面对数字化转型大潮，中小银行如何精准出击？

雷锋网 (公众号：雷锋网) AI金融了解到，近年来新金融的发展给中小银行带来不小冲击，中小银行面临大银行和金融科技公司的双重挤压，纷纷从数字化、智能化转型中寻找出路。

以杭州银行为例，基于自主性强、业务灵活、对地域性客户数据积累精准等自身优势，进行精准化科技投入，带来净利润同比增长的不断攀升。据东方财富Choice数据显示，在2017年二三四季度的净利润分别为25.3亿元、36.7亿元、45.5亿元，同比增长分别为7.86%、9.2%、13.17%，在2018年一二季度的净利润分别为15.2亿元和30.2亿元，同比增长为16.17%和19.25%。

9月20日，在2018云栖大会上，杭州银行科技部总经理李炯围绕杭州银行与阿里、杭州城市大数据运营有限公司（CityDO）合作创建的金融创新实验室项目，分享了如何结合自身实际情况进行精准化科技转型。 雷锋网AI金融做了不改变愿意的编辑。

如何精准确定转型思路？

首先，是基于杭州银行本身的实际情况。

杭州银行作为一家典型的区域性银行，有22年的发展历史， 各项数据中规中矩，不是特别突出 ，省外有分支机构，省内设有网点。据杭州银行8月31日最新公布的2018年中报显示，其营业收入83.2亿元，同比增长26.33%；归属于上市公司股东的净利润30.2亿元，同比增长19.25%。目前正处于发展的关键阶段。

一方面，人员规模小，内外部加起来才600人；另一方面，业务规模小，在互联网领域里面很难形成规模效应。与民生银行、广发银行的大体量不同，我们在推动互联网应用时要顾及到体量和规模，要考虑能否产生好的效益。

不过，小也有小的优势。第一，杭州银行20多年一直在践行“自主可控”，行里所有核心系统和关键应用都是自己开发，我们掌握了从前端到后端所有关键技术，所以，我们有底气来改造或者优化平台。同时，我们有一支人数不多但精干的研发队伍。第二，因为规模小，我们在业务量上，目前系统并没有很大的压力，留给我们比较充沛的思考时间和转型的空间。 

因而，我们在思考杭州银行金融科技发展时，从本行实际情况出发，不强求把整个业务系统都往云平台，或互联网上推动，而是选取其中有发展空间的部分进行推广。把我们的 发展思路落在四个字上面：轻、新、精、合。

轻，改变银行基础架构比较重的传统想法，通过轻量化使系统架构更加灵活，更加便于扩展，更具弹性；

新，通过新技术、新应用、新场景，达到创新目的；

精，通过数据应用把银行整个精细化管理推到新高度；

合，通过技术改造、引入新场景和技术，达到技术与业务部门融合，培养一批懂技术的业务人员和一批有业务视角的科技人员，同时，作为一家地方性中小银行，我们很难自己完成整个金融科技升级换代，所以需要与技术公司、运营公司、数据公司，以及同行进行合作。   

基于以上这些考虑，尤其是“合”字，我们充分发挥杭州银行地缘优势，今年1月，我们和阿里云、城市大数据公司合作成立了金融创新实验室。

实验室5大方向5大场景

目前，实验室主要有5个研究方向：

人工智能，我们希望在前端做到识别；

分布式，虽然目前我们在系统运营上没有很大压力，但我们希望通过分布式技术给将来储备能力；

大数据，银行业是为数不多的全域信息化产业，从业务本身到后台管理，运营过程都是可以用信息化表述，但银行短板是在用户数据的使用上；

区块链，我们希望作为跟随，保持和这个领域的接触；

移动平台，银行现在通过APP获客是一个主流，怎么提供更好的客户服务，怎么使APP更健壮，更友好，移动平台是结合的方向。

除了技术方向，在使用场景上，目前围绕实验室的使用场景有：一是基础架构，通过实验室改善部分基础架构。二是产品服务，平台化、创新化、智能化。三是管理决策，落实精细化。四是渠道建设。五是能力建设，最后把实验室成果转化为我们的能力，包括安全能力和输出能力

哪些成果已经落地

目前实验室成立已有8个月，分享一下我们的成果。

分布式基础架构 ，现在非常火热。我们想利用阿里云的分布式能力，来解决我们面向在线to B业务的场景。我们作为一家中小银行在推动过程当中要找出自己的特点，不会把全部银行业务都往上搬。确实也没有必要，也因为成本问题。我考虑面向在线to B业务是一个好的场景。

这一点我特别说明一下，我们是基于杭州银行传统，要求相对深入掌握云平台。不是简单把这个事情部署，我们和阿里提了很多过分的要求，比如要求和阿里一块开发，要求没有达成协议之前先把整套培训做完，要求改变很多模块的构架，他们都同意了。

虚拟客服机器人 ，这是阿里相对成熟的东西，我们拿过来用。这个产品使用过程当中，我觉得这只是一个起步，我们可以在它上面构架更多新的东西。在虚拟客服机器人没有完全投入时，行里几个业务部门已经看上它。大家一算成本，一算投入，发现它非常合算。而且给客户的体验会大幅度提升，这一块也是我们相对推得比较快的。

我们使用了15台高性能机器，可以同时接入800个智能客服应答。当然这个数字并不显著，但和现在只有50个坐席比，这是极大提升。以往我们形成了知识库，通过培训让这50个坐席都能掌握回答技巧，可能需要一周时间。而现在通过这个平台几个小时就能到达，这是很快速的提升。

这个业务当中碰到的短板，是背后知识库的建立，这个得靠银行自己解决。阿里能提供技术，但知识库得自己建立，而且这里面可能和传统知识库不太一样。

合规系统 ，我们是银行，受很多合规的约束。在合规系统建设当中，我们现在使用阿里云A+，我们把本来配置的数据底层平台替换了，转移到hadoop上。

通过A+关系图谱，加上规则引擎，我们已经面向资金流向、担保权和反洗钱，逐渐构建出来了几百个模型。我们正在不断的建数据，已经得到一些验证，这是我们下半年重点想落实的项目。

目前这个平台已经在风险这一侧进行应用，同时我们和城市大数据公司合作，又开发了基于规则的可以拖拉拽的平台。之所以这样做，是因为我们希望把数据应用的能力能交给业务部门，让他们自己直接在上面完成数据获取的过程，而不是把这个过程交到信息技术手里。    

网点实时运行 ，我们在实验室之前已经在推行智能网点，但加上实验室，智能网点、实时运行技术后，最近几年我们把智能网点和实时运行布置到200个网点，释放了300个柜员，替代率大幅度提升。作为一个中小银行，这就是成本的直接体现。（雷锋网）

。