新时期银行智能化转型思考
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“十三五”时期以来，随着国家对信息科技创新应用的积极推进，越来越多的金融机构将实施数字化转型战略作为提升自身竞争力的关键举措，特别是以商业银行为代表的机构正在呈现锐意进取、积极创新的态势。当前，基于各项转型实践，银行业已经建立起一定的数字化能力，但同时也处于数字化变革有待进一步深入的“十字路口”，发展方向的选择将是其在竞争中制胜的关键变量。
因势而谋：数字化时代的银行画像解析
充分理解银行发展现状及能力象限，将是找到未来方向的重要基础。基于各项数字化关键要素，笔者将银行业的数字化画像简要总结为以下几个方面。
战略规划层面关注全面性，但更应具备实操性。包括国有银行、股份制银行在内的全国性银行，大多将数字化转型战略作为全行级顶层设计和“一号工程”，全面覆盖了业务、技术、人才、文化等多方面内容，其规划周期可延展至未来3～5年，但仍存在行动速度不如预期、行动路线需不断修正等问题；而以城商行和农商行为代表的区域性中小银行，其数字化战略规划同样为全行级高度，但在广度和深度方面往往受限于基础条件和发展目标，与大型银行相比有一定差距，且存在落地计划不够清晰、不够贴合现状等问题。
技术能力层面关注IT系统升级与重构，但有待寻找应用新突破。大型银行已经陆续完成核心系统及外围系统的大型迭代，并在前瞻性技术应用和信息基础设施建设方面积极投入；中小银行更多以单点式、模块式路线进行技术升级，更多选择从信贷、风控、营销等与业务关联度较高的系统入手。然而，纵观银行业的科技建设，其在传统IT方面的投入仍然占比较高，且对数字技术的认知与应用方向较为一致，现处于寻求创新应用模式、搭建开放技术生态的瓶颈期。
数据能力层面关注平台工具，但更需发掘资产价值。大型银行的数据治理工作已开展多年，具备较为优质的数据基础，并且在大数据平台、数据分析系统、数据湖建设等方面积累了丰富的经验；中小银行在数据标准化治理方面尚有提升空间，数据系统存在重复建设、相互隔离等情况。总体上，银行此前注重数据平台工具的建设，对数据价值的挖掘不足，存在数据标签集市建设不完备、风控模型滞后性明显、营销模型精准度较差等问题。
内部管理层面关注组织机制，但更要聚焦流程及效能提升。多数银行在数字化转型启动的过程中，在组织架构层面进行了相应的改革，建立了如数字化委员会、金融科技委员会等部门，但在新型组织的基础上，各类业务、管理流程尚需进一步完善，如信贷审批和清算结算等业务系统需要进行流程再造、业务处理直通化及流程管理自动化等提质增效手段有待丰富。
综合来看，大型银行与中小银行在数字化画像方面，存在关键能力上的差距和发展方向上的差别，但也有着统一的诉求，即战略规划可落地、技术应用要创新、数据价值待激发、内部管理需提效。
顺势而为：银行智能化转型的基础条件现已成熟
2022年可被视为金融数字化转型新一轮景气周期的启动年，在数字经济加速发展、各行各业积极推进“上云用数赋智”的大背景下，《金融科技发展规划（2022—2025年）》《金融标准化“十四五”发展规划》《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》等金融科技纲领性政策密集发布，对关键软硬件技术在金融行业应用的研究攻关提出了指引和要求，这也将形成数字化转型的坚实底座。
其中，《金融科技发展规划（2022—2025年）》更是强调“智慧为民”的重要性，提出要全面推进智能技术在金融领域深化应用，着力打造场景感知、人机协同、跨界融合的智慧金融新业态，实现金融服务全生命周期智能化。全文中“智能”“智慧”字眼合计出现了四十余次，充分体现了顶层设计对智能化的重视。从“数字化”向“智能化”的迈进，有望成为本轮新景气周期的核心主线，也将有望解决上文提及的银行数字化转型过程中的各项升级诉求。
近年来，作为国家层面持续关注的关键技术之一，人工智能不仅被纳入国家新基建的重点建设范围，也被明确写入各项政府文件。人工智能的技术先进性、与产业的融合程度、应用效果等将成为金融机构能否成功进行数智化升级的决定性因素。目前，我国在人工智能技术上坚定投入，数据、算法、算力方面持续取得突破，以计算机视觉、语音分析、对话式人工智能为代表的感知类AI应用已经在金融、零售、制造、能源、医疗等行业的部分业务场景中广泛使用，技术基础环境已日趋成熟。
一组来自IDC的预测数据表明，2025年，全球人工智能市场规模将增至2218.7亿美元，中国约占全球总规模的8.3%，位列单体国家第二，政府、银行业和通信业占比较高，其中，银行业受益于较好的数据基础，以及较早开始采用智能化技术，人工智能市场规模未来将持续增长。
