标签：流向 pos 产品 综合 提升 自动化 发展 好的 调整
随着经济结构调整和银行业改革的稳步推进，消费逐步成为经济增长的主要力量。良好的宏观环境和民众消费观念的转变，推动银行零售业务快速发展。零售业务既能够剌激消费增长，也能推动调整资产结构，帮助银行构造新的业务增长点。
零售业务正逐渐成为拉动银行收入增长的重要引擎。以招行、平安为代表的中国国内领先银行纷纷构建大零售战略，从产品导向过渡为客户导向，重构业务格局。麦肯锡预测，中国零售银行收入以每年23%的速度递增，预计2020年，整体规模将达到3.2万亿元，贷款资产规模将达到32万亿元，成为仅次于美国的全球规模第二大零售银行市场。
多家银行制定了做大零售业务的目标，并通过数字化加快业务转型。国家金融与发展实验室发布的《金融科技与零售银行转型》报告指出，银行要从依赖批发业务转向以零售业务为主导，这个过程需要三至五年时间，其中金融科技是转型的关键。
传统零售以物理网点为经营支点，数字时代的零售业务要包括构建专业的互联网经营模式，打造多渠道一体化、差异化经营模式，构建线上线下数字化协同运营模式。不仅是将原有产品、服务、流程体系、管理规范实施线上化改造，实现互联网环境的高效触客服务，而且要实现跨渠道、跨部门、跨系统的连续性和可持续客户经营，提升客户体验和粘性，释放客户经营的产能。同时，推动银行的服务方式和服务内容的自动化、实时化、智能化，提升产品与服务的综合化和人性化。
银行零售业务转型需要从两个方面入手。一方面根据经营环境的变化和监管政策要求，对自身业务结构开展针对性优化与合规性调整，优化管理、服务、产品、客户、渠道等生产要素及关系，增强经营管理和服务能力，实现利润回报的稳定增长。另一方面利用各种金融科技和理念，提升经营效率，促进客户服务体验和服务质量的提升，带动管理和服务的模式创新。
通过零售业务的数字化，增加了银行的业务广度，使得银行与非银机构的边界愈加模糊啊，由此也导致银行与银行、银行与非银机构之间跨行业交叉竞争激烈。此外，由于业务体系和产品服务的变化，银行原有业务流程、信贷逻辑、风险管理发生变化，零售数字化的风险传染性、涉众性更强，这给银行带来诸多新挑战。
数据是应对风险挑战的关键。金融业是数据密集型行业，在生产经营过程中积累了海量的数据金矿。通过金融数据治理工作，深挖数据价值、释放数据潜能，加快推进数字化和零售化转型。利用大数据、人工智能等技术，切实增强数据应用能力，提升数据洞察能力和基于场景的数据挖掘能力，让数据发挥应用的价值。
顶象关联网络通过对数据的系统组织和挖掘，构建一个可以覆盖全行、各个业务的关系谱，直观的展现出业务参与者的关联关系，帮助运营者掌控动态、科学决策，大大提升银行数据应用水平。关联网络构建的关系图谱能清楚展现错综复杂的交易主体与资金流向关系，帮助业务人员发现精准追踪交易轨迹并层层关联，各类欺诈套现行为，挖掘可疑人员、团伙，提升银行风险管理能力，良好应对各类新型风险挑战。
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