书城经济制造业复兴
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第12章 聚焦金融(2)

亚洲新兴国家是这一高增长趋势背后的主要引擎,其绝对收入很快将超过亚洲发达国家。

尽管收入呈现高增长,但亚洲零售银行业同时也面临着收益率的下行压力。举例来说,亚洲新兴市场零售银行业的净资产收益率ROE一般在14%到18%之间,但巴塞尔协议III监管出台、增长放缓推高风险等级、客户日益成熟导致忠诚度降低且流失率上升的多重冲击正在压低收益率。

为了保证持续增长,亚洲银行至少需要在以下三大关键领域中的一个展开创新:

■ 分销架构。银行可以通过分销架构的创新应对这些新挑战。虽然实体网络覆盖仍是客户选择主要业务银行时的关键标准,但银行也需要做好市场趋势向多渠道倾斜的准备,以应对客户行为的转变、管理好经济效益。

■ 信用风险管理。新一代的信用风险管理技巧将瞄准诸如中小企业或大众这些以往不受重视但其实有利可图的细分市场。银行需建立授信模型,充分利用相关的定性、定量信息以及这些细分市场的可用抵押品。

■ 客户洞见应用。银行可以利用现有数据打造独家的客户洞见。在地理(如微市场)、客户行为(如数字产品使用情况)等多个领域深挖客户洞见,有助于打造更为精细化的增长模式。

银行在规划创新战略时,需要评估自身定位、能力以及他们所处经营环境的竞争格局。对某些零售银行而言,创新的需要可能超出他们认为可行的范畴,但是若想在竞争中持续增长,就必须提高相应的能力。那么这其中哪些领域的创新对于银行来说是可行的?哪些创新形式能给银行带来优势?潜在的进攻型对手将在哪些领域带来最大威胁,造成多大程度的损失?零售银行背景下的企业架构创新与人才创新会带来哪些影响?以上及相关问题有助于引导零售银行明确未来的创新方向。充分发展了创新能力的新型全能银行草图,银行处在三大创新领域的交汇处:分销架构、信用风险管理和客户洞见应用。

分销架构创新

亚洲超过80%的银行业客户已经开始运用多渠道了,平均每名客户使用的接触点多达6个。但是,分销渠道的猛增导致复杂度上升、渠道间缺乏整合,客户体验往往很不理想。因此我们也就不难理解,为何麦肯锡的分析显示,约60%的亚洲银行客户认为有必要花工夫对金融产品“货比三家”。

在分销架构领域开展创新可能价格不菲。对亚洲新兴市场的零售银行来说,包括分支行、自动柜员机、电话中心、IT在内的分销架构成本占非人力成本的50%—70%。另外在新兴市场,这类投资想收回成本耗时也更长,但是只要操作得当,多渠道模式实现的效益是巨大的。银行若能面向客户提供一整套更友好、更流畅的互动式接触点,就能全面提高购买漏斗各阶段的转化率。一线与后台之间如果能够做到跨渠道、跨价值链全程合作的话,银行就可以在客户组合管理中引入有针对性的交叉销售与跟进流程。

凡是成功的多渠道模式都有一个显著的特点:就是线上线下的紧密结合。虽然大多数消费者还不习惯在网上购买金融产品,但是麦肯锡与谷歌的合作研究却明确显示:消费者的购买决策流程深受网络调研的影响。和其他零售领域一样,零售银行消费者“线上调研、线下购买”的行为特征将日益凸显。

为应对市场环境带来的创新需求,零售银行正在重新审视自身的分销架构。已经采用的新模式有:进驻办公场所、进驻零售店面、移动支付与信贷等。表示了重新思考另一种模式——多渠道直销的可能性。在这种模式下,与消费者的沟通可以做到跨接触点、从生成销售线索到完成销售的全程整合。这种整合式客户关系管理(CRM)模式将所有面向消费者的分销架构进行了集成与统一:电话服务中心、直销代理、个人理财顾问以及所有电子渠道。

新一代的风险管理技巧

对有着卓越的风险与资本管理能力的零售银行来说,授信与收回模型是关键的价值引擎。要在授信上开展创新,可以系统收集定性数据、客观分析,建立独特的定性模型。另外,还可以选择更加独特的方式,运用定量数据——这既包括内部数据(如过往历史与交易记录),也包括外部数据(如征信所、公共数据与零售数据)。

