艾瑞咨询：2023年中国银行业数字化转型研究报告（66页）.pdf

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1、中国银行业数字化转型研究报告2023.4 iResearch Inc.22023.4 iResearch Inc.报告摘要来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制趋势展望卓越服务商评选背景介绍难点剖析落地指南银行数字化转型背景介绍：大势所趋：银行业数字化转型；顶层规划：构建数字金融新格局；疫情影响：“后疫情时代”的挑战；外部竞争：互联网公司入局造成冲击；内部投入：银行业IT投入逐年稳步增加；技术进步：前沿技术与银行业高度契合。银行数字化转型难点剖析：内部卡点涉及人才、技术、数据及体制四方面；外部主要面临信息安全及服务商选择两大风险挑战。模型搭建逻辑介绍：评测模型由作为核心驱动的顶层战略规划、能力展现

2、的数字化能力建设以及作为转型保障的底层结构支持三部分构成顶层战略规划：通过重要度、难度与能力展现效果三重维度评测顶层战略规划；围绕顶层设计、战略布局、高阶组织管理三个方面展开讨论。数字化能力建设：通过优先度、重要度与能力展现效果三重维度评测银行数字化能力转型水平；围绕渠道数字化、营销数字化、产品数字化、风控数字化四个方面展开讨论。底层支持：通过优先度、重要度与支撑效果三重维度评测银行底层支持。围绕低代码、RPA、人工智能、数据安全、培训及激励五个方面展开讨论。数智化：银行数字化体系建设将更加完善，逐步覆盖更多业务场景，为用户提供全面、便捷的金融服务开放性：数字化升级推动开放融合的金融生态体系建

3、设，促进国内开放银行业务的发展敏捷性：薄前台，厚中台，强后台生态化：数据融合、互联合作，迈向生态化数字银行iResearch-卓越者 评估指标介绍：评测模型主要包括服务厂商的行业深耕程度、产品与技术能力、服务能力及生态能力四个核心维度，最终评测结果的产出来自于对以上四个核心维度的综合考量。iResearch-卓越者 入围厂商：将表现优异的前50家银行数字化转型服务厂商纳入“iResearch-卓越者”榜单，榜单分为银行数字化能力建设服务商，包括银行科技子公司、银行IT解决方案服务商、银行数字化创新服务商三个细分类型，及银行数字化核心技术服务商共四类3银行数字化转型背景介绍及难点剖析1银行数字化

4、模型详解及落地指南2iResearch-数字化转型卓越服务商评选3卓越服务商典型案例展示4趋势洞见：银行数字化发展趋势展望54n 银行数字化转型背景介绍 大势所趋：银行业数字化转型 顶层规划：构建数字金融新格局 疫情影响：“后疫情时代”的挑战 外部竞争：互联网公司入局造成冲击 内部投入：银行业IT投入逐年稳步增加 技术进步：前沿技术与银行业高度契合n 银行数字化转型难点剖析银行数字化转型背景介绍及难点剖析52023.4 iResearch Inc.大势所趋：银行业数字化转型数字中国建设成未来最大确定性之一，银行业应加快数字化转型以适应数字经济社会新环境来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数字中

5、国建设整体规划银行业数字化转型关键步骤国内：数字治理生态国际：数字领域国际合作生态布局人才布局业务布局技术布局数字技术创新体系数字安全屏障低代码RPA人工智能云计算优化顶层数字环境顶层数字化布局强化数字技术能力核心数字技术应用赋能经济社会发展关键数字能力建设夯实底层数字基础底层数据驱动数字建设基础数据资源体系数据架构及标准数据治理数据安全大数据区块链数字经济数字政府数字文化数字社会数字生态文明营销数字化渠道数字化风控数字化产品数字化数字化协同运营数字化人员管理数字化生态建设数字化财务管理62023.4 iResearch Inc 顶层规划：构建数字金融新格局由广入微，见微知著，国家数字化转型系

6、列政策层层推进，逐步构建数字金融新格局银行数字化转型相关文件体系梳理中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2023年远景目标纲要数字社会“加快数字化发展 建设数字中国”数字经济数字政府“加强关键数字技术创新应用”“加快推动数字产业化”“推进产业数字化转型”“十四五”数字经济发展规划大力推动产业数字化转型“鼓励银行业金融机构创新产品和服务，加大对数字经济核心产业的支持力度“数字产业化“以深化金融供给侧结构性改革为目标，以加快金融机构数字化转型、强化金融科技审慎监管为主线”强化金融科技治理全面塑造数字化能力“数字驱动 智慧为民 绿色低碳 公平普惠”深化数字技术金融应有工作目标：“到20

7、25年，银行业保险业数字化转型取得明显成效，数字化金融产品和服务方式广泛普及”“数字化经营管理体系基本建成，网络安全、数据安全和风险管理水平全面提升。”从“战略规划和组织架构”“业务经营”“数据能力”“科技能力”“风险防范”等方面全面推进银行业保险业数字化转型金融科技发展规划（2022-2025年）关于银行业保险业数字化转型的指导意见来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制72023.4 iResearch Inc.疫情影响：“后疫情时代”的挑战疫情促使“非接触式”金融服务需求激增，银行业务线上化进程加速2010.671937.522057.712308.362375.89-3.

8、7%6.3%12.2%11.5%201720182019202020212017-2021年中国银行业离柜交易金额及增长率情况离柜交易金额（万亿元）增长率（%）疫情限制线下金融活动，改变用户金融业务办理习惯，线上渠道与“非接触式”金融服务受到市场的普遍关注。2020年2月，中国银保监会发布关于进一步做好疫情防控金融服务的通知要求各银行保险机构“积极推广线上业务”，“优化丰富非接触式服务渠道”。在政策影响下，2020年中国银行业离柜交易金额增长率约为2019年的两倍，一年内由6.3%提升至12.2%，到2021年离柜增长率仍维持在较高增长水平，离柜交易金额连续两年稳步提升。疫情对于用户金融业务办

9、理习惯的改变促使银行业务线上化转型进程的推进，“非接触式”金融服务对于银行渠道建设能力、技术架构搭建、数字化运营能力等多方面提出了全新的要求，为银行业数字化发展与金融服务方式改变带来持久而深远的影响。“非接触式”银行能力要求拆解数字化战略与顶层设计渠道建设能力技术架构搭建“非接触式”金融业务对银行数字化转型提出全新能力要求金融科技团队建设来源：20172021年中国银行业服务报告，专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制数字化运营能力数字化产品设计其他“非接触式”银行服务电话银行手机银行网上银行银行业“非接触式”金融业务服务方式82023.4 iResearch Inc.外部竞争：互联

10、网公司入局造成冲击互联网公司技术能力及生态建设水平超过银行，金融“换”媒浪潮动摇银行市场地位前沿技术赋能“存贷汇”业务互联网生态建设与生态流量导流风控能力数字化能力业务板块数字营销能力云计算大数据人工智能数据处理与分析能力区块链存贷汇数据安全及信息保护能力技术赋能业务应用前沿技术互联网公司发挥自身技术能力优势，技术赋能“存、贷、汇”业务，部分取代了商业银行原有业务范畴需求度理财平台短视频平台电商平台视频平台票务平台社交平台游戏平台外卖平台支付平台*高收益业务流量引流使用频率来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制随着大数据、人工智能、云计算等前沿技术在互联网领域的成熟应用，互联网

11、企业充分发挥其自身技术能力优势，将新技术在数据分析、模型搭建、信息保护等方面的数字化能力应用于金融服务领域，为银行传统“存、贷、汇”业务带来服务模式与运营方式的革新。在技术赋能金融业务的同时，互联网企业在金融领域的探索与技术革新对于商业银行原有业务板块与市场份额带来了不小的冲击，金融“换”媒浪潮逐步动摇银行在金融领域的市场地位。除此之外，互联网企业在生态能力建设与生态资源整合方面拥有先天优势，有能力和资源将在高频高需平台获取的用户流量迁移至高收益的电商、金融板块，从流量入口端侵蚀银行银行客户资源，导致商业银行从流量端口开始就存在流量锐减的问题，进一步影响了银行整个生态体系业务的流量和业务收益，

12、将互联网巨头在流量方面优势逐步扩大到更深层的高收益业务领域。92023.4 iResearch Inc.内部投入：银行业IT投入逐年稳步增加近年国内银行业IT投入规模稳步提升，预计将以约24.6%的复合增长率高速增长，2025年市场投入规模将接近6000亿随着国家数字化转型系列政策的出台及前沿技术在金融服务领域应用的逐步成熟，银行数字化转型已经成为国内商业银行发展的大势所趋。近年国内银行业在IT建设与服务领域的资金投入规模逐年递增，自2019年起银行业IT投入规模以24%的复合增长率稳定高速增长，在2022年突破3000亿元，预计未来国内银行业IT投入规模仍将以约24.6%的复合增长率保持高速

13、增长态势，于2025年达到接近6000亿的规模投入。1,609 2,174 2,483 3,068 3,773 4,749 5,936 35.1%14.2%23.5%23.0%25.9%25.0%20192020202120222023e2024e2025e银行数字化规模（亿元）YoY(%)2019-2025年中国银行业IT投入规模来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制CAGR=24.0%CAGR=24.6%银行业IT投入规模（亿元）102023.4 iResearch Inc.技术进步：前沿技术与银行业高度契合底层技术及新兴技术的成熟发展成为银行数字化转型助推器数字化转型离不

14、开坚实的技术支撑。日渐成熟的大数据、云计算及AI等底层技术与数字化场景衍生新兴技术相辅相成，赋能于诸多银行业务场景。如智能客服：基于自然语言理解的对话机器人可取代部分人工客服，降低人力成本，提升解决问题的效率。智能清算：搭建基于区块链的供应链金融平台，完成数据的可信流转，使企业客户实现更便捷安全的自动清算。信用风险管理：主要通过大数据技术识别信息不对称问题，进行欺诈识别、授信评分、贷后管理等风险管理。在如今数字新基建的背景下，依托“ABCDE”（人工智能(AI)、大数据(BigData)、云(Cloud)、物联网设备(Device)及前沿探索(Exploration)）全栈技术能力，打造数字化

15、产品、渠道、运营及生态体系，已成为促进银行业数字化升级的刚需。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。底层技术大数据云计算5G物联网 AI新兴技术区块链隐私计算低代码RPAAR/VR 技术架构分布式技术平台微服务体系数据能力数据整合数据清洗数据分析数据应用机器学习知识图谱 业务应用精准营销场景获客智能客服 智能清算智能投顾互联网贷款供应链金融风险管控信用风险管理：欺诈识别、授信评分、贷后管理等运营风险监测身份核验风险模型优化生态开放金融生态行业生态科技生态科技生态数字化技术与数字化银行架构112023.4 iResearch Inc.组织敏捷性欠缺数字化转型需要整个银行自上而下的组织配合，考验银行

16、的统筹及组织能力；流程敏捷性欠缺将数字化技术与传统业务流程结合，打破各组织间的“烟囱式”壁垒，促进各部门之间的协同效应，提升业务办理效率。银行业务场景与产品构成复杂多样，技术的选择及系统的搭建难度较大；银行业务灵活多变，对于系统的迭代能力及适应性都是较大的考验；银行对于技术的选取应用要贴合银行的产品与业务，不能盲目“炫技”，哪个技术最适合银行业务、如何应用这个技术都是银行需要仔细考虑的问题。银行业务具有单链条属性，部门间难以发挥协同效应，导致数据规则不统一，孤岛现象较为严重，数据归集不到位；数据挖掘能力欠缺，缺少相应的数据整合、治理及分析工具，导致在数据价值难挖掘、数据资产难利用；银行数据渠道

17、的打通、共享和应用能力不足，难以支撑“数据生态”建设。银行业数字化转型难点（1/2）内部卡点涉及人才、技术、数据及体制四方面银行进行数字化转型过程中会遇到多重挑战，其中内部卡点主要体现为人才匮乏、技术难匹配、数据治理基础薄弱及体制僵化四方面。数字化转型需要在原有的组织架构上设立新的部门或重新定义层级管理结构，但由于传统银行组织架构缺乏敏捷性，部门协同效应不明显，造成了银行内部数据的割裂和归集不到位；同时，既了解银行业务又兼具数据分析能力的复合型人才较欠缺，因此难以将银行内部数据的价值最大化。此外，由于银行业务具有复杂性，如何使技术与各业务相适配也是在数字化转型中的一大难题。来源：艾瑞咨询研究院

