高质量推进商业银行资产管理业务数字化转型

　　耿慧玲（中国农业银行郑州分行 河南郑州 450000）

　　摘要：随着科技的飞速发展，数字化转型已成为商业银行提升竞争力的关键，尤其是在资产管理业务领域，高质量推进数字化转型能提升业务效率，优化客户体验，增强风险管理能力。基于此，本文分析了高质量推进商业银行资产管理业务数字化转型的重要意义，提出相关措施，为商业银行的现代化转型提供理论支持和实践借鉴。

　　关键词：商业银行；资产管理业务；数字化转型

　　中图分类号：F832.33；F49 文献标识码：A

　　数字经济时代，商业银行面临着前所未有的挑战与机遇，资产管理业务作为商业银行的重要组成部分，数字化转型的推进对于提升银行整体竞争力具有重要意义。因此，商业银行应注重高质量推进资产管理业务的数字化转型，采用先进的数字技术，提升资产管理业务的转型水平，达到预期目标。

　　1　高质量推进商业银行资产管理业务数字化转型的重要意义

　　高质量推进商业银行资产管理业务数字化转型，主要是采用先进的云计算、大数据、人工智能等技术，提升商业银行资产管理业务的处理速度和准确性，自动化处理大量数据，减少人工干预，降低操作成本，提高业务效率，使得商业银行能深入分析客户需求，提供个性化、定制化的资产管理服务，强化数据分析精准识别客户的投资偏好、风险承受能力，为其推荐合适的投资产品，提升客户满意度。同时，数字化转型可以促使商业银行构建更加完善的风险管理体系，实时监测市场动态和资产情况，发现潜在风险，采取有效措施进行防范化解，提高风险预警的准确性，减少风险损失。此外，数字化转型为商业银行资产管理业务提供一定的创新空间，整合内外部资源开发新的业务模式、服务产品，满足市场多样化需求，促进商业银行与其他金融机构的合作，推动金融生态系统的建设发展 [1]。

　　2　高质量推进商业银行资产管理业务数字化转型的措施

　　2.1 完善数字化转型体系

　　第一，制定明确的数字化战略。商业银行在推进资产管理业务数字化转型过程中，需要制定清晰、明确的数字化战略，确立转型目标，将数字化战略目标与商业银行的整体发展战略紧密相连，体现数字化转型的紧迫性，符合商业银行的长远规划，科学设定提高资产管理业务的数字化渗透率、提升客户满意度、优化运营成本等具体目标，规划切实可行的转型路径，做好技术选型、人才储备、组织变革等管理，借鉴行业内的成功案例，并结合自身的实际情况制定更具前瞻性、可操作性的转型方案。同时，数字化战略需制定明确的时间表，列出各个阶段的转型任务、预期成果、关键里程碑，保证转型工作有条不紊地进行，避免因为时间紧迫而出现混乱和失误。此外，商业银行需要投入资金、人才、技术等资源，合理调配资源，促使转型工作的顺利进行。

　　第二，加强基础设施建设。数字化转型需要强大的基础设施作为支撑，因此，商业银行应加大对云计算、大数据、人工智能等前沿技术的投入力度，建设稳定、高效、安全的技术平台。云计算平台是数字化转型的重要基础，银行需搭建云计算平台，实现资源的弹性扩展和按需分配，提高系统的灵活性，降低运维成本，提升系统的运行效率。大数据平台是挖掘数据价值的关键工具，应建设大数据平台，实现对海量数据的采集、存储、处理和分析，提升商业银行的数据治理能力，为商业银行制定业务决策提供有力的数据支持。人工智能技术在资产管理业务中具有广泛的应用前景，商业银行需采用人工智能技术实现智能投顾、智能风控等创新业务，提升自身的客户服务水平，降低运营风险。此外，在商业银行数字化转型过程中，网络安全问题不容忽视。商业银行应建设完善的网络安全防护体系，保证客户数据安全；注重对网络安全的监测、提高应急响应能力，维护各类数据安全。

