麦肯锡:银行业数字化金融创新的“3+1”转型策略(图文)

银行业步入数字化时代,国内银行已经在试水数字化创新转型,但缺乏完整数字化战略布局、规模化实施落地方法和能力建设的经验。麦肯锡调研了全球近30家领先银行的数字化创新实践,提炼总结了“3+1”转型策略:策略1,利用新技术

银行业步入数字化时代,国内银行已经在试水数字化创新转型,但缺乏完整数字化战略布局、规模化实施落地方法和能力建设的经验。麦肯锡调研了全球近30家领先银行的数字化创新实践,提炼总结了“3+1”转型策略:策略1,利用新技术手段打造全新的商业模式;策略2,开展端到端的客户旅程数字化改造;策略3,全面布局金融科技及风险投资机会。与此同时,银行还要着眼于打造包括双速IT、大数据和高级分析能力、敏捷组织和创新文化在内的一整套基础能力。我们希望借此为国内银行加速数字化创新及转型落地抛砖引玉,提供借鉴。

数字化风暴席卷全球,更严监管、新客户行为、互联网+模式攻击还在颠覆传统银行业的竞争格局

挑战一:外部经济环境恶化,金融监管持续发力

近年来中国经济增长明显放缓,信贷需求日趋萎靡,利率市场化改革使得银行赖以生存的息差逐渐收窄,中美贸易争端的不确定性更是雪上加霜,进一步影响营商环境。同时,监管机构在去杠杆的宏观政策指导下开展了一系列以去通道、去嵌套、打破刚性兑付等为重心的金融改革,加大了银行资产质量压力。传统模式难以为继,探明新出路迫在眉睫。全球政府对金融科技企业也纷纷亮出绿灯,近期美国已经允许金融科技企业获批特殊银行牌照,加深了银行业竞争的复杂程度。

挑战二:新进入者咄咄逼人,蚕食银行利润

新兴的金融科技公司在各个细分领域都对传统银行的核心业务发起了攻击:以PayPal、Square为代表的互联网+企业颠覆了传统支付模式;以Lending Club、Kabbage为代表的线上借贷企业颠覆了传统的消费信贷和中小企业信贷模式。预计到2025年,全球金融科技企业带来的冲击可能导致银行的消费金融领域收入降低40%、支付领域收入降低30%、中小企业贷款领域收入降低25%;另外在财富管理、按揭等领域也将受到明显冲击。

在中国,微众银行、网商银行等纯线上银行的出现和崛起打破了传统银行的垄断;以蚂蚁金服、腾讯等为代表的互联网+金融领军企业借助社交和线上支付领域的流量和生态圈优势,积极向消费金融、小微金融等领域扩张;以陆金所为首的领先互联网财富管理平台也在加强风险控制能力建设。截至2017年,中国的互联网金融渗透率已达42%,用户近六亿人。可以说,互联网金融从存、贷、汇三方面撼动了传统银行业务的根基,后者不得不考虑通过新业务模式应对全新竞争对手。

挑战三:客户行为迅速改变,数字化诉求成为主流

数字化时代的消费者越来越成熟,诉求亦不断升级。麦肯锡最新的亚洲个人金融调研显示,亚洲消费者每月线上交易的次数是其在线下支行的三到四倍,并且有65%左右的受访者表示愿意或者可能会将四成的存款转入纯数字化的银行。相比过去,新生代消费者更加看重方便、快捷、多渠道的数字化体验,而体验也成为了客户选择银行的重要考量之一。

银行开展数字化创新转型势在必行

“创业企业与传统巨头竞争的关键在于是创业企业先赢得渠道之战亦或是传统巨头实现创新转型”

麦肯锡过去5年调研了全球近30家领先银行的数字化创新实践,提炼出银行开展数字化金融创新的“3+1”策略(见图1)。策略1,利用新技术手段打造全新的商业模式,以此进入新细分市场或进一步提升现有市场的渗透率;策略2,以客户为中心,开展核心业务的端到端数字化流程改造,优化客户体验,降本提效;策略3,全面布局金融科技及风险投资机会,利用战略合作或与风投企业合作的机会,投资关键技术手段,将其应用到银行的场景和平台上,以渗透周边市场、进入新市场,甚至颠覆现有市场并创造新需求。与此同时,银行还要着眼于打造包括双速IT、大数据和高级分析能力、敏捷组织和创新文化在内的一整套基础能力,以支撑上述三大策略。 (见图1)

