生态银行——敏捷进化实践

**篇　未来已来　路在何方

**章　从传统银行向生态银行的聚变3

　**节　商业银行的需求侧和供给侧4

十四五开局的广阔需求侧4

意大利面银行的脆弱供给侧6

　第二节　什么是生态银行8

生态银行的内涵与外延8

敏捷自进化11

生态银行的五个升级 12

内部：自进化、云原生、智慧驱动的乐高银行 13

外部：与生态伙伴的5Ｅ融合14

　第三节　生态银行的擘画15

一个案例15

云原生时代的微服务16

可拼搭、可插拔17

个性化、定制化18

生态体系的构建19

第二章　于变局中开新局——把握客群是商业银行逐鹿未来的

逻辑必然22

　**节　从传统客群到新兴客群的迈进22

客群变迁展现动态 23

金融需求突出增量升级 24

金融消费行为凸显独特 25

新兴客群涌现26

　第二节　小众不小，细分有必要26

需求侧变化牵引供给侧发生变革27

以需求为核心的生态银行场景形态30

由面向大众转向深耕小众群体32

在细分领域打造自身特色33

　第三节　生态由小及大，场景全面触达34

聚焦小生态，垂直化＋精细化＋差别化发展35

共筑大生态，场景＋平台＋服务互联叠加36

第三章　生态银行中介模式的嬗变39

　**节　谋变与进化39

谋变40

实践41

进化42

　第二节　检验与底线43

检验43

底线45

第四章　防范绿天鹅风险——绿色金融的生态银行范式49

　**节　发展绿色金融之道：防范绿天鹅风险49

绿天鹅的传导路径50

商业银行的碳中和范式转变52

　第二节　发展绿色金融之法：宏观经济政策53

监管机构应对绿天鹅的四维痛点53

绿色金融的政策实践54

　第三节　发展绿色金融之术：碳定价政策55

碳定价与碳市场的解构56

碳定价政策面临诸多挑战57

碳市场的中国路径57

　第四节　发展绿色金融之势：生态银行58

推进绿色金融数字化建设59

聚焦生态，激活发展新引擎60

把握绿色金融发展趋势61

丰富绿色金融产品谱系62

加固绿天鹅风险防控底板64

第二篇　欲善其事　先利其器

第五章　时代变革引致的技术迭代69

　**节　智能技术的持续迭代70

ＭＬＯｐｓ：银行推广ＡＩ的下一站70

让机器学习变得更加自动化：ＡｕｔｏＭＬ 72

让机器学习变得更加自动化：终身学习73

让机器学习变得更加自动化：元学习73

　第二节　交互范式的持续迭代74

交互范式亟需突破74

全真交互技术储备逼近临界点75

全真交互将颠覆现有流量范式77

全真交互也是数字孪生趋势的体现77

　第三节　商业模式的迭代：分布式79

分布式模式由来已久79

连工业40都指向分布式商业模式80

技术让分布式商业模式更普适81

区块链：分布式激励相容的参考框架83

物联网技术：推动云的分布式化85

　第四节　商业银行全面风险管理技术的迭代87

从资本管理到价值创造再到生态赋能87

生态银行全面风险管理的5Ａ智能风控89

第六章　云原生时代的企业级中台93

　**节　商业银行核心系统的分布式化要求云原生中台93

云原生的定义和发展93

微服务、云原生、分布式之间的关系96

构建商业银行云原生的分布式核心97

云原生中台是一种分布式的能力机制99

商业银行云原生中台的一体三面100

云原生中台将推动银行迈向仿生组织 101

　第二节　云原生中台的技术机理102

云原生中台所包含的几种主要机制102

微服务，应该成为一个个独立的生命体103

ＡＰＩ云市场，使能生态银行105

从ＤｅｖＯｐｓ到ＡＩＯｐｓ：商业银行的工业40 107

拆中台？云原生中台无处可拆108

云原生中台机制建设的三步走 108

　第三节　云原生中台的另两个截面：业务面及数据面110

商业银行的架构理想：生长与开放110

企业级架构方法论及不足之处111

ＤＤＤ方法论及不足之处113

出路：ＤＤＤ＋企业级架构方法论115

云原生中台的业务能力截面：业务中台116

云原生中台的数据能力截面：数据中台117

　第四节　云原生中台加速智能流程自动化118

确保流程远离客户体验118

从流程银行到数据智能银行119

智能流程自动化（ＩＰＡ） 120

第七章　精益与流程智能化124

　**节　摒弃紧箍咒奔向企业级发展之路125

战略能力顺应转型方向和高阶需求125

从流程的本质出发认知自身能力126

组件高度内聚企业级业务能力126

营造松箍灵活发展空间127

　第二节　精益六西格玛打造流程127

承接战略方向128

关注客户满意度 128

从职能管理到流程管理130

精益智能管理服务流程131

　第三节　科技引领精营现代生态132

流程搭建数字化133

先进科技赋能134

智能化诠释差异135

　第四节　精益智能流程缔造新生态135

国外商业银行实践：智能授信和反欺诈136

国内商业银行实践：数据探索和自动化审批138

　第五节　深淘滩、低作堰精益前行140

