当前，经济发展带来的财富效应和金融科技带来的服务成本下降，以及零售类资产成为优质标的等诸多因素的叠加，为商业银行大力发展零售业务提供了前所未有的机遇，但商业银行同时面临着诸多挑战，如同业同质化竞争的加剧、互联网金融的异军突起、监管趋严的经营环境等。在此背景下，零售业务逐步成为商业银行的战略中心和市场竞争的焦点。
零售业务重要性日益凸显数字化供应链是基于物联网、大数据与人工智能等关键技术，构建的以客户为中心，以需求为驱动的，动态、协同、智能、可视、可预测、可持续发展的网状供应链体系。
阅读前思考：
你如何理解供应链数据化？
供应链数据化转型应该关注哪些方面？
CCFA做过一个零售业的调研，传统企业面临的最大问题是什么？25%的管理者说最大的问题是供应链管理，10%的管理者说最大的问题是物流成本上升。
可以说，在各种各样的原因里，供应链相关问题就占了两条，确实很具有挑战性。
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传统供应链面临挑战
1. 需求的快速变化与不确定性
供应链做的事情就是需求跟供应。
这种需求和供应也分两种，一种to B，一种to C。to B是面对企业，To C是面对消费者。在这两个情况里，都有需求变化，都有不确定性。
比如to B的需求变化。
过去企业产品多以硬件为主，现在很多企业在慢慢转向软件。哪怕有硬件，也不是以销售硬件为主。
思科以前做路由器、交换机等大型产品，都是按硬件卖的，现在越来越多的硬件设备或租或送，他们只是按月按软件使用收费，这种产品架构的变化对传统供应链就产生了很大挑战。
2. 供应链的预测与响应能力
过去交货是送出去就行，送的越早越好。
现在的收货时间，我们都叫JUST IN TIME。也就是在一个时间段，东西必须送到。早了不行，晚了也不行。
这就在考验供应链的反应能力，考验供应链的柔性有多大。这对企业来说就是一个很大的挑战。
3. 企业成本与风险控制能力
对新零售企业来说，成本最大的地方是什么？物流。尤其是最后一公里的物流成本最高。
此外，还有风险控制能力。三星为什么突然从中国消失，电池爆炸事件是一个很重要的原因。如何控制这种风险也是一个很大的挑战。
4. 全球化的外部协作能力
对于传统工业来说，全球化协作就是一个很大的挑战。
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什么是数字化供应链
中国的传统经济是制造业。
中国曾经是现在也是世界上最大的一个制造工厂，为什么中国能够在传统经济里拔得头筹，成为世界性工厂？就是因为中国有劳动力红利。
劳动力红利不单单是工人，还包括我们的技术人员，我们每年毕业的大学生。这方面，很多国家不能跟我们相比。
数字经济是伴随工业4.0出现的，它有几个明显的特点：
第一，必须要有数字。第二，必须要有网络。第三，要智能。这三点不可缺少。
数字经济红利是数字消费者红利。
世界上有38.9亿网民，中国就有7.51亿网民，这些网民中有7.24亿都使用手机。
为什么中国的数字经济一定会超过美国，因为美国没有这么多数字消费者。
美国的数字消费者一般都在东部西部等一些大城市，广大地区根本就没有这种所谓的数字消费者，所以他们的数字消费者红利有限，数字经济肯定会被中国赶上。
双11是中国数字经济一个很明显的表现。
2018年双11当天，天猫卖了2135亿。可以说，数字经济在中国已经到了一种登峰造极的地步。
但是数字经济对我们的供应链也造成了很大的压力。原本在传统工业里，工业的预测响应能力就很难做，数字化经济来了，压力就更大了。
传统供应链有三流：物流、资金流、信息流。
传统供应链有推式供应链和拉式供应链。
什么叫推式供应链？就是根据对市场的预测，我把东西先做好，然后推向市场，卖多少就不知道了；比如瓶装水就是推式供应链。我只是预测客户的需求。
而拉式供应链则是根据客户的订单拉动供应链，客户响应度很高但供应链的压力山大。
推拉式供应链则是利用了推式的高效和拉式的快速响应，在企业中被广泛的应用。
但因传统供应链是串联的，有供应商，有核心企业，供应链也非常长，从供应商到用户会有很多的节点，很容易造成与客户之间的误解。
实际上，因为节点多，也很容易浪费时间，浪费效率。所以我们引进了数字化供应链。
