新智能：打造数字化转型的新引擎 —— 升级数据应用“新思维”

在实现数据资产化管理的基础上，区域性银行可通过打造数据智能服务体系，实现数据集中化、平台化、服务化、场景化运营，满足业务用户对数据“随处可见”、“随处可查”、“随处可用”等基础数据诉求，并为数字化风控、数字化营销、数字化运营、数字化决策等深度应用提供数据智能技术体系支撑。

打造基于业务场景的数据产品，实现数据价值赋能，是区域性银行数字化转型的关键。数据场景化的应用，不仅能够提升区域性银行的生产效率，同时也能够增加银行的客户服务能力。通过数字化场景丰富体验模式，打造基于业务场景的数据产品，实现数据价值赋能。区域性银行的数据场景化主要体现在智能营销、产品创新与智能运营等几个主要领域。

1）通过数据标签体系构建精准营销：通过客户画像和客户标签，构建基于场景的识别与洞察能力，基于客户全生命周期，针对不同阶段的应用场景进行客户综合数据的分析，实现客户价值最大化。

2）通过数据分析技术服务产品创新：搭建以大数据分析等新兴技术为基础的产品创新模式，精准地进行客户定位和客户需求把控，通过对产品创意、客户需求的归纳和提炼，快速满足客户需求和灵活应对市场变化。

3）通过数据分析服务助力运营决策：通过纵向从高、中、低层面，横向从时间、组织、区域及产品等维度，全面设计各层级核心决策需求的数据分析服务，优化运营决策，全面支撑场景化、客户化和风险管理及决策。

对于区域性银行，其在数据智能发展的道路上最大的难题是缺乏“既能管理数据又能运用到业务洞察上的人才”。因此，为了加速自身数据人才的培养，赶上大行数据智能的发展节奏，区域性银行可以通过与外部第三方合作，借用他们的平台、方法、经验和能力，快速积累自身的数据应用及分析能力，例如在信贷风险控制领域，区域性银行就可以选择引入外部金融风控产品，来提升自身风险管理能力。

【本文主要作者】

支宝才毕马威中国金融业战略咨询服务合伙人