推動結算金融轉型 做好數字金融“必答題”

中國工商銀行吉林省分行結算與現金管理部

中央金融工作會議提出，做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融、數字金融五篇大文章。數字金融作為一種新興的金融形態，正逐漸成為金融業的主流。數字金融以其高效、便捷、安全的特點，為全球范圍內的個人和企業提供了全新的金融服務體驗。而結算金融作為數字金融的重要組成部分，更將在推動金融業務的發展中發揮著不可或缺的作用。如何探索用數字思維和數字技術提升結算金融服務質效，是做好數字金融這篇大文章的“必答題”。

結算金融是數字金融的基礎

從底層邏輯上看，結算金融起源于交易支付，是銀行“存貸匯”三大基礎功能之一，因此，結算金融也稱交易銀行業務，是通過提供結算和清算等金融服務，增加客戶的結算量，支持銀行實現增存、增收。其底層邏輯是結算金融著眼于客戶的資金流，而資金流連接著客戶的信息流、物流，對一個客戶提供的結算金融服務越多，與客戶的協同發展程度就越高，銀行的主結算銀行地位就越穩固。支付、清算、結算對金融體系的支撐作用就像輸送血液的血管，雖然看不見，但無處不在，可以說，沒有結算就沒有金融。結算金融對銀行各項業務的發展天然具有支撐和牽引作用。

從價值屬性上看，支付是所有交易行為最底層的支持，結算金融是鏈接銀行各項業務的紐帶，但其價值大多體現在支付之外。結算金融作為首先觸達巨大市場主體的“先鋒隊”和服務企業生產運營的“主攻手”，面向“大中小微個”全量客群，以賬戶為源頭，以結算產品為觸角，通過提供多樣化的產品和服務滿足不同客戶需求，已經擁有了天量的交易信息，形成了海量的數字資源，在以數字和技術雙要素為驅動的數字金融趨勢下，結算金融為拓展客戶的業務邊界奠定了基礎。

從工行實踐上看，中國工商銀行成立40年來，結算金融由最初后臺的會計結算走向前臺的客戶營銷，從傳統的支付清算到構建起為“一體兩翼、雙輪驅動”的數字結算金融體系和“三基兩引”發展戰略，結算金融取得了跨越式發展。近年來，工商銀行以數據為生產要素，以數字化技術為基礎，積極構建結算金融場景生態；以“非金融+金融”服務打造智慧融合、開放共享的對公支付結算及產品體系，形成多樣支撐的收入結構和價值貢獻，服務的市場主體更廣泛、產品供給更豐富、服務手段更與時俱進。

結算金融的數字化轉型發展趨勢

技術驅動下，結算金融數字化轉型將成為數字金融的重要推動力量。數字化轉型的本質是以數據、技術雙要素驅動，加速業務模式、管理模式的創新和重塑。結算金融從資金匯劃清算系統的投產到率先打造對公網上銀行，再到圍繞服務全量客戶建立線上線下一體化的數字化運營體系，結算金融始終處在數字化轉型的最前沿，在技術驅動下，結算金融轉型發展也正面臨重大機遇。云計算技術為銀行提供了靈活的數據存儲和計算能力；人工智能與大數據技術能夠更準確地分析客戶行為偏好，銀行可以定制個性化金融服務方案；區塊鏈技術在保障客戶交易安全和不可篡改方面，獨具深化客戶洞察、智慧營銷、引流獲客、渠道協同的優勢。結算金融海量的數字資源與新技術強大的數據處理能力形成碰撞，將釋放出巨大的數字資產能量。

客戶需求驅動下，結算金融服務模式將更加多樣化、個性化。隨著移動智能終端、金融科技的不斷創新，銀行與客戶的關系加速重塑，其核心就是從傳統的以支付結算和資金融通功能為主的“資金中介”，向以提供綜合金融服務方案的“服務中介”轉型，這種轉型的關鍵是銀行要融入到客戶的金融需求場景中，從單一的“產品”銷售向“按需定制”的個性化解決方案轉變。在銀行本身差異越來越小的競爭態勢下，誰擁有先進的信息技術、超值的優質服務，誰就會在未來的競爭中立于不敗之地。可以研判，這一趨勢在未來的競爭中將更加凸顯。

