政策引领与转型历程
        2024年11月中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，以数字化转型为核心，系统推进金融机构在战略规划、技术支撑、数据治理等方面的转型，运用数字技术提升多领域金融服务质效，夯实发展基础，完善治理体系。目标是到2027年底建成适应数字经济的金融体系。
        “十四五”期间，银行业数字化转型全面推进。在战略规划上，积极响应政策，明确转型方向；业务流程加速线上化、智能化，像个人金融服务通过拓展线上渠道、构建互联网客群体系，成效显著。数据治理方面，虽起步晚但逐步完善，构建资产管理体系，加强质量控制和应用。科技能力大幅提升，优化数据中心布局，推进架构转型，引入敏捷研发运维体系。不过，转型中也面临方向不明、数据孤岛等问题，后续仍需持续提升。金融五篇大文章也与银行业数字化转型相互促进、紧密相连。
        
数字化转型愿景与蓝图
        数字化转型旨在构建连接一切的能力，打造最佳客户体验银行。借助数字技术，通过持续转型与流程重塑，实现与全渠道利益相关者的互联互通，构建数据和信息高速通道，整合各类数据资源与终端。这一理念要求银行秉持以客户为中心的理念，整合优势资源，弥补短板，为客户提供卓越体验。
首先，推进八大领域能力建设。打破业务条线边界，从生态视角思考客户经营，推进零售、对公、同业及金融市场业务条线数字化转型，形成“连接一切”的能力。构建业务、数据、技术三大中台，提升共享复用、数据应用和支持保障能力，加大构建人工智能（AI）能力。以客户旅程为抓手，整合渠道服务，优化业务流程，提升客户体验。
其次，构建六大转型保障。在理念层面，通过宣贯和考核激励，推进数字化战略理念转变，树立开放协同、长期价值导向。在传导层面，建立“金融科技委员会——数字化转型办公室——执行团队”三层架构，明确职责，保障任务高效传导。同时，建立数字化领导学院，提升管理层数字化能力。此外，建立数字化转型目标管理体系，设置全行级和产品级指标，打造转型管理闭环。在执行层面，持续提升数字化资源投入，优化资源配置决策机制，合理利用创新基金，加大金融科技投资。强化组织架构联动协同，建立全行数字化平台运营能力。绘制人才地图，引进和管理数字化人才，建立培养体系。
最后，应规避常见误区。“十五五”期间数字化转型重点在于商业模式进一步转型，而非电子化、信息化；主战场是存量重塑，而非增量布局；难点在于组织机制变革，而非技术创新。转型应遵循业务引领、科技推动的原则，注重业务创新、价值创造和组织变革，采用端到端、一体化、跨部门的敏捷迭代方式推进。
        
各业务板块数字化转型
        （一）零售银行数字化转型。自2018年起零售银行开启数字化转型，从现状来看，银行的客户经营、生态布局、渠道建设与经营体系等仍有成长空间、数字化支撑仍有不能支持业务快速发展等问题。“十五五”期间，将致力于打造全渠道、超渠道服务的零售银行。关键趋势包括客户触点多样化、人机界限模糊、跨渠道交付、个性化服务、无缝对接，AI全功能覆盖等。新型分销模式将更自动化、个性化，银行可通过制定战略、拓展生态、升级渠道、优化网点布局、培养人才等推动转型。为此，应构建生态、渠道、经营三层数字化能力体系，以客户旅程为主线。
（二）公司银行数字化转型。目前公司银行业务面临诸多挑战，需选择差异化业务模式，实现精细化管理，建设平台化产品体系，打造数字化创新能力。“十五五”期间，需进一步加强平台化建设通过连数据、建平台、推生态来支撑公司业务的发展，在营销、风控、运营端持续创新，重视大数据应用，行业专业化，在落地不断完善组织机制、生态场景、数字工具等。领先银行已先行布局，中小银行在“十五五”前一两年是追赶关键期，应沿袭“十四五”期间深度布局产业生态，打造数字化差异竞争优势的打法。从客户旅程重塑和行业专业化能力打造等角度切入，客户旅程涵盖多类重点旅程，行业专业化体现在授信、产品、营销专业化，持续搭建完善两大平台（产业洞察平台、客户经理赋能平台），实施路线建议应包括明确的目标战略、调整组织架构方案及优化业务流程等方面。
