原創聲明｜本文作者為 合合信息 沈東輝、金融監管研究院院長 孫海波；專欄作者 牛金津。

當今世界，科技浪潮深刻地改變了人們的生活。對銀行業而言，既是沖擊，更是重塑。在國家“打造數字經濟新優勢”及推進數字化轉型的大戰略背景下，銀行監管部門也高度關注并致力推動銀行業的數字化轉型工作。2022年以來，人民銀行和銀保監會陸續出臺有關銀行業數字化轉型的指導文件，從方法和機制上為銀行業數字化轉型畫出了路線圖。銀保監會發布的《關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見》（下稱《指導意見》），瞄準銀行保險機構數字化轉型的痛點與難點，對數字化轉型工作的整體框架進行了明確定義，也對銀行保險機構在開展轉型工作中需重點關注的事項作了全面要求。

從行業整體情況看，銀行機構通過加大科技投入，加速數字化轉型進程，在中小企業、科技企業等對公信貸業務領域取得了較好效果。根據國新辦提供的數據，2022年末，銀行機構投向制造業的中長期貸款余額同比增長36.7%，比各項貸款增速高25.6個百分點；投向基礎設施領域的中長期貸款余額同比增長13%，比各項貸款增速高1.9個百分點；普惠小微貸款余額同比增長23.8%，比各項貸款增速高12.7個百分點；科技型中小企業貸款余額同比增長24.3%，比各項貸款增速高13.2個百分點。這些成績的取得，離不開數字化轉型的功勞。

“數字化轉型是當前各個銀行的重要工作，近幾年大部分銀行在零售業務的數字化轉型方面已經取得了很好的成效，而對公業務的數字化轉型才剛開始，遇到的問題繁瑣而艱深。”在銀保監會《指導意見》頒布實施一周年之際，合合信息數據事業部副總經理、銀行對公信貸業務專家沈東輝先生在接受金融監管研究院專欄作者牛金津訪談時，如此分析當前銀行數字化轉型面臨的形勢特點。

沈東輝指出，銀行數字化轉型不是一蹴而就的過程，而是一個全體系的進化工程；銀行需要重點從兩方面著手，解決對公業務數字化轉型面臨的痛點難點問題：一是要在滿足數據安全的前提下，用好大數據來支撐對公信貸業務的數字化轉型；二是要強化銀行組織協同機制，促進跨業務條線及前中后臺融合。

一、監管政策齊發力，銀行數字化轉型邁入“全面推進”新階段

沈東輝：對銀行機構來說，去年3月銀保監會頒布的《指導意見》是一份非常重要的指導文件。《指導意見》頒布至今，現在正好是一周年。值得注意的是，《指導意見》還特別設定了到2025年數字化轉型工作“取得明顯成效”的工作目標，對廣大銀行機構來說，時間緊、任務重、難度大、壓力大；銀行機構必須全力以赴，才能確保按期推進完成。但我們相信，隨著政策紅利的不斷釋放，銀行將迎來新一輪數字化轉型的高潮。

銀行數字化轉型是一項長期的系統性工程。在規模、資金、技術和人才等方面都面臨諸多約束的情況下，如何更加精準定位，精打細算，把有限的資源花在投資回報更高、成果見效更快的領域或業務板塊，是銀行特別廣大中小銀行需要認真思考和解決的問題。

其實，對這個問題，國家和監管層面的政策指導文件為我們指明了方向，提出了具體應對措施。概括起來，就是要在金融服務實體經濟的大框架下，重點支持實體企業和中小微企業的發展。銀行機構在數字化轉型過程中，應當加大對對公業務的重大投入，這是廣大中小銀行應該重點把握好利用好的一個主戰場。

