这是“西欧欧”的第159篇原创文章
1月上旬，我以嘉宾的身份参加了某知名数字化服务平台举办的“AI与大模型高峰论坛”，现场不仅聆听了行业大咖们的主题分享和专题讨论，并与数位推进银行数字化转型的专家进行了深入沟通。
在本次论坛上，不少专家提到了AI大模型在银行业务场景中落地的探索和应用，其中以智能营销和智能客服为主，很显然，在“AI改变一切”的当下，银行也需要拥抱大势，在做好“数字化转型”的同时，还要逐步向“数智化进阶”演进。
结合此次论坛的内容和最近的一些业务思考，简单聊聊银行数字化运营的五个趋势。
趋势一：精细化
（关键词：客户需求洞察）
新零售时代，金融行业也从原来粗放式的流量追逐迈向精细化的存量经营，银行亦不例外，尤其是客户量级过亿的大行，线上获客的天花板大多已经显现，所以数字化运营的重点将会更加关注对存量客户的价值挖掘。
在这种背景下，对客户需求的精准洞察就变得更为重要，其中包括客户画像、客户分层分群、客户旅程、全生命周期等多个方面，这都对银行的数据采集、管理、分析和挖掘提出了更高要求。
其实客群精细化对于银行而言都不陌生，常用的则是耳熟能详的“三分体系”，也就是围绕客户资产规模（AUM）的分层策略（高净值/长尾等）、围绕客群属性的分群策略（代发/养老/车主/县域等）和围绕综合价值贡献的分级策略（星级会员等）。
但是，“三分体系”有着较强的金融业务属性，同时以结果数据为主，而如果想要对客户需求进行精准洞察，还需要结合客户在不同渠道和场景中的行为数据，包括产品浏览、活动参与、服务使用等，这都需要银行持续加强用户精细化标签，实现用户的精细分层，进而搭配千人千面的营销手段，在保证客户体验的情况下，实现业务的精准转化。
趋势二：敏捷化
（关键词：平台与工具支持）
在数字化手段的加持下，银行业已经加速进入效率为王的时代，与效率直接相关的是营销运营的敏捷化，而其中的关键则是平台和工具。
艾瑞咨询曾对银行营销数字化转型效果进行过归因分析（下图），结果显示，决定数字化产品使用效果的首要因素是银行自身的数字化能力与数字化平台建设基础，其次则是围绕营销数字化工具的使用匹配度与自身产品的设计水平。
而在银行营销数字化工具中（下图），聚焦用户经营与线上线下渠道联动的用户权益平台成为布局最为广泛的营销数字化转型工具，其次则是客户关系管理、用户数据分析平台、活客工具和营销策略管理平台等。
除了支持数字化营销运营所需的常规平台和工具之外，能够实现线上线下渠道联动、总行分行联动、数据共享的平台和工具，是真正释放银行独有资源优势的关键所在。此外需要着重提下的是，尽管这些平台工具本身也是需要运营的，通过对服务流程的优化和平台功能的迭代，持续提升使用方的整体体验，这样才能把运营敏捷化落到实处。
趋势三：协同化
（关键词：部门/渠道高度融合）
众所周知，运营原本就是件牵一发而动全身的事，即便在互联网公司里，要想做好运营，也需要协同产品、研发、数据、市场、公关、客服等多个部门，在明确各方分工和协作流程的前提下，将公司资源统筹到一个节奏上，这样才能确保运营目标的顺利完成。
切换到银行的业务运营场景中，“协同化”则显得更为重要和急迫。受到传统“部门银行”思维的影响，银行的不少部门仍然固守着所谓的“闭环理念”闭门造车，缺乏与其他部门协同融合的意识，甚至还存在“业务部门大建渠道、渠道部门大搞业务”的情况，这不仅浪费了运营资源，也很难对各方优势能力进行有效串联，这也是银行做不好运营的一大原因。
以前续聊过的“银行渠道协同”为例，其理想状态是：在客户全生命周期成长的过程中，从全行一体化经营的视角出发，找到促进客户持续转化最合理的链路，随后在对客户打扰最低的情况下，将客户状态信息在各渠道间顺畅流动，进而让合适的渠道在合适的时机进行恰到好处的触达，从而实现多渠道、多节点、多波段、自动化地对不同客群的精细化营销及运营。
那么，如果想要实现上述状态，首先需要客户牵头部门把客户全生命周期搞清楚，其次渠道管理部门还需要对全行触客渠道进行统筹管理和调用，两者在客户统一、数据互通的前提下，从需求洞察、产品匹配、渠道触达和内容陪伴等各方面进行协同，这样才能通过不同渠道深入了解用户的需求、行为和偏好，并结合渠道属性对用户进行协同式触达，在精准满足用户需求的同时，持续提升业务转化和用户LTV。
趋势四：开放化
（关键词：生态合作）