（三）同业金融市场数字化转型。“十四五”期间金融市场竞争格局初步重塑，银行金融市场业务数字化加速，自动化趋势明显，未来产品和服务将更依赖技术，部分业务被数字化平台涵盖。
        “十五五”期间，将加大强化客户服务力度，提升金融交易与业务管理能力，实现客户经营、内控管理、交易投资和数据建设线上化，前中后台协同发展。前台构建合作生态圈，中台强化系统建设，后台打造支撑体系，同时加强人员、风险管理体系建设和系统支撑。对此，应拓展生态布局，打造线上线下一体化渠道，做强同业系统平台。实施路线建议包括制定战略规划、加强组织协调、推进业务创新等方面。
        （四）银行风险管理数字化转型。“十四五”期间行业格局变化，传统行业转型、新兴行业崛起、产业链耦合度加深，客户需求演进、新兴行业企业崛起，对银行风控体系提出新要求，传统风控逻辑难以满足需求。“十五五”期间，需持续构建行业导向、数字化、敏捷化的专业风控体系。一是建立行业专业化风控体系，加强行业研究，建立定制化评估框架，调整授信政策，打造专家团队；二是提升风险管理“数智化”水平，打造风险数据中台，建立智能化工具与系统平台，充分利用领先AI大模型能力；三是提升风险决策敏捷化程度，加强前中后台协作，前置风险角色，优化审批模式，精简审批流程。此外，转型的关键举措是核心业务风控模式数字化持续升级，实现客户风险统一视图，推进数字化风险工具和系统升级，建设业务全景风险视图，提升资源配置决策能力，加强各类风险数字化管理，强化风险运营模式敏捷转型。
        （五）银行运营数字化转型。环境变化促使银行运营转型，客户行为、竞争格局、监管政策和技术进步是主要驱动力。运营转型有助于控制成本、释放销售潜能，提升银行竞争力。全球银行业运营转型经历“集中化”“精益化”“数字化、智能化”三个阶段。国内银行正从“集中”向“精益运营”和“智慧运营”迈进，有实现弯道超车的潜力。“十五五”期间，需持续将接触层向线上化、定制化发展，交付层趋向自动化、集约化，管控层呈现云端化、数据化。银行业需把握这些趋势，重塑三层（接触层、交付层、管控层）运营体系。应从顶层设计、前后台分工、流程优化、组织治理、基础管理能力建设五个方面入手。以“客户旅程重塑”为手段，明确运营目标，量化成果，规划路径；扩大运营板块覆盖范围；运用综合手段统筹优化流程；建立组织和机制保障；加强价值管理、团队建设和变革管理。
        （六）数据能力建设。“十四五”期间，银行数据体系依然存在“找数难、取数难、用数难”等问题。数据基础能力框架包括数据治理精细、数据服务高效、数据组织与人才一流三个方面。首先，应围绕数据标准体系建设、数据管控能力、数据质量问题处置、数据安全体系和数据治理文化五个方面推进。完善数据标准管理闭环，强化事前、事中管控，构建数据质量监控和处置体系，加强数据安全防护，培养数据治理文化。其次，“十五五”期间升级完善全量数据体系、持续构建全新的全域数据体系。从数据采集、整合、分析、服务四个层面打造支撑体系，统一平台采集，打通数据孤岛，构建分析闭环，结合应用场景建设数据赋能产品和平台。最后，应推进数据文化建设，完善数据组织体系。
