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中国银保监会办公厅印发的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》强调，银行保险机构要加强顶层设计和统筹规划，科学制定数字化转型战略，统筹推进工作，并从战略规划与组织流程建设、业务经营管理数字化、数据能力建设、科技能力建设、风险防范等方面对数字化转型提出了要求。
从实践来看，受金融素养提升和消费习惯改变等因素影响，客户对数字技术和数字金融的认知水平和接受度出现变化，中小金融机构亟须推出更便捷、高效的金融服务。因此，如何在数字经济快速发展的过程中实现数字化转型，是中小金融机构亟须研究的课题。
小亿今天就和大家分享一下这个话题。
一、中小金融机构转型面临的挑战
中国很多地区都分布着大量的中小金融机构，有一部分基础薄弱。虽然部分机构进行了数字化转型，但对于大多数中小金融机构而言，运用数字技术的深度和广度亟待加强，数字化转型仍面临许多现实困难，其主要面对的挑战主要包括以下这些方面：
1、管理者缺乏长远的科技战略目标，对数字化转型的理解和支持不足
银行的数字化转型必须建立一个长远的科技战略目标，引领本机构发展方向，明确数字化转型战略地位。而大多数中小金融机构的管理层未能把金融科技提升到战略高度，对大数据的理解和支持不足，机构的数字化应用多处于起步、效仿阶段，缺乏适合自身特点的数字化转型战略体系。
2、系统数据和手工报表并存，数据传输和使用机制不完善
受资源配置和管理水平的制约，中小金融机构信息技术发展较晚，数据管理和应用机制并不完善，基础数据质量有待加强。据一项对某地农村中小金融机构调查显示，每个信用社有近20种不同的业务系统。除此之外，还需给监管部门填报200～300百张不同的手工报表，两者重复率大约在30%，其余部分无法有系统自动生成，需要层层手工核算填报，工作量大且准确率难以保障。此外，近年来省联社推动建立的ODS系统也仅能为业务条线的管理分析提供统一的数据支持，并未针对不同系统数据进行整合，机构内数据繁杂无序，更谈不上大数据分析了。这将影响中小金融机构数字化转型和相关应用程序的发展速度。
3、户数据信息有限，支撑数字化转型的数据资产不足
银行数字化转型需要较为全面的数据资产作为支撑。内部数据的缺失及外部数据质量低制约数据整合处理的效果，制约数字化转型的进度。大部分中小型金融机构以小客户为主，客户群体除了为数不多的小微企业外，便是广大农户和新型农业经营主体，若要深耕市场，就必须获取全方位的客户数据。而目前许多中小型金融机构面临的问题就是客户数据不足，也就没有足够的数据开展数字化转型。
4、数据分析和大数据应用缺乏人才
由于大数据技术的开发时间相对较短，受人才和财力的限制，农村中小金融机构的数据分析和管理人员相对不足。许多机构没有专门的数据分析团队，缺乏专业的数据分析人才资源已成为农村中小金融机构数字化转型的重要制约因素。
二、中小金融机构转型的对策
1、制定清晰的数字化转型战略规划，根植数据支持决策的理念
目前，大多数中小金融机构仍在利用过去的经验和分析方法对各类客户做出决策，决策者的主观经验决定了决策的方向。但是，在当前的竞争环境中，依靠大数据的定量分析来做出决策已经成为各个银行和公司的核心竞争力。百度、阿里、腾讯和京东四家互联网公司正在利用自己的数据资源逐步进入金融市场，并正在利用自己的数据资源优势抓住决策机会。同样，中小金融机构决策者以外的员工也必须树立使用大数据来协助工作的理念，形成“听数据说话、看数据行事”的习惯，改变过去经验判断的模式，依靠对大数据的分析和研究，可以最大限度地避免盲目决策。
2、运用科技思维搭建特色场景金融，增加客户黏性
