報告編委
報告指導人
張揚 愛分析 聯合創始人&首席分析師
報告執筆人
馮偉 愛分析 分析師
李毓 愛分析 分析師
外部專家（按姓氏拼音排序）
卜凡德 飛算科技 聯合創始人&執行總裁
陳吉平 袋鼠雲 創始人&董事長
方磊 九章雲極 董事長
孫昌勳 容聯雲通訊 創始人&CEO
吳華夫 思邁特軟體 創始人&CEO
王勁 融慧金科 董事長&CEO
王磊 百應科技 創始人&CEO
鄒泉 創新奇智 COO
張新昌 華策數科 CEO
周宇 中原消費金融 副總經理
特別鳴謝
報告摘要
營銷風控一體化管理，銀行業數位化轉型的核心環節
銀行業將進入長期低增長的「存量時代」，客戶黏性下滑、獲客成本高企、風控能力缺失等挑戰日益凸顯，銀行業金融機構亟需全面提升數位化經營能力。
風控手段單一、批核率過低等因素推高了獲客成本，銀行業金融機構應當將風險因素融入到客戶洞察維度中，實現風控前置，從而有效提升批核率，降低獲客成本，並完善全流程風控管理體系。
客戶運營能力缺失成為提升銷售漏鬥轉化率的主要瓶頸，銀行業金融機構應當構建精細化的客戶運營體系，持續挖掘優質存量客戶的潛在價值，從而有效提升客戶粘性，降低獲客成本及風控壓力。
信貸全生命周期中的風險因素眾多，成為推高不良資產率的首要原因，銀行業金融機構應當建設覆蓋貸前、貸中、貸後等各環節的風控體系，從而支撐業績穩健增長，有效遏制不良資產率上升態勢。
敏捷IT團隊建設，銀行業數位化轉型的重要支撐
數位化的營銷與風控體系的構建，對傳統模式的IT團隊與工具構成了新的挑戰，銀行業金融機構同樣應當推動IT團隊的數位化、敏捷化轉型，從而實現全方位、多層次的數位化經營。
數位化時代下，大數據、AI算法、應用交付、IT運維是IT團隊的四類核心業務，銀行業金融機構應當構建支撐四類業務的敏捷中臺體系，提升IT團隊的業務支撐能力，推動其由「成本中心」向「價值中心」轉型。
為此，本報告將面向銀行業金融機構的決策層、業務負責人與IT負責人，以專業視角梳理銀行業數位化轉型的典型場景與業務訴求，並提供策略建議、落地方法論與最佳實踐案例，從而推動銀行業金融機構數位化轉型進程。
目錄
1.三大數位化經營策略，助力銀行業突破困局
2.制定精細化營銷策略，推動業績穩步增長
3.建設全流程風控體系，降低風險成本壓力
4.打造高價值、高效能的數位化IT團隊
5.未來展望：開放銀行構建無界金融生態
結語
關於愛分析
研究諮詢服務
1.三大數位化經營策略，助力銀行業突破困局
1.1 新周期、新常態之下，銀行業金融機構面臨重重挑戰
在中國銀行業金融機構中，國有商業銀行、股份制銀行、城市商業銀行、農村商業銀行、消費金融公司等均是信貸市場的重要力量。但是伴隨著國內經濟進入新周期、新常態，大中小商業銀行等傳統金融機構與消金公司等新型金融機構，分別展現出截然不同的發展態勢。
根據銀保監會2012~2020年間公布的數字顯示，儘管中國商業銀行的利潤呈穩步上升趨勢，但年均增長率已經降低到個位數，且大部分年份都明顯低於中國GDP的年增長率。
2019年，中國商業銀行的利潤年增長率重新出現增長態勢。但是，2020年初以來，新冠疫情對實體行業帶來衝擊，再加上銀行面向企業的大幅讓利，因此國內商業銀行全年利潤出現負增長可能性較高。
從長期來看，多方面因素將導致銀行未來淨利潤增速維持在中低水平，銀行業的「存量時代」已然來臨：
1）國內宏觀經濟受到國際環境影響，未來仍將維持在中低速增長態勢，信貸需求增長將持續受到抑制；
2）隨著中國銀行業利率市場化改革的持續深入推進，銀行信貸業務的利潤空間將不斷被壓縮；
3）隨著移動網際網路的發展，以及網際網路巨頭旗下的金融生態、純線上的網際網路銀行的崛起，數位化的金融產品已經成為年輕消費者的主流選擇，大量消費場景被這些市場新進入者所佔據，傳統金融機構的零售業務根基出現動搖。
