从“有”向“优”的分支行零售信贷转型

挑战一：分行转型缺少配套的长效管控机制支撑

分支行网点作为客户服务的“最后一公里”，其数字化转型的成效是反映一家银行整体转型成功的关键要素。目前观察到的现象是，虽然总行大多提出了数字化转型的理念，但分行层面在数字化转型的业务和技术建设方面仍然比较薄弱，主要原因一方面可能是总行对分行的绩效考核以业务考核指标为主，分行作为一个经营主体，主要任务是创造效益、带来收入和利润，这就导致分行将主要精力都放在了业务市场的开拓中，对于数字化转型发展的投入不足。另一方面可能是总行在提出数字化转型理念的同时，未明确分行数字化转型落地的工作内容和制定长效管控机制，可持续性不足。

挑战二：聚焦场景的数字运营从“有”到“优”

今年上半年，某些银行和消金公司纷纷开启了“直播带货”的模式。信贷员纷纷化身主播，通过直播、短视频等方式来推荐银行信贷产品，主要目的则是为了获客。可是，随着直播贷款的投诉激增和舆情发酵，致使部分第三方直播平台叫停了金融机构直播贷款渠道，许多机构亦因为投诉、效果平平等因素，暂时停止了各类直播贷款的尝试。究其原因，一方面是银行直接搬用互联网惯用的“套路”，带来水土不服；另一方面未从零售客群的全生命周期视角来设计运营策略，局限于单个贷款产品营销，从而忽略了贷款作为低频业务需要高频场景来带动的问题，个人住房按揭、汽车按揭、3C数码分期、教育分期、医疗分期等聚焦场景的数字运营正从“有”走向“优”。

挑战三：风控模式走向“人机协同风控”

随着金融与IT技术的融合发展，零售信贷的场景也在不断丰富和外延，整个零售信贷产业正逐步向0接触信贷转变。而0接触信贷所展现出的高流量、高频率、高触达、高风险等特点，让原有的银行信贷风险管理痛点增大：客群下沉提高了风险与欺诈水平，互联网信贷竞争加剧，多头、隐藏负债识别难；借款人反催收意识增加，失联修复难；数据安全和合规监管要求趋严，模型和科技风险增加。而分支行作为风险管理的第一道防线，承担的压力越来越大，传统依赖分支行线下走访和信审经验的人控模式已经凸显诸多弊端，利用数据风控系统等管理工具提升人员操作能力，构建人机协同风控成为必要手段。

挑战四：办贷流程从标准化走向个性化

传统银行从科技集约化管理视角，多由总行归口统一建设功能完整的信贷系统，配套开发灵活的流程引擎，在实际面向分行的系统设计中，通过抽象不同先进程度的分行间相似性，降低或忽略个性，从而达到降低系统建设复杂度和成本的目的。这种情况就导致传统信贷系统更像是“执行结果登记系统”， 同一产品的办贷流程固化，不同客户所经历的办理环节基本一致，差异只在于“审批角色和报告内容”不同，更像是“以产品为中心”的模式。这种影响从后台系统传导至前台业务，使得分支行业务发展反向受限于系统功能，导致分支行业务与数据决策无法形成实时联动，业务流和数据决策流的融合不足，难以满足分支行开发更多便捷贷款品种的需求。

挑战五：用好新技术新平台助力业务增长

2023年初，基于ChatGPT的大模型浪潮兴起。在金融领域，部分中大型银行都已选择接入通用大模型，并以本地部署方式构建专属领域的大模型。由于这类新技术新平台对资源和人才的要求非常高，通常只能由总行牵头进行统一建设和维护。但是，从过往AI技术在银行业务的应用情况来看，新技术的试点往往会落在分支行，形成“总行搭台、分支行唱戏”的运作模式。对总行来说，引入新技术会面临基础算力、参数量、科技风险等问题；对分支行而言，如何在具体场景中落地，用对、用好新技术、助力业务增长才是最大挑战。

为了应对上述挑战，国内银行迫切需要数字化转型。从大型银行的转型实践来看，有一种“运营论”观点被大多数机构所接受。运营论认为金融的本质是一种服务，其目的是为了满足客户的投融资需求。既然是服务，那客户满意度便是评价成功的关键要素，银行应以客户为中心，了解客户需求，围绕满足客户真实需求来提供有竞争力的产品、部署运营策略，在为参与者提供极致的流程体验的同时，平衡好风险与收益，方能制胜。

基于上述理解，我们建议分行在转型过程中，可基于总行战略规划与管理要求，利用总行开放的基础设施、系统平台、数据资源等，通过产品创新、运营增强、IT能力服务化等数字化举措，来实现零售信贷的转型目标。

举措一：数据驱动的对客产品创新

产品创新是分行业务经营的主线，也是分行计划和实施其他活动的基础和前提。随着地方政府部门响应国家部委政策（如银税互动）号召，向本地银行机构开放税务、社保、公积金等数据，有效缓解了信息不对称问题，许多银行以地方机构为单位，发行了如银E贷、税E贷、发票贷、POS贷、烟商贷、出口退税贷、政采贷等数据融资产品。

从实践研究中我们发现，贷款产品对大众而言是一种低频需求，它只有融入具有高频交易特征的场景化平台，弱化贷款属性，强化以账户制为核心的随取随还，用高频带动低频，才能实现“受众-场景-数据-金融”的规模化效应，如下图1所示。示例图1 – 场景化信贷价值流动结构