因此，基于当下的政策环境和自身的技术实力，银行业作为较早启动大规模数字化转型的金融子行业，在智能化应用与创新方面，更需要以前瞻性视角开展探索与试点。这也将成为银行实现自我进化、增强竞争力、提升服务实体经济质效的正确选择。
借势而进：不同类型银行该如何开展智能化转型
大型银行夯实云智基座，打造前瞻性示范应用案例
对于大型银行来说，智能投顾、智能客服、金融智能大脑、智能风控甚至是无人银行等，都是其过往率先在智能化应用方面探索获得的丰硕成果，而《金融科技发展规划（2022—2025年）》《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》等文件，均对大型银行提出了更高的期望与要求，即“发挥带动作用和示范效应，加强金融科技共性技术、资源和服务的开放合作”。因此，寻找具备前瞻性、行业性、务实性的创新技术应用方向，成为目前大型银行智能化转型的主要任务。
其一，银行业务高度依赖网络和信息系统，新冠肺炎疫情之后线上化、移动化成为常态，安全、稳定、弹性、智能的信息基础设施将是银行未来开展一切工作的基础。大型银行具备过硬的人才与丰厚的技术积淀，应积极探索云化模式与智能技术在底层的结合，建立健全数据中心智能化运维机制，以云智化基座支撑金融服务创新。
其二，在金融与产业融合方面，受限于数据获取方式及质量、渠道触角广度等问题，银行在融资支持中小微企业、三农等方面更多依赖传统的线下服务体系。大型银行可以在产融结合方面加大智能化赋能力度，丰富智能分析与决策手段，形成“精准化服务、智能化作业、数字化风控”的创新模式。
其三，在普惠金融实践方面，大型银行可以重点关注适老化服务的智慧赋能，依托语音交互、虚拟现实技术和智能化设备终端，以简洁、直观的方式展示金融产品和服务，从当前的大字版、语音版、少数民族语言版等基础的适老和特殊群体服务，向语音交互、语音辅助填报、智能文档识别、虚拟金融员工等服务形态转变，充分利用智能平台，通过智能终端分发资源服务，帮助老年人跨越“数字鸿沟”，使其感受到更有温度的金融服务，这也将是具备行业推广价值的示范方向。
中小银行发挥本地资源禀赋优势，聚焦数智化经营
现阶段，多数中小银行的数字化建设尚处于初期阶段，线上化、移动化是当前的主要任务，对人工智能等新兴技术的落地实践仍停留在单点场景应用阶段。随着对数字化转型认知的深入及技术应用效果的显现，中小银行未来有望围绕银行业务及运营、员工能力及效率、客户体验及收益等方面，以数据驱动为重要基础，以AI赋能为关键手段，形成“数智经营”的新蓝图。
考虑到资金、技术、人才等各方面资源的储备情况，中小银行不能完全复制大型银行的智能化战略，过度地投入前沿的技术研发或IT建设，而应该结合重点业务场景，注重人工智能技术的实际应用，其“数智经营”蓝图可以从“对外的业务智能”和“对内的管理智能”两方面进行系统化探索。
一方面，“业务智能”指的是在数据和AI赋能下，围绕客户需求实现业务全面智能化，包括产品智能、营销智能、风控智能、服务智能等，提升客户服务效率和服务质量，提高客户满意度。在具体的业务方向选择上，大型银行的产品和服务需要考虑全国客户的需求，难以深入结合地域特点推出特色化的产品和服务，同时，由于在某一区域内网点和人员数量有限，大型银行主要服务于区域内大型企业、优质中小微企业等重点客群，无法满足各类客群多样化的需求。而对于区域特色的深入理解、区域内密集的网点分布恰好是中小银行的优势，经过多年的发展，中小银行在本地的市场占有率通常处于领先地位。因此，该类银行要充分利用人缘、地缘、亲缘的资源优势，采取深耕本地的策略，通过精细化运营，借助知识图谱分析、智能管理系统、智能营销等，结合内外部数据，对现有客户进行深入洞察，开展个性化的金融服务。例如，某农商行推出支持当地方言的智能银行服务，以满足本地客户的需求，从而提高其忠诚度，巩固本地市场地位。
另一方面，“管理智能”指的是通过综合运用大数据、人工智能等技术，全面提升内部运营和管理效率，提高决策的精准性和资源配置的有效性，包括智能财务、智能人事、智能办公等。其中，值得重点关注的是对员工的数智化赋能，无论是前端展业工具、知识平台的智能化，还是后端协同办公、构建运维知识库等，目的都是让员工拥有更好的“武器和作战系统”，从而打好数字化转型战役。例如，某城商行打造了全行级企业内部智能搜索平台，行内员工可以在PC端、移动端通过统一的信息查询入口，实现内部结构化与非结构化数据的智能查询与搜索。
在新的发展阶段，深化数字化转型是构建银行业新发展局面、打造高质量发展新引擎的现实需要，是更好支持实体经济发展、更好满足人民群众日益增长的美好生活需要的内在要求。