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构建“全时银行 ”：数字化时代银行业的生存之道

史蒂夫•韦斯特兰，斯特凡诺•史宾伯洛，艾曼纽•维亚勒，史拉•莱利斯 2015年10月29日

技术力量正在不断动摇银行业的根基。银行面临的问题已非是否行动，而是多快行动。

平台革命：新生态、新产业

云计算、移动平台和应用软件开发等领域的进步，正在降低或彻底消除技术和成本障碍。应用编程接口（API）技术已成为数字经济的秘密武器，支持众多企业开放其数据和平台，帮助其他参与者开发各种应用，不断创造价值。种种可能性正焕发出诱人的前景。

例如，谷歌就扩大了应用编程接口的开放力度，不仅提供针对智能手机和平板电脑的支持，还帮助世界各地的开发者进行创新，围绕智能手表、车载信息娱乐设备和电视开发新的应用软件。

这意味着，银行能够通过全新方式与客户建立更紧密的联系。其机遇将来自如下三方面：

• 成为平台。利用应用编程接口开放银行服务和数据，并且建立由平台合作伙伴组成的生态系统，从而为客户带来更广泛的产品与服务。

• 成为平台中的掌控者。尝试把支付和欺诈保护等公众型服务转交给其他平台提供商，同时将业务集中于核心能力领域。

• 使用内部平台来发展或改进现有能力。例如，医药巨头阿斯利康公司计划将其5.1万名员工接入Box系统，以此在全球范围内共享文件、促进协作，该举措是公司一项庞大战略的组成部分，旨在为遍布100多个国家的员工提供安全易用的工具，改进工作效率——实际上，所有银行都可以考虑使用这款应用软件。

今天，86%的银行在使用某种形式的传感器数据与外部世界进行互动。

银行正在明确认识到，数字化平台将是构建新一代银行解决方案和整个客户生态系统、以及提升“伙伴经济”中各方协作的的首选工具。

我们不妨参考德国Fidor银行的行动，了解其如何以极低的客户获得成本实现显著的经营杠杆作用。该行充分利用Web 2.0、电子商务、移动和社交等技术，打造出了屡获殊荣的“银行2.0”平台，藉此提供透明、易用、效率极高的可扩展型银行服务，将业务延伸至贵金属交易、保险服务、P2P贷款与存款（包括虚拟货币）等一系列领域。

三分之二的受访银行已开始使用开放式创新方案，整合各种应用并与业务伙伴协作；45%的银行正在借助数字化业务伙伴整合行业平台数据；而55%的受访机构则在尝试“平台即服务（PaaS）”解决方案，或是将“平台即服务”融入大型战略项目当中，以实现更快的部署和差异化系统的集成（参见图2）。

需要回答的关键问题：哪些业务能力可以使银行成为一家服务提供商？而在可能的情况下，哪些能力又是银行希望从其他供应商处获得的？一个崭新的供应商生态系统正初露端倪。

智慧企业：更智能、更高效的银行服务

多年来，银行一直在使用软件计算程序来帮助客户和员工做出更快速、更完善的决策。认知计算（注入了数据和云处理能力）的出现将使机器更加智能。

一些银行已在借助人工智能，不断深入发掘客户洞见。例如，西班牙一家大型银行正利用自然语言处理技术，通过识别客户如何标记他们的交易和向朋友或家人的付款，更准确地预测客户生活的种种变化。美国某顶级银行则采用IPsoft公司的Amelia虚拟员工来管理其交易平台。Amelia是一位具备认知能力的人工智能型知识工作者，可以在一系列职能中实现业务流程的自动化和强化，由此提高效率。“她”和其他软件型代理合作，至少能实现两项巨大优势：其一，一线支持团队只需点击按钮，便可扩展自身能力；其二，无需开展员工培训，就能在一夜之间推出某项新政策。

面对这样的员工队伍扩展方式，我们便不难理解，为何高达84%的银行高管表示，他们需要在未来三年内采用与培训员工同等的力度来关注系统提升。而许多企业已率先开始行动。

特别是对于银行而言，这些与智能相关的技术可以支持其更好地满足监管要求，并有助减少员工行动所产生的错误和风险。此外，超过90%的银行高管一致认为，软件智能将在简化信息技术的过程中发挥至关重要的作用——从而打造出更具创新能力、更为卓越运营的智能化银行。

为了获得这样的优势，银行正在利用各种工具和方法将智能技术嵌入银行系统当中。受访企业普遍采用的技术包括：

• 基于规则的演算法（63%的企业正在使用；24%正在试验）

• 机器学习（45%；40%）

• 预测分析（39%；35%）

• 智能代理然而，更多银行（33%；39%）

要想有效利用软件智能，还需突破一项障碍——其庞大的数据不仅存储在多个位置，而且类型多样、不断变化。30%的银行已发现，自身去年处理的数据量激增了75%以上——而他们预计，未来一年的增幅将更为明显。鉴于这一现实，参与我们调研的银行中，72%觉得管理数据非常困难或极为困难（参见图3）。