近年来，我国银行业已经基本形成一个共识，数字化转型不只是科技部门的任务，而是一场从经营管理、业务模式到组织文化的系统性重大变革。然而，如何发挥数据、科技与业务三者之间的协同融合效应，各家银行却在实践中找到了适合自己的不同答案。
　　作为河南省属城市商业银行，中原银行于2014年由河南省13家市级城市商业银行新设合并而来，并于2017年在香港联交所主板挂牌上市。2022年5月，中原银行吸收合并洛阳银行、平顶山银行及焦作中旅银行，创造了国内城商行发展史上吸收合并规模最大、过程最稳、速度最快的“河南样板”，也为其他省份的城商行改革提供了重要借鉴。
　　完成吸收合并后，中原银行总资产规模突破1.3万亿元，在全国城商行的排名由第12位跃升至第8位。合并后的一年多，中原银行业务经营保持良好发展态势，主要经营指标持续稳步增长。财报显示，今年上半年，中原银行资产规模较上年末增长了2.70%，达到1.36万亿元；营业收入135.51亿元，同比增长30.21%；实现拨备前利润92.26亿元，同比增幅27.7%。
　　此外，目前中原银行手机APP用户规模已经超过1500万，月活用户规模接近400万，两项数据在全国城商行均排名靠前。在数字化风控体系的助力下，该行信用卡发卡量也已超400万张。
　　自2018年全面启动数字化转型以来，中原银行围绕“敏捷交付”在产品创设、线上化和场景建设等方面进行了有益的探索，通过大数据在精准营销、风险防控和提升客户体验方面的应用也已崭露头角，数字化转型对中原银行的业务助推作用已经显现。
　　中原银行首席信息官扈浩告诉21世纪经济报道记者，中原银行数字化转型的一大抓手就是在全行上下大力宣导“人人用数据、人人懂数据”，培育数据驱动的文化，努力提升全员数智应用能力。无论是经营管理者还是一线员工，都在逐渐习惯运用数据去描述日常工作中遇到的问题，从而用数据更好地分析问题和解决问题。“借助数据的力量，我们可以更好地洞察客户、洞察市场、洞察业务、产生洞见，指导日常经营管理科学决策。”
　　培育数据驱动的文化
　　自2014年成立以来，中原银行高度重视金融科技建设，坚持科技兴行，强化科技基础能力建设，不断提升数字化应用水平，赋能业务稳步发展。扈浩表示，在顶层战略的支持和行领导的高度重视下，中原银行数字化转型的传导机制和落地过程比较顺畅。同时，坚持以业务应用为导向，从零售数字化营销体系建设开始，促进业务部门逐步认可“科技+数据”的业务价值。
　　中原银行零售金融部总经理王军强认为，数字化转型本质上改变的是理念、产品和渠道，而不是业务本身的逻辑。零售业务的逻辑一直是很清晰的，面对的都是C端客户，无论是10年前还是现在，客户的需求还是存钱、取钱、贷款、转账、汇款、支付以及财富的保值增值这些主要内容。只不过随着市场的变化，银行提供的产品在变，服务的渠道在变，服务的方式和内容也在变。
　　王军强观察到，随着中原银行这几年数字化转型的深入推进，员工的思维方式、工作方式以及表达方式都出现了较大改变，这是一个潜移默化的过程。“当前，数字化营销和数字化风控的理念已经深入人心，成效也有目共睹，但精细化程度仍然大有可为，这需要我们进一步加强数据的留存和使用，充分发挥数据要素的价值。”
　　记者了解到，在数字化转型深入开展的过程中，中原银行运用多种载体和方法，通过图文、短视频等开展转型工作日常宣传，发布数智转型半月谈，举办“中原好点子”精益创新活动，打造“中原燃六点”创新思维交流学习平台，举办数字化转型交流论坛等，持续推广行内外转型理念及优秀案例。
　　中原银行公司金融部总经理张彦涛告诉记者，中原银行的数据治理打下了良好的基础，吸收合并过程平稳有序，客户服务线上化、客户经营数字化、客户服务场景化以及内部管理数字化的转型主线也做到了一以贯之。
