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數(shù)字化是通過大數(shù)據(jù)、人工智能、邊緣計算等技術(shù)構(gòu)建一個個決策引擎，替代人主觀的腦子決策業(yè)務(wù)流程中的關(guān)鍵決定，真正意義上實現(xiàn)智能化決策。它和信息化有什么區(qū)別呢？到底是不是未來的趨勢？本文作者以銀行零售業(yè)務(wù)為例，對數(shù)字化進行了分析，一起來看一下吧。

之前看了一個視頻，馬云8分鐘的演講30次提到數(shù)字化，強調(diào)了數(shù)字化未來在經(jīng)濟發(fā)展中的趨勢和重要性。

今天就來聊下我理解的數(shù)字化，到底和信息化有什么區(qū)別？是新瓶裝舊酒？還是一種全新的概念？他到底是不是未來的趨勢？它在銀行零售業(yè)務(wù)中又是如何應(yīng)用的？

傳統(tǒng)意義上，我們講信息化，指的是把線下的生產(chǎn)元素（比如人、商品、原材料、報告等）全部搬到線上，在線上再復(fù)制一遍，再把線下的業(yè)務(wù)流程也搬到線上，從而讓流程更簡、效率更高。

當(dāng)然很多人之前也把這個叫做數(shù)字化，只不過叫信息化更為合理。因為本質(zhì)上線上化這個行為并不根本性影響生產(chǎn)決策，他只是重構(gòu)／優(yōu)化了流程。

而真正意義上的數(shù)字化，是通過大數(shù)據(jù)、人工智能、邊緣計算等技術(shù)構(gòu)建一個個決策引擎，替代人主觀的腦子決策業(yè)務(wù)流程中的關(guān)鍵決定，真正意義上實現(xiàn)智能化決策。

先舉個很簡單的例子，你去銀行app上申請信用貸款的時候，銀行主要會通過拉取你的征信、以及公積金情況，來判斷你是否是高風(fēng)險人群，從而決定是否貸款給你。

這本質(zhì)上就是一種業(yè)務(wù)邏輯，風(fēng)險度的計算方式也是一個固定的公式。這種公式被認(rèn)為可以過濾掉絕大部分的所謂高風(fēng)險人群，從而讓每一筆貸款都盡可能“安全”。

那么“通過這種固定公式來決定貸款與否”這個策略本身是否正確？

通過已有經(jīng)驗形成的固定公式，來決定銀行該貸給誰？

還是通過歷史的大數(shù)據(jù)分析，來決定銀行該貸給誰？

這其實才是真正意義上的業(yè)務(wù)策略。

如果通過大數(shù)據(jù)分析，可以讓用戶群體擴大一倍，又依然能保證壞賬率不大幅升高，那么毫無疑問，這樣的策略銀行一定會更喜歡，因為他們可以貸款給更多的人，賺更多的錢，但又不需要承擔(dān)更大的風(fēng)險。

數(shù)字化本身并沒有什么太多新概念、新技術(shù)，它的核心價值是，幫助業(yè)務(wù)決策利益最大化。

案例：銀行零售業(yè)務(wù)數(shù)字化

當(dāng)前銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心痛點：

當(dāng)前銀行盈利是承壓的，傳統(tǒng)存貸業(yè)務(wù)已經(jīng)逐漸定型，而零售業(yè)務(wù)成為了銀行盈利增長的“新引擎”。

但是隨著零售客戶群體及需求的改變，銀行無法以結(jié)構(gòu)化的方式識別客戶，無法精準(zhǔn)聚焦客戶需求，無法挖掘客戶全生命周期價值成為最大痛點。

那么如何自動識別、如何自動聚焦每個人不同的需求、如何通過技術(shù)最大化用戶的生命價值？不急，慢慢往下看。

看了下數(shù)據(jù)，2020年中國銀行零售業(yè)務(wù)占比已經(jīng)達到31.4%，其中上市銀行的零售業(yè)務(wù)營收占比達到了42.3%，首次超過了對公業(yè)務(wù)，而且零售業(yè)務(wù)的利潤占比也達到了45.61%，增長速率超營收增長速率的2倍。

毫無疑問，銀行零售業(yè)務(wù)依靠其資產(chǎn)收益率高、經(jīng)營風(fēng)險分散、資產(chǎn)質(zhì)量高、潛在客戶規(guī)模大等特點，已經(jīng)成為銀行盈利增長的“新引擎”。

