6月24日《农村中小银行数字化发展研究报告（2022）》线上发布会成功召开。金科智库资深顾问专家魏生博士从“农村中小银行的发展情况、农村中小银行数字化发展情况调查、农村中小银行解决方案实例分析、对农村中小银行数字化发展的策略建议”四方面介绍了《研究报告》的撰写背景和主要内容。会议互动环节，来自中小金融机构的参会嘉宾提出了很多自身关心的问题。这些问题反应了中小银行数字化的痛点，具有一定的代表性。会后，金科创新社基于这些问题对魏生博士进行了专访，现将精华内容整理如下，供广大中小金融机构参考。

1、手机银行和网上银行现在仍是很多银行重要的数字化抓手，但现在用户的日常小额消费场景主要被微信、支付宝占据，手机银行和网上银行如何增加用户粘度和使用率？

魏生：先就这个问题字面上的意思来回答，手机银行和网上银行如何增加用户粘度和使用率。

首先，不同银行资源禀赋不同，客群不同，所以没有统一的标准。对于有些银行来说，“日常小额消费场景”中的客户，可能非常少触达银行的渠道（手机银行、网上银行、线下网点），因此银行再怎么完善，也很难真正和微信、支付宝PK。

第二，银行不能简单复制互联网公司的模式。近些年，银行一直在尝试学习互联网公司的运营模式，例如一些国有大银行自建了网上商城，但近的新闻也报道了相关商城关闭的消息，这其实也是宣告“复制照搬”模式的失败。银行还是要找到自己的差异化发展路径。

第三，“以客户为中心”是关键。这个“客户”是银行自己的客户，即需要银行服务的客户。无论大行、小行，其客户群体都有各自特点。想要增加用户粘度和使用率，银行必须主动去分析客户特征和需求，例如研究客户运营相关的各类数据指标，对客户开展用户体验专题的调研，根据分析结果去持续优化产品和服务，那肯定是可以提升现有电子渠道的客户活跃度、评价和粘性的。

如果这个问题实际问的是，如何在与微信、支付宝或同业竞争中，找到自己的差异化发展路径。

我的建议是，各银行还是要回归本源，了解自己的资源禀赋和客群偏好，再回答这个问题。比如说，可以考虑打造场景金融或开放银行模式，努力把银行服务嵌入到能触达用户的场景。具体场景可以考虑B端场景、C端场景或G端场景。银行可以把金融服务整合到当前活跃度很高的各类非金融场景，例如出行、车生活、购物、医保消费、财资管理、工资代发、教育培训、产业园综合服务等。但需要注意的是，如前面说的，银行不一定要去自己运营这个场景，因为这目前还不是银行的强项。比较实际可行的做法是直接跟当前场景方、平台运营方合作。

2、您对中国银保监会办公厅印发《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》里提到的数字化转型战略、大数据发展战略是如何理解的？二者有何区别和联系，在制定和实施过程中如何更好的去把握？

魏生：两个战略本质是统一的，因为数字化转型本身就是运用大数据提升业务价值的过程。因此两个战略可以理解为同一内容的两个不同的视角。

《农村中小银行数字化发展研究报告》的8.2节对银保监会的文件进行了解读，其中“基本原则和工作目标”部分提到：银行数字化转型的根本目的，不是上某个系统，而是业务成效指标。

大数据发展战略可以简单认为是科技实施内容的规划。

银行数字化转型战略更多是从业务出发的全局战略，涵盖的内容包括理念的转型、业务目标的实现、配套机制等。

在这样的战略指导下，银行更关注的是如何“运用数据资产实现业务指标提升”作为这个工作的核心目标，进而分解出相应的转型效果评价指标，比如：转型带来了零售业务的哪些变化？促进了理财、贷款产品的销售达到了什么水平？使得贷款客户获取效率获得了哪些提升？

总结起来，这两个战略可以由业务粘在一起，两者之间有“业务”作为纽带来承接。

3、供应链金融对中小银行发展很关键，这就需要找到核心企业，然后打通上下游。但是，很多中小银行本身服务的客户规模很小，又很难找到供应链中的核心客户，这个问题怎么突破？

魏生：很多银行目前都热衷于开展供应链金融业务，但现在很多银行的供应链金融实践并不成功。我近刚发表了一篇4万字的报告分析这个原因。我们能看到的所谓成功案例，大都规模较小或者是局限在某些行业、某些平台。中小银行供应链金融难开展，原因也很多，首先也在于本身定位限制，比如由于经营区域限制，中小银行不能把贷款放给异地客户，更无法给异地企业开企业账户。

相比之下，大中型银行在供应链金融业务尝试过程中，似乎可以广撒网，利用其全国分行的分布优势，进行广泛试点，这能够很大程度上解决供应链金融业务开户的问题。但又遇到机制、考核和资源问题。

