IBM武俊鸿：场景驱动的数字化转型计算架构实践

场景金融逐渐成为金融科技中备受关注的话题，金融科技的应用为场景金融保驾护航，助力金融行业转型成功。在由中国金融集中采购网和金融科技创新学院联合主办的“2018中国金融科技创新发展论坛”上，来自IBM的专家就“场景驱动的数字化转型计算架构实践”，为客户提供更为智能的服务进行了深度剖析。

以下内容为武俊鸿先生本次演讲实录：

谢谢在场的各位领导，各位嘉宾。接下来由我来向大家汇报IBM在金融科技的趋势及动态。首先几组数据显示，中国的AI发展已处于领先地位，这得益于国内互联网的市场环境的优势。我们预估到2020年，中国在全球产生的数据量会占到20%。所以，数据决定了整个金融科技未来的发展空间。

拥抱金融科技 构建良好的银行生态系统

国家的“互联网+AI”行动计划创建于2016年5月，同时国家战略也将人工智能纳入政府工作报告里。整个生态环境改变了价值链，调研结果显示，全球超过三分之二的金融和银行高管认为：传统的碎片化式的价值链正在被取代。新技术创建了更透明的价值链，更易分解的功能。此外，全球57%的银行和金融市场高管认为行业之间的界限正在模糊。传统企业同质化竞争日益严重，新的竞争对手不断涌现，在特定功能领域出现跨行业的竞争，这些现象都在驱动产业趋同。61%的高管认为，行业的竞争来自新的和意想不到的方式。当年支付宝、微信推出的时候，我们没想过余额宝会形成很大的竞争对手。在这种情况下，新类型的生态系统应运而生，整个生态环境越来越复杂，这有利于我们有更多的空间为用户提供一些更加无缝的、更加复杂的客户体验，从而创建新的场景金融。

在生态系统中，以银行为例，基于不同的商业模式有三种战略选择：第一种是细分市场的玩家，银行利用深层客户关系在新的业务合作中连接客户和其他人；第二种是经销商，银行利用自己的渠道分销来自生态系统合作伙伴构建的创新产品；第三种是工厂，银行为拥有客户关系的生态系统的其他成员提供创新的金融产品。

金融机构有机会实现以上所有模式。前提是要有足够的金融科技能力，使成为生态环境的所有者变成可能。首先作为银行或者金融机构来说，需要转化为有感知的业务机构，同时利用数据产生的洞察力，驱动自动化运营，打造具备金融价值交换的平台，这是目前金融机构要提升商业模式的重要目标。第二是利用更加标准化、简化的技术持续创新和重新建立以自身为中心的银行生态系统。第三是为内部员工和客户提供平滑和合作经验，通过语境数字化的跨业务平台使用泛渠道触点，使得无论是在跟客户、还是跟内部合作伙伴交互的生命周期中全程通过数字化手段支持参与和决策。第四，利用规模经济，引入促进共同创造和共同发明的文化，在IT开发中消费和交付Banking services as a sevices。第五，为了银行的利益而在生态系统中持续利用路线图研究与开发创新，助力在科技研究领域实现弯道超车，或变道超车。所以在这样的机构里面，很重要是对数据的利用。不仅要利用内部的数据，发挥当前数据的潜能，还要从公共数据和许可的私人数据中获得增值，同时还要重新思考对于来自前端IoT和传感器等新数据的类型和来源如何进行管理。这些要素合力才能使金融机构呈现新的生态环境。

构建连接第三方和客户需求的平台 助力精准服务

数据需求决定了银行如何构建连接第三方和客户需求的平台，利用此平台可以把最终的末端用户、财富用户和企业客户之间无缝的连接在一起，成为核心的生态环境。通过集成来自内部和外部创新者的服务，将增值服务添加到客户体验中。为第三方微生态系统合作伙伴提供平台，以新的和意想不到的方式丰富客户体验，在整个创新金融服务里，更注重的是让用户获取更好的体验，
从而增强用户粘度。

这样的平台银行能够提供丰富的经验、低廉的成本、创造高质量的运营和安全性。首先通过数字化的过程，以推动敏捷性，更快的获客/开户，提供世界级泛渠道体验。其次，提供灵活的产品组合，更灵活、按须提供快速更新价值定位的产品，将最佳品种与生态系统合作伙伴结合起来。第三是部署生态系统战略，建立新的Fintech合作伙伴关系，提供卓越的客户体验和通过外部服务交付的非差异化核心流程,以提高效率。第四，在后端应用云计算、自动化，还有Blockchain等技术从根本上简化流程，提高灵活性，推动实质性的结构成本降低。第五是安全操作，通过Blockchain和认知，运用更安全的操作、实现降低风险和增强法规遵从性。