图1 全球领先银行数字化金融创新的“3+1”策略

  • 策略1:建设全新商业模式

    • 通过直销银行开拓新客群与新市场:

直销银行能够成为传统银行抢占新市场的利器,但国内很多银行推出的直销银行同质化高,客户粘性差,往往成为“鸡肋”产品。成功的直销银行需要具备以下要素:

  • 差异化品牌经验与营销手段

  • 线上、线下联动经营客群

  • 切入生态圈平台,场景化、规模化获客

  • 尽早切入资产类盈利产品

  • 应用数据分析能力实现精准营销和风控

  • 保持运营独立性

  • 敏捷、持续迭代运营

例如,某国际领先银行利用最先进的科技打造直销银行,布局新的客群市场。其推出了面向下一代消费者的全新零售银行品牌,利用人工智能技术为客户提供客制化智能投顾服务,将自身营收多样化,扩大传统投资银行业务以外的中产消费者客源。

建设生态圈银行,全方位打造场景金融

打造或嵌入生态圈对银行具有战略价值。银行的服务正在“隐形化”,通过提供“金融”+“非金融”服务提高客户粘性,提升客户体验,提高钱包份额。

某澳洲银行在房地产领域成功打造生态圈,整合房产交易过程和金融服务,打通产业链。其通过自建的网上银行和App,提供分步购房的专业服务,包括价格比较和交易的地区分布信息等,促成交易达成。这些创新的举措整合大量房源客户信息,撼动了原有买房价值链。

生态圈战略能为银行带来海量的用户数据,帮助银行触达更多客户和完成更精准的用户数据分析,从而更好地经营风险。我们预测该战略的成功制定以及全面实施有望帮助银行在未来的五到十年间提升净资产收益率(ROE)2到5个点。此外,由于互联网企业在资本市场估值普遍较高、银行业估值普遍较低,银行向生态圈战略进军也有助于提振资本市场对它们的估值。

  • 策略2:以客户为中心的现有业务数字化转型

领先银行CEO已经把关注的重点转向了对客户旅程的评估,试图以客户的视角重新定义业务流程,率先将改善客户体验列为战略重点,通过数字化流程改造提升体验、降本增效。

  • 重塑端到端客户旅程

银行正在从“产品驱动”转向“客户驱动”:从客户视角出发,重新梳理和定义核心客户旅程,并持续推动敏捷、快速、端到端的数字化流程再造。数据研究表明,银行只要聚焦20-30 个核心客户旅程改造,就可以大幅降低运营成本(覆盖40%-50% 成本),并显著提升客户体验(覆盖80%-90% 的客户活动)。2014 年开始,某全球领先银行启动了五年近30 个客户旅程数字化改造项目,推动银行总体成本降低约20%。

  • 数字化、场景化产品创新

互联网公司的产品开发具有独特的“场景化创新”、“快速上线”、“小步迭代”等特点,从产品创意到上线的周期极短。领先银行正积极适应追赶这种短平快的数字化产品开发模式,从客户需求角度出发,借鉴互联网产品开发思路,快速上线产品原型,并基于客户反馈持续优化迭代。以某澳洲银行为例,在数字化产品开发上,运用创新车库模式加速产品创意的孵化,邀请客户参与设计过程,产品从创意到原型上线只需十几周时间。同时,越来越多的银行借力金融科技技术快速实现数字化产品创新。例如,某美国领先银行通过与某大数据贷款服务公司建立伙伴关系,提供完全数字化的小微企业贷款流程,点几下鼠标,几乎就可实时进行贷款审批,并可在24小时内发放资金。该银行一跃成为美国第三大中小企业贷款机构。

