数据思维 —— 银行数字化转型不可或缺的 “关键拼图”

数据思维及其重要性

长久以来，商业银行一直是金融行业的重要组成部分。随着数字化时代的到来，商业银行必须跟上时代的步伐，推进数字化转型。

一般来讲，商业银行数字化转型是指引入人工智能、大数据、云计算、物联网等数字化技术，通过数据驱动的方法，实现智能化、自动化和高效化，从而提高业务效率和客户服务质量。

数字化转型的一项核心资源就是数据。商业银行需要搜集、存储、管理和分析大量的数据，以了解客户需求和行为、优化业务流程和提升业务效率、探索新的商业机会和趋势。而利用数据的核心是具备数据思维。

数据思维强调了以数据为基础进行分析和决策，通过数据分析和挖掘，发现问题、找到解决方案，从而实现商业银行数字化转型的目标。在数据思维的指导下，商业银行可以采用创新的思维方式，不断试错和改进，从而实现数字化转型。

1.大家都在说的数据思维是什么

假设你是一家银行的客户经理，你的客户是一位年轻人，他一般都在网上购物。通过数据思维，你可以分析他的信用卡消费记录，并结合他的个人信息，来给他推荐一些符合他消费习惯的产品和服务。比如，你发现这位客户经常在某个电商平台购物，那么你就可以推荐一张和这个电商合作的信用卡，给他带来更多的优惠和返利。又比如，你发现这位客户经常旅行，那么你就可以推荐一款针对旅行消费的信用卡，让他在旅行中享受更多的福利。通过数据思维，你可以更加深入地了解客户的消费习惯和需求，提供个性化服务，增加客户满意度，并提升客户忠诚度。同时，你还可以通过数据分析，发现客户的投资偏好和风险承受能力，为他推荐更加符合他风险偏好的理财产品。数据思维是一种注重数据收集、分析和利用的思考方式，它是企业经营管理和决策制定过程中必不可少的一部分。数据思维展示如图1所示。在当今信息大爆炸的时代，数据已经成为企业竞争的重要资产，数据思维可以帮助企业更好地理解和利用数据，提高企业的决策质量和效率。

2.数据思维对企业精细化经营、创新、流程优化的作用

由于当前企业的业务已经进入存量经营时代，社会在发生巨大的变化，所以数据思维对企业精细化经营、创新、流程优化都起到了非常重要的作用。

1)帮助企业发现商业机会

数据思维可以帮助企业从海量的数据中挖掘出商业机会，帮助企业更好地理解市场需求和客户行为，从而开发出更有针对性的产品和服务。如图2所示，建设银行基于对公客户的分析，设计出了小微快贷产品来满足了小微企业贷款需求，该产品线上申请下款快，受到了小微企业的一致欢迎。

2）提高企业的决策质量

通过数据的分析和利用，企业可以更全面、准确地了解市场和竞争对手的情况，从而做出更明智的决策。数据思维可以帮助企业领导层更好地理解数据，从而更好地制定战略和决策。以美国花旗银行为例，该银行运用数据思维提高决策质量的实践如下：首先，花旗银行通过数据分析来了解客户的需求，以此为基础打造个性化的产品和服务，比如根据客户的消费习惯和喜好推出符合其需求的信用卡和贷款产品。此外，花旗银行还利用数据分析来优化自身的业务流程和营销策略，比如通过对客户数据和行为的分析，进行精准化的营销和服务，提高客户满意度和忠诚度。通过这些实践，花旗银行可以更好地把握市场变化和客户需求，提高业务流程和服务效率，从而提高决策质量。

3）优化企业营销策略

数据思维可以帮助企业更好地理解客户需求和行为，从而制定更有针对性的营销策略。通过数据分析，企业可以更好地了解客户的需求和偏好，从而提供更好的产品和服务，增强客户忠诚度和满意度。花旗银行通过数据分析发现，很多客户在打电话进行咨询之前会先通过银行的网站和移动应用程序获取信息和服务。因此，花旗银行决定通过分析客户在网站和移动应用程序上的行为和偏好，制定更加精准的营销策略。首先，花旗银行对客户在网站和移动应用程序上的行为进行分析，了解客户的偏好和需求，比如客户访问的页面、点击的链接、使用的功能等。随后，花旗银行利用这些数据制定个性化的营销策略，向客户推送符合其需求的金融产品和服务。比如，如果客户经常访问花旗银行网站上的贷款信息页面，花旗银行会在其下次登录网站或移动应用程序时，向其推送相关的贷款产品和服务，提高转化率和客户满意度。通过这些实践，花旗银行成功地利用数据思维优化了营销策略，提高了客户满意度和转化率。

