1、以“開源+深耕”構(gòu)建場景金融生態(tài)戰(zhàn)略
銀行可根據(jù)目標場景所涉及的行業(yè)情況，結(jié)合競爭格局、自身資源以及與目標場景的匹配度、發(fā)展目標場景生態(tài)的優(yōu)劣勢等進行綜合分析，判斷目標場景是否與本行的發(fā)展戰(zhàn)略、核心客群等一致。根據(jù)對目標場景的分析判斷，選定全行戰(zhàn)略級場景進行資源的重點傾斜，分析生態(tài)合作能夠帶來的機遇點和挑戰(zhàn)點，以及實施場景生態(tài)戰(zhàn)略的預(yù)期目標。同時還需要充分評估生態(tài)資源，包括銀行自身及合作伙伴的資源、人才、能力、相互賦能點等要素，評估各分行區(qū)域特色，進行相應(yīng)戰(zhàn)略場景的側(cè)重，并做資源的合理配置；針對挑戰(zhàn)點，評估場景生態(tài)所依托的金融科技能力和關(guān)鍵技術(shù)，建設(shè)優(yōu)化相應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施、系統(tǒng)或中臺。2、制定場景金融生態(tài)建設(shè)的行動路徑以場景為載體連接服務(wù)和客戶，需要有開放式平臺化的組織架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)和運營架構(gòu)，通過組織協(xié)調(diào)推動，制定生態(tài)建設(shè)行動路徑，能夠更好地進行資源布局和關(guān)鍵決策的落地實施。銀行可根據(jù)場景客群的需求形成服務(wù)策略、營銷策略、風(fēng)控策略等配套實施方案，設(shè)計針對場景客群專屬的產(chǎn)品體系和服務(wù)流程，與合作伙伴共建生態(tài)開放平臺作為這些產(chǎn)品和流程的載體，形成生態(tài)內(nèi)的數(shù)據(jù)流通。根據(jù)生態(tài)模式所創(chuàng)造的數(shù)據(jù)要素價值，延伸金融服務(wù)場景，通過大數(shù)據(jù)、AI能力構(gòu)建精準化獲客模型，搭建聚焦場景客群需求的開放平臺，進行精準的廣告投放、需求采集和生態(tài)擴容；對場景做進一步下沉和細分，結(jié)合標簽體系，梳理每個環(huán)節(jié)下的客戶需求和變化因素，分析觸發(fā)用戶轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵事件和因素，將場景金融產(chǎn)品拆解為原子能力，便于適應(yīng)不同情況進行組件化輸出；對生態(tài)伙伴、場景流量、客戶轉(zhuǎn)化等情況進行定期評估，及時優(yōu)化場景服務(wù)方案和資源配比。3、應(yīng)用數(shù)字技術(shù)提升產(chǎn)業(yè)場景的創(chuàng)新和風(fēng)控能力推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化向數(shù)字資產(chǎn)、數(shù)字價值、數(shù)字信用、數(shù)字擔保四個層次逐級進化，在產(chǎn)業(yè)鏈的各階段需要有對應(yīng)的技術(shù)承托數(shù)字化要求。利用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、邊緣計算等技術(shù)，對農(nóng)業(yè)、能源、制造、物流等領(lǐng)域的全產(chǎn)業(yè)鏈條進行數(shù)字化升級；將區(qū)塊鏈、AI技術(shù)嵌入農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)、儲存、銷售流通等環(huán)節(jié)，建立企業(yè)間數(shù)字信用關(guān)系，幫助銀行全面評估整條產(chǎn)業(yè)鏈的風(fēng)險水平；運用元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)管理等大數(shù)據(jù)治理技術(shù)，對海量的產(chǎn)業(yè)場景數(shù)據(jù)進行治理和分析，提高數(shù)據(jù)在產(chǎn)業(yè)鏈中的標準化和流動性；應(yīng)用區(qū)塊鏈、隱私計算技術(shù)和可信人工智能實施數(shù)據(jù)全生命周期的安全管理，提高數(shù)據(jù)采集、流通、存儲環(huán)節(jié)的真實性和數(shù)據(jù)安全；應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)對全產(chǎn)業(yè)鏈條的生產(chǎn)流程進行模擬預(yù)測，提高銀行對產(chǎn)業(yè)場景下未來的風(fēng)險預(yù)判，通過數(shù)字技術(shù)賦能創(chuàng)造新的場景價值鏈。4、搭建數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺評估全生態(tài)價值建立全行級的可視化生態(tài)數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺，對生態(tài)中各個場景能夠創(chuàng)造的實際效益，各分行場景建設(shè)的進展、在全行生態(tài)體系的作用等情況進行實時監(jiān)控，整合分析場景生態(tài)數(shù)據(jù)，以洞悉全行生態(tài)布局的全景特征，對場景生態(tài)的實施效果進行監(jiān)管和決策支持，解決總行端管理失控的問題。在搭建生態(tài)數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺時，可同步建立生態(tài)指標監(jiān)測體系，統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑，便于數(shù)據(jù)的匯總處理和橫向比較。對于未布局的目標場景，可按照生態(tài)價值影響因素進行監(jiān)測指標的設(shè)計，如場景特征、場景客群偏好、市場空間、行業(yè)景氣指數(shù)、風(fēng)險特征等；對于已布局的場景，在分行端可進行客戶行為、客戶轉(zhuǎn)化、場景流量、AUM變化等情況的分析；在總行端可對各分行上報數(shù)據(jù)進行匯總處理，并對不同場景、不同渠道、不同區(qū)域和分行的實際運營效果進行分析評估，監(jiān)測用戶生命周期貢獻價值（LTV）與單客獲客成本（CAC）的比值，利用大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)建立輔助決策模型，為總行高管層提供決策支持，動態(tài)優(yōu)化場景生態(tài)的經(jīng)營策略。近期，易觀分析基于對場景金融的專題研究，形成了《中國銀行業(yè)場景金融生態(tài)建設(shè)分析報告2022》，報告主要圍繞場景金融的發(fā)展階段、場景生態(tài)的關(guān)鍵特征、主要生態(tài)合作模式、機遇點和挑戰(zhàn)點進行分析，并結(jié)合典型生態(tài)場景和銀行實際布局熱度情況，給出相應(yīng)的布局建議。報告同時總結(jié)了不同類型銀行在場景金融生態(tài)建設(shè)方面的領(lǐng)先實踐，針對不同行業(yè)場景特征和潛在機會，提供生態(tài)能力建設(shè)思路和行動規(guī)劃作為參考。完整版報告內(nèi)容請詳見易觀博閱。
