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《大數據時代》專訪|盧寧:科技要“服水土”,才能服務于地方

發表時間:2022-10-28


東方微銀董事長、CEO盧寧接受《大數據時代》專訪,暢談在數字化轉型大趨勢下,金融行業有哪些機遇和現實挑戰。

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“十四五”期間,我國大力發展數字經濟,在此背景下,金融行業發生了哪些方面的變化?為東方微銀帶來哪些機遇和挑戰?


盧寧

伴隨著國家產業數字化轉型進程加快,金融的科技化程度相對比較前沿,對于金融業數字化轉型而言,提出了很多概念,比如前、中、后三臺的數字化。
       銀行業是最早實現信息化的,通過信息技術將手工處理的工作進行電子化,到建立整體的管理系統。從信息化到數字化,銀行的作業方式發生了很大變化。首先,社會經濟活動及生產環境具備了更多支撐數字化轉型的生產物資,衍生出數字化生產、管理、決策等一系列過程,數字化場景及行業發生聚合式變化促使銀行業轉變進程加快。其次,從客戶體驗角度來說,銀行的數字化直接使客戶的需求得到了很好的滿足。比如在 ToB 端,面對企業不同的特征和經營特點以及資金需求的差異化,銀行需要有能力“一戶一策、因戶而異”,在企業不同的經營發展階段,快速給予服務,提升客戶端體驗。這就是以客戶為重心的服務理念的變化。
       近幾年,銀行在數字化進程中主要的變化體現在兩個層面,第一個層面是面對多變的競爭環境,銀行需要在對展業地客群的精準洞察、差異化的產品服務以及識別不同客群的風險把控中尋找新的突破口;第二個層面是業務團隊的心態轉變,也就是客戶經理的心態轉變。找到客戶、形成業務合作、留住客戶,最大可能滿足客戶需求,這成為前臺人員的工作目標和思考方式。B 端客戶的資金需求是立體化、多方位的,如果不能做到懂客戶,沒有多元化服務支撐,就很容易因為一筆業務而失去客戶。

東方微銀服務的金融機構中城農商行居多,客群定位在企業端。在過去,銀行 B 端業務靠“三表”和人工,如今的數字化方式,在數據可以合規獲取的情況下,根據分析企業經營活動及客戶經理與其交互過程得到的信息,通過技術處理,就可以將碎片化信息形成企業畫像,從而支撐評價體系,匹配出適合企業的金融產品。近幾年各銀行以清晰的管理目標、業務目標、客戶目標進行考核,比如對科技型企業、制造型企業、綠色企業定向支持等,重心就是滿足客戶需求。
       2022 年,我們明顯感覺到銀行對傳統的技術不“解渴”了,大家面臨著同樣的問題:“如何用數據技術分析產業客群?”當前銀行與客戶的交互方式還是在發展的第二階段,即銀行數字化管理的前、中、后三臺在銀行內設置好了,被動式匹配客戶。待銀行步入第三個階段,就是從產品到服務的“千人千面”。通過數據聚合的方式定位地方性的優勢產業和重點發展方向,形成更明確、靶向性更強的方式方法,定向挖掘客群并找到客戶,最后形成服務。到了這個階段,數字化已經充分體現在銀行的前、中、后三臺,結合經濟發展的產業分析,客戶體驗、市場端、競爭力都會產生差異。
       針對銀行的數字化轉型,微銀的理念是 “伴隨”,數字化轉型是一個相對長期的過程,這個過程由淺及深、由表及里,相對長期,有里程碑,沒有終點線。
       銀行的數字化轉型首先要從客戶視角出發,過去關注的客戶側重于“大”,圍繞著政府項目、大基建,包括房地產等大的行業,整體的管控體系也側重于此。隨著宏觀環境及產業結構的變化,銀行戰略也逐步發展到普惠方向,扶持“中小微”,提出了科技創新、智慧風控等一系列概念。
       科技在銀行發展過程中承載了非常重的職責,形象地說,就是要修一條萬米寬的高速路,如果同時要在一個細分方向上再做深度,就要有資源儲備及充分的技術探索,這對科技部門提出了極大的挑戰,從而就有了賦能型的科技公司助力生態發展。從前臺圍繞著客戶去發力,拉動業務端的數字化轉型,將產品思維變成客戶思維,從單一客戶思維變成客群思維。面對金融行業的變化和發展,微銀始終希望與合作伙伴站在一起,尋求不斷變化更迭的視角和方式,來迎接時代給予的機遇和挑戰。


“科技金融”和“金融科技”的區別是什么?