A分行的业务条线通过本地商圈走访和调研，结合行业对标分析，完成了产品创新可研论证，并联动总行业务条线，与风险管理、授信审批、计财、科技等部门进行沟通，快速确定了围绕产品生命期的业务流程、数据风控体系框架（如下图2所示）。在行内首次明确了冷启动的标准和定义，初始采用历史数据清洗出白名单进行预授信，建立涵盖产品、渠道、客户、风控、审批、贷后的便捷流程；发展期则放宽了准入门槛，以反欺诈结合准入策略、评分卡对非白名单客户进行实时授信，并大数据监控客户交易行为，动态调整授信额度；稳定期后在本地全面推开，并通过数据埋点分析，挖掘出履约意愿强、价值高的客户，以及风险高、价值低的客户，按客户分层智能匹配不同的利率价格，实现了数据驱动的风险定价。

示例图2 – A分行的创新产品框架

通过上述这种聚焦特色客群，以数据授信的产品创新合作，A分行一方面打通了本地机构与政府系统的数据通路；另一方面将产品融入了本地特色商圈经营场景中，形成了竞争壁垒和良性循环，给A分行本地化经营带来了较好的经济效益和社会效益。

举措二：聚焦场景的全链路数字化运营

当前，大型银行的手机银行或信用卡APP用户已超过上亿规模，流量见顶、大幅渗透空间有限，零售信贷运营重心由增量转为存量。以客户为中心，以场景为单元，以创新产品为武器，打通从总行到分支行网点的一体式运营流程，通过自上而下的管理赋能、以及从下往上的需求反馈，构建营销和运营管理的闭环成为转型的优秀解决方案。

从实践研究中我们发现，分行零售客群的全链路数字化运营要满足“增量+存量”持续激活、带来业务增长的诉求，即分行通过各种途径获得流量后，如何通过持续运营，实现转化和增长。首先前链路解决获客问题（如公域流量和私域流量导入），后链路解决活客问题（如流量互动和转化、留存和复购）。整个过程需要数据分析和决策支持，针对不同特征、不同价值等级、处于不同生命周期的客户做精细化运营，才能实现客户价值最大化，如下图3。

示例图3 – 全链路数字化运营结构

示例图4 - H分行的数字化运营体系

该银行一方面通过构建“总行大脑-分行战区指挥部-支行执行尖兵”的上下联动协作机制，使银行各部门和职能间的协作更加紧密，促进信息共享、快速决策和高效执行，从而提效率和降成本，实现增量和增收。另一方面整个数字化运营流程全面围绕客户生命周期展开，以单个客户的实际需求为核心，结合大数据、云计算、人工智能等技术，精准刻画客户画像，全面捕捉客户行为偏好。围绕用户旅程的七个阶段设计运营策略，每个阶段依据不同的业务重点，针对性的部署各业务环节的运营举措，真正实现以客户为中心的一体化运营。

举措三：IT能力服务化快速响应分行业务需求

据研究机构数据显示，零售信贷的风险发生时点、管理防线、业务节点等正在明显前移，分行作为经营管理一线，承担的运管压力与风控压力与日俱增。传统银行从IT集约化管理角度，主要由总行负责零售信贷业务系统群建设和部署、维护，分行只有应用权限。随着风险和业务压力前移，这种权限分工正在发生变化，可见的管理、科技等资源正向分行前置。

从实践研究中我们发现，大型银行从快速满足分行零售信贷业务创新的诉求出发，在全行层面引入了中台概念和银行业务建模方法，建设成果包括业务中台、技术中台、数据中台等，其中业务中台又按不同管理域分为信贷产品中台、渠道中台、风控中台等。总行负责中台能力项开发与维护，分行负责业务应用开发与维护，这种中台模式是对银行IT能力域的一次“解构和重组”，让总行的集中式系统，变成组件化、积木式能力开放给分行，由分行科技部门自主按五级装配规则进行灵活组合、定制的服务化系统（如下图5）。示例图5 – 单产品集中式系统向IT能力服务化系统演进对分行而言，基于信贷IT能力服务化，一是可以快速组装、复制生产出其他分行或同业的产品爆款，二是可以自主调整适合本地客群的办贷流程，三是在总行定价授权范围内动态调整终端客户利率价格，四是快速生成分行的数据分析视图，如管理层可实时获知每笔交易后的客户、产品、机构、地区等不同维度的EVA、RAROC情况，实现科技赋能的精益管理。

示例图6 – 信贷业务与IT能力解构对于法人机构而言，其基于总行发布的“IT服务化”分级能力平台和地图指引，能用成倍于以前的速度开发出满足市场需求的产品，并能随时获得更全面的数据、更先进的风控模型、更完善的业务策略支持，让业务与IT的更敏捷适配，实现数据驱动的风控流程（如下图7）。

示例图7 – 数据风控驱动的流程框架

同时，还能提升机构自身的开发能力和业务操作能力，实现增效益和控风险（如下图8）。如针对其他机构或同业爆款产品创新或复制场景，可以按“产品创设”的能力组合规则进行调用，实现产品快速上线；针对贷前调查场景，可以按 “普调准入、进件申请、风险预筛选、分层尽调”的能力组合规则进行调用，向导式调用全行数据、模型、策略、知识图谱等进行反欺诈和风险预筛选；针对贷后监控场景，可以对贷后管理下的二级商业能力组合规则进行调用，实现大数据监控和智能预警。

示例图8 – 适用于分行的信贷IT解决方案分级能力地图

零售信贷业务依靠其潜在客户规模大、经营风险分散、资产收益率高等特点，已经成为各大银行盈利增长的“新引擎”。分行作为业务经营管理的关键主体，是数字化转型的落地者、实践者，有着用好技术、办好业务、做好管理的第一责任。

除了借鉴他行的转型实践外，随着AIGC/LLM等新技术的应用发展，原来信贷领域探索出的适合新技术应用的四大场景：智能营销、智能运营、智能客服、智能风控，仍然值得分行投注。我们愿与银行业共同探索分行转型的最佳路径，为实现从“有”向“优”的升级贡献智慧和力量。