銀行如何走出“數字原生困境”

嘉賓簡介：劉興賽

南開大學經濟學博士，北京大學光華管理學院應用經濟學（金融）博士後。現爲北京成唐時代數字科技有限公司總經理。曾就職於中國建設銀行總行戰略規劃、鄉村振興金融等部門。從事銀行戰略、行業發展以及宏觀經濟研究10餘年，專注於銀行數字化、銀行改革創新、鄉村振興金融發展等領域。公開發表專業文章數十篇，其中在《經濟學動態》《財經研究》《世界經濟研究》等中文社會科學引文索引（CSSCI）期刊發表論文10餘篇，多篇論文爲人大複印資料、國研網全文轉載。著有《未來銀行之路》《平臺銀行》《數字原生銀行》等書籍。

“縱觀近幾年我國銀行的數字化實踐，包括當前一些領先銀行的實踐，銀行業的數字化仍深困於所謂的‘數字原生’困境中。”

這是《數字原生銀行》一書的觀點。我們與作者劉興賽就“數字原生銀行”的發展與當前銀行業數字化的現實進行了交流。

中國銀行業的數字化起步並不晚，無論是政策的促進、行業的努力、還是業務的開展，都取得了不小的成就。但是，現在面臨着新的分界線。

曾經，銀行跨界做電商，向互聯網進軍開始，已經有十年光景。“但我們發現，銀行還是銀行，互聯網公司還是互聯網公司。”《數字原生銀行》作者劉興賽認爲，在某種程度上，以工商銀行“融易購”下架爲標誌的國內銀行跨界電商的失敗，階段性宣告這一思路的失敗。歷經十多年，銀行還需要爲摒棄“銀行人想象的互聯網”而吶喊，恰恰說明銀行在這條路上舉步維艱。

他認爲，究其根源，這一方面說明銀行深層次的體制機制與互聯網精神的衝突，以及深化改革所面臨的巨大挑戰——事實上，上述問題已經爲行業所認識。但另一方面，恰恰也是爲我們所忽視的，那就是到底什麼是互聯網基因，什麼是數字化的原生性。

按照他的說法，銀行業（包括一些領先銀行）的數字化仍深困於所謂的“數字原生”困境中。這種困境也被一些銀行形容爲“如何從銀行人想象的互聯網”向“真實的互聯網”進化的問題。“數字原生”是對IT與互聯網技術領域概念“雲原生”①的引申和擴展，意爲銀行要消除自身行爲與互聯網的天然隔閡，要用互聯網思維和邏輯，去思考，去行爲。

未來5-10年，劉興賽認爲，對銀行業來說，新時期的數字化戰略不再是銀行戰略工具箱中的平行戰略，而是底層性、背景性戰略。

而對於以ChatGPT爲代表的新一代人工智能技術的出現和發展，他的觀點是：完全以新一代人工智能驅動的數字化銀行體系，目前尚處於未來銀行發展藍圖的構想當中。不過，它仍然有其現實的意義，即在以“人與互聯網有機融合”的銀行體系中，新一代人工智能將越來越多地得到應用。

零壹財經：數字原生銀行的根本特點是什麼？它是如何從“互聯網+銀行”、“開放銀行”中發展出來的，又與他們有什麼區別？

劉興賽：數字原生銀行是經濟社會走向深度數字化時代銀行的服務形態與運行體系，它是一個一體化的、以線上邏輯爲主導的企業級的數智銀行體系。一體化、企業級、數智化、人與互聯網有機融合是數字原生銀行區別於過去銀行數字化的根本特點。

“數字原生銀行”與“互聯網+銀行”“開放銀行”的聯繫與區別，恰恰反映了銀行漸進數字化的軌跡以及未來深度數字化的時代要求，反映了銀行數字化在不同歷史階段不同的形態與範式。“互聯網+銀行”“開放銀行”是在特定的數字化階段，銀行以現有體系不斷對接互聯網、不斷通過局部數字化方式對接客戶、對接合作生態的數字化發展過程。但也恰恰是漸進的數字化進程，造成了銀行系統的堆疊、底層服務邏輯的衝突。

儘管當前銀行業的數字化有了長足的發展，其就其本質，仍然是在既有的線下邏輯——體制機制以及其固化的系統——嫁接的數字化。它無法應對經濟社會深度數字化的需要，無法實現數字化的整體效能（不僅如此，局部數字化的發展、系統的堆砌、邏輯的衝突，在實現局部數字化效能的同時，反而造成整體效能的低下），無法承接新一輪人工智能創新的應用。

也正是因爲如此，當前我國銀行的數字化亟待從漸進的、局部的數字化向基於頂層設計的、一體化的、企業級的數字化、數智化進化和發展。這是銀行數字化的範式與邏輯的升級。

一、上一個十年的啓示：三種思維的轉變

零壹財經：銀行業曾興起過一波辦互聯網的熱潮，比如工行的融易購、融易聯，建行的善融商務等，均未成功，現在來看，可總結出哪些原因，對於銀行業的數字化之路有什麼啓示？

劉興賽：銀行跨界建立互聯網平臺，是銀行應對客戶觸達競爭所進行的一些嘗試，它是銀行場景與生態戰略的重要內容。它的直接動因是銀行試圖應對互聯網巨頭跨界金融所具有的生態優勢。每家的具體原因都有所不同，但也有共性的東西，那就是商業邏輯的固有缺陷以及商業精神的缺失。

