推动结算金融转型 做好数字金融“必答题”

中国工商银行吉林省分行结算与现金管理部

中央金融工作会议提出，做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。数字金融作为一种新兴的金融形态，正逐渐成为金融业的主流。数字金融以其高效、便捷、安全的特点，为全球范围内的个人和企业提供了全新的金融服务体验。而结算金融作为数字金融的重要组成部分，更将在推动金融业务的发展中发挥着不可或缺的作用。如何探索用数字思维和数字技术提升结算金融服务质效，是做好数字金融这篇大文章的“必答题”。

结算金融是数字金融的基础

从底层逻辑上看，结算金融起源于交易支付，是银行“存贷汇”三大基础功能之一，因此，结算金融也称交易银行业务，是通过提供结算和清算等金融服务，增加客户的结算量，支持银行实现增存、增收。其底层逻辑是结算金融着眼于客户的资金流，而资金流连接着客户的信息流、物流，对一个客户提供的结算金融服务越多，与客户的协同发展程度就越高，银行的主结算银行地位就越稳固。支付、清算、结算对金融体系的支撑作用就像输送血液的血管，虽然看不见，但无处不在，可以说，没有结算就没有金融。结算金融对银行各项业务的发展天然具有支撑和牵引作用。

从价值属性上看，支付是所有交易行为最底层的支持，结算金融是链接银行各项业务的纽带，但其价值大多体现在支付之外。结算金融作为首先触达巨大市场主体的“先锋队”和服务企业生产运营的“主攻手”，面向“大中小微个”全量客群，以账户为源头，以结算产品为触角，通过提供多样化的产品和服务满足不同客户需求，已经拥有了天量的交易信息，形成了海量的数字资源，在以数字和技术双要素为驱动的数字金融趋势下，结算金融为拓展客户的业务边界奠定了基础。

从工行实践上看，中国工商银行成立40年来，结算金融由最初后台的会计结算走向前台的客户营销，从传统的支付清算到构建起为“一体两翼、双轮驱动”的数字结算金融体系和“三基两引”发展战略，结算金融取得了跨越式发展。近年来，工商银行以数据为生产要素，以数字化技术为基础，积极构建结算金融场景生态；以“非金融+金融”服务打造智慧融合、开放共享的对公支付结算及产品体系，形成多样支撑的收入结构和价值贡献，服务的市场主体更广泛、产品供给更丰富、服务手段更与时俱进。

结算金融的数字化转型发展趋势

技术驱动下，结算金融数字化转型将成为数字金融的重要推动力量。数字化转型的本质是以数据、技术双要素驱动，加速业务模式、管理模式的创新和重塑。结算金融从资金汇划清算系统的投产到率先打造对公网上银行，再到围绕服务全量客户建立线上线下一体化的数字化运营体系，结算金融始终处在数字化转型的最前沿，在技术驱动下，结算金融转型发展也正面临重大机遇。云计算技术为银行提供了灵活的数据存储和计算能力；人工智能与大数据技术能够更准确地分析客户行为偏好，银行可以定制个性化金融服务方案；区块链技术在保障客户交易安全和不可篡改方面，独具深化客户洞察、智慧营销、引流获客、渠道协同的优势。结算金融海量的数字资源与新技术强大的数据处理能力形成碰撞，将释放出巨大的数字资产能量。

客户需求驱动下，结算金融服务模式将更加多样化、个性化。随着移动智能终端、金融科技的不断创新，银行与客户的关系加速重塑，其核心就是从传统的以支付结算和资金融通功能为主的“资金中介”，向以提供综合金融服务方案的“服务中介”转型，这种转型的关键是银行要融入到客户的金融需求场景中，从单一的“产品”销售向“按需定制”的个性化解决方案转变。在银行本身差异越来越小的竞争态势下，谁拥有先进的信息技术、超值的优质服务，谁就会在未来的竞争中立于不败之地。可以研判，这一趋势在未来的竞争中将更加凸显。

竞争驱动下，结算金融服务路径更加开放化、平台化。金融科技公司（Fintech）以其技术优势快速兴起，同时强调用户体验和生态构建，对传统银行业形成较大冲击并发展成为银行业的竞争对手。但是，传统银行拥有庞大的客户、数据和信誉，在风险管理方面拥有丰富的经验，银行与金融科技公司通过合作，可以在竞争中实现优势互补，进而推动金融行业的进步和创新。从目前情况看，国有四大商业银行都成立了自己的金融科技子公司，这些子公司不仅仅服务于母公司，也与外部金融科技公司开展合作，这些合作不仅限于技术层面，更扩展到业务模式创新和产品创新，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为一种趋势。同时，平台化和开放化的趋势会促使银行更加开放API和数据，不断构建以自身服务为核心的生态，通过与电商平台、软件开发商的合作（工商银行司库、财资管理云、工银聚、Saas云产品等都是最具代表性的合作成果），共同构建更加开放的金融服务生态系统。

数字结算金融转型发展路径

经过几年探索，中国工商银行吉林省分行对结算金融的服务本质和转型发展路径有了更为清楚的认识，服务本质就是经营现金流，服务客户的现金流；发展路径就是围绕全量客户需求、全要素经营和全流程服务实施数字结算金融转型。