4）帮助企业发现潜在问题

通过数据分析，企业可以发现潜在的问题和风险，从而及时采取措施避免损失。例如，通过数据分析，企业可以发现产品质量问题、供应链问题等，从而采取措施避免影响企业形象和利润。

以汇丰银行为例，该银行通过数据分析发现了信用卡客户的“闲置”问题，并采取了措施加以解决。

汇丰银行发现，一些信用卡客户在使用信用卡一段时间后会停止使用，这导致了银行信用卡客户的活跃度下降。为了解决这个问题，汇丰银行利用数据分析技术对信用卡客户的行为进行了分析。经过分析发现，信用卡客户闲置的主要原因是客户的需求变化，导致客户无法满足自己的消费需求，从而转向其他银行的信用卡。

为了解决这个问题，汇丰银行采取了一系列措施。首先，银行通过数据分析重新评估了客户的信用风险和需求，对客户的信用额度和服务进行了调整。其次，银行对于客户的信用卡使用行为进行了精准化的营销和服务，通过提供更优惠的利率、奖励和优惠活动等方式，鼓励客户继续使用汇丰银行的信用卡。

通过这些措施，汇丰银行成功地解决了信用卡客户闲置的问题，提高了客户满意度和忠诚度，增强了市场竞争力。因此，数据分析对于银行发现和解决潜在问题具有非常重要的作用。

5）促进企业创新

数据思维可以帮助企业从数据中发现新的商业机会和创新点，从而推动企业的创新和发展。例如，通过数据分析，企业可以发现新的市场需求和消费趋势，从而开发出更有针对性的产品和服务。

汇丰银行运用数据分析技术，通过对客户的历史交易记录、消费习惯以及社交网络等信息进行分析，精准地预测了客户的消费需求和金融需求。基于这些数据分析结果，银行为客户提供了个性化的金融服务和产品，如定制化的贷款方案、投资理财建议、信用卡奖励计划等，客户得到了更加满意和适合自己的服务和产品。

此外，汇丰银行还通过数据思维实现了风险管理的创新。银行利用大数据和人工智能技术，对风险进行实时监测和预测，及时发现和应对风险，提高了风险管理的能力和效率。

例如，汇丰银行在香港推出了一项名为“防欺诈”的服务，运用大数据技术和人工智能技术，对客户的账户和交易行为进行实时监测和分析，发现并预测可能存在的欺诈行为，及时采取预防措施，保护客户的资产安全。

6）优化企业运营效率

数据思维可以帮助企业更好地了解企业运营情况，从而制定更有效的运营策略和管理措施。例如，通过数据分析，企业可以发现生产线的瓶颈和低效环节，从而采取措施提高生产效率和质量。

花旗银行将数据思维应用于内部业务流程和客户服务等方面，通过对数据的分析和应用，优化了业务流程，提高了效率和质量，同时也提升了客户满意度和忠诚度。

花旗银行利用大数据和人工智能技术，对客户的历史交易记录和行为进行分析，为客户提供个性化的金融服务和产品，如个性化的投资建议、信用评分等。同时，银行还通过数据分析优化了客户服务流程，实现了快速响应和高效处理客户问题的目标。

此外，花旗银行还利用数据思维优化了内部业务流程。银行通过数据分析技术，对内部各个环节进行了优化和改进，如自动化的风险管理、智能化的财务管理等，提高了业务流程的效率和质量。

