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【未来银行发展趋势】未来银行怎么和新零售结合

利率市场化 时间:2021-05-06

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    一、传统银行遭遇了什么?       首先,传统经营模式难以保持增长。在高资金成本、金融脱媒、同业监管和利率市场化的压力下,商业银行的发展遇到了极大的挑战,根据数据显示2016年商业银行净利润增速为-5.46%,已经连续两年负增长,同时净息差持续收紧到2.22%,比10年前的3%收紧了将近三分之一。       资金成本升高,揽储大战不断升级;利率市场化的推进,使主要依靠存贷利差的经营模式面临挑战,需要银行加强产品创新,开拓新的收入增长点;随着跨界竞争的加剧和客户的改变,主要依靠铺网点、铺人员的跑马圈地竞争方式不可持续,需要银行建立差异化的业务模式和竞争策略。       其次,零售业务市场前景明朗,据麦肯锡统计,自2009年起,中国零售银行业收入以每年30%的速度递增,并有望于2020年突破2.6万亿元人民币(超过4300亿美元)大关,占中国银行业整体收入的40%以上。届时,中国将成为亚洲最大的零售银行市场,其中,小微贷款、消费贷款、理财等业务将成为主要的增长点。       伴随消费在经济增长中的作用越来越大,我国从投资拉动型向消费驱动型经济发展,根据统计消费已经对经济的贡献已经超过6成。随着消费升级,居民的消费观念也开始发生变化,逐渐追求更便捷、简单、个性化的服务,银行为适应这种趋势,逐渐深入,触及到居民生活的方方面面,增加服务场景,拓宽服务渠道。       互联网金融也在迅速崛起,随着越来越多的企业跨界拿到金融牌照,微众银行与腾讯CDC发起的《2017银行用户体验大调研报告》显示,过去一年,有超过1/3的用户在银行资金占其所有流动资金的比例相对减少,这种现象在80后、90后年轻用户群体中尤为明显。这其中,有83%的人将资金转向各种互联网金融平台,微信支付、支付宝则成为主流选择。       新兴互联网企业得益于自身的敏捷机制,可以快速准确地应对市场变化,捕捉潜在商机,深度挖掘客户价值。近年来,他们以领先科技和庞大客群为基础,逐步进入支付、财富管理、消费信贷等领域,吞食着传统银行的市场份额。传统银行如何守住现有优势,进而紧跟时代大潮,激流勇进,是一个关乎银行未来生存发展的问题。       同时科技的推动,包括大数据、云技术、区块链、人工智能、物联网等新技术也能运用在改善银行客户体验之中。根据麦肯锡的国际银行业调查,全球最领先的银行已经把税前利润的17%~20%用于布局颠覆式技术,支持大规模的数字化转型。如:       人工智能:可以运用在智能客服,深度学习为基础的人脸识别、语音对话、商品识别等       物联网:水电煤、停车费等的交纳与银行账户直接联网       大数据:线上数据可以用来细分客户群体,精准推荐,以及风险控制。线下销售留痕       在种种作用下,商业银行的新零售转型成为了刻不容缓的事情,BCG全球银行业数据库显示,在美国、欧洲和日韩等已实现利率自由化的成熟市场中,零售银行收入占比普遍在40%以上,个别市场如德国和法国的零售银行收入占比甚至将近60%。零售银行的发达被视为是银行业充分竞争、成熟发展的自然结果。       国内以招商银行、平安银行为代表的中国领先银行纷纷构建“大零售”战略发展格局,由产品导向转型为客户导向,拥抱数字化及金融科技的潮流顺势而上,挖掘客户价值,重新构建业务格局。       二、如何进行新零售转型       长期以来,国内银行皆以产品驱动增长、数据基础薄弱零散、数据科学团队匮乏,如今人口红利逐渐减少,如何挖掘存量用户的价值成为了重点。       全渠道提升体验       如今,全渠道已经成为中国消费者的主流选择模式,包括互联网(移动终端)、电话、邮件、实体网点等多渠道结合,多渠道的结合可以给居民提供“就在手边”的服务,客户的任何需要都可以通过网络自助、电话或者步行距离内的实体网点解决。       新零售银行应当按照客户的偏好和客户完成银行业务的自然路径,明确每个渠道的“角色”,定义每个渠道的职能并进行相应的整合归并,同时保证客户在不同渠道间能够做到无缝切换、获得一致体验。       多场景批量获客       未来的零售业务必须与各类社会生产、生活场景整合,通过线上平台与各大电商平台、社会资源平台对接。       中国消费者不仅看重全渠道购物的灵活性,还希望能乘兴之所至,随时随地随性购物。我们将此称为“场景触发式购物”。