18、自主研究及绘制。内部人才培养成本高、周期长，思维模式受限，人才转化效果不理想；外部招聘市场中复合型人才供不应求，需要与互联网及金融科技公司进行人才竞争，银行业留存人才优势不明显。内部“四大”难题复合型人才匮乏技术与业务难适配数据治理基础薄弱内部体制固守成规银行业数字化转型内部难题122023.4 iResearch Inc.银行业数字化转型难点（2/2）外部主要面临信息安全及服务商选择两大风险挑战数据及网络监管安全是银行开展数字化建设的重要基石。由于金融行业自身敏感性及金融监管的要求，传统银行多采用“封闭式”内网开展业务。而如今的数字化转型需要银行内部数据与外部众多数据源进行交互处理、联合挖掘

19、价值，这对银行的数据及网络监管安全提出了较高要求，即银行需要在确保数据安全合规的前提下挖掘数据价值来开展业务。此外，相较于单纯的技术供应商，银行在数字化转型中更需要“一站式”陪伴性服务，即既要符合该行转型理念，又要了解具体业务并提供技术落地，因此找到与自身需求相匹配的服务商亦是一大挑战。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。风控合作数据安全风险：作为数据密集型行业，银行业在生产运营中沉淀了大量数据资源，其中包括海量个人信息。如何在安全合规的情况下利用生物特征进行个人身份验证，收集、处理并挖掘数据价值以形成资产，成为银行业进行数字化转型的挑战之一。网络监管风险：网络安全法提出，包括金融在内的7个重

20、要行业领域，一旦遭到数据泄漏，可能将危及国家安全、民计民生及公众利益，因此国家应重点保护此类领域的网络安全。同时，随着犯罪性或破坏性的网络攻击不断增加，网络控制监管的力度也将持续提升。敏捷系统 VS 复杂流程：金融科技公司采用的IT系统不同于规模较大的传统金融机构，所用的操作程序更为敏捷，这是金融科技公司的优势。然而金融科技公司可能缺乏相应的经验和专长，因此难以在公司层面与较为传统的金融机构系统相整合，亦难以适应后者复杂的操作流程。思维开放 VS 思维保守：金融科技公司思维更开放，银行思维较为保守，内部风险规避观念与外部灵活创新思维的矛盾会成为双方在数字化转型项目合作中的阻力之一。银行业数字化

21、转型外部挑战13银行数字化转型背景介绍及难点剖析1银行数字化模型详解及落地指南2iResearch-数字化转型卓越服务商评选3卓越服务商典型案例展示4趋势洞见：银行数字化发展趋势展望514n 银行数字化评测模型介绍 模型搭建逻辑介绍 银行数字化评测维度剖析n 银行数字化模型详解及落地指南银行数字化模型详解及落地指南152023.4 iResearch Inc.模型搭建逻辑介绍评测模型由作为核心驱动的顶层战略规划、能力展现的数字化能力建设以及作为转型保障的底层结构支持三部分构成数字化能力建设底层结构支持顶层战略规划数字化转型顶层战略规划n 银行数字化转型顶层战略规划，即银行战略数字化，是指管理层

22、对银行业务数字化升级的整体布局及规划，从战略层面明确银行数字化转型的意义，在银行内部形成自上而下的数字化转型统筹体系，制定出全面的数字化转型方针，为后续业务升级及部门协作奠定基础。n 顶层战略规划由对银行数字化发展的顶层设计、战略布局与高阶组织管理领域展开探讨，重点关注银行数字化转型的核心驱动力及顶层协调力，以及管理层面对于整体数字化转型的推动作用。银行数字化能力建设n 数字化能力建设，作为银行整体数字化转型的能力支持，将聚焦于数字技术与银行服务的融合适配程度，重点关注银行业务数字化水平及数字化服务能力的提升。银行在业务层面的能力建设成果，也是银行自身数字化能力及应用水平的直接体现。n 数字化

23、能力建设的评测指标将重点围绕数字化渠道建设能力、数字化营销能力、数字化产品设计及数字化风控能力四个方面展开，通过对银行在以上业务领域数字化表现的分析，判断商业银行业务数字化水平。数字化转型底层结构支持n 数字化转型底层结构支持是指包括金融科技、数据管理、组织架构、数字化人才及文化等因素的银行数字化保障能力综合评定体系。n 底层结构的支持力度将决定银行数字化转型的成效及数字化业务能力的发展走向，是整个银行数字化评测模型的基础与银行数字化升级能力的发展础石。银行数字化能力评测模型搭建逻辑介绍核心驱动能力展现结构保障来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制162023.4 iResea

24、rch Inc.顶层战略规划：数字化指标象限展示通过重要度、优先度与能力展现效果三重维度评测顶层战略规划n 银行数字化的顶层战略规划设主要分为三部分部分展开，分别是：顶层设计：战略咨询供应商和银行两方面：供应商考量主要包括商业，品牌、案例和口碑，以及风险合规三方面。银行自身评测要点包括数字化转型需求分析、能力现状评估、战略目标确定以及详尽计划落实。战略布局：主要包括业务布局、科技布局、人才布局以及生态布局。高阶组织管理：主要是科技组织架构搭建以及架构管理机制。顶层战略规划评测指标象限说明n 该象限从以下三个评测维度对银行数字化转型所涉及的各项顶层战略规划指标进行了评测：顶层战略规划优先度该指标

25、重点评测银行各项顶层战略规划指标的优先级，将评测重点聚焦于银行在数字化转型实操中的转型选择顺序，由象限图中的纵轴呈现。顶层战略规划重要度该指标衡量银行各项顶层战略规划指标对于其发展的重要程度，重点关注该项能力对于银行数字化转型的影响力，由象限图中的横轴呈现。顶层战略规划展现效果该指标核心展现银行顶层战略规划对数字化转型的直接效果提升，由象限图中的圆圈大小呈现，圆圈越大，该项顶层战略规划带来的转型效果在实际业务运转中的表现越明显。顶层战略规划评测指标象限高*顶层战略规划效果分析由象限中的圆圈大小呈现，圆圈越大效果呈现越直接明显。绿：顶层设计；蓝：战略布局；粉：高阶组织管理银行数字化顶层战略规划指

26、标介绍高低顶层战略规划重要度分析数字化转型优先度分析高低战略目标数字化转型需求分析业务布局人才布局组织架构搭建科技组织管理机制科技布局供应商选型生态布局来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制172023.4 iResearch Inc.顶层战略规划指标一：顶层设计顶层设计指标可分为供应商与银行自身两部分数字化转型属于自上而下的过程，银行推行数字化转型战略，需从顶层设计的制定开始。做好顶层设计，能够保障转型战略的有序推进。顶层设计评测指标主要分为战略咨询供应商和银行两方面，其中供应商选型时应考虑：商业，品牌、案例和口碑，以及风险合规三方面，而银行自身评估要点应包括以下几部分：1）

27、数字化转型需求分析，了解银行内部各部门对数字化转型的需求；2）数字化能力评估，诊断银行目前数字化能力现状，分析与目标的差距；3）明确数字化战略目标，包括短期目标与长期愿景；4）详尽的数字化转型项目计划，数字化转型依托于各重点项目建设实现，需对各重点项目的进行提前规划。具体内容及核心价值供应商选型要点银行自身评估要点 转型需求分析：了解银行内部对数字化转型项目的需求，确定哪些业务环节需要数字化升级和改进，明确需要改造的主要环节及内容，为有效开展数字化转型提供目标与原则。能力现状评估：在进行数字化转型之前，需要先全面了解银行的数字化能力现状，诊断当前银行内部科技能力现状，评估现状与要达成目标所需的

28、能力差距，从而制定相应的数字化转型策略。明确战略目标：数字化转型并非是小工程，需要对银行全行进行改造，是一个漫长的过程。银行应根据自身规模、体量及业务发展战略，明确数字化短期与长期目标。详尽项目计划：数字化转型并非纸上空谈，需要依托一系列重点工程的建设实施才能完成数字化转型，因此在顶层设计阶段需要明确重点项目的详尽计划。商业方面：部署模式、续费模式、售后质量、价格、服务质量 品牌、案例和口碑：企业经营实力、行业案例、银行业案例、客户口碑、客户认可度 风险和合规方面：合规性、业务保密性、数据安全 需求分析：业务和流程分析、技术和系统分析、人员和组织分析、数据和信息分析、风险和安全分析。能力现状评

29、估：IT基础设施，数据积累，技术应用先进性，数字化人才吸引能力，公司基础能力（公司体量、可投入资金等）。战略目标：短期目标（如MAU数量上升、线上线业务下相融合、全量金融资产的增长、交易数量增多等）；长期目标（以客户为中心的产品体系、智能营销生态、降本增效的新组织架构等）。详尽计划：未来3-5年计划实施数字化战略工程/数字化子规划的数量，各项目优先级排序、项目责任部门和预期效果。顶层战略规划指标：顶层设计来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制顶层设计战略布局高阶组织管理182023.4 iResearch Inc.顶层战略规划指标二：战略布局银行数字化转型四大布局：技术、业务、

30、人才、生态战略布局作为顶层战略规划重要的一环，关系到银行数字化转型的成功与否，各银行的数字化转型最优规划路径是不一的，根据中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见（银保监办发20222号）（以下简称意见），银行进行数字化战略布局可从科技、业务、人才、生态这四方面布局。来源：中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见（银保监办发20222号），专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制顶层战略规划指标：战略布局人才：意见指出“大力 引 进 和 培 养 数 字 化 人才。积极引入数字化运营人才，提高金融生态经营能力，”银行数字化转型中，拥有足够的“金融+科技型“数字

31、化人才，才能适应在适应科技、业务发展时带来变革，从而提高竞争力。具体可从以下方面着手：强化内部激励措施，通过一系列激励留住人才；打通内部科技型专业人才的上升通道，选聘有能力的人才进入管理层；加强人才引进，以校招+社招方式，引进金融、科技、数据复合型人才；加强内部培训机制，定期对业务、科技部门进行培训、深入了解数字化转型。生态：意见指出”构建安全高效、合作共赢的金融服务生态。与相关市场主体依法依规开展合作，创新服务场景，”数字化生态建设有利于推动全行业发展，激发银行数字技术的创新活力，提高服务、内部治理水平，与合作伙伴、客户实现双向赋能，进而提升自身竞争力，产业生态布局可在以下方面开展：梳理行业

32、优秀数字化转型标杆案例，加大优秀数字化转型案例展示；共同参与支撑技术设施建设，在做好风控隔离的前提下，共享数据、设施和资源；依托银行业资源，成立银行数字化转型产业联盟，加强与上下游合作伙伴的交流与需求对接，创新服务场景。业务：意见指出“促进场景开发、客户服务与业务流程适配融合，加强业务流程标准化建设，持续提高数字化经营服务能力。”银行数字化转型最终愿景是促进业务的创新和升级，提高业务效率和客户体验，提高业务安全和风险控制能力，因此数字化转型应从自身业务发力：利用AI技术，实现智能化风控、客户画像、精准营销等业务，提高风险控制和客户服务的效率和效果；利用大数据技术，增强普惠金融、绿色金融、农村金

33、融服务能力。科技：意见指出“提高新技术应用和自主可控能力。密切持续关注金融领域新技术发展和应用情况，”科技布局是银行数字化转型的基础，只有科技布局得当，才能有效实现数字化转型的目标，在进行科技战略布局时，银行可结合自身业务情况在以下方面着手：开展前沿技术研究，探索技术成果转化路径；推广AI、区块链、云计算等前沿技术，实现数据的集中管理和共享，保障交易数据的安全性和可追溯性，提高业务效率和客户体验推动科技架构转型，搭建分布式架构；积极引入研发运维一体化工具，推动科技管理敏捷转型。顶层设计战略布局高阶组织管理192023.4 iResearch Inc.顶层战略规划指标三：高阶组织管理金融科技架构

34、搭建与管理机制是高阶组织管理关键银行进行数字化转型，绝不仅仅是成立一个科技中心/部门就能实现转型目标，需要对全行的组织架构进行深层次变革，将科技中心渗透进每个部门或每项业务中，将两者深度融合。金融科技架构评测内容包括以下细分指标：1）科技组织架构搭建是否完善；2）架构管理机制是否合理。n 是否成立金融科技子公司n 是否设立金融科技总行一级部门n 是否成立金融科技研发中心n 是否设立银行数字战略委员会或领导小组n 负责数字化相关部门个数是否合理科技组织架构搭建科技架构管理机制n 董事会或管理层是否有科技背景的专业人才统筹数字化转型总体规划n 是否设置专职人员跟踪管理重点项目，推动解决实施中出现的