中小金融机构最大的优势是与县域经济共生共长，决策灵活，在多元化的金融体系中充当扮演社区银行角色，围绕地区特色搭建场景金融，创新金融产品，提升客户依存度。中小金融机构在县域具有天然优势，要区别于大型国有银行、股份制银行，瞄准自身优势，研发具有本土特色的场景金融产品，形成错位竞争，抢占农村金融市场，构建更稳定、更可持续的数字化转型模式。
3、聚焦本土客户，因地制宜获取基础数据
由于各地情况不同，中小金融机构获取农户数据要因地制宜，发挥其熟人社会的优势，通过点对点的调查，积累独具特色且难以复制的“数据壁垒”。例如农村中小金融机构就可以：一是与地方政府部门合作，建立农户经济档案。农户相信、依靠政府，而农村中小金融机构的优势就是与地方政府联系紧密，凭借这一优势，客户经理在入户时与村长或联络村干部结伴，对农民进行系统、全面的摸底，掌握农民信息。另外，还可以与财政、农牧部门沟通，搜集农户财政补贴、生产经营等方面的信息，为金融服务“三农”提供数据抓手。二是巧于沟通，灵活获取农户信息。有时客户经理带着纸笔入户调查，搞得农户很紧张，不能取得预期效果，可以采取与农户闲聊的方式，了解相关数据，然后凭记忆录入电脑，完善农户信用信息档案，解决信息不对称问题。三是定期进行回访，保证数据动态更新。
4、建设全面的数据治理体系，完善风险管理系统
虽然部分中小金融机构有多年的数据收集历史，但在数据质量控制，数据管理和应用方面做得还不够。由于从数据的收集、管理、分析、应用环节的粗放式管理，目前很多地区中小金融机构应用大数据的能力较差。对于当前的中小金融机构而言，通过内外结合收集整合数据，借助数字化手段避免人工操作漏洞，降低不良贷款率。
一是统一内部数据采集规范，改进数据集成管理系统。由于自身发展的历史原因，一些中小金融机构基层人员的工作素质参差不齐，导致大多数机构基础数据质量低下。要改变这种情况，必须要提高第一手数据的准确性并统一数据收集规范。
二是在符合监管要求的前提下，与第三方专业机构合作，通过大数据平台建设挖掘内部累积和外部搜集的数据整合共享，将各种类型的基础数据汇集到一个完整的数据管理系统中，使数据可用可靠，在此基础上，对数据进行加工和分析，再将数据分析结果返回到业务部门，为获客、风控、营销和运营提供数据支持。
三是依托整合的数据对信贷授信、贷后管理及催收机制进行预警分析，降低人工操作的不确定性，达到压降不良贷款的目标。
5、建立类金融科技公司的激励机制，组建高水平的数据分析团队
在中小金融机构现有的人力资源结构和组织框架中，数据分析人才短缺是所有农村中小金融机构的共同问题。在实际工作中，很难做到全面提升所有员工的数据分析和应用能力，而农村中小金融机构又迫切需要一个能够使用数据分析的人才团队。因此，一方面要优化招聘机制，引入专业科技人才；另一方面对已有员工持续培训，打造完善复合型人才的培养体系。此外，还可以采取对科技项目的内部竞标方式，由研发人员和业务人员组合若干团队，通过竞争拿到项目，按要求完成则进行奖励，形成从“要你做”变成“我要做”的工作局面，奠定数字化转型的基础。
三、中小金融机构数据管理系统案例
前文说道建设全面的数据治理体系，完善风险管理系统十分重要，小亿就以亿信华辰曾经建设的一些中小金融机构数据管理系统为例。
1、锦州银行：数据决策系统综合应用
应用产品：亿信ABI
（1）建设内容
锦州银行项目是搭建在NETEZZA基础之上数据仓库项目，基于NETEZZA优越的性能以及BI@Report强大的展示能力和应用的灵活性，为锦州银行用户提供快速、丰富的BI应用展示。
①领导驾驶舱
领导驾驶舱通过详尽的指标体系，反映银行的运行状态，将数据以更加形象化、直观化、具体化的方式呈现出来。从管理者的角度和思维来对数据进行多层次，全方位的剖析。为管理者提供 "一站式"的应用决策支持。