　　“客户服务线上化很好理解，就是把线下业务搬到线上；客户经营数字化更多是运用数据对客户进行更精准的画像，从而匹配更精准的服务；客户服务场景化是根据客户不同的经营场景去嵌入相应金融产品，供应链金融就是一个典型例子。”张彦涛表示。
　　至于内部管理的数字化，张彦涛举起手机，向记者展示了他每天都会关注的几项指标。“无论是存贷款余额、客户授信额度还是业务审批进展，我只要打开我们的移动办公平台——原心App，就可以完成内部管理所需的所有数据查询和审批事项，这就是内部管理的数字化。”
　　扈浩还告诉记者，该行探索将沉淀下来的数据资产化、价值化，创设对外输出的数据产品，例如一些数字化风控的产品，以及智能算法模型的能力，去赋能服务中小金融机构。这样一来，数据要素不仅能够服务中原银行自身业务的发展，还能真正地对外产生价值，形成新的商业模式。
　　加强深度的业技融合
　　对银行而言，真正决定数字化转型成败的关键是技术与业务的深度融合。数字化的落地应用能不能找到合适的切入点和场景，可能比技术本身的进步和应用更加重要。“没有业务价值的数字化转型就是伪转型，科技的作用就是要赋能业务，这一点中原银行认识非常深刻。”中原银行数智金融创新实验室兼金融科技部总经理李晓东向记者直言。
　　李晓东认为，银行业数字化转型“线上化、智能化、开放化”的大方向不会发生改变，“科技+数据”双向赋能的逻辑也不会变，但一家银行的数字化转型战略要跟着业务战略的方向去调整，且这种调整是基于对整个行业的深刻洞察。中原银行作为河南省级城商行，业务战略的方向需要与河南经济的高质量发展同频共振，数字化转型要与业务战略的调整同生共长，更好地服务业务目标，承担社会责任，助力高质量发展。
　　记者采访了解到，目前中原银行科技条线的组织架构主要涉及四个部门，分别是数智金融创新实验室、金融科技部、数据信息部和软件研发中心。数智金融创新实验室是科技与业务协同推动部门，负责统筹推动全行数字化转型战略规划与实践，一方面赋能业技融合，另一方面推动创新。金融科技部是全行信息科技基础建设工作的组织管理部门，软件研发中心主要负责全行各类业务信息系统的建设，数据信息部主要负责全行数据治理与数据资产建设、基础数据平台与数智应用系统的建设。
　　“这四个部门相互协作，按照‘强后台、大中台、敏前台’的逻辑，在做好业务支撑的基础上，逐步深化数据洞察和智能应用，形成了底层科技能力向业务应用赋能的有机整体。”李晓东解释说。
　　扈浩介绍，随着数字化转型的不断深化，业务部门都逐渐认识到数据的重要价值。长期以来，我们通过科技人员内嵌、派驻的方式改进业务协作机制。例如，从去年底开始，我们逐步将一批数据建模师内嵌至业务部门，结合实际业务用数需求进行数据分析与建模，让数据真正成为赋能客户服务、经营管理、产品创设与风险防控的核心价值。当科技人员深度参与产品和服务从创设到上线的全过程，业务与科技的沟通壁垒也自然而然被打破。
　　王军强告诉记者，传统银行的组织架构是竖井式的，以前要做一个产品或者上线一项服务，从提需求到开发再到推广，可能需要跨好几个部门，配合上往往不够紧密；现在科技人员进到了业务部门，产品和推广工作人员实现前置，整个流程在业务部门内部就可以完成，沟通和决策的半径明显变短。
　　张彦涛表示，近年来中原银行在业务和科技人员之间还设置了一类新的岗位——需求分析师，他们主要负责把业务的语言翻译成科技的语言。“过去大部分业务人员不懂代码也不懂技术，和科技团队沟通容易存在障碍。有了需求分析师之后，他们能把业务人员的需求和想法给科技人员说明白，并指出一个大概的实施路径。这些人一般是从业务骨干成长而来，他们不一定要会写代码，但要懂科技系统建设的基本逻辑。此外，在业务和科技人员之间我们也建立了定期培训和对接交流的机制。”