35、重大问题n 各部门执行小组是否定期开展项目进度的汇报，解决实施中出现的问题积极解决顶层战略规划指标：高阶组织管理来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制顶层设计战略布局高阶组织管理202023.4 iResearch Inc.数字化能力建设：数字化指标象限展示通过优先度、重要度与能力展现效果三重维度评测银行数字化能力转型水平n 银行的数字化能力建设主要分为两个部分展开，分别是：对外：以服务客户为核心，围绕客户需求的数字化客户运营板块，包括：渠道数字化、营销数字化、产品数字化、数字化生态场景搭建等。对内：以提升银行内部运营能力为核心的银行数字化运营板块，包括：数字化风控、数字化财务

36、管理、数字化协同运营、数字化人员管理等。n 通过银行数字化建设评测指标象限对以上能力的分析，后续将对象限中表现突出的四项数字化能力指标（即：营销数字化、渠道数字化、产品数字化、风控数字化）展开进一步分析。数字化能力建设评测指标象限说明n 该象限从以下三个评测维度对银行数字化转型所涉及的各项能力指标进行了评测：数字化转型的优先度该指标重点评测银行各项数字化转型能力的转型优先级，将评测重点聚焦于银行在数字化转型实操中的转型选择顺序，由象限图中的纵轴呈现。数字化能力建设重要度该指标衡量银行各项数字化能力建设对于其发展的重要程度，重点关注该项能力对于银行业务发展及日常运营的影响力，由象限图中的横轴呈现

37、。数字化能力展现效果该指标核心展现银行各项数字化能力建设对在日常运营的直接效果提升，由象限图中的圆圈大小呈现，圆圈越大，该项数字化能力转型带来的转型效果在实际业务运转中的表现越明显银行数字化能力建设评测指标象限高低数字化能力建设重要度分析数字化转型优先度分析高低营销数字化渠道数字化产品数字化数字化生态场景建设风控数字化数字化财务管理数字化协同运营数字化人员管理银行数字化能力指标介绍*数字化能力展现效果分析由象限中的圆圈大小呈现，圆圈越大效果呈现越直接明显。*圆圈的颜色仅作为各项能力指标的展示区分。来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制212023.4 iResearch Inc

38、.数字化能力指标一：渠道数字化（1/3）渠道数字化由线上、线下渠道建设及渠道联动三部分组成渠道数字化营销数字化产品数字化风控数字化线上渠道线下渠道渠道联动线下物理网点的数字化转型银行线上渠道的搭建u线下网点数字化转型“两步走”：数字化能力指标一渠道数字化升级分析 智能化运营工具的引入 银行网点数字化氛围营造渠道选择的适配性与业务连通性 银行线上渠道的拓展 线上触客及客户运营方式的升级u全渠道交互功能平台的搭建u全渠道交互对银行能力提出的要求 渠道“归户”管理 渠道业务联动渠道建设作为银行业务的基础环节，其数字化转型的效果将直接影响银行在营销、产品、风控等其他领域的数字化表现。构建数字化渠道、实

39、现渠道间智慧联动不仅是银行数字化转型过程中的优先选项，其对于银行业务的发展及数字化转型效果的呈现都是不可或缺的关键部分。银行的渠道数字化能力主要体现在三个方面，分别是银行线下网点数字化转型、线上数字化渠道建设以及渠道间的联动互通，后续内容将围绕以上三方面开展对于银行渠道数字化建设能力的分析。来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制222023.4 iResearch Inc.数字化能力指标一：渠道数字化（2/3）智能工具的引入助力银行线下网点的数字化升级；网银、手机银行等线上平台成为银行线上用户的聚集地l 线下网点作为整个银行体系的触客前端，是银行探寻市场动态、捕捉客户需求的重要

40、渠道。作为长久以来公众接触最为频繁的金融机构，客户对于传统银行业务办理方式的依赖，决定了银行网点是银行数字化转型中不可忽略的重要部分。线下物理网点的数字化转型l 银行的线上渠道主要包括网上银行、手机银行、其他银行业务app、银行公众号、社群等线上用户群体聚集地。l 银行线上渠道是银行数字化、智能化升级最直接的体现。得益于智能技术商用化的成熟以及智能设备的普及，通过线上渠道银行业务摆脱了传统银行物理网点的地域限制及客户经理的服务及知识面的限制，有能力为客户提供更深入、全面、专业化程度更强的服务。智能化运营工具的引入1整体数字化氛围营造2虚拟助手智能柜员机器人客服 对于银行网点数字化升级最直接表现

41、是对智能化运营工具的引入，包括虚拟助手、机器人客服、智慧柜员机等，通过对银行网点软硬件水平的提升，在降低人力成本、提升工作效率的同时，实现银行网点数字化的初代转型。工作人员数字能力培训网点业务模式及流程数字化升级用户运营模式的数字化升级数字化系统搭建及维护 银行网点数字化转型的下一步是网点整体数字化氛围的营造，通过对业务模式、人员服务、软件系统等要素的全方面数字化升级，使引入的智能化运营工具在实际业务中得到充分应用，真正实现线下物理网点的全面数字化提升。银行线上渠道的搭建渠道数字化营销数字化产品数字化风控数字化来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制n网点数字化转型“两步走”：2

42、32023.4 iResearch Inc.数字化能力指标一：渠道数字化（3/3）业务联动性依赖于银行归户管理能力及业务联通体系的搭建n 全渠道交互-能力要求：渠道选择的高适配性与业务联动性l 渠道的数字化转型除了渠道工具层面的数字化提升，还有就是针对渠道运营方面智能化、灵活化选择与管理，利用数字化、智能化方式，以大数据作为后台支持，实现银行业务线上线下的触客渠道的大融合，为客户推荐适合业务渠道的同时也可根据客户需求变化实现渠道间的灵活转换。渠道数字化营销数字化产品数字化风控数字化客户渠道偏好分析（JM）内容管理（CM）平台集成（PI）渠道融合（OMO）数据防丢失（SPDL）渠道“归户”管理1

43、渠道业务联动性2 银行应转变客户运营理念，增强“归户”意识，以用户为核心，统一银行在不同渠道的经营行为，避免出现营销管理冲突、重复营销及短时间密集营销的情况。以“客户导向”转为“用户导向”提升银行“归户”管理能力n 全渠道交互-平台搭建：u用户经营策略统一u业务规则统一u各渠道享受的权益统一u各渠道经营行为统一线上渠道与线下渠道的联动营销模式n 线上发起，线下经营由线上公域或私域平台捕捉销售线索总行分行通过掌上银行、短信等进行初步营销（若营销失败）对接线下渠道将线索转交客户经理客户经理进行强针对性的二轮营销n 线下拓展，线上运营客户经理在网点或公域场景拓展客户帮助客户下载掌上银行，开通手机银行

44、业务，将流量引致线上私域平台通过线上大数据用户分析对客户进行针对性营销及常态化维护来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制242023.4 iResearch Inc 渠道数字化典型案例创新打造多场景多模态银行线下智慧网点，赋能数智化营销科蓝软件推出的“小蓝”是国内首创、具有独家专利、拥有完全自主知识产权的智能高柜数币机器人，赋能银行网点数智化转型，结合银行网点需求定制数字化服务，实现线上线下服务协同一体化。“小蓝”搭载华为鸿蒙3.0系统，可以连接网点自助设备、平板、智慧屏、物联网模组，实现设备间互联互通，为银行网点转型、创新型多场景应用提供更多有利条件。技术方面，“小蓝”还搭载

45、了智能语音，人脸识别、数字人民币兑换、远程虚拟柜员技术，可以为银行客户提供更多个性化服务。目前，“小蓝”系统升级，接入百度“文心一言”，可通过数据分析用户需求，提供智能对话、智能问答、智能运营、智能客服、智能营销等丰富的智能化服务。同时，“小蓝”已完成科蓝数字人的对接，智能化服务功能更强。该产品已获得中国人民银行印制科学技术研究所鉴别能力检测中心授予的现金机具鉴别能力认可证书。科蓝助力中国邮政储蓄银行打造创新型多场景、多模态智慧银行网点案例整体实践解读：智能创新：通过将传统高柜升级为智能高柜，实现交易型网点升级为营销型智能网点，连接网点自助设备、平板、智慧屏、物联网模组，实现设备间互联互通；增

46、加智能化营销服务，通过大数据分析、人工智能技术远程虚拟柜员及数字人服务，实现个性化推荐和定制化服务；多场景，多模态：构建多场景、多模态一体化服务体系，提供业务咨询、大额存取款、开卡、数字人民币、票据业务办理、云端银行、智能对话等多场景、多模态数智化服务；降本增效：通过释放人工柜员，充实客户经理队伍，由被动的“坐商”转变为主动的“行商”，实现自助服务节约成本提高服务效率与质量；还通过语音识别、人脸识别、指纹识别、数字人民币兑换等技术，实现智能化的认证和服务，减少人为因素干扰和误操作，提高了服务的安全性和可靠性。敏捷安装，易扩展，安全可靠：未改造柜台，直接通过U型槽部署安装；现钞箱布放在防弹玻璃内

47、，现金维护工作，不受场地和时间限制；结合科蓝在数字化银行强大的线上业务服务和开发能力，实现线上线下一体化；全面使用国密算法，实现金融自助终端的国产技术自主可控。现金业务开卡业务账户管理签约中心代缴费打印业务清机加钞终端参数设置设备管理对公业务投资理财网点监控日常运维高层管理版本管理报表管理业务审核-PAD端厅堂管理-PAD端客户信息详情及精准营销-PAD端人员调度智能语音助手数字人云端柜员数字钱包数币兑换查询数字钱包额硬钱包发行硬钱包兑换数字人民币与银行账户间兑换数字人民币与外币兑换运营端设备端来源：科蓝软件，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。渠道数字化营销数字化产品数字化风控数字化252023.

48、4 iResearch Inc.数字化能力指标二：营销数字化（1/3）建立以用户运营为核心的数字化营销体系，围绕用户全生命周期提供精准营销服务营销数字化作为在银行数字化能力建设中优先度、重要度与能力展现效果均位列前位的银行数字化能力评测指标，其对于银行整体的数字化升级效果的展现与影响力是不言而喻的。由于该项能力数字化升级效果易量化，银行受益直接，对于银行营销体系的数字化升级通常是银行“试水”数字化的第一步。营销数字化的核心是将传统银行业务由“客户导向”转变为“用户导向”，整个数字化营销流程全面围绕用户展开，以单个用户的实际需求为核心，结合大数据、云计算、人工智能等技术，精准刻画用户画像，全面捕

49、捉用户生命周期。银行营销能力数字化升级按照其用户运营流程被分为四个阶段，依据每个阶段不同的业务重点，针对性的部署各业务环节的数字化升级模式，具体情况如下：渠道数字化营销数字化产品数字化风控数字化数字化能力指标二营销数字化流程分析u 智能用户识别 人脸识别 扫码识别 卡证识别u 用户数字化画像 用户信息采集 数字化标签处理u 触客渠道的数字化升级 基于渠道数字化的用户触达环节建设u 远银中心数字化建设 数据格式自动修正 检测模型搭建 数字化考核体系 RPA数据统计u 用户转化体系 用户积分体系 用户权益体系 用户成长体系u 用户转化全流程概览 公域平台引客 私域流量运营u 用户运营监测流程 用户

50、信息搜集、建模、动态预测、分类调整的用户动态监测u 数字化用户检测模式 迁移分析、转化分析、流失分析、成本效益分析用户识别1用户触达2用户转化3用户运营监测4来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制262023.4 iResearch Inc.数字化能力指标二：营销数字化（2/3）用户识别阶段的升级核心是用户身份确认与数字画像建设；渠道数字化是用户触达环节数字化升级的基础渠道数字化营销数字化产品数字化风控数字化在用户识别环节，数字化升级的核心应用主要体现在两个方面，分别是用户识别方式的数字化升级以及用户数字化画像的刻画。营销数字化流程用户识别n 用户识别方式的数字化升级：主要体现

