者私家车上。所以银行的系统架构必须要考虑到物联网的灵活部署。有的物联网设备是windows系统,有的是安卓,甚至已经是华为鸿蒙系统的天下。更有微型系统是嵌入式的或者是轻量级物联网操作系统,如华为的LiteOS,这样对物联网零售银行的兼容性提出了更高的架构要求。

而在业务侧,需要建立敏捷的业务中台,开发权力下放至分行甚至网点来提升业务的创新速度。

渠道只是建立了管道,最终变现是靠流动着的产品,我们以智能投顾为例说明“智能”在产品创新中的重要性。

在传统尽调,通过一对一的服务,由财富顾问咨询了解产品,或者根据客户需求提供投资组合及服务,最后人工追踪对比。工作效率低下、服务针对性不强、客户覆盖率低、客户经理水平层次不齐等等问题都会极大影响客户的体验。而通过人工智能算法,可实现多场景产品优选,穿透因子建模识别风险,可实现通过对多目标的管理,实现产品的优选。

图十三:以智能投顾“尽调”为例示意图

在整个数字化渠道中,“智能”的定位最核心,在整个银行业务链条,我们基于业务痛点展开分析“智能”带来产品创新的价值。

u  信贷与信用卡

痛点:传统的信贷与信用卡业务多以资产抵押或AUM综合评估作为主要的授信评估手段,随着以微众银行为首的纯线上、纯信用的新型互联网金融的冲击下,以央行征信体系完善的背景下,如何借助大数据、人工智能技术实现AI风控、授信体系,释放长尾客户,尤其是小微企业信贷需求,成为了银行新一代信贷升级转型的重中之重。

创新:AI信用分、风险获客、风险定价、反欺诈、智能贷前审批、贷后预警等环节,以微众银行在AI与大数据技术的帮助下,实现累计放款1．9万亿,有效客户超过1亿人、逾期率千分之六、不良率千分之二的业绩。

u  传统对公贷款及大额对私授信业务

痛点:传统对公贷款业务核心在于对公客户经理对企业的考察、资产的评估与授信报告撰写,优秀的授信报告难度不低于证券分析报告,而对公客户经理水平参差不齐,情报收集能力的差异导致最终对企业评估的差异。

创新:通过企业搜索引擎、外部资讯爬虫、自然语言处理等技术,将全网数据聚合整理,得到企业知识图谱,实现智能研报服务,将极大提升客户经理对企业的考察了解效率。

u  存款

痛点:存、贷业务是银行的主要核心业务,当前银行竞争中,存款业务已进入存量的竞争阶段。

创新:利用AI,预测潜在的高价值客户发现存款机会,同时利用流失客户预警模型预测潜在流失客户,把控流失短板,提升企业级的存款管理能力。

u  客户关系管理

痛点:长尾客户服务方面,长尾低价值客群服务不足,传统金融服务无法形成互联网金融效应;

创新:智能语音客服实现长尾客户服务的低成本、高效、提升客户服务质量;

痛点:高端客户服务方面,传统的客户经理的客户服务工作难以量化;

创新:从中监控与指导,传统视频语音双录仅作为事后抽查手段,通过智能双录,可将语音视频转化为文字及可量化的大数据,从而可进一步提升客户服务水平。

痛点:客户KYC方面,传统的客户服务是多方系统分散服务,数据分散,无法掌握客户整体原貌;

创新:通过客户服务知识图谱,打听全渠道客户服务信息,从而提升客户KYC水平,提升服务体验。

u  审计与内控智能化

痛点:传统的审计与内控均依赖专人,抽检审计,效率不高,同时成本高昂,  

创新:利用OCR、手写体识别、印鉴识别、图像识别等技术,使得传统的录音、录像、纸质文件可以实现结构化,文本化,电子化,通过自然语言处理技术,实现半自动、自动审计,实现内控流程高效化,审计流程全面化,提升银行整体审计内控水平。

u  资管、托管、代销等中收业务

痛点:该部分业务主要特点是非标准化,同时内外部系统分离,以往业务人员大部分工作主要处理跨系统的数据录入工作,花费大量时间,以托管业务为例,平均每位业务员每天需等到证券交易停止,4点开始,录入、校对、审核近400份托管账户,在不出错下,每日加班至10点才能完成工作。

创新:中收业务存在大量类似的重复人力的工作,利用RPA(机器人流程自动化)技术,结合图像识别、OCR等技术,实现流程大幅缩短,业务更加高效稳定,以招商证券托管业务为例,在RPA技术下,可做到单日人均台账超过800份。

u  产品、业务流程与知识管理

痛点:银行的产品与业务流程在多年沉淀下,积累了海量的知识,仅能依靠少量业务专家与流程话术,仅能通过培训会议向一线人员传导经验;

创新:通过知识图谱,KBQA与nlp2sql技术,可将产品与业务流程经验知识整合,以自然语言对话技术给内外部快速的知识检索能力,提示内外部知识管理能力。

u  投顾及投行业务

痛点:投顾与投行业务的核心在于对一二级市场的专业性及市场投资研究能力;

创新:利用AI,可打造智能投研,辅助行业研究员更快,更为深入的了解投资标的,加速投研过程,加深投研深度,以国外kensho为首的智能投研系统为例,由于利用知识图谱打造的专业智能投研技术,先后被高盛及标普投资及收购;同时,利用基于机器学习及金融量化的智能投顾技术,实现多资产自动化配置能力,提升投资能力,券商业以幻方量化为代表的智能投顾及量化公司,实现了连续4年年化收益超30的业绩,银行业以龙财富为首的量化智能财富管理也得到了市场的广泛认可。

u  决策与智能报告

痛点:传统企业决策报告通常由决策分析与支持部门进行按时撰写,其中的痛点在于决策报告的效率与深度取决于团队的专业能力;

创新:利用AI、集资讯大数据,自然语言处理,机器学习及NLG(自然语言生成)打造智能决策系统,可做到决策信息收集自动化,决策策略抽取智能化,决策监控高效化,决策报告自动生成,提升企业整体决策效率。

结语

总之,数字化是一种贯穿整个组织或者整个系统业务的能力,只有通过体系化方法,才能实现真正的转型,生态、OMO、智能是物联网时代商业银行全渠道的数字化之路。最终实现无处不在的金融生活服务。当然渠道建设是一回事,真正爆发威力的还是要靠运营,在此不再展开细述。

中国的银行正走在世界的前列,进行不断地探索,在新的一轮技术革命中必将涌现一批又一批的成功者,让我们拭目以待吧。