　　第三，提升数据治理能力。数据是数字化转型的核心资产，商业银行应构建完善的数据治理体系，提高数据质量。商业银行应制定统一的数据标准和规范，保证数据的准确性；科学设定数据格式、数据命名、数据编码等标准，采用数据清洗技术去除数据中的噪声和异常值，提高数据的可用性；通过去除重复数据、修正错误数据、填充缺失数据等，提升商业银行的数据信息应用效果。同时，商业银行应构建统一的数据仓库，将各业务系统的数据进行整合归并，打破信息孤岛，提高数据的利用率。此外，构建完善的数据分析体系，采用数据挖掘、机器学习等技术挖掘数据中的潜在价值，为商业银行制定业务决策提供支持，助力商业银行创造新的业务增长点。设计统一的数据仓库或数据湖，集成来自不同渠道和业务系统的客户交易数据、市场数据、风险数据等，实现对数据的全面整合和统一管理，采用云计算、分布式计算等先进技术提升数据处理与计算的效率，保证大规模数据能够在较短时间内得到准确分析。采用机器学习、深度学习等人工智能算法对复杂的数据进行挖掘和分析，提高数据分析的准确性，构建模型评估、优化机制，按照业务需求和数据分析结果对模型进行迭代优化，保证其始终能够适应业务需求。对原始数据进行严格的清洗校验，去除无效、错误或重复的数据，保证输入分析模型中的数据准确、完整、一致。制定统一的数据标准对数据进行格式化、标准化处理，提高数据的可比性，紧密围绕商业银行的业务需要开展数据分析工作，保证分析结果能够为商业银行的业务决策提供有力支持 [2]。

　　第四，推动业务流程优化。数字化转型需要商业银行对现有的业务流程进行重构优化，采用数字化技术简化业务流程、提高业务处理效率。商业银行可以应用电子签名、在线支付等技术，简化客户开户、交易确认等流程，提高客户的满意度和便捷性，降低银行的运营成本。打破信息孤岛、实现数据共享、协同工作，提高业务流程的连贯性，提升商业银行的运营效率，增强其综合竞争力。采用人工智能技术实现自动化管理、智能监控等功能，降低商业银行的运营成本，提高商业银行的决策效率。

　　2.2 合理应用先进的数字化技术

　　第一，构建智能投顾系统。智能投顾系统是商业银行资产管理业务数字化转型中的重要部分，该系统主要是基于大数据、人工智能等技术，为客户提供更加精准、个性化的投资服务。商业银行需要构建智能投顾系统，集成机器学习、深度学习等算法等先进的技术，对市场数据进行高效处理分析，识别潜在的投资机会、风险，优化算法，提高系统的预测准确性，提高投资效率，同时利用相关系统分析客户的投资偏好、风险承受能力等因素，为客户量身定制投资组合，满足其个性化的投资需求，提升客户的投资体验，增强客户的信任度。同时，商业银行需利用智能投顾系统不断学习市场的新知识、新技能，适应市场的变化，满足客户的需求。此外，阶段性更新系统的数据算法，保证该系统能保持在行业的前沿水平。

　　第二，采用大数据技术。大数据技术在商业银行资产管理业务中具有广泛的应用前景，商业银行需要积极采用大数据技术对海量数据进行挖掘分析，为资产管理业务决策提供精准的支持。例如：利用大数据技术对市场数据、客户数据等进行深度挖掘分析，识别数据中的规律和趋势，发现潜在的投资机会和风险点，为业务决策提供依据。基于大数据分析构建客户画像，深入分析客户的投资偏好、消费习惯等进行精准营销，为客户提供更加个性化的产品和服务，提升客户的满意度和忠诚度，给商业银行带来更多的业务机会。应利用大数据技术进行数据的可视化展示，为商业银行提供直观清晰的数据分析结果，分析结果准确把握市场动态、客户需求，为资产管理业务决策提供更加有力的支持 [3]。

　　第三，采用智能化技术。智能化技术是商业银行资产管理业务数字化转型的重要支撑。商业银行积极采用智能化技术，可实现资产管理业务流程的自动化、智能化，提高业务处理效率。因此，商业银行在资产管理业务数字化转型过程中，需要注重智能化技术的应用，预设交易策略和算法，自动执行交易指令，提高交易效率，降低交易成本，为投资者提供更加、准确的交易服务。同时，采用智能客服系统，为客户提供24小时不间断的在线客服支持，自动识别客户的问题与需求并为客户提供相应的解答建议，能够提升客户的满意度，降低商业银行的客服成本。采用机器学习、深度学习等技术对风险进行实时监测预警，自动识别潜在的风险点，采取相应的措施进行防范控制，提高风险管理的效率，为商业银行提供更加全面的风险保障。商业银行可以利用大数据分析和机器学习技术，根据客户的财务状况、风险偏好和投资目标，提供投资建议、资产配置方案，采用算法模型持续学习客户的投资行为与市场变化，动态调整投资策略优化资产配置，按照投资建议自动执行交易指令，减少人为干预，提高交易效率，降低交易成本，提升投资回报。采用实时数据分析技术对投资组合进行全天候、全方位的风险监测，一旦发现风险异常，立即触发预警机制，提醒投资经理采取应对措施，结合历史数据和市场动态，采用机器学习算法对风险进行多维度评估，为投资经理提供决策支持，准确识别管理风险问题。利用深度学习等技术构建智能反欺诈模型，识别并防范欺诈行为，实时监测交易数据，发现异常交易并立即采取措施，以保护客户的资金安全。此外，分析客户的投资行为和偏好，为客户提供个性化的营销信息、产品推荐，利用机器人流程自动化等技术可实现业务流程的自动化审批，缩短审批周期，提高审批效率，降低运营成本。