51、在通过AI识别、大数据分析等技术的应用，实现在多种模式下对于用户信息的确认及共享。主要的识别方式包括：人脸识别、扫码识别、卡证识别n 用户数字化画像：通过大数据的信息积累以及网络信息系统的互联互通，数字化升级帮助银行在用户信息采集、信息标签化处理以及用户画像完善方面提升较大。对用户信息的全面把握以及用户画像的精准刻画为后续数字化精准营销奠定基础。用户数字化画像涵盖的核心信息范畴包括：用户来源用户行为用户权益公私关系身份特征企业特征风险合规信用情况经营情况营销数字化流程用户触达在用户触达环节，数字化升级的体现主要在与渠道数字化能力的结合应用方面，在渠道数字化的基础上实现与场景式营销的结合，并通过

52、数字化运营管理在远银中心的使用，配合智能外呼系统灵活配置，开展嵌入式营销。n 数字化运营在远银中心的应用：n 渠道数字化在用户触达环节的应用：对于银行触客渠道的全面数字化升级，帮助银行实现多渠道的用户触达及渠道运营统筹。基于对用户画像的精准描绘，实现银行对于用户的分类管理，结合不同用户特点与场景需求，为其提供多渠道、多场景、策略化的用户触达服务，全面提升用户触达效率。远银中心用户动态监测模型的搭建2数字化人员考核体系3RPA对后台数据统计赋能4数据格式的自动修正1来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制272023.4 iResearch Inc.数字化能力指标二：营销数字化（3

53、/3）三位一体的用户转化体系助力银行实现数字化用户运营及转化；运营监测系统动态捕捉用户行为，及时调整用户分类渠道数字化营销数字化产品数字化风控数字化营销数字化流程用户转化营销数字化流程用户运营监测用户运营监测是对用户行为的动态捕捉，将大数据与机器学习技术相结合，在实现对用户行为检测的同时，利用检测到的用户数据预测用户未来动态，准确洞察用户行为及需求的趋势变化，及时调整用户分类，以实现对用户特征的精准把控。n 用户运营监测的流程及模式：捕捉用户信息用户信息建模未来动态预测用户分类调整用户运营监测流程用户运营监测模式及检测指标用户迁移分析用户转化分析用户流失分析成本效益分析用户转化是整个银行营销流

54、程中的核心环节，体现银行营销体系对用户生命发展全周期的把握。依据用户与银行业务联系的紧密程度，将用户分层管理，通过搭建用户成长体系、积分体系、权益体系的方式，激发用户活跃度，根据用户特征及需求，通过日常运营维护提升用户与银行业务的关联程度，实现对用户的逐级转化。n 数字化用户转化体系与流程：兴趣用户咨询用户购买用户深度合作用户核心用户通过广告投放及场景活动宣传，将来自公域流量的用户转化进银行私域流量池运用银行营销数字化升级搭建的三位一体的用户转化体系，结合用户数字化画像，逐步转化私域流量用户，充分挖掘用户需求，提升用户对银行业务的依赖度和忠诚度n 三位一体的用户转化体系包括：用户积分体系、用户

55、权益体系、用户成长体系私域运营公域引流客户满意度CSAT净推荐值NPS客户费力度CES来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制282023.4 iResearch Inc.蚂蚁链摩斯基于多年对银行营销投放场景的经验沉淀，建立了用户联营平台，基于隐私计算技术帮助银行合规地对接多维数据来进行精准营销。在蚂蚁及阿里生态流量与场景联盟的赋能下，摩斯通过对数据的安全多次加密计算，打通银行与消费场景，在不同的时间节点及差异化的场景端对用户进行个性化营销信息投放，精准有效地扩大营销效果，提升客户营销ROI。营销数字化典型案例蚂蚁链摩斯用户联营平台隐私计算技术助力银行数据安全合作，实现数字化精准

56、营销人群洞察加密场景服务平台分布式数据联合，进行人群及活动管理联合圈人活动配置投放策略效果分析接口权益发放SDK对账查询广告展示人群管理活动管理数据看板蚂蚁阿里系生态流量、外部平台连接，进行营销投放流量连接活动投放H5摩斯营销用户联营平台营销投放平台摩斯营销服务数据源商家加密场景管理效果分析后台管理账单管理智能投放渠道数字化营销数字化产品数字化风控数字化来源：蚂蚁集团，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。292023.4 iResearch Inc.数字化能力指标三：产品数字化（1/2）渠道数字化营销数字化产品数字化风控数字化产品销售产品设计产品升级迭代u 利用大数据建模分析出受不同类型客户欢迎的产

57、品特征，有针对性的推出适应线上金融市场环境与市场需求的金融产品。大数据、人工智能、云计算等前沿技术在银行产品领域同样得到了广泛的应用。对于银行来说，产品的数字化升级不仅仅是将其线下营业网点推出的信贷、理财等产品放到线上平台售卖，而是从产品的设计环节开始，重新塑造产品的价值链及商业模式，用数字化方式全面赋能产品从设计到销售、运营的每个环节，其数字化升级的核心主要体现在三个方面，分别是产品设计阶段的数字化能力应用，产品销售阶段的数字化智能营销以及后续产品的数字化运营与迭代升级。基于以上三方面的能力提升及业务模式转型，帮助银行实现产品领域的数字化、智能化提升。银行产品数字化升级核心环节展示前沿技术应

58、用赋能银行产品数字化设计、销售与迭代全流程u 属于银行营销数字化能力建设的一部分u 基于产品与用户的特征，精准营销，实现对用户的逐级转化。u 为后续产品升级迭代积累数据资源及技术能力，通过产品历史数据分析把握市场需求走势u 在后续产品升级迭代的过程中，客户经理的作用不可忽视来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制302023.4 iResearch Inc.数字化能力指标三：产品数字化（2/2）基于用户及产品的历史数据分析，实现精准产品设计与营销渠道数字化营销数字化产品数字化风控数字化数字化产品设计数字化产品营销n 产品的设计依托于市场的需求，数据分析明确产品设计思路基于对产品特

59、征及历史数据的分析，结合线上金融市场环境与线上群体的消费习惯，设计出符合线上市场需求的数字化产品，并依托数据模型预测该产品的未来收益情况。数字化产品的设计也包括数字化投资组合的构建，通过模型对不同资产组合风险与收益的测算，帮助客户快速匹配适合的投资产品。n 数字化产品营销是整个银行体系营销数字化能力建设的一部分，具体流程如下：数字化产品升级迭代12345私域流量池建设用户分层产品与用户的匹配用户运营售后追踪l 从公域平台吸引目标用户群体进入银行的私域流量池l 将用户按照自身的特征、消费习惯、风险偏好、自身需求等特征分类，将有相似特征的用户统一管理l 基于产品历史市场表现及消费者行为偏好分析，为

60、消费者群体找到最适合的金融产品，将二者特征匹配l 根据不同消费群体与金融产品的特征，安排在该领域有经验积累的客户经理，对该群体的客户进行针对性的私域流量运营l 实时跟进客户对金融产品的反馈，调整用户的资产配置及营销方式，为后续的产品升级迭代积累市场数据n 对产品数据运营的积累 对投放产品的市场表现进行追踪，积累产品数据与用户反馈，分析并调整营销策略，为后续产品迭代升级积累数据。后续产品升级迭代的方向仍需要产品经理的把控，对于产品经理的市场洞察能力、产品设计经验以及用户需求把控能力提出了更高的要求。来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制312023.4 iResearch Inc

61、.数字化能力指标四：风控数字化（1/3）银行智能风控体系由基础能力与业务能力两个核心部分组成银行风险管理领域的数字化升级是整个银行系统数字化升级的核心部分，风控作为银行业务能力提升的重要辅助环节，其核心工作原理就是通过分析处理历史数据，得出风险等级并展望未来风险变动趋势。通过将大数据、人工智能、云计算等前沿技术与银行风控业务的汇总融合，帮助银行风控流程实现线上化、数字化、智能化，全面提升银行对于客户、行业及地域的风险把控能力，帮助银行在客户资格审核及贷款批复、资产管理及投资组合构建等方面降低风险水平，提升银行整体业务效果。银行智能风控体系搭建主要由基础能力及业务能力两个核心部分组成，基础能力体

62、现在对于银行集团级风控数据信息库的建设以及智慧型风控平台的搭建上，业务能力主要包括对于银行智能交易平台及智能预警系统的使用。渠道数字化营销数字化产品数字化风控数字化银行智能风控体系、风控对象及方式展示风控数据库建设智慧型风控平台智能交易平台智能预警系统银行智能风控体系风控对象及风控方式n 公司客户及个人用户的风险画像和信用等级评分（包括：身份特征、财务状况、履约轨迹、行为偏好等）n 个人关系图谱及企业关系图谱的构建（包括对不同图谱视角的分析及相关谱系风险信息）n 行业评级报告及资产配置优化方案n 建立行业组合维度定量评价机制n 设定高风险行业预警机制n 区域限额计算模型设计n 建立地区组合维度

63、定量评价机制基础能力业务能力行业地域来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制用户322023.4 iResearch Inc.数字化能力指标四：风控数字化（2/3）银行数据信息库与智慧风控平台的建设是银行风控领域数字化、智能化升级的基础能力建设部分渠道数字化营销数字化产品数字化风控数字化智能风控基础能力建设数据信息库智能风控基础能力建设智慧风控平台作为银行智能风控体系建设的基础能力之一，银行智慧风控平台的建设是整个银行风控数字化升级的核心环节。通过搭建风控智慧平台，将银行整个风控流程涉及到的风险视图、组合分析、客户画像、业务流程及生命周期管理等环节串联在一起，完整的在智慧风控平台

64、上展现。除了风控相关的业务流程外，智慧风控平台还作为银行日常风险管理及相关业务的辅助工作平台，实现文档归类、工作流程追踪、日常管理审核、知识管理等功能。与其他银行数字化转型维度类似，银行风险管理领域的数字化升级，即银行智能风控系统建设，同样是立足于整个银行体系的数据治理及应用能力上。数据信息库的建设将各数据池（对公数据、零售数据、普惠数据等）与维度指标、数据模型、银行信贷业务及实际场景相结合，充分探寻数据背后的风险意义，为整个银行风控体系数字化建设奠定基础。同时，银行风控数据库的建设对于银行自身的数据整合能力及数据平台的搭建能力提出了更高的要求，包括数据处理、模型指标搭建、数据源的传输与合作等

65、方面。n 银行数据信息库建设：信贷数据 工商数据数据源征信数据基础数据处理层评级打标层报表输出层客户特征标签各指标打分情况全风险视图风险评级预警名单客户风险报告监控报告对来自数据源的数据进行数据处理，提升数据的完整性及可用度LogisticLassoXGBoost随机森林算法神经网络算法n 智慧风控平台：财务数据舆情监控 资产情况风控数据平台模型及算法风险智能管理平台日常功能风险管理文档归类工作流程追踪管理及审核 知识库管理日常运营功能：智能查询、消息代办、智能推荐全层级风险视图：总览视图组合视图客户视图组合分析：区域评级行业评级产品评级客户评级客户画像：信用评级风险预警关系图谱客户评级信贷业

66、务展示：对公业务零售业务评级及风控产品能力支持风控引擎AI技术及算法风控数据库其他风控工具来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制332023.4 iResearch Inc.数字化能力指标四：风控数字化（3/3）银行智能风控业务能力主要体现在智能交易风控平台建设与智能预警系统使用两个方面渠道数字化营销数字化产品数字化风控数字化银行智能交易平台是将线下低风险业务线上化，通过建立交易银行线上风控系统，实现对业务的批量化处理，提升风控、定额及批款效率。交易银行的线上化风控机制是将实际业务规则与评分模型（评分卡）结合，通过分数的排序区分高、中、低风险的客户，实现对客户风险的全面把控及自

67、动化审批。智能风控业务能力展现智能交易平台智能风控业务能力展现智能预警系统智能预警系统是根据银行业务特征及服务对象，设置不同的预警维度及风险预警等级，帮助银行在处理公司业务及零售业务的过程中，更直接、明确的了解客户风险维度，充分把控核心风险敞口。此外，智能预警系统中还包括可以捕捉风险传导与关联的风险传导模型，该模型是通过将算法模型与关系图谱相结合，基于某风险指标的变化推断出其在关系图谱中的逐级影响力，进而判断其对市场整体风险的影响。n 交易银行线上化风控机制评分卡：n 银行业务线上自动化审批流程：反欺诈评分卡申请评分卡行为评分卡催收评分卡贷前准入环节使用，主要用于对申请者背景变量的确认。跟踪合

