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如今的企業由數據和智能算法驅動，鮮有領導者會質疑這個事實。
我們都知道，在互聯網時代，出現了以阿里、騰訊、京東、美團為代表的大型互聯網平臺，人們生活的方方面面幾乎都集中到了這些大型的互聯網平臺上面?？梢哉f，這些大型的互聯網平臺引領并且推動著互聯網時代的發展。
當銀行數字化時代的號角吹響，誰才是真正的主導者呢？
以撮合和中介為主，是互聯網時代主打的發展模式。這種發展模式決定了互聯網時代的發展必然是建立了強大的流量基礎上。而當數字時代來臨，它的發展模式是建立在對于傳統行業的內在元素和流程進行深度調整和重構的基礎上的。
因此，只有那些真正能夠改造傳統行業的內在元素，并且可以再造傳統行業的運行流程的玩家，才是數字時代的主導者。
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數字化轉型是銀行必經之路
近年來，隨著新興技術的不斷發展，眾多新概念在銀行業涌現。從社區銀行、直銷銀行，到智慧網點、OMO（Online Merge Offline），再到開放銀行、數據中臺，銀行數字化轉型似乎從未停止，又似乎一直在路上。
那么，究竟什么是銀行數字化轉型？
可以說，數字化轉型是把信息技術中很多新的技術手段、新的商業形式進一步賦能給銀行，實際上是原有的信息化推動業務的一個延伸。只不過，銀行的數字化轉型與傳統的信息化最大的不同在于移動互聯網、人工智能、深度學習、人臉語音識別等等的應用。
其實，銀行數字化轉型不僅指金融科技應用帶來的技術轉型，它還包括業務流程、組織架構等全方位的數字化、智能化改造。疫情之下，銀行線上化進程的加速，也僅完成了銀行數字化轉型的第一步。
大象裝進冰箱需要3步
就像大象裝進冰箱需要3步，銀行數字化轉型也需要3步：
· 第一步 需要實現銀行業務線上化；
· 第二步 是數據化，也就是在線上化基礎上統一采集、清洗、轉換并儲存基于環境事件和用戶互動的大量結構和非結構化數據，形成統一用戶畫像；
· 第三步 是智能化，依托用戶海量的歷史和實時數據，對用戶深度洞察，做好后續的個性化產品推薦、實時風控和智能客服等一系列用戶生命周期自動化流程并形成閉環反饋。
所以我們看到，除了技術和業務的推動，銀行數字化轉型的本質還體現在以客戶為中心的戰略和銀行思維方式、文化理念的轉變。
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重新構思消費者體驗
改造傳統行業的內在元素并不是一件容易的事情，它需要的是從傳統行業的流程和環節著手，通過新技術的應用讓傳統行業的內在元素發生根本性的改變。傳統組織利用技術來顛覆相鄰市場的一個典型案例是高盛的Marcus。
高盛消費者業務全球負責人哈里特·塔爾瓦爾（Harit Talwar）表示，當許多銀行還在用基本的自動化技術來降低運營成本時，高盛以不同的方式應對數字化轉型的挑戰。他們并沒有在原有的系統上修修補補，而是思考：人們想要什么？
Marcus背靠的這顆大樹——高盛
在與10000多名消費者進行交談之后，塔爾瓦爾和團隊發現，人們在與典型的零售銀行打交道時有3個痛點：割裂混亂的金錢關系、不透明的借貸流程、長期被忽視的金融需求。
于是，2016年10月，高盛推出了一項消費貸款業務，專注于尋求信用卡貸款（重新貸款信用卡債務）的客戶。這家以前被稱為只針對超富裕企業（對于財富管理的最低投資為1000萬美元）的公司，今天的客戶可以以低至1美元的價格開設Marcus儲蓄賬戶。
Marcus
搞清Marcu的業務不難，但是投資眼光和邏輯是亮點。
其目標是迅速成為存款和貸款的主要參與者，而無需聘請出納員或建立物理分行。塔爾瓦爾對外介紹道：“現在，數字技術、有序的數據分析、簡便的界面設計使我們能夠以簡單透明的方式獲得數百萬客戶（包括眾多富?？蛻簦┎樗麄兲峁┓??！?