  • 全渠道体验

银行与客户的接触渠道日益多样化,客户线上线下海量信息零散割裂在各个渠道,信息和体验不一致成为一大痛点。打通数据和信息在各个渠道的无缝交互,不仅能为客户创造完美的服务体验,同时利用高级数据分析进行深度数据挖掘,还能帮助银行显著增加交叉销售的机会,做大客户的钱包份额,提升跨渠道的协同效应。包括荷兰ING银行、西班牙桑坦德银行(Banco Santander)在内的国际领先银行都在积极打造全渠道银行,并取得显著效果例如,某领先银行 可以将一个客户在网点开户储蓄的信息与移动端浏览基金产品的频次和时间联系起来,识别出该客户的理财需求,从而有针对性地为其推送基金产品,增强客户粘性,将其培养为主办客户。主办客户的交叉销售成功比例更高,其使用的平均产品数量比非主办客户高出60%。

  • 策略3:全面布局金融科技及全新风险投资机会

麦肯锡对全球百家领先银行的调研结果显示:超过一半的银行与金融科技公司已经建立了合作关系,约有三分之一的银行采用风投或者私募的形式布局金融科技。花旗银行(Citibank)、高盛(Goldman Sachs)、摩根大通(JPMorgan Chase)、摩根斯坦利(Morgan Stanley)等领先银行均密切关注金融科技投资领域,意图通过外延并购深入金融科技平台,在第一时间掌握这些技术,从而应用到相应的业务平台上,转化为生产力,加速技术成熟,捕捉投资效益。(见图2)

全球领先银行正在加大对金融科技领域的投资力度

传统银行有三种金融科技投资模式:

模式一:建立或参与股权投资基金,投资于金融科技。例如,花旗于2010年建立科技投资基金Citi Ventures,为创业者及金融技术创业公司提供资金及资源打造颠覆式金融服务。通过控制单笔投入规模(多数不超过1000万美元)的形式,聚焦于安全IT、大数据分析、金融服务、电商与支付、商务及营销五大领域内的新机会。其代表性的投资包括构建电商支付生态圈体系的Jet(旅行预订平台)、Square(支付平台);打造在线财富管理生态圈的Betterment(智能投顾)、SmartAsset(大数据个人金融管理)和Persado(人工智能营销);下一代金融科技技术TRADEIT(在线交易平台)、Plaid (开放银行)和Chain(区块链)等。

同时,金融机构也可以与金融科技投资的VC/PE合作,成为其有限合伙人(LP)。该模式适合刚开始涉猎金融科技的银行,有助其以较低的成本和风险积累经验、了解市场,并在过程中建立自身能力和敏锐度。与银行自建投资平台相比,LP的角色让银行可以更灵活、更广泛的与初创企业建立联系。

模式二:成立创业加速器(Startup Accelerator),主动布局、深度参与和辅导孵化项目。某领先美国银行于2014年启动创业公司加速器计划,平均每年孵化6-10个项目,平均单笔投资可达100万美金,同时获得少数股权。银行分配一名或多名顾问与初创公司共同制定合作策略,包括银行行政副总裁在内的多名高层作为专家团,对接和指导被投公司,加速技术在银行业务的对接和价值转化。在过去的几年中,该加速器已经成功孵化数十家初创公司,并成功实施到银行主业平台。

某领先英国银行于2016年开始与硅谷某著名的孵化器公司合作,提前布局未来可能颠覆银行安全、效率、产品的创新企业。在此次合作中,银行提供场地,鼓励内部员工积极参与孵化器的每周工作坊。并且组建联合跨部门小组,与初创企业分享银行真正的痛点、提供专业反馈、深度整合人际网络资源,共同打磨业务和产品原型、并在银行内部或者体系外部找寻合适的落地试点机会。项目成立短短一年便有多个项目成功转化为业务。

模式三: 金融科技战略联盟

越来越多的科技公司积极寻找与金融机构的合作共赢机会。网贷平台Lending Club的信贷供应商是WebBank,协助他们其在全美50个州开展分期贷款业务。。金融科技企业吸收那些银行未能提供服务的客户,或者通过提供SaaS服务来获取小企业客户,并由合作银行提供信贷。苹果支付Apple Pay是另一个合作案例:由支付网络提供数字标记技术,通过与银行合作为客户提供更好的数字钱包体验。