68、同开始后的客户表现，预估其逾期及违约概率。对逾期或违约客户催收评分，其中包括还款率模型、账龄滚动模型及失联模型三个部分客户申请信息核实反欺诈核查人行征信申请评分卡通过人工审批拒绝未通过需人工审批n 智能预警系统的预警维度及预警等级：企业征信对公业务预警维度划分零售业务预警维度划分客户状态工商信息交易行为信贷行为司法信息身份特征信息履约信息财务状况行为偏好个人信用评分预警等级l 以上维度通常被认为是强制预警的高风险维度指标，影响整体模型违约率l 以下维度通常被认为是一般风险预警指标，对整体违约率的影响较低来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制342023.4 iResearch

69、Inc.底层结构支持：数字化指标象限展示通过优先度、重要度与支撑效果三重维度评测银行底层支撑来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。n 银行数字化的底层结构支持主要分为四个部分，分别是：金融科技：主要包括低代码、RPA、云计算、大数据、人工智能和区块链。数据管理：主要包括数据架构、数据标准、数据治理和数据安全。组织架构：主要包括核心的业务部门、数据部门、数据管理部门及CDO、技术部门，以及支撑的人力部门和管理部门。数字化人才及文化：主要包括招聘、培训及激励。另外，还有IT基础设施（数据中心、计算、存储、网络、运维）等，因不同级别银行标准差距较大，未放入本次统一指标中。底层结构支持指标象限说明n 该

70、象限从以下三个评测维度对银行数字化转型所涉及的各项底层支持指标进行了评测：数字化转型的优先度该指标重点评测银行各项底层结构支持指标的优先级，将评测重点聚焦于银行在数字化转型实操中的转型选择顺序，由象限图中的纵轴呈现。底层结构支撑重要度该指标衡量银行各项底层结构支持对于其发展的重要程度，重点关注该项能力对于银行数字化转型的影响力，由象限图中的横轴呈现。底层结构支撑效果该指标核心展现银行各项底层结构支持对数字化转型的直接效果提升，由象限图中的圆圈大小呈现，圆圈越大，该项底层结构带来的支撑效果在实际转型中的表现越明显。银行底层结构支持评测指标象限高低底层结构支撑重要度分析数字化转型优先度分析高低数据

71、安全人工智能培训数据架构及标准专门的CDO岗专门的数据部门区块链技术底层结构支持指标介绍*底层结构支撑效果分析由象限中的圆圈大小呈现，圆圈越大效果呈现越直接明显。绿：金融科技；蓝：数据管理；黄：组织架构；粉：人才及文化数据治理云计算大数据技术激励RPA低代码352023.4 iResearch Inc.底层结构支持指标一：低代码短期拉低数字化门槛，长期提升创新动力与技术自主性中短期来看，低代码不仅赋能IT人员，提高复用及开发效率，同时赋能于银行业务人员，便于软件的自主搭建，降低数字化门槛。长期视角中，低代码平台将企业需求与自主开发深度融合，打造出可持续性的、紧跟变化的IT服务能力来经受瞬息万变

72、的时代考验。但银行要在时代洪流中屹立不倒，仍需保持创新动力，而低代码赋予普通业务人员的开发技能可以促进新点子变现，激发员工创新，赋能银行探索第二甚至是第三曲线的描绘可能。来源：艾瑞咨询 2022年中国低代码行业研究报告。低代码为银行数字化提供成本与创新双驱动加速银行数字化加速银行创新 开发自主可控，能快速响应、紧跟变化，降低长期竞争中淘汰风险IT部门/软件公司新想法落地加速新点子落地，赋能员工产生正外部性业务部门新想法落地低代码自行搭建/后期优化升级短期：降低企业时间金钱双成本数字化门槛学习使用后期反馈运维/升级长期：更高效开发软件，打造自有开发能力帮助发现缺失环节，及时弥补业务流程个性化/优

73、化/简化落实过程中优化环节逻辑关系多回合交流反馈传统实现方式低代码实现方式IT人员：低代码将可复用代码打包为组件，更方便复用，降低开发时间业务人员：可视化开发赋予其软件搭建能力，省去定制开发费用或专业IT人员雇佣费用低代码核心能力降低数字化门槛，抚平银行数字化转型需求流程设计倒逼银行业务与组织流程完善，打好数字化底层基础业务/组织管理单环节数字化用户操作流程梳理环节串联低代码开发起点：流程设计流程完善机制业务部门低代码RPA人工智能数据安全培训及激励362023.4 iResearch Inc.底层结构支持指标二：RPA优化人力成本，提升业务效率，助力银行创新RPA一般与低代码BPM模块或单独

74、BPM产品配合，RPA开发者常不具有流程设计权限，甚至无API调用权限，大多以模拟键鼠形式完成重复工作（即非侵入）。RPA致力于将繁琐复杂的重复性的工序实现自动化操作，降低了人力成本及人工易导致的误差概率，从而大大提升了业务效率。从银行业务层面来讲，RPA可用于抵押贷款处理、信用卡审批、账户运营和托管清算等多种具有重复性特点的业务场景。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。低代码RPA人工智能数据安全培训及激励RPA流程自动化软件在银行数字化转型中的价值技术层面办公层面业务层面 与其他软件集成，系统稳定性高，且能满足灵活部署的需求。使得业务流程标准化，降低人力资源成本，提升决策效率。作为接口打通

75、系统间数据，构建数字化环境，实现业务线自动化。RPA可以无缝集成至其他软件，在不改变现有系统功能及稳定性的情况下，轻松实现自动化。OABPMERP RPA流程繁琐重复工作量大数据质量差人工核算易出现误差耗时耗力 业务流程标准化实现24小时执行任务优化人力成本减少人工操作误差合规性得到保障 RPA人工人工抵押贷款处理客户服务托管清算报告、报表自动化信用卡审批账户运营 372023.4 iResearch Inc.底层结构支持指标三：人工智能改变银行传统作业服务模式，提升业务运营水平来源：艾瑞咨询2022年中国AI+金融行业发展研究报告。算力：AI算力基础数据：数据资源管理信用风险警示人脸核身团伙

76、欺诈防范风控决策支持内部合规风控智能支付智能客服业务人员培训智能催收安防监控理财精准推荐团伙作案分析需求监测识别chatbot产品定价智能财税算法：模型工具准备协同并行的AI+银行应用应用层：面向银行各类业务场景，改善银行业务痛点，提升银行业务运行水平基础层技术层算法研发：AI模型生产AI芯片智能服务器高性能计算平台超算中心智能云AI基础数据服务大数据治理与数据智能化AI开发平台AI开放平台计算机视觉机器学习知识图谱智能语音自然语言处理理想的AI银行产业链状态：AI+银行应用服务海量银行业务场景智能营销低代码RPA人工智能数据安全培训及激励382023.4 iResearch Inc 底层结构

77、支持指标四：数据安全多种技术配合，构建完整数据安全体系数据安全是银行数字化转型重要的底层结构支撑。从国家和监管层面看：数据安全是金融系统稳定的重要保障，也是银行合规的重要考评标准。从银行自身风险看：数据安全是反欺诈和自身稳定运营的关键。从用户服务和声誉度看：数据安全可有效保障用户隐私，维护银行声誉。数据安全技术体系复杂，但根据目的，可以分为：（1）保障数据不被丢失，具体包括容灾、备份等技术。（2）保障数据不被篡改，具体包括防火墙、访问控制、监控和审计。区块链技术等。（3）保障数据不被泄露，具体包括加密技术、隐私计算、数据遮蔽等。数据安全大致可有两个方向：对数据本身进行控制（类似于强制存取控制）

78、和对用户进行控制（类似于自主存取控制），前者属于狭义数据安全，后者与网络安全等关系密切，属于广义数据安全，两者相互配合，缺一不可。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。低代码RPA人工智能数据安全培训及激励数据安全的重要价值数据安全核心技术趋势国家监管风险防控客户信任及银行声望 理念：数据可用不可见，尤其适合多主体（如银行间、银行与电信运营商间）的数据互通与使用。技术实现路径：以密码学为核心的技术实现；融合隐私保护技术的联合建模；依托可信硬件的技术实现。应用场景：多集中于银行风控类、营销类的场景，如精准营销、存量用户促活、个人/企业借贷风险识别等。隐私计算零信

79、任安全 理念：永远不要信任，始终验证。技术组成：最小权限原则；微分割；多因素认证（MFA）；实时监控和分析；数据加密。应用场景：主要解决数据从银行内部员工泄露或者外部用户伪装成内部员工窃取数据。除了对银行内部员工进行统一身份建设，实现权限管理及访问控制外，该技术还可用于全域风险计算、资源安全访问等风控场景，实现全域风险感知。银行业数字化转型需要大量的数据支持，包括客户数据、业务数据、交易数据等等。如果这些数据泄露、被篡改或被盗取，将对银行业造成严重的损失，甚至可能引发金融风险。因此，保障数据安全及完整性是银行风险防控的必要举措，助力银行有效规避业务、合作伙伴及合规性等各类风险。银行业具有数据密

80、集、强监管、高安全标准的特性，在金融行业中受到的政策约束最为严格。银保监会、中国人民银行等有关机构颁布各项指导意见及安全规范，强调建立数据全生命周期的安全闭环管理机制。加强银行业数据安全治理，保证数据的机密性、完整性及可用性是国家金融系统金融系统稳定的重要保障。客户是银行业数字化转型的核心，银行业务积累了大量的客户相关数据，保障客户数据安全，有利于提升客户对银行的信任和满意度，增强客户粘性，从而提升银行的品牌形象，推动其业务发展。392023.4 iResearch Inc 数据安全整体架构案例展示银行数据安全治理体系标杆案例来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘

81、制。工商银行数据安全治理体系建设银行数据安全治理体系低代码RPA人工智能数据安全培训及激励采集销毁存储加工交换传输持续评估改进系统开发数据安全威胁分析技术标准落实业务场景落实开源商用软件约束静态测试动态测试渗透测试数据资产治理数据资产目录体系敏感数据识别及测绘数据血缘关系构建生产防护控制监测预警应急预案管理体系1.组织架构领导小组组织架构人员配置各方职责2.制度体系管理办法规定实施细则业务发展监管合规风险平衡 建设银行构建完备的数据安全治理体系，保障业务发展与安全风险间的平衡。主要措施包含：机制细化流程、数据安全与信息系统同步建设、提升数据资产治理水平、完善网络及数据安全防护体系、持续评估改进

82、数据安全管理能力等。工商银行重点聚焦数据安全各项问题，主要从数据安全方针策略、数据安全组织架构及数组安全规范体系三方面着手，“科技”与“业务”双管齐下，开展数据安全管理工作。采集传输存储处理交换销毁数据生命周期支撑环境云环境网络环境主机环境终端环境应用环境物理环境工具数据分类分级数据传输安全数据存储管理数据脱敏管理数据接口安全数据清洗/销毁数据源管理数据可用性管理数据备份与恢复数据正当使用数据交换监控介质销毁管理统一认证管理恢复备份数据资产管理数据防泄露监控/审计数据源认证数据供应链管理数据安全门户日志管理数据合规管理技术措施人员数据管理能力运营能力技术能力监督检查能力人员意识制度方针和总纲制

83、度办法流程、规范、指南等计划、报告、日志等组织决策层管理层执行层监督层遵循国内外法律法规境内外监管合规国家国际标准402023.4 iResearch Inc.数据安全典型案例蚂蚁链摩斯：中国隐私计算行业的领先布局者和卓越推动者 蚂蚁摩斯是隐私计算行业的领先布局者：早在2017年，蚂蚁集团启动了MPC项目，并于2018年正式发布蚂蚁摩斯品牌。蚂蚁摩斯通过多年来的产品和技术能力沉淀，打造了行业领先的隐私计算产品。多样化的产品服务、多维度的技术能力：蚂蚁摩斯可以为用户提供软件和软硬结合一体机、分布式和集中式多个不同的产品方案，且拥有世界领先的核心算法能力、低耗能高精度MPC、自研TPM芯片、自研蚂