数字化供应链是基于物联网、大数据与人工智能等关键技术，构建的以客户为中心，以需求为驱动的，动态、协同、智能、可视、可预测、可持续发展的网状供应链体系。
应用数字化供应链，整个供应链就变成了并联，同时也变成了网状。每个部门跟客户之间都能直接联系。
客户的需求变化可以通过网状直接回到各个部门，各个企业，让大家同时知道，在快速响应的同时，效率非常高，也可以降低风险。
首先，数字化供应链很重要的一点是以需求为驱动，而不是以自己的理解预测来驱动。
同时数字化供应链是动态的，这种动态是说你有一千种场景，就必须要有一千种供应链对应它。
其次，必须要协同。
传统供应链讲了两种协同，一种是企业内部的销售部门跟供应链部门一起联合预测，我们叫S&OP。
有了数字化字供应链以后，这种协同可能就不需要S&OP了。因为你有了足够多的数据，也可以快速反应，完全可以取代S&OP。
有一家企业，刚刚开始使用数字供应链之后，发现效率提高了4.1%，营收提高了2.9%，销售增长了4%，成本降低了10%，库存降低了20——30%。
还有一家我们熟悉的海尔。海尔是一家传统零售企业，它们有一个COSMOPlat平台，这个平台是把包括设计师、模块商（上游供应商）、互联工厂、车小微（负责物流配送）等各环节组成，由传统串联的部门组织，变成共同面向用户的一个个“小微”。每个环节都直接跟客户相连。
数据打通之后，海尔与全球供应商的数据都被打通，海尔所有工厂数据也实现了共享。实现了用户方、企业和资源的零距离交互。
对于现在的一些用户对冰箱等的个性化定制，海尔这样做的好处是什么？
客户通过定制平台提出定制要求后，“个性化”订单能直达工厂，工厂通过智能系统自动排产，并将生产信息，自动传递给各工序生产线及所有模块商、物流商。
全流程透明可视。从订单到工厂的生产再到物流的任何一个环节实时可视，用户通过手机终端可以实时获取整个定单的生产及送货情况。
用户的定制需求和体验信息可上传至生产线相应工位，实现了对产品品质的提前管控，用户评价与员工薪酬直接关联。
借助大数据分析提供售后服务，通过物联网获取售出产品的自诊断和自反馈，可在故障发生前提前预测，实现用户零停机，在提升体验之余，还能帮用户节省备用机费用定制占比57%，订单交付周期缩短50%，效率提升50%。
海尔这个例子是在数字化工业应用上一个非常成功的一个例子。
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新零售与数字化供应链
马云提出新零售，新制造就是要支撑新零售。新制造又跟数字化有什么关系呢？
过去的制造就是制造产品，但现在的制造已经开始慢慢向服务方向发展，也就是说，制造业成为一种服务单位，给你提供服务。
我们都认为共享经济是消费方面的共享，比如共享单车、共享充电宝等。实际上，真正的共享经济规模是在企业这一端，特别是在工厂这一端。
工厂共享什么？可以共享很多东西。比如最简单的产能可以共享，并不是每个工厂它的产能总能100%的用到，往往是产能要么多，要么不够。产能共享，共享经济是新制造中的一个很重要的因素。
对于新零售来说，新制造要做到Any where， Any time， Any product。是什么意思呢？就是在任何地方都可以做，任何时间都可以做，任何产品都可以做。因为有这样的要求，所以你必须要有数字化工业才能支撑。
数字化供应链跟新零售到底有什么关系？数字化供应链怎么去支持新零售？
现在，消费主导是非常明显的。有这样几个特点：
第一个特点，个性化。我的东西要跟别人不一样。
第二个特点，场景化。不是简单的卖东西，是讲故事，通过故事来卖东西。
第三个特征，全渠道。从线上到线下，都对供应链提出了要求。比如鞋子，以前是做38码就是38码，现在用户想要的可能左脚38码，右脚38.2码。
有一家做西装的企业叫红领西装，它有一个网上平台，你可以把你需要的尺寸放上去，这个平台就会自动生成一个模板，然后这个模板会被送到工厂去生产。或者说你自己不会量，你可以去他的门店帮你量，最后也能实现个性化定制。
这些都是数字化供应链能为新零售所能做的。比如盒马鲜生。
用户先用支付宝或淘宝帐号登录才能购物，它们创建和培养了用户数字化能力。 一定要养成用户用数字化方式沟通的这个习惯。
订单的拣货、流转、打包和配送过程中全部是采用分布式的做法，不再是以单个订单为中心来作业。智能算法已经渗透到了盒马选品采购、销售、最后物流履约的全流程当中。