　　2.3 实现数字化创新和应对转型风险

　　第一，推进产品创新和定制化服务。在数字化转型过程中，商业银行需要不断推进产品创新，提供定制化服务，以满足客户日益多样化的需求。因此，商业银行应按照市场趋势、客户需求，设计更具竞争力的新产品，推出基于大数据分析的量化投资产品，或结合区块链技术的去中心化金融产品等，吸引更多的客户，为商业银行带来新的收入来源。除产品创新外，商业银行还需要提供定制化的服务，分析客户的需求偏好，为客户量身定制投资策略、风险管理方案等，提升客户的满意度，从而增强商业银行的市场竞争力。此外，在推进产品创新和定制化服务的过程中，商业银行要密切关注客户的反馈、需求变化，不断迭代和优化产品服务，保持在市场的前沿地位 [4]。

　　第二，加强风险管理和合规性建设。数字化转型带来的不仅是机遇，还有挑战、风险。为保障数字化转型顺利进行，商业银行需要加强风险管理、合规性建设，制定完善的风险管理体系，科学开展风险评估、风险监控、风险应对等工作，采用大数据、人工智能等技术，对风险进行实时监测和预警，提高风险管理的效率。在数字化转型的过程中，商业银行要严格遵守相关法律法规、监管要求，注重合规培训，完善合规制度，增强全体员工的合规意识与法律意识，保证业务的合法合规性。为应对可能发生的风险事件，商业银行需要构建应急响应机制，完善应急预案，开展应急演练活动，以确保在风险事件发生时能够迅速作出响应，最大限度降低损失和影响。对此，商业银行应做好以下几方面工作：一是集成来自不同业务线的交易数据、客户数据、市场数据等，采用大数据分析技术识别风险模式为风险评估提供支持，数据集成构建全面的风险视图，实时监控管理各种风险，利用算法检测异常交易行为，及时发现潜在的欺诈或违规操作，降低交易风险，提升商业银行的交易合规性。二是利用机器学习和人工智能技术开发风险评估模型，预测量化风险发生的特点，基于历史数据和市场动态，提供精确的风险预测、量化结果，制定有效的风险管理策略。三是采用数字化技术自动化合规性检查流程，保证所有业务操作均符合监管要求，降低合规风险。一旦出现监测风险指标异常，系统就会自动发出预警，提醒相关部门采取行动。四是利用人工智能、物联网等新技术，提升风险管理的智能化水平。可利用OCR、RPA等技术实现对财务报表、流水等信息的快速识别校验，辅助多渠道汇集的影像资料进行图像识别分析。五是商业银行将特色化风控数据与外部可信数据进行深度融合，构建风控数据集市，发现隐藏在数据背后的风险规律，为风险预警、风险管理提供更加科学的决策依据 [5]。

　　3　结语

　　高质量推进商业银行资产管理业务数字化转型，是提升商业银行竞争力、优化客户体验、增强风险管理能力的重要保障。在数字化转型过程中，商业银行应制定完善的数字化战略、注重基础设施建设，构建智能投顾系统，采用先进的数字化技术，提升资产管理业务的数字化水平，为客户的财富增长和自身的持续发展提供有力支持。

　　参考文献：

　　[1]董劭然.高质量推进商业银行资产管理业务数字化转型[J].清华金融评论,2023(5):94-96.

　　[2]陈迪.商业银行数字化转型过程中的财务风险管理研究:以 Z银行为例[D]. 上海:东华大学,2023.

　　[3]李静.商业银行零售业务数字化转型研究:以招商银行和中信银行为例 [D]. 兰州:兰州大学,2022.

　　[4]梅晖.数字金融背景下Y商业银行消费信贷业务数字化转型研究 [D].兰州:兰州大学,2022.

　　[5]王程尧. X城市商业银行零售业务数字化转型优化研究[D].大连:大连海事大学,2021.

　　作者简介：耿慧玲（1992―），女，河南驻马店人，硕士，中级经济师，研究方向为金融学

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