        （七）信息技术(IT)能力提升。银行IT部门任务繁重，有些项目交付不及时。银行应建立目标应用架构，基于全行价值链模型规划架构，提升架构管控能力。架构转型方面，中台建设是企业组织和客户服务架构的整体转型。“敏前台、大中台、强底座”架构模式成趋势，包括基础能力中台、零售中台、企金中台、同业与金融市场中台。转型需分阶段逐步建设完善。技术升级方面，“十五五”重点仍需推进核心业务解耦、开放微服务体系、基础设施云化和安全保障四大基础设施能力建设。实现底层金融服务组件化、标准化，打造开放微服务体系，推进基础设施云服务化，构建全行一体化的安全防护体系，同时需加大AI的研发力度，实现自主可控。交付体系方面，银行需具备敏态与稳态能力，针对不同需求采用不同对接模式。通过搭建DevOps(一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发应用程序、技术运营和质量保障部门之间的沟通、协作与整合)部署闭环，实现开发运维一体化，提高交付团队响应能力。
        
落地工具：客户旅程与客群经营
        （一）客户旅程优化价值。银行数字化转型常陷入四大误区，即片面关注前端优化、后端优化、技术升级以及碎片化投资，导致转型效果不佳。客户旅程则是打破“碎片化、点状化”困局的关键，能驱动前、中、后台全面整合。根据我们全球领先银行案例，客户旅程转型成效显著，可实现成本降低15%至25%，收入提升10%至20%，净推荐值（NPS）提升20至40个点。
        客户旅程与传统流程优化不同，更关注客户体验、强调端到端和具备全方位视角。通过实践绘制银行业客户旅程全景图，比如一家银行的零售有四大类10至20条重点旅程，对公有五大类20余条重点旅程，且每条旅程可层层下钻至三级旅程。客户旅程重塑项目以全行旅程优先级评估为先导，单条旅程重塑为抓手，战训结合为赋能主线，体验指标监测体系与平台建设为基础设施能力。为了更好地赋能客户旅程优化，银行可以采用“交钥匙”的方式，通过授课介绍客户旅程的定义、案例、方法论与工具，让学员参加考核。同时，通过实战提供应用场景驱动的培训，比如角色扮演等。
        在客户体验方面，银行需要构建客户体验监测指标库，围绕六大驱动因子，覆盖全行级、全业务、全渠道，结合主观和客观指标。主观指标包括客户/客户经理体验问卷与标签库，客观指标包括运营指标库和埋点指标库。同时，银行还需要建设客户体验平台，通过问卷中心、工单与预警中心、体验指标仪表盘三大功能，实现全渠道、准实时监控客户体验。
        （二）客群经营体系建设。客群经营内涵为“客户导向”，强调全生命周期经营，打通全经营链路。包含三大体系：客户分层从价值等级视角，用于常态化体系建设，建立差异化服务体系；重点分群从特色集群视角，用于优势和潜力客群深度经营，划分特征客群并制定策略；微客群大数据用例从生命周期视角，用于关键转化点发力，挖掘线索并匹配标准动作。
        零售银行发展初期以“销售导向”为主，随着客户增长饱和与数字化浪潮冲击，需转变为“客户导向”，获取客户全生命周期价值。建立客群经营体系是实现转型的关键，BCG全球领先银行案例显示，有效落实个性化客群经营可使客户流失率降低5%至10%，互动率提高100%至200%，业务处理成本降低20%至30%，收入增长5%至15%，净推荐值（NPS）增加7%。
        开展客群经营，一方面是方法论框架，基于大数据的客群经营需客户分层、分群和大数据用例协调统一并持续推动；另一方面是转型思路：建议采用“经验﹢数据”来制定客群策略，借鉴经验，利用内部核心数据，从经营和管理能力诊断来制定策略，配合利用进阶数据和高级算法模型制定策略，不断提升客群体系化经营能力。
