本文转载自新浪财经意见领袖/高峰‘中国银行业协会首席信息官’
零售银行数字化转型已经成为我国商业银行高质量发展的核心战略。过去二十年以来，零售银行伴随着消费互联网普及而得到迅猛发展，经历了从“以产品为中心”向“以客户为中心”、从“追求规模扩张”向“追求客户体验”、从“部门银行创利模式”向“全行价值创造模式”的三个根本性转变。当前，银行业数字化转型步入深水区，零售银行更是开启了数字技术驱动转型升级的新模式，迈入了重视客户体验和高质量发展的新阶段。
在零售银行数字化转型的进程中，大型银行与中小银行存在较大差异。一方面，大型银行在资源禀赋、技术基础设施、产品和服务范围方面具有一定优势，如能够投入更多的资金和人力资源进行数字化转型工作，拥有更先进的核心银行系统、数据中心和网络基础设施，能在数字化转型中整合更广泛和多样化的业务线和产品线等；另一方面，相对于大型银行，中小银行通常具有更灵活和简化的组织架构，能够更迅速地作出决策并执行，同时专注于本地市场，客户群体相对单一，能够更加精准地定位目标客户并满足客户需求。尽管存在上述不同之处，大型银行与中小银行数字化转型的目标是相似的，如通过渠道整合、新技术应用并结合特定场景来优化客户体验和提高运营效率等。
移动优先战略推动零售银行持续创新
手机银行为零售银行提供了一个创新的平台，这些创新不仅满足了数字时代客户的新需求，而且增强了零售银行的竞争力。
首先，加强与客户互动。手机银行为零售银行与客户之间的互动提供了更多的机会。手机银行可以向客户推送个性化的通知、提供实时的交易更新信息、发布金融消费者教育宣传内容等，客户则可以实时向银行进行反馈，提出问题、查询信息或寻求支持，这种双向的互动促进了客户与银行形成更紧密的关系。
其次，实现个性化的客户体验。手机银行通过大数据分析客户的行为和交易数据，能够深入了解客户的需求和偏好，向客户提供个性化的产品和服务，包括推荐适合的金融产品、提供定制化的理财建议等。同时，手机银行根据客户的偏好和习惯进行个性化的界面设置和内容呈现，优化用户体验。
最后，降低运营成本。借助手机银行自助功能，客户可以自主进行一些简单的操作，如转账、支付账单等，大大减少了对线下分支机构的服务需求。通过手机银行服务分流，银行可以优化资源配置，减少柜台人员数量，降低运营成本。
线上线下协同提升零售银行经营质效
通过线上线下协同，零售银行能够进一步优化营销策略，为客户量身定制产品推荐方案，将实现更好的客户体验和业绩增长。
首先，提供全渠道服务。线上线下协同的关键目标之一是为客户提供一致的、无缝的服务体验。客户根据自己的需求和偏好选择合适的渠道获取服务，包括线上渠道（如网上银行、手机银行、社交媒体等）和线下渠道（如实体网点、自助服务终端等）。无论是在线上还是线下，客户都可以享受到便捷、高效和个性化的服务。
其次，强化客户营销。借助线上渠道广泛地传播产品信息，吸引潜在客户，提高品牌曝光度；借助线下渠道提供更加亲密的客户接触和咨询服务，帮助客户更好地了解和选择产品。线上线下协同使得零售银行营销和销售过程实现一体化，提高了营销转化率。
最后，提升运营效率。线上线下协同构建自动化和智能化的工作流程，能够减少人工操作和重复性工作，提高业务办理效率和准确性。例如，客户通过线上渠道进行自助开户、贷款申请和支付等操作，减少了排队等待和人工处理的时间。与此同时，线下渠道专注于提供更加复杂和高价值的服务，提升员工和网点资源的利用效率。
基于特定场景提供定制化金融服务
通过以数据应用驱动场景服务“千人千面”，零售银行能够根据客户在特定场景下的需求，提供相应的金融产品和服务，从而提高客户满意度和忠诚度，提升自身的竞争力和盈利能力。
首先，优化用户体验。场景金融利用数字化技术和创新的交互方式，提供更加便捷和高效的用户体验。通过移动应用、智能终端等工具，客户在特定场景中可以随时随地获得所需的金融产品和服务。这使银行能够更好地融入客户的日常生活，提供无缝的金融服务。
其次，拓展业务边界并增加收益。场景金融帮助银行拓展业务边界，开辟新的收益来源。通过与其他行业企业建立合作伙伴关系，银行将金融服务与特定场景相结合，提供一体化的解决方案，为客户提供全方位的金融支持。
最后，提升风控和数据分析能力。场景金融能够积累更多的客户数据，零售银行通过对特定场景下客户行为和数据的分析，能够更好地识别和控制风险，更加便利和快速地开展信用评估和贷款审批，制定更加准确的风险定价和风险管理策略。
虚拟数字人助力零售银行数字员工多场景落地
虚拟数字人更注重与用户的互动，致力于提供个性化的服务，有助于零售银行数字员工的多场景落地。数字员工在零售银行数字化转型中的应用，主要体现在提高工作效率、降低成本、增强风险管理能力以及提供更好的客户体验等方面。
