数据将以四种方式定义银行的数字化轨迹

近年来，数字化转型已成为银行的首要任务，因为银行希望利用新的收入来源、客户体验和市场扩张。

作为其中的一部分，超过 90% 的银行已开始从传统系统转向更灵活、更现代化的基于云的基础设施。随着这些项目的顺利进行，银行需要在努力收回数字化的初始投资时迅速展示价值。

幸运的是，银行已经拥有了实现这一目标所需的一切。有了数字基础设施，银行就处于独特的地位，能够以前所未有的方式利用数十年来积累的有关历史客户趋势、市场动向、产品性能等的数据。更不用说，这种数据深度是银行相对于历史完全不同的数字新来者的主要竞争优势之一。

随着银行进入数字化未来的下一阶段，数据将通过以下四种主要方式来决定其成功。

实现金融行业前所未有的效率水平

银行正处于自动化时代，这意味着比以往任何时候都有更多的方法可以用更少的资源做更多的事情。优化访问和分析数据的方式对于银行将以前的手动任务转化为新的效率至关重要。

例如，云环境提供的近乎无限的容量和极强的计算能力使银行能够将实时洞察与大量历史数据相结合，从而在从产品开发到人员配置、未来路线图规划等各个方面做出更好的决策。利用这些整体洞察，银行可以更有效地将资源投入到预计对其盈利产生最大影响的计划中。

数字基础设施还打破了数据孤岛，这些孤岛过去一直使银行难以访问和处理数据，无法做出涉及整个组织的决策。过去，组织需要几天时间才能处理数据请求，然后在从多个内部系统提取数据时检查数据的准确性，而现代系统可以立即完成这一过程。

因此，组织将花费更少的时间查询数据，而将更多的时间投入到能够带来收入的实际决策过程上。

提高银行推出面向客户的新产品的能力

为了应对消费者日益增长的需求、内部业务需求和不断变化的行业法规，银行正寻求快速整合新产品。例如，在消费者方面，银行客户已明确表示他们希望从金融服务提供商那里获得高度个性化的体验。然而，我们的研究表明，只有 27% 的消费者认为他们的银行提供的服务适合他们的个人财务状况。

问题不在于银行没有提供个性化服务所需的信息，而在于他们拥有大量有关每个客户的财务历史和偏好的数据，但其传统运营方式阻碍了他们有效利用这些数据。

随着银行将更多系统带入数字时代，这种情况正在发生变化。通过在一个地方全面了解客户的财务状况，银行将能够快速推出新产品，为客户提供他们期望的个性化财务建议。

监管方面的市场预期也在发生变化。例如，随着欧洲支付服务指令 3 (PSD3) 将于 2026 年生效，许多机构已经在努力确保其即时支付产品符合新法规，以免在几个月后陷入困境。在这种情况下，数据可以增强银行的产品推出策略，提供有关何时以及如何推出新产品的见解，同时设定切合实际的成功指标。

将银行定位于客户生活的中心

银行已经掌握了消费者生活中的一些重要时刻——从购房到为大学储蓄再到兑现退休储蓄。这种独特的优势及其带来的数据为银行提供了一个机会，可以扩大它们直接向客户提供的产品和服务，也可以通过各种分销渠道间接提供。

例如，在零售银行业务方面，如果客户购买了更大的房子，银行就会知道，除了抵押贷款之外，客户可能还在寻求其他领域的财务指导。如果客户想要为不断壮大的家庭提供资金，银行可能会建议他们如何修改或添加新的房主保险政策，甚至建议他们何时购买新车。无论银行是选择自己提供这些非传统银行服务还是通过合作伙伴提供，他们不仅可以加深与客户的关系，还可以在此过程中创造新的收入来源。

银行还可以利用外部分销渠道来加强与终端消费者的关系。换句话说，他们将通过与金融生态系统中的其他企业建立关系，而不是直接从银行到消费者。通过这些关系——无论客户是否知道支持交易的银行——银行仍然是交易的中心。

设想这样一个场景：消费者想要租赁一辆汽车。当消费者坐在经销店与销售人员讨论融资方案时，销售团队在后端将他们的信息传达给将提供贷款融资的贷方。整个融资过程需要快速完成——我们说的是几分钟甚至更短——以免失去消费者的兴趣。对于贷方来说，这意味着实时且尽可能经济高效地处理客户数据。通过这样做，贷方将提高他们向经销店提供的贷款速度和数量，而无需增加人力或成本——最终帮助他们降低费用并提高效率，从而惠及消费者。

在面向客户和企业的这两个用例中，大规模精确处理数据使银行能够向客户提供额外的服务。

通过开放银行创造更多数据驱动的机会

数据是开放银行的核心，这种商业模式让消费者可以控制与谁共享他们的个人财务信息——无论是其他银行还是第三方技术提供商。

在此之前，传统银行很难提供这种新级别的数据共享，因为其传统基础设施使其难以与技术领先的提供商互动。除此之外，访问和分析通过开放银行产生的大量数据对银行来说是一项成本高昂且复杂的任务。

通过数字化内部系统和架构，银行现在可以集成应用程序编程接口 (API)，只需按一下按钮即可激活，从而无缝地在各方之间共享信息。因此，银行及其合作伙伴将能够访问更深层次的数据，这些数据可用于为消费者创建更直观、更个性化的产品。

有了这些摆在面前的新数据用例，即使是那些仍处于数字化转型早期的银行，也可以开始使用其数据来展示其数字化项目在完成之前的回报。