近年来，随着互联网金融的崛起及金融科技的持续冲击，银行物理网点运营效能提升与转型成了业内热门话题。其实网点运营效能提升并不是新概念，至少在十多年前就有过类似讨论和部分落实，但那时转型的含义和现在其实是完全不同的。
从大型国有银行到各种股份制、城商行，再到这几年成立的新型民营银行，银行间的竞争日趋加剧。移动互联时代，可以预期传统柜台业务量会不断下降，但运营成本依然会维持在较高水平，因此物理网点效益下降成为必然结果。从发达国家情况看，物理网点经营走下坡路乃至出现撤并潮，也已经成为一个趋势性现象。
为此，针对银行传统物理网点运营设计了数据驱动的效能提升方案，支持从指标监控、预警分析到决策支持的完整流程，涵盖数据分析、数据挖掘和数据产品等内容。本文整体上对应柜面运营智能化的雏形框架，相信随着数据化能力的不断提升，网点运营效能也会得到逐步加强。
需要特别说明的是，在银行财务、风险、营销等领域，业务指标监控和预警体系早已建立并得到广泛应用。柜面运营的智能化工作起步相对较晚，数据应用的水平和深度也略显薄弱，但柜面运营的场景应用潜力却非常大，并且一旦落地就能够快速见效。因此在转型中如果能有效结合先进的金融科技，其实也有实现弯道超车的可能。
一、整体方案
对于提高银行网点运营效能，首先要做到了解运营现状，然后分析问题原因并设计应对方案。具体工作中，提出以下三步走的发展思路来提升网点运营的效能，同时也为未来网点转型提供参考。
通过对信息的收集、处理、分析，让原本纷繁复杂的人类行为变得有规律可循，而基于数据及其分析之上的决策已成为普遍的决策模式。对于银行柜面运营条线的业务人员来说，需要通过定制化的数据查询工具实现数据获取，提供形式足够丰富、图形化、动态化的指标数据，并且支持业务分析人员进行交互和二次加工。这个阶段相当于搭建智能化的基础，提供一个可交互的网点效能指标数据监控平台。
数据本身不产生价值，如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。网点运营效能的目的在于了解银行网点运营状况，并通过数据指标探究是否存在异常经营问题或日常流程缺陷。针对异常指标数据进行分析，其关键在于是否可以通过某指标数据反映现实经营的问题。在数据分析的基础上，银行可以更加主动的进行规范化管理，推出改进的业务模式。通过对自身网点数据的多维度采集和分析，银行能够更透彻的了解自身经营情况，从而最大化数据价值。这个阶段对应着智能化运营的基本特征，过程中要建立一套网点运营效能的关键指标预警体系。
数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。把面向业务的数据转换成面向管理的数据，通过智能化的数据挖掘建模实现从数据到知识的转变。这是智能化的实际目标，建立模型驱动的业务开展模式，实现网点运营效能的智能决策支持。
按照上述提出的设计思路和步骤，逐步实现以下阶段性任务目标，最终形成集监控、分析、预测一体的数据化支持体系，实现融合数据加工、分析、建模全流程的网点运营效能提升服务平台。
二、实施参考
2.1 数据准备
银行应根据机构自身特点明确网点运营效能的分析重点，调研了解行内相关业务数据采集情况，如日常运营数据有票号流水信息、图前交易信息、交易日志信息、内部账明细信息、科目总账信息等。
确定相关数据源后，需要开展对数据质量的调研，包括对数据完整性、唯一性、一致性等角度进行验证。良好的数据质量是后续数据应用的基础，需要特别重视并在数据处理过程中花费足够的精力去解决问题。
2.2 指标设计与开发
构建自上而下的层次指标体系：分析维度、业务要素、系统指标。网点可以从多个维度划分运营指标，如零售、收益、成本、交易等。各维度按业务要素划分为多个量化方向，如销售效率、客户满意度、经济效益、品牌效益等。最终所有系统指标如客户数、叫号数、办理时长、等待时长等被划分到不同业务要素及维度下，用以衡量相应运营状况。
按照设计的指标体系，开发各系统指标或衍生指标。这一步需要用到不同的工具，运用多种分析方法对数据进行清洗、加工。
2.3 可视化实现
可视化是释放大数据价值的最后一公里，数据可为人的决策提供参考和支持，机器可以进行前期的分析和运算，辅助决策，而真正决策是由人来做，显示给人让人看懂了，价值也就真正呈现出来了。
数据可视化的功能主要体现在两个方面：一是数据展示需求，二是数据分析需求。数据展示就是将已知的数据或数据分析结果通过可视化图表的方式进行展示。而数据分析方面，数据的最终结果是图表形式的，除了可以进行展示，还可以继续进行基于图表的“二次分析”，对数据的深层次挖掘。用户可以基于可视化分析工具和仪表盘进行数据挖掘和关联分析。商业可视化分析工具有很多，在本文的操作实践中使用的工具是Tableau，可视化流程如下图，其中Teradata代表数据来源。
2.4 预警指标应用
预警版块重在发现运营异常情况及运营流程缺陷，首先应确定在哪些场景需要嵌入本模块；其次明确对哪些指标进行预警，即预警的指标集；最后运用数据统计分析方法，划分预警指标的异常值范围及正常区间。最终当指标在一个范围内波动时，相应地触发预警机制，给出其运营状态是正常还是异常，并当异常值超限额时主动报警，分析人员点击异常报警信息可以查看到数据详情。
2.5 智能模型构建
无论是数据监控平台还是预警平台，均是对历史数据的认知，属于事后发现。在此我们希望引入技术方法预测某情景的发生概率，做到事前感知。举例如网点库存现金，某网点储备过多会造成现金资源的浪费，库存现金储备过少则会影响网点正常业务的运营。而且库存现金使用量又会随着不同工作日、大型节假日变动，同时柜员现金库存与自助设备现金准备又不相同。单凭经验判断储备多少库存现金已难以应对，网点往往会选择尽可能多的现金库存以避免出现运营现金不足。