盒马实现全链路的数字化，员工通过智能设备工作，加快产品外卖到家速度，盒马的“日日鲜”，前一天晚上在各个蔬菜基地采摘的蔬菜，连夜包装，第二天一早上架，最快只要八小时。
智能店仓作业系统——智能的店仓作业系统，这套系统不仅知道货位在哪里，任务怎么派，并且还能对不同工种之间进行调动。
智能履约集单算法——基于线路、时序、客户需求、温层、区块实现最优的订单履约成本：在算法指导下系统把订单串联起来，并且保证串联出最优的配送批次，实现多单配送。
智能配送调度——依据配送员的位置、技能、对商品订单及区域的熟悉度做最优匹配，实现配送效率的最大化。
智能订货库存分配系统——依据盒马门店的历史销量，依据区域点开页面的次数及页面跳转成交的比例，去达成智能的库存分配。
广泛地对商品使用电子标签，将线上和线下的数据同步，线上下单线下有货， 后台统一促销和价格，实现供应链全链可视化。
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新金融与数字化供应链
过去金融都是在银行的柜台上做，现在金融也开始平台化。此外，银行贷款要看你的信用，如果数据能转化成资产，那么数据也可以用作信用评估，所以数据化很重要。
数字经济也好，数字工业也好，都有这个问题，怎么把你的数字变成你的资产。最后是场景化。
举个案例，小雨伞保险不是一般的传统保险，它做的是场景化。
比如它出一款保险，是按天的。你今天保险多少钱，看你今天的锻炼情况，如果今天走路走了1万步，数据就传到它那里去了，它认为你锻炼得很好，风险比较小，明天卖给你的保险便宜五毛钱或者便宜两块钱。
它也有各种活动，大家一起比赛，可以给你多少折扣等等。他把这种保险行动变成一种场景。
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预测与计划数字化
供应链要预测大概做多少东西，什么时候，在什么地方，有了预测才能做计划。问题往往是需求复杂，很多很难预测，同时计划跟不上变化。
数字化供应链，第一可以通过各种各样的数据采集，来把控预测的一些关键数据。
比如说库存，供应商有多少库存，我有多少库存，外面市场上的经济价格指数怎么样，有没有什么重大事件影响我们的需求，然后这个数据一定要分享，在企业内部有销售计划平台，各个部门都能看到，销售部门、生产部门、物流部门都能看得到，同时可以把它扩展成企业跟企业之间共享，上下游都能看到我的销售计划的一些信息。
1. 采购数字化
采购最大的问题一个是暗箱操作，大疆的采购暗箱操作案，给公司带来10亿的损失，有45个人卷到这个事件里面，最后判了二十几个人坐牢。另外突然间买不到东西了，供应商不行了，这是供应链中断的风险。
数字化采购，变成一种电子采购，全程透明，避免暗箱操作。还可以简化流程，减少成本。
2. 决策数字化
采购一般都是被动，来了订单，或者给个计划，来决策买什么东西，数字化可以变被动为主动，主动决策什么东西需要采购。
3. 供应商管理数字化
怎么去管理供应商，怎么选择供应商，用数字管理平台，直接看供应商24小时在做什么事情，哪里发生什么问题的话，我可以及早知道。
4. 制造数字化
远程模拟和数字孪生是制造数字化的2个重要领域。
远程模拟什么意思？就是我不需要在现场操作，远程去操作，特别是一些电站的操作，远程比较多。
数字孪生，我目前在做的事情，工厂在生产也好，物流在配送也好，同时有一套数字系统，跟它连在一起的，实际是怎么做的，这套数字系统也是怎么做的。
可以用数字系统监督模拟，你还没有问题的时候，数字系统你已经发现问题，会提前告诉你应该怎么做。
5. 物流数字化
采用IRD技术，这个技术是从大实验室先采用的。这个技术就是确认东西在什么位置，订单作业可以可视化，让物流管理和物流运输进入智能化管理。
怎么建立数字化供应链？
自动化，你必须要有自动化，因为你不能手工搜集数据，所以你的很多设备也好，生产设备包括你的体验在店也好，都要把它做成自动化。
信息化，你的数据一定要收集起来。
网络化，收到信息以后你要在网络里流转。
最后是智能化。
一般我们在做数字化工业都一步一步去做，绝大部分的工厂现在都还是在自动化。
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数字化供应链都用到哪些技术?
