文/趙志宏

　　 在這個情景為王的時代，哪個銀行能提供情境感知服務，客戶就忠誠于哪個銀行

　　實時智能的銀行服務并非孤軍奮戰，它將與實時智能城市建設融為一體。向實時智能銀行轉型已是“風勁云急”，哪個銀行能夠領先一步培育將戰略能力轉化為流程能力和應用能力的“造雨能力”，哪個銀行就能領先一步“化云為雨”，吞吐潮汐。

　　三位科學家因發現“組成大腦定位系統的細胞”獲得今年諾貝爾生理學或醫學獎，他們解決了一個困擾科學家和哲學家幾個世紀的問題——大腦如何對我們生活的環境產生一個地圖并為我們導航，也就是控制方向感的細胞群。

　　同樣的，在當前信息爆炸堪比原子彈爆炸速度的移動互聯網時代，所有的生意都可能是信息流轉的生意，對信息在“云”中移動的位置和走向的識別和響應可能孕育著無限商機。如若將客戶需求的價值實現比喻為“雨”，那么銀行家關心的則是如何在成本持續可控條件下“化云為雨”，如何對商機進行確定、培育和落地。

　　關注“實時”和“智能”

　　高德納咨詢公司（Gartner）已從2004年發布的“實時企業”(RTE, Real-Time Enterprise）演化為2014年發布的“智能業務操作”（IBO，Intelligent Business Operations），IBM[微博] 商業價值研究院更是于2009年11月發布了一本引起銀行界矚目的“智慧的銀行”白皮書（Smarter Banking）。

　　實時智能銀行理念的核心是以客戶為中心快速整合資源，主動、及時、智慧地響應客戶金融服務需求。這里所說的“實時”，是指“對客戶需求的實時感知和響應”，但其不同于“實時企業”的是，這是“智能分析基礎上的實時感知和響應”；這里所說的“智能”，實質在于“對流程和數據進行測量分析基礎上”“感知和響應”的決策支持能力。

　　“實時”和“智能”都須綜合起來落實到“實時智能業務操作”（Real-time Intelligent Business Operations, RTIBO）。例如，銀行能及時識別和提示客戶一筆支付的賬戶處理方式是不是對于客戶最省錢，或者對于可能是卡片丟失后的異地支付對客戶進行核實。

　　“實時”加“智能”體驗的成熟度越高，客戶滿意度、忠誠度和價值貢獻度越大，最終的結果是客戶和銀行的雙重利益得到實現。以積分管理和交叉銷售來舉例：在實時智能銀行時代，客戶到梅西百貨（Macy's）刷轉賬卡購物，銀行可以提供優惠信息，使其下次到杰西潘尼百貨（JC Penney）刷轉賬卡享有某個比例的折扣，而不必要求其攜帶、出示折扣券，客戶只要在潘尼百貨刷卡，折扣金額就可自動從該商品的消費金額中扣除。而通過對客戶刷卡情景進行分析，銀行可及時向客戶推薦本行借貸合一卡服務，可以在轉賬卡（轉賬卡是借記卡的一種）余額不足時自動轉向貸記卡。在這里，積分折扣被平滑整合進銀行服務流程，交叉銷售是基于智能的情景組合分析。

　　在這個情景（context）為王的時代，哪個銀行能提供這種情境感知（context awareness）服務，客戶就忠誠于哪個銀行。要做到實時和正確，就必須是在智能分析基礎上的實時感知和響應。不過，目前，由于技術條件和管理水平的差異，各銀行感知和響應的成熟度不同，一些領先服務已能做到“及時和恰當的感知和響應”，多數銀行能接受的只是在“低成本投入”下及時、恰當地感知和響應能力，否則在技術不斷更新的條件下難以為繼，因此距“實時和正確的感知和響應”尚有距離。

　　實時智能銀行理念的核心是以客戶為中心快速整合資源，主動、及時、智慧地響應客戶金融服務需求

　　當前，應“將智能分析內化于實時服務之中”。在這個過程中，關鍵是通過一個操作智能平臺（OIP, Operation Inteligence Platform）將智能分析與業務操作的交互進行集成，將智能分析響應周期從數周或數月提升到接近實時執行特定的交互。

　　流程挖掘須結合數據挖掘

　　對智能分析基礎上的實時感知響應，單獨的大數據分析僅僅是個噱頭。若想使分析產生價值，就必須結合流程，界定目標數據產生自哪些流程，又被哪些流程所使用。

　　流程挖掘必須結合數據挖掘。基于RTIBO的流程在其運行的業務環境中是聰明的，可以對外部事件做出響應。RTIBO可以把實時的操作性的智能技術整合進業務運行的交易系統或物理操作。實時的操作性智能是由以下三種技術中的一種或者多種組成的：