以銀行跨界電商爲例，銀行往往強調金融對電商平臺商戶的吸引力，但問題在於電商平臺的成功，對C端引流纔是核心。但銀行金融並不是C端引流的關鍵。當然，從拼多多、東方甄選的崛起看，新的機構通過差異化、特色化經營並非不能介入電商領域，但銀行電商鮮有上述創新。即使有，也往往缺乏有力的執行以及深入的運營，而無法形成真正的優勢。

事實上，對於銀行而言，電商只是作爲銀行客戶引流、發展金融業務的一種渠道而存在，銀行系電商平臺並不是一個獨立的、具有完整商業邏輯的經營實體，它的盈利不重要，獨立生存能力不重要，搭起電商生態的架子，引入商戶似乎就萬事大吉。

相對於自建非金融場景平臺，金融自場景平臺（例如財富管理平臺）的商業邏輯更爲通暢，成功的例子也更多，這也是當前一些銀行將客戶觸達以及場景和生態建設重新置於金融自場景的關鍵所在。

當然，銀行辦互聯網的成敗並不能否定銀行服務的場景化趨勢。但它凸顯了銀行在深度數字化時代制定和明晰客戶觸達戰略的重要性。銀行要通過精細化的商業分析以及自身能力分析，明晰自身在數字化生態中的角色，找尋適合自己的數字化之路。而對於大多數銀行而言，金融自場景、公共服務以及特色金融場景將是銀行通過融入經濟社會數字化進程、建構自身客戶觸達體系的重點領域。

零壹財經：從銀行復制互聯網公司的思路，進入到數字原生銀行的思維，銀行業需要做出哪些改變？

劉興賽：複製互聯網公司的舉措，追求“從銀行人眼中的互聯網”到“真正的互聯網”，一度是銀行數字化的信條。但事實上，我們往往忽略了互聯網巨頭跨界金融模式的特定性和特殊性。一些互聯網平臺從年輕、長尾、小微企業客戶以及小額、高頻金融服務入手，特定客戶、特定業務的市場定位以及特定的業務模式，降低了金融屬性對互聯網公司行爲的約束，最大化了互聯網營銷的價值。但客觀說，過去我們強調向互聯網金融學習，但事實上它們其實並沒有給我們提供一個行業性的數字化解決方案。

數字原生銀行的意義在於重新從銀行業自身的視角，從全量客戶的角度，從互聯網進化的角度來重新審視互聯網對於銀行的意義，從而重構銀行各要素的關係。而準確把握互聯網的進化方向及其階段則是關鍵所在。相對於過去相當長一段時間銀行數字化邏輯，數字原生銀行體現了三種思維的轉變：

一是從營銷思維到服務思維的迴歸。銀行對接互聯網，很大程度表現在對互聯網公司營銷的複製。但其更多是在互聯網發展早期的流量時代才更有效力。隨着消費者教育的完成，互聯網進入存量時代，服務本身才是制勝的關鍵。銀行要遵循互聯網發展的態勢，重新將互聯網精神置於服務的品質。將互聯網早期的以效率爲特徵的服務推向以效率和“對人的關懷”並重的新時代的互聯網服務。

二是從局部漸進的數字化到整合與一體化的數字化。要通過頂層設計以及體制機制改革，建立線上化爲主導的邏輯統一的一體化科技基礎，建立企業級的總分行、前中後臺整體數字化運行的銀行體系。消弭當前數字化的邏輯衝突與體制機制適配矛盾。

三是融合思維。長期以來，線上與線下，人工與機器被看作對立與替代關係。但從互聯網的進化來看，重新強化“人”在數字化的主體地位，是銀行服務形態以及服務體系進化的關鍵所在。因此，要處理好人與機器、線上與線下、專家經驗與算法模型的關係，推動網點與線上服務的融合，打造“人與互聯網有機融合”的數字化銀行。

二、數字原生銀行的四個特徵

零壹財經：以您的標準來看，目前國內有沒有已經符合數字原生銀行的銀行？劉興賽：數字原生銀行有四個基本特徵：

一是它強調從頂層設計出發，建構“一個銀行”的數字銀行系統，建構統一的以線上邏輯爲主導的銀行運行的底層邏輯；

二是推動數字化從業務前端向銀行的整體數字化運營拓展，實現銀行運行的整體效率以及具有一致性的、統一的企業級的客戶體驗；

三是遵循互聯網的進化方向，建構統一的、一體化的人與互聯網有機融合的“全量”客戶的數字化服務形態與服務體系；

四是通過人工智能應用，建立基於大數據運營的智能驅動的銀行體系。

2016年以來，在金融科技戰略推動下，國內銀行的數字化快速發展，核心系統建設、初步的大數據產品開發、平臺化發展、人工智能在部分領域的初步應用都取得了積極的成效。但必須看到的是，當前系統的堆疊、邏輯的衝突仍然存在，銀行的體制機制仍然是適配於以線下服務爲主導的體系，局部數字化並沒有帶來整體績效的提升以及客戶體驗的根本改變，網點、app的轉型，仍然在探索中，銀行服務與客戶疏離仍然是銀行面臨的重大挑戰。而隨着數字化逐步步入深水區，在既有的範式和邏輯下，隨着一些系統更新的完成，銀行數字化存在邊際動能遞減的挑戰。

