实操者亲述：银行数字化转型究竟难在哪儿？
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摘 要
银行完成整体系统搭建，短则三年，长则七到八年；而外部技术更新、政策制度更迭很快。在数字化转型过程中，中小银行曾深感架构规划的合理性、科学性与业务快速响应之间的矛盾编辑｜袁满来源 | 财经五月花
“没有好的数据治理，就谈不上数字化转型。”提及银行数字化转型中的难点，一直在推动相关工作的某城商行高管向《财经》记者强调。
在这位高管看来，数据治理是一个提升数据质量的过程，如果用石油产业比喻，数据便是新时代的石油，数据治理便是在石油加工中剔除杂质。但由于数据治理涉及面较广，在实践中会遇到诸多问题。比如，数据跨部门共享不足、数据集市的冗余建设、数据缺乏有效整合、数据质量无法满足业务分析与管理的要求等。
以上观点，均源于这位城商行高管在数字化转型工作中的多年探索。
三年前，在将数字化转型确定为战略目标后，这位高管所在银行便成立了数字化转型的专职部门。同时，先后建立起全行的数据治理体系、全生命周期的数据资产管理体系，以及全行级的数据架构体系。
探索之中，难点亦无法忽视。除了数据治理这一绕不开的困难，系统搭建对银行来说也非易事。该高管介绍，完成整体系统搭建，短则三年，长则七到八年；但外部技术更新、政策制度更迭很快。在数字化转型过程中，曾深感架构规划的合理性、科学性与业务快速响应之间的矛盾。
不仅如此，数字化转型背后是持续且巨大的资源投入。该行2020年报显示，全年信息科技投入超过8亿元，位居城商行前列。“这个数据实际是全行在软件、硬件以及项目管理等方面，用于科技建设项目的直接投入。如果考虑到人员，包括业务上科技的投入等，可能远超这个数字，预计在14亿元到15亿元。”上述城商行高管告诉《财经》记者。
显然，该银行在科技等方面的资源投入，并非所有中小银行都能承担，但其在数字化转型中的具体实践路径，或可为其他中小行发展提供借鉴。
以下为该城商行高管的口述实录，《财经》记者进行了部分删减。
数字化转型必经之路：数据治理
要实现数字化转型，需要我们进行组织推进以及资源保障。首先就是要打好基础，这个基础便是数据治理的基础。
毫不夸张地说，没有好的数据治理，就谈不上数字化转型。但由于数据治理涉及面较广，在实践中会遇到诸多问题。比如，数据跨部门共享不足、数据集市的冗余建设、自主数据分析依赖高质量数据、数据缺乏有效整合、数据质量无法满足业务分析与管理的要求等。
就存量数据来看，数据质量问题是数据治理过程中最严重的问题之一，主要表现为时效性、准确性、一致性、完整性的欠缺。要解决这些问题，需要建立数据采集加工的全流程管理体系，并将数据治理贯穿于整个数据处理的全流程。
未来，数据治理会逐渐向数据资产管理转化。数据治理是一个提升数据质量的过程，如果用石油产业比喻，数据就是新时代的石油，数据治理就是在石油加工中剔除杂质，数据中台就像一个“炼油工厂”，对数据存储、整理、加工，提取出高价值的数据，这样形成的数据资产就像“汽油”，再借助分析、建模、标签管理、数据沙箱等工具充当“发动机”，就可以直接应用于客户画像、精准营销、风控和运营等各项业务流程。这个过程中数据由资源变成资产，实现了价值提升。
从我所在银行的实践来看，为了实现数字化转型，我们首先成立了数据管理委员会作为全行数据治理议事决策机构，并于当年成立数字化转型的专职部门，牵头全行数据治理和数字化转型工作。
在此之后，我们相继制定了各类管理制度，涵盖数据治理机制、系统工具、检核机制、评估体系，以及数据标准、数据质量、主数据等专业领域。
就具体数据治理专业领域工作而言，首先是创新数据标准管理体系。具体包括建立2000多项业务数据标准和2000多项监管数据标准的数据标准管理体系，建立数据标准在项目建设中的常态化落标机制。
其次是强化元数据和主数据管理，统一全行200多套业务相关系统数据字典管理，建立各条线主数据标准。
同时，持续提升全行数据质量，按年度制定数据质量提升计划并跟踪执行。
此外，我们还推进数据治理相关系统建设。已建成企业级数据管控平台，正在建设数据资产平台，系统提升数据治理能力和数据资产运用能力。
数字化蜕变与挑战
可以看到，数字化转型带来的影响和变化是深刻的，甚至是革命性的。
