未来的银行，也许是带有金融牌照的科技公司。

    迈入“大数据”时代，浙江德清农商银行深刻体会到“数据即是资源”，庞大的数据资源内部，蕴藏着无限的未来。

    德清农商银行持续深化定量分析项目，以夯实数据基础、打造专业团队和推进项目落地为思路，对原始数据展开探索性地挖掘与分析，目前已正式将数据挖掘运用到客户维护、服务转型和风险防控等方面，逐渐从“以产品为中心”向“以客户为中心”过渡，为客户打造全新的服务体验。

    建立数据基础平台

    为数字化转型提供基础

    整合有效数据资源。重视数据价值，整合各个业务板块的数据资源，将每天产生的各种业务数据和交易数据进行有效获取、分析、应用和评估，并进行结构化数据集中存储，建立起一个集成、不易失的数据仓库。

    构建全面数据视图。引入外部数据，结合内部数据资源进行标签化、资产化、场景化管理，形成用于管理和应用的数据资产，建立起一个完整的数据基础平台，构建全面的大数据视图。

    构建数据分析模型。在数据仓库的基础上进行梳理、分析，开发建设了数据定量分析平台，基于该平台，针对各个业务场景建立了各类业务管理、业务营销、风险管理等分析模型，包括客户360度统一视图、客户细分、业务监控报表，为下游数据应用奠定基础。

    建立科技人才团队

    为数字化转型提供保障

    内外联动合作，提升数据效率。重视自身数据人才团队的培养，引进专业数据分析人才，专职负责大数据的管理和分析挖掘工作。同时，与数据分析公司实施战略合作，共同开展数据质量审计和客户画像建设，通过全面深化战略合作，提升本行数据驾驭的能力。

    完善内部机制，强化员工应用。举办2期大数据分析应用培训班，通过层层选拔，从全行选择有热情、有潜力的员工参加大数据分析培训，其中29名学员顺利结业。通过工具应用培训、案例分析和实操训练，切实发挥“干中学”的效应。

    理念传达到位，培养数据思维。建立创新小组，加强创新平台应用，通过外部公司培训、内训师传达等多种形式，树立全行员工的数据意识。同时，通过数据应用，用实例转变员工的观念，用应用提升员工使用的积极性，在全行营造“科技转型，数据助力”的氛围。

    推进应用项目

    落地为数字化转型提供范例

    推进网点转型，促进渠道分流。随着客户量的激增，传统的物理网点已经无法有效满足日益激增的服务需求。在此背景下，本行重新定义了物理网点的功能，着力将物理网点打造成为线下“服务中心”和“体验中心”。针对原有的网点，启动了网点转型工程，启用智慧网点，借助数据决策能力，实现厅堂客户的精准识别与有效分流，降低客户的等待时间，提升网点的服务能力和智能化水平。

    同时，该行加大手机银行推广力度，上线“丰收互联”，建设电子支付示范村，布设“丰收驿站”便民服务点，优化ATM运营，普及智慧支付，努力让农村百姓享受到金融科技所带来的便利。

    到2018年6月末，该行电子银行替代率达90.94%，较2016年初提升25.94个百分点，将有限的渠道资源为合适的客户提供更加匹配的金融服务，实现客户交易结构、客户获取方式的变化，推动电子银行的跨越式发展。

    洞察客户需求，开展精准营销。金融产品带有一定的复杂性，在农村地区，依然有大量的客户无法及时了解产品信息，无法及时享受到金融创新的便利。在此背景下，该行以“普惠金融”为使命，通过数据挖掘，刻画客户画像，发掘客户金融需求，开展主动服务，进一步提升客户与产品的匹配度。

    以个人贷款为例，该行在2016年7月下发首批个人贷款需求名单，7个批次共计16981户，到2016年末进行为期6个月的主动服务。根据2017年末数据显示，该活动总成功率已经达到了20.03%。其中，主动服务的后续效果显著，自2017年以后，有8.96%的需求名单客户陆续办理了贷款。

    为实现金融服务“最多跑一次”，进一步提升客户体验。2017年9月，该行在原有单业务精准服务的基础上，建立多业务精准服务模式，让客户在一次服务的时间内，将所需要的金融服务全面办理，共下发14242个客户，2个多月时间里共走访5002个客户，成功营销4292个客户，客户成功率30.13%，营销10132个产品，效果明显。精准营销改变了以往的大海捞针式营销模式，提高营销成功率和营销工作效率，节约了人力资源成本，成为客户拓展和维护工作中的主要手段。

    实施风险预警，提升风控水平。将该行信用风险、操作风险、市场和流动性风险及集中度风险涉及的140余项数据指标进行分类、梳理和科学测算，设立了各项风险容忍度指标标准，并区分规划值、预警值及处置值，对达到预警值的自动进行预警，同时对达到处置值的，由风险管理部门要求主要主管部门限期整改到位。

    为更加直观地辨别各项指标数值反映的问题的严重程度，用红、黄、绿三种颜色进行标注。目前，风险容忍管理系统已基本实现“T+1”自动预警模式，各指标预警信息可在次日发送至相应机构和管理部门，实现风险容忍度指标的及时预警、管理及处置。