1. 消費者對金融服務的自主性更強。隨著消費者的教育水平和市場的成熟度越來越高，消費者不再像過去那樣被動地接受銀行所提供的服務，而是能夠在理財、投資、融資等領域做出更多的自主決策

　　2. 消費者變得更加數字化。2016年中國手機銀行交易規模達到158.7萬億元，同比增長118.6%。IBM調研顯示，未來三年中國網上銀行和移動銀行交易的增長仍將遠遠高于全球其它地區。無現金消費的趨勢已經出現，消費者不需要帶現金，僅憑手機支付就可以完成全天的生活消費。

(圖片來源：IBM 認知時代的數字銀行再造)

　　?  競爭方面

　　以互聯網巨頭和互聯網初創企業為代表的其它行業的競爭對手也進入了金融服務領 域，對銀行業的傳統業務帶來挑戰，尤其在支付、貸款和投資等方面。這些企業采取 截然不同的方式，先通過社交或電商等方式與消費者建立連接，然后再推出金融產品 和服務，這種方式極大地增加了消費者的黏性。另外，隨著國家對于民營資本進入金 融機構準入管制放松及利率市場化的逐步深入，銀行之間的競爭日益從資產規模、網點數量的競爭轉向客戶服務、產品創新的競爭。

　　?  技術方面

　　1. 物聯網技術促進了整個社會的互聯互通。 預計到2020年，互聯設備將超過300億臺，每天都將產生海量的數據，而這些數據將會極大地改變金融行業的面貌。過去由于信息不對稱和缺乏數據而難以做到的精準定價、針對性營銷和風險評估等，都將從根本上得到改變。

　　2. 云計算從架構層面提供了新的可能性。銀行(尤其是新型和中小規模的銀行)不再需要從零開始建立新的平臺，大型銀行也可以借助云計算提高服務的靈活性。銀行應當思考如何抓住云計算的機會，提升運營效率、降低成本、構建差異化優勢。

　　3. 人工智能和認知技術給銀行帶來了新的機遇。例如，銀行可以將重復性的勞動如審核及合規性檢查等交給人工智能來完成;隨著人工智能技術的進一步發展，未來人工智能在投資組合策略、風險控制領域的作用也將越來越凸顯。

(圖片來源：IBM 認知時代的數字銀行再造)

　　4. 生物識別技術使得銀行可以探索新的方式來為消費者提供更便捷的服務。許多銀行已開始嘗試指紋識別、人臉識別、靜脈識別等生物識別技術，以加強金融安全和提升客戶的體驗。

　　?  監管方面

　　全球越來越多的銀行監管機構正在將工作重點從金融危機后改革轉向應對新的風險和優先事項。這說明當下監管監督政策開始關注金融服務的數字化轉型以及伴隨技術創新、新市場參與者和不斷變化的業務模式出現的挑戰和風險。監管機構本身也在轉型，嘗試將新技術和數據整合到監督流程、監管報告和市場監管中。

　　1.遺留問題：審慎議程和金融危機后的監管實施。2019年，總損失吸收能力和中央對手方清算仍將是對金融機構和市場構成挑戰的結構性問題之一。政府和監管機構需要投入大量時間和精力去調整遺留風險議程，同時還要重點關注網絡風險、經營彈性和數據隱私等新挑戰，如何在二者之間取得平衡成為關鍵。

　　2.不斷演變的風險：新問題。銀行需要管理和預測新型風險，雖然可借助數字化 轉型達到目的，但風險管理人員必須加快步伐采用和部署新技術。如果銀行管理層和監督機構能夠將新工具和流 程嵌入數字化轉型的總體業務流程，那么新工具和流程的使用效率將會大幅提高，從而加強風險監督。

　　?  洞察與趨勢  ?