與此同時，我國經濟社會的數字化的廣度和深度不斷拓展，而以大模型開發應用爲代表的人工智能發展也爲各行各業的數字化提供了新的動力。不僅如此，國內產業經濟的調整，也需要銀行依託數字化推動業務轉型。基於以上原因，當前我國銀行數字化就亟待通過數字化範式的升級——數字原生銀行的發展，推動新一輪數字化發展。也就是說，打造數字原生銀行是未來5-10年我國銀行業數字化的關鍵主線。

三、人工智能重構銀行運行體系

零壹財經：人工智能進入大模型時代。去年以來也出現了一批金融大模型。大模型在數字原生銀行中的地位是怎樣的？如何評估當前金融大模型的能力和進展？金融大模型發展面臨的主要挑戰是什麼？

劉興賽：人工智能的發展和應用既是數字原生銀行發展的動因，也是數字原生銀行的基本特徵。本質上，數字原生銀行是建立在大數據運營基礎上的人工智能驅動的銀行體系。和過去對人工智能的應用相比較，以大模型爲代表的新一代強人工智能的應用，不僅可以強化銀行既有的人工智能應用，還進一步擴展人工智能在銀行全部體系的應用和賦能。人工智能應用、人工智能決策，不僅將重構銀行的運行體系，也將改變銀行經營管理的理論基礎，從而徹底改變銀行的面貌。

目前國內銀行大模型主要在數字人、智能客服、員工智能助手、智能投研、輔助審批、代碼輔助、產業圖譜識別等領域落地。但總體而言，還處於場景應用的積極探索的階段，其着力的重點，主要是輔助賦能。

總體而言，國內銀行的大模型開發與應用還面臨着算力資源不足、訓練數據欠缺、算法安全可信度存疑等挑戰。

四、加速銀行發展軌跡的分化

零壹財經：中國的銀行業數字化水平差異極大。在走向數字原生銀行的過程中，是否會出現新的數字鴻溝？目前一些小型銀行正在合併，在數字原生銀行發展過程中，這種合併是否會加速？對與中小銀行，數字原生銀行的發展，是新的機遇，還是加速走向終點？

劉興賽：數字原生銀行是深度數字化時代的銀行形態，是銀行一體化、線上化爲主導邏輯的銀行體系。無論是對於數字化領先銀行也好，還是中小銀行，深度數字化都是各家銀行的必答題。而且從行業發展來看，沒有絕對的領先者，機遇和挑戰對於各種銀行而言是同樣的。其原因就在於面對新時期的數字化，中小銀行並不需要重複過去領先銀行所走過的數字化之路（過去的數字化並不是走向數字原生銀行的基礎或門檻），而是直接按照新的需求、新的範式、新的思維建構銀行的數字化。從這點看，大家起點是一樣的。

當然，深度數字化背後是全面的銀行革命，其必然會打破銀行既有的格局，加速不同銀行的發展軌跡的分化。但引起銀行分化的並不是數字化本身，甚至也未必是銀行的規模與現有稟賦，因爲規模和稟賦的差異，只決定各家銀行走向深度數字化的路徑和特色。而決定銀行後續發展態勢的，更多的是各家銀行面對新一輪數字化的戰略態度以及後續行動。

五、監管要與時俱進

零壹財經：對於數字原生銀行，是否需要對應的數字原生監管，怎麼做？

劉興賽：數字原生銀行概括了經濟社會深度數字化時期銀行的邏輯範式，描述了在深度數字化情境下，銀行的服務形態以及運行邏輯。它主要通過數字化深化以及人工智能廣泛應用所帶來的風險來對監管產生影響。比如數據安全和個人信息保護挑戰、模型共振風險、網絡安全風險的放大、輿情/流動性互饋風險、銀行的非銀行服務風險等等。

深度數字化以及人工智能的廣泛應用，將改變風險的形態、強化了風險的危害性、擴大了風險的範圍、改變了風險的形成以及傳播機制。不僅是風險，深度數字化下的消費者保護、員工權益保護都將具有不同的內容。這都將對銀行監管——現行的監管內容、監管對象、監管手段、監管體系提出挑戰。

對此，監管需要與時俱進，一是強化對深度數字化以及人工智能應用下銀行監管變革的前沿研究；二是推進與銀行新一輪數字化變革相適應的監管改革進程，建立與銀行數字化深化相適應的監管體系；三是充分推動監管科技的創新和應用。

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