例如，人民銀行的《金融科技發展規劃（2022-2025年）》特別強調數字驅動下的金融服務能力，提出金融要重點扶持實體企業和小微企業，要提升綠色產業、普惠金融等領域的金融覆蓋面。銀保監會的《指導意見》在提到業務經營管理數字化時，也強調要利用大數據賦能，要大力發展產業數字金融，加快產業金融平臺的建設與運營，增強對核心企業客戶的數據分析與洞察能力，這也為銀行推進對公業務數字化轉型明確了方向。

這里需要特別提到的是中共中央、國務院今年2月印發的《數字中國建設整體布局規劃》（下稱“規劃”）。規劃再次強調數字化建設（轉型）的重要意義。無論是國家層面，還是企業層面，數字化是核心競爭力，是護城河，是構建競爭新優勢的有力支撐。規劃特別指出，要促進數字公共服務普惠化，推進數字社會治理精準化，深入實施數字鄉村發展行動，以數字化賦能鄉村產業發展、鄉村建設和鄉村治理。該需求對應了銀行在服務鄉村振興上需要做的部署，也對銀行持續的科技投入提出要求。在此背景下，銀行數字化轉型需要在中小企業、科技企業等對公主體上發力。規劃還強調，要建設綠色智慧的數字生態文明，加快數字化綠色化協同轉型。在這些政策要求指引下，銀行通過數字化轉型提升綠色信貸等金融服務能力，前景廣闊，值得期待。

二、銀行數字化轉型逐漸深入，促進對公信貸業務增長

沈東輝：確實如此。我國銀行業數字化轉型進程大概是從2013年開始的，至今已走過了十年歷程。從實踐看，部分數字化轉型步伐更快的銀行已逐步顯現出競爭優勢，其業績增幅明顯快于競爭對手。

總體來看，銀行業的數字化轉型已基本上到了中場。棋至中盤，必然會面臨新形勢和新情況。從整個銀行業來講，近幾年，大部分銀行在零售業務的數字化轉型方面已經取得了很好的成效。但是，對公業務的數字化轉型才剛剛開始，遇到的問題“繁瑣而艱深”。

對公信貸業務已成為銀行新的業務增長極。未來要在激烈的市場競爭中搶占先機，銀行必須在對公信貸業務領域持續發力，推進數字化轉型，重塑對公信貸業務模式，優化客戶營銷方式，提升產品服務質效，實現對公信貸業務的持續增長。合合信息啟信產業數據團隊目前已經與上千家銀行客戶進行了深度合作，發現部分銀行數字化轉型的重心在從C端（零售端）向B端（對公業務端）遷移，這將是今后一個重點方向。

沈東輝：是的，大數據技術本身是可以推動金融服務從模式層面來進行創新的。有些銀行通過與工商稅務社保等政務系統對接，優化小微企業開戶、支付結算、賬務管理、融資授信等金融服務流程；還有些銀行與農村金融機構開展同業合作，拓寬農村金融市場，增強農村金融服務能力。例如，交通銀行推動企業級業務建模和架構轉型，打造模塊化、組件化、參數化的產品工廠，建設集成技術、流程和數據要件的強大共享中臺，實現對客戶需求的抽象提煉、快速響應和敏捷迭代。

三、在數字化轉型的下半場，銀行要用好客戶資源和數據資源

沈東輝：所謂“行百里者半九十”，銀行業的數字化轉型雖然取得了很大進步，但在中場之后或者是下半場，銀行還需面對更多的困難，需處理更復雜的問題，我們絕對不能掉以輕心。但是，道阻且長，行則將至，要保持必勝的信心。

一是對公業務數字化轉型與零售業務數字化轉型存在較大差異，銀行面臨新的轉型路徑選擇問題。以營銷場景為例，零售業務由于更多面向C端客戶，業務形態相對對公業務來說更簡單，客戶數量較大，通過手機銀行等客戶觸達，能夠積累較多的用戶數據，可以進行用戶畫像分析，加之各種ToC的線上/線下渠道豐富，讓零售業務的營銷活動開展更加順利。相比之下，對公業務的復雜度更高，銀行自身積累的客戶數據有限，需要借助外部企業大數據，來補充和豐富客戶信息，來支撐營銷系統的建設。但這又涉及對外部數據的鑒別及與銀行內部數據的整合等問題，融合成本較高，業務流程更長，存在諸多不確定性。