领导驾驶舱通过各种常见的图表（柱状图、饼图、预警、仪表盘）形象标示银行运行的关键指标（KPI）, 直观的监测银行的运营情况，并可以对异常关键指标预警和挖掘分析。
在领导驾驶舱的建设过程中，首先从锦州银行业务系统中进行数据抽取，并且根据前端报表展示的需求进行数据模型的建设，然后应用BI@Report的展示功能对报表、图形等进行展示，展示的效果包括表格、柱图、饼图、仪表盘等，并且可以按照数据级次进行钻取，如从资产负债的指标钻取得到相关的科目的明细信息，从总行的余额钻取得到各分行的余额等。钻取的级次和展示的方式都可以按照实际业务展现的要求来进行配置。
②综合报表平台
综合报表平台主要是对锦州银行内部日常报表的产出，如财务报表，信贷报表等。报表数据来源于业务数据集市，报表展示从日期、机构、产品类型等多个角度进行分类展示，用户只需要选择相应的输入条件即可生成报表，对于报表结果还可以保存成EXCEL、PDF、WORD等格式。
除此之外用户还可以自定义报表，通过鼠标拖拽的方式即可完成，以满足随各种临时性的报表数据的要求。
（2）应用效果
①门户页面
此页面为用户登录门户页面，根据用户权限来控制用户能够查看哪个模块的内容，并且登录门户页面可以根据用户的要求进行配置，如展现方式、配色、LOGO等。
②领导驾驶舱
领导驾驶舱是对于管理者开放的模块，包括管理者日常工作中最关注的指标，并且通过直观的图形的方式展示，便于管理者快速了解银行的经营状况以及进行风险的预警。
③报表展示
2、贵阳银行：报表应用全面升级
应用产品：亿信ABI
（1）项目背景
当前贵阳银行在客户风险统计工作中存在如下问题和需求
1、随着贵阳银行数据平台建设项目的开展，数据平台上已经建设起统计数据集市。根据规划，所有统计相关信息系统所需的监管统计数据均需从该数据集市取数。因此，客户风险统计系统的数据接口要进行升级，重新开发从数据集市取数的数据程序。
2、随着客户风险统计工作的要求不断提高，统计人员将更加关注数据质量的提高和数据价值的利用。因此，客户风险统计系统需要对数据校验功能进行增强，对举证反馈业务进行支持，并且需要提供更多的风险统计、监控预警方面的报表或图形化分析。
（2）项目概述
客户风险系统按照逻辑可分为三层：
数据隔离层：将统计系统中的数据全量加载到bi当中，是其作用是服务于后续ETL过程，不面向应用。
数据整合层：将数据隔离层的数据加工整理得到客户风险模型。其作用是为数据报送层的做准备，支持业务系统原始数据的查询需求。
数据报送层：将数据整合层的数据转换处理，形成最终满足报送需求的数据。其数据结构与I报送任务的表结构基本一致。
（3）建设内容
本系统分为八大功能模块：客户风险统计报表、标准库、举证反馈、即席分析财务报表、固定报表、客户关系网、担保链、领导驾驶舱。
系统覆盖了客户风险月报的常用固定报表、分析报表、综合查询、等业务需求；同时为了满足各级领导快速直观地了解掌握全行客户风险情况的需要，开发实现了领导驾驶舱功能；为了满足业务人员能够灵活便捷地对财政收支数据进一步分析，开发实现了自助分析功能。
（4）价值体现
本项目按照银监的统一管理要求，建设满足贵阳银行客户风险统计报送的平台，为全行各级机构的客户风险报送工作提供支撑，减轻全行各级机构数据报送的工作量，提高效率，提高数据质量，促进贵阳银行客户风险统计报送工作的规范化、自动化、现代化，并在此基础上充分挖掘客户风险数据的内在价值。
总的来说，目前中小金融机构数字化转型还处于初级阶段，不能做到自成体系，在短时间内，运用金融科技推动金融发展的任务异常艰巨，但数字化转型是未来的发展趋势，中小金融机构要从转变理念、加强管理开始，在巩固既有业务优势基础上，构建服务于自身业务经营的数字化转型战略体系，促进机构的可持续发展。