智慧銀行（AI Bank）如何促進銀政合作？

文/王 凱

從百年前的票號、錢莊到現代商業銀行，銀政合作始終是商業銀行拓展業務的重要方式，也是擴大利潤的主要源泉。隨著我國現代市場經濟的進步與發展，商業銀行與政府之間形成了特殊的經濟利益關系，商業銀行對社會金融資源的配置和管理有助于整合社會的穩定和發展。目前，金融科技（FinTech）突飛猛進，傳統商業銀行經營模式的弊端日益顯現，智慧銀行（AI Bank）正成為未來商業銀行發展的重要方向。

一、銀政合作現狀分析

1.商業銀行的戰略要地

良好的銀政合作關系是商業銀行的核心競爭力，政府機構類客戶因其具備的特殊屬性，如優質資金資源的管理配置、穩定和持續的資金來源、特定領域的資源聚集，這些都是商業銀行資產負債業務的堅實基礎和核心保障。從資產的視角分析，政府類客戶融資質量較好、規模大且期限較長，屬于商業銀行重要的優質資產組成部分；從負債的視角分析，機構類客戶長期穩定的負債來源向來的各家商業銀行的戰略必爭之地，往往對商業銀行的整體資產負債結構起著穩定器和調節器的重要作用。

2.合作方式面臨挑戰

隨著政府類客戶對資金精細化管理水平的提升和管理方式的轉變，傳統的銀政合作模式面臨日益嚴重的挑戰。以商業銀行的核心機構負債組成社保、財政、住建公積金為例，各類負債的招投標管理愈加規范、嚴格和透明，這將顯著提升商業銀行的負債端資金成本。同時，政府類客戶已經開始搭建基于政務流、資金流和管理流的一體化政務平臺，商業銀行需要更新自身的經營理念，轉變合作方式，依托科技手段提升競爭實力，提供更智慧的產品和服務。

二、智慧銀行（AI Bank）的最佳實踐

隨著人工智能、大數據和區塊鏈技術的快速發展，商業銀行也將隨之開展深刻的變革與創新。以銀政合作領域來分析，從基礎結算、業務代理到平臺建設和智能融資，智慧銀行的經營理念將對銀行的每一項業務打上深深的科技烙印。如何在銀政領域進行智慧銀行的建設，筆者從多年大型商業銀行的研究工作實踐中總結出以下最佳實踐。

1.數字化重構業務流程

一流的客戶體驗是商業銀行獲客的關鍵舉措，未來商業銀行的獲客方式和服務模式必然是數字化和線上化的。數字化重構業務流程能大幅提升銀行服務的質量和水平。從基礎結算、信貸產品到后臺運營，卓越的客戶體驗需要快速的業務響應、盡可能少的人工干預和介入以及順暢的業務過程體驗。在銀政類產品中，需要設計和研發“100%式客戶流程體驗模型”，務必通過數字化手段使每項業務流程體驗100%完美。

2.智能化升級銀政服務平臺

未來商業銀行的銀政合作將突破單一的產品供給式服務模式，基于政務流程的綜合化、智能化服務平臺才是業務發展趨勢和方向。智能化銀政服務平臺就是要緊跟市場趨勢，準確把握政府客戶的資金管理特點和業務管理需求，加快推動財政社保電子化平臺、銀醫銀校一卡通、智慧教育等智能化的產品使用，獲取客戶的核心結算性存款，增強銀政合作的粘性。同時，智能化銀政合作平臺能打造聚集化效應，能夠以區域平臺為合作機會，批量拓展關聯客戶，拓寬銀政合作的廣度和深度。

3.機器學習引領營銷創新

未來的銀政業務需要從無序營銷向精細化的專業營銷進行業務轉型，而這轉型則需要海量的大數據和機器學習的智力支持。商業銀行需要運用基于海量數據的機器學習得出的策略和手段對目標客戶實施“精確打擊”，以提升營銷的整體效率。

機器學習能精準的獲取每個客戶的偏好和業務需求，從而在銀行的產品庫中進行搜索和篩選，最后通過計算輸出預期的業務規模和產品服務。典型的機器學習如神經網絡、智能聚合等經典算法將徹底代替低效的手工處理和分析，從而確保商業銀行推出的每項產品和服務都是通過高性能計算得出的精準判斷。

4.海量大數據管控業務風險

大數據的發展大大拓展了數據分析和挖掘的效率，從商業銀行風險管理的角度來看，風控的本質是商業銀行運用海量業務數據的能力和水平?？蛻舻姆N種業務行為在系統中的直接體現就是0和1兩種數字的組合，面對海量的0和1，大數據挖掘將大有可為。從銀行的角度來看，內部數據是最寶貴的業務資產，精準的客戶管理系統（CRM），風控管理模型都基于客戶的業務數據之上；從客戶的角度分析，數據即是個性化的業務痕跡，通過數據獲取、清理、整合和重構可直接服務于自身的業務創新和風險把控。

5.孵化器式創新管理策略

智慧銀行的推進需要創新的組織架構作為其執行的保障，首先需要建立創新決策的組織級管理機制，國內各大商業銀行紛紛建立了部門級的創新組織來牽頭創新的實施。在智慧銀行的每個項目實施上可采用國外經典的孵化器創新模式，小規模試點創新項目，通過敏捷和迭代模式多批次強化產品和服務的質量，將創新成果迅速投入市場進行體驗式、沉浸式測試，同時邀請客戶加入孵化組織參與體驗和優化過程，以提升創新產品和服務的質量和水平。