智慧银行（AI Bank）如何促进银政合作？

文/王 凯

从百年前的票号、钱庄到现代商业银行，银政合作始终是商业银行拓展业务的重要方式，也是扩大利润的主要源泉。随着我国现代市场经济的进步与发展，商业银行与政府之间形成了特殊的经济利益关系，商业银行对社会金融资源的配置和管理有助于整合社会的稳定和发展。目前，金融科技（FinTech）突飞猛进，传统商业银行经营模式的弊端日益显现，智慧银行（AI Bank）正成为未来商业银行发展的重要方向。

一、银政合作现状分析

1.商业银行的战略要地

良好的银政合作关系是商业银行的核心竞争力，政府机构类客户因其具备的特殊属性，如优质资金资源的管理配置、稳定和持续的资金来源、特定领域的资源聚集，这些都是商业银行资产负债业务的坚实基础和核心保障。从资产的视角分析，政府类客户融资质量较好、规模大且期限较长，属于商业银行重要的优质资产组成部分；从负债的视角分析，机构类客户长期稳定的负债来源向来的各家商业银行的战略必争之地，往往对商业银行的整体资产负债结构起着稳定器和调节器的重要作用。

2.合作方式面临挑战

随着政府类客户对资金精细化管理水平的提升和管理方式的转变，传统的银政合作模式面临日益严重的挑战。以商业银行的核心机构负债组成社保、财政、住建公积金为例，各类负债的招投标管理愈加规范、严格和透明，这将显著提升商业银行的负债端资金成本。同时，政府类客户已经开始搭建基于政务流、资金流和管理流的一体化政务平台，商业银行需要更新自身的经营理念，转变合作方式，依托科技手段提升竞争实力，提供更智慧的产品和服务。

二、智慧银行（AI Bank）的最佳实践

随着人工智能、大数据和区块链技术的快速发展，商业银行也将随之开展深刻的变革与创新。以银政合作领域来分析，从基础结算、业务代理到平台建设和智能融资，智慧银行的经营理念将对银行的每一项业务打上深深的科技烙印。如何在银政领域进行智慧银行的建设，笔者从多年大型商业银行的研究工作实践中总结出以下最佳实践。

1.数字化重构业务流程

一流的客户体验是商业银行获客的关键举措，未来商业银行的获客方式和服务模式必然是数字化和线上化的。数字化重构业务流程能大幅提升银行服务的质量和水平。从基础结算、信贷产品到后台运营，卓越的客户体验需要快速的业务响应、尽可能少的人工干预和介入以及顺畅的业务过程体验。在银政类产品中，需要设计和研发“100%式客户流程体验模型”，务必通过数字化手段使每项业务流程体验100%完美。

2.智能化升级银政服务平台

未来商业银行的银政合作将突破单一的产品供给式服务模式，基于政务流程的综合化、智能化服务平台才是业务发展趋势和方向。智能化银政服务平台就是要紧跟市场趋势，准确把握政府客户的资金管理特点和业务管理需求，加快推动财政社保电子化平台、银医银校一卡通、智慧教育等智能化的产品使用，获取客户的核心结算性存款，增强银政合作的粘性。同时，智能化银政合作平台能打造聚集化效应，能够以区域平台为合作机会，批量拓展关联客户，拓宽银政合作的广度和深度。

3.机器学习引领营销创新

未来的银政业务需要从无序营销向精细化的专业营销进行业务转型，而这转型则需要海量的大数据和机器学习的智力支持。商业银行需要运用基于海量数据的机器学习得出的策略和手段对目标客户实施“精确打击”，以提升营销的整体效率。

机器学习能精准的获取每个客户的偏好和业务需求，从而在银行的产品库中进行搜索和筛选，最后通过计算输出预期的业务规模和产品服务。典型的机器学习如神经网络、智能聚合等经典算法将彻底代替低效的手工处理和分析，从而确保商业银行推出的每项产品和服务都是通过高性能计算得出的精准判断。

4.海量大数据管控业务风险

大数据的发展大大拓展了数据分析和挖掘的效率，从商业银行风险管理的角度来看，风控的本质是商业银行运用海量业务数据的能力和水平。客户的种种业务行为在系统中的直接体现就是0和1两种数字的组合，面对海量的0和1，大数据挖掘将大有可为。从银行的角度来看，内部数据是最宝贵的业务资产，精准的客户管理系统（CRM），风控管理模型都基于客户的业务数据之上；从客户的角度分析，数据即是个性化的业务痕迹，通过数据获取、清理、整合和重构可直接服务于自身的业务创新和风险把控。

5.孵化器式创新管理策略

智慧银行的推进需要创新的组织架构作为其执行的保障，首先需要建立创新决策的组织级管理机制，国内各大商业银行纷纷建立了部门级的创新组织来牵头创新的实施。在智慧银行的每个项目实施上可采用国外经典的孵化器创新模式，小规模试点创新项目，通过敏捷和迭代模式多批次强化产品和服务的质量，将创新成果迅速投入市场进行体验式、沉浸式测试，同时邀请客户加入孵化组织参与体验和优化过程，以提升创新产品和服务的质量和水平。