2019年12月5日，由中国金融认证中心（CFCA）联合近百家成员银行举办的“2019银行数字化转型高峰论坛”暨第十五届中国电子银行年度盛典将在北京盛大召开。本届峰会以 “发现与创见”为主题，针对银行在数字化转型中的一系列焦点问题进行深入探索和讨论，监管部门、行业协会、银行同业以及各类金融科技企业和主流媒体在内的300余人参加。易观副总裁兼银行业创新中心负责人李智受邀进行了《产品，平台和生态——数据驱动银行业数字化成长的三个阶段》主题演讲，从银行业数字化转型的三个阶段来阐述数据驱动如何帮助银行精益产品迭代、优化体验提升。

数据驱动第一个阶段：产品

在今天的市场竞争从以客户为中心转移到以用户为中心的背景下，做好产品是银行数字化转型的第一步，产品体验是把用户激活并留存下来的重要因素。同时，银行也要关注自己的MAU（月活跃用户人数）在同行业、区域的水平，以此来提高产品质量，提高用户满意度。

数据驱动第二个阶段：平台

数据驱动银行业成长的第二个阶段是平台。银行APP应该作为高粘性、高频次的平台应用于银行运营的全生命周期，MAU和场景渗透率是此阶段非常重要的核心指标，其数据沉淀可用来指导银行做产品迭代和场景建设，实现金融服务和变现，并使银行在同业对标中寻找自身差距和战略部署，进而提升银行资产管理规模。

数据驱动第三个阶段：生态

银行要通过自建、投资、合作、联盟的形式来加强自身金融开放能力，依托平台、场景做更多的金融生态开放。银行数据驱动在人员组织和管理机制都要配套，应注重组织变革，既要有结果指标制定，也要有过程管理指标的制定；在人才方面，需要懂金融、懂互联网以及懂数据分析的综合性复合人才。

以下是李智发言实录：

大家好，我是易观李智。今天我分享的主题是《产品，平台和生态——数据驱动银行业数字化成长的三个阶段》。

听了各位行业专家的分享，我发现易观在服务了众多客户后所总结的经验和所有嘉宾分享的思考不谋而合，银行业通过数据驱动获得数字化成长的过程，基本是沿着三个阶段走的，只是用的词汇稍有不同。

银行业数字化进程加速，这个大背景今天已经不需要过多赘述，我们要看的是产品、平台、生态这三个阶段中，数据如何发挥价值，到底可以帮助银行解决什么样的问题。

“产品”是数据驱动银行业数字化成长的第一步。

今天我们面临的市场是竞争用户的市场。今天所有的嘉宾都提到“以客户为中心转移到以用户为中心”。那在什么样的体系、什么样的介质上承载和服务用户？当然是产品，也就是今天网络金融各位朋友所做的平台。

产品是用户沉淀的平台。这样的平台我们思考得最多的是什么？是如何更好地激活用户并将用户留存在我们的平台，这是一场重要而持久的战役。

产品阶段我们看得是什么？一定是核心业务流程的用户体验是否真正让用户满意。银行核心业务就是存、贷、汇，因此我们要关注在最核心的存贷汇的旅程中是否真让用户得到很好的体验。

举个例子，我们服务的一个股份制银行时做了小功能迭代，用户复制银行卡号，打开股份制银行的APP后，股份制银行APP会直接提示是否需要转让。这项功能在支付宝很早就实现了，但我们的客户较少把这个细节用于产品体验提升上。今天所有银行的朋友虽然在向平台和生态化的阶段走，但其实在产品的第一阶段，我们仍有非常高的提升空间，获客、激活、留存和转化这是亘古不变的真理。