二是在對公業務領域數字化轉型環境下，基于傳統零售業務搭建的客戶關系管理（CRM）系統將面臨如何升級改造或重構問題。以往銀行在搭建CRM系統時，大多是以零售業務需求為主來建設。這種模式在以前數字化程度低的時候沒有太大問題，但隨著對公業務不斷發展，特別是數字化訴求不斷增加時，傳統的CRM系統就難以支撐。在此背景下，銀行需認真考慮，如何升級改造原有的CRM，或者是否需要另起爐灶，重構對公業務領域的CRM系統。

三是對公營銷平臺如何才能最大限度地提升數字化能力和效果。無論銀行選擇優化原有CRM系統，還是完全重構對公CRM系統，都需要考慮一個問題，那就是如何達到更好的數字化效果？這就涉及到路徑的選擇：

一種路徑是傾向于直接依托CRM來做對公營銷的數字化，這種方式的好處是項目簡單，也存在一些弊端。CRM建設項目的建設重心往往會聚焦于CRM核心功能上，對應的系統承建廠商的經驗和能力積累也更偏CRM功能，雖然增加了一些大數據的能力應用，但是，整體上大數據的功能和應用占比一般不大，從而導致數字化能力提升有限。

另一個路徑是將CRM系統和大數據營銷系統拆分建設，兩個系統通過接口對接交互，這樣，CRM系統專注于協作和管理，大數據營銷系統則專注于大數據的能力應用，從而帶來更大幅度的數字化能力提升，我們預估這種方式將會被越來越多的銀行采納。

四是客戶信息精細化程度不足，影響對公客戶的精準定位和有效營銷。當然，這有監管大環境原因，但銀行自身客戶掌握客戶信息維度不夠，客戶信息整合分析能力不足也是重要原因。

從外部環境看，監管機構積極響應國家政策和產業發展規劃，對銀行有科技信貸、綠色金融、鄉村振興、普惠金融等信貸指標考核要求。然而，對于哪些是科技企業，哪些是綠色企業，哪些是鄉村振興企業，監管機構只給了定義，但沒有給出標準，給操作帶來了困難。

從銀行內部管理看，如何落實監管要求，如何根據產業或行業客群特點，制定行業準入、客戶授信等信貸管理政策，并提供金融產品服務，精準服務目標客戶，是銀行總行普遍面臨的棘手問題。由于缺乏精細的數據挖掘能力，面對轄區內的產業或行業客群，銀行不了解具體的畫像、分布和經營情況，因此難以制定信貸政策和客戶準入要求。

與此同時，考慮到我國幅員遼闊，各地經濟發展形態各異，每個地區都有自己的產業規劃或行業特色，總行對分行的客戶拓展，難以做到個性化的指導和考核。銀行如何根據各地的產業特色，給各分支行的客戶拓展提供指引和目標客群，走出總行對分支行“一管就死，一放就亂”的死結，這也是考驗各銀行對公信貸業務管理能力的重要問題。

此外，在銀行客戶營銷實踐中，還存在分支行客戶經理拓客效率低，對公業務觸達難等問題。究其原因，針對對公客戶，目前許多銀行仍主要靠線下關系維護為主。對于新的目標客戶，客戶經理無法有效識別哪些企業有信貸的需求，無法安排拓展優先級，只能憑借客戶經理自己的經驗判斷，導致營銷效率低下。

沈東輝：您提到的因“行”施策的問題解決思路，我非常贊同。確實，大型銀行和中小銀行在資源稟賦、客戶群體乃至監管要求方面，都存在重大區別，用一套東西，一個體系去解決不同銀行的問題，是不科學的，也是不現實的。