盧寧:

這兩個詞的差異性是很大的。金融科技本質還是科技,科技金融是用科技助力于金融。一家科技公司,運用客群畫像來識別風險,能應用到很多場景。如果要驗證科技能力在不同領域內的應用,就意味著做金融方向的同時還要做一些非金融的場景。

這兩年微銀與政府溝通,通過企業畫像、風險識別,助力政府制定差異化幫扶政策,助力企業、政府搭建地區性的產業服務平臺進行招商引資,開發各種應用??萍嫉谋举|就是要降本增效和改善體驗。在金融領域運用大量科技成果,提升服務品質,這是科技發展的意義。

目前對于兩個概念,每個人的理解是不一樣的,微銀本著科技屬性來思考問題,懂銀行,分析市場特征。企業自身要有很強的學習能力、突破能力,把底層的、共性的科技能力與所服務的方向相結合,并且適應性地落地??萍家?,接地氣。


在整個的金融產業鏈條上,東方微銀的定位是什么?

盧寧:

任何一個市場都會隨著環境的變化、科技的演進等綜合因素產生很多新的商業機會。從定位的角度來看,每個行業都存在大量信息,怎樣挖掘到新的商業場景和新的商業機會,在于用什么樣的視角去看待。最初,東方微銀幫助銀行基于大量數據信息形成客戶畫像,刻畫出可解釋、可理解、可追溯、立體化的畫面感,解決銀行和客戶之間信息不對稱的問題。微銀早期幫銀行圍繞客群做數字化的產品分析,本著審慎性原則, 我們花了近 5 年的時間,與合作銀行共同梳理了一套數據化的、完整的,且能夠達成共識的基于客戶畫像的作業體系,通過數字化作業的全過程,多維度重塑,使得中小微企業的金融體驗得到了極大的改變。作為科技型企業,賦能過程還伴隨著自身知識體系的豐富和拓展,微銀始終在行業里與各方生態主體一起,互助共進。

微銀的定位,我們提出了兩個理念。第一個理念是“伴隨”。微銀需要了解每家銀行的戰略及不同時期的訴求,比如客群定位,管理制度、業務狀態等,然后運用我們的知識體系去幫助銀行解決發展中的痛點問題。

第二個理念是“預期”。首先在微觀層面,微銀與銀行的合作沉淀了大量的微觀經驗,充分了解不同地區的經濟、產業、行業及經營活動特征等方面的差異。科技要“服水土”,才能服務于地方,然后因地制宜。

其次在宏觀層面,經濟產業結構的變化等宏觀趨勢如何反映在金融行業的技術和產品里?就需要了解“大盤”,客觀層的洞察,銀行要伴隨中小微企業一起發展,做企業最親的人。另外,對產業結構要了解,對客觀層重點發展的產業動態及分布有了解,通過數據的分析,提取出要素與銀行共同研發,服務不同的產業行業客群,“走一步,看三步”,永遠要思考變化,這就是預期。中觀層面,幫助銀行更清楚地了解地區重點行業產業,挖掘出客群匹配作業中臺的能力,從而實現復合式營銷。數字化的目的是降本增效,而在銀行內部體現為客戶端的便捷,以客戶為中心的銀行體系是必然趨勢,并且會隨著數字化轉型不斷進行自證和他證。

路徑來源于實踐,所有的觀點一定要切實可行,否則就是紙上談兵。一個科技公司最樸素的愿望就是被需要,客戶不在于多,而在于把每家客戶做好,有了一定要做好的眼前的事。科技公司要發展,特別是在今天這種生存環境下,就要建立誠信,把說過的話一一做到,有信任,才有未來。