84、蚁卡等多维度领先的技术能力。进而形成了蚂蚁摩斯在“产品安全、产品性能、产品形态、生产经验、资源连接、用户服务”等方面的卓越产品优势。部分发展成果：截至2023年4月，蚂蚁摩斯已服务300余家行业客户，拥有1100余项自主研发专利，获得金标委、国密、信通院等权威机构20多项认证。曾获得国际隐私计算顶级赛事iDASH2019MPC大赛、iDASH2021同态加密和联邦学习、iDASH2022MPC大赛世界冠军。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。服务完善售前：专业团队为不同客户定制解决方案售后：交付/升级、日常运维、产品培训等，全流程专人跟进，全面保障多产品形态软件：隐私计算一站式产品，支持分布式

85、和集中式软硬一体机：软件+密码卡/TEE卡/GPU加速连接器：open api系统标准化对接、Flow多引擎互联互通蚂蚁链摩斯（MORSE）：大规模金融级隐私计算产品隐私计算功能联合营销数据开放联合风控联合科研应用场景安全匹配安全模型安全统计安全脚本匿名查询模型预测策略服务SAAS安全摩斯引擎MPC/FL/TEE互通引擎其他厂商隐私增强服务多引擎互通安全合规全生命周期安全保障：计算前分级授权，计算中算法+规则双重保护，计算后日志审计。多项权威认证：金标委MPC首批认证，信通院、国密等认证。性能超群离线支持10亿级数据计算在线支持千万级实时请求，毫秒级时延获得四次国际idash大赛冠军：MPC、

86、同态加密、联邦学习等生产高可用实践经验丰富：300+机构实践打磨，积累了大量经验可扩展的架构设计、自助化运维、数据备份与恢复等系统对接：支持与上下游系统打通，提升作业效率资源丰富蚂蚁阿里系平台流量资源外部平台流量资源数据服务商资源隐私计算软件MORSE Edge 隐私计算一体机MORSE Station 隐私计算连接器MORSE Flow产品隐私底座数据管理节点管理网络管理引擎管理.低代码RPA人工智能数据安全培训及激励412023.4 iResearch Inc.底层结构支持指标五：培训及激励思维、技能和收益，三者相互促进来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。底层结构支撑指标培训及激励数字化转

87、型离不开人才的支撑。人才的获取途径主要有三种：招聘、培训和激励，其中招聘和培训关系到人才的思维和技能，而激励关系到人才的意愿和企业整体的数字化文化。招聘尽管是获取人才的重要手段，但它仍应在有完整的培训和激励措施之后，这是因为，如果缺乏良好的文化与成长土壤，则要么招不到合适的人，要么招到的人留不住，要么人才被同化掉。培训应是全员的、长短结合的、线上线下结合的、思维技能结合的、有测试检验的（不同于一般分享）、员工可对效果进行打分及意见反馈的。激励主要是实现意愿、能力、责任、权力和利益五要素之间的对等与平衡，以防止数字化孤岛（即某部门数字化水平显著高于其他，但由于主客观原因，推广不到更大范围）。培训

88、激励 培训内容思维方式：数字化的内涵，数字化的价值，银行数字化的典型场景；数字化技能：数据批处理、数据统计分析、数据辅助决策、数据应用构建、数据治理、数据安全；培训方式集中脱产培训和工作中的微课堂相结合，线下与线上相结合，理论与实操相结合、内外部相结合；注意事项参培人员应可对培训内容进行打分和反馈。第一步现有机制下发现优秀方法/应用及相应的优秀人才；第二步给予优秀人才更大的权责，使得优秀方法在更大范围推广，同时赋予物质、精神奖励，鼓励其产生发明更多优秀方法/应用，同时带动其他人效仿；第三步赋予既定数字化人才更高权重，去挖掘新的数字化人才。低代码RPA人工智能数据安全培训及激励42银行数字化转型

89、背景介绍及难点剖析1银行数字化模型详解及落地指南2iResearch-数字化转型卓越服务商评选3卓越服务商典型案例展示4趋势洞见：银行数字化发展趋势展望543卓越者入围说明Qualification Statement for Outstanding EnterprisesiResearch：“中国银行数字化转型卓越服务厂商评选”艾瑞咨询研究团队&产业专家团队 所有的入围者，均为接受过研究团队调研的企业，其在综合能力或者关键能力方面获得了研究团队及产业专家团的一致肯定。“中国银行数字化转型卓越服务厂商”的选定，艾瑞咨询研究团队征询了来自国有商业银行、股份制商业银行等需求端专家的意见，外部专家团

90、站在技术水平及服务能力的角度提出了相应的观点和看法。“中国银行数字化转型卓越服务厂商”由艾瑞咨询研究团队及产业专家团共同提名，研究团队也在最大程度上实现了对厂商的触达。对未展开调研或者未接受调研的企业，艾瑞咨询不对其发表任何评判观点。“中国银行数字化转型卓越服务厂商”不代表企业排名，也不能说明未入围者完全不具备产品力或市场力的优势。本次调研仅为对企业的当下能力判断，不代表对企业的长期判断。442023.4 iResearch Inc iResearch-卓越者 评估指标介绍iResearch-卓越者（2023，中国银行数字化转型服务厂商）核心评估指标行业深耕程度项目积累项目效果达成度（高）项目

91、类型覆盖度（高）项目数量（中）服务客户情况服务客户数量（中）客户业务规模及市场地位（高）行业理解程度银行业务服务覆盖度（高）银行业服务时长（低）产品与技术能力产品、技术的迭代能力迭代支持能力（高）产品升级迭代的发展规划（中）产品使用与服务提供能力方案适配度（高）产品设计完整性（高）个性化需求的满足度（中）服务能力服务质量与服务全面性一站式智能运维服务提供能力（高）服务稳定性与持续性服务的稳定性与连贯性（高）“陪伴成长式”服务提供能力（高）技术的使用与创新技术使用成熟度（高）前沿技术融合能力（中）技术人才团队建设（高）生态能力资源整合与生态合作能力联合技术研发能力（高）协同企业合作能力（高）其他

92、衍生服务（中）服务流程完备度（高）服务需求匹配度（高）生态内业务拓展能力（高）示例一级指标二级指标三级指标打分标准说明：各项指标评测结果均来自于内部及外部评审团队，根据参选企业提供的资料及调研、走访结果，结合团队专家自身对行业的认知及经验积累，综合评断得出；具体卓越者榜单情况见下页。l 评测说明：评测模型主要包括服务厂商的行业深耕程度、产品与技术能力、服务能力及生态能力四个核心维度，最终评测结果的产出来自于对以上四个核心维度的综合考量，为了更全面的量化各服务厂商在核心维度下的具体表现，将核心维度进一步拆分至二级、三级评价指标，并给予其不同的评测重要程度等级，具体指标如下图所示：来源：专家访谈，

93、公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制452023.4 iResearch Inc.iResearch-卓越者 入围厂商（1/2）数字化能力建设服务商银行科技子公司数字化能力建设服务商银行IT解决方案服务商注释：榜单内企业排名不分前后，按企业中文名称音序排列来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制iResearch-卓越者（2023，中国银行数字化转型服务厂商）基于以上评分体系，综合艾瑞咨询研究团队及外部专家团队的评估结果，将表现优异的前50家银行数字化转型服务厂商纳入“iResearch-卓越者”榜单，榜单分为银行数字化能力建设服务商，包括银行科技子公司、银行IT解决方案服务商、银行数字化创新服务

94、商三个细分类型，及银行数字化核心技术服务商共四类。榜单不代表对厂商梯队的划分，入围者均具有某一方或多方面竞争能力，具体榜单如下：中国银行数字化转型卓越服务厂商TOP50榜单462023.4 iResearch Inc.iResearch-卓越者 入围厂商（2/2）中国银行数字化转型卓越服务厂商TOP50榜单数字化能力建设服务商银行数字化创新服务商银行数字化核心技术服务商注释：榜单内企业排名不分前后，按企业中文名称音序排列来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制47银行数字化转型背景介绍及难点剖析1银行数字化模型详解及落地指南2iResearch-数字化转型卓越服务商评选3卓越服务商典型案例展示4趋势

95、洞见：银行数字化发展趋势展望5482023.4 iResearch Inc 产品层智能管理中台评估量化系统分析策略中枢业务服务集群分析决策智能语音模型管理知识图谱全面风险预警贷前决策贷中行为贷后管理精准营销营销场景风险探查风险决策运营场景企业征信服务营销策略服务智能运营服务百融云创技术与业务深度结合，助力金融机构数智化转型来源：百融云创，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：百融云创，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。人工智能、云计算和机器学习等技术市场洞察层数智化转型客户洞察百融云创行业研究院解决方案层普惠金融解决方案消费金融解决方案财富管理解决方案趋势聚焦解决方案汽车金融解决方案小微金融供应链金

96、融信用卡业务互联网金融银行客户价值提升券商存量提升权益运营乡村振兴系列绿色金融系列资产质量提升数智化信创定制系列乘用车金融商用车金融设备机械金融一站式信贷管理解决方案主营业务层智能分析与运营精准营销服务保险营销服务场景层信用卡丨个人信贷丨消费信贷丨财富管理丨小微企业贷丨绿色金融丨汽车金融丨供应链金融丨 1.行业领航者2.技术探路者3.业务深耕者4.体系奠基者行业洞察赋能数字化运营赋能数智化技术赋能全场景业务赋能大众中小微企业 金融生态圈层金融技术丨金融产品金融业务丨金融解决方案银行金融机构 百融云创在数据要素安全及隐私合规层面秉承高标准、严要求、强自律的理念，积极助力创建行业标准，在金融行业数

97、智化服务中扮演带头者、践行者等多重角色。数据安全隐私合规获得行业首个SO27701隐私信息管理体系认证，率先完成从信息安全管理体系到隐私管理体系的拓展；凭借过硬的数字技术和安全能力成为中国信通院组织发起的“隐私计算联盟”成员单位；成功获得多项国家发明专利，为人工智能、云计算等多个关键技术实现创新选代。产品技术人才服务百融云创一直投身于服务中国金融行业数智化发展，对金融行业数智化服务累积了深刻的行业洞察和服务经验，使得在精耕服务的过程中对需求侧有更为深刻的理解，并将战略思维嵌入产品、服务及解决方案中，辅助客户实现业务与管理的提升。打造与客户嵌合的行业服务体系，满足不同发展阶段、各类型客户的差异化

98、需求，引领金融行业发展。单一产品系统化解决方案创新型联合探索技术层人工智能云计算区块链机器学习AI算法隐私计算 智能语音百融云创人工智能实验室百融云创数智化解决方案成果展示百融云创数智化服务布局百融云创是中国金融行业数智化服务赋能者，通过独立研发的SaaS云突破性运用人工智能、云计算和机器学习等技术，为金融行业提供高适配性的产品及解决方案，并基于长期对行业的理解和洞察，帮助金融机构完成数智化发展，实现全面赋能。目前，客户覆盖六大国有银行、十二家全国性股份制银行、上千家城市商业银行和农村商业银行、汽车金融公司、保险公司等超7000家金融机构。主营业务包括智能分析与运营、精准营销服务、保险营销服务

99、。492023.4 iResearch Inc.百融云创打造AI+金融服务生态，推动数智化转型纵深发展来源：百融云创，艾瑞咨询研究院研究及绘制。数字化系统工具客户洞察智能匹配常态运营迭代评估u客户需求u百融云创解决方案希望能借助数智化手段，跨越客户经理的服务边界，精准覆盖潜在的价值客户以及目标客群，以期提升MAU 和 AUM 双指标。搭建本地化营销策略库：开发和评估营销策略共13条，助力5家支行完成营销试点工作，共匹配50万客户群体，整体营销策略提升度达到70%。优化营销模型底层逻辑：实际应用机器学习模型6个，涵盖产品营销响应、客户精准运营范围。推动客户分层：通过链式输送，以“数字链条”滚动式

100、与客户产生交互，加深对客户的认知，完成客户分层。搭建营销效果可视化平台：全面整合各项指标及功能需求，并以可视化的形式直观展示，实现行内财富管理数字化营销的闭环工作。“4+1”体系助力财富管理数智化升级u项目成果决策引擎为金融信创夯实基础u客户需求基于金融信创要求，逐步替换原先的国外决策引擎产品，完成决策引擎的自主可控。u百融云创解决方案信息中枢模型中心统计分析中心名单管理业务产品管理风险报告模型优化系统管理一站式决策引擎平台u项目成果数据聚合，构建数智决策关键链路：对接该行企业级数据中台，实现中台数据一次对接、多场景通用，可见即可用。策略布控，全生命周期可视化管理：覆盖了策略配置、测试、试运行

