IBM 王为东：中小银行数字化转型需循序渐进

IBM企业咨询服务部大中华区合伙人、风险与智能应用负责人王为东

由《银行家》杂志社主办的“中国金融创新论坛”暨2021中国金融创新成果线上发布会在京召开，本次论坛主题为“银行数字化转型：路径与策略”，在主题“中小银行数字化转型的实践探索”的圆桌论坛环节，IBM企业咨询服务部大中华区合伙人，风险与智能应用负责人王为东进行了专业探讨。

我本人做数字化转型有十几年了，为各类金融机构都做过数字化转型与智能化转型项目，今天主要分享一下我对数字化转型的一些思考。

首先，进行数字化转型需要与业务战略保持一致。结合业内众多成功与失败的经验，我们总结在资源有限的情况下，数字化转型第一要点是定位好业务战略与管控模式，结合银行特点、客群特点、业务发力的特点等进行IT规划，安排好优先级，实现效果逐步释放。

四大行存在绝对的竞争优势，拥有资金、客户、数据、国家政策支持等各方面资源，而中小银行资源非常有限，往往只能在本区域经营，经营好的区域银行都需要在对公、零售、普惠业务等方面有特点、有针对性，即清楚的了解在国家战略下我们银行要重点发展那些业务，这些业务的护城河在哪里，这些业务我们银行为什么最适合，或者可以带来利润点（短期与长期）。将自己的业务战略定位准确，依据业务优先级不同，进行IT资源的倾斜，系统建设的倾斜，IT项目优先级的倾斜，同时需要考虑短期和长期效果结合在一起。

其次，数字化转型需要考虑数据体系的建设。目前，数据被摆到了一个核心的地位，“数智化”、“数据资产”是非常流行的主题，数据也是数字化转型中非常重要的一环。构建数据体系第一要解决数据合规的问题，确保获取的数据符合各类法律法规的要求，例如《数据安全法》等。第二，需要思考打通数据的问题，解决数据孤岛问题，实现各个维度数据的互通。第三，构建数据体系，投入周期会比较长，包括数据中台的建设、购买数据、数据整合等都非常耗时，而数据价值的体现往往需要很长一段时间的沉淀，因此数字化转型时需要分阶段建设数据体系，分阶段释放业务价值。

再次，智能化需要建立在前期数字化比较好的基础上。目前人工智能飞速发展，智能化规划在十四五规划中不可或缺，但是智能化手段实现的效果与数据积累量，数据质量密切相关，再好的模型技术，如果数据质量一塌糊涂，就无法进行分析，还可能产生有歧义的结果。因此实现智能化，需要先将底层数据系统落实到位，打通各个机构以及部门内的数据，然后在合法合规获取外部数据进行内外部整合，然后再谈智能化。智能化方案虽然在银行未来经营中至关重要，到现在为止很多人工智能技术还停留在论文以及竞赛层面，没有与业务紧密结合，银行业务侧还没有清楚的看到人工智能技术带来的业务价值，这种情况下很多分行推广智能模型是会置疑的。因此，智能化转型规划中需要考虑业务发展如何与各类智能技术的融合，由点到面推广各类应用，将智能方案用在业务的实际操作流程中。

最后，分享一些银行数字化转型中的具体经验。银行数字化转型，科技人员与业务人员矛盾永远存在，虽然我们提到过科技业务化或者业务科技化，但是这只有少数银行可以实现，虽然我们采用轮岗方式解决一部分问题，但是真正轮岗的时候，也不是每个人都可以迅速把业务切入到科技，这对人员素质要求很高。因此数字化转型需要配套相应的一些机制来培养人才、鼓励创新、鼓励试错，进一步将个人的转变与科技/业务的转变结合起来，推进数字化转型的落地。数字化转型还一定要解决长远目标和现在目标的关系，银行体系领导要客观评价数字化转型过程中真正的痛点是什么，从而在抓住痛点的过程中逐步用技术/数据赋能业务，实现数字化转型。

王为东系IBM企业咨询服务部大中华区合伙人、风险与智能应用负责人