文/上海浦东发展银行数据管理部 勾朝臣

在数字经济时代背景下，商业银行零售业务正处于发展转型的关键时期。为促进我国金融业的数字化转型，中国人民银行和原中国银保监会在2022年分别发布了《金融科技发展规划（2022—2025年）》和《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，其中明确指出，银行业应在金融科技创新和数据能力等方面，不断提升金融科技水平，推动金融业高质量发展，更好地为实体经济服务，加快产业数字化转型进程，推动金融机构加速数字化转型。相较对公业务，商业银行零售业务客户规模更大，资本消耗较低，风险较为分散，数智化转型已成为银行零售业务提高服务效率，提升核心竞争力的重要策略。

商业银行零售业务数智化转型的动因

1. 居民财富增长拉动金融需求增长

随着中国经济的持续增长，居民的个人财富也在不断累积。根据《2023年中国私人财富报告》，中国个人可投资资产总规模在2022年达到278万亿人民币，预计到2024年将突破300万亿关口。这一增长趋势直接推动了对金融服务的需求，尤其是零售银行业务。高净值人群对于财富管理的需求日益多样化和个性化，他们不仅关注资产的保值增值，还对资产配置、财富传承、税务规划等方面提出了更高的要求。这促使商业银行必须通过数智化转型，提供更加精准和高效的服务来满足这些需求。

2. 数字技术革新推动零售服务转型

随着大数据、人工智能和移动互联网等数字技术的不断渗透，银行零售业务正经历一场深刻的变革。这些技术的应用不仅显著降低了银行在渠道建设和人力资源上的开支，还使得银行能够扩展其服务的广度与深度。银行一线业务人员得以从日常繁琐的柜台业务中解放出来，转而专注于更具高附加值的营销活动和创新技术研发。技术进步极大地削减了服务零售长尾客户群体的成本，使得金融服务的普及性和服务半径增大，零售客户和小微商户因而成为了银行争夺的焦点。智能投顾和智能客服等创新服务模式，为零售客户提供了更加便捷、高效的服务体验，无论何时何地，客户都能享受到即时的金融服务。

3. 同业竞争加剧导致金融市场重构

随着金融市场的开放和金融科技的发展，商业银行零售业务面临着来自互联网金融公司、非银行金融机构、国外金融机构等新兴竞争者的挑战。这些竞争者通常在用户体验、产品创新、服务灵活性等方面具有优势，迫使传统银行进行数智化转型以保持竞争力。例如，普惠金融的创新在于对金融业务模式的重构，金融领域的创新也围绕资金、业务、风控和实现模式展开。银行需要通过数智化转型，优化业务流程，提高运营效率，降低成本，同时开发新的业务模式和产品，以应对市场竞争和客户需求的变化。

我国商业银行零售业务数智化应用现状

1. 数智化基础设施

数智化基础设施是银行数智化转型的技术支撑，它涵盖了大数据平台、云计算平台、移动应用开发等多个维度。近年来，我国商业银行不断加大在金融科技领域的投入，致力于打造一个高度集成的信息技术平台，旨在提高数据处理能力、增强业务灵活性并保障信息安全。例如，百信银行通过打造云化、敏捷、智能、安全的金融科技能力，优化了其核心经营指标的表现，展示了数智化基础设施的重要性。同时，银行零售业务经营纷纷推进网点智能化改造，引入自助设备、智能机器人等，提升网点服务效率，通过线上线下互动，为客户提供无缝衔接的金融服务体验。

2. 数智化产品服务

利用大数据和人工智能技术，提供个性化和差异化的零售金融产品服务。通过智能客服系统，能够24小时不间断地为客户提供服务，解答常见问题，甚至进行简单的业务办理，智能客服系统不仅提高了客户服务效率，还提升了客户体验，使客户能够随时随地获得专业的金融咨询和服务。此外，基于大数据分析，银行能够深入了解零售客户的消费习惯和偏好。通过个性化推荐系统，可以向零售客户推荐符合其需求的金融产品和服务，提高营销的精准度和效果。这种个性化的推荐方式不仅增强了零售客户的满意度和忠诚度，还促进了银行业务的增长和发展。

3. 数智化经营决策

利用机器学习及大模型技术，商业银行能够更准确地评估信用风险、市场风险等各类风险。通过构建零贷风险模型和预警系统，银行可以在风险发生前采取有效措施进行防范和化解。这种智能化的风险管理模式不仅提高了风险控制的准确性和及时性，还降低了银行的经营风险和损失。基于数据分析结果，银行可以对零售业务流程进行优化和改进。例如，通过分析客户在网点的等待时间和业务办理时间，银行可以调整网点布局和人员配置，提高服务效率；通过对零贷审批流程的数据分析，银行可以优化审批流程，缩短审批时间并提高客户满意度。这些优化措施不仅提高了零售运营效率和服务质量，还增强了银行的竞争力和市场地位。

商业银行零售业务数智化转型问题挑战

1. 数据基建能力薄弱

数据作为数智化转型的核心要素，已上升为零售经营的战略资源。然而，我国商业银行在数据基础设施建设方面仍然存在不少短板。首先，数据孤岛现象普遍存在，各部门间数据共享机制不健全，导致信息流通不畅，难以形成统一的数据视图。其次，数据治理能力有待加强，部分银行尚未建立起完善的数据管理体系，数据标准不一、质量参差不齐，给后续的数据分析和应用带来困难。再者，数据安全防护措施不足，随着数据规模的扩大，如何在保证数据开放共享的同时，保护好客户隐私和商业机密，成为亟待解决的问题。