　　⊙ 事件監測工具，用于提升關注水平；

　　⊙ 決策管理以及慣例式分析工具，用于做出更優決策；

　　⊙ 工作流以及流程編排引擎，用于協調更協作、靈活、高效的業務流程。

　　RTIBO驅動業務變革在不同銀行中有不同的契合度，這取決于銀行自身流程的成熟度、縮短產品推出市場時間需求的強烈程度以及銀行的風險偏好特征。成功實踐表明，RTIBO驅動業務變革與OODA循環【分別是觀察（Observe），定向（Orient），決策（Decide）和行動（Act）】是緊密結合的。

　　觀察——從環境中獲取信息；

　　定向——基于過去的經驗及知識，把獲取的信息代入整體業務環境中，從而理解信息；

　　決策——從可行的行動中決定最優解；

　　行動——執行決策結果。

　　銀行可以在以下三個方面部署OODA循環，作為推進RTIBO的切入點。

　　● 使用領先指標來預測可能發生的威脅，采取主動的前瞻式決策，而不是等威脅實際發生后再進行被動的反應式決策。主要對應OODA循環的觀察、定位兩個階段，該階段的目標是收集關于當前事件的信息，賦予信息在業務環境中的含義，使業務人員能夠足夠關注這些信息。如某零售銀行使用事件處理平臺來實時監測信用卡交易，防止可能的信用卡欺詐。銀行的風險部門首先對過去的信用卡欺詐開展了數個月的統計分析，確定了信用卡欺詐常見的一些共性模式。一些更精明的罪犯會在實施大額非法交易前利用一些小額交易來探測銀行反欺詐系統的靈敏性，該銀行的系統目前會查找在短時間內由同一發起方發起的小額交易，并以此作為一種預測未來發生重大欺詐可能性的方法。

　　● 培養、促進自動化決策的能力，使最優的后續行動能夠在合理的時間內得到執行，從而獲取需要的業務結果。主要對應OODA循環的決策階段，該階段的目標是在清楚認識最終結果的同時，最快做出最優決策。當前多數業務決策并不是在智能分析方法的支持下得出的，但是對范圍廣闊的數據源采用分析方法和明確的業務規則可以使銀行做出更好的決策。例如一家大型金融機構的公司業務部門，原先使用手工流程來續簽所有小企業信貸產品，后來引進了可自定義的行為模型以及一套資質認證標準，用于衡量每個賬戶的風險水平和風險敞口，從而提升了續約的處理效率以及透明度。新流程使用從多個內外部系統獲取的客戶行為數據，并從數據倉庫監測客戶數據更新的完整性，自動向第三方發出請求，獲取更多關于擔保人以及所有者的信息。新流程采用了趨勢分析的方法，在數據中識別異常，通過主動分析的方法來觸發合適的后續處理流程，保證異常賬戶不會自動續約。

　　流程設計時需要融入敏捷特征，例如明確的工作流、規則、服務以及目標

　　● 推行敏捷流程、應用系統與技術，及時響應不斷變更的環境。主要對應OODA循環的執行階段，該階段的目的是在短時間內，對不斷變化的業務環境、業務方向以及業務決策做出反應，并監測已采取的行動，保證這些行動可以獲得期望的業務產出。為了實現這一目標，設計流程時需要融入敏捷特征，例如明確的工作流、規則、服務以及目標。如一家北美大型零售商采用智能業務流程管理系統（iBPMS）來檢查客戶檔案、購買偏好、消費習慣，與客戶所處位置、忠誠度等級信息關聯分析后，生成相關性最高、最有可能推薦成功的產品。例如一個在百貨公司購物的消費者走進一家男士皮鞋店時可能會從iPhone中獲得一條購買男士絲質領帶的推薦信息。這樣一條推薦信息之所以會產生，是因為打算購買男士皮鞋作為禮物的消費者在65%的情況下更可能最終購買了男士絲質領帶，同時百貨公司又正好打算減少絲質領帶的庫存。于是相關聯的客戶購買偏好與業務目標，共同產生了對消費者以及百貨公司都最相關的推薦產品。這樣一套由業務流程管理（BPM）、主數據管理(MDM)、面向服務的架構（SOA）、復雜事件處理（CEP）與分析方法共同發揮作用的實時推薦引擎,自動選擇最佳的推薦信息，并且通過最合適的渠道推送給客戶。

　　為實時智能銀行業務打基礎

　　商業銀行實施智能化轉型面對的是逐漸數字化的消費者和企業，以及“個性化展現數據”和“跨界整合數據”的數字化需求，伴隨著業務變革的速度越來越快，企業應能夠跟得上、響應上。那么，如何才能直接在已經完成信息系統實施的流程中驅動變革，同時還不對當前高質量的流程產出造成負面影響？這其實是每個企業目前都面臨的難題。