        （三）客群经营工具。客群经营体系建设以全行诊断与策略规划为先导，客群经营策略为抓手，智能运营为基础设施能力，持续推广与迭代升级。起步阶段应选择明确切入客群，通过五步流程形成策略制定、执行与迭代优化闭环。客群选择模型从战略目标、自身基础、市场情况维度精准定位目标客群；客群特征画像从基础特征、数据分析、金融产品使用行为分析维度做好了解你的客户（KYC）的工作；全生命周期覆盖产品，逐步搭建并完善作为客群经营大脑的策略管理平台。
        智能运营包含用户运营、活动运营、新媒体运营、社群运营、内容运营5个工具组。其中用户运营工具组涵盖数据采集、关键指标分析、用户分层等核心工具；活动运营工具组包括活动设计、策划、效果评估和复盘优化工具。
        对此，应以销售管理为抓手，敏捷团队为攻坚力量，项目管理办公室（PMO）统筹战略执行。销售管理工具组包括挂图作战指引细分展业目标；敏捷团队工具组在总行成立跨职能攻坚团队，建立沟通和推进机制，赛马机制激发机构和团队产能。PMO工具组建立销售检视与专项推动机制，包括PMO推动会组织把握关键指标和解决问题，PMO执行看板追踪推进过程保障举措落地。
        
人工智能在银行业的应用展望：从工具到战略引擎
        （一）AI在银行业的当前应用场景。一是智能客户经营与精准营销。其中个性化推荐，通过大数据分析客户行为、生命周期阶段及风险偏好，AI可生成千人千面的产品推荐；其中远程银行与智能客服，AI驱动的聊天机器人如生成式AI可处理80%的标准化咨询，结合自然语言处理（NLP）技术，实现7×24小时服务，降低人力成本的同时提升响应效率。二是风险管理与智能风控。其中反欺诈与信用评估，AI模型如机器学习、图计算可实时识别异常交易、伪造身份和团伙欺诈；其中贷后监控与预警，AI结合物联网和边缘计算技术，动态追踪资金流向，预判风险信号，实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转变。三是运营效率提升。其中流程自动化（RPA），AI替代手工操作，应用于开户、对账、报表生成等场景，减少人为错误并释放人力资源。
        （二）未来展望：AI驱动银行业态升维。首先是开放银行与生态融合。AI将加速银行与外部生态的深度连接。例如，通过两个单独的软件系统之间的通信和数据交换（API）嵌入电商、政务等场景，AI可实时解析客户需求，动态生成金融解决方案（如供应链融资、跨境支付），实现“无处不在的金融服务”。其次是生成式AI（AIGC）的规模化应用。其中内容生成与合规管理，AIGC可自动生成产品说明书、合规报告，甚至定制化营销文案，减少人工成本。未来，AI虚拟员工可能承担从KYC到复杂产品设计的全流程服务，甚至参与投行项目书的撰写与路演。还有智能化核心能力重构。其中动态定价与实时决策，AI将突破传统定价模型的局限，结合实时市场数据与客户画像，实现贷款、理财产品的差异化定价；其中元宇宙与沉浸式体验，通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR），银行可打造沉浸式财富管理场景，例如虚拟网点中的“数字分身”为客户提供一对一服务。
        AI正在重塑银行业的竞争格局。从“降本增效”的工具，到“客户经营”的核心能力，再到“生态创新”的战略引擎，AI的应用边界不断扩展。未来，成功的关键在于银行能否以客户旅程为主线，将AI深度融入前中后台全流程，并构建“数据——技术——业务”飞轮。正如我们一再强调的“四化并举”（信息化、移动化、开放化、智能化），AI不仅是技术选择，更是银行在数字化浪潮中“重启增长”的必然路径。展望“十五五”期间，AI或将催生“无感金融”——服务隐形化、决策实时化、体验极致化。而那些率先完成智能化跃迁的银行，将成为数字经济时代的“新物种”。