第一，物联网。
我们看数据采集有各种各样的东西，有RFID，有摄像头，有扫描枪，再往上一层是数据集成，然后是信息处理，人机界面。你这些信息怎么把它整合在一起，人跟机器怎么互动，这就是平台，就是物联网。
物联网技术必须跟云计算连在一起，很多企业不可能自己拥有设备，拥有人员，去管理这套东西，我们可以充分利用云计算。
第二，认知供应链。
它是可以学习的，它不只是按照人的命令行事，也可以辅助你人来做思考，去决定，还可以帮助人去理解问题，哪里有问题，帮助你做决策，发现一些关联性，这个是认知供应链。
机器人也分自适应机器人，装配机器人。什么意思？一个装配机器人，原来你给它编码走直线，碰到桌子不能走了怎么办，按照程序退回来。
自适应机器人就是碰到就拐弯了，绕过去了。
设备坏了，坏了再去告诉你怎么修，这是一般最简单的智能，智能是预防性，它会告诉你，你这个设备大概还要多久就要坏了，你该去做维修了，认知供应链和智能制造，这是最大的一个差别。
第三，区块链。
区块技术是一个分布式，没有中心，是点对点的做。这种技术有不可篡改性，你记录以后就没法改了，还有开放，隐私等等好处。
区块链在供应链数字化有两大作用，一个是做供应链金融，一个是做产品追溯。
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数字化的供应链现状跟未来
过去的供应链设计是串联的长链，数字化的供应链是网状的并联。
有人做过一些统计，53%的企业是数字化入门者，只是在做单点实验；35%的企业是数字化探索者，已经在做局部推广；10%的企业是数字化组织者，已经开始扩展复制，2%的企业是数字化转型者，开始运行管理；0.1%的是颠覆者，能够发明、创造一些数字化的优化创新，这个是我们国内目前的现状。
个人财富增长带来金融需求的高增长性。随着中国经济的快速腾飞，居民可支配财富不断累积。国家统计局数据显示，2018年全国居民人均可支配收入达到28228元，比上年实际增长6.5%，个人存款、理财、投资以及消费需求旺盛且趋于多元化。以消费需求为例，中产阶级群体的崛起和扩大，催生了汽车、奢侈品、旅游等高端消费需求，而相应的消费金融服务，如汽车按揭、消费贷款、信用卡等业务也在快速发展。2018年，社会消费品零售总额超过38万亿元，增速为6.9%，高于GDP增速，与居民收入增长基本同步；最终消费支出对经济增长的贡献率为76.2%，比上年提高18.6个百分点，消费持续稳居经济增长的第一驱动力。个人财富的快速增加和消费升级为银行推进零售业务提供了良好契机。
技术进步带来服务扩展的可能性。近年来，大数据、人工智能、移动互联等技术在金融领域深度应用，以及移动终端日益普及，使得渠道、人力等传统银行服务成本持续降低，商业银行的服务范围和内容进一步延伸。一是大量的银行工作人员从繁重的柜面业务和大量的数据统计等工作中解脱出来，从事更为高效、更有创造性的营销服务和技术创新等工作。二是大幅降低长尾市场的边际成本，金融普惠和商业可持续性逐渐找到了发展平衡点，大众客户、小微商户等成为银行获客和经营的主要目标；三是提高了金融服务获得感，广大客户可以随时随地获得服务，客户服务体验得到提升。
零售资产业务具有低风险性特征。零售信贷具有风险分散、效益稳定的特点，因为相对于公司资产业务，零售资产业务周期性弱，风险权重较小，风险资本消耗低，并且易带动中间业务，这是零售业务被称为银行压舱石的重要因素之一；同时在零售资产业务中，以高流动性资产作抵质押的房贷、车贷类业务占比较高，变现能力较强，随着对个人征信管理的逐步加强，个人信用意识也逐步提升，因此零售资产低风险性的特点和优势越来越明显。
