报告简介

报告从银行数字化行业的发展背景及现状痛点入手，对中国商业银行数字化转型的关键要素进行梳理分析。通过艾瑞资深团队搭建的一套成熟完善的银行数字化评测体系，从数字化转型能力与数字化底层支撑两方面拆解银行数字化转型的差异化实施路径及技术需求判断，并对银行数智化、开放性、敏捷性、生态化的未来趋势进行深入洞察。同时，本篇报告优选银行数字化服务领域的头部企业，并深度剖析其服务银行的优秀案例，最终评选出50强企业。

目录

1 银行数字化转型背景介绍及难点剖析
1.1 大势所趋：银行业数字化转型
1.2 顶层规划：构建数字金融新格局
1.3 疫情影响：“后疫情时代”的挑战
1.4 外部竞争：互联网公司入局造成冲击
1.5 内部投入：银行业IT投入逐年稳步增加
1.6 技术进步：前沿技术与银行业高度契合
1.7 银行业数字化转型难点（1/2）
1.8 银行业数字化转型难点（2/2）
2 银行数字化模型详解及落地指南
2.1 模型搭建逻辑介绍
2.2 顶层战略规划：数字化指标象限展示
2.3 顶层战略规划指标一：顶层设计
2.4 顶层战略规划指标二：战略布局
2.5 顶层战略规划指标三：高阶组织管理
2.6 数字化能力建设：数字化指标象限展示
2.7 数字化能力指标一：渠道数字化
2.7.1 渠道数字化由线上、线下渠道建设及渠道联动三部分组成
2.7.2 智能工具的引入助力银行线下网点的数字化升级；网银、手 机银行等线上平台成为银行线上用户的聚集地
2.7.3 业务联动性依赖于银行归户管理能力及业务联通体系的搭建
2.7.4 渠道数字化典型案例：科蓝软件
2.8 数字化能力指标二：营销数字化
2.8.1 建立以用户运营为核心的数字化营销体系，围绕用户全生命 周期提供精准营销服务
2.8.2 用户识别阶段的升级核心是用户身份确认与数字画像建设； 渠道数字化是用户触达环节数字化升级的基础
2.8.3 三位一体的用户转化体系助力银行实现数字化用户运营及转 化；运营监测系统动态捕捉用户行为，及时调整用户分类
2.8.4 营销数字化典型案例：蚂蚁摩斯
2.9 数字化能力指标三：产品数字化
2.9.1 前沿技术应用赋能银行产品数字化设计、销售与迭代全流程
2.9.2 基于用户及产品的历史数据分析，实现精准产品设计与营销
2.10 数字化能力指标四：风控数字化
2.10.1 银行智能风控体系由基础能力与业务能力两个核心部分组成
2.10.2 银行数据信息库与智慧风控平台的建设是银行风控领域数字 化、智能化升级的基础能力建设部分
2.10.3 银行智能风控业务能力主要体现在智能交易风控平台建设与 智能预警系统使用两个方面
2.11 底层支持：数字化指标象限展示
2.12 底层结构支撑——低代码
2.13 底层结构支撑——RPA
2.14 底层结构支撑——人工智能
2.15 底层结构支撑——数据安全
2.15.1 多种技术配合，构建完整数据安全体系
2.15.2 银行数据安全治理体系标杆案例
2.15.3 数据安全典型案例：蚂蚁摩斯
2.15.4 隐私计算在银行营销及外汇风控场景中的实践案例
2.16 底层结构支撑——培训及激励
3 iResearch-数字化转型卓越服务商评选
3.1 卓越者入围说明
3.2 iResearch-卓越者 评估指标介绍
3.3 iResearch-卓越者 入围厂商
4 卓越服务商典型案例展示
4.1 百融云创：技术与业务深度结合，助力金融机构数智化转型
4.2 百融云创：打造AI+金融服务生态，推动数智化转型纵深发展
4.3 保利威：领先的数字化直播与全链路视频运营服务平台，为商业银行 数字化营销赋能
4.4 网易数帆：数字生产力模型为银行沉淀数字资产，驱动数字化提质增效（1/2）
4.5 网易数帆：数字生产力模型为银行沉淀数字资产，驱动数字化提质增效（2/2）
5 趋势洞见：银行数字化发展趋势展望
趋势及展望（一）：数智化
趋势及展望（二）：开放性
趋势及展望（三）：敏捷性
趋势及展望（四）：生态化

图表目录

图1-1数字中国建设整体规划&银行业数字化转型关键步骤
图1-2 银行数字化转型相关文件体系梳理
图1-3 2017-2021年中国银行业离柜交易金额及增长率情况
图1-4 “非接触式”银行能力要求拆解
图1-5 前沿技术赋能“存贷汇”业务
图1-6 互联网生态建设与生态流量导流
图1-7 2019-2025年中国银行业IT投入规模
图1-8 数字化技术与数字化银行架构
图1-9 银行业数字化转型内部难题
图1-10 银行业数字化转型外部挑战

图2-1 银行数字化能力评测模型搭建逻辑介绍
图2-2 顶层战略规划评测指标象限
图2-3 顶层战略规划指标：顶层设计
图2-4 顶层战略规划指标：战略布局
图2-5 顶层战略规划指标：金融科技架构
图2-6 银行数字化能力建设评测指标象限
图2-7 数字化能力指标一——渠道数字化升级分析
图2-8 线下物理网点的数字化转型&银行线上渠道的搭建
图2-9 渠道选择的高适配性与业务联动性
图2-10 科蓝助力中国邮政储蓄银行打造创新型多场景、多模态智慧银行网点
图2-11 数字化能力指标二——营销数字化流程分析
图2-12 营销数字化流程——用户识别&用户触达
图2-13 营销数字化流程——用户转化&用户运营监测
图2-14 蚂蚁摩斯“金融场景精准营销解决方案”案例解读
图2-15 银行产品数字化升级核心环节展示
图2-16 数字化产品设计&数字化产品营销&数字化产品升级迭代
图2-17 银行智能风控体系、风控对象及方式展示
图2-18 智能风控基础能力建设——数据信息库&智慧风控平台
图2-19 智能风控业务能力展现——智能交易平台&智能预警系统
图2-20 银行底层结构支持评测指标象限
图2-21 低代码为银行数字化提供成本与创新双驱动
图2-22 RPA流程自动化软件在银行数字化转型中的价值
图2-23 理想的AI银行产业链状态：AI+银行应用服务海量银行业务场景
图2-24 数据安全的重要价值
图2-25 数据安全核心技术趋势
图2-26 工商银行数据安全治理体系
图2-27 建设银行数据安全治理体系
图2-28 蚂蚁摩斯（MORSE）:大规模金融级隐私计算平台
图2-29 底层结构支撑指标——培训及激励

图3-1 iResearch-卓越者（2023，中国银行数字化转型服务厂商）核心评估指标
图3-2 iResearch - 卓越者（2023，中国银行数字化转型服务厂商）入围名单

图4-1 百融云创数智化服务布局
图4-2 百融云创数智化解决方案成果展示
图4-3 百融云创数智化解决方案成果展示
图4-4保利威私域直播十二模型与商业银行直播方案介绍
图4-5数帆银行数字化方法论
图4-6网易数帆银行数字化解决方案及实践案例

图5-1 国内银行数字化转型发展趋势分析——数智化
图5-2 国内银行数字化转型发展趋势分析——开放性
图5-3 商业银行的“薄前台、厚中台、强后台”
图5-4 银行业数字化生态建设