????平臺革命： 新生態(tài)、新產(chǎn)業(yè)

????云計算、移動平臺和應用軟件開發(fā)等領域的進步，正在降低或徹底消除技術和成本障礙。應用編程接口（API）技術已成為數(shù)字經(jīng)濟的秘密武器，支持眾多企業(yè)開放其數(shù)據(jù)和平臺，幫助其他參與者開發(fā)各種應用，不斷創(chuàng)造價值。種種可能性正煥發(fā)出誘人的前景。

????例如，谷歌就擴大了應用編程接口的開放力度，不僅提供針對智能手機和平板電腦的支持，還幫助世界各地的開發(fā)者進行創(chuàng)新，圍繞智能手表、車載信息娛樂設備和電視開發(fā)新的應用軟件。

????這意味著，銀行能夠通過全新方式與客戶建立更緊密的聯(lián)系。其機遇將來自如下三方面：

????? 成為平臺。利用應用編程接口開放銀行服務和數(shù)據(jù)，并且建立由平臺合作伙伴組成的生態(tài)系統(tǒng)，從而為客戶帶來更廣泛的產(chǎn)品與服務。

????? 成為平臺中的掌控者。嘗試把支付和欺詐保護等公眾型服務轉(zhuǎn)交給其他平臺提供商，同時將業(yè)務集中于核心能力領域。

????? 使用內(nèi)部平臺來發(fā)展或改進現(xiàn)有能力。例如，醫(yī)藥巨頭阿斯利康公司計劃將其5.1萬名員工接入Box系統(tǒng)，以此在全球范圍內(nèi)共享文件、促進協(xié) 作，該舉措是公司一項龐大戰(zhàn)略的組成部分，旨在為遍布100多個國家的員工提供安全易用的工具，改進工作效率——實際上，所有銀行都可以考慮使用這款應用軟件。

????今天，86%的銀行在使用某種形式的傳感器數(shù)據(jù)與外部世界進行互動。

????銀行正在明確認識到，數(shù)字化平臺將是構建新一代銀行解決方案和整個客戶生態(tài)系統(tǒng)、以及 提升“伙伴經(jīng)濟”中各方協(xié)作的的首選工具。

????我們不妨參考德國Fidor銀行的行動，了解其如何以極低的客戶獲得成本實現(xiàn)顯著的經(jīng)營杠桿作用。該行充分利用Web 2.0、電子商務、移動和社交等技術，打造出了屢獲殊榮的“銀行2.0”平臺， 藉此提供透明、易用、效率極高的可擴展型銀行 服務，將業(yè)務延伸至貴金屬交易、保險服務、P2P貸款與存款（包括虛擬貨幣）等一系列領域。

????三分之二的受訪銀行已開始使用開放式創(chuàng)新方案，整合各種應用并與業(yè)務伙伴協(xié)作；45%的銀行正在借助數(shù)字化業(yè)務伙伴整合行業(yè)平臺數(shù)據(jù)；而55%的受訪機構則在嘗試“平臺即服務（PaaS）”解決方案，或是將“平臺即服務”融入大型戰(zhàn)略項目 當中，以實現(xiàn)更快的部署和差異化系統(tǒng)的集成（參見圖2）。

????需要回答的關鍵問題：哪些業(yè)務能力可以使銀行成為一家服務提供商？而在可能的情況下，哪些能力又是銀行希望從其他供應商處獲得的？一個嶄新的供應商生態(tài)系統(tǒng)正初露端倪。

????智慧企業(yè)：更智能、更高效的銀行服務

????多年來，銀行一直在使用軟件計算程序來幫助客戶和員工做出更快速、更完善的決策。認知計算（注入了數(shù)據(jù)和云處理能力）的出現(xiàn)將使機器更加智能。

????一些銀行已在借助人工智能，不斷深入發(fā)掘客戶洞見。例如，西班牙一家大型銀行正利用自然語言處理技術，通過識別客戶如何標記他們的交易和向朋友或家人的付款，更準確地預測客戶生活的種種變化。美國某頂級銀行則采用IPsoft公司的Amelia虛擬員工來管理其交易平臺。Amelia是一位具備認知能力的人工智能型知識工作者，可以在一系列職能中實現(xiàn)業(yè)務流程的自動化和強化，由此提高效率。“她”和其他軟件型代理合作，至少能實現(xiàn)兩項巨大優(yōu)勢：其一，一線支持團隊只需點擊按鈕，便可擴展自身能力；其二，無需開展員工培訓，就能在一夜之間推出某項新政策。

????面對這樣的員工隊伍擴展方式，我們便不難理解，為何高達84%的銀行高管表示，他們需要在未來三年內(nèi)采用與培訓員工同等的力度來關注系統(tǒng)提升。而許多企業(yè)已率先開始行動。

????特別是對于銀行而言，這些與智能相關的技 術可以支持其更好地滿足監(jiān)管要求，并有助減少員工行動所產(chǎn)生的錯誤和風險。此外，超過90%的銀行高管一致認為，軟件智能將在簡化信息技術的過程中發(fā)揮至關重要的作用——從而打造出更具創(chuàng)新能力、更為卓越運營的智能化銀行。

????為了獲得這樣的優(yōu)勢，銀行正在利用各種工具和方法將智能技術嵌入銀行系統(tǒng)當中。受訪企業(yè)普遍采用的技術包括：

????? 基于規(guī)則的演算法（63%的企業(yè)正在使用；24%正在試驗）

????? 機器學習（45%；40%）

????? 預測分析（39%；35%）

????? 智能代理然而，更多銀行（33%；39%）

????要想有效利用軟件智能，還需突破一項障礙——其龐大的數(shù)據(jù)不僅存儲在多個位置，而且類型多樣、不斷變化。30%的銀行已發(fā)現(xiàn)，自身去年處理的數(shù)據(jù)量激增了75%以上——而他們預計，未來一年的增幅將更為明顯。鑒于這一現(xiàn)實，參與我們調(diào)研的銀行中，72%覺得管理數(shù)據(jù)非常困難或極為困難（參見圖3）。

????大多數(shù)高管對軟件智能的發(fā)展持樂觀態(tài)度。超過75%的受訪銀行相信，變革將徹底重塑他們的數(shù)據(jù)使用方式，并支持他們解決以前無法克服的難題。

????需要回答的關鍵問題：銀行現(xiàn)在應當重新審視哪些早前未獲通過的自動化業(yè)務提案？新的軟件和方法將使自動化技術更加靈活和成功。