定性式授信

定性方法(定性授信评估,Qualitative Credit Assessment,简称QCA)尤其适用于中小企业。该方法能对通常被认为属于主观判断范畴的定性因素开展高度客观稳定的评估。预测模型将输入的定性信息进行收集并用于统计分析。在模型中特别引入了数据冗余来提高判断的准确度,并为商业因素分配了较大权重。QCA建模能很好地指导授信人员,利用回溯检验得出“后见之明”,为授信提供更可靠的事实依据。QCA建模流程最终将生成一个便于使用的评估工具,含有20—25道可在一小时内完成的问卷题目。只有不到10%的申请人需要做进一步分析,针对他们的具体问题填写额外的表格。

从非传统数据得出非传统洞见

在信用风险评估中,可以挖掘各种数据来源,得出非传统洞见。对于有信用记录的申请人,零售银行通常有有效的信用风险评估模型。人口信息等传统授信数据可能不足以评估这些潜在客户的风险;但是,如果利用诸如零售购买数据(包括购买地点、长期购物习惯)等非传统数据来源作为补充,就可以提高信用风险评估的预测能力,效果有时是极为显著的。

独家的客户洞见

银行可获取的大量数据(包括其自有客户群的庞大数据集)是第三大创新领域的基础。

更好地管理既有的客户关系

发现潜在高价值客户并强化关系所需的数据其实就在银行手中。找对相关的客户数据集,就可以开展更深入、更精细的客群分析,评估不同类型与细分的客户对银行的价值。据此,银行可以设计、协调各渠道,有针对性地设计产品服务并定价,深化与潜在高价值客户的关系并更好地管理低价值客户的成本(关于零售银行如何利用客户数据,详见第6章“利用客户数据取得有实践意义的洞见:四大创新方式”)。

目标细分与微市场未来的增长

银行可以利用常见的人口数据、创造性地运用购物习惯、移动使用情况等第三方数据,得出独家的针对目标细分与地区的客户洞见。比方说,麦肯锡数字消费者调查在印度发现的“数字型高价值”客户细分规模已达2700亿美元,预计到2015年将增至7000亿美元。全印度家庭储蓄的31%来自该细分,数额高达450亿美元,且预计到2015年将达近1500亿美元。为了迎合这批网络达人,零售银行未来需要建立互动性极强的线上渠道,与整个分销基础架构进行密切整合。

从某种意义上说,“微市场”这个说法并不适用于亚洲,因为各地区的增长机遇即便经过细分也可能各自涵盖成百上千万的消费者。在数据的支持下,银行能够在城市层面乃至社区层面开展消费者分析与竞争格局分析。这样做的目的是找到潜力最高的目标细分的集中区域,并相应地部署合适的资源。在亚洲新兴市场,大众富裕与富裕阶层增长迅猛的“中量级”城市对零售银行尤为重要。这类城市各自拥有的高价值细分消费者可达数百万人,然而目前他们似乎还没有得到足够的重视。

亚洲零售银行正同时经历收入的高增长与收益的下行压力,这个局面不仅真实存在,在可预见的未来也将延续下去。资源是有限的,在抓住机遇、化机遇为经济效益之前,首先必须仔细评估现有能力与竞争格局。

即便存在可行性的局限,任何一家零售银行都不应拒绝创新,在今后十年里,创新将成为全能银行的新标志。我们已经可以在三大领域看到这类创新的兴起:建立智慧型多渠道整合式分销基础架构;为受重视不够的细分客户设计非传统的全新风险评估方式;运用客户与人口数据对前景看好的新细分、新区域以及现有客群进行详尽分析。

本文摘自林国沣、方溪源出版的最新著作《中国零售银行业的创新机遇:应对新机遇,捕捉新洞见》。

林国沣是麦肯锡全球董事,也是麦肯锡亚洲零售银行和私人银行咨询业务总负责人,同时他也共同领导麦肯锡亚洲金融机构咨询业务,常驻香港分公司;

方溪源是麦肯锡全球副董事,也是麦肯锡中国零售银行咨询业务负责人,常驻香港分公司。

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