Marcus的運作方式可能更像一家科技公司，但他們不稱自己為技術公司，我們只是在為客戶解決問題。對于Marcus來說，人工智能只是一種能力——金融業真正的未來是以客戶為中心，做到極致。
所以，在新的數字化時代，工匠精神和科技思維是銀行應該注入的文化和思想。為把科技研發和業務運營打造成一體化、端到端的產業模式，銀行需要從思想上、理念上、文化上做出調整。
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易道博識AI+銀行智能管理平臺
在數字化轉型階段，真正考驗玩家們的不再是賦能的能力，而是如何將業已被數字化的流程和環節進行重塑和再造的能力。
從這個意義上來說，銀行數字化轉型在具體落地上有三個層面：
第一，是基礎技術架構的提升。整個基礎架構需要適應高并發的數據量、數據決策等數字化的變化。此外，云計算、大數據、云邊端架構以及5G的引入，都是數字化轉型的基礎支撐。
第二，是業務流程的重構，實現前端多樣化數據的獲取，以支撐后臺數據分析和應用。
第三，是數字的感知升級，基于AI技術，通過人臉識別、行為分析，實時獲取客戶的數字信息。
作為行業內懂算法更懂技術，懂需求更懂場景的老玩家，易道博識一邊進行行業沉淀和自我升級的同時，也在不斷完善自身的AI+智能管理平臺，在數字化轉型的業務邊界探索突破。
易道博識以信息化建設為出發點和歸屬，以銀行信息資源為數據源，建設AI+銀行智能管理平臺，為銀行業協同辦公平臺提供對各業務應用及移動端的AI支撐能力，同時集成平臺的統一身份認證，實現權限劃分，明確權限范圍，實現權限范圍內的信息共享。這為轉型的第一層提供了基礎。
AI平臺以數據驅動業務發展為最終目的
人工智能管理平臺的本質，是一個以數據驅動業務發展為最終目的的智能大數據總體系。易道博識直擊企業數據分散這一痛點，專注于經紀業務、財富管理、后臺業務等實際應用場景，除了為上層應用提供AI能力支撐外，也為應用管理平臺和數據管理平臺輸出AI能力，通過構建統一數據標準，打通數據煙囪，實現數據資產統一管理。這是轉型第二層實踐的前提條件。
AI智能管理平臺由3個功能模塊組成
AI智能管理平臺作為獨立的應用，主要由AI管理中心、AI原子中心和AI應用中心3個功能模塊組成，AI管理中心功能模塊包括用戶管理、組織管理、登錄管理、會話管理、用戶角色配置管理、用戶組織配置管理，AI原子能力模塊包括文本解析、OCR光學識別、語音識別、人臉識別，AI應用中心功能模塊包括財報識別、合同比對、票據識別，為業務應用提供便捷性一站式服務。
易道博識的AI+銀行智能管理平臺，集AI管理、AI能力、AI應用為一體，深入挖掘企業數據資產價值，推動內部業務協同，使數據真正為業務優化和精準服務賦能，從而真正發揮數據管理平臺的效益。這為轉型第三層構建了技術支持。
銀行數字化轉型是從底層的基礎設施層到平臺層再到應用層逐層展開的。在PaaS層，銀行以當前推行的信息技術應用創新為基礎，構建微服務化和分布式架構技術支持。
業務應用的人工智能場景需使用AI管理平臺的服務能力，目前主要規劃的場景包括：
· 電子公文等業務應用中涉及紙質文件的OCR文字識別場景；
· 移動辦公、政務活動等業務應用中涉及語音轉文字的場景；
· 會議場景涉及語音轉文字、會議紀要自動生成、會議刷臉簽到等場景；
· 在電子公文等業務應用中涉及智能辦文、智能政策搜索等應用場景；
· 在移動辦公審批業務中，對于關鍵審批環節可采用人臉核身方式進行審批前核驗身份等場景。
易道博識的智能管理平臺緊密銜接業務前臺與技術后臺，聚合的數據可快速響應前臺業務需求，針對市場和行業的新變化，持續優化業務內容與流程。在管理平臺的加持下，企業的數據與業務無縫銜接，價值鏈閉環得以形成。
有無相生，難易相成。疫情之下，銀行數字化轉型被賦予了新的歷史使命，但不變的是對數字化經營的探索與追尋。當數字化經營完成了對于傳統行業的流程和環節的數字化改造之后，傳統行業那種煙囪林立的封閉狀態開始被改變，信息孤島開始被聯通。
對于那些在轉型前還在猶豫的領導者來說，現在已沒有時間謹小慎微地行動了。以客戶為中心的組織致力于持續發展自身的技術平臺，與那些盲目追求運營效率卻對未來挑戰毫無防備的組織相比，兩者間的差距在不斷擴大。
金融服務的數字化不僅改變了人們的工作方式，也改變了他們與其他組織互動及合作的關系。與零售和物流等其他經濟領域一樣，銀行必將成為增長和競爭的平臺——對于基礎設施薄弱且思維保守的傳統機構而言，這絕非易事。但是，對于那些能夠做到的銀行來說，回報是巨大的。
我們才剛剛進入人工智能推動的競爭新時代，面向組織和領導者的游戲規則還未可知。但是，可以肯定的一點是：未來的佼佼者將是善于利用數據、算法和人才來打破行業邊界，創造性地滿足客戶需求的企業。
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