首先，实现自动化操作。数字员工自动执行一些常规的银行流程和操作，如账户开户、贷款申请、账单支付等，能够提高操作效率，减少人工错误，并加快服务响应速度。数字员工还自动执行一些重复性、规模化的任务，如数据录入、报告生成、文件处理等。其次，及时提供客户服务。数字员工在网站或移动应用程序中提供7×24小时的客户支持，回答常见问题、提供账户信息、协助进行基本银行交易等，从而减轻实体柜员的压力，为客户提供即时帮助。最后，实施身份验证和安全控制。数字员工使用生物特征识别技术进行身份验证，增强安全性，并降低欺诈风险。
需要明确的是，数字员工无法完全取代人工服务，特别是在处理复杂的客户问题和提供情感支持方面，人工服务的作用仍然至关重要。需要注意的是，数字员工的引入需要进行合理的规划和管理，确保与人工服务配合协同，以实现最佳的业务效果。
生成式AI技术成为零售银行数智化的重要驱动力量
生成式AI技术根据指定的主题、风格和要求，帮助银行快速生成高质量的内容，降低人工操作成本和时间成本。首先，增强资讯传播效果。银行可借助生成式AI技术为客户提供有益的金融知识和信息，增强客户对银行的信任。其次，提升客户体验。生成式AI技术根据客户的兴趣、偏好和行为生成更多丰富和个性化的内容，吸引客户的注意力、提供有价值的信息和服务，增强用户对银行品牌的认知和忠诚度。最后，加大个性化营销和推广力度。生成式AI技术根据客户的偏好、行为数据，为不同的客户群体创建定制化的广告及其他推广信息，提高营销针对性和效果。
尽管生成式AI技术具有许多潜在的优势，但在使用时仍需谨慎。银行需要确保AI生成的内容准确、合规和符合品牌形象。此外，监督和审查AI生成内容的过程也是必要的，以确保生成的内容不涉及虚假宣传、误导性信息或违反相关法规。
ChatGPT加速零售银行数智化进程
金融是数据密度和智能化水平非常高的行业，ChatGPT作为基于深度学习框架的大语言模型，在智能客服、信用评分、智能投顾、风险评估等领域拥有得天独厚的优势。面对ChatGPT的浪潮，金融行业应理性看待，既要看到其带来的机遇，又要清醒地看到背后隐含的风险挑战。金融业务具有特殊性，在内容专业性、可解释性、合规性、数据保护等方面都有严格要求，模型训练需要更加严谨，对ChatGPT在金融领域的深度应用还需持续观察。
首先，助力智能客服转型升级。银行业客服的特点是对应答的合规性和准确性要求高。同时，客户的问题涉及范围广泛。这导致了客服培训成本高、处理客户问题总体效率低和客服工作强度大等问题。ChatGPT能够结合语境，智能生成可用于产品和服务咨询、问题解答的对话，并辅助客户进行基本的操作，有助于减轻银行客服团队的负荷，提高客户满意度和服务效率。
其次，助力精准营销和个性化服务。ChatGPT通过与客户进行交互式沟通交流，深刻理解客户的需求和资产状况，帮助金融机构为客户提供更加准确和定制化的建议和服务，帮助客户识别和规避投资风险，作出更好的金融决策。
最后，助力数据分析。ChatGPT可以收集和分析客户对话中的数据，从而为银行提供有关客户需求和行为的洞察。这些数据可以用于改进产品设计、市场营销和风险管理等方面的决策，推动银行的业务增长。
需要注意的是，作为一个智能对话模型，ChatGPT也存在一些限制，例如无法处理敏感信息、复杂的交易或提供法律和财务等专业领域的建议。因此，在与客户进行交互时，银行仍需要确保充分的人工干预和监督，以保证服务质量和数据安全。
应对零售银行数字化转型的新挑战
尽管在数字技术驱动下零售银行数字化转型发生了新的变革，但仍面临多方面的挑战，银行需要认识到这些问题，并制定相应的策略和措施来应对，实现数字化转型的长远目标。
一是技术复杂性。数字化转型通常需要银行采用新的技术和系统，与现有的技术基础设施进行整合。这可能导致技术复杂性增加，在系统集成、数据迁移、应用程序开发等方面带来挑战。此外，新技术的不断更新和发展也需要银行对技术趋势和最佳实践的及时跟踪。
二是数据安全和隐私保护。随着数字化转型的深入推进，银行面临的数据安全和隐私风险更加突出。银行需要对客户的个人和财务数据给予充分的保护，以防止数据泄露、黑客攻击和欺诈行为。确保数据的安全性和合规性是银行必须关注的重要问题，需要投入资源，建立健全安全控制和监测机制。
三是文化和组织变革。数字化转型不仅涉及技术和系统的优化，还要进行文化和组织的变革。为此，可能需要改变员工的工作方式和习惯，提升数字技能和创新思维能力，以及改进组织的决策和沟通方式。这种变革往往需要长时间的努力，需要银行管理者的大力支持和员工的积极参与。
四是客户体验。数字化转型的成功与客户的体验密切相关。尽管数字化服务具有便利和个性化的优势，但有些客户可能对新的技术和渠道持保留态度。银行需要教育和引导客户，提供易于使用和感知价值的数字化服务，以提高客户的满意度和忠诚度。
五是合规性要求。银行在数字化转型过程中需要遵守各类法规和合规性要求，包括数据保护、反洗钱、反恐怖融资等方面的规定。为此，银行需要建立适当的控制措施，确保数字化服务的合规性，并进行监测和报告。
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