一是数字化客户洞察。银行数字化客户洞察是一个系统化过程，要整合来自不同渠道和部门的交易数据、行为数据，通过建立统一的数据平台，实现数据的集中管理和调用，为深入客户洞察打下基础；要利用大数据分析技术构建包括客户基本信息、交易习惯、渠道偏好、信用状况等在内的客户画像；通过数据挖掘和算力，对客户数据进行深入分析，识别客户的需求和价值潜力，通过客户细分，为不用客户群体提供定制化的产品和服务；通过分析客户对产品和服务的接触点进一步优化客户体验，及时解决服务中的痛点问题，提升客户满意度；通过对客户行为的持续监控和分析，及时发现异常交易，预防欺诈风险，确保业务的合规性。数字化客户洞察是一个持续的过程，银行需要不断收集新的数据、更新客户画像，优化分析模型，以适应市场变化和客户需求升级。

二是数字化客户营销。要突出体系化、数字化、生态化营销，抓好数上识客、场上获客、链上黏客。第一，用好数字化营销体系的智能化平台，从数据探查、研发到应用，为用户提供一站式、一体化营销用数解决方案。工商银行“用数赋智工作台”融合大数据工作站、AI工作站、BI工作站等研发工具平台，统一用数入口、统一流程管理、统一数字资产、统一运营视图，全面提升数据研发效率与质量，降低用数门槛，确保数据价值交互与规模化创新，结算金融要做好后续应用推广工作。第二，用活对公客户和支付结算数据资产，借助“金融+非金融”产品组合将服务延伸至全产业链，提升数字供应链场景服务实体经济质效。通过“采购协同”“销售管理”“招投标管理”等生态服务线上化体验，深耕企业数字供应链场景，进一步提升金融跨界服务能力和场景获客能力。第三，夯实合作方生态新模式的价值实效。积极推动合作方生态拓展，将金融服务融入各类场景中，实现合作机构引流拓户批量营销落地。结合企业管家云，融合银账通服务开展联动推广，批量服务代理机构客户的记账需求，持续赋能拓户、不断提升合作机构向工商银行引流业务的数量和质量。第四，线上线下要加强渠道融合。数字化营销不是孤立的线上活动，而是应与线下渠道有机结合，实现全渠道交互融合和多层级协同联动。

三是数字化产品创新。随着金融科技在银行业更广泛的应用以及数字化转型进程的推进，银行与客户之间的交互方式与服务模式正逐步发生改变。结算金融要坚持以客户为中心，利用大数据，深入了解客户行为和需求，构建精准的客户画像，通过数据分析，识别客户价值和生命周期，做优对公产品服务体系，实现个性化服务和产品推荐，赋能大中小微个客户。面向大型集团客户，强化司库服务体系建设，融合企业特色场景拓展实现司库生态服务外延；面向供应链核心企业及上下游客户，强化供应链金融平台综合服务，推动金融服务的链式延伸；面向中小型客户，升级财资管理云服务，做深做好“金融+非金融”场景创新，提升客户综合管理水平。要加快开放银行建设，通过标准化API、SDK、H5、小程序等连接方式与生态内金融科技公司、第三方开发者、供应商等其他合作伙伴相互融合，共享数据、算法、交易流程，为生态内的合作伙伴输出金融服务能力，通过银行系统与产业平台、企业业务系统的连接，拓展银行业务的服务边界，全面释放生态内的数据价值与规模价值。

四是数字化运营。对公数字化运营管理平台（DCOM）是支撑工商银行对公数字化运营工作的专业化平台，是线上线下运营协同、以数字化手段赋能对公业务提质减负的有效抓手。结算金融要持续迭代优化平台客户筛选、产品推荐的模型算力，将客户圈选、产品推荐、渠道触客、运营分析等流程进一步完善打通，将大数据模型工具、各类渠道等数字资源进一步整合，构建全链条数字化经营支撑体系。第一，有效触达。充分运用企业网银、企业手机银行、“工银聚”等平台渠道，与远程银行中心建立起“RCS智能外呼+短信外呼+人工座席外呼”的多渠道、集约化外呼机制，同时做好线下承接，通过柜面、自助设备、营销通、企业微信等，打通线上线下营销通道，实现线上线下全域触达。第二，有效识别。用好对公客户全产品智能推荐模型，根据客户数据和行为分析，设计和提供定制化的结算金融产品和服务，向“相似客户”推荐“相似产品”，提升产品匹配度。第三，有效交互。借助工商银行智能外呼、对公智慧营销管理平台、短信批量触达等线上渠道，开展客群宣传、引流跟进，实现对公产品线上精准投放，赋能对公业务发展，通过人工精准回访，打通客户提质最后一公里，实现银企互动的深度融合。第四，有效反馈。结合DCOM系统等实现营销结果反馈，为营销结果分析提供依据，并根据实际营销效果不断迭代、选择对应的产品与策略，使客群更精准、产品更合适，营销更有效，实现全链条闭环管理。

五是数字化风控。数字风控是银行数字化转型的重要组成部分，其本质是运用新技术对银行传统风险管理架构、流程进行重构，以助力数字经济、数字金融发展。结算金融要利用数字化工具进行有效的风险管理和合规性监控：第一，要提升数据质量，确保数据的准确性、完整性和时效性，为风险评估和合规监控提供可靠的数据支持。第二，利用大数据、人工智能和机器学习技术，对交易数据、客户行为、市场趋势等进行深入分析，以识别潜在的风险和异常模式，通过预测分析和行为分析，实现对公账户尽职调查环节的客户风险等级分类，实施差异化尽调，提前预警可能的欺诈行为、洗钱活动和其他非法交易。第三，加强产品风险管理的系统建设，实现持有产品的客户风险情况监测展示，向总分行各级进行客户风险提示和预警。

责任编辑_曲玲玓