面對數字化轉型大潮，中小銀行如何精準出擊？

雷鋒網AI金融了解到，近年來新金融的發展給中小銀行帶來不小衝擊，中小銀行面臨大銀行和金融科技公司的雙重擠壓，紛紛從數字化、智能化轉型中尋找出路。

以杭州銀行為例，基於自主性強、業務靈活、對地域性客戶數據積累精準等自身優勢，進行精準化科技投入，帶來凈利潤同比增長的不斷攀升。據東方財富Choice數據顯示，在2017年二三四季度的凈利潤分別為25.3億元、36.7億元、45.5億元，同比增長分別為7.86%、9.2%、13.17%，在2018年一二季度的凈利潤分別為15.2億元和30.2億元，同比增長為16.17%和19.25%。

9月20日，在2018雲棲大會上，杭州銀行科技部總經理李炯圍繞杭州銀行與阿里、杭州城市大數據運營有限公司（CityDO）合作創建的金融創新實驗室項目，分享了如何結合自身實際情況進行精準化科技轉型。雷鋒網AI金融做了不改變願意的編輯。

如何精準確定轉型思路？

首先，是基於杭州銀行本身的實際情況。

杭州銀行作為一家典型的區域性銀行，有22年的發展歷史，各項數據中規中矩，不是特別突出，省外有分支機構，省內設有網點。據杭州銀行8月31日最新公布的2018年中報顯示，其營業收入83.2億元，同比增長26.33%；歸屬於上市公司股東的凈利潤30.2億元，同比增長19.25%。目前正處於發展的關鍵階段。

一方面，人員規模小，內外部加起來才600人；另一方面，業務規模小，在互聯網領域裡面很難形成規模效應。與民生銀行、廣發銀行的大體量不同，我們在推動互聯網應用時要顧及到體量和規模，要考慮能否產生好的效益。

不過，小也有小的優勢。第一，杭州銀行20多年一直在踐行「自主可控」，行里所有核心系統和關鍵應用都是自己開發，我們掌握了從前端到後端所有關鍵技術，所以，我們有底氣來改造或者優化平台。同時，我們有一支人數不多但精幹的研發隊伍。第二，因為規模小，我們在業務量上，目前系統並沒有很大的壓力，留給我們比較充沛的思考時間和轉型的空間。

因而，我們在思考杭州銀行金融科技發展時，從本行實際情況出發，不強求把整個業務系統都往雲平台，或互聯網上推動，而是選取其中有發展空間的部分進行推廣。把我們的發展思路落在四個字上面：輕、新、精、合。

輕，改變銀行基礎架構比較重的傳統想法，通過輕量化使系統架構更加靈活，更加便於擴展，更具彈性；

新，通過新技術、新應用、新場景，達到創新目的；

精，通過數據應用把銀行整個精細化管理推到新高度；

合，通過技術改造、引入新場景和技術，達到技術與業務部門融合，培養一批懂技術的業務人員和一批有業務視角的科技人員，同時，作為一家地方性中小銀行，我們很難自己完成整個金融科技升級換代，所以需要與技術公司、運營公司、數據公司，以及同行進行合作。

基於以上這些考慮，尤其是「合」字，我們充分發揮杭州銀行地緣優勢，今年1月，我們和阿里雲、城市大數據公司合作成立了金融創新實驗室。

實驗室5大方向5大場景

目前，實驗室主要有5個研究方向：

人工智慧，我們希望在前端做到識別；

分散式，雖然目前我們在系統運營上沒有很大壓力，但我們希望通過分散式技術給將來儲備能力；

大數據，銀行業是為數不多的全域信息化產業，從業務本身到後台管理，運營過程都是可以用信息化表述，但銀行短板是在用戶數據的使用上；

區塊鏈，我們希望作為跟隨，保持和這個領域的接觸；

移動平台，銀行現在通過APP獲客是一個主流，怎麼提供更好的客戶服務，怎麼使APP更健壯，更友好，移動平台是結合的方向。

除了技術方向，在使用場景上，目前圍繞實驗室的使用場景有：一是基礎架構，通過實驗室改善部分基礎架構。二是產品服務，平台化、創新化、智能化。三是管理決策，落實精細化。四是渠道建設。五是能力建設，最後把實驗室成果轉化為我們的能力，包括安全能力和輸出能力

哪些成果已經落地

目前實驗室成立已有8個月，分享一下我們的成果。

分散式基礎架構，現在非常火熱。我們想利用阿里雲的分散式能力，來解決我們面向在線to B業務的場景。我們作為一家中小銀行在推動過程當中要找出自己的特點，不會把全部銀行業務都往上搬。確實也沒有必要，也因為成本問題。我考慮面向在線to B業務是一個好的場景。

這一點我特別說明一下，我們是基於杭州銀行傳統，要求相對深入掌握雲平台。不是簡單把這個事情部署，我們和阿里提了很多過分的要求，比如要求和阿里一塊開發，要求沒有達成協議之前先把整套培訓做完，要求改變很多模塊的構架，他們都同意了。

虛擬客服機器人，這是阿里相對成熟的東西，我們拿過來用。這個產品使用過程當中，我覺得這只是一個起步，我們可以在它上面構架更多新的東西。在虛擬客服機器人沒有完全投入時，行里幾個業務部門已經看上它。大家一算成本，一算投入，發現它非常合算。而且給客戶的體驗會大幅度提升，這一塊也是我們相對推得比較快的。

我們使用了15台高性能機器，可以同時接入800個智能客服應答。當然這個數字並不顯著，但和現在只有50個坐席比，這是極大提升。以往我們形成了知識庫，通過培訓讓這50個坐席都能掌握回答技巧，可能需要一周時間。而現在通過這個平台幾個小時就能到達，這是很快速的提升。

這個業務當中碰到的短板，是背後知識庫的建立，這個得靠銀行自己解決。阿里能提供技術，但知識庫得自己建立，而且這裡面可能和傳統知識庫不太一樣。

合規系統，我們是銀行，受很多合規的約束。在合規系統建設當中，我們現在使用阿里雲A+，我們把本來配置的數據底層平台替換了，轉移到hadoop上。

通過A+關係圖譜，加上規則引擎，我們已經面向資金流向、擔保權和反洗錢，逐漸構建出來了幾百個模型。我們正在不斷的建數據，已經得到一些驗證，這是我們下半年重點想落實的項目。

目前這個平台已經在風險這一側進行應用，同時我們和城市大數據公司合作，又開發了基於規則的可以拖拉拽的平台。之所以這樣做，是因為我們希望把數據應用的能力能交給業務部門，讓他們自己直接在上面完成數據獲取的過程，而不是把這個過程交到信息技術手裡。  

網點實時運行，我們在實驗室之前已經在推行智能網點，但加上實驗室，智能網點、實時運行技術後，最近幾年我們把智能網點和實時運行布置到200個網點，釋放了300個櫃員，替代率大幅度提升。作為一個中小銀行，這就是成本的直接體現。（雷鋒網）

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