金融壹賬通聯席總經理邱寒：數字化再造的重點在中間業務層
【EFEC導讀】雖然銀行已意識到金融生態的變化并據此提出“開放銀行”的概念，但最基礎的內部數據聯通尚未實現，反映在現實便是重復營銷、客戶畫像精準度低、產品同質化等問題頻現，更不用說連接外部數據。邱寒認為，底層問題實際上源于中間業務層。
2018年，中國平安將集團的slogan從“保險 銀行 投資”改為“金融 科技”，外界將此解讀為中國平安將加大科技籌碼，拓展全方位金融業務。其實，早在三年前，平安集團32家一級子公司中的“平安金融科技”就更名為如今的“金融壹賬通”，有意回避了“平安”的印記。5月31日京交會采訪現場，多位壹賬通高管談及這一問題時都表示，這主要是從壹賬通要加強科技對外輸出的戰略定位考慮。由此來看，平安集團的科技“野心”早已有之。
從近期壹賬通的“動作”來看，香港虛擬銀行牌照獲批、天津口岸報關“上鏈”、金融團體云認證等等都顯示其在金融業務數字化再造、區塊鏈、金融云等眾多領域加碼布局。當億歐金融問及，壹賬通是否將自己定義為“銀行系金融科技公司”時，壹賬通聯席總經理邱寒表示：“我們是金融系金融科技公司。”其實，早在“平安金融科技”時期，公司尚只是服務集團內部金融科技需求時，業務領域便不局限在銀行業務。不過，壹賬通多位高管都提到，目前公司服務的金融機構和準金融機構約3000家，其中服務銀行600多家，占比最大，且其中以城商行為主。可以看出，銀行業務仍是其科技輸出的主要對象。
數字化浪潮背景
邱寒在演講中指出，數字化的浪潮席卷全球，在這其中，整個銀行業受到前所未有的挑戰，原因有三：
1.客戶行為迅速線上化。典型的現實是客戶越來越少去到網點辦理業務，而手機銀行等“離柜工具”的使用頻率越來越高，據此，邱寒認為，遠程渠道正占據越來越重要的位置。
2.新興競爭者蠶食傳統市場。傳統IT服務商、互聯網科技公司、金融科技公司、銀行自身等多元主體在新的生態中競合，印證那句話——競爭對手可能來自根本不同的行業。
3.科技帶來挑戰的同時也帶來機遇。傳統銀行機構都在尋求轉型，當一家銀行快人一步時，便容易在空白領域建立先入優勢。
同時，邱寒還指出，數字化轉型有其政策意義。可以看到，國家的信息化發展戰略把“數字中國”的建設拔高到整體國家戰略的高度。
而對于多元競爭主體，或許從一開始，各主體就不站在同一起跑線上，邱寒表示，新興金融機構脫胎于互聯網、虛擬環境。這使得其天生具有適應數字經濟生態的基因，互聯網銀行、虛擬銀行就是典型的現實案例。
數字化再造的重點在中間業務層
在此背景下，傳統金融機構，尤其是銀行，都迫切需要找到能使數字化落地的路徑。
數字化再造首先要有數據。邱寒認為，數字化過程中涉及三個層面——底層的數據倉庫和數據治理，中層的業務應用，以及前端的智慧經營，而數據來源于中間的業務應用層。數據的缺失直接影響底層數據治理，而數據質量又決定智慧經營的開展程度。
底層數據治理主要涉及數據的存儲、管理，以及數據安全，這是非常技術性的層面，對于銀行大部分人員來說，理解底層數據的運作、優化底層架構的設計都是比較困難的。邱寒在采訪中就表示，如果了解銀行技術人員的構成，就會發現，實際上銀行開發中心或科技部門的“碼農”很多都是外包的。銀行與科技公司相比在人才方面并不具有優勢，某種程度上“聚焦戰略”可以使銀行將主要精力放在自身擅長的領域，以更低的成本撬動更高的收益。
對于以銀行為代表的傳統金融機構，現實的一大難題是，其底層數據系統化、標準化的程度較低，邱寒對此表示認同，并給出了針對性的意見。想要數據形成系統，就要解決數據聯通的問題。雖然銀行現在已意識到金融生態的變化并據此提出“開放銀行”的概念，但最基礎的內部數據聯通尚未實現，反映在現實便是重復營銷、客戶畫像精準度低、產品同質化等問題頻現，更不用說與外部數據的連接。據此來看，解決路徑應當圍繞制定“數據標準”、精細化“數據管理”展開；但是邱寒卻指出了更深層，也更實際的一方面，如果數據歸類混亂、數據質量較低，甚至說缺失相關數據，那么“精細化管理”將無從入手。