101、、上下线等全生命周期。智慧运营，打造决策全流程闭环：策略监测、预警等功能，可帮助业务快速感知异常波动风险，解决策略不佳、效果衰减等问题，及时调优策略。智能语音推动金融服务迈向交互新时代u客户需求 替换人工质检，提高质检效率。客户服务数字化升级，节约人工成本。u百融云创解决方案Transformer架构算法模型语音识别语义理解ChatGPT同源技术百融云创智能语音机器人u项目成果降本：将智能运营中的AI语音服务功能成功嵌入客户银行零售业务条线，相比此前人工工况，“IVR+人工”模式节省成本约50%，“IVR”模式则可节省成本约90%，且两种模式考核结果接近人工服务标准的90%至95%。增效：百融

102、智能质检方案日均质检量增加至原有质检量的12.5倍；日均成本降低至原有成本的10%；日均违规差得率降低至原有成本的10%，通过全量高效质检，有效降低了投诉率。百融云创数智化解决方案成果展示502023.4 iResearch Inc.保利威领先的数字化直播与全链路视频运营服务平台，为商业银行数字化营销赋能保利威是国内领先的企业级视频SaaS服务商，致力于通过可集成、可定制的视频直播技术，为企业搭建自主私域直播系统，以全案策划、现场执行、咨询诊断、直播人才培养等全链路视频运营服务，赋能商业银行数字化营销，帮助商业银行通过直播实现场景革命，加速服务路径数字化，重塑用户链接模式，以优质内容与精细运营

103、激活私域增长。截止目前，在银行直播营销领域，保利威已与招商银行、宁波银行、北京银行等多家商业银行建立了稳定的合作关系。用户吸引用户关系用户画像用户培育用户触达用户筛选用户链接用户留存用户分享用户转化用户信任用户激活POLYV私域直播保利威私域直播十二模型与商业银行直播方案介绍设计宣发氛围营造数据运营全案策划内容脚本直播搭建基于节日场景的福利活动，如七夕节、中秋节、国庆节等安排营销直播，围绕每个节日提前制定不同的直播主题。对单个节日进行单场策划并写脚本。包括前期用话题进行预热为后期直播带来流量；中期用直播和展厅活动点燃直播现场；后期用温暖故事精彩收尾。提供线下多功能演播室搭建服务。直播间分为入门

104、级直播间，企业级直播间以及广电级直播间。不同等级的直播间能够满足不同企业的需求。将整场直播分为不同的故事场景，使得整场直播具有连贯性且节奏感强。同时，提前预告在不同环节的优惠活动或者礼物以实现引流及留住消费者。为直播环节设置不同的情景故事。直播每个环节的开头部份引入提前预热的话题，吸引更多消费者收看以及营造直播间的氛围。直播时后台操作，监控直播数据及复盘分析，汇总统计主播平台数据，并根据数据分析调整直播运营策略，为改善数据提出建议和解决方案。来源：保利威，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制512023.4 iResearch Inc.网易数帆数字生产力模型为银行沉淀数字资产，驱动数字化提质增效网易数

105、帆是网易旗下ToB企业服务品牌，定位于数字化转型技术与服务提供商，依托网易20余年互联网技术积累，推出三大数字生产力模型，帮助企业发展软件生产力、数据生产力、智慧生产力，沉淀企业数字资产，为企业数字化转型提质增效。网易数帆聚焦云原生、大数据、人工智能、低代码四大领域，拥有数十款PaaS、SaaS产品和丰富的银行业场景化解决方案，致力于以经验丰富的解决方案和服务团队助力银行数字化转型成功。来源：网易数帆，艾瑞咨询研究院研究及绘制。1.银保监及信创政策持续强化引领2.机构通过顶层设计明确数字化战略地位及目标3.数字技术与核心业务深度融合4.数字化投入占营收比例稳定提高银行数字化转型以资产为重银行领

106、先步入数字化深水区数字资产丰富度是衡量企业数字化水平的核心指标软件资产数据资产智慧资产积接口，聚模板，快开发破孤岛，保质量，提价值沉淀模型，适配场景，促进创新易使用、易管理、高质量、高价值的企业数字资产为企业数字化提质增效沉淀三大数字资产发展三大数字生产力云原生底座微服务DevOps中间件稳定性保障平台原子服务与数据服务事件APIs可组装业务能力资产聚合API 领域服务 聚合事件UI组件 逻辑组件 页面模板 应用模板可复用低代码资产资产入驻安全合规验证资产认证软件资产生产软件资产运营运营统计访问控制专业开发Pro-code低代码开发Low-code软件生产力模型数据文化人才培养大数据基础平台数

107、据中台湖仓一体实时计算开发治理一体化数据指标数据标准数据模型数据质量数据地图数据安全智能风控监管报送客户画像数据可视化运营平台智能决策数据技术数据应用数据资产数据运营DataProductDataFusion数据场景DataOps数据生产力模型智慧生产力模型可多模态内容理解内容审核智能交互智能风控舆情分析代码智能智能画像小样本多模态大模型知识图谱算法模型训练数据量化分析算法仓库培训部署平台自动机器学习机器学习平台AI算法技术智慧资产智能应用网易数帆银行数字化方法论522023.4 iResearch Inc.网易数帆数字生产力模型为银行沉淀数字资产，驱动数字化提质增效网易数帆立足技术优势，以领

108、先数字化技术积极融合银行核心业务需求，围绕三大数字生产力模型，推出十多套银行场景化解决方案，目前已在工商银行、兴业银行、浦发银行、渣打银行、华夏理财、浙商银行、江苏省农信社、杭州银行、杭州联合银行等多家银行业金融机构投入应用，持续助力机构数字化提质增效。来源：网易数帆，艾瑞咨询研究院研究及绘制。网易数帆银行数字化解决方案银行软件生产力银行数据生产力银行智慧生产力数字化风控监管报送管理分析行长工作台分/支行工作台客户经理工作台风险监控风险传导智能辅助数字化合规数字化运营数字化营销数字化风控实践实践云原生分布式底座敏捷软件开发智能风控分布式微服务云原生中间件平台稳定性治理数据一致性立体化监控信创自

109、主可控DevOps持续集成交付智能开发平台客户洞察 运营分析客户触达 标签体系银行应用效果实现了“实体33个，数据结构187，页面17个，页面逻辑291，全局逻辑167，复杂逻辑节点53个”的复杂开发需求。仅有2名专业开发的9人团队，将开发周期从45天缩至10天。某国有银行低代码开发平台杭州联合银行监管报送解决方案架构图需求背景l数据来源分散，报送出口分散l各子行对业务和监管口径理解不一，数据质量不可靠l纯手工取数报送、校验，费时费力易出错l主行监管无抓手，报送问题难溯源l开发需求增多变快，资源能力难满足l已有组件资产难复用l传统开发协作效率低l金融级安全合规要求日趋严格实现同源数据、分层管理

110、、数据整合质量规则覆盖率提升50%质量问题整改率提升65%月报提效2天，季报提效7天平均问题定位时效节约5H监管政策变动响应率提升30%应用通过行内代码合规检查，独立部署运行在生产环境，完全符合金融行业安全要求。独立部署安全合规搭建快速提效显著提质增效需求背景解决方案构图银行应用效果业务方提出响应低代码应用开发者专业开发者一站式搭建企业复杂应用行业定制化应用产品数字化职场关怀营销管理精准营销办公数字化生产数字化提出复用沉淀可复用的IT资产（组件、页面、应用）上游业务系统客户类数据源产品类数据源协议类数据源其他数据源监管主体银保监报送人民银行数据报送外管局&其他监管门户监管集市ADS-报表模型D

111、WS-指标模型DWT-监管台账DWD-公共层明细数据ODS-贴源层数据数据治理网易数帆银行数字化解决方案及实践案例53银行数字化转型背景介绍及难点剖析1银行数字化模型详解及落地指南2iResearch-数字化转型卓越服务商评选3卓越服务商典型案例展示4趋势洞见：银行数字化发展趋势展望5542023.4 iResearch Inc 趋势及展望（一）：数智化银行数字化体系建设将更加完善，逐步覆盖更多业务场景，为用户提供全面、便捷的金融服务从整个银行业金融科技赋能程度与数字化转型阶段来看，目前大多数国内银行仍处于转型1.0的线上化阶段，处于该阶段的银行数字化能力比较薄弱，在实现业务线上化的基础上，仅

112、在少数几项业务板块（如：营销、风控等）探索性开展数字化业务的能力升级。对于头部大行来说，目前基本已经进入了银行数字化转型的2.0阶段，银行在业务数字化转型及应用方面的能力较为完整，对于银行业务场景也实现了一定程度的数字化覆盖，并且在某些业务条线，头部大行的技术能力应用也能够达到数智化初级水平。随着国内银行业在金融科技、IT系统建设等数字化领域投入成本的增加，银行数字化业务服务能力水平将进一步提升，前沿技术的融入将推动银行整体迈入数字化新阶段。与此同时，银行数字化转型进程的推进也将逐步覆盖更多的业务条线，特别是线上化难度大、业务较为复杂的对公业务条线，或将成为近几年数字化升级的重点发力方向。此外

113、，银行数字化升级的业务板块也将会更多的关注用户体验与用户服务，将数字化、智能化技术应用于解决用户投诉、保护用户权益、产品智能决策等方面，在满足用户需求的同时利用数字化技术为用户带来更好的服务体验。国内银行数字化转型发展趋势分析数智化1.0 线上化阶段国内银行业数字化转型阶段分析2.0 数字化阶段3.0 数智化阶段头部银行n 数字化能力较为完整n 银行业务场景实现了一定程度的数字化覆盖n 部分业务条线达到数智化初级阶段头部银行未来发展趋势n 数字化阶段的完善：对银行业务场景更全面的数字化覆盖n 数智化阶段的探索：对银行业务条线更深入的数智化应用普通银行n 数字化能力较为薄弱n 银行业务场景数字化

114、覆盖程度低，少部分业务场景实现数字化升级普通银行未来发展趋势n 能力提升:通过技术采购的方式提升银行数字化能力n 场景部署：将数字化技术应用于更多的业务场景来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制552023.4 iResearch Inc 趋势及展望（二）：开放性数字化升级推动开放融合的金融生态体系建设，促进国内开放银行业务的发展随着金融科技在银行业更广泛的应用以及国内商业银行数字化转型进程的推进，银行与客户之间的交互方式与服务模式正逐步发生改变，以用户为核心、与场景相融合的数字化金融生态建设将成为国内银行业未来发展的新趋势，由传统银行逐步向开放银行探索是国内银行业数字化发展与

115、生态建设的“进阶之路”。开放银行是指商业银行通过标准化API、SDK、H5、小程序等连接方式与生态内金融科技公司、第三方开发者、供应商等其他合作伙伴相互融合，共享数据、算法、交易流程与其他业务功能，为生态内的合作伙伴输出金融服务能力，由生态内的其他参与者为用户提供场景化的金融服务，实现对于银行商业模式与经营模式的数字化重塑。此外，开放业务通过银行系统与产业平台、企业业务系统的连接，拓展了银行业务的服务边界，将终端服务客群衍生至传统银行服务难以触达到的长尾用户，全面释放生态内的数据价值与规模价值。国内银行数字化转型发展趋势分析开放性第三方开放银行平台商业银行客户IT技术服务商银行科技子公司互联网

116、企业金融科技公司服务渠道产品线核心系统API、SDK等接口连接分享数据、算法、交易流程等信息传统银行业务服务模式，直接触达客户并为其提供金融产品与服务通过场景平台触达客户，为其提供金融产品与服务场景提供，流量引流技术支持数据分享技术支持数据分享来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制562023.4 iResearch Inc.趋势及展望（三）：敏捷性薄前台，厚中台，强后台未来银行的数字化建设方向朝着敏捷性方向迈进，具体表现在组织架构及IT架构两方面的“薄前台、厚中台、强后台”策略。如此一来，一线业务更灵活，能快速顺应市场需求变化。中台集成银行整体数据、运营、产品、人员及技术能力