在IBM认知领域里，有很多种不同的新技术，AI只是其中一部分内容，实际上我们认为自动化机器人、自然语言处理、深度学习、还有预测分析等都在认知范畴中。使用认知技术来实现以下业务价值：创建与客户交互的新方法；通过实时访问数据显示更强大的业务洞察力；赋能新的业务模型和生态系统。认知计算使银行可以跨越三个关键的维度，第一、更深的语境参与，能够更加个性化让客户参与其中，根据每个人情况不同而产生不同的交互，需要让个人金融服务专员具备更好的能力，让用户体验更好。第二、新的分析洞察力，实现与用户的无缝对话，加快银行业务流程的进度，为生态系统合作伙伴提供知识驱动的机会。第三、企业转型，重新定义业务模型、角色和业务流程，便于组织转型。认知技术的采用不仅可以帮助金融机构做到点对点的合作，同时能够帮助金融机构打造合作伙伴的生态环境，来满足客户的日常要求。我们的客户现在都离不开手机，因此金融机构必须要建立这样的生态环境，让客户以金融机构为中心，利用足够的技术支持平台不断完善和提高。

虽然IBM公司在某些领域是有独特的优势，但从长期的大量积累中所得到的收益也是有限的。因此，我们要做的就是更好的利用我们的资源。比如我们提到的认知银行概念，注重对客户进行更精准的了解，并根据所了解的信息为客户进行调整。当客户提出需求时，我们的后端已经自动为客户做好了用户画像，当了解到需求后，后端会自动形成专家组，可以是人工的或是机器的，然后这些专家组可以自动组合出最佳的方案推荐给用户。第三方可以立即进行最优方案配合工作，从业务价值上来说，跟客户接触的第一瞬间，我们其实有了360度的客户视图。第二，可以进行贯穿整个生命周期的连续性对话，我们是有跨组织、跨职能、跨专业领域的沟通，避免一个人跟客户沟通的时候，因知识水平有限，导致客户的不解或产生纠纷。第三，认知能力使得针对每一个客户都能够提供大规模的定制的优质服务，而不仅是针对高端客户。

借力认知技术构建认知银行

认知银行拥有更深的知识基础，即使高度定制化的业务流程，也可为每个客户提供最佳的信用解决方案、更有效果地处理信用请求、提供最小的违约风险。适合满足客户需求的产品，主动的安全数据捕获和处理，文档的验证，同时把客户贷款所要提供的文档通过非结构化数据处理，立即能分解出来客户的诉求，以及把后端的监管与金融机构本身的规则进行匹配，给出后端操作建议和客户的改变建议。

日本一家银行开创了客户服务机器人平台，它是建立在云平台之上的，能够通过沟通感知用户，通过肢体语言、表达方式，自动分析和收集这些信息，了解这个用户的策略，进行方案的建议，同时不断的自我学习，积累知识，使得面对下一个客户能服务得更好。西班牙银行的智能顾问利用认知来获取比想象中更多的数据，为外贸客户提供更好的对外贸易的银行服务，大家都知道，外贸环境非常复杂，每个国家的外贸要求、规则都不一样，智能顾问利用认知技术能够去分解外贸相关的规则，去处理结构化、非结构化数据，建立知识库，然后通过知识库代替人工去做专家建议，提高准确度。

全球金融服务组织为跨越100个不同国家的金融机构提供合规性服务，由于不同国家金融监管要求是不一样的。于是客户雇佣了成百个高级律师来解读不同国家的法律，客户亟需希望简化这种行为，他们认为建立这样的认知平台，能够帮助分解和解读不同国家的金融监管要求，再把金融监管要求转变为知识库，与不同国家的合作时能够推荐相关的业务计划，促进业务关系的建立。实际上大大的减轻了人力成本，对于监管的准确性也有相当大的提高。

目前金融行业已不像原来有那么高的地位，银行业正在走向商品化和可被取代的趋势。银行需要紧急复苏他们的运作方式，认知计算为银行业的根本性转变铺平了道路。我们有四个不同的领域可以做，第一种是自动化，有很多传统的简单操作可以通过自动化技术实现，这就是所谓的金融操作自动化。第二、可以在不同平台实现合作。第三、针对人力技能的增强，使得对前端的服务更好。第四、创新，怎样开发新的产品，去实现和业务能力。比如说流程处理方面，不仅是简单化、数字化，得把更多的技术引进来。然后是架构，商业与技术目标越来越驱向一致，向下得有数据支撑能力，中间是有云计算的处理能力，向上要有数字化前端用户接触的能力，再往上是需要认知相关的能力，才能做到流程的自动化、决策的认知化，让前端多样的数字化手段在泛渠道环境上支持我们的客户。

IBM有一系列的架构能够帮助客户从端到端实现认知银行的愿景。怎样能够逐步做到这样的认知？第一、战略，第二、路线图，第三、要考虑到基础设施、运维管理、运营管理以及创新模式的引入。IBM数字化框架帮助用户更好的理解整个数字化和认知战略，在不同的层面比如说数字化架构、数字化治理、前端数字化业务重塑以及新技术引入方面，我们到底该怎么做。这些模型可以帮助大家评估今天这些数字化、认知能力和未来想要的东西之间有怎样的差距，差距在什么地方。此外，IBM还会提供类似思维研讨会的形式，去帮助IT用户、业务用户一起考虑怎样加强前端数字化和数字能力，这样的研讨会通过很多不同的模式，由专家带着我们的客户，还有我们的业务、领导一起来考虑，如何实现数字化认知的转型。

现在跟大家分享一下我总结的转型关键成功要素：1、清晰的平台战略；2、重新设计基础工作流程；3、重塑员工队伍；4、深度的数据管理；5、合理的架构选择；6、真正整合的敏捷性；7、确保绝对安全。