邱寒對此提出的針對性破局路徑是——底層問題中間層解決，底層問題的根源在于金融機構沒能充分獲得和清洗源自業務的數據。一方面，這是由于金融機構沒能有效利用不斷累積的數據，邱寒給出的例子是，銀行網點全覆蓋的攝像每天都會產生大量視頻數據，但很多時候銀行都將其束之高閣，而這些視頻恰恰能了解來網點辦理業務的客群特點，高質量客戶可能在不經意間流失。
另一方面，銀行的業務流程很多還處在“手工作業”時代，比如掃街獲客、貸款問詢等，獲得的信息還要經二次錄入才轉化為數據，這不僅低效，還稀釋了數據的質量。邱寒也舉出了一個現實中常見的例子，在給數據分類時，如果有“其他”這個選項，很多情況下，人工錄入都會將數據歸為此類，這樣做省時省力，卻降低了歸類的意義。
基于此，邱寒表示壹賬通解決問題的思路是“在用戶無負擔的狀態下采集數據”。傳統業務流程中，用戶提供信息大多通過填表、問詢等方式，用戶需要花費一定的時間和精力，而且往往重復作業。壹賬通利用監管要求銀行網點作業“雙錄”這一形式，應用NLP技術、生物識別技術，直接將用戶的語音、文本等轉化為數據并系統化，節省了用戶花費的時間和精力，擴充了獲取的數據量，也縮短了數據獲取的鏈條。
“底層的數據倉庫、數據治理像一個‘水池’，而中間的業務應用則更像‘水龍頭’，如果水龍頭不通，或者流進來的是污染的水，那底層就很難做了 。”邱寒在這番比喻后表示，銀行等金融機構應該先把力氣花在中間這一層。
樂高模式下的產品搭建
產品定制化的適配性和產品標準化的高效性，似乎從來都是對立的。
作為銀行，尤其是規模不大的城商行、農商行，其在搭建金融科技產品時，實際上更多考慮產品上線的時效，希望能用最短的調配周期來獲得更多收益，但同時這些銀行又具有較強的地域屬性。
億歐金融發現，金融壹賬通服務的城商行占比高達93%。面對時效要求高、又帶有地域特點的這一群體，邱寒表示，壹賬通提供的金融科技產品更多是一種“半標準化”的產品，壹賬通內部將其稱作“樂高模式”。顧名思義，所有產品以模塊形式展現，像樂高積木一樣“可插拔”。邱寒表示，“標準化”減少了技術人員在現場寫代碼的時間，而“定制化”則能兼顧銀行不同地域的特點。
樂高模式在提升效率方面十分顯著。據邱寒介紹，中小銀行目前上線一套系統的平均時長為半年，而壹賬通的產品適配僅需一個月，這其中還包括了與行方關于個性化需求的溝通。
對于樂高模式，有一種擔心認為，不同業務的適配周期不同，每一個模塊化產品在搭建過程中可能出現時間的錯配。邱寒對此表示，業務搭建的先后順序固然存在，但絕大多數銀行在業務再造時都是循序漸進的，不會全部推翻、另起爐灶，因此正是樂高模式下產品“可插拔”的特點，使得銀行能夠先上線自身的優勢業務，并且避免業務改造并發而引起的時間錯配。
除此之外，邱寒還提到銀行在尋求科技賦能業務過程中的一大需求是——需要技術人員指導使用系統。更多時候，市場只看一家銀行機構是否在積極地搭建系統來判斷其對待金融科技的態度，卻很少考慮系統搭建之后的使用，而這才是技術落地的關鍵，以及商業增長的來源。或許人們潛意識中認為系統搭建起來了，銀行自然會用。但是邱寒表示，壹賬通過往遇到的很多問題是，行方不久之后又再次找到公司表示，雖然系統很好，但是銀行不會使用。
這或許是壹賬通“業務+技術”賦能這一模式產生的根源。邱寒表示，依靠集團的力量，壹賬通對于銀行、保險等業務具備先天的經驗，憑借對業務的理解，公司能夠做到在輸出科技產品的同時，輸出使用產品的指導。她形象地比喻道：“我們不僅是‘賣車’，還會教客戶如何‘開車’。”
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