在国内,科技巨头也与银行开展金融科技的广泛合作 。其中既有工、农、中、建四大国有银行与京东、百度、腾讯、阿里巴巴的合作,也有BATJ借助金融云开展针对金融机构的技术输出。例如,蚂蚁金服帮助南京银行进行IT的云端部署,由阿里云为南京银行提供完整的IT资源输出及IT基础设施运营服务 。

银行推动数字化的一套基础能力

构建全新的IT能力

银行在建立数字化业务时,必须建立一套更加面向客户的、面向渠道的、敏捷的IT配套支持。许多金融科技公司也在帮助银行做核心系统的升级改造,为数字化转型提供基础能力的支撑。

领先国际银行纷纷打造“双速IT”的开发模式,即以客户为核心的快速迭代的前台开发系统,以及以交易为核心的后台系统同时运行。实践表明,双速IT模式可以带来显著的价值,软件上线时间可以缩短40%-60%,开发错误率减少60%。

IT 作业模式也要根据双速架构相应调整,从瀑布式转变为敏捷式(DevOps 运营模式),推动IT走向前台,打破业务、开发、运营、架构和测试团队之间的孤岛关系,构建小规模的跨职能团队,通过不同职能的人员的联合办公制定端到端交付解决方案。传统的瀑布式软件开发弊病诸多:流程固化、欠灵活、资源分散、产品上线时间长、业务端参与度低,实际交付成果不符合业务需求、项目成本和交付时间的透明度不够。在新的敏捷开发模式下,业务和IT 人员统一编入联合团队,随时互动理清开发需求和优先顺序,共同设计开发解决方案,通过周期性的项目“冲刺”实现快速迭代持续交付,项目成本和交付时间逐渐透明。

建设大数据和高级分析能力

大数据能力是未来十年银行的核心竞争力,国际领先银行均将打造大数据能力列为核心战略,并在营销、风险、运营管理等领域积极投资大数据能力。研究预计大数据可推动交叉销售业务增长10-30%,信贷成本下降10-15%,后台运营成本降低20-25%。

然而,银行在大数据的运用领域仍然挑战重重。如何整合治理传统系统中的纷杂数据,如何推动“从数据分析到价值创造”,如何确定优先开发哪些用例,如何确保业务单元的采用度和效果,用什么来吸引并挽留数据人才等。我们观察到国际领先银行从四个维度入手培养大数据能力:

建立“数据湖”,改善数据基础设施是转型的必备条件。银行内部大多数据处于碎片状态,信息使用十分不便。往往每个项目都会配备一个单独的数据集,导致数据集多如牛毛,而合并数据库又成本高昂。鉴于以上原因,一些领先公司已转向使用全行通用的“数据湖”总分析层,从分散各处的数据源中提取数据,将所有数据均以非结构化的形式存储在“数据湖”中。数据湖中的数据都处于初始状态,未经过结构化、整合或筛选等典型的数据仓库处理。这意味着数据湖覆盖广泛、细节丰富。该方法可以提高组织对数据的利用效率,保持灵活性和敏捷性。

从数据用例出发,紧密结合业务应用,推动数据分析和治理改造,提升使用价值。数据湖技术的早期案例表明,成功企业在数据湖设计阶段应当主要从业务问题(而非技术要素)的角度进行思考。它们首先会找出业务单元在哪些情境下可从数据湖获得最大效益,并在设计存储方案和推广决策时将这些情境纳入考量。随后根据实际需求,向数据湖中逐步填充具体集群或用例的数据。理想状况下,银行应当根据业务用例的优先级从高到低分批进行数据湖填充。

创建高级分析“卓越中心”,理顺数据组织模式和治理架构。为了充分发掘大数据价值,实现规模化应用,一些银行建立了集中的高级分析卓越中心(CoE)。CoE的组建方式多样,但其中最有效的方法还是由中央数据团队统筹指导、业务事业部内嵌数据团队实施执行的“枢纽中心辐射模式”。借此可以集中稀缺的高级分析人才,同时打通与业务的合作。