相比於面臨低增長困境的商業銀行，持牌系消費金融公司作為銀行業的新興勢力，近兩年業績整體表現亮眼。根據2019年披露的財務數據，相比於2018年全年，多家利潤基數較低的中小規模消金公司淨利潤增速超過100%，其中最高增速高達1800%。
此外，截止2020年10月，國內正式成立與獲批籌建的消費金融公司已達30家，其中有銀行參股或控股的比例超過2/3。從資產規模來看，捷信消費金融、招聯消費金融、馬上消費金融是持牌消金中的前三甲，而招聯消費金融、馬上消費金融分別由招商銀行、重慶銀行參股。可以看出，布局持牌消金公司，已經成為許多商業銀行構建金融生態圈、擴大參股收益的重要手段。
整體來看，持牌消金公司業績增長較快的主要原因，一方面在於其輕資產、數位化的經營模式，另一方面則在於其更加貼近下沉市場客戶的消費場景，並根據用戶真實消費需求，精準地推出金融產品。
因此，面對來自經濟周期與市場環境的重重挑戰，銀行業金融機構亟需借鑑新型金融機構的先進數位化經驗，實現數位化驅動的經營策略。
根據對銀行業金融機構的大量調研，愛分析歸納出現階段應用最為普遍的三點數位化經營策略：
1）制定精細化的客戶經營策略，推動業績穩步增長；
2）構建全流程的數位化風險管理體系，降低風險成本壓力；
3）打造高價值、高效能的數位化IT團隊，實現「成本中心」向「價值中心」轉型。
1.2 策略一：制定精細化營銷策略
隨著移動網際網路帶來的流量紅利的挖掘殆盡，銀行過去的粗放式營銷與經營策略，帶來的問題逐步凸顯，這也是銀行近年來淨利潤增速下滑的主要原因之一。
對此，銀行當下最迫切的需求之一，在於通過對數位化技術的積極採納，打造以客戶為中心的、營銷風控一體的數位化經營能力，從而實現信貸業務營收和淨利潤的持續增長。
長期來看，零售、小微業務在銀行營收中的比重將持續上升，未來銀行業績增長的重點也將在於零售、小微業務，其中有幾點關鍵原因：
1）在利率市場化進程中，銀行在零售業務中議價能力更強，因此零售業務比重更大的銀行能夠更好地抵禦利差下行帶來的壓力。
2）從2010到2019年，個人消費佔中國GDP的比重從36%上升到39%，投資佔GDP比重從48%下降到44%。這意味著中國經濟的增長引擎逐步由以投資為主，轉向投資與消費並重。
3）國家政策大力推動小微金融、普惠金融的發展。從2018年起，銀保監會已經將小微企業貸款納入重點監測統計範圍。在疫後經濟恢復階段，小微信貸也成為國家推動復產復工的重要手段。今年上半年數據顯示，銀行業金融機構普惠型小微企業貸款同比增長28.4%。
但是，相比於公司業務，零售與小微業務受經濟環境衝擊更加明顯，這也放大了營銷獲客與風險控制之間的固有矛盾，使得銀行在制定零售、小微信貸的營銷策略過程中，面臨著兩難的困局。
為此，銀行營銷與風控部門需要從三方面構建以客戶為中心的、營銷風控一體的精細化客戶經營策略，破解營銷與風控間的矛盾與困局：
1）挖掘存量客戶：隨著信貸業務的增量市場空間逐步被開發殆盡，以往的粗放式業務增長模式難以為繼。因此，銀行應當通過數位化能力，採取精準客戶洞察和風控前置，從而提升獲客效率和精準度，深度挖掘存量市場價值，獲得新的營收增長空間。
2）提升客戶粘性：新生代消費者所面對的金融產品的多樣性和可選擇性極大豐富，對客戶體驗更加挑剔。因此，銀行應當通過數位化能力，在產品個性化、批核效率等方面不斷優化客戶體驗，進而提升客戶粘性，降低因客戶流失帶來的收入損失。
3）降低獲客成本：相比於新型金融機構，傳統金融機構存在線上渠道弱勢、用戶洞察能力欠缺、風控手段粗放、批核效率過低等問題，進一步導致了其單位獲客成本過高。因此，銀行應當通過數位化能力，優化營銷和風控環節，降低單位獲客成本。