我们认识到全网的MAU就是看产品阶段大家做得是否好最重要的核心北极星指标。这里是全网前10银行APP的MAU（月活跃用户人数）。易观千帆监测三百余个银行APP，大家可以直观地看到自己银行的MAU在整个行业、区域所处水平，进而思考通过什么样的方式和方法去提升，例如通过渠道分析让我们的营销成本得到最有效的控制，提高营销的ROI；通过留存分析，清晰得知花了很多的时间、精力带来的用户是否做到第一次激活，是否真正做到了转账这样的核心动作，是否有业务的迁移和转化，有没有购买我们的理财产品等等。所以，看全网的MAU是衡量我们在产品阶段做得好不好的非常重要的核心指标。

数据驱动银行业成长的第二个阶段是什么？是平台。

因为存贷汇本质是低频应用。如果是仅仅存贷汇，大家会多久打开一次手机银行、直销银行或者信用卡APP？我们希望这个APP可以成为高频场景，用户具有非常高粘性的平台。在这里，“金融+”各种各样的场景就变成我们做全生命周期运营非常重要的手段，数据驱动客户经营全渠道业务协同。

这张图如果仅仅在产品优化迭代阶段，或仅仅是银行核心业务流程图，就谈不上如何做全生命周期发展。我们一定是向平台发展，融入更多生活场景才知道用户什么时候进入成长阶段，有更多的入资；什么时候开始进入成熟阶段，开始用到银行提供的各种生活服务等。此时的产品建设是我们提高用户粘性非常重要的手段。

今天各位都提到了场景应用，除了看场景，其实我们还需要看场景沉淀下来的用户需求、用户行为是什么，它能否进而指导我们做产品的迭代和场景建设，沉淀的数据是否有效地得到再次利用。我们做场景本身是为了提高粘性，但绝对不仅止于场景，我们是希望通过场景挖掘能够提升金融的服务和变现。

在这里，数据扮演什么样的价值？易观研究互联网快20年，将看到市场场景划分了300多个细分市场，包括社交、短视频、教育等等。我们到底应该做哪些场景、不应该做哪些场景？一定要看自己的用户对哪些场景有强需求。

上图左侧图表，我们可以看到银行用户到底在哪些场景的渗透率高。大家发现社交、综合视频这样的娱乐方向上，渗透率比较高，即用户的强需求比较明确，但这些一定不是银行要做的场景。银行要做的场景是什么？是未来可能衍生金融服务和金融变现的场景。右侧图表是我刻意选择的，跟今天很多朋友们提到的场景相关，是教育、生活服务、出行、旅游、医疗等部分。数据体现的是全部银行的APP，大家可以看到自己的用户到底在哪些场景有这样的强需求，与其让用户逃出自己的APP去使用其他的场景服务，是否可以考虑由我们自己提供对应的场景解决方案呢？

我举个例子，比如说教育是其中一个场景。如果已经基于自己用户画像洞察得出要做教育场景的结论，如何选择合作伙伴？一定是基于其用户可以跟我形成很好的互补，或者说对方在这个市场中是佼佼者，可以形成强强联合。我们首先看场景的本身市场空间如何，也要看选择的合作伙伴在合作场景中所处位置，与领先者的谈判和合作方式，与新进入者的合作方式一定是不一样的。我们有一些股份制银行客户，经常在我们的产品中得到应该如何选择场景，如何选择这个场景下的合作伙伴这些答案。

刚刚我提到产品阶段，基于全网的MAU是核心业务指标。那么当我们进入到平台阶段，应该看什么核心指标？在这里MAU和场景的渗透率仍然是非常重要的核心指标。例如前面有嘉宾提到四川省的渗透率是怎样的，在任何一个区域这都是我们做平台要考虑的：在这个区域中我们的渗透率是怎样的。

这里我举个例子，上图左侧我们可以看到上海用户对手机银行APP选择的偏好是什么样的，右侧表示场景跑出的数据包括出行、医疗、教育、出行、服务、汽车、房产等。在座各位都会有各自侧重的场景，大家看看这几个场景跑出来的用户渗透率会和左侧不一样，跟全网的MAU也不一样。这是我们做平台和场景阶段可以制定的寻找业务差距的关键指标。前面有提到数字化关键要定战略，战略要寻找自己和市场的差距是什么，这也是同业对标中我们要看的。