競爭驅動下，結算金融服務路徑更加開放化、平臺化。金融科技公司（Fintech）以其技術優勢快速興起，同時強調用戶體驗和生態構建，對傳統銀行業形成較大沖擊并發展成為銀行業的競爭對手。但是，傳統銀行擁有龐大的客戶、數據和信譽，在風險管理方面擁有豐富的經驗，銀行與金融科技公司通過合作，可以在競爭中實現優勢互補，進而推動金融行業的進步和創新。從目前情況看，國有四大商業銀行都成立了自己的金融科技子公司，這些子公司不僅僅服務于母公司，也與外部金融科技公司開展合作，這些合作不僅限于技術層面，更擴展到業務模式創新和產品創新，金融行業數據的整合、共享和開放正在成為一種趨勢。同時，平臺化和開放化的趨勢會促使銀行更加開放API和數據，不斷構建以自身服務為核心的生態，通過與電商平臺、軟件開發商的合作（工商銀行司庫、財資管理云、工銀聚、Saas云產品等都是最具代表性的合作成果），共同構建更加開放的金融服務生態系統。

數字結算金融轉型發展路徑

經過幾年探索，中國工商銀行吉林省分行對結算金融的服務本質和轉型發展路徑有了更為清楚的認識，服務本質就是經營現金流，服務客戶的現金流；發展路徑就是圍繞全量客戶需求、全要素經營和全流程服務實施數字結算金融轉型。

一是數字化客戶洞察。銀行數字化客戶洞察是一個系統化過程，要整合來自不同渠道和部門的交易數據、行為數據，通過建立統一的數據平臺，實現數據的集中管理和調用，為深入客戶洞察打下基礎；要利用大數據分析技術構建包括客戶基本信息、交易習慣、渠道偏好、信用狀況等在內的客戶畫像；通過數據挖掘和算力，對客戶數據進行深入分析，識別客戶的需求和價值潛力，通過客戶細分，為不用客戶群體提供定制化的產品和服務；通過分析客戶對產品和服務的接觸點進一步優化客戶體驗，及時解決服務中的痛點問題，提升客戶滿意度；通過對客戶行為的持續監控和分析，及時發現異常交易，預防欺詐風險，確保業務的合規性。數字化客戶洞察是一個持續的過程，銀行需要不斷收集新的數據、更新客戶畫像，優化分析模型，以適應市場變化和客戶需求升級。

二是數字化客戶營銷。要突出體系化、數字化、生態化營銷，抓好數上識客、場上獲客、鏈上黏客。第一，用好數字化營銷體系的智能化平臺，從數據探查、研發到應用，為用戶提供一站式、一體化營銷用數解決方案。工商銀行“用數賦智工作臺”融合大數據工作站、AI工作站、BI工作站等研發工具平臺，統一用數入口、統一流程管理、統一數字資產、統一運營視圖，全面提升數據研發效率與質量，降低用數門檻，確保數據價值交互與規模化創新，結算金融要做好后續應用推廣工作。第二，用活對公客戶和支付結算數據資產，借助“金融+非金融”產品組合將服務延伸至全產業鏈，提升數字供應鏈場景服務實體經濟質效。通過“采購協同”“銷售管理”“招投標管理”等生態服務線上化體驗，深耕企業數字供應鏈場景，進一步提升金融跨界服務能力和場景獲客能力。第三，夯實合作方生態新模式的價值實效。積極推動合作方生態拓展，將金融服務融入各類場景中，實現合作機構引流拓戶批量營銷落地。結合企業管家云，融合銀賬通服務開展聯動推廣，批量服務代理機構客戶的記賬需求，持續賦能拓戶、不斷提升合作機構向工商銀行引流業務的數量和質量。第四，線上線下要加強渠道融合。數字化營銷不是孤立的線上活動，而是應與線下渠道有機結合，實現全渠道交互融合和多層級協同聯動。

