新兴市场加速数字银行转型：云、大数据、AI与RPA的跨越式发展

新兴金融科技市场在使用云计算、大数据、人工智能等技术构建最新数字银行服务时面临较少约束。

未来数年数字银行将产生深远影响。金融服务领域机器人流程自动化、大数据、人工智能等技术持续发展，在某些领域引发担忧。

影响迹象之一：富国银行去年底发布110页专项报告，详述数字化对华尔街影响。预测到2026年约10万银行员工将被数字技术直接取代。

问题不在金融科技是否必须变革，而在于究竟是什么驱动变革。理解此点，关键在于掌握哪些数字创新与组织方法让新兴市场跨越式进入数字银行。

网点：从另一角度重构

数字服务似减少实体银行网点需求。新冠疫情让许多人通过数字银行与ATM处理财务。

银行必须将实体网点转型为数字银行生态系统，因电子钱包交易难覆盖客户对银行所需的全部业务范围。

数字银行服务对许多需人工专家现场协助的老年客户构成挑战。除需面对面支持的传统柜面业务，许多银行网点今提供法律咨询、保险、经纪、房地产咨询等“非标”业务。

银行转型不将实体网点与客户端软件对立，人工柜员不与AI聊天机器人对立。数字服务渠道让运营经理转向“超级英雄”，其人类能力获数字发展补充。

最终，银行网点有机会成为增强现实游乐场，物理、数字、人类、网络有效交织，重振奋进中的银行业。

重塑客户互动：银行在数字新常态下如何行动

面对Venmo、TransferWise、PayPal、Remitly等创新支付平台竞争加剧，银行任务在于以类似金融科技颠覆者提供的个性化方法留存现有客户。为完成任务，银行应遵循Accenture全球研究《银行技术愿景》指示的趋势。

趋势1： 使用DARQ技术群，D=分布式账本技术(区块链)，A=人工智能，R=扩展/增强现实，Q=量子计算。47%受访者认为AI对数字银行影响最大。

趋势2： 实现与客户新层级“数字亲密度”。分析解读客户行为能力是创造高质量数字银行个性化服务的关键。

趋势3： 提升银行员工数字技能。超75%高管确信员工“数字成熟度”高于其所在银行组织。

趋势4： 强化网络安全。尽管开放银行全球趋势（银行向第三方开放信息系统），仅51%银行监管者接受合作伙伴在数字银行生态系统网络安全方面完全可靠。

趋势5： 服务设定为不间断运行。“早8点前不营业”借口对任何银行服务都难以接受。约87%银行高管同意实时服务构成数字银行真正竞争优势。

另请参阅： Finance 2.0将是什么样？有些惊喜

银行应使用哪些数字技术？

几乎没有某种数字创新对新兴金融科技市场有确定价值。我们挑选几项值得银行当前使用的成熟技术。

云计算

数字银行生态系统及其多用户平台需要超常计算能力。银行需收集、安全存储、分析数据开发新银行产品。员工需随时随地访问数据集。即使最富有的本地IT基建也有过时风险。反观云提供商，其以跟上所有面向客户的数字创新为生：

• 定期升级硬件且不中断服务
• 云管理由最佳软件工程师开发的最新软件方案支撑
• 云提供近乎无限存储空间存放任意数据
• 全云基础设施持续备份让客户无惧宝贵信息丢失

云计算在银行业有令人信服的财务理由，让银行以更少资金完成数字化转型。云提供商最昂贵高级套餐与本地IT基建所需支出相比微不足道。

合理断言：没有云计算金融服务，无可持续数字银行。例如Migom Bank为新兴市场提供瑞士级云银行，含动态货币兑换、二维码支付、数字资产托管。

大数据

大数据是机器学习算法燃料，赋能高效银行方法（如KYC了解你的客户）。正确处理的大数据极少有东西能比其更助力预测分析。

银行大数据需要相应分析可视化软件方案。应让无深度数据科学专长的银行员工也能理解。市场上既有现成大数据处理软件产品，也有定制方案。第二种更优，因金融大数据应用有特殊目标设定与实施。新兴市场金融组织难绕过银行大数据分析，因处理客户数据是金融科技必经之路。

人工智能

人工智能建立在神经网络之上，神经网络由大数据驱动。数字银行技术构成多层金字塔，AI居顶端。

银行业如何使用AI？应用范围多面：

• AI算法分析客户行为，提供有价值建议提升客户满意度
• AI促进银行例行公事自动化，尤其风险管理。帮助及时检测可疑交易并阻断
• AI改进Bank-as-a-Service范式下数据分析。澳大利亚联邦银行如通过AI移动应用为客户提供个性化财务规划
• AI聊天机器人全天候回答客户常见问题，降低运营成本
• AI通过无误欺诈检测增强合规
• AI人脸识别助力移动银行客户身份识别

大多数银行专家认为AI是银行金融领域增值最大的数字技术。

机器人流程自动化

因大部分银行内部操作仍手工处理，金融服务RPA需更广泛采用。手工银行例行公事抢占最宝贵资产——时间。此外，可能错误风险难遏制。

Fortune Business Insights预测RPA市场规模2026年将达68.1亿美元。

银行RPA用例包括不错的反洗钱(AML)分析自动化例子。AML调查涉及基于高度监管规则的重复性程序。因此MLA程序易由银行机器人完成。

另一金融服务RPA例子是账户关闭处理。AI赋能RPA机器人可完全替代银行职员，让人力聚焦真正需要创造性人类智能的工作。RPA对缓解贫困的新兴市场移动支付银行生态系统至关重要。如Alvarez & Marsal为非洲银行开发移动支付银行基础设施，向最贫困人群提供货币福利。

网络安全

银行遭受网络攻击似是数字化不可避免后果。黑客将持续窃取客户数据通过黑市卖给营销商广告商。

它们攻击法人银行客户系统与个人移动银行应用。

除技术黑客手段，欺诈者还用社会工程学，冒充银行致电潜在受害者。

以下数字技术可缓解金融机构网络威胁：

• AI反欺诈分析即时检查多数据源，检测文档与交易差异
• 双因子认证、跨平台验证等数字身份技术降低银行系统未授权访问脆弱性
• 加密邮件保障银行与客户私密通信安全

隐私正成数字银行基石。庆幸金融领域网络安全不缺数字技术。墨西哥“新银行”Klar为无国家托管服务的普通客户提供高安全银行方案。

结语

发达市场与新兴市场在数字化转型上拥有惊人平等机会。而且，新兴市场更有装备跨越式进入数字银行。

东欧、亚太、拉美、俄罗斯、印度软件外包供应商提供的先进数字银行方案比美西欧同类系统更便宜。

新兴金融科技市场在使用云计算、大数据、人工智能等技术构建最新数字银行服务时面临较少约束。下一步是深入理解这些创新如何运作。