1.3 策略二：構建全流程的數位化風險管理體系
為了實現淨利潤的穩定增長，銀行在關注業績增長的同時，需要更加重視對成本的控制，而風險成本是銀行成本的重要組成部分。
根據銀保監會自2019年來的統計數據顯示，國內商業銀行的不良貸款率呈現持續上升趨勢，這意味著風險成本對銀行的淨利潤壓力正逐步增加。
據銀保監會數據顯示，相比於2020年年初，2020年一季度末全國銀行業金融機構的不良貸款率上升0.06%，達到2.04%。其中，住宿餐飲業的不良貸款率上升0.14%，小微企業的不良貸款率上升0.12%，個人消費貸款的不良貸款率上升0.13%，均高於全行業0.06%的平均水平。
在後疫情時代，國際形勢的日益複雜化，宏觀經濟的不確定性因素增加。由於零售和小微客戶受經濟環境變化影響更加明顯，銀行需要從兩方面建設面向零售、小微信貸全流程的數位化風控體系：
1）控制新增不良資產：新增不良資產主要產生於貸前準入、貸前授信、貸中預警階段，信用風險、欺詐風險是兩大風險來源。因此，銀行需要通過實時反欺詐、關係網絡反欺詐、智能評分卡、決策引擎、貸中監控等多種數位化風控手段，控制信用風險和欺詐風險，控制新增不良資產的產生。
2）化解存量不良資產：存量不良資產主要產生於貸後逾期案件。因此，銀行在存量不良資產化解過程中，需要通過精細化催收策略、智能催收與質檢等方式，重塑貸後逾期處置管理體系，化解存量不良資產。
1.4 策略三：打造高價值、高效能的數位化IT團隊
在風險成本之外，IT成本是銀行信貸業務中的一項重要成本投入。
據公開數據顯示，從2014到2020年間，中國銀行業IT投資規模均保持著8%以上的年增長率，年平均增速明顯高於淨利潤增速。這意味著，IT投入正成為銀行的一項越來越沉重的負擔。
傳統意義上，銀行IT部門的主要價值在於對銀行現有業務流程進行信息化支撐和管理。
但是，面對數位化轉型的需求，傳統的IT部門一方面缺乏客戶視角和業務視角，另一方面溝通環節過多，決策支持效率低下。如果銀行不改變IT部門的定位，那麼其對銀行業務的價值僅限於降本增效，難以進一步推動銀行實現業務創新和業績增長。
因此，銀行IT部門應當從兩方面出發，打造高價值、高效能的數位化IT團隊：
1）以客戶為中心，加快決策支持效率：銀行需要彌合業務與IT之間存在的信息鴻溝和技能鴻溝，改變傳統IT部門被動響應的角色定位，使其站在客戶和業務視角考慮自身工作價值，實現基於數據的業務決策過程的普及化和敏捷化，從而更好地服務終端客戶。
2）提升應用交付效能：傳統IT模式的應用交付效能十分低下，難以及時響應業務變化。在數位化轉型的背景下，銀行IT部門需要更及時、低成本地響應來自銀行內外的各類需求，包括各類功能性、體驗性需求以及故障，同時更敏捷地交付各類應用，包括業務類應用、報表分析類應用等。
2. 制定精細化營銷策略，推動業績穩步增長
隨著信貸市場增量空間的開發殆盡，銀行應當立足於用戶場景、用戶洞察、用戶觸達、用戶轉化、用戶運營等用戶全生命周期，從挖掘存量用戶、提升用戶粘性、降低獲客成本三個方面入手，制定精細化的營銷策略，推動業績穩步增長。
2.1 用戶場景：構建多元用戶場景，增強用戶粘性
銀行業金融機構傳統獲客方式主要依靠線下網點分銷，銀行零售業務的存款總額與網點數量呈正相關。然而，隨著網際網路的興起，依靠網點分銷獲客的方式局限性也逐漸暴露：線下獲客成本高，觸達客群範圍小，不能充分利用來自網際網路流量的價值。
特別是在支付寶等網際網路巨頭興起後，銀行以分銷渠道主導的傳統客群增長模式已不再適用。銀行個人存款增長和物理網點數量的正相關關係弱化。例如，截至2019年，工商銀行網點數量比2016年減少了約3%，但個人存款增長了17.3%。
