数字化银行转型下FPT（finace personality technology）团队的路径

一、前言

纵观历史，金融和科技是两个相互并存，相互促进的时代产物。银行作为以盈利为主的企业，在日新月异的发展脉搏下，不断变革和创新着经营模式。以互联网，人工智能为主的新篇章刚刚落地，区块链的号角已在召唤。当今的银行多次完成顺利转型，那么数字化浪潮的银行怎样实现再次成功转型，引领全球经济发展呢。

二、数字化银行转型的现状分析

（一）传统经营模式难以改变

商业银行传统的经营模式存在着不可忽视的问题，因其以资金为支撑点，所以其提供的经济业务具有导向型，即以发达地区为主，农村乡镇仅仅提供小范围服务。

（二）数据难以转化

目前商业银行投行业务的数据，依然以手工记账为主，计算机系统的数据统计功能，也主要依赖于手工填报表的数据，表现在数据准确度不高、覆盖不全面等方面。

（三）应用场景难以切换

数字化模式在投行领域的应用场景上比较复杂，投行业务主要面向大型的企业客户，复杂的客户情况，巨大的资金规模。由于传统模式的固化，难以直接套用数字化的科技应用场景，亟需要线下进行更深入系统的研究，难以全部转移至线上。

（四）竞争对手难以攻克

银行数字化转型的最有力的打击，来源于数字化浪潮下，占据优先地位的互联网金融公司的“数字化打击”。互联网金融公司利用互联网理念和大数据理念，提供优质的客户体验和低廉的运营成本。

三、未来银行的走向

（一）以服务客户为导向，重点提升获客能力。

一是建设数字化营销架构。打造系统、全面、清晰的客户资料库，以“吸客、尊客、存客”为根基。二是推动全方位交织发展。坚持线上线下一体化，增强远程协同服务功能，建设完善数字化客户服务体系。

（二）以风险防范为底线，同步提高全面风控能力。

一是扩大风控监测的规模。从原始的财务数据及线下的金融交易业务到后来的线上水电费缴纳，人们的衣食住行都离不开数字化处理。二是转换风控监测场景。智能人工和大数据的逐步深入学习应用，使人们找到了在复杂多变的事物中创造出由“因”及“果”联系的逻辑。

（三）以数据开放共享化为导向。

一是数据化。让数据盘活，把客户营销、风控运营、管理决策都建立在完整的数据基础上，提供线上产品服务、完善经营流程，通过互联网将银行与客户更加紧密的连接起来。二是开放化共享化。重点解决构建金融生态、拓宽金融服务触点的问题，把金融服务嵌入客户日常生活的场景之中，给客户提供各种各样的金融服务。

四、亟需建立一支FPT（finance personality technology）团队

大学生数字化训练营项目，以培养出“懂金融业务、会金融科技”的团队为宗旨，力求该队伍具有设计金融科技创新产品及数据分析模型能力，可以从银行业务专业角度灵活应用金融科技成果，发挥最优效能，逐步实现去除对中心点的依赖，迎接区块链浪潮的到来。

（一）思想理论是行动的指南

1.确认思想观。

（1）树立客户体验第一思维。未来的经济将是一个社交型网络，想要赢得庞大的客户流量，就要先以客户为中心，用数字化模式分析了解客户，点对点地提供个性化服务，建立起与客户的密不可分的相互依赖关系，长久有效的留住客户。

（2）树立大数据思维。传统的银行以手工记录数据为主，随着大数据的发展，这种方式迟早被取代。因此，必须以数据化思维运行经济业务，建立一个总体的认知体系，关注数据的相关性和整体性。

（3）树立敏捷的金融思维。随着人工智能的广泛运用，数字化银行向着精细化、简约化、速度化更新迭代，增强点到点的服务模式，推出更具活力的金融数字化产品。

2.方法论的学习。以金融知识为指导，围绕SQL、密码学、统计学等展开学习，获得编写程序代码，评估风险测评体系等必备技能。

（二）行动是思想的检验成果

1.场景互融。FPT团队，在线上或者线下通过“面对面”的方式，一方面，建立与客户相互信任与依赖的关系，为客户设计出金融产品的现场交互式体验、现实或虚拟的场景金融体验等方面。

2.产品投放。构建出客户画像一览图，推荐智能化理财产品、简易账单营销。运用大数据数据思维，创建数字化模型精准预估客户借贷投资行为，准确量度客户的业务能力。

3.财务管理。调动相关金融概念，为客户的投资理财、财务管理、资本运作、并购重组和发展前景列报等提供专业的咨询建议、策略分析以及设计出相应的方案，恰当的运用程序语言编写、数据架构等技术输入传统的数据收集、数据处理、数据分析和报告输出，得以更新换代，通过人工智能采集广泛的信息资料，最终实现从传统的信息采集到便捷节流的数字化输出。

4.安全防控。当下互联网金融诈骗事件屡见不鲜，监控网络转账安全系统亟待提高，以此增进客户对银行的信赖。通过密码学等网络安全防控系列学科的学习，编写相关安全程序，设立网络经济警察安全检测系统。

五、结语

FPT团队以金融为基础，通过数据模型和数据分析工具，把错综复杂的数据，串联起来，进行整理分析，运用科学的算法，推动数字化业务的发展，在未来一定可以助推数字化银行转型。