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商业银行如何打造金融科技生态

金融大数据观察  · 公众号  ·  · 2017-09-01 19:06

正文

笔者曾在《商业银行金融科技的实施路线图》中,从宏观层面探讨了银行金融科技战略的推进策略,本文将从微观层面探讨商业银行如何打造金融科技生态。银行要打造金融科技生态,需要做好以下几项工作。

一、要找准切入点

银行要做好金融科技,需要跳出单一的金融场景,要选择非金融场景切入,而当前国内的非金融场景似乎已经被巨头所垄断,阿里垄断了线上商业交易场景,腾讯垄断了社交场景。而且这两大巨头还携其平台优势,不断扩张生态圈,覆盖场景越来越多,同时,依靠其强大的资本实力四处收购,很多细分场景的领军企业被其招入帐下 。在这种情况下,银行再去找场景切入似乎异常困难,银行似乎已经完全没有机会了,事实上是如此吗?显然不是。银行可以从以下几个方面着手寻找切入点。

一是紧盯政府改革措施。近年来,随着我国经济步入新常态,国家加大了对各个领域的改革推进力度,一系列新的改革措施推出。改革,尤其是深入的改革往往能在某些领域释放新的活力,创造新的场景、新的业态,银行应该紧盯政府的改革措施,从中寻找可以切入的场景。

二是紧紧抓住信息技术覆盖度有限的农村区域。虽然我国城市化水平不断提升,但是,仍然有大量的人口生活在农村,农村的整体信息化水平与城市,尤其是一、二线城市差距较大,银行应该认真研究这一潜力巨大的市场,在互联网巨头尚未深度布局的时候,发挥自身机构布局优势,迅速切入。

三是深入研究细分场景。以用户为中心,从衣、食、住、行等日常生活场景入手,仔细研究各个细分场景,寻找尚未被满足的需求后者尚未解决的痛点。共享单车的出现就说明了细分场景的机会还很多,需要的是更深入的了解、思考、创新。

二、要做好规划

选好了切入点之后,银行要在最短的时间内,组成业务、技术联合团队,尽速制定好规划,具体包括:

一是绘制生态蓝图。银行应该从选择的单一场景入手,制定好单一场景建设路线图,之后,还要考虑在单一场景成熟之后,要怎么发展,如何构建生态系统,引入更多的场景,如何在生态系统中嵌入各种金融服务,如何从中获取收益等,一步步绘制生态蓝图。

二是定义平台需求。蓝图绘制完成之后,要就蓝图落地定义相应的平台需求,需要具体到模块划分、功能定义等;

三是定义技术需求。生态蓝图绘制完成之后,就要分解定义技术需求,对技术能力构建、对平台开发提出要求,在此基础上,技术团队要做好技术架构设计、实施规划等。

三、要建好平台

银行要在尽可能短的时间内推出基于互联网的服务平台,要建好平台,银行需要做好以下工作:

一是要有互联网思维。选好了就要快速决策,迅速行动,坚决执行,切不可反反复复推敲,否则,很可能在瞬息万变的市场中失去先机。

二是要坚持拿来主义。要快速响应,依靠银行自己来开发,且不说其研发能力,但就其冗长的开发流程,就难以快速完成。因此,银行要有开放的思维,坚持拿来主义,从市场中寻找成熟的原型进行改造。

三是要夯实技术基础。在技术架构设计上,要有前瞻性的思维,要以支撑生态化运行为目标,要舍得投入,不能仅看眼前的成本。

四是要高度重视用户体验。用户体验是平台生命力的核心,银行在用户体验上要下大力气,要组建专门的团队专职用户体验验证,要建立用户体验快速优化机制。

三、要大力推进用户的引流

平台建好之后,要快速的推向市场,吸引用户登录使用,要大力推进用户的引流工作。可以从以下几个方面推进:

一是召开平台发布会。参照互联网公司或者智能终端公司产品发布会模式,向各大媒体、向网络意见领袖、向与该场景息息相关的银行的忠实客户发出邀约。选取有激情、演讲能力强的员工进行现场推介。

二是发布平台公测邀约。通过数据分析找出银行内部使用平台可能性较高的客户,发送公测邀约,邀请客户参与公测,提出反馈意见。同时,在各大互联网媒体上广泛发布公测邀约,吸引公众眼球。

三是前期引流激励。为了吸引用户,平台前期需要投入一定的费用,激励用户注册、登陆、使用平台,并逐步培养用户习惯。

四是通过银行自有渠道引流。通过银行自有的手机银行、网上银行、微信银行、自助渠道、网点等渠道采取链接跳转、扫码、员工推介等方式进行引流。

五是通过互联网巨头引流。可以通过大型互联网门户网站、电商平台、社交平台等大流量平台引流。

四、抓好数字运营

要让用户与平台产生黏性,让平台拥有持久生命力,数字化运营是核心,要做好数字化运营,可以从以下几个方面推进:

一是做好数据采集。一方面,采集平台数据。从平台的设计开始,就应该建立用户全量数据采集,包括用户在相关渠道接触平台的相关数据、用户浏览数据、行为数据、交易数据等,即用户与平台相关的所有数据都要采集。另一方面,要采集用户相关数据,包括第三方数据源数据。

二是要定义数据规范。用户全量数据呈现多、杂、乱的特征,需要制定相应的数据标准,比如,统一用户 ID ,定义标准字段类型代码等。规范的数据才能保证数据的质量,才能高效的支持数据分析、挖掘工作。







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