大數據、人工智能、區塊鏈等這些新技術推動金融行業創新發展,催生出新興業務模式、新技術應用、新產品服務等,目前東方微銀有哪些支持和服務?請您分享一些典型的例子或具體案例。

盧寧:

圍繞小微企業多維度信用數據,東方微銀在產品服務方面以微生素小微金融生命體系作為基礎解決方案,V-T(數字化小微智能創新體系),V-P(多元產品體系),V-R(數據信貸的風險識別與量化風控體系),V-D(標準高效的交付新體系),V-O(以客戶為中心的運營體系),幫助金融機構形成銀稅貸、知產貸等特色產品,提升中小微企業融資服務效能。

畢昇小微數字賦能平臺是東方微銀自主研發的、面向金融機構的新一代基礎設施建設基座?;谠跀底只D型領域豐富的業務實踐,平臺預置可適應不同客戶特征、細分服務產品、業務流程、展業規則、風控規則、模型策略等多樣化智能審批業務的基礎架構,實現金融機構覆蓋業務敏捷、管理敏捷及運營敏捷的全面數字化應用,助力我國金融信創環境構建與優化,推進金融行業核心競爭力取得跨越式提升。以某合作銀行為例,該行在提高數字化應用水平后,客戶經理人均客戶營銷數提升約 4 倍,人均管戶數提升約 3 倍,盡職調查周期可縮短為實時調查,大大提高了行內人員效能;數字化產品的投產周期僅需傳統產品的四分之一,并在產品迭代效率上實現了實時迭代,大大提高了該行金融服務的深度和廣度。


東方微銀在產品、技術、渠道等方面有哪些優勢?

盧寧:

微銀伴隨客戶成長,了解客戶缺什么,以及客戶的客戶缺什么,這是微銀長期發展的基礎和優勢。比起渠道,看清楚市場及客戶痛點是微銀在發展過程中保持獨特性的秘訣。


未來,東方微銀在金融業務領域將有哪些布局?如何進一步創新賦能金融行業?

盧寧:

之前我們完成了企業征信備案,所以今年推出的產品會加入征信服務體系中,也意味著我們把微銀多年積累的實踐經驗轉換成更多的能力和產品服務于不同的銀行客戶。我們會持續重點發力于銀行科技賦能,提升業務精準度,加快產業客群的產品研發。同時我們也在嘗試與信托、金控、保險領域尋求合作,加大與政府側的溝通聯系。在過去標桿性、個體性、研發性、科研性機會的基礎上更加務實,希望可以在今天產業經濟蓬勃發展的過程中,提升金融側服務效能。


您認為目前的金融科技發展現況如何?有哪些亟需解決的問題?

盧寧:

銀行之間由于自身的發展及資源儲備不同,存在不同程度的頂層設計差異化,使得在營銷、管理、運營等環節中,存在著不同程度的割裂,造成了資源投入的不均衡。在執行中,存在對制度層理解的差異化,例如《征信業務管理辦法》《數據安全法》等法律法規的出臺,各個銀行基于業務和能力發展階段,理解上存在差異。站在科技公司的角度,難點在于政府級的數據支撐不足。當前,水、電、煤氣、社保、公積金等方面的數據在一定程度上實現聚合,但對于地區性的產業數據,統計維度還不夠豐富。比如一個具有鮮明地區特色的農作物就是很大的產業,它的特征是什么?表現為什么?經濟周期、需求關系、種植特點、生產加工過程中的技術特點等,圍繞這個產業數據維度缺失太多。

站在企業的角度,每家大的核心企業都有自己的閉環數據。過去說的供應鏈最關鍵的“卡脖子”問題,就是核心企業的數據如何資產化。數據是大企業的商業機密,也是生產要素,不同生態的核心企業,專業認知的難度很大,自然對于數據的理解就有知識瓶頸,這一點需要與產業側的補強措施相結合,今天的產業數字化轉型推進需要有統一的思考和設計。



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