作者单位：中信银行石家庄分行

2020年春节, 突如其来的新冠状病毒打乱了所有人的生活常态。为了防止疫情持续扩散,多省市发布了延迟复工的通知，线上会议、线上审批、远程核保、远程产品推介与办理等“无接触”模式成为银行业保障正常运转与经营的新工作方式。

从某种程度上说，疫情之下顺势催生的“无接触”式办公，既是非常时期的非常之举，也是一场由意外带来的组织管理模式的重塑过程。

因为这种“无接触”办公模式在某种程度上改变了商业银行传统点到点的链条式作业模式，“快速响应”、“绿色通道”、“专项审批”、“敏捷开发”、“应急机制”成为疫情期间各项工作的“高频词”，这种变化的背后也折射出一直以来商业银行经验主义思维与权威决策模式带来的深层次问题。

我们身处一个科技创新加速的时代，“唯一不变的就是变化本身”。从长期来看，随着疫情防控工作的不断深入，新冠病毒在未来一段时期内能够得到有效控制，由这场战“疫”引发的对国家宏观经济的影响会逐步递减，各行业也会陆续复工复业，回归正常的生产经营状态中来。但是这场疫情带给整个行业的深度反思还将持续。特别是“无接触”模式下数字化工具如何在风险把控与低成本集约管理中实现产能输出？如何运用金融科技的力量实现流程银行的人工替代与效率提升？实体网点如何在数字化时代成为低频金融场景与创新生态多频需求场景的有效结合……

笔者认为，只有先行重塑与优化商业银行内部组织管理数据化支撑机制，形成数据引流和智能管理先发优势，构建客户全生态经营体系，才能在新一轮科技浪潮带动下变中求生、变危为机。

商业银行组织管理模式转型的阿克琉斯之踵

从“部门银行”迈向“流程银行”，这已经是银行业内的共识，精英价值形态下的“金字塔”管理结构，导致了管理层次过多，机构臃肿，决策链条过长。由此产生的多部门决策和人员审批机制，成为流程效能提升的掣肘；同时，决策结果往往是多个节点利益的“纳什均衡”，未必是以客户为中心的最优决策。

从操作层面来看，传统的决策模式主要是人员根据经验主观判断进行决策，这种模式的本质就是以有限的认识和固有的思维判断变化中的事物，却无法避免道德风险以及受到所处环境和情绪的影响。 拥有的专业人才却总是做出错误决策，拥有大量信息却总是对重要信息视而不见，能快速行动，但却总步履蹒跚。信息时代下传统的“部门银行”管理结构成为行业转型发展的“阿克琉斯之踵”。

近些年，银行业转型的呼声从来没有停止过，与风起云涌的互联网金融领域相比，商业银行仅限于技术层面的创新与追赶并没有真正输出科技金融应该有的产能与动力，盲目的产品形态复制与跟随往往更容易在激烈的竞争中迷失方向，错失机遇。只有重塑管理模式，激发内生动力，打造产能输出的强大引擎，才能在新一轮科技浪潮下中流击水、浪遏飞舟，这就需要打破目前的形式管理壁垒，探索以客户价值形态为中心的实质管理，借助科技金融手段，建立从管控转向赋能，从割裂走向融合的数字化转型新模式，真正实现轻装上阵、精准导航。

数据管理驱动或许成为数字化转型的先导

对于商业银行来说，数字化转型没有一蹴而就，只有厚积薄发。以数据管理驱动精准决策，准确量化当前组织管理中的重点、堵点、难点，围绕战略规划，建立以角色定位而非岗位定位的管理架构。数据管理是涵盖风险管理、精准营销、经营分析、绩效考核等维度的综合数据矩阵，每个维度要建立相关性数据关联，测算涵盖业务、客户、渠道、运营等综合投入产出数据模型，形成兼具考核、评价、分析、控制、预测功能的数据引擎，辅助管理决策，并进行客观的验证和优化。

一、以数据化风险管理为核心，建立集中式风险辅助决策机制。构建集成、统一的大数据资源库，开展全方位的数据归集，建立智能、便捷的综合分析平台，加强专业化的数据应用，建立全行业、全流程的风险识别库，开展全覆盖的风险监控，运用AI智能、人脸识别、设备指纹、生物探针等技术与手段。在大数据、云计算、人工智能等金融科技的支撑下进行客户行为数据的相关性判断，利用随机森林、GBDT等机器学习模型进行智能分析决策，挖掘和甄别潜在风险，识别风险管理中的重点人群与重点区域，从而提前预知将要发生的风险、及时制订预案予以化解。

同时，建立风险预警指标体系，设立风险预警红线，能够在数据分析与监测中实时预警做出反应，降低内外部风险事件发生概率。

二、以数据化精准营销为拓展，打造分布式利润增长点。以个体客户为标签进行数据化加工，建立单个客户画像，由营销人员进行全面的研究和分析，在数据分析的过程中，可以通过客户特征、资金流向、金融产品运用的路径，通过RFM、客户生命周期、营销跟踪等多种手段和模型，进行不同维度的分析。

利用数据挖掘技术根据客户的特征相似程度进行客户分层，建立核心客户目标名单。围绕战略规划和当前工作重点锁定目标客户群，设计有针对性的产品方案及定价策略，形成营销人员的“策略中心”，同时根据客户反馈情况不断进行修正与调整，引入时间（较年、月、周）与空间（较产能相近的人员、网点）维度的多向对比，形成的数据化支撑下的营销人员分布式利润增长点。

三是以数据化管理为辅助，建立员工角色职能管理体系。从传统组织管理模式来看，岗位价值在于分工所产生的价值，但是从另外一个意义来看，专业化意味着分工已经到一定程度，难以完成自我进化更新，从组织管理方面的表现就是随着任务的增加，岗位需求进一步增长，形成了机构和人员的膨胀与臃肿；同时单个岗位的价值贡献将伴随着科技发展，逐渐被新技术所弱化和取代。

而数据化管理的核心在于打破单个岗位价值重叠和累加，通过岗位整合实现员工角色的构建与考核，比如：通过数据收集、数据监控、数据追踪等手段建立规范流程与任务项下的并行的角色定义。

首先将一些繁琐，具有规则性的工作进行自动化，达到释放人力资源的效果；其次是常规性工作进行最低限度的岗位配置与安排，进一步降低运营成本；然后对于项目制任务进行“抢单”式分配，并配套该角色相关权限和薪酬包；最终根据考核情况进行角色“升级”，角色升级到一定程度后，可以配套“部落制”管理模式，实现高低级别角色搭配的团队作战模式，打破现有等级制项下的职业发展瓶颈……

数字化转型是新形势下商业银行赖以生存和发展的必由之路。阿贝尔·加缪曾说：“一切伟大的行动和思想，都有一个微不足道的开始。”疫情下的银行“无接触”办公与服务不仅是对其应急能力的“压力测试”，更是对其传统组织管理理念的加速突破。前景可待，春潮可期，让我们静待阴霾散去，重返四月的草长莺飞！

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责任编辑：王超