六西格玛精准识别问题141

问题导向融入精益六西格玛文化141

管理创新方法：ＭＢＦ 142

以创新运营引领143

　第六节　构建精益的智能化流程体系144

选择实践场景145

融入精益管理理念146

工作团队协同、融合、敏捷148

智能工作流以数据为依托148

授信审批流程的智能化再造149

第八章　数据素养和智能数据人151

　**节　认识数据151

数据的力量和困惑151

大数据不在数据也不在大 153

基于数据的量化分析方法154

无数据，不智能158

数据助力商业新范式162

　第二节　数据素养164

什么是数据素养164

实现数字化时代*大潜能167

数据素养价值交付矩阵170

数据素养培养173

　第三节　智能数据人177

什么是智能数据人177

智能数据人发展展望179

第九章　云原生时代及其生态安全181

　**节　云原生时代的生态银行安全发展新趋势182

新思维：从独立抗风险向合作防风险转变182

新模式：从内部场景向外部场景延伸183

新格局：从一棵大树向产业森林发展183

　第二节　云原生时代的生态银行安全生态新挑战184

　第三节　构建全方位安全体系，实现生态可信网络188

规划全方位安全治理188

加强全链条安全管理191

落地智能化安全运营192

实施全周期安全技术193

创新全旅程安全验证195

第三篇　千里之行　始于足下

第十章　聚焦生态：构建生态化的金融定制能力199

　**节　生态银行机遇与挑战200

　第二节　生态转型的四步法202

从顶层开始聚焦生态202

强化生态系统思维203

设定清晰的路线图和伙伴识别204

做好ＩＴ和数据铺垫204

　第三节　生态转型的关键能力205

生态系统新时代的银行战略地图205

构建精益流程再造的业务中台＋数字ＡＩ中台210

重塑生态系统新时代的客户体验之旅213

第十一章　共生共赢：生态伙伴间实现化学反应217

　**节　生态伙伴合作的细分、蝶变217

　第二节　生态银行与共享数据相辅相成220

共享数据将极大推进生态银行的演进220

生态银行将激发数据信用的生命力221

生态银行将不断孵化新企业 221

　第三节　生态全面开放，多维深度合作222

　第四节　生态合作制胜关键因素223

规模和标准223

独特资源禀赋224

行业深度理解225

生态合作深度和广度226

　第五节　生态合作面临的问题及应对策略228

生态协作，优势互补228

创新模式，共赢共享229

合规应用，履行责任230

第十二章　专业赋能：金融力＋科技力的全面输出231

　**节　供给侧赋能突围：聚合核心能力，锁定打造控制点 231

聚合金融产品与服务能力232

一个进阶生态能力评估框架235

打造控制点，形成护城河竞争优势236

　第二节　需求侧赋能聚焦：以客户和生态伙伴为中心238

主动融入并赋能产业龙头客户的战略转型241

金融服务＋非金融赋能小微客户业务痛点244

赋能Ｆ端同业生态伙伴的短板和壁垒248

赋能Ｃ端的体验迭代和财富管理价值250

赋能客户的服务能力和支撑能力252

　第三节　银行业务新格局：跨界赋能多端联动的开放生态

银行系统256

案例一：商业银行与房地产集团生态共建，推进银企共同转型257

案例二：由公用服务场景引流，拉动Ｃ端和Ｂ端获客活客260

案例三：把握智慧港口建设契机，积极注入金融动能264

第十三章　无感泛在：从用户到客户的增长黑客 269

　**节　增长黑客发展方式270

用户体验是抓手270

渠道建设面向未来运营271

　第二节　商业银行视角下的增长黑客方法论271

跨部门合作的增长团队272

确定定位，提供好产品 272

确定增长杠杆和北极星指标274

进入快节奏的试验循环275

　第三节　明晰流量发展途径276

互联网创新流量经营模式276

数字化城市打造流量增长场景279

金融科技＋数据生态受到推崇280

产城＋金融提供解决方案282

　第四节　商业银行增长黑客初探：面向未来的手机银行框架285

由客户运营到用户运营286

由千篇一律到千人千面287

由交易服务到全生态服务287

由自运营到共运营288

由重运营到轻运营288

　第五节　商业银行增长黑客进阶：开放银行转型289

研发投入是基础290

多渠道推广ＡＰＩ 290

ＡＰＩ的统一运营管理291

提前布局开放ＡＰＩ的新趋势291

第十四章　智慧引擎：智能化的业务全流程支撑293

　**节　客户洞察智慧引擎的实践293

智慧客户养成294

智慧客户画像296

　第二节　风险管理智慧引擎的实践300

智慧风控302

智慧普惠304

　第三节　智能决策引擎的实践309

智慧医疗310

智慧政策指引312

　第四节　模型风险识别：跨越数字化的鸿沟313

数据鸿沟314

挖掘工具鸿沟315

模型鸿沟318

参考文献321

后记：2005—2021年中国银行业进化史剪影326