2. 技术创新应用不足

虽然大数据、云计算、人工智能等技术在银行业已有应用，但整体上技术创新的应用还不够广泛和深入。许多银行在利用这些技术进行零售产品和服务创新、提升客户体验、优化风险管理等方面还有很大的提升空间。例如，智能客服、智能投顾等服务尚未普及，且在实际应用中也存在效果参差不齐的问题。此外，由于缺乏统一的标准和技术框架，各银行在进行技术创新时往往各自为战，难以形成合力，导致资源浪费。特别是对于中小银行来说，受限于资金和技术实力，很难独立完成前沿技术的研发与应用，往往只能跟随大行的步伐，这无疑加剧了市场竞争中的不公平现象。

3. 数智人才储备不够

人才是推动数智化转型的关键力量。然而，当前我国商业银行普遍存在数智人才短缺的问题。一方面，由于金融业与信息技术交叉融合的趋势日益明显，对复合型人才的需求日益增加，但市场上此类人才供应有限，培养周期较长。另一方面，传统银行业务模式与数智化理念存在较大差异，现有员工的知识结构和技能难以完全适应新环境的要求，需要通过培训等方式进行能力提升。此外，人才流动频繁也是困扰银行的一大难题，随着互联网金融企业的崛起，许多优秀的技术人才被吸引到新兴领域，导致传统银行在吸引和保留人才方面面临严峻考验。

4. 监管政策环境趋严

近年来，随着金融科技的快速发展，相关监管政策也日趋完善，对商业银行的合规要求越来越高。一方面，监管部门出台了一系列法律法规，旨在规范金融市场秩序，保护消费者权益，这要求银行在推进数智化转型时必须严格遵守相关规定，增加了合规成本。另一方面，监管机构加强了对数据安全和个人信息保护的关注，要求银行建立健全数据管理制度，确保数据使用合法合规。此外，监管科技（RegTech）的应用也在逐步推广，通过自动化手段实现对金融机构的实时监测与预警，这对于习惯了传统手工操作的银行来说，意味着需要在短时间内完成系统改造和技术升级，以适应新的监管要求。

商业银行零售业务数智化转型发展对策

1. 强化数据基建能力建设，建立业务数据化经营闭环

商业银行需加强数据采集、存储、处理和分析能力，构建坚实的数据基础设施。这包括投资先进的数据分析工具、建立大数据中心和云计算平台，以及实施数据治理框架，确保数据的质量和安全。同时，银行还应积极与外部机构合作，共享客户信息、市场动态等数据资源，拓宽数据来源渠道，提升数据的丰富度和价值。通过这些措施，银行能够实现数据驱动的决策，优化客户服务，提高风险管理能力，并构建起零售业务从数据收集到分析、应用、评估的完整闭环。

2. 构建“AI+”零售应用体系，驱动业务智能化决策服务

随着“人机协作”应用不断深入，商业银行零售业务的经营模式、运营模式、服务模式和管理模式面临着重构升级。为此，需要拓宽机器学习、深度学习和生成式人工智能应用广度，提升“数据+算法+知识”场景化应用深度。客户经营上建立完整的客户数字画像，围绕客户全生命周期实现“人、货、场”精准适配，提供极致客户服务体验；产品创新上依托市场研判、客群画像和埋点分析，以客户为中心差异化定制金融产品服务；风险管理上搭建全流程风险预警监控模型，嵌入式、前瞻式提升零售业务风险管理质效。

3. 优化组织架构和人才建设，推动技术业务深度融合

银行需要调整组织架构，打破传统的部门壁垒，建立跨部门的协作机制，以促进技术和业务的深度融合。例如，设立专门的数字化转型部门或团队负责统筹协调全行的数字化转型工作；加强业务部门与技术部门之间的沟通与协作机制建设；推动跨部门联合项目的实施等。同时，银行应加强人才培养，特别是培养既懂技术又懂业务的复合型人才。通过内部培训、外部招聘和轮岗制度，提升员工的数字技能和创新能力。此外，银行还可以建立创新实验室或与科技公司合作，以加速新技术的应用和业务模式的创新。

4. 践行金融的政治性和人民性，主动适应监管政策要求

银行在推进数智化转型的同时，必须坚持金融的政治性和人民性，确保金融服务的公平性和普惠性，将满足人民群众日益增长的美好生活需要作为工作的出发点和落脚点。这要求银行在产品设计和服务提供中，充分考虑不同群体的需求，特别是要关注低收入群体和老年人群体的金融服务需求，加强消费者权益保护工作力度，切实维护客户的合法权益不受侵害。同时，银行应密切关注监管政策的变化，确保数智化产品和服务的合规性，通过加强与监管部门的沟通和合作，积极参与监管科技的应用，提高监管效率和服务质量。

结语

本文通过对数智化转型动因的深入分析，揭示了居民财富增长、数字技术创新和市场竞争加剧对银行零售业务提出的新要求。同时，文章详细探讨了当前数智化应用的现状，包括基础设施建设、产品服务创新和经营决策优化等方面，展现了商业银行在数智化转型过程中所取得的进展和面临的挑战。

面对数据基建能力薄弱、技术创新应用不足、数智人才储备不够以及监管政策环境趋严等问题，商业银行需采取切实有效的对策。这包括强化数据基建能力，构建业务数据化经营闭环；构建“AI+”零售应用体系，驱动业务智能化决策服务；优化组织架构和人才建设，推动技术业务深度融合；以及践行金融的政治性和人民性，主动适应监管政策要求。

综上所述，商业银行零售业务的数智化转型是一个系统性工程，需要银行在战略规划、技术创新、人才培养和合规管理等方面进行全面布局和持续投入。通过这些努力，银行不仅能够提升自身的竞争力，还能够更好地服务于实体经济，满足人民群众对高质量金融服务的需求，为金融行业的可持续发展做出积极贡献。

（此文刊发于《金融电子化》2025年3月下半月刊）