随着数字中国战略的全面启动和中央金融工作会议中数字金融大文章的提出，我国银行业数字化转型正式由探索期过渡至了成熟期，具体表现为零散化的数字化探索逐渐向规模化应用、体系化建设发展，推动着银行展业模式的全面变革。过去十年，数字化主要是银行以获取竞争力为驱动自下而上进行探索，而今建设数字金融成为自上而下的国家战略要求，其重要性和必要性不言而喻。

在我国银行业数字化转型过程中，毕马威始终是陪伴者和参与者，见证并帮助多家领先大行与区域性银行实现业务模式的数字化重塑。在这一过程中，我们沉淀了一套以数字化场景建设为核心，带动组织、流程、人才、工具全面转型的方法论和解决方案。

数字化展业中的问题和挑战

客户聚焦：头部效应显著，对长尾关注不足

在数字化展业的过程中，由于客观上头部客户存在高值、高同质化、低风险的特征，银行将更多数字化营销、客户差异化服务的资源聚焦在高端客户、大型企业上，而数量众多且需求分散的长尾客户往往被忽视。为了更好由高速发展向高质量发展过渡，银行应借助数字化力量，以低成本方式为长尾客户提供更好的金融服务体验，尤其是识别长尾中的高质量客户，实现更加普惠、公平的金融服务覆盖。

数字化应用：重复建设和覆盖不足并存

在数字化推进中，由于缺乏统筹和长期规划等原因，常出现数字化场景建设阶段性零散推进的情况，一方面导致部门间存在重复建设但复用性不高的问题，另一方面对于交叉协同性业务则缺乏支撑，客群、产品、客户生命周期细分阶段的覆盖均有待提高。

价值转化：最后一公里转化不畅

一线业务是确保数字化成果得以应用并展现价值的关键，但银行在成果应用上普遍面临最后一公里转化不畅的问题。这一方面是由于一线业务人员数字化思维和认知不足，导致对数字化缺乏信任；另一方面，数字化应用存在断点、产品化程度低、业务使用不便利、缺乏全流程的追踪和成效反馈等问题是导致成果转化不畅的客观原因。

打造规模化体系化智能场景应用

全覆盖+重点经营的客户策略

1. 以客户关系生命周期为主线的客户精细化经营

以客户关系生命周期对客户进行分群在客户资产等级分层的基础上对客户进行了精细化的划分，将每个等级的所有客户进一步分为新客、提升期、稳定期、流失预警期等，并通过采用不同的经营策略，实现客户数和收入双增的目标。例如，通过客户流失预警模型和客户潜在价值模型，识别出高价值流失预警客户，这类客户往往需要给予重点关注，通过了解客户的需求和潜在流失原因，既可以避免客户的流失，也可以优化银行的产品和服务。

2. 立足业务战略，确定重点客群

在客户经营中，可以进一步根据业务发展战略选取重点客群深耕，以行为偏好相近或对潜在产品服务需求相似的客户为标准分群，并通过施以统一的策略触达，实现批量化经营。常见零售客群包括代发客群、跨境客群、有车一族、运动达人、小企业主，对公客群包括专精特新、先进制造业、科技类企业等。例如，代发客群具有资产稳定增长、客户优质、粘性高的特征，对代发客群进行深耕，通过向上销售、交叉销售等精准营销模型，促进资金留存和资产增长，提高中间业务收入，同时增进客户与银行的粘性。

通过事件商机库打造产品服务策略

事件式营销将客户事件或公共外部事件与银行的产品服务关联起来，吸引客户关注，唤醒客户需求，并最终促成销售。通过设计商机事件库，部署自动化营销策略，可以实现低成本高回报、以客户需求为中心的千人千面营销。

毕马威银行营销事件库包括了外部公共事件和客户事件，每一大类下进一步细分，每一条事件与银行的产品大类或具体产品、营销活动相关联，并根据银行的客群特征确定具体的触发规则。例如，针对客户代发工资事件，通过分析代发客群代发后7天内每天的资金留存率变化，确定最佳营销触发时机，并在代发工资事件触发后，自动在最合适的时间营销存款、理财产品，确保资金留存。

营销全流程数字化重塑

数字化营销通过在营销方案制定、策略设计、营销执行、评估优化等各环节利用数据和分析方法，优化营销体系，提升营销的效率和客户体验。例如，在营销方案制定和策略设计环节，通过交叉销售模型、产品组合分析等，确定产品的目标客群，通过权益定价模型，确定定价方案；在营销执行环节，通过商机排期模型，避免过度打扰，确定最佳的营销节奏；在评估优化环节，通过漏斗分析和A/B测试，识别阻碍营销转化的问题，并确定最优策略。

打造数字化营销体系有两个值得关注的关键点：一是强调数据驱动，通过机器学习等模型识别规律，以智能化决策替代人工经验决策，从而提升营销的精准性；二是注重全流程的数据闭环，确保数据无断点，可以有效追溯营销执行过程，并为问题诊断提供数据基础。

打通最后一公里，实现从结果到成果的转化

数字化价值实现的关键是确保从决策到应用环节的畅通，突破从分析结果向应用成果转化的瓶颈，只有数据分析挖掘成果真正被业务理解并使用，才有可能产生价值。因此应格外关注以下三点。

一是分析决策团队不仅需要提供分析结果，还应提供基于结果的行动建议，一方面要教会一线员工如何读懂数据、得到有价值的结论，更重要的是提供如何调整业务策略的建议，确保分析洞见转化为行动，最终产生更优的结果。

二是分析洞见应整合到一线员工日常的工作流程中，以数字化思维重塑业务流程。这要求分析团队主动思考如何将分析成果与员工SOP建立联系，而非只是下发大量的数据、报表、营销名单，需格外注重避免让数字化成果成为一线员工的负担。

三是打造好用易用的工具，并将分析结果嵌入到日常展业工具中，减小成果应用的阻力。落地执行环节的工具包括营销目标拆解、进度追踪、商机提醒、营销标准化动作推进等，将这些工具以可视化图表的形式或流程功能的形式嵌入到客户经理工作台，区分自动触发动作、人工执行动作，最大程度为一线减负。

例如，针对客户流失预警模型，在提供高流失风险客户清单时，需要提供配套的产品、话术等维挽措施建议，在企业微信、客户经理工作台等工具中生成待办事项，为客户经理建议行动序列，客户经理可在查看该事项时，选择一键触发批量客户联系、商机发送，并以可视化形式展示客户维挽和个人业绩指标的关联，为客户经理应用成果提供动力。

总结

随着我国银行业数字化转型步入新阶段，规模化、体系化的智能应用成为银行提质增效、更好应对内外部挑战的利器。在新阶段的数据智能应用方面，应更加关注客户产品的全覆盖、低成本的自动化策略、并注重打通向应用成果的转化。

特别鸣谢：感谢焦希格、刘未对本文做出的贡献。

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