數字化銀行轉型下FPT（finace personality technology）團隊的路徑

一、前言

縱觀歷史，金融和科技是兩個相互并存，相互促進的時代產物。銀行作為以盈利為主的企業，在日新月異的發展脈搏下，不斷變革和創新著經營模式。以互聯網，人工智能為主的新篇章剛剛落地，區塊鏈的號角已在召喚。當今的銀行多次完成順利轉型，那么數字化浪潮的銀行怎樣實現再次成功轉型，引領全球經濟發展呢。

二、數字化銀行轉型的現狀分析

（一）傳統經營模式難以改變

商業銀行傳統的經營模式存在著不可忽視的問題，因其以資金為支撐點，所以其提供的經濟業務具有導向型，即以發達地區為主，農村鄉鎮僅僅提供小范圍服務。

（二）數據難以轉化

目前商業銀行投行業務的數據，依然以手工記賬為主，計算機系統的數據統計功能，也主要依賴于手工填報表的數據，表現在數據準確度不高、覆蓋不全面等方面。

（三）應用場景難以切換

數字化模式在投行領域的應用場景上比較復雜，投行業務主要面向大型的企業客戶，復雜的客戶情況，巨大的資金規模。由于傳統模式的固化，難以直接套用數字化的科技應用場景，亟需要線下進行更深入系統的研究，難以全部轉移至線上。

（四）競爭對手難以攻克

銀行數字化轉型的最有力的打擊，來源于數字化浪潮下，占據優先地位的互聯網金融公司的“數字化打擊”。互聯網金融公司利用互聯網理念和大數據理念，提供優質的客戶體驗和低廉的運營成本。

三、未來銀行的走向

（一）以服務客戶為導向，重點提升獲客能力。

一是建設數字化營銷架構。打造系統、全面、清晰的客戶資料庫，以“吸客、尊客、存客”為根基。二是推動全方位交織發展。堅持線上線下一體化，增強遠程協同服務功能，建設完善數字化客戶服務體系。

（二）以風險防范為底線，同步提高全面風控能力。

一是擴大風控監測的規模。從原始的財務數據及線下的金融交易業務到后來的線上水電費繳納，人們的衣食住行都離不開數字化處理。二是轉換風控監測場景。智能人工和大數據的逐步深入學習應用，使人們找到了在復雜多變的事物中創造出由“因”及“果”聯系的邏輯。

（三）以數據開放共享化為導向。

一是數據化。讓數據盤活，把客戶營銷、風控運營、管理決策都建立在完整的數據基礎上，提供線上產品服務、完善經營流程，通過互聯網將銀行與客戶更加緊密的連接起來。二是開放化共享化。重點解決構建金融生態、拓寬金融服務觸點的問題，把金融服務嵌入客戶日常生活的場景之中，給客戶提供各種各樣的金融服務。

四、亟需建立一支FPT（finance personality technology）團隊

大學生數字化訓練營項目，以培養出“懂金融業務、會金融科技”的團隊為宗旨，力求該隊伍具有設計金融科技創新產品及數據分析模型能力，可以從銀行業務專業角度靈活應用金融科技成果，發揮最優效能，逐步實現去除對中心點的依賴，迎接區塊鏈浪潮的到來。

（一）思想理論是行動的指南

1.確認思想觀。

（1）樹立客戶體驗第一思維。未來的經濟將是一個社交型網絡，想要贏得龐大的客戶流量，就要先以客戶為中心，用數字化模式分析了解客戶，點對點地提供個性化服務，建立起與客戶的密不可分的相互依賴關系，長久有效的留住客戶。

（2）樹立大數據思維。傳統的銀行以手工記錄數據為主，隨著大數據的發展，這種方式遲早被取代。因此，必須以數據化思維運行經濟業務，建立一個總體的認知體系，關注數據的相關性和整體性。

（3）樹立敏捷的金融思維。隨著人工智能的廣泛運用，數字化銀行向著精細化、簡約化、速度化更新迭代，增強點到點的服務模式，推出更具活力的金融數字化產品。

2.方法論的學習。以金融知識為指導，圍繞SQL、密碼學、統計學等展開學習，獲得編寫程序代碼，評估風險測評體系等必備技能。

（二）行動是思想的檢驗成果

1.場景互融。FPT團隊，在線上或者線下通過“面對面”的方式，一方面，建立與客戶相互信任與依賴的關系，為客戶設計出金融產品的現場交互式體驗、現實或虛擬的場景金融體驗等方面。

2.產品投放。構建出客戶畫像一覽圖，推薦智能化理財產品、簡易賬單營銷。運用大數據數據思維，創建數字化模型精準預估客戶借貸投資行為，準確量度客戶的業務能力。

3.財務管理。調動相關金融概念，為客戶的投資理財、財務管理、資本運作、并購重組和發展前景列報等提供專業的咨詢建議、策略分析以及設計出相應的方案，恰當的運用程序語言編寫、數據架構等技術輸入傳統的數據收集、數據處理、數據分析和報告輸出，得以更新換代，通過人工智能采集廣泛的信息資料，最終實現從傳統的信息采集到便捷節流的數字化輸出。

4.安全防控。當下互聯網金融詐騙事件屢見不鮮，監控網絡轉賬安全系統亟待提高，以此增進客戶對銀行的信賴。通過密碼學等網絡安全防控系列學科的學習，編寫相關安全程序，設立網絡經濟警察安全檢測系統。

五、結語

FPT團隊以金融為基礎，通過數據模型和數據分析工具，把錯綜復雜的數據，串聯起來，進行整理分析，運用科學的算法，推動數字化業務的發展，在未來一定可以助推數字化銀行轉型。