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大连银行王丰辉:最大的浪、最大的坑、最大的未来

 

以下内容,根据「神策 2020 数据驱动用户大会」特邀嘉宾大连银行网络金融部总经理王丰辉的演讲内容整理所得。

关于银行数字化转型的最小共识

在数字化转型方面,许多银行都是刚刚起步,今天分享下我的想法与认知。

我们现在看,市场上充斥着各类数字化转型的会议,总会让我们有一种错觉:大家对数字化转型已经达成共识了。我也经常和同业的朋友一起交流,发现 1000 个人眼中有 1000 个哈姆雷特:即使在同一家银行,不同部门之间,甚至同一部门中不同团队之间,大家对数字化转型这件事情的认知、方法是千差万别的。

但也能找到一些共性的认知,主要包括三方面:一是能机器干的,就不要让人干;二是一切业务数据化,一切数据业务化;三是建立与以上两点适配的组织和文化。

这三点共性认识,是大家推动数字化转型的最小交集,是银行进行数字化转型的出发点和落脚点。

对银行而言,什么是自己的?

我国大大小小、可以称之为银行的有 4000 多家,包括大行、股份制、城商行、村镇银行等。但包括大行在内,也不可能项目全部自研,都需要外包,并且外包比例较高。同业曾有一位科技部朋友提出疑惑:核心可以托管、系统可以外包、业务可以复制、网点可以撤并。那么对于银行来说,什么是自己的?对银行而言,什么必须在掌控之中?

我们讨论之后,隐隐有一个答案:我们真正可以拿到手上的,就是数据。因为只有数据,能够贯穿从业务,到产品,再到系统,乃至到后台的一条线,在这条线上你可以做前、中、后台的洞察。

让员工做出睿智的决策

再看一个例子。作为银行、保险、证券等行业从业者,大家有没有考虑过,为什么领导们做决策通常是睿智的、权威的,员工就不能做出睿智的决策吗?这也涉及到金融科技转型的更深层次的问题,如何做出睿智的决策?

管理者睿智的决策从何而来?管理者掌握着全面的信息,来自监管、来自市场、来自同业、来自更高视角,而员工因为只是做具体的事情而获得的信息有限。因此管理者要做到两点:第一是放权,需要将一系列的事情全部拆解下去;第二是信息共享,当员工获得与管理者一样的信息量时,就更容易做出睿智的决策。这也是数据的价值。

银行的第四次转型:数据银行

银行从上个世纪至今经历了电子化——市场化——流程化——数字化/数据化四次转型。从第一台计算机在美国诞生之后,整个社会发展就是一个现实世界和虚拟世界不断交互的过程。

电子化是一个映射的概念,即虚拟世界和现实世界无法做交互。要把在现实世界中的难题迁移或映射到计算机中,即映射到虚拟世界,在计算机给出方案后,再返回到现实社会去解决难题。这种情况下是没有交互的,这个阶段强调电子化和信息化。

数字化是 0、1 的概念。这种情况下涉及到交互,就是现实世界和虚拟世界可以交流、对话,但仍有隔膜。而数据阶段,我认为是现实世界和虚拟世界的混同,比如打游戏的人会畅想,全场景、沉浸式游戏,玩游戏时不会有仍在现实世界的“脱离感”“超然感”,混同指的是现实世界与虚拟世界真正实现了一体两面,你在虚拟世界做一个动作就等价于在现实世界做一个动作,反之亦然。

因而,我更愿意将数字化的目标定位为数据银行,更贴切、更有抓手。

数字转型之天时地利人和

说到「最大的浪」,就是“天时地利人和”的问题,即从时代背景、技术的发展、国家政策、整体产业来看。大、智、云、移、链是时代的技术基础,随着 5G、物联网、Alot 等技术的发展,现在进入了产业互联网时代。

另外政策方面,我展示了几份重要的政策文件,包括 2020 年 3 月 30 日,中共中央国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》;央行《金融科技发展规划(2019-2021 年)》(银发【2019】209 号);2020 年 08 月 21 日,国务院印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》;另外,9 月 23 日央行颁发了《金融数据安全数据安全分级指南》。

数据推进过程中的“坑”

在 PPT 中,我列举了数据合规、数据治理、数据应用方面的“坑”,其中最严重的有三个问题:

第一,归属和话语权的问题。

大家想一下,数据怎样才能产生价值?数据必须整合、打通、聚集起来,才能够产生最大化的价值。 

 

科斯定理告诉我们,只要数据权是明确的,并且交易成本为零或者很小,那么,无论数据归属谁,数据终究流转到用得最好、最有效率的机构手中,实现资源配置的帕累托最优。

而事实上,现实的数据是分散的,散落在各个部门、各个系统、各条线的前中后台、总行分行等,由于数据源头分散的天然特点(数据权)与数据聚集之下才能价值最大化(数据价值)的矛盾,那么我们最开始,就要明确数据的归属和话语权。

数据归属和话语权会面临两个挑战:一是数据确权,比如用户在 kindle 阅读器上看自己喜欢的文章,会加标注会划横线,那么这些横线和标注的数据,谁是拥有者?二是数据的交易成本很小吗?除了银行与银行之间,银行和机构之间,哪怕在银行内部,数据的交易成本也是极其高昂的,跨部门的数据都存在割裂,这就是银行的烟囱式难题。