大零售可能是体现成效最大的领域。这个领域服务客户体量大、长尾客户多，在传统业务对客户的分层、分类管理的体系下，银行重点资源的投入可能会倾向于中高端客户，而对于其他占比较大的基础客群来说，缺少相对有效的手段和机制。唯一能做的就是通过网点或客户经理、行方员工进行走街串巷式地面对面服务，在这样的情况下，效率和质量都严重依赖实体资源的人财物的投入。
进入数字化时代，上述情况就发生了根本性变化。对于银行来说，大众客户、线上客户，甚至非本行客户都能享受到银行高效、稳定、高质量的产品。
就具体数据来说，传统服务模式下，一名客户经理能服务的客户数较为有限，通过数字化手段，客户经理服务客户的数量提升了5到10倍，服务质量和客户体验也大大提升。这其中，大部分的工作更是可以通过精准触达以及“数字员工”等人工智能工具承担。
除了效率的提升，在成本方面，经统计，2021年我们语音机器人的外呼量是2020年的3倍，而人工外呼的数量基本保持不变，因此客服中心员工数量也就基本保持不变。
这样的变化令人印象深刻，但也需要看到，银行数字化转型确实面临不少困难和挑战。
先从外部来看。首先，数字化转型处于动态探索过程中，方向怎样、具体如何落实，并没有成熟的解决方案和路径，业界目前都在探索实践。
其次，金融科技迅猛发展，大数据、人工智能等技术的迭代更新频率非常高，对我们管理来说非常痛苦。比如人工智能技术，去年刚上的系统可能没有今年新一代的效果好，导致金融科技基础平台的建设面临巨大挑战；再如云技术，前两年银行业基本处于探索阶段，但近两年各行在这方面的建设明显提速。
从内部来看，挑战主要包括如下几方面：第一，由于数字化转型投入巨大，对于系统、人才、体制机制要求较高，但见效有可能不够明显。
以系统搭建为例，在非数字化转型时代，商业银行建设系统本就是一个巨大的工程，当今可能更加复杂。因为在此过程中，不仅要考虑企业级、统一的系统架构规划以及数据的处理，包括技术上云平台的搭建、统一的大数据平台的搭建、线上化渠道的搭建，以及客户体验平台和内部管理系统的搭建等；同时，业务上要求系统功能的支持得敏捷，但架构规划的合理性、科学性与业务的快速响应之间还可能会存在一定的挑战。
这些系统的搭建，如果作为全行的整体规划，一般需要数年时间，短则三年，长则七到八年。
第二，数字化转型的基础工作非常艰巨。比如上述提到的数据治理，这是第一步工作。不仅投入巨大，涉及面也很广，涉及到与所有业务条线，以及各类系统的对标等。
第三，政策制度的频繁更迭，新业务模式和产品的不断出现，也会加大历史数据的治理难度。
第四，在当今中国乃至世界，对信息科技的人员的需求都十分巨大。既懂业务，又懂数据、科技的复合型数字化人才极度紧缺。
差异化的“持久战”
当下很多中小银行都声称要进行数字化转型，在我看来，并非所有中小行都需要进行数字化转型。有些银行会更加认可线下交流互动，这可能比线上的方法更有效一些。
目前，数字化转型已经上升到国家战略，不存在效果的问题。我认为更加适合探讨的，可能是数字化转型中的投入，以及在数字化转型与传统发展模式之间的协调发展问题。
一些银行以数字化转型作为重点方向，已经产生了巨大的效益。但其他商业银行其实同样在做数字化转型，只不过相较而言，它们在这方面的重视和投入相对较小，这一方面跟本行的商业模式有关，另一方面对数字化转型的建设目标和建设路径也在论证过程中。
举个例子，对于客户信息化系统和金融科技系统的建设，以及对客户外部信息的了解和掌握，本身就是数字化的，只不过没有大张旗鼓地将数字化转型作为主要手段和渠道。无论是客户经理还是网点，对客户的管理、定期拜访等，本身也是对客户进行画像和现代化处理的过程。
这些银行的数字化在客户端体现得相对不多，但比如当客户经理上门，提供移动业务平台，在客户所在地现场完成一笔业务。这种数字化其实已经从客户经理开始了，本质也是一样的。
总体来看，中小银行数字化转型整体还处于比较初级的阶段。但无论如何，数字化转型项目并不是简单的无人银行或者是机器人，不管数字化转型到哪一步，一定要服从商业银行的业务发展战略。具体到每家银行的定位可能不同，但总体来说，都要为实体经济，为人民的美好生活提供更加便捷的金融服务以及相关配套服务。只要围绕着这个目标，那数字化就能一直持续下去。
(作者为《财经》记者)
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