零售業(yè)務(wù)擴大業(yè)績的主要思路，就是如何更好的獲客、轉(zhuǎn)化、喚活、復(fù)購。

而圍繞這條鏈路的核心方法就是通過數(shù)字化，改進金融產(chǎn)品和服務(wù)在渠道側(cè)和用戶營銷過程中的體驗，改進運營和風(fēng)控的高效性，來讓業(yè)務(wù)獲得更大的增量價值。

而這其中，數(shù)字化、智能化的能力將普遍應(yīng)用到營銷、運營、風(fēng)控之中。

例如結(jié)構(gòu)化操作任務(wù)使用RPA、智能客戶營銷精準(zhǔn)定位新服務(wù)，客戶服務(wù)部門使用虛擬助理或智能客服，風(fēng)險控制使用機器學(xué)習(xí)模型等等。

所以數(shù)字化的重中之重就是幫助中小銀行，以及部分大行在營銷和運營端先做大做強。

而原先在渠道、營銷、運營過程中面臨的主要問題和機會是：

• 客群：下沉市場、有很多長尾客戶值得被挖掘、潛力巨大；
• 產(chǎn)品：客戶有更多多樣性的金融服務(wù)需求，產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重；
• 渠道：部分中小行的渠道仍在建設(shè)中，客戶群體固定且習(xí)慣于傳統(tǒng)渠道；
• 數(shù)據(jù)：因經(jīng)營規(guī)模單一和小，數(shù)據(jù)質(zhì)量差、數(shù)據(jù)缺失，缺乏數(shù)據(jù)規(guī)范。

首先，銀行應(yīng)該整合自有渠道的數(shù)據(jù)；

其次除了自身渠道，銀行更應(yīng)考慮整合客戶在其他第三方系統(tǒng)上的行為數(shù)據(jù)，以擴展對客戶的了解；

采集并整合各渠道自身業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，勾勒出更精準(zhǔn)的用戶畫像，為客戶帶來更精準(zhǔn)的營銷和決策。

而如何做是最關(guān)鍵的，這其中就要通過用戶視角，用戶旅程來定位哪些關(guān)鍵環(huán)節(jié)需要進行數(shù)字化改造，來真正自動化干預(yù)業(yè)務(wù)。

1）這其中我們可以看到線下業(yè)務(wù)流程繁瑣、冗雜，一些行都開始通過機器流程自動化支持作業(yè)；

2）而線上的業(yè)務(wù)咨詢和表單填寫，則通過機器人客服進行及時有效的服務(wù)，以及線上化填寫；

3）而很多業(yè)務(wù)流程中，除去原先業(yè)務(wù)固定營銷觸點，還依然存在很多潛在營銷觸點，這些點是否可以被識別并最大程度的轉(zhuǎn)化？

前2點本質(zhì)上主要還是信息化，只不過中間可能會采用一些算法技術(shù)提升效率，而第三點則是通過數(shù)據(jù)驅(qū)動去挖掘潛在營銷觸點和對象，并進行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化。

而所有數(shù)字化的前提是，先要解決總行和分行、分行和分行之間的數(shù)據(jù)割裂問題，這種割裂，可能是不同渠道、不同鏈路、不同節(jié)點都是割裂的。

這其中有客戶基本數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)本質(zhì)上并沒有被用來作為業(yè)務(wù)決策，助力業(yè)務(wù)。

只有解決了數(shù)據(jù)割裂，統(tǒng)一了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，保證數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確且全面的，才能最大程度發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。

而在外部渠道獲取用戶信息中，微信顯然是一個銀行自有渠道之外的高頻場所。因為我們知道很多銀行業(yè)務(wù)都會安排1對1的客戶經(jīng)理為你服務(wù)，也有公眾號、小程序等配套產(chǎn)品，用戶會在微信上咨詢，也可以在公眾號、小程序上查看產(chǎn)品等相關(guān)信息。

在整個用戶服務(wù)的過程中，我們可以看到如下圖有很多環(huán)節(jié)都可以通過用戶畫像和各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，在智能化個性營銷、智能化內(nèi)容生產(chǎn)、流失預(yù)警、用戶流失自動化召回、營銷消息的AB賽馬上，提升拉新、轉(zhuǎn)化、復(fù)購、防流失、召回的比例。

而這些數(shù)據(jù)，除了用戶自身的數(shù)據(jù)，還應(yīng)該在用戶引流、用戶互動、用戶管理的過程中，由銀行員工持續(xù)地進行打標(biāo)，將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化。

在客戶管理周期中，具體怎么做流失預(yù)警、怎么做個性化營銷、怎么做AB賽馬，限于篇幅，后面再講～