　　依據銀行數字化轉型的全景模型，由下至上依次為“底層架構”→“前臺”“核心中臺”→“頂層”

(圖片來源：艾媒報告2018-2019中國銀行數字化轉型深度分析與決策報告)

　　?  底層架構

　　底層架構分為“組織資源”與“數字技術建設”，組織資源與科技技術聯系不大暫且不表，數字技術建設則是一個“打地基”的過程，只有地基打好打牢，方能在此基礎上建起高樓大廈。完整的數字技術建設，即基礎通信解決方案，包含“通信資源”與“平臺搭建”兩大部分，涵蓋碼號、短信、郵件、語音、視頻、微信等通信資源，并在此基礎上提供融合通信的服務：傳統通信CT跟互聯網通信IT的融合(ICT融合)，網絡通信技術多溝通渠道的融合。搭建的平臺則根據企業需求場景，融合消息管理平臺、SaaS呼叫中心、AI機器人等，一個好的平臺至少需滿足以下三點：①性能強大而穩定，保證業務量及速率的同時靈活自適應業務高低峰時段 ②高安全性，保障數據傳輸安全及用戶信息安全 ③高可拓展性，不但滿足企業現階段的需求，更可隨著企業的發展而靈活適配新的需求

(圖片來源：玄武科技·即信云通信金融行業解決方案v2.0)

　　?  前臺

　　從底層架構到前臺實際上是一個從技術到應用的過程，單純技術上的融合并不能帶來真正的價值，只有深入實際的業務場景，在通信場景中連接用戶與渠道，方能實現企業業務的創新與發展。于銀行行業而言，其業務場景分為兩大塊：營銷類通信場景及服務類運營場景。就用戶而言，前沿科技對銀行數字化轉型升級最直觀的影響就體現在這兩大場景之上：營銷推廣從人工客服到智能語音機器人;營銷信息從短信到視頻短信、H5短鏈等富媒體通信形式;登錄支付從密碼、驗證碼到指紋、刷臉……這是銀行行業從金融科技公司手中重獲客戶的第一戰線，如何以客戶為中心實現流程優化，如何實現營銷精準化與客戶服務個性化、投顧與客服智能化，如何達成渠道社會化與服務化是前臺層面的核心問題。

(圖片來源：玄武科技·即信云通信金融行業解決方案v2.0)

　　?  核心中臺

　　宏觀經濟環境復雜多變，特別是經濟下行期，信用違約的風險加大，與此同時，新產品新交易層出不窮，銀行如何有效的控制風險?政府對金融業的監管持續收緊，管控要求越來越細、越來越嚴，銀行應當如何改進和應對?這一系列問題都涉及到銀行中臺的轉型。認知計算能夠處理和分析海量的結構化和非結構化數據，提供新的洞察和決策選項，其發現和決策能力能夠顯著提高中臺轉型的效率和效果。中臺的關鍵詞是“數據”，銀行在營銷推廣、生產服務等通信場景中所獲取到的用戶信息，通過大數據分析可對用戶行為進行智能判別形成用戶畫像，提煉分析后可為企業的精準化營銷和優質服務提供客戶數據的支撐。這實際上是每一個行業、每一個企業最核心的訴求之一。

　　?  頂層

　　銀行數字化轉型全景模型的頂層是數字化戰略，它由底層的組織資源、數字技術建設一步一步搭建而來，同時又在戰略性意義上指導著銀行數字化轉型的大方向。以下為麥肯錫在《中國銀行業CEO季刊：全球數字化銀行的戰略實踐與啟示》中提出的全球十大金融科技趨勢，僅供參考：

　　? 各地區實現顛覆的難度不一

　　? 人工智能代表的是有意義的迭代進化，而不是巨大的飛躍

　　? 執行力和可靠的商業模式將逐漸超越單純引進技術

　　? 資金選擇更謹慎，業務基本面審查更嚴格

　　? 良好的用戶體驗不足以構成安全網

　　? 老牌企業逆襲反擊

　　? 顛覆者與老牌企業合作越來越多

　　? 基礎設施金融科技公司高收入，但銷售周期長

　　? 公開市場恐慌局面持續

　　? 中國金融科技生態圈日益強大