九卦| 工行网金部赵磊：“酵化”数据资产、6大新打法助力智慧零售(2)
商业银行需要提高总部中枢能力，从分散驱动向头部驱动转变。转型关键在于自上而下的体系性变革，通过优化顶层设计，不断促进生产要素最优配置。大型商业银行需要做的，就是打造一个智慧中枢，用算法、模型等数字化技术洞察客户特征、重构服务流程、满足个性需求、提升客户体验。
这个过程不是仅仅依靠人或机器，而是要实现人机的协同。银行专家需要做的是做算法、建模型，机器则根据预设的算法和模型，在对全量客户进行分层分类的基础上，生成策略、执行策略、评价策略、并进一步应用深度学习算法进行自学习，实现策略的升级调优。通过人机协同的智慧化运营，银行可以基于客户历史金融行为特征，预判客户潜在金融交易需求，为客户主动提供可互动的服务引导和个性化的交易旅程陪伴服务，完成客户需求产生到需求满足的全流程闭环。
“智慧大脑+运营引擎”是工行在智慧化运营建设路径中的探索，将会在手机银行8.0版中运用。该引擎通过应用协同过滤（CF）、水波网络（RippNet）等算法强化金融服务、资管产品、财经资讯、营销活动的智能推荐；通过升级智能流量分发系统，在客户每一个可抵达的旅程场景，结合应用智能推荐、计算广告、增强现实、端云协同技术提供个性化的服务，引导、交易助手和营销信息推荐；通过建立内容库标签体系和迭代检索算法，实现更精准、更全面、更贴心的搜索服务，基于用户行为数据，帮助用户发掘潜在需求。
通过自上而下、由中枢至终端的智慧化运营思路，可以最大才程度地最好“放管服”，即简政放权，强化结果导向，减少过程性指标的考核；集约运营，先横后纵，减少政策层层传导，提高管理效率；发挥智慧大脑的策略能力，减轻基层负担，服务基层客户经营。
通过开放场景，提升渠道触达能力。以网点劳动组合优化为契机，围绕厅堂和外拓等不同营销场景，重塑网点服务流程和销售体验，建立协同服务机制；线上，以手机银行为核心，打造全方位、全渠道网络，实现服务上的无所不在。
大幅增加场景API接入，以适应民众日新月异的生活方式。例如将缴费服务、政务服务、美食购物、积分兑换、购车指南等精彩内容汇集，让用户享受的服务“始于银行业务但不止于银行业务”，从煤气水电到社保民生，从吃住游娱到出行购物，凡所应有，无所不有。
工行基于金融产品API服务开放接口，建设以账户、支付、融资等基础产品为支撑的零售服务开放生态云平台，打造“智慧+”联合创新研发机制。以支付、账户等核心服务为基础，延伸使用场景，挖掘衣、食、住、行、娱、医、教等个人客户常见生活行为，与保险公司、停车场、加油站、轮渡公司、校园、景区等B端客户，以及车管所、交警部门等G端客户建立“智慧+”场景化联合创新研发机制，打造可复制、易推广的智慧产品服务能力输出模式，共同构建覆盖个人日常消费行为的“智慧出行”“智慧校园”“智慧餐饮”等生态。在今年推出的工行手机银行7.0中，搭建了自己的“工银微应用”云平台，利用SaaS云服务能力，向第三方合作伙伴开放API接口，输出金融科技服务能力和平台流量资源，与合作伙伴共建生态圈。
面向智慧零售，需要全新的风控理念相匹配。零售业务的主体是个体用户特别是个人消费者，在这些客户群体上，需要基于海量大数据构成的更加精细的风控建模。
原来，银行的风控体系多基于产品维度，需要客户来向产品靠拢，自行适配。在智慧风控的背景下，需要以客户为基准。智慧风控基于个体客户的金融交易、生活、学习、工作等多维度的行为数据，建立超高维AI反欺诈模型，基于“专家规则+智能模型+各类名单”的风控策略，完成事中毫秒级反欺诈识别和控制，从“人控”到“智控”升级。
银行的零售转型是系统性工作，文化、科技、人才、考核等机制一个不能少。而面对客户新生活方式下的复杂多变的个性化需求，需要银行加强零售人才队伍建设，引入复合型、专业型人才，这些人才需要很好地适应市场，与市场需求进行交互，迭代知识能力的迭代，通过人力资源转型，升级带动零售经营能力提升。
银行要将内部机制“做柔”，围绕敏捷、创新强化部门联动，形成灵活、弹性的内部协同网络，推动资源聚合、服务融合、作战联合；通过增强互联网营销、运营、研发、设计、数据等方面专业化力量，培养既专业基础扎实、深入又具备跨领域知识储备、跨条线业务经验的“T”型人才，为柔性团队的组建提供基础。
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