构建大数据相关的人才梯队(包括内部培训及引进外部人才)。人才对于大数据能力的培养至关重要。许多银行的分析部门引入了数据科学家和数据工程师。业务部门与数据专家之间还需要一个联络人,但却不那么好找。这一岗位也可以理解为“翻译”,他们要帮助数据专家理解待解决的业务问题,并支持数据专家开发新变量和行动洞见,以简单易懂的方式把模型洞见反馈给业务部门。“翻译”在项目后期愈发重要,他们既要确保业务部门研究相关模式、积极行动,还要跟踪业务部门行动的成效,进行意见反馈,持续改善模型和流程。

打造敏捷组织和创新文化

在传统的组织架构已经无法支撑产品迭代和创新的背景下,“敏捷组织”成为领先银行实现跨越式发展的重要手段。

打破传统银行的“条条框框”,对标互联网公司的扁平架构,从各个业务部门抽调相关人员,形成项目制的灵活“部落”,实施扁平的决策机制,推动组织的全面改革。某国际领先 银行通过敏捷变革实现了管理层级扁平化,原有 6 个层级、30 多个独立部门、近 3500 名员工缩减到了 3 个层级、13 个敏捷部落和 2500 名员工。在新的敏捷组织和工作机制下,产品上线周期从每年 2~3 次缩短到 2~3 周一次,员工效率提高 30%,客户净推荐值(NPS)大幅提升,客户参与程度提高 20 分 。

敏捷组织也意味着建立市场化的考核机制,鼓励创新。上述国际领先 银行每年都会举办创新训练营大赛,CEO 亲自从一千多个参赛团队中选拔出前三名,奖品为六个月银行创新孵化器“创新工场”的研发机会。谷歌允许员工把20%的工作时间用于与工作无关的创新活动,并给予贡献杰出的员工丰厚奖金(与同级员工的工资差别可达五倍)。

利用“双轨”职业路径,培养数字化专家。传统机构往往只设有单一的晋升路径,主要考核员工管理能力,并设有最低工龄要求。为了更好吸引且挽留数字化人才,银行可效仿科技公司的做法,设立管理和专家的“双轨”职业路径,允许优秀人才快速晋升专家序列,提供轮岗机会,确保体制内职业发展的灵活性。例如,德意志银行就为具有战略重要性的技术和架构师岗位设计了专家发展路径,技术职称均有相对应的管理职称,鼓励数字专家型人才。

□    □    □

国际领先银行的数字化转型已经走过了5-10年的历程,然而对于许多国内银行来说,一切可能才刚刚开始。银行要意识到数字化转型和金融创新并非一蹴而就,需要多年的资源持续投入。麦肯锡建议国内银行参考三步走策略:

首先,明确全行层面的数字化金融创新战略蓝图。明确战略重点,确定在哪些领域成为领头羊,哪些领域需要做跟随者,并由此制定全盘的行动方案,推动自上而下达成共识。

其次,建立组织、文化、激励等配套保障制度。建立推动战略落地的项目管理专项小组(PMO),跟进并指导具体落实转型举措。以敏捷模式赋能创新,“把听见炮火声的人送到一线”,改造敏捷组织。同时还要为数字化创新匹配专项预算,确保持续资源投入,加大创新激励,引入泛合伙人制度或股权激励等机制,充分调动一线员工的主观能动性。落实“领导挂帅”,提升领导力及决策效率,将创新融入到企业文化。

第三,密切关注创新格局,加强与外部第三方的金融科技连接。主动强化与金融科技的合作,不断寻找数字合作伙伴,布局金融科技生态圈。

作者

曲向军(John Qu):麦肯锡香港办公室全球资深董事合伙人

韩峰 (Feng Han):麦肯锡深圳办公室资深董事合伙人

石炜麟 (Arthur Shek):麦肯锡香港办公室全球副董事合伙人

王路 (Lu Wang):麦肯锡香港办公室项目经理

潘潇航 (Xiaohang Pan) 麦肯锡上海办公室咨询顾问


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