“开放化”是银行业的老生常谈，但受制于对“开放式风险”的忌惮，真正做到开放的银行可谓凤毛麟角。但在移动互联网时代，如何与客户重新建立新的连接关系是不少银行数字化转型时遇到的难题之一，尤其是在推进客户精细化运营策略时，缺乏场景和触点的银行往往很难对客户需求进行精准洞察，以及对客户进行精准触达及转化，而这其中破局的关键就是秉承开放化思维，积极探索与外部生态的合作模式，在行外场景实现对客户的持续经营。
具体来说主要有用户、产品和营销等三个方面。
开放用户：对客户需求进行精准洞察的前提是有相对完备的客户画像，而为了拿到这些画像信息，银行需要主动拥抱外部场景（尤其是线上场景），在风险可控的情况下（如通过联合建模、隐私计算等手段），适度开放客户信息，以“联合经营”的模式与互联网平台进行合作，逐渐丰富自身的用户画像，进而为其提供更为精准的金融产品或服务。
开放产品：金融类产品侧，不能只是生硬地把金融产品通过互联网渠道推给客户，而是在充分把握客户需求之后，结合客户和渠道的属性对金融产品进行升级或定制，最大限度满足客户需求。工具类产品侧，要能在行外场景实现客户回流，如通用积分、支付券、理财体验金、息费折扣券等，这些工具不仅能在银行的场景内使用，也要能走出银行，布放在用户可能出现的平台上，结合平台特点吸引用户回流。
开放营销：营销层面除了要引入互联网平台的流量之外，银行的营销平台还要能无缝接入外部互联网营销机构的能力，如活动模板库、营销素材库以及裂变玩法库等等，这样才能“短平快”地快速上线形式多样的营销活动，满足日常的营销运营需求。此时银行要做的是对这些机构所提供的能力进行优胜劣汰，找到效率最高的组合，最大限度提升营销效率。
趋势五：智能化
（关键词：自动化与AI）
近年来，以ChatGPT为代表的大模型产品，正在以破竹之势引领AIGC行业实现跨越式发展，而在AIGC的加持下，互联网运营将快步进入“全面AI化”时代。
对于推进数字化转型战略的银行来说更是如此，面对客户群体庞大、产品矩阵繁多、触达渠道复杂的情况，银行在数字化运营领域大多表现平平，在产品体验、用户价值和运营效率等多个方面与头部互联网公司存在明显差距，而这些差距在当前的技术环境下很难得到改变，而智能运营则有望改变这种情况。
顾名思义，“智能运营”就是“运营的智能化”，就是以用户为中心，通过量化用户生命周期中关键场景的关键行为，对不同用户标签或用户画像的人群进行细分，并借助自动化工具和AI技术，以“千人千面”的形式为用户提供覆盖全生命周期的个性化服务或产品，实现用户的自转化和自成长。
具体来说，AI在银行数字化运营领域的前沿应用可能会集中在以下三个方面：
提升运营质效：依托对话式AI技术，整合分析全渠道客户对话上下文和意图，输出精准客户画像，为个性化产品和服务提供支持。
降低运营成本：以AI机器人为代表的智能科技将全面覆盖标准化的客户运营工作，实现全量用户规模化经营，以达成降本增效。
提升客户服务体验：以对话式AI技术为核心，推进传统网页式营销向对话式营销的全面转变，打造高效、智能、个性化客户服务。
结语
银行数字化运营的核心其实是运营策略的变革，也就是从传统的“以产品为中心”转变为“以客户为中心”，这实际上与开篇提到的面向存量客户提供精细化运营的逻辑不谋而合，所以如何围绕银行自身客群构建线上、线下于一体的全渠道客户全生命周期运营体系成为银行数字化运营的重中之重。
借助新兴的大语言模型以及AIGC等前沿技术，以银行为代表的传统金融机构，有望凭借智能运营把互联网时代落下的运营功课快速补上，通过在精细化、敏捷化、协同化、开放化和智能化等方面的持续发力，重构银行与客户间的关系，实现客户与产品的完美连接，推进银行业务运营从“数字化”逐步过渡到“数智化”，在激烈的市场竞争中重塑银行的业务优势。
参考文献（侵删）：
艾瑞咨询：2023年中国银行营销数字化行业研究报告
艾瑞咨询：2023年中国银行业数字化转型研究报告
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作者简介
数字化营销与运营领域16年老兵、混迹于金融与互联网圈的斜杠中年、《数字银行》专栏作者、“数智化运营”布道者，操盘过数款千万级用户体量的互联网产品，专注银行数字化运营咨询、运营体系构建与策略规划落地。拙文皆为日常工作中所沉淀的方法/心得/案例/见解，望助同道中人少走弯路早有收获，善莫大焉！