零售客户的高黏性。客户忠诚度是客户长期形成的对银行品牌、产品和服务的依赖和偏好，是商业银行最宝贵、最可靠、最稳定的资产，培养客户忠诚度可以提高产品竞争力、建立竞争壁垒、打造独特的影响力。对零售业务而言，一旦客户选择某家银行并习惯这家银行的服务之后，就会成为忠实的客户，他会积极向家人、朋友等宣传银行的产品与服务，成为银行潜在的品牌传播者。
零售业务的品牌价值。对于商业银行而言，卓越品牌意味着长期稳定的利润来源。零售业务中，理财需要投研能力，私行需要服务能力，支付需要联结能力，所以零售业务的发展需要以优质的产品和服务不断提升客户满意度，形成品牌影响力并持续驱动业务发展。零售业务的品牌一旦形成，既能发挥口碑效应，使客户、平台、渠道等都成为银行的宣传者；又能对公司、投行及其他业务起到促进作用，带动商业银行全方位持续发展。
传统零售业务发展之困
随着竞争格局和成功要素的改变，商业银行零售业务的传统发展逻辑被挑战， 持续发展的压力日益加大。
客户基础备受冲击，规模优势不再。随着科技发展和客户变化，银行固有优势不断被打破，以往依靠牌照、地域壁垒和时间形成的客户基础，逐步消融瓦解。从客户因素来看，主要原因有以下两点：一是客户行为习惯发生变化。随着互联网、移动互联网的普及，通过移动终端获取个性化服务成为主流客户的选择，厅堂到访客户量不断下降，客户与银行之间的黏性不可避免地减弱，存量客户流失情况严重，新获客成本上升且难度加大。二是客户金融自主意识增强。一方面，客户倾向于自主选择接受服务的渠道和时间，打破时空限制，提高接受金融服务的自由度；另一方面，客户更乐于自主获取金融信息并决策，过去客户习惯于被动接受金融机构的信息推送，相信权威和专家，而现在客户更倾向于主动获取信息，相信自己的判断或朋友推荐，自主决定想要接受的金融服务及投资决策。
利差日益收窄，盈利模式承压。随着利率市场化的推进，银行间对客利差的差异性加大，利差逐步收窄，导致银行盈利空间越来越小。从普华永道2018年各季度对上市银行业绩分析来看，市场利率下行趋势明显，大多数银行净息差收窄。同时，传统零售银行业务发展，高度依靠网点、人力、规模和基础设施等投入，导致营销成本高企，竞争模式不再有效，零售营收占比整体较低。从上市银行2018年年报来看，除招商银行和平安银行等股份制银行外，大多数银行零售营收占比低于40%，加上中间业务收入占比较低，增收难度大，未来盈利的基础尚不牢固，盈利模式还需要进一步转变和优化。
互金平台发展迅猛，市场竞争更趋激烈。商业银行产品和服务同质化严重， 产品创新压力加大、步伐加快，同业间竞争日趋白热化。除了同业之间的压力，商业银行零售业务发展的强劲对手还有互联网金融公司。互联网金融受益于技术发展和政策红利，依托超大体量平台，发展迅猛，业务覆盖了支付、理财、微贷、保险等主要零售金融业务。以支付宝为例，易观监测数据显示，2018年第四季度支付宝以23.55%市场占有率保持互联网支付市场头名、以53.78%的市场份额夺得移动支付首位。同时，根据阿里巴巴2018年度财报等公开数据显示，支付宝及其附属公司全球年度活跃用户已突破10亿人，国内用户超7亿人，月活超过6.5亿元。巨大的流量入口，为支付宝拓展零售金融业务提供了传统金融机构难以企及的“核动能”。互联网金融头部平台的马太效应开始显现， 传统金融机构，尤其是地方性金融机构， 无论是获客还是业务拓展，都面临日益加大的压力。
数字化转型实现零售业务持续增长