但是，我要說的是，盡管解決問題的具體路徑和方式有差異，但解決問題需要遵循和把握的原則還是一致的。上面我提到的幾個問題或困難，概況起來，就是兩個“痛點”：一是數據利用問題，即如何把大數據技術和銀行業對公業務有效結合起來，用好數據來支撐對公信貸業務的數字化轉型。二是組織協同問題，即如何解決好銀行內部組織協同，釋放數字化轉型的創新潛力和市場效率。我認為，要祛除這兩個“痛點”，無論銀行的類型為何，都要遵循同樣的邏輯和原則。

針對數據的利用問題，銀行首先要做好外部數據引入，解決客戶數據較少的問題，包括傳統的工商/司法/招投標/知識產權等，以及一些特色數據，如商機線索數據、產業鏈/供應鏈數據、標簽畫像數據、模型評分數據等。通過存客盤點，銀行能夠分析出自身客戶的客群特征，特別是通過大量外部數據，能夠建設出反映企業各方面特征的標簽畫像數據庫；通過產業鏈數據，能夠知道企業的產業屬性，結合企業的地址和經緯度以及其他一些數據，就能夠進行非常充分的存客盤點，幫助銀行更清晰地了解自己的客戶現狀。

分析潛在客群，同樣可以利用這些數據，結合銀行自身的規劃，進一步挖掘潛在客戶群體。例如，銀行與“專精特新”企業政府主管部門對接，及時獲取最新企業名單，提高業務數據的準確性、及時性。

在盤點清楚存客和潛客后，需對潛客進行分層，這部分同樣需要大數據支撐，例如通過企業標簽做客戶篩選，利用評分模型找出優質企業優先營銷。另外，潛客營銷能否成功，還取決于客戶當前是否有需求，因此可以通過商機線索數據去找出當前有存款、貸款、開戶等需求的企業，作為優先營銷對象。這里說的“商機線索數據”，單靠銀行內部事件數據獲取到的線索數量往往較少，可以通過外部的企業大數據進行挖掘作為補充。啟信產業數據團隊在服務銀行的過程中，根據實際客戶需求，積累了大量有價值的營銷線索數據，為銀行營銷系統建設提供了很好的數據基礎。例如，某國有銀行的分行利用啟信產業大數據成功挖掘到一家當地高新企業的信貸商機，實現了千萬級別的信貸業務拓展。

通過大數據精選出重點潛客后，可利用關聯關系來獲取客戶觸達路徑，我們曾經幫助某股份制銀行天津分行通過批量盡調助力客戶名單篩選和分發，運用客戶關聯關系排查梳理，找到存量客戶能夠關聯到的潛在客戶，解決客戶經理營銷客戶時聯系不上目標客戶關鍵人物的痛點，提升客戶經理對潛在客戶的觸達率。

在處理客戶授信準入及貸后管理等業務過程中，銀行可以用大數據模型，對客戶進行風險排查，并對該客戶的風險及新的營銷機會進行實時監控。

如何解決銀行數字化轉型中的組織協同問題呢？數字化轉型，數據質量是關鍵。為此，必須要促進銀行內部信息開放共享機制，打破部門、系統間的界限，加強業務聯動協同，推進各條線信息融合應用，避免信息重復采集和信息割裂分布等問題。另外，在推進銀行內部客戶信息資源共享的同時，也要強化信息防火墻機制，避免利益沖突，防止風險交叉傳染。

總體來看，銀行機構需要強化頂層設計，數字化轉型戰略應自上而下、一以貫之、協同推進，要在組織架構和機制流程革新再造方面狠下功夫。在數字化轉型過程中，各業務條線、各機構（包括總行和分支行）要有一盤棋的戰略思維，不能冒進，過度追求轉型速度；不能只管前端（渠道），忽視后端（風險）；不能片面強調技術升級，忽略組織機制的理順。(來源：金融監管研究院)

關鍵詞：