目前，有越來越多的銀行通過構建「金融+非金融」生態產品與服務體系，實現場景化獲客。例如，不少銀行和阿里、騰訊等網際網路公司做流量互換，進行聯合發卡，或者和航空公司或酒店集團等聯合運營，進行線上獲客。
對於銀行而言，構建生態圈的好處主要體現在提高用戶粘性、開發新客群、獲得多維度信息源三個方面。
值得注意的是，在構建金融+非金融生態圈過程中，銀行自身定位也隨之變化：通過對服務生態的主動延伸，生態圈中各參與主體的經營邊界將更加模糊，產業鏈不同參與者的話語權將發生變化。原本強勢的銀行不一定成為生態圈的主導者，擁有數據和流量優勢的電商平臺、社交媒體平臺或將擁有更多話語權：網際網路公司往往不會把最為優質的客戶群分給銀行；且對於銀行而言，流量競價成本高、ROI低。
因此，如何構建生態圈，並掌握在生態圈中的話語權，成為銀行業金融機構需要考慮的問題。在這一方面，以中原消費金融為代表的領先消費金融公司已經有成功的實踐案例可供借鑑。
精細化運營，中原消費金融構建數位化營銷閉環
中原消費金融是近年來發展較快的消費金融公司，2019年實現營收12.2億。自2016年成立以來，中原消費金融早期更側重於擴大用戶基礎，在精細化運營領域投入不足，存在著客戶轉化率低，批核率較低的問題，也導致了較高的獲客成本。
從2019年下半年以來，中原消費金融嘗試在用戶運營領域發力，建立數位化驅動的精準營銷體系，從用戶挖掘、用戶觸達、用戶轉化和用戶運營出發，構建數位化營銷閉環，提升用戶轉化率，降低獲客成本。
總體而言，中原消費金融的數位化轉型戰略可分為三個階段。
第一階段是數據準備階段。中原消費金融構建統一的大數據平臺、數據中臺和AI中臺，進行數據治理，對各類數據統計口徑進行標準化處理，將不同業務條線之間的數據打通。
第二階段和第三階段分別是發現問題和通過數據解決問題的階段，中原消費金融專門成立了商業智能部，指導業務部門使用數據。商業智能部負責宏觀方面的模型制定，比如產品盈利性模型，對所有產品情況進行統一展示，明確業務發展方向。業務部門負責微觀層面的模型制定，例如獲客模型、審批模型、營銷模型的制定，實時對模型效果進行評估。
大數據架構演進，構建精準營銷體系
在基礎設施平臺建設上，中原消費金融建立了大數據平臺、數據中臺和AI中臺，通過統一的360°標籤畫像體系建設，為差異化的營銷獲客提供數據智能服務，達到千人千面的營銷效果。
大數據平臺：面對海量的來自網際網路的數據，需要構建支撐高吞吐、高並發且數據承載成本低的一體化數據架構。大數據平臺能夠內外部數據源進行清洗、打標、變量計算。
-數據中臺：數據中臺在大數據平臺基礎之上，對數據管控流程、數據標準、數據腳本、數據質量評估等數據治理相關指標進行了標準化規定，並匯集各類標準化營銷模型（例如，客戶畫像建模、簡訊營銷平臺標籤建模、埋點優化模型等）和數據分析報告，將模型和數據分析結果用於各類營銷場景中。此外，數據中臺對大數據平臺進行了優化，能夠做到按照應用的重要程度進行數據調用，有效提高了業務響應速度，進行季節性或即時性營銷分析活動。
-AI中臺：AI中臺負責AI模型訓練、開發、部署和共享，在大數據平臺和數據中臺之上，加入了AI能力，建立數據智能平臺。通過AI中臺，中原消費金融能夠使用統一的智能ETL平臺，利用AI算法完成結構化和非結構化數據的採集，智能識別聲音、圖像、文字等信息，提取非結構化類數據價值。此外，中原消費金融通過AI人工智慧引擎，能夠進行自動化建模、決策輸出和模型迭代優化。
精細化數據運營，優化數據應用效果
在完成底層數據基礎設施建設之後，中原消費金融建立了一套完整的數據分析體系和精準營銷體系。中原消費金融建立了智能SAAS BI體系，為各級管理者提供智能化的數據決策服務，自動監控經營情況並進行智能化預警提醒。此外，中原消費金融建立了精準營銷體系。中