面对上述挑战与困惑，商业银行纷纷主动调整自身零售业务的发展策略，其中数字化转型逐渐成为商业银行发展的主要路径选择。数字化转型是指构建收集客户信息、分析客户信息、洞察客户需要、敏捷创新产品、高效运营支持的系统，通过数据驱动实现从新客获取到存客经营提升的内生增长能力。数字化转型使商业银行能够通过数字化的技术手段提供最佳的客户体验，破解客户与银行的信息不通畅和不对称，解决传统模式形成的需求瓶颈， 最大程度地满足客户个性化需求，甚至激发新需求和创造新的商业模式。
数字化转型要打造五个方面的能力
全方位打造场景金融，提升生态获客能力。商业银行在多年的经营过程中，沉淀了许多天然的竞争优势：品牌信任、客户资源、科技能力、数据沉淀、支付渠道等。但银行如何充分发挥这些自身优势， 以更加开放的形式，来提供更好的场景金融服务，满足客户的金融及非金融需求， 提升获客能力，是商业银行数字化转型要实现的一个目标。在产品同质化严重、价格竞争难以为继的情况下，商业银行要紧紧围绕客户的衣、食、住、行等高频生活场景开展异业联盟等生态圈建设，通过提供“金融+非金融”服务，实现金融业与非金融业的相互赋能，进而帮助银行从场景触达更多客户和获取海量的用户数据， 不断夯实零售业务发展的客户基础。
深化大数据应用，提升数据驱动的客户经营能力。在全球数字化趋势中，银行能够通过网站、社交媒体、植入第三方平台的APP等方式接触客户，在客户停留时间较长的地方与其互动，以更低的成本、实时或接近实时的方式，收集更准确、更详细的客户数据，包括客户的购买历史、偏好、实时位置、线上浏览行为、情感等，这些客户信息对客户的经营、服务创新至关重要。数据驱动的客户经营能力就是以上述数据为起点，安排各项营销管理工作，形成大数据应用的闭环。大数据应用的闭环需要商业银行从数据获取及数据分析到形成洞见，从洞见到制定策略到策略执行，再到形成新的数据并分析应用结果，进行策略的不断迭代，最终形成策略、执行、反馈迭代的闭环。在此过程中，不管是洞见的形成，还是策略的形成与执行，人都是最重要的因素，因此要调动各方的积极性，通过共同参与，形成集体的智慧，更好地理解数据，理解洞见， 形成策略。
坚持以客户为中心，提升敏捷的产品创设能力。卓越的客户体验是重中之重，商业银行要想追求卓越的客户体验， 必须要通过数据找准用户的痛点、痒点和爽点，然后集中所有的精力和资源，快速做出足够好的产品，及时响应客户需求， 这就要求商业银行必须从四个方面提升敏捷的产品创设能力：一是打破传统的“竖井式”组织架构，组建端到端的跨职能团队，确保在产品创设过程中实现高效的沟通和协同；二是加大科技资源投入，加强大数据、云平台等基础设施建设，打造弹性、轻灵、云化的微服务架构，提升大数据运用及敏捷开发科技能力；三是做好顶层设计，在业务条线设置CIO（首席信息官）及CRO（首席风险官），在更高的管理层面做好相关资源的统筹协调安排；四是优化运营流程，从传统单纯的交易思维转向客户服务旅程打造，构建全流程的产品服务新模式，确保客户使用体验及时从前端传递到产品更新迭代中。
健全风控体系，提升大数据风控能力。未来，客户对金融服务便捷和效率的要求会越来越高，国内对金融业的监管态势也会日益趋严，在这样的背景下，商业银行必须要持续加强自身风控体系建设， 特别是要具备大数据风控能力，方能适应市场发展趋势和监管新要求。利用大数据，商业银行可以获取更多维度的客户信息，通过细化的客户标签，进行客户画像，能够全方位、动态化、自动化掌握客户信息，在反欺诈、风险预警、授信审批等方面，大大增强客户风险防控能力，使风险防控变得更加全面、智能、高效。同时，基于大数据平台，商业银行可以建设统一的风险监控平台框架，通过将风险管控和业务流程紧密结合，实现风险管理与客户体验的平衡，使大数据风控优势转化为业务竞争优势。