解决方案是什么?一是机构内部进行数据确权,剔除内部交易成本。在机构内部要有一个牵头的、说了算的、看全局的数据管理部门。二是寻找机构之间数据共赢的方案,如何建立可对话的数据标准,如何在保护隐私的前提下实现数据共享,例如,现在常提的知识联邦,这都是行业的呼声。

第二,两条腿走路的问题。

许多银行在数字化转型上投入逐年增多,但普遍存在着数据质量不高、数据人员缺乏与数字化转型对“数据”迫切诉求之间的矛盾。 

 

我认为银行的数字化转型,需要绕过一个个的台阶与门槛,一步步地来实现,并不存在所谓的“后来者居上、弯道超车”。比如前一段时间朋友圈刷屏的“中台”,许多机构都在做中台。实际上中台是“生长”出来的——在业务发展的过程中,遇到了问题,比如重复建设、资源浪费、多头管理、数据打通等问题,在解决问题的过程中开始做中台,而不是盲目去做的,为了中台而中台,反而会导致资源浪费。

在全数据链条的打通上,存在一个很尴尬的问题:前中后台的数据打通导致数据链条很长,在链条上有渠道产品经理、渠道 IT 人员、业务产品经理、业务 IT 人员、数据厂商分析师、数据厂商 IT 人员等多人,这让沟通的成本非常高。仅仅测试一个埋点,至少需要涉及 4、5 个人,甚至 8、9 个人。

对此,我觉得从三个方面来解决:一是数据治理(质量)与数据应用(分析、挖掘)同步推动;二是建立充分授权、行动敏捷、横跨“全数据链条”的小型团队;三是人员外包与自有数据人员培养并行,这是先进同业在实践的道路。

第三,一起进步的厂商。

2020 年是数据 To B 的元年,数据行业经过了大浪淘沙,纯数据生意已经不是主流,像神策这样的厂商已经从原来单一的产品发展到产品矩阵,并开始重视行业解决方案。

 

据不完全观察,我认为数据赛道的厂商主要分为两类:一种是不含数据的,包括提供行业解决方案和 AI 解决方案;一种是含数据的,提供行业资源解决方案。总的来说,存在六大问题:

一是标准品与银行个性化需求之间的矛盾。To B 都希望自己是标准品、SaaS 的模式,按年收费特别爽。但每家银行的技术水平层次不齐,标准品 + SaaS 的模式显然无法满足个性化需求。

二是标准品与银行所处数据阶段的不匹配。银行的数据治理还没有完善,若上来就匹配一款需要非常成熟的数据基础的产品,银行也是难以使用的。

其余几点还包括:产品仍缺乏行业适配,缺乏行业解决方案;多产品矩阵的松耦合与紧耦合;产品操作不友好,复杂度高;本地化部署、迭代与人力成本的不匹配的问题。

针对厂商的建议,我做了思维导图。这里重点说下客户成功,有些 To B 厂商成立了客户成功部。To C 和 To B 不同,To C 可以一个人决策,而 To B 要打动 3 个层面:一是管理层,二是业务负责人层,三是经办层。管理层需要掌控感,目的是辅助决策,辅助战略;业务负责人,需要产品辅助完成 KPI,以及实现边界突破和亮点;经办层面关注操作是不是友好、快捷、能力提升等。

在选型 To B 产品中,通常能够拍板买产品的人和具体使用的人不是一拨儿人,因此必须要满足这 3 个层面的需求。从这个角度讲,To B 的本质还是 To C,影响决策链上的个人。 我从进入银行开始,一直在电子银行部、渠道管理部、网络金融部或数字金融部,一直做的是金融 + 科技的事情。针对数字化转型,我一直在思考怎么去推动一个银行的转型,怎么去推动一个行业的转型。我认为转型的难点是在认知层面,个人认知是一切的发端,在于如何去影响上下左右。但我们不得不承认,改变某个特定机构比较难,改变某个特定个人比较难,但是在一个行业中,认知转型是渐进的,有快有慢,可以先筛选快的企业,快的个人,如果把认知转型看成一个向上不断增长的阶梯,我们需要切入在更高阶梯的企业、更高的个人。因此,我的结论是:To B 更大的格局,是圈定并影响行业中不同阶梯的个人。

最大的未来,如何界定未来?

在未来十年,我们可能来到数据社会,或者智能社会,这会呈现什么状态?

政策层面:具有极其明确且严格的数据确权和数据保护,遗忘权、隐私权,我觉得这未来是标配,这是大方向。

用户层面:现在由于监管层面和业务层面的约束,用户仍避免不了到柜台办理业务,但未来用户一定可以足不出户就可以享受所有金融服务。

金融层面:金融隐藏在场景、链条、生态之中,看不见,又无处不在。目前金融面临脱媒的问题,为什么银行 APP 的活跃度没有天猫、京东那么高?因为用户第一需要的是生活,企业第一需要的是生产,因此金融必将嵌入到生产、生活,这是不可避免的。

数据:社会包括金融机构的运行、决策全部建立在数据之上。

人:每个人将从繁琐的事务工作中被解放出来,更关注价值创造。

以上是我的分享,仅代表个人观点,谢谢大家! 

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