本文投稿首登于《零售银行》月刊年1月
互联网时代带给银行业巨大冲击，在这个时代的大潮下，数据资源已经替代能源，成为当今世界最重要的资源。响应潮流，顺势而为，在大量数字充斥的银行业，数字化的转型方向迅速得到了共识和认可，银行迅速开展数字化转型。然鹅，数据是死的，时代是活的，与高度竞争高速发展的互联网行业相比，银行已经躺在功劳簿上轻松赚钱太久了，已经造福社会十几年的数据思维在银行业仍是新鲜事物，对数据的理解乏善可陈。大数据、厚数据、小数据，以及以数据驱动为动力的人工智能，是一整套能自我完善、自我修复、自我进化的技术逻辑体。与之对比的银行业有一整套稳定、固定、固化甚至僵化的管理模式，在资本管理时代产生了强大的效果，但在当前的知本管理时代却成为了严重的负担，而面向未来的数据化时代更是阻碍历史车轮进步的桎梏。今天我们聊聊银行在数字转型中遇到的坑，以及避坑指南。
开始之前先说一个故事：
某个银行正在开展数字化转型，近期推广一个收益4%以上的理财产品，总行向下发送了大量潜力客户名单。到了某个网点这个名单有余人，对于这个只有两个理财经理的网点，难以实现短期内精准地联络这么多客户并揽入行外资金。网点主管要求两位理财经理从余人中进一步筛选，将客户定位更加精准，争取2天内帮有兴趣的客户尽可能从产品额度池中抢到足够的份额。当天下午，两位理财经理制定出各自的筛选规则：
从事理财工作时间较短的理财经理A：AMU峰值超50万，但当前余额在10-20万区间；30天以上未与该银行发生业务往来。筛选出55名客户。
有一定经验的理财经理B：购买理财产品即将在10天内到期；且AMU在万以上的客户。筛选出43名客户。
故事到这里，但两个理财经理谁的筛选方式正确，留给大家思考。但这说明了一个问题：对待数据的不同看法，决定了最后工作的方式和结果的成败。
一、银行的数字化转型
虽然银行已经有非常多的数据、每天和数据打交道、对数字化的转型进程非常重视。但不可否认，银行的数字化进程还存在非常多的缺陷。而这些缺陷并不体现在能力上，而体现在逻辑上。也就是银行知道“要做什么”，但是不知道“为什么做”“在什么时候做”“在什么条件下做”。
1、数字化转型的缺陷
银行的数字化缺陷，主要体现在以下三个方面：
（1）缺数据项
不是缺数据，而是缺数据项。并不是缺少“转账金额”里具体的每一笔金额数据，而是缺少更多像“转账金额”“交易目的”“购买物品”……等等更多的数据项，也就是我们常见的Excel报表第一行。很多时候，银行会说，要这么多数据项有什么用？这就是症结所在，连有什么用都不知道，怎么知道需要这些数据项呢？就比如，你不知道银行的ETC数据可以给购买车险、出行险、汽车分期等业务作为决策依据，怎么知道需要收集ETC在加油站、高速公路、高速服务区、尤其是自助服务区的客户消费数据呢？
（2）缺数据来源
如果做数字化转型需要那么多数据项，那么最大的困难是这些数据项来自哪里？银行其实已经有了很多数据项，从很多银行的CRM（客户关系管理）系统中可以看到，对客户的交易行为、金融资产、业务种类等等都有非常详细的记录，因为这些可以通过业务系统直接提取。但除了这些之外的数据项却十分欠缺，比如客户的家庭关系、父母、子女等，消费习惯、口味、衣着、喜欢车型等，文化爱好、运动、文艺、阅读等……这些数据统统没有，为什么？没有数据来源，不知道从哪里收集。有的银行在CRM系统里有少量的一些数据，不知道如何验证准确性，也不知道如何稳定收集，只能靠简陋的员工KYC技术进行捕捉。
（3）缺数据应用
很多银行不知道拿了数据来做什么用。银行会说，我们用数据驱动工作啊。真的是这样么？就像前面的故事里，上级行下发多个客户的名单这样驱动工作么？这不是用数据驱动工作，而是用数据驱动员工工作。而真正用数据驱动工作的人是谁？是这两位理财经理。对数据不加工、不处理，对工作不理解、不分析，将两者生搬硬套地绑在一起，就是现在银行缺数据应用最常见的做法。更有甚者，用数据结果驱动工作动力，最常见的就是银行的KPI考核机制，一个对过程都没有全量