优化资源配置，建立战略导向的激励机制。数字化转型将给商业银行零售业务模式带来很大变化，出现渠道、平台、生态圈、场景、科技子公司等新的经营单元，与此相适应，资源配置方式也须发生转变。传统资源配置以机构为主体进行分配，是以业绩结果为导向的粗放核算和资源配置模式。数字化转型后，以获客和客户经营为核心指标，精确核算到场景、渠道、生态圈、业务小组甚至数据用例，建立起线上化的绩效认定和资源核算体系， 对各营销单位在业绩创造中的价值贡献及资源消耗进行科学合理评价。同时，资源配置要坚持战略导向，即整体根据战略导向进行资源分配，实施方面则根据业务运作模式，赋予经营实体更多的自由裁量权，有效调动经营单位的积极性。
数字化转型的四项关键支撑
坚持组织赋能，实现组织敏捷。数字化转型的目的是更加精准、高效、快速地响应客户需求，而敏捷组织是实现这一目标的关键支撑。敏捷组织具备两个方面的特征：一是高度稳定的平台、完善的架构和流程；二是快速行动和应变的能力。具体而言，敏捷组织包括敏捷小组和敏捷部落。敏捷小组是敏捷组织架构中的最小行动单位，既是稳定、高效、精益的组织， 又可根据市场需求的变动灵活调整。敏捷小组要求团队的每个成员都能在共同的场地办公，通过定期的敏捷会议形式，包括迭代规划会、每日站会、迭代展示会、迭代回顾会等，建立快速沟通协作的工作方式。敏捷部落则是多个敏捷小组的集合， 部落可围绕产品、客群、渠道支持等进行分类。产品部落聚焦端到端的打造最能满足客户痛点的产品；客群部落专注于特定客群的经营；渠道支持部落主要负责渠道搭建，从而确保产品能够快速地投放至客户手中。敏捷组织的建立把传统瀑布式长阶段任务变为短周期的持续迭代优化，打破了传统模式不能及时满足客户需求的困境，为实现数字化转型提供了组织保障。
优化科技架构，建设双速IT。“双速IT”架构，是实现数字化转型的重要科技架构模式。所谓“双速IT”可以理解为“两种速度”，一种是银行核心业务系统，系统规则具有稳定性和可靠性，以传统瀑布式交付方式为主导，逐级推进升级改造；另一种是指具有市场时效性和敏感性的客户端、渠道等对客系统，可以根据市场需求及时调整，如产品配置、资金定价、业务流程、客户信息等，以敏捷迭代的交付方式为主导。“双速IT”架构是一套兼顾稳定安全与快速市场响应的系统架构，一方面，尽力简化和升级核心系统与后台系统，确保核心系统的稳定性；另一方面，对前台应用如渠道、客户关系管理和分析等，进行快速的架构构建，实现对客户和市场需求的快速甚至实时的响应。建设“双速IT”，必须搭建有别于基础架构的独立灵活的应用系统架构，如建立集开发测试于一体的微服务平台，独立部署、运行，实现微服务内与微服务间的有效拆分应用，最终通过市场反馈不断迭代升级。
数据驱动营销，构建大数据体系。大数据体系是数字化驱动的最核心要素， 其中数据是“燃料”，数据分析模型是“发动机”，策略是驱动力。构建大数据体系要以数据为起点，建立工程化的数据采集、整理、分析、应用的管理能力，建立从数据洞见、策略执行到策略反馈的闭环管理。具体来讲，要从以下几个方面做起：一是拓展数据来源，商业银行要在满足客户信息保护前提下，通过合作批量获取更多数据。例如，近年来大型商业银行纷纷与百度、阿里、腾讯、京东签署战略合作协议，核心就是实现数据共享。二是形成数据洞见力，建立专业化的数据分析师队伍，通过数据模型和数据分析工具， 把海量数据联系在一起，通过清洗、整合和分析，并运用一定的数学算法，形成数据洞察力，给出完整的客户画像。三是建设强大的数据交互能力，实现前后台实时的数据交互。四是推进数据智能化，发挥数据在智能管理、智能风控、智能客服、智能投顾等方面的支持作用，变经验决策为数据决策。五是建立数据治理体系，对数据的来源、使用进行规范化管理，确保数据质量和数据安全，为数据驱动业务发展提供坚实保障。
