上周當了一把評委，參加一家銀行年度金融創(chuàng)新項目獎的評審，近距離觀察了這兩年大熱的金融科技（Fintech）對商業(yè)銀行的滲透和影響。這兩年，各家銀行新產(chǎn)品雖然也不斷推陳出新，但跟百度阿里騰訊京東（BATJ）產(chǎn)品模式創(chuàng)新相比，銀行的創(chuàng)新很少涉及產(chǎn)品模式的根本變化，即便有也主要是傳統(tǒng)產(chǎn)品的流程再造，算是“新瓶裝舊酒”。在金融科技一統(tǒng)天下，甚至喊出移山填?？谔柕漠斚?，這種“溫吞”的變化難免讓人覺得不過癮。但一整天的項目集中轟炸下來，還是有很多讓人耳目一新的感觸。

　　首先，跟BATJ重視產(chǎn)品模式的創(chuàng)新相比，新技術(shù)對商業(yè)銀行的影響主要集中在內(nèi)部管理流程的再造之上，此類創(chuàng)新散布在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的各個層面，市場對其通常缺乏了解。

　　舉個例子，這家銀行目前在全國有大約八九千名理財經(jīng)理的銷售隊伍，每年的崗位調(diào)整比例都將近一半，怎樣才能在這種情況下保證銷售隊伍的工作效率？傳統(tǒng)方式是依靠理財經(jīng)理“苦行僧”式的自我進階：一方面更新專業(yè)能力，一方面挖掘客戶資源。

　　但通過數(shù)據(jù)庫的整合，以及大數(shù)據(jù)分析的運用，這家銀行極富創(chuàng)意地解決了這個問題。所有的學(xué)習(xí)內(nèi)容生成和客戶數(shù)據(jù)分析都交由后臺集中處理，客戶經(jīng)理每天只做兩件事：一是通過移動端平臺學(xué)習(xí)最新的業(yè)務(wù)內(nèi)容；一是跟進數(shù)據(jù)庫推送的轄內(nèi)最新業(yè)務(wù)機會。由于營銷有的放矢，效率大為提高。數(shù)據(jù)庫實時更新業(yè)績報表，每個人都能看到自己時點上的業(yè)績一覽。數(shù)據(jù)庫還會分析差距，并告訴你怎么解決問題。

　　借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，這家銀行對客戶的跟蹤服務(wù)能力也演化到了極致。對公經(jīng)理出門，可以在地圖上看到方圓幾公里內(nèi)所有開戶客戶的坐標位置。大堂經(jīng)理在給客戶刷卡取號之后，大堂經(jīng)理、低柜和高柜崗位可以各自了解客戶的喜好與需求。簡而言之，技術(shù)的應(yīng)用讓每一個銀行員工都能清晰地了解坐在自己對面的客戶，并讓每一次的服務(wù)和溝通都有針對性。

　　創(chuàng)新下沉到這么具體的層面有用嗎？當然有用。雖然利率市場化和經(jīng)濟周期的波動在短短數(shù)年時間，將商業(yè)銀行的息差從巔峰時期的3%壓縮到了現(xiàn)在的2%左右，整體下降了30%之多，但這沒有改變金融服務(wù)仍然是特許經(jīng)營領(lǐng)域的本質(zhì)。商業(yè)銀行只要將管理成本用技術(shù)手段控制住，基本的生存還是不用擔憂的。

　　其次，與工程師占主導(dǎo)地位的互聯(lián)網(wǎng)和IT行業(yè)相比，銀行對技術(shù)的前沿性敏感系數(shù)稍低，但對技術(shù)的成熟度敏感系數(shù)極高。不過，成熟技術(shù)的排列組合也能為商業(yè)銀行客戶帶來極佳的用戶體驗。事實上，銀行技術(shù)部門對前沿技術(shù)的了解和跟蹤一點都不比互聯(lián)網(wǎng)公司慢，只是落實到應(yīng)用層面時，快并不是首選的策略。

　　以支付模式創(chuàng)新為例。市場上最炫酷的模式當屬眼花繚亂的刷臉支付、聲紋支付、指紋支付等等，但在這家銀行的系統(tǒng)里，它追求的不是支付用什么模式最酷，而是怎樣精準識別客戶每一次支付行為的風險等級，以期在遇到可疑情況時能夠跳出強核身的最后一道關(guān)。它的系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)客戶的支付習(xí)慣，客戶在常用設(shè)備、高頻時段發(fā)生的合理額度支付申請，均能夠智能識別且速度體驗極佳。假如發(fā)生盜號行為，在非常用設(shè)備上發(fā)起支付申請，即便賬號密碼甚至指紋全對，系統(tǒng)也會實時跳出要求刷臉來核實支付行為。

　　最后，我們有可能低估了新技術(shù)與銀行結(jié)合可能迸發(fā)的潛力。事實上，一條鴻溝始終橫亙在銀行和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)之間，那就是二者所積累的數(shù)據(jù)是有本質(zhì)不同的。商業(yè)銀行所積累的數(shù)據(jù)不僅是價值最高的損失數(shù)據(jù)，且在時間序列上也先行達到了相應(yīng)的量級，一些數(shù)據(jù)質(zhì)量好的銀行甚至可以回溯10年乃至15年之久，這是大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)公司都做不到的。

　　以消費信貸為例，商業(yè)銀行的信用卡客戶數(shù)據(jù)應(yīng)該是所有做消費信貸業(yè)務(wù)的公司都羨慕的。這家銀行就正在用大數(shù)據(jù)分析來甄別自己的幾千萬信用卡持卡客戶，發(fā)掘消費信貸的潛在機遇，且成果斐然。它的風險識別方法也很有意思，可以做到在系統(tǒng)后臺識別客戶設(shè)備的APP應(yīng)用信息，只要安裝了3個以上P2P平臺APP的，一律列入風險高危戶予以回避。

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