我认为“充分本地化”是区域性银行开展供应链金融业务的关键点。由于区域性银行熟悉当地的地域性行业，他们所服务的企业往往也是深耕本地市场的，因此区域性银行可以基于这一优势构建竞争壁垒。虽然区域性客户规模往往较小，但熟悉程度更高，对区域银行就很有利。

比如一个专业镇或产业集群里，产业链上下游企业往往都聚集在一起，相互之间非常了解。本地银行往往更能够充分理解这种行为方式，进而提供有针对性、因地制宜的服务。

当然，区域性银行还必须考虑如何构建本地的数字化生态的问题，比如，对于供应链金融业务所需数据的获取，区域银行就可联合当地产业集群中平台性、行业性的组织。

4、目前在商业银行智能风控中规则、策略、模型管理的粒度有何不同，有什么比较好的建议和佳实践？

魏生：概括来讲，商业银行往往基于对贷款主体经营情况、执行情况等来配风险规则。而制定风控规则离不开数据，企业能够采集到相应的数据是关键点。

我们常说，银行做风控，一离不开风控团队，二离不开数据团队，三要能对风险建模，四还要数据够多。因此，商业银行要做好风控，就需要引入更多外部数据，这些数据不能仅限于征信的数据，还要引入工商、司法、税务数据。

同时，要细化数据的颗粒度，可以从财务、税务、发票的维度展开，用“放大镜”观察企业在供应链中的画像，了解其供应链中的采购行为、商品对手方情况、商品价格情况、客户数量和质量情况等等方面。

在实际执行过程中，银行还需要熟悉行业和本地机构的运营状况，能够识别出客户的偿还能力和还款意愿等，而这些都可以用规则去配置。

只有如上从数据层面做到广泛、精细、熟悉，才能实现从数据，到指标，到规则，到风险模型的风控能力的逐步进化升级。

5、对于中小银行来说，有没有比较适合的数据处理工具推荐?有没什么工具能提升数据人员提数效率？

魏生：一般数字化领先的大行会建立数据中台，其中会包括一系列体系化工具，功能涵盖数据建标、数据质量管理、数据建模、数据运用等各个方面，这一般需要有个采购和建设实施的过程。

对中小银行来说，一下进行如此大且无法快速见效的投入，难免要求过高。而像Python这种能够快速开发数据应用，快速处理数据的编程语言或称为数据处理工具，就显得非常适合。

Python有很多与数据相关的常用库，这些库使得日常做数据处理、数据分析、数据建模工作非常方便易行。而且，Python免费、开源，所以中小银行在数据领域，可以多尝试使用Python这样的工具。

除了在数据分析等实际应用方面的用途外，Python这种门槛很低的数字工具和技术，也是提升员工数字化认知度，促进员工对数字化形成积极态度的一个抓手，更是让科技和业务挂钩的一个很好的工具，甚至有助于业务与科技挂钩的考核体系的产生。

比如，当业务人员学会用Python或其他BI工具解决实际业务问题的时候，对业务人员工作的考核指标，也可以融入“对数字技术使用程度”的衡量，而这也将促进企业数字文化的形成。

6、农村中小银行数字化人才缺乏，考核体系不完善，如何破局？

魏生：考核体系不完善的一个表现就是没有站在业务角度去考核。所谓：业务归业务，科技推科技，两者脱节。要破局，就得先把两者连上。

具体的“连接”方法之一，就是科技前移到业务侧，有两种方式：

一是在科技部门设置BA（业务分析）岗位，并将该岗位人员直接派驻到业务部门，目的是让科技部门更加了解业务的实际需求，甚至相关的业务需求文档，也可以交由这些科技背景的人员来完成，这样才能把系统和数据的作用发挥得更好。

二是对业务人员加强科技和数据的培训，使其成为跨领域的人才.

通过两种方式双向培训，由两条管道共同为数字化输送人才。

7、农村中小银行如何平衡数字化需求与IT成本压力之间的矛盾？

魏生：我认为解决这对矛盾的方法有三个词：借鉴、借力、自培。

*****个词是借鉴。中小银行要多学习，看同业的优秀案例是如何实施的。小到具体的实施细节，大到先进的理念，都要学。学了以后可以少走弯路，因为降低成本中很重要的一环是降低试错成本。

第二个词是借力。中小银行在自己还不掌握怎么做的时候，可以试运行的方式引入一些成熟解决方案，边用边学。此类合作初期不用整体买断软件源码，通常采用联合运营方式，动态收益动态成本，避免一次性投入过高，经验不足自主实施周期过长。在联合运营一段时间之后，如果觉得方案适合，可以再考虑完整采购或重新自建。

第三个词是自培。中小银行终还是需要逐步培养自己的人才，这才是核心竞争力，要有这个认识。

【总结】

总结以上问答可以看出，正如魏生博士在发布会上表示的，农村中小银行需要持续加大战略、企业文化、机制、人才、技术上的投入与研究，注重综合性的数字化人才培养，积极应用成熟的数字化底座技术平台，通过数字化应用探索建设，建立起适合本行的数字化转型发展体系。