　　對此，銀行戰略決策者和業務流程管理者可做好四方面的準備：

　　⊙ 采用標準化、結構化、組件化、參數化的方法，全面梳理并整合業務模型，這里說的業務模型包括事件模型、流程模型、產品模型、數據模型以及用戶界面體驗模型；

　　⊙ 圍繞流程以及與流程緊密相關的應用系統與服務，傾聽、觀察可能影響業務操作的商機或預警跡象；

　　⊙ 通過推行描述式、預測式和慣例式的分析手段，尋求使決策更及時的方法；

　　⊙ 構建能夠遵循新興模式流程、活動以及應用系統，從而在必要時支持實時做出主動的前瞻式決策，或被動的反應式決策。

　　以上四方面的準備共同為實時智能銀行業務操作提供基礎。

　　由于推行實時智能業務操作的過程和OODA循環具有密切的聯系，因此在OODA循環的不同階段都有一些值得企業關注的關鍵問題。

　　觀察與定向階段，應重點解決：

　　⊙ 利用統計分析工具研究過去流程的歷史數據，包括事件日志與業務流程歷史數據庫，發現會造成重大問題的事件模式。

　　⊙ 使用實時或準實時的系統來持續監測關鍵流程中威脅或問題可能發生的跡象。向業務人員發出警報或者部署能自動對警報做出反應的系統，使得提前檢測出問題的價值最大化。

　　在決策階段，應重點解決：

　　⊙ 識別能夠從更深入的內嵌式分析或從自動業務規則管理系統的支持中獲益的決策。

　　⊙ 考慮在運用分析方法時采用新的并行模式或前后順序模式，支持人工決策。

　　在行動階段，應識別需要實時智能流程產出的業務流程，并至少先在一條流程中實施，用以驗證實時智能流程產出的概念和效能。然后根據銀行戰略轉型目標，制定全面推進實時智能銀行戰略轉型路線圖。

　　例如，如果銀行決定將小微企業金融服務作為實時智能金融服務的切入點，可參考市場上已有的“有效追蹤現金流、提醒企業到期應收賬款、裁剪信貸或透支額度”等套裝軟件工具，讓小微企業輸入基本財務信息后就能得到收支平衡、現金流以及各式各樣的情景分析，就像企業版的個人財務管理（Personal Financial Management, PFM）工具，稱為小微企業財務管理（Small and Micro Businesses Financial Management，SMBFM）。同時，銀行可以動態分析客戶資產負債平衡，在客戶資金不足提出信貸申請時能實時決策，在客戶資金盈余時實時提供財富增值服務。匯豐銀行的HSBC Net推出應付賬款整合服務（accounts payable integration）已有一段時間，客戶可以此服務開立電子發票，也能更準確預測及管理現金流。這里的重點是要簡化流程，讓付款更快速，也要把小微企業應付及應收賬款流程與銀行服務流程結合得更好。

　　結語

　　實時智能的銀行服務并非孤軍奮戰，它將與實時智能城市建設融為一體。例如，仍在建設中的韓國松島新城，就包括智能家居、智能商店、智能學校、智能醫院、智能銀行。此外，實時智能生活無處不在：及時宜居環境指數、數小時之間的天氣變化情況、幾秒鐘智能身份識別……一切都和數字化、網絡化環境下的實時智能有關，一張智能卡，就能讓居民輕松完成付款任務，查詢醫療記錄和開門等一系列瑣事。

　　向實時智能銀行轉型已是“風勁云急”，哪個銀行能夠領先一步培育將戰略能力轉化為流程能力和應用能力的“造雨能力”，哪個銀行就能領先一步“化云為雨”，吞吐潮汐。

　　本文參考資料：

　　1.Gartner,Use Intelligent Business Operations to Create Business Advantage，Published: 20 March 2013.

　　2.IBM 商業價值研究院，“智慧的銀行”（Smarter Banking），2009年11月。

　　(趙志宏，中國建設銀行股份有限公司產品創新與管理部副總經理，管理科學與工程博士，中國科學院大學MBA企業導師。主要研究方向為企業工程、信息工程、銀行理論與實踐，主要著作有《銀行全面風險管理體系》、《銀行產品工廠——創新能力評價解析》等。曾任職領域有銀行信貸管理、銀行風險管理、銀行產品創新、銀行客戶服務體驗管理、銀行業務架構管理、銀行業務模型驅動開發生命周期管理等。本文不代表作者任職機構觀點。本文原標題為《化云為雨:實時智能銀行》，刊載于《當代金融家》雜志2014年第11期》 )