三是數字化產品創新。隨著金融科技在銀行業更廣泛的應用以及數字化轉型進程的推進，銀行與客戶之間的交互方式與服務模式正逐步發生改變。結算金融要堅持以客戶為中心，利用大數據，深入了解客戶行為和需求，構建精準的客戶畫像，通過數據分析，識別客戶價值和生命周期，做優對公產品服務體系，實現個性化服務和產品推薦，賦能大中小微個客戶。面向大型集團客戶，強化司庫服務體系建設，融合企業特色場景拓展實現司庫生態服務外延；面向供應鏈核心企業及上下游客戶，強化供應鏈金融平臺綜合服務，推動金融服務的鏈式延伸；面向中小型客戶，升級財資管理云服務，做深做好“金融+非金融”場景創新，提升客戶綜合管理水平。要加快開放銀行建設，通過標準化API、SDK、H5、小程序等連接方式與生態內金融科技公司、第三方開發者、供應商等其他合作伙伴相互融合，共享數據、算法、交易流程，為生態內的合作伙伴輸出金融服務能力，通過銀行系統與產業平臺、企業業務系統的連接，拓展銀行業務的服務邊界，全面釋放生態內的數據價值與規模價值。

四是數字化運營。對公數字化運營管理平臺（DCOM）是支撐工商銀行對公數字化運營工作的專業化平臺，是線上線下運營協同、以數字化手段賦能對公業務提質減負的有效抓手。結算金融要持續迭代優化平臺客戶篩選、產品推薦的模型算力，將客戶圈選、產品推薦、渠道觸客、運營分析等流程進一步完善打通，將大數據模型工具、各類渠道等數字資源進一步整合，構建全鏈條數字化經營支撐體系。第一，有效觸達。充分運用企業網銀、企業手機銀行、“工銀聚”等平臺渠道，與遠程銀行中心建立起“RCS智能外呼+短信外呼+人工座席外呼”的多渠道、集約化外呼機制，同時做好線下承接，通過柜面、自助設備、營銷通、企業微信等，打通線上線下營銷通道，實現線上線下全域觸達。第二，有效識別。用好對公客戶全產品智能推薦模型，根據客戶數據和行為分析，設計和提供定制化的結算金融產品和服務，向“相似客戶”推薦“相似產品”，提升產品匹配度。第三，有效交互。借助工商銀行智能外呼、對公智慧營銷管理平臺、短信批量觸達等線上渠道，開展客群宣傳、引流跟進，實現對公產品線上精準投放，賦能對公業務發展，通過人工精準回訪，打通客戶提質最后一公里，實現銀企互動的深度融合。第四，有效反饋。結合DCOM系統等實現營銷結果反饋，為營銷結果分析提供依據，并根據實際營銷效果不斷迭代、選擇對應的產品與策略，使客群更精準、產品更合適，營銷更有效，實現全鏈條閉環管理。

五是數字化風控。數字風控是銀行數字化轉型的重要組成部分，其本質是運用新技術對銀行傳統風險管理架構、流程進行重構，以助力數字經濟、數字金融發展。結算金融要利用數字化工具進行有效的風險管理和合規性監控：第一，要提升數據質量，確保數據的準確性、完整性和時效性，為風險評估和合規監控提供可靠的數據支持。第二，利用大數據、人工智能和機器學習技術，對交易數據、客戶行為、市場趨勢等進行深入分析，以識別潛在的風險和異常模式，通過預測分析和行為分析，實現對公賬戶盡職調查環節的客戶風險等級分類，實施差異化盡調，提前預警可能的欺詐行為、洗錢活動和其他非法交易。第三，加強產品風險管理的系統建設，實現持有產品的客戶風險情況監測展示，向總分行各級進行客戶風險提示和預警。

責任編輯_曲玲玓