花旗银行运用人工智能技术，实现了智能化的风险管理，通过对客户的行为和交易进行实时监测和分析，预测和应对可能的风险，提高了风险管理的能力和效率。

为什么商业银行数字化转型需要建立数据思维

1.商业银行数字化转型需要建立数据思维

商业银行数字化转型需要建立数据思维，是因为数据思维可以帮助银行更好地理解和利用数据，从而推动数字化转型的成功。

首先，随着数字化时代的到来，银行面临着海量数据的挑战。银行需要从各种渠道收集、存储和处理数据，包括客户交易数据、风险管理数据、市场数据等。这些数据是数字化转型的基础，因为它们可以为银行提供更准确、更全面的信息，帮助银行做出更明智的决策。

其次，数据思维可以帮助银行更好地利用数据，推动数字化转型的成功。通过数据分析和挖掘，银行可以发现潜在的市场机会、优化业务流程、提高风险管理能力、改进客户体验等。这些都是数字化转型所需要的关键能力。

再次，数据思维还可以帮助银行更好地预测未来。通过对历史数据的分析和趋势的研究，银行可以更好地预测未来市场的发展趋势，以及客户的需求变化。这可以帮助银行更好地制定未来的业务战略和计划。

最后，数据思维还可以帮助银行提高业务效率和降低成本。通过数据分析和挖掘，银行可以发现业务流程中的瓶颈和问题，从而优化业务流程，提高效率和降低成本。

目前在国内有大量的银行正在应用数据思维改造自己的业务，进行数字化转型，这是银行从业者必备的思维能力。

2.大量银行正在应用数据思维改造自己的业务

1）中国工商银行的信用卡“智能匹配”服务

中国工商银行（简称工商银行）通过大数据技术对客户进行精准化定位和画像，实现了对客户需求的精准匹配，提供个性化的金融服务。例如，工商银行在信用卡领域推出了“智能匹配”服务，通过分析客户的消费行为和偏好，为客户推荐最适合的信用卡产品，并提供相应的优惠和礼品。此外，工商银行还在保险、理财等领域推出了类似的个性化服务，提高了客户的服务体验和满意度。此外，工商银行也通过数据分析和挖掘，不断优化和改进产品和服务。例如，通过对客户的理财需求和风险偏好进行分析，工商银行提供了更加丰富和个性化的理财产品，满足客户不同的投资需求。同时，工商银行还通过智能风控系统，对客户的信用状况和风险进行实时监控和控制，提高了风险管理的效率和精准度。

2）中国建设银行“智惠金融”服务中国建设银行（简称建设银行）推出了“智惠金融”服务，该服务利用大数据和人工智能技术，对客户的金融需求进行智能分析和推荐。通过分析客户的财务状况、消费习惯、投资偏好等多维度数据，该服务可以为客户提供个性化的金融产品和服务推荐。该服务不仅提升了客户的服务体验，也提高了银行的业务效率和盈利能力。此外，建设银行还通过互联网和移动端渠道，为客户提供更加便捷的服务，例如在线办理账户、贷款、理财等业务。

3）中国农业银行“智慧信贷”服务中国农业银行（简称农业银行）推出了“智慧信贷”服务，该服务利用大数据和人工智能技术，对客户的信贷需求进行智能分析和评估。通过分析客户的财务状况、信用记录、行为习惯等多维度数据，该服务可以快速评估客户的信用风险，并为客户提供个性化的信贷方案。该服务不仅提升了客户的服务体验，也提高了银行的业务效率和风险控制能力。此外，农业银行还通过互联网和移动端渠道，为客户提供更加便捷的服务，例如在线办理信用卡、贷款等业务。

4）中国银行“智能风险控制系统”中国银行推出了“智能风险控制系统”，该系统利用人工智能和大数据技术，对客户的信用风险和交易风险进行实时监测和预警。通过分析客户的交易行为、信用记录、财务状况等多维度数据，该系统可以及时发现异常交易和信用风险，并采取相应措施进行风险控制。该系统不仅提高了银行的风险控制能力，也提升了客户的交易安全和信用评级体验。

此外，中国银行还通过互联网和移动端渠道，为客户提供更加便捷的服务，例如在线办理账户、转账、理财等业务。总之，商业银行可以通过数据思维来分析客户数据、风险数据、市场数据、业务流程数据和历史数据等等，以便更好地优化客户体验、管理风险、发现市场机会、优化业务流程、预测未来趋势，从而推动数字化转型的成功。

以上内容节选自《银行数字化转型：数据思维与分析之道》作者：钱兴会相雪邓梁

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