化云为雨:实时智能银行

作者: 日期:2014-12-28 14:17:18

实时智能的银行服务并非孤军奋战,它将与实时智能城市建设融为一体。向实时智能银行转型已是“风劲云急”,哪个银行能够领先一步培育将战略能力转化为流程能力和应用能力的“造雨能力

在这个情景为王的时代,哪个银行能提供情境感知服务,客户就忠诚于哪个银行

 

实时智能的银行服务并非孤军奋战,它将与实时智能城市建设融为一体。向实时智能银行转型已是“风劲云急”,哪个银行能够领先一步培育将战略能力转化为流程能力和应用能力的“造雨能力”,哪个银行就能领先一步“化云为雨”,吞吐潮汐。

 

三位科学家因发现“组成大脑定位系统的细胞”获得今年诺贝尔生理学或医学奖,他们解决了一个困扰科学家和哲学家几个世纪的问题——大脑如何对我们生活的环境产生一个地图并为我们导航,也就是控制方向感的细胞群。

同样的,在当前信息爆炸堪比原子弹爆炸速度的移动互联网时代,所有的生意都可能是信息流转的生意,对信息在“云”中移动的位置和走向的识别和响应可能孕育着无限商机。如若将客户需求的价值实现比喻为“雨”,那么银行家关心的则是如何在成本持续可控条件下“化云为雨”,如何对商机进行确定、培育和落地。

 

关注“实时”和“智能”

高德纳咨询公司(Gartner)已从2004年发布的“实时企业”(RTE, Real-Time Enterprise)演化为2014年发布的“智能业务操作”(IBO,Intelligent Business Operations),IBM 商业价值研究院更是于2009年11月发布了一本引起银行界瞩目的“智慧的银行”白皮书(Smarter Banking)。

实时智能银行理念的核心是以客户为中心快速整合资源,主动、及时、智慧地响应客户金融服务需求。这里所说的“实时”,是指“对客户需求的实时感知和响应”,但其不同于“实时企业”的是,这是“智能分析基础上的实时感知和响应”;这里所说的“智能”,实质在于“对流程和数据进行测量分析基础上”“感知和响应”的决策支持能力。

“实时”和“智能”都须综合起来落实到“实时智能业务操作”(Real-time Intelligent Business Operations, RTIBO)。例如,银行能及时识别和提示客户一笔支付的账户处理方式是不是对于客户最省钱,或者对于可能是卡片丢失后的异地支付对客户进行核实。

“实时”加“智能”体验的成熟度越高,客户满意度、忠诚度和价值贡献度越大,最终的结果是客户和银行的双重利益得到实现。以积分管理和交叉销售来举例:在实时智能银行时代,客户到梅西百货(Macy's)刷转账卡购物,银行可以提供优惠信息,使其下次到杰西潘尼百货(JC Penney)刷转账卡享有某个比例的折扣,而不必要求其携带、出示折扣券,客户只要在潘尼百货刷卡,折扣金额就可自动从该商品的消费金额中扣除。而通过对客户刷卡情景进行分析,银行可及时向客户推荐本行借贷合一卡服务,可以在转账卡(转账卡是借记卡的一种)余额不足时自动转向贷记卡。在这里,积分折扣被平滑整合进银行服务流程,交叉销售是基于智能的情景组合分析。

在这个情景(context)为王的时代,哪个银行能提供这种情境感知(context awareness)服务,客户就忠诚于哪个银行。要做到实时和正确,就必须是在智能分析基础上的实时感知和响应。不过,目前,由于技术条件和管理水平的差异,各银行感知和响应的成熟度不同,一些领先服务已能做到“及时和恰当的感知和响应”,多数银行能接受的只是在“低成本投入”下及时、恰当地感知和响应能力,否则在技术不断更新的条件下难以为继,因此距“实时和正确的感知和响应”尚有距离。

 

实时智能银行理念的核心是以客户为中心快速整合资源,主动、及时、智慧地响应客户金融服务需求

 

当前,应“将智能分析内化于实时服务之中”。在这个过程中,关键是通过一个操作智能平台(OIP, Operation Inteligence Platform)将智能分析与业务操作的交互进行集成,将智能分析响应周期从数周或数月提升到接近实时执行特定的交互。

 

流程挖掘须结合数据挖掘

对智能分析基础上的实时感知响应,单独的大数据分析仅仅是个噱头。若想使分析产生价值,就必须结合流程,界定目标数据产生自哪些流程,又被哪些流程所使用。

流程挖掘必须结合数据挖掘。基于RTIBO的流程在其运行的业务环境中是聪明的,可以对外部事件做出响应。RTIBO可以把实时的操作性的智能技术整合进业务运行的交易系统或物理操作。实时的操作性智能是由以下三种技术中的一种或者多种组成的:

⊙ 事件监测工具,用于提升关注水平;

⊙ 决策管理以及惯例式分析工具,用于做出更优决策;

⊙ 工作流以及流程编排引擎,用于协调更协作、灵活、高效的业务流程。

RTIBO驱动业务变革在不同银行中有不同的契合度,这取决于银行自身流程的成熟度、缩短产品推出市场时间需求的强烈程度以及银行的风险偏好特征。成功实践表明,RTIBO驱动业务变革与OODA循环【分别是观察(Observe),定向(Orient),决策(Decide)和行动(Act)】是紧密结合的。

观察——从环境中获取信息;

定向——基于过去的经验及知识,把获取的信息代入整体业务环境中,从而理解信息;

决策——从可行的行动中决定最优解;

行动——执行决策结果。

银行可以在以下三个方面部署OODA循环,作为推进RTIBO的切入点。

● 使用领先指标来预测可能发生的威胁,采取主动的前瞻式决策,而不是等威胁实际发生后再进行被动的反应式决策。主要对应OODA循环的观察、定位两个阶段,该阶段的目标是收集关于当前事件的信息,赋予信息在业务环境中的含义,使业务人员能够足够关注这些信息。如某零售银行使用事件处理平台来实时监测信用卡交易,防止可能的信用卡欺诈。银行的风险部门首先对过去的信用卡欺诈开展了数个月的统计分析,确定了信用卡欺诈常见的一些共性模式。一些更精明的罪犯会在实施大额非法交易前利用一些小额交易来探测银行反欺诈系统的灵敏性,该银行的系统目前会查找在短时间内由同一发起方发起的小额交易,并以此作为一种预测未来发生重大欺诈可能性的方法。

● 培养、促进自动化决策的能力,使最优的后续行动能够在合理的时间内得到执行,从而获取需要的业务结果。主要对应OODA循环的决策阶段,该阶段的目标是在清楚认识最终结果的同时,最快做出最优决策。当前多数业务决策并不是在智能分析方法的支持下得出的,但是对范围广阔的数据源采用分析方法和明确的业务规则可以使银行做出更好的决策。例如一家大型金融机构的公司业务部门,原先使用手工流程来续签所有小企业信贷产品,后来引进了可自定义的行为模型以及一套资质认证标准,用于衡量每个账户的风险水平和风险敞口,从而提升了续约的处理效率以及透明度。新流程使用从多个内外部系统获取的客户行为数据,并从数据仓库监测客户数据更新的完整性,自动向第三方发出请求,获取更多关于担保人以及所有者的信息。新流程采用了趋势分析的方法,在数据中识别异常,通过主动分析的方法来触发合适的后续处理流程,保证异常账户不会自动续约。

 

流程设计时需要融入敏捷特征,例如明确的工作流、规则、服务以及目标

 

● 推行敏捷流程、应用系统与技术,及时响应不断变更的环境。主要对应OODA循环的执行阶段,该阶段的目的是在短时间内,对不断变化的业务环境、业务方向以及业务决策做出反应,并监测已采取的行动,保证这些行动可以获得期望的业务产出。为了实现这一目标,设计流程时需要融入敏捷特征,例如明确的工作流、规则、服务以及目标。如一家北美大型零售商采用智能业务流程管理系统(iBPMS)来检查客户档案、购买偏好、消费习惯,与客户所处位置、忠诚度等级信息关联分析后,生成相关性最高、最有可能推荐成功的产品。例如一个在百货公司购物的消费者走进一家男士皮鞋店时可能会从iPhone中获得一条购买男士丝质领带的推荐信息。这样一条推荐信息之所以会产生,是因为打算购买男士皮鞋作为礼物的消费者在65%的情况下更可能最终购买了男士丝质领带,同时百货公司又正好打算减少丝质领带的库存。于是相关联的客户购买偏好与业务目标,共同产生了对消费者以及百货公司都最相关的推荐产品。这样一套由业务流程管理(BPM)、主数据管理(MDM)、面向服务的架构(SOA)、复杂事件处理(CEP)与分析方法共同发挥作用的实时推荐引擎,自动选择最佳的推荐信息,并且通过最合适的渠道推送给客户。

 

