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国际领先银行借鉴零售业“全渠道”概念，提出打造全渠道银行（Omnichannel Banking），意在为客户提供一体化全方位的数字化服务，确保各渠道任何触点客户体验的一致性和透明度，大幅提高客户服务效率，一改过去反应迟缓、渠道衔接不畅等不佳的客户体验。麦肯锡的研究表明，使用多种渠道的客户会给银行创造更多价值。使用单一渠道的客户平均持有五种银行产品。使用三种渠道的客户平均持有七种产品；使用三种以上渠道的客户平均持有九种产品。与此类似，使用三个或更多渠道的客户贡献的收入是单一渠道客户的两倍以上（见图4-4）。
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图4-4 使用多种渠道的客户会给银行创造更多价值
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全渠道战略有三个主要组成部分
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第一，强化线上渠道，提升移动平台竞争力：数字化业务已逐渐成为传统银行的重要收入来源。以欧洲银行为例，2010年到2016年之间，来自数字化渠道的零售银行业务额从356亿欧元增长到763亿欧元，银行总业务占比从9%提升到20%。金融服务愈加广泛频繁地嵌入到零售和公司银行业务场景之中，国际领先银行着眼于移动端和互联网平台的业务模式，不断推陈出新。
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第二，明确网点定位，利用新科技推动智慧银行转型：在网络时代，线下渠道仍非常重要，大多数消费者认为网点和面对面的咨询必不可少，国际领先银行通过大力推动渠道优化和智能化银行转型，提升竞争力。网点的定位从大且同质的全产品服务供应向轻型化、智能化转型，专注于销售和复杂产品服务咨询，注重客户的数字化体验。以澳大利亚联邦银行（CBA）为例，通过全面推动线下渠道的数字化升级，融合新技术，打造全渠道一体化体验。CBA的下一代支行设计中，采取了一系列创新技术，比如设置大量移动自助设备，升级自动柜员机，缩短排队时间，通过视频方便客户与专家顾问互动，营造了极具“未来科技感”的一流网点体验（见图4-5）。
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图4-5 利用新技术，实现支行网点的客户体验等级
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第三，打造全渠道的一致客户体验，实现线上线下无缝连接：全渠道战略要求零售银行以客户为中心，全面汇集不同渠道产生的交易资料和客户数据，创建客户360度全景画像，提供一致的客户体验。其次，通过明确不同渠道的价值定位，帮助客户实现线上线下渠道的无缝连接。
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荷兰ING银行经过十年打造了全渠道银行，实现客户在各个渠道的无缝一体化体验，该银行的举措包括三大方面（见图4-6）：
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明确渠道定位，提升服务效率和体验。ING银行重新思考和调整不同渠道之间的战略定位，利用远程渠道处理简单的交易业务，实体网点则更侧重于为客户提供复杂产品的投资咨询。同时，更加重视通过多种手段推动渠道的数字化升级，帮助客户实现多个渠道之间的无缝切换。例如，ING在法国推出了一款Coach Epargne应用，客户可以完全在线进行储蓄和投资决策，有效地减少了网点客户经理的负担，使客户经理能更加专注于较为复杂的产品销售，提升效率。ING还是德国第一个引入人脸识别技术的银行，已有超过15%的客户使用这项功能处理银行业务，有效缓解了网点的运营压力。
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图4-6 荷兰ING银行制定了全渠道战略，提升客户体验
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集成客户信息，创建360度客户画像。ING将客户数据和信息集中存储，所有渠道都能实时获得包括客户数据和信息在内的所有资料，从而生成360度客户画像，掌握客户的消费行为洞见。例如，ING可以将一个客户在网点开户储蓄的信息与移动端浏览基金产品的频次和时间联系起来，识别出该客户的理财需求，从而有针对性地为其推送基金产品，增强客户黏性，将其培养为主办客户。实践发现，主办客户的交叉销售成功比例更高，其使用的平均产品数量比非主办客户高出60%。