117、，为前台业务的交付做强有力支撑。后端布局高效算力体系，实现动态负载均衡，完成去核心化银行系统的代际演进；同时加强数据合规及网络安全，提高风险应对能力。来源：艾瑞咨询研究院研究及绘制。商业银行的“薄前台、厚中台、强后台”组织架构IT架构薄前台厚中台强后台 轻量化人工销售，更多运用大数据、标签、客户分级进行精准营销、解放人力，将其职能更多地转向后台运营。银行风控、运营、产品等部门应具备雄厚的人力及数字化能力支撑，技术人员与业务人员相互协同。数字化转型需要有强大的战略规划支撑。就银行而言，总行需强化“决策大脑”智能，做好营销端、风控端、IT端的保障工作。多类型业务中台+统一的数据中台，以沉淀前各业务

118、经验，同时面向前端提供共性、标准化的服务，做好前后台之间的有效衔接。数据中台方面需要做好清洗及治理，统一数据标准后赋能于前端业务。采用应用组件微服务化，能更快速地响应前端需求，松耦合、易扩展，有利于快速衍生新业务及定制化服务的开发与维护。包含网络安全性、数据合规性及系统稳定性。目前主流银行是把重心放在交易类系统上，数据加工和分析类系统还需要提高重视程度。572023.4 iResearch Inc.趋势及展望（四）：生态化数据融合、互联合作，迈向生态化数字银行从供应商角度讲，将“业务数据化”与“数据业务化”贯通是主要发展路径，厂商应共同打造银行数字化生态网络，全方位为银行产业赋能。另一方面，银

119、行需强化与政府端、企业端及个人客户端的数据联动，搭建新场景。在政府端加强“政银合作”，帮助政府开发普惠金融产品，简化政府办事流程，提升基层政务服务能力及效率。在企业端促进“产银融合”，开发银行+教育，银行+消费，银行+旅游等创新应用产品，输出嵌入式金融服务。在个人客户端加强用户精细化标签，实现用户分层，助力个性化营销：如构建高净值客户资产配置模型、理财方案个性化配置和营销策略精准推送等。来源：艾瑞咨询研究院研究及绘制。解决方案供应商咨询公司底层技术供应商银行银行高科技子公司政府端企业端个人端产业互联数据互通银行业数字化生态建设582023年中国银行营销数字化行业研究报告2023年中国银行风控数

120、字化行业研究报告2023年中国保险行业数字化发展研究报告2023年中国普惠金融行业洞察报告近期研究规划（公开发布类）59近期研究规划（公开发布类）行业发展背景：在银行数字化转型大背景下，报告将聚焦银行营销领域，对现阶段银行营销发展现状做出洞察，从新客获取和老客运营的角度分别分析银行营销所面临的痛点，找到银行营销数字化的关键点。所需数字化能力：报告将详细拆分为实现银行营销数字化所需要具备的核心数字化能力，并面向银行、金融科技厂商等行业资深专家进行批量调研，根据调研结果客观地对各项能力从不同的维度进行排序与分析。落地支撑指南：报告将基于不同银行营销场景下数字化最佳实践，结合调研结果，从不同的角度分

121、析如何构建银行营销数字化转型支撑体系，助力银行营销数字化转型的落地。评选：iResearch：银行营销数字化卓越者榜单：报告将围绕银行营销数字化服务商的关键细分能力，从不同维度选取优秀服务商，入围该榜单。iResearch：银行营销数字化卓越者案例：iResearch银行营销数字化研究团队将甄选银行营销数字化厂商的优秀解决方案，作为卓越案例进行重点解读。旨在为行业参与者提供参考范例，并对卓越者服务商有效露出。iResearch：银行营销数字化专家之声：iResearch银行营销数字化研究团队将通过专家深访的形式，诚邀业内专家学者共同研讨银行营销数字化转型趋势，并对核心观点进行提炼总结，最终以“

122、专家名片+专家观点“的形式在报告中呈现。旨在为银行营销数字化转型提供前瞻性洞察，并为卓越服务商搭建业内交流渠道与对外发声平台。报告咨询2023年中国银行营销数字化行业研究报告2023年中国银行营销数字化行业研究报告60近期研究规划（公开发布类）行业发展背景：在银行数字化转型大背景下，报告将聚焦银行风控领域，对现阶段银行风控发展现状做出洞察，从数据建设、技术发展、模式创新等不同的角度分别分析银行风控所面临的痛点，找到银行风控数字化的关键点。所需数字化能力：报告将详细拆分为实现银行风控数字化所需要具备的核心数字化能力，并面向银行、金融科技厂商、数据服务商等行业资深专家进行批量调研，根据调研结果客观

123、地对各项能力从不同的维度进行排序与分析。落地支撑指南：报告将基于不同银行风控场景下数字化最佳实践，结合调研结果，从不同的角度分析如何构建银行风控数字化转型支撑体系，助力银行风控数字化转型的落地。评选：iResearch：银行风控数字化卓越者榜单：报告将围绕银行风控数字化服务商的关键细分能力，从不同维度选取优秀服务商，入围该榜单。iResearch：银行风控数字化卓越者案例：iResearch银行风控数字化研究团队将甄选银行风控数字化厂商的优秀解决方案，作为卓越案例进行重点解读。旨在为行业参与者提供参考范例，并对卓越者服务商有效露出。iResearch：银行风控数字化专家之声：iResearch

124、银行风控数字化研究团队将通过专家深访的形式，诚邀业内专家学者共同研讨银行风控数字化转型趋势，并对核心观点进行提炼总结，最终以“专家名片+专家观点“的形式在报告中呈现。旨在为银行风控数字化转型提供前瞻性洞察，并为卓越服务商搭建业内交流渠道与对外发声平台。报告咨询2023年中国银行风控数字化行业研究报告2023年中国银行风控数字化行业研究报告61近期研究规划（公开发布类）报告将围绕“保险数字化的发展背景、国策顶层规划、所需数字化能力、落地支撑指南”展开研究。保险数字化的发展背景：报告基于保险大行业深化改革、高质量发展的诉求，结合大数据、人工智能等技术与部分保险业务良好融合后带来的增长推动作用，探究

125、保险业数字化发展的必须性，并梳理保险科技服务商在推动行业数字化进步过程中面临的挑战。国策顶层规划：保险业数字化转型中极为关键的一环便是跟紧国家战略、做好顶层规划，数字化相关国策指引险企未来数字化的发展方向、具体的实现的目标及相关实现方式等，本报告将基于近10年来与保险数字化有关的关键的国家政策，开启针对险企数字化几步走战略的探索，提出数字化转型战略规划方法论。所需数字化能力：保险数字化转型的核心便在于降本增效降低运营成本、提升经营效率、解锁新场景、挖掘新需求、打造创新产品、抢占增长制高点。报告将详细拆分险企数字化转型需要具备哪些数字化能力，并面向险企专家进行批量调研，根据调研结果客观地对各项能

126、力从高效增长、价值发展等维度进行排序与分析。落地支撑指南：报告将基于不同保险场景下行业数字化最佳实践，结合调研结果，从数据管理、组织、流程和系统四个方面分析如何构建险企的数字化转型支撑体系，助力险企数字化转型的落地。评选：iResearch：中国保险业数字化转型服务商卓越者榜单:报告将围绕险企数字化服务商的“数字化技术能力、服务险企的效果、对保险行业的理解”等维度选取对保险业数字化转型服务较优秀的服务商，入围该榜单。iResearch：保险数字化卓越者案例：iResearch保险数字化研究团队将甄选产品设计、营销展业、承保理赔、运营管理等保险数字化关键环节的优秀解决方案，在报告中作为卓越案例进

127、行重点解读。旨在为行业参与者提供参考范例，并对菁英服务商有效露出。iResearch：保险数字化专家之声：iResearch保险数字化研究团队将通过专家深访的形式，诚邀业内专家学者共同研讨保险数字化转型趋势，并对核心观点进行提炼总结，最终以“专家名片+专家观点“的形式在报告中呈现。旨在为保险数字化转型提供前瞻性洞察，并为卓越服务商搭建业内交流渠道与对外发声平台。报告咨询2023年中国保险行业数字化发展研究报告2023年中国保险行业数字化发展研究报告62近期研究规划（公开发布类）继2022年以来接连发布了2022年中国消费金融行业研究报告、2022年小微融资发展与展望研究报告、2023年中国供应

128、链金融数字化行业研究报告等研究报告后，艾瑞咨询普惠金融研究团队将继续聚焦普惠金融，在原有研究积累的基础上，重点关注普惠金融行业在2022年发生的一系列变化，发布2023年中国普惠金融行业洞察报告。报告将分为 消费金融篇 和 小微金融篇 两部分，均分别从行业数据洞察与年度趋势盘点两方面展开分析：行业数据洞察：对消费金融及小微金融各自的行业关键指标作出2022年度数据更新，并对数据相较往年的变化原因作出分析。其中消费金融关键指标包括但不限于：消费金融行业规模、狭义消费信贷渗透率、行业不同参与主体市场份额、行业集中度、助贷业务规模、助贷业务渗透率、消费金融不良率等。小微金融关键指标包括但不限于：小微

129、与普惠型小微企业贷款规模、“小店”贷款规模、小微金融渗透率、小微贷款需求满足度、小微金融科技渗透率等。年度趋势盘点：在宏观环境变化分析基调下，分别对消费金融和小微金融在2022年重点发布政策及发生的重点事件进行分析解读，对2022年度趋势做出总结，并对2023年行业发展趋势做出预判。此外，iResearch：普惠金融行业专家之声：艾瑞咨询普惠金融研究团队将通过专家深访的形式，诚邀业内专家学者共同研讨普惠金融行业发展趋势，并对核心观点进行提炼总结，最终以“专家名片+专家观点“的形式在报告中呈现。旨在为普惠金融行业提供前瞻性洞察，并为行业从业者搭建业内交流渠道与对外发声平台。报告咨询2023年中国

130、普惠金融行业洞察报告2023年中国普惠金融行业洞察报告63法律声明版权声明本报告为艾瑞咨询制作，其版权归属艾瑞咨询，没有经过艾瑞咨询的书面许可，任何组织和个人不得以任何形式复制、传播或输出中华人民共和国境外。任何未经授权使用本报告的相关商业行为都将违反中华人民共和国著作权法和其他法律法规以及有关国际公约的规定。免责条款本报告中行业数据及相关市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、行业访谈、市场调查及其他研究方法，部分文字和数据采集于公开信息，并且结合艾瑞监测产品数据，通过艾瑞统计预测模型估算获得；企业数据主要为访谈获得，艾瑞咨询对该等信息的准确性、完整性或可靠性作尽最大努力的追求，但不作任何保证

131、。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的观点均不构成任何建议。本报告中发布的调研数据采用样本调研方法，其数据结果受到样本的影响。由于调研方法及样本的限制，调查资料收集范围的限制，该数据仅代表调研时间和人群的基本状况，仅服务于当前的调研目的，为市场和客户提供基本参考。受研究方法和数据获取资源的限制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。合作说明该报告案例章节包含部分企业的商业展示，旨在体现行业发展状况，供各界参考。64艾瑞新经济产业研究解决方案行业咨询投资研究市 场 进 入竞 争 策 略IPO行业顾问募投商业尽职调查投后战略咨询为企业提供市场进入机会扫描，

132、可行性分析及路径规划为企业提供竞争策略制定，帮助企业构建长期竞争壁垒为企业提供上市招股书编撰及相关工作流程中的行业顾问服务为企业提供融资、上市中的募投报告撰写及咨询服务为投资机构提供拟投标的所在行业的基本面研究、标的项目的机会收益风险等方面的深度调查为投资机构提供投后项目的跟踪评估，包括盈利能力、风险情况、行业竞对表现、未来战略等方向。协助投资机构为投后项目公司的长期经营增长提供咨询服务65艾瑞咨询是中国新经济与产业数字化洞察研究咨询服务领域的领导品牌，为客户提供专业的行业分析、数据洞察、市场研究、战略咨询及数字化解决方案，助力客户提升认知水平、盈利能力和综合竞争力。自2002年成立至今，累计发布超过3000份行业研究报告，在互联网、新经济领域的研究覆盖能力处于行业领先水平。如今，艾瑞咨询一直致力于通过科技与数据手段，并结合外部数据、客户反馈数据、内部运营数据等全域数据的收集与分析，提升客户的商业决策效率。并通过系统的数字产业、产业数据化研究及全面的供应商选择，帮助客户制定数字化战略以及落地数字化解决方案，提升客户运营效率。未来，艾瑞咨询将持续深耕商业决策服务领域，致力于成为解决商业决策问题的顶级服务机构。关于艾瑞