为实时智能银行业务打基础

商业银行实施智能化转型面对的是逐渐数字化的消费者和企业,以及“个性化展现数据”和“跨界整合数据”的数字化需求,伴随着业务变革的速度越来越快,企业应能够跟得上、响应上。那么,如何才能直接在已经完成信息系统实施的流程中驱动变革,同时还不对当前高质量的流程产出造成负面影响?这其实是每个企业目前都面临的难题。

对此,银行战略决策者和业务流程管理者可做好四方面的准备:

⊙ 采用标准化、结构化、组件化、参数化的方法,全面梳理并整合业务模型,这里说的业务模型包括事件模型、流程模型、产品模型、数据模型以及用户界面体验模型;

⊙ 围绕流程以及与流程紧密相关的应用系统与服务,倾听、观察可能影响业务操作的商机或预警迹象;

⊙ 通过推行描述式、预测式和惯例式的分析手段,寻求使决策更及时的方法;

⊙ 构建能够遵循新兴模式流程、活动以及应用系统,从而在必要时支持实时做出主动的前瞻式决策,或被动的反应式决策。

以上四方面的准备共同为实时智能银行业务操作提供基础。

由于推行实时智能业务操作的过程和OODA循环具有密切的联系,因此在OODA循环的不同阶段都有一些值得企业关注的关键问题。

观察与定向阶段,应重点解决:

⊙ 利用统计分析工具研究过去流程的历史数据,包括事件日志与业务流程历史数据库,发现会造成重大问题的事件模式。

⊙ 使用实时或准实时的系统来持续监测关键流程中威胁或问题可能发生的迹象。向业务人员发出警报或者部署能自动对警报做出反应的系统,使得提前检测出问题的价值最大化。

在决策阶段,应重点解决:

⊙ 识别能够从更深入的内嵌式分析或从自动业务规则管理系统的支持中获益的决策。

⊙ 考虑在运用分析方法时采用新的并行模式或前后顺序模式,支持人工决策。

在行动阶段,应识别需要实时智能流程产出的业务流程,并至少先在一条流程中实施,用以验证实时智能流程产出的概念和效能。然后根据银行战略转型目标,制定全面推进实时智能银行战略转型路线图。

例如,如果银行决定将小微企业金融服务作为实时智能金融服务的切入点,可参考市场上已有的“有效追踪现金流、提醒企业到期应收账款、裁剪信贷或透支额度”等套装软件工具,让小微企业输入基本财务信息后就能得到收支平衡、现金流以及各式各样的情景分析,就像企业版的个人财务管理(Personal Financial Management, PFM)工具,称为小微企业财务管理(Small and Micro Businesses Financial Management,SMBFM)。同时,银行可以动态分析客户资产负债平衡,在客户资金不足提出信贷申请时能实时决策,在客户资金盈余时实时提供财富增值服务。汇丰银行的HSBC Net推出应付账款整合服务(accounts payable integration)已有一段时间,客户可以此服务开立电子发票,也能更准确预测及管理现金流。这里的重点是要简化流程,让付款更快速,也要把小微企业应付及应收账款流程与银行服务流程结合得更好。

结语

实时智能的银行服务并非孤军奋战,它将与实时智能城市建设融为一体。例如,仍在建设中的韩国松岛新城,就包括智能家居、智能商店、智能学校、智能医院、智能银行。此外,实时智能生活无处不在:及时宜居环境指数、数小时之间的天气变化情况、几秒钟智能身份识别……一切都和数字化、网络化环境下的实时智能有关,一张智能卡,就能让居民轻松完成付款任务,查询医疗记录和开门等一系列琐事。

向实时智能银行转型已是“风劲云急”,哪个银行能够领先一步培育将战略能力转化为流程能力和应用能力的“造雨能力”,哪个银行就能领先一步“化云为雨”,吞吐潮汐。

 

本文参考资料:

1.Gartner,Use Intelligent Business Operations to Create Business Advantage,Published: 20 March 2013.

2.IBM 商业价值研究院,“智慧的银行”(Smarter Banking),2009年11月。

 

(赵志宏,中国建设银行股份有限公司产品创新与管理部副总经理,管理科学与工程博士,中国科学院大学MBA企业导师。主要研究方向为企业工程、信息工程、银行理论与实践,主要著作有《银行全面风险管理体系》、《银行产品工厂——创新能力评价解析》等。曾任职领域有银行信贷管理、银行风险管理、银行产品创新、银行客户服务体验管理、银行业务架构管理、银行业务模型驱动开发生命周期管理等。本文不代表作者任职机构观点。本文刊载于《当代金融家》杂志2014年第11期》 )





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