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        • 麥肯錫:銀行大數據戰略落地關鍵在于規模化應用 可先從“小數據”做起

          近年來,面對外部經營壓力、競爭和監管環境變化,國內銀行業收入和利潤增長步履維艱,很難突破雙位數;但在同樣嚴峻的環境下,全球領先銀行通過大數據應用,仍能在公司及零售核心業務上實現10%~15%的增長。此外,針對困擾很多銀行的不良率高企問題,領先銀行利用大數據和人工智能技術,在宏觀經濟下行情況下,仍然實現了良好的風險控制。而人工成本上升、科技投入增加,令很多銀行的成本/收入比上升,但數字化、大數據和人工智能可以幫助銀行有效實現降本增效。

          近年來,面對外部經營壓力、競爭和監管環境變化,國內銀行業收入和利潤增長步履維艱,很難突破雙位數;但在同樣嚴峻的環境下,全球領先銀行通過大數據應用,仍能在公司及零售核心業務上實現10%~15%的增長。此外,針對困擾很多銀行的不良率高企問題,領先銀行利用大數據和人工智能技術,在宏觀經濟下行情況下,仍然實現了良好的風險控制。而人工成本上升、科技投入增加,令很多銀行的成本/收入比上升,但數字化、大數據和人工智能可以幫助銀行有效實現降本增效。

          根據麥肯錫全球數據工作坊的分析,規模化應用大數據和高級分析可顯著提升銀行業務績效、降低運營成本、優化風控和決策、改善監管數據效率及提升客戶體驗。大量銀行斥巨資于大數據和高級分析技術,就是看到了其背後的巨大價值。據麥肯錫全球研究院(MGI)測算,高級分析在全球各個行業的價值創造潛力高達9.5萬~15.4萬億美元,能推動銀行業利潤增長10%~15%。

          得益于中國銀行業邁向高質量發展的內在要求、國家政策扶持以及相關技術能力的日臻成熟,在中國銀行業,大數據和高級分析規模化已進入黃金時代,是整個行業未來發展的大勢所趨。

          麥肯錫全球資深董事合夥人、中國區金融機構咨詢業務負責人曲向軍介紹:“全球前50大銀行中,90%以上都在積極應用高級分析技術。全球領先銀行將稅息前利潤的15%~17%投入到數字化、科技和大數據領域,科技和大數據人員占到總人數的17%左右;與之相比,中國銀行業的相關人才比例不足5%。擁抱大數據、提升銀行競爭力已是整個行業的共識,能夠率先轉型爲‘科技銀行’、‘數據銀行’的金融機構,將在未來10年領跑同業。”

          大數據與高級分析能夠給銀行前台業務和中後台管理創造可觀價值。以零售銀行爲例,實踐表明,通過大數據精准營銷,新客獲客率可提升10%~15%,老客交叉/向上銷售率可提升15%~20%,老客到期維護續接率可提升逾20%,流失客戶挽回率可達到15%,准清零及以下客戶的批量激活與經營可令客戶價值提升50%以上。在風控等中後台管理上,大數據與高級分析同樣成效斐然,可令成本至多降低30%。

          然而,即便是在大數據應用方面領先的銀行也認爲,大數據戰略的真正落地挑戰重重,其中最艱難的是完成洞見轉變爲成果的“最後一公裏”,這是實現規模化應用的關鍵。

          麥肯錫全球董事合夥人韓峰表示:“在大數據和高級分析應用上,多數銀行取得了單次小範圍的成功,但尚未實現真正的規模化。許多銀行高管反映,盡管在大數據和高級分析法方面投入了巨資,但創造的價值卻不成比例。究其原因,根源在于這些分析技術的用例不廣,即便能夠創造出少量效益,也遠未能紮根于銀行的各個業務領域、實現全面開花。從客戶經營角度來看,很多銀行投入巨大資源獲新客,但轉化率不到25%,存量客戶中75%左右都是准清零客戶(1000元~2000元余額以下),說明銀行的存量客戶經營能力非常薄弱。單個客戶貢獻僅在300元~350元左右,全面關系客戶只占2%左右,而國外領先銀行全面關系客戶能占到15%。零售銀行單點産能(零售收入)只有1500萬~2000萬,産能低下。各家銀行普遍重注産品銷售,忽視客戶體驗。因此,在客戶經營、獲取和客戶體驗方面,大數據和高級分析均大有可爲。”

          我們發現,國內銀行在大數據規模化方面存在幾大共性問題:大型銀行往往耗費大量時間和金錢,從全面數據治理入手推動大數據規模化應用,但投入之後久不見價值;小型銀行則畏難情緒嚴重,較差的數據基礎致使它們多止于觀望;此外,各類銀行還普遍存在模型搭建與業務場景應用“兩張皮”的情況,未遵循“用例驅動”和“閉環循環優化”原則;而大數據人才匮乏進一步制約了規模化應用。

          對于傳統銀行來說,大數據戰略推進與轉型通常需要2~3年時間。爲了挖掘大數據規模化應用的巨大價值、幫助國內銀行有效應對上述普遍挑戰,麥肯錫提出以下三大戰略舉措:

          1)制定價值驅動的大數據實施路線圖:通過大數據診斷,識別出銀行的機會點,定義並對大數據用例進行優先排序,制定最佳實施路線圖,並在全行上下達成共識;

          2)端到端大數據用例試點:通過落地1~2個試點用例,跑通端到端大數據用例閉環,對用例進行快速叠代優化,並驗證其業務價值,實現速贏;

          3)夯實支撐體系,加速大數據規模化落地:對于一家IT預算在10億美元的銀行而言,簡化、梳理及優化數據管理工作,每年能給其節省0.71億美元。銀行需在18個月內循序漸進地建立大數據卓越中心(CoE),招募並培養大數據核心人才,完善數據治理機制,以及構建大數據相關系統,這些是保證大數據規模化落地的重中之重!

          曲向軍最後總結道:“第一,銀行大數據應用要先從‘小數據’做起,從銀行內部數據入手,通過分析産生價值,實現小步快跑;第二,相比自下而上的數據清理,自上而下的用例驅動更具效率;第三,要在實踐中叠代優化大數據用例,反向指導設計,形成閉環;第四,大數據用例要規模化,從亮點到規模、最終搭建大數據平台;第五,大數據人才培養要規模化,有能力的銀行應建立內部大數據學院,實現人才的批量培養;第六,搭建聯邦制組織架構,在前台業務部門和科技部門都配備數據分析人員,讓業務與數據、科技實現有機融合;第七,銀行決策層要形成數據驅動型(IBS)決策文化,讓數據文化融入到銀行的DNA;第八,以首席分析官(CAO)爲代表的數據分析部門主管要轉變角色,從專家型人才轉變成‘業務促進者’,具體要完成5個動作:1)促進業務、IT與數據分析部門三方合作,2)培育內部分析能力,3)將高級分析納入業務工作流程,4)成爲推動變革的骨幹以及5)爲董事會和CEO出謀劃策。


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