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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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从1到N：企业数字化生存指南 [:1704244918]
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从1到N：企业数字化生存指南 4.2 数字化产品开发：敏捷开发与开放式创新(3)
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搜诺思音箱（Sonos）现在推出了一款应用程序，该应用程序可以控制数字电台，向不同家庭的音箱发送不同的歌曲，并且保存所有家庭成员的个人播放列表。如今，所有的设备都与互联网相连，通过互联网传输其传感器收集到的数据，而汽车也早已成为带有四个轮子的电脑。那些能丰富我们日常生活又能持续推动经济发展的产品已然改变，随着软件在产品附加值中所占的比重不断提高，这些产品正在智能化。例如，当今的汽车所用编程代码的行数就已经超过了Windows Vista的代码行数，并且还会一直增加。
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现在，越来越多的产品通过软件控制的方式实现了新的功能，而产品开发和更新也越来越多地围绕于其中的软件部分。对软件的使用和依赖日益增加，使很多行业的产品开发部门开始接触“程序员的方法”——数字化产品开发，一条通向新产品和服务的结构化路径。产品开发人员以跨部门的敏捷方法将数字化和技术创新结合起来，从而推动项目更快进入生产阶段，并且时刻考虑到最终消费者的需求。在开发流程中，速度比完美更重要，尝试、失败和学习是这一方法的核心组成部分。与此同时，将创新的边界拓展至企业封闭研发组织之外，把用户不仅作为收入来源，亦作为创新想法的来源。
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数字产品的敏捷开发：更快、更智能地实现产品上市
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在当今客户偏好变化速度更快的时代，事实已经证明，传统的产品开发方法越来越不能适应企业的需要了，因为传统方法速度太慢，有关最新客户偏好的反馈太少，而且灵活性不够。在产品生产开始之前产品设计早就已经确定了，而且在大多数情况下，产品上市后就不再会根据客户需求进行动态调整了。
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敏捷产品开发方法可以克服上述缺陷，而这正是许多初创企业使用的方法。初创企业注重观察市场趋势和消费者偏好的变化，并且将其发现运用到产品创意中，因此，就会在动态过程中测试和开发产品，与客户进行互动，甚至邀请客户参与到产品的早期设计阶段，然后将产品原型投放到市场上进行测试，而且在产品上市前都可以对其最终规格进行灵活调整。初创企业坚持的理念是产品开发永无止境，会根据客户的反应持续进行完善。
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然而，并非所有初创企业天然就掌握了敏捷产品开发的精髓，特别是随着企业的成功、开发团队的不断扩张，敏捷产品开发更是需要一套完善的做法予以保障。下面让我们跟随一款极为成功的社交应用产品——微信，来看一下他们是如何开展敏捷产品开发的。
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微信在其成长的早期，并非真正敏捷开发的典范。在2010年到2011年的那段时期，微信尚处于初创时期，当时开发团队一共只有20人左右，需求管理主要通过Excel和邮件往来跟进，每个版本发布的时间也极不稳定，短则2周、长则2个月，发布时间往往随开发进度不断延期，甚至出现为了等某个功能，让其他所有准备好的功能等待2周才发布的情况。只不过，由于团队规模尚小，也不存在跨团队合作的麻烦，团队沟通还相对简单。通过一系列核心功能创新（语音通话、查看附近的人、摇一摇、漂流瓶等），微信依然取得了迅速的成功。
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2012年初时，微信用户已经突破1亿大关，开发团队日益壮大，和外团队或外部门合作日益增多。早期的基于Excel和邮件管理已经无法延续，产品的迭代更新周期也必须随着产品的稳定而稳固下来。为了更科学地管理开发过程，做到更敏捷的迭代更新，微信团队采用了一系列经典的敏捷开发做法。