数字化转型后的零售业务模式
构建场景，并作为获客的重要渠道。银行要帮助客户在场景中达成特定目标， 使场景成为其获客渠道。一是加强平台合作。在信息和数字科技的驱动下，行业边界日渐模糊，跨界整合力度加强，用户在平台中寻求服务成为主流。对银行来说， 选择客群集聚的平台或机构进行合作，通过平台引流，可以为银行批量获客提供助力。二是搭建特色场景。银行通过与衣、食、住、行、娱、医等平台对接，整合平台信息流、资金流、物流，并将金融产品和服务嵌入其中，形成各类特色场景，这种“场景+交易”的服务模式，可以为银行获客提供有力抓手。
建立数据营销闭环，提升客户经营能力。以活客、留客和提升客户贡献为目标，构建数据驱动的营销体系。一是设计大数据管理闭环的关键流程，包括方案规划、数据准备、数据建模、策略匹配、线索下发和收集反馈等工作，将营销过程管理从功能、数据层面进行整合，为大数据营销提供标准化、服务化的技术支撑。二是大力推广大数据用例，实现数据用例的速赢，并通过在分行的试点实施，不断迭代优化，形成数据应用落地的可行路径。三是强化数据建模师培养，使他们既具备发掘数据的潜能，又能理解业务需求与问题，从而推动数据模型和流程的不断改善，让数据更精准地用于业务营销。
提升总行能力，建立总行驱动发展的业务模式。改变总行以考核为主的发展驱动模式，总行变成产品制造、客群规划、策略制定、资源配置和过程督导的中心，甚至针对某些产品和客群，总行还是营销中心。在这个过程中，要特别注意以下四点：一是充分发挥敏捷组织优势，总行赋权场景、产品、客群、渠道等业务部落，灵敏适应市场变化，推进产品创设、活动策划、客群管理、渠道建设等工作， 确保在复杂、不确定的环境中实现可持续增长。二是发挥数据驱动力，大力推进数据治理，提高数据质量，挖掘数据价值， 形成更为深入、更富价值的数据洞见，为分支机构提供基于数据分析的营销策略。三是完善沟通机制，推行敏捷工作方式， 通过营销可视化工具、员工APP等沟通工具，将总行发展理念、产品策略和营销线索第一时间传递给一线人员，同时分支行将市场变化和客户需求及时反馈给总行， 建立双向反馈机制，提高数字化工作方式下的沟通效率。四是优化资源配置，最大限度地发挥资源效用，一方面以战略导向配置资源，为战略目标实现提供弹药，夯实长期发展基础，另一方面合理评价经营单位的业绩价值，重视KPI和OKR综合考评结果的运用，奖励价值贡献，多维度地调动全员工作积极性。
搭建分支行销售体系，实现总分联动。分支行落地总行发展策略，探索和实施属地化的执行方案，推进实施。在营销体系的搭建过程中，分支行要充分参与客群或产品策略的制定过程，使策略能够更好地落地执行。要特别注意的是，网点依旧是重要的服务渠道，要充分发挥网点的作用，因为网点既是交叉营销的入口，也是重要的获客平台，一方面可以依托网点打造异业联盟，使网点成为带有IP性质的线下入口，另一方面，网点还可以对接线上客户的营销线索，为客户提供更加贴心、更有针对性的服务。
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