　　张彦涛还向记者展示了中原银行内部办公软件原心App中的“同事圈”功能。如果业务一线人员遇到了系统某项功能不灵敏或者不便利的情况，可以随时在“同事圈”进行提问，后台会有专人实时监测生成的问题，随时联系处理诉求。“未处理”和“已处理”的问题都会在线上公开，处理进展也都一目了然。在他看来，这种实时透明的线上反馈机制解决问题的效率明显提高，对业务端发生的变化反应也更加敏捷。
　　紧跟前沿科技的趋势
　　今年以来，ChatGPT引爆了生成式人工智能发展的浪潮，而一贯重视数字化应用的银行业，被认为是生成式AI技术可规模化落地应用的重要领域之一。
　　波士顿咨询公司(BCG)近期发布的《银行业生成式AI应用报告(2023)》认为，生成式AI在银行业的应用场景可贯穿前中后台各个环节，包括市场和销售、渠道和运营、产品开发、投顾服务、客户服务以及风险合规等方面。银行的每条业务线、每个职能，都有可能找到生成式AI的应用场景。若能在银行业实现规模化应用，有望带来可观的降本增效收益。
　　纵观行业，国有大行和股份行已纷纷入局这一火热赛道，中原银行作为河南最大的城商行，紧跟科技创新的重要前沿，展现了金融豫军“领头羊”的市场形象。
　　记者获悉，中原银行积极探索大数据、人工智能等技术创新应用，并已实现新技术在知识问答、智能风控等多领域创新成果落地。该行积极推进AIGC技术应用，与知名互联网企业开展大模型对接测试，做好开源大模型训练与应用技术储备，完成企业知识问答、营销文案创作等场景应用试点上线。同时，探索联邦学习技术应用，开展联邦反欺诈模型合作，实现欺诈行为特征的共建共享，截至2023年上半年，挖掘可疑客户6110个，确认风险1798个，实现留存客户账户余额人民币1645万元。
　　扈浩认为，生成式人工智能技术目前处于快速迭代发展的过程中，大家看到更多的还是通用大模型，但具体到企业级应用，还是要挖掘垂直领域的价值场景去应用落地。通用大模型对幻觉是有一定的容忍度的，但对银行而言，并不是所有的场景都有一定的容忍度。在扈浩看来，银行应用大模型技术还是要结合技术发展的成熟度而循序渐进落地。
　　他还透露：“中原银行目前对大模型的定位还是去赋能人，把它作为人的智能助手。先对内面向一些容忍度比较高的场景，帮助员工更好地获取信息和生成内容，当然下一步可能会协助员工进行逻辑推理以及业务决策。”
　　扈浩指出，大模型本质上还是一种概率模型，目前还是存在幻觉、不好解释甚至数据安全风险上的一些问题，无法完全替代银行专业人员的判断力和决策力，更多是一个辅助和赋能的角色。随着技术的成熟和演进，再加上高质量数据的积累与训练，才能在一些对准确性要求比较高的场景落地。
　　至于下一阶段的应用，扈浩表示，中原银行要重点整合企业内部的私有数据，建设沉淀高质量的数据集和知识库，再利用业界主流的通用大模型进行精调训练，让它具备垂直领域场景的能力，才可能内嵌到银行特定的场景环节。
　　“坦率来讲，垂直领域的场景应用也要考虑到智能技术的匹配度和投入产出比，小模型适用的场景就不一定非要用大模型。我们传统使用的机器学习与深度学习模型也是针对特定的场景用特定的数据训练出来的，但它解决问题的泛化能力是有限的，往往只能适配某个特定场景，但它可能会做得非常好。”在扈浩看来，商业银行落地大模型应用也要以实际业务价值为导向，不必“言必称大模型”。
　　21世纪经济报道记者在采访中发现，无论是中原银行的科技条线还是业务条线，对待数字化转型的态度都比较务实，都认同数字化技术应用应当建立在业务价值之上，真正打造客户需要的产品，服务于中原银行的业务战略，才是数字化转型的题中应有之义。此外，中原银行所倡导的“数据驱动的文化”，也正在逐渐成为这家地方城商行重要的软实力。而在这个数据逐步成为企业核心竞争力的时代，商业银行的新一轮角逐仍在起步阶段，一场深层次的变革才刚刚开始。
（文章来源：21世纪经济报道）