比如:当看到电视嘉宾穿的时装,或在微信聊天时得知新的美容产品,瞬间就被点燃的购物欲望。有些人借购物享受与家人和朋友聚会,也属于此类。       数据智能化驱动       未来的零售业务必须与各类社会生产、生活场景整合,通过线上平台与各大电商平台、社会资源平台对接。       银行通过获取客户的产品偏好、渠道偏好、风险偏好、理财偏好等全视图信息,创建面向业务应用、支持与业务指标匹配的量化模型,快速产生和发现营销线索,为客户提供差异化的产品和服务策略。       长期以来,国内银行在推动大数据的过程中面临多重挑战,如今大数据算法和机器学习的逐步成熟创造了一个巨大的机会窗口。通过大数据驱动的业务用例发掘价值,用模型/销售留痕/闭环反馈提高收入、降低风险、优化客户体验,最终将其固化为银行的标准化作业模式。       三、新零售银行成功案例       美国CapitalOne       自1988年创立之初,CapitalOne就坚信银行的竞争力是对金融信息的收集与处理能力,应该运用信息科技与高频测试来开发最适合客户需求的金融产品。这一信条帮助CapitalOne成为一家“互联网时代之前的大数据公司”,并成功跻身全球财富五百强。他们有三大业务板块:信用卡、个人银行(consumerbanking)和公司银行(commercialbanking)。       在信用卡方面,CapitalOne通过数据分析将客户分类,寻找优质客户。信用卡客户大体分为三类:过度借贷、违约率高的垃圾用户;信用良好,基本按时还款的高收入群体;通常将欠款展期但能够归还的低风险群体。前两类客户通常并不会给信用卡公司贡献利润,而占总客户数20%的第三类客户通常贡献行业125%的利润。       技术创新上,CapitalOne基于Alexa开发了的智能语音银行助手。具体来说,CapitalOne基于Alexa开发并实现了如下功能(第一阶段):       信用卡账单支付       信用卡余额查询       储蓄账户余额查询       列出近期消费记录       列出近期消费记录       查询信用卡可用额度       查询信用卡账单到期日       账户信息概况/总览       在场景开拓方面,CapitalOne更是将银行与咖啡馆相结合,探出了一条全新之路。CapitalOne咖啡银行采取开放布局的设计,店内设有公共桌和躺椅,任何人都可以预订的会议室、免费无线网络和电源插座,以及免费为所有人提供咨询服务的视频柜员机和自动柜员机(不只针对持卡人),持有CapitalOne银行卡的客户在点单(手磨咖啡和点心等)时,能享受50%的优惠。       马来西亚MACH银行&Easybank       马来西亚MACH银行,就是通过全新的银行模式和形象来服务对传统银行缺少兴趣的年轻一代客户。首先细分客服,提供个性化服务。在明确目标客户后,银行的渠道、产品、服务、流程等均围绕该客群的特点进行设计和组织。       MACH的产品设计充满趣味性,以吸引年轻人的眼球为目标,实体网点均开设在最受年轻人欢迎的购物中心,并且完全摈弃了传统银行网点的形式,没有柜台也没有柜员,全部为自助服务和体验区。网点的设计更像是数码产品体验店或新潮的服装店,到处是画面极具设计感的触屏体验设备、精美的产品手册和舒适的沙发,甚至还有供客户休息怡情的吉他。       RHB(RashidHusseinBank,拉希德侯赛因银行)是马来西亚本土的三大银行之一。子品牌EasyBank仅提供五种产品,即贷款、信用卡、保险、借记卡、储蓄。如同快餐店里的菜单一样,每种产品的价格和特点在分支机构中都有清晰的展示。贷款的利率计算简单明了,EasyBank分支机构的成立速度可以达到一般银行分支机构的6倍,其发放贷款的效率是一般银行分支机构的8倍。       平安银行       平安银行开设新型智能门店,取消传统的柜台式银行,取而代之的自助服务的FB超级柜台(由一台pad和一台传感器组成)。客户可以通过前期线上预约及信息填写,到场后一分钟实现办卡等业务。客户在来点办理业务之前,可以通过手机银行客户端进行预办理、点预约和预约叫号,将部分流程转化到线上完成,并根据实际预约时间择机前往。       最完美的零售银行既不是纯数字的银行,也不是纯依赖人的银行,而应该是实现了虚拟与实体、数字与人的最佳平衡,使得客户能够以最自然、最直觉的方式与之互动的银行。银行新零售的核心是以数据驱动力来整合场和货,使得客户在金融产品的消费中产生“共鸣式”的愉悦体验。

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