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打通全渠道客户信息平台，实现一流体验。ING银行在多个国家推出了全渠道客户体验界面，将客户在不同渠道的信息整合后一致呈现，为客户提供透明化和全流程的体验。例如波兰的Moje，为客户提供了便捷清晰的交易信息、账户总览和金融规划工具。推出以来，Moje的客户数从2015年到2016年末翻了四倍。ING还在英国针对零售银行客户推出Yolt App，在一个数据面板上集成了客户在所有金融机构的账户情况，使得客户可以享受所有银行的各类交易和服务，追踪资产动态，这也是英国第一个能处理不同金融机构资产的应用。
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要素四：利用“人工智能＋大数据”给银行真正创造价值
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在市场产品和服务同质化的今天，如何制造差异化，对于企业的成功至关重要。争夺客户，企业不仅要靠解决客户的痛点，更需要挖掘客户潜在的需求来制造差异点，揭示客户深层次的心理动机，为客户创造“惊喜”。我们的研究案例显示，当品牌对客户失去“惊喜”时，伴随而来的是增长停滞甚至下滑。创造惊喜必须从理解消费者心理出发，主动运用人工智能和大数据深入挖掘消费者潜在需求，为消费者甚至为整个行业带来颠覆式惊喜。
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利用“人工智能＋大数据”打造无人化客户交互方式。人工智能技术则可以通过语音识别、语言处理和图像识别系统提供智能机器服务，将客服中心和柜台的大量人工解放出来，从而大幅提升运营效率，降低服务成本。典型的应用场景有基于语音识别和人脸识别技术的智能客服、柜员业务辅助、大堂智能引导等等。
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星展银行利用试点方式在推广他们的移动银行，而星展认为成功的关键是采用了人工智能数字化身份识别技术，通过该技术，银行只要一个智能机器人就能处理所有用户咨询，大幅缩减了呼叫中心的规模。移动银行不发行支票或者支票本。除了可以在线上完成支付，还能进行借贷，完全实现无纸化，客户体验得以极大改善。根据星展的测算，移动银行所需的人力仅为传统银行的10%，大大降低了运营成本。
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利用“人工智能＋大数据”带给客户个性化体验。“人工智能＋大数据”能够重新解构金融服务生态，简化业务流程，并深刻挖掘客户的需求，为其选择适合的金融产品和服务。典型的应用场景有基于机器学习与神经网络技术的智能投顾、保险定价、交叉销售等等。招商银行推出了国内首家智能投顾服务——摩羯智投。它可以深刻洞悉用户的需求和信用等级，从而对金融产品和服务做出选择，交易过程、服务反馈、信用再调整等一系列工作都可由人工智能在短时间内完成，极大地优化、丰富了用户体验。
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花旗银行通过挖掘信用卡数据，交叉营销提升交易量。2011年，花旗在新加坡创立“创新实验室”，集中250名优秀数据分析员在卡纳塔卡设立大型数据分析中心。客户如报名参加相关计划，每次使用信用卡时，花旗银行的系统就会根据时间、其所在地点和花旗银行客户过往的购物或进餐记录，向客户进行短信推送，提供临近商店餐厅的优惠，该场景帮助花旗银行成功提升了客户价值。此外，系统还会根据成功响应的客户特征及可能接受优惠的客户规模进行模型的自动优化。
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利用大数据加强风险控制。从授信到早期预警体系，从压力测试到催收，大数据风险模型可以加快信贷决策速度、提高资金配置准确度、提升贷款定价的竞争力、降低风险损失。强化的优劣信用区分能力可以双重优化银行的业绩和风险。具体来说，银行的信贷审批时间可以从两天缩短为20分钟，或者贷款监控和早期催收系统准确性可以达到以前的两倍。银行一直对改善预测能力和提高信贷损失模型细度感到非常头痛，压力测试的结果也证明了这一点。基于大数据的高级分析法特别适用于防欺诈侦查。传统防欺诈方法是参照特定规则和标准寻找对应客群。而机器学习则会找出异于常态的模式，判断是否值得调查。高级分析法曾经提高了某家银行欺诈案件侦查率超过15%。
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在数字化浪潮的推动下，银行面临的压力越来越大，因此要努力改变客户体验的质量，满足不断增长的客户期望并对抗灵活的数字竞争对手。利用数字化变革，银行能够深刻地了解客户需求，有针对性地将高度完善的计划投放到市场中去。
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