无论产品还是平台阶段，最主要的是要回答网络金融部到底在做一件什么事？整个产品和平台阶段，数据到底应该发挥什么样的价值。我们始终要回答大家的APP的价值是什么。

回过头看整个用户在银行分布中，简单直接地看大家日常会看的资产规模是什么样的。我大概有一个业务划分：

·私人银行客户，服务资产规模在六百万以上的，其目标是大宗资产管理，促进金融产品交易获取佣金，载体更多的是私人银行的服务团队，这块需要更好的数据赋能，要知道高端用户的使用行为轨迹才可以做更好的产品推荐；

·零售中的高端客户，我们的核心经营目标还是提升资产、提升AUM，通过线上、线下服务方式（零售网点和手机APP）结合的方式服务中高端用户。这块产品体验的提升非常重要，我指得是数字产品体验的提升。我们还需要做什么？大量的分支行还需要看到更实时的数据，帮助他做本地化的场景运营。

·对于普通零售客户，每个分支行银行网点客户经理也需要得到这样的数据赋能，帮他做更好的AUM提升。

最后我们也要通过互联网获取大量新的客户，甚至很多新开卡的用户从资产比较低到逐步上升的过程，但客户经理和服务网点数量不能无限制增加，我们都希望通过数字化方式提升服务效率。所以网金最主要的使命实际上是服务了最大的银行用户群体，它的载体就应该是手机APP，包括微信银行和各种各样的小程序。我们如何提升这部分用户的规模和粘性，进而提升AUM？这是我们的经营目标。如何精准营销获客、网点联动，如何做客户流失和循环策略？这些都是数据发挥价值的场景，也是我们帮助客户做数据驱动过程中帮他们解决的问题。

所以产品和平台都在网金这部分。第三部分是什么？是生态。

我们要开放金融能力，依托前面做平台，依托场景做的链路更多做生态的开放。在这块开放的策略有很多，包括自建、投资、合作、联盟。我们看场景发挥价值的部分是什么？还是跟用户强相关的部分。

我换个维度讲数据驱动到底应该是什么？前面是三个阶段：产品--平台--生态。今天数据驱动是组织变革，变革着我们的决策管理机制。我们是否有清晰的明年经营目标、业绩目标？基于经营目标如何制定跟用户相关的部分？我们要做结果指标制定，也要做过程管理类指标的制定，MAU也好，基于不同场景MAU的对标也好，都是过程管理非常重要的部分，即这里提到的同业对标。

接着，目标下达了，要有对应的组织做这件事。无论是否有全渠道的统一规划，还是总分行的联动机制，甚至人才培养机制到底是什么样的。今天我们需要的人才一定是懂金融业务、懂互联网业务以及懂数据分析业务的综合复合人才，所以组织和管理机制要配套上，易观大学希望为银行培养这样的人才。现阶段，易观大学也正在通过线上加线下、理论加实战、教学加考核的教学模式，为有志于从事数据科学、互联网商业分析、互联网业务数据分析、产业分析等相关工作的职场人士提供体系化的课程培训服务。

然后才谈到刚刚说的如何通过数据做产品的迭代和优化体验提升，如何通过数据做更好的用户分层和场景金融建设。

最后基于我们的经营目标和用户运营才说我们要选择什么样的工具。整体上无论按什么思路跟大家讲服务银行做数字化经验，用户始终是基础。

前面有提到用户信息不足，我这里也会用全景的用户画像来说，在这里银行的现状是什么，应该对应现状看应该补足的部分是什么。这个过程中希望通过易观方舟这样的智能用户数据中台帮助大家实现前面提到的所有部分。

以上是我今天的分享，希望能与各位有更深入的交流。谢谢！

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责任编辑：方杰