23、利用监管科技实现客户生命周期和反洗钱/了解客户流程数字化

利用监管科技实现客户生命周期和反洗钱/了解客户流程数字化

一、银行业的变革与监管科技的崛起

曾经，许多银行深陷金融危机的泥潭，在2009年至几年前这段时间里，不断应对如闪电般袭来的各种监管规定。从2008年到2015年，监管变化的数量惊人地增长了492%。过去十年充满了不确定性、不稳定性和艰难困苦，银行业知名企业面临前所未有的巨额罚款，声誉和商业价值严重受损。为应对这一局面，银行业普遍采取裁员等方式任意削减成本，这使得银行不得不在资源、预算和技术有限的情况下，做更多的事情来确保合规和保护声誉。

然而，大约十年后的今天，行业动态已完全改变。银行仍然关注合规和监管变化的速度，运营成本也依旧是挑战，但不同的是，银行已不再仅仅处于生存模式，而是重新蓬勃发展。曾经，议程完全聚焦于合规成本，如今话题已转向以客户为中心，银行的目标也转向了能为客户提供卓越价值的创新数字化业务转型项目。

在这种情况下，监管科技（RegTech）应运而生。尽管监管合规仍处于银行业务的前沿，但监管科技使金融机构能够管理合规事务，并引领行业朝着更优质、高效和以客户为中心的业务模式发展。如今，全球每家金融机构都在进行一定程度的业务和数字化转型项目，这与过去数字化转型仅局限于零售银行的情况截然不同。现在，企业、商业、业务和投资银行的客户都在寻求更便捷、数字化的客户体验。

二、当前客户生命周期管理存在的问题

（一）客户入职流程漫长

数据收集和监管合规是客户入职的瓶颈。在部分自动化的客户生命周期管理（CLM）流程中，商业、机构和商业银行对中等复杂程度的新客户进行入职流程可能需要长达38周。合规以及证明合规性（即收集支持合规决策过程的数据和文件）占据了大部分时间，新客户入职和信息更新过程中需要收集5到100份文件。客户数据收集几乎是每家银行的噩梦，客户常常被银行（有时是同一产品线或业务部门）反复要求提交和重新提交数据和文件，导致客户体验不佳，缺乏协调性和透明度。

（二）监管要求不断提高

反洗钱（AML）和了解客户（KYC）合规领域对全球较为成熟的监管银行来说仍是挑战。预计到2020年，将发布超过3亿页的监管文件，银行需要对超过600项立法变化进行编目。全球许多成熟监管市场的现有AML和KYC监管框架仍在不断完善。例如，2018年欧盟通过了第五项反洗钱指令（5AMLD），美国也出台了FinCEN最终规则CDD。同时，全球通用报告标准（CRS）持续推广，数据隐私规则如《通用数据保护条例》（GDPR）也于2018年5月25日生效。受巴拿马文件、巴哈马泄密和天堂文件等丑闻影响，当前KYC/AML的重点越来越集中在创建国家实益所有权登记册上，以促进信息共享和透明度，防止犯罪分子、洗钱者和恐怖分子利用模糊的空壳公司隐藏身份。此外，全球场外衍生品改革仍在快速推进，执法行动虽有所减少，但曾达到创纪录水平。在亚太地区，过去十年罚款超过6800万美元，新加坡金融管理局（MAS）在2016年加强了KYC/AML相关执法力度，当年对银行处以总计1200万美元的七项罚款。为应对不断变化的监管要求，银行不得不优先满足合规期限，而牺牲客户体验，否则可能面临金融监管机构的巨额罚款。据调查，银行每年在KYC程序上的花费高达6000万美元，大部分资金用于从客户那里反复收集数据和文件。

（三）系统碎片化导致数据孤岛

过去30年，银行的后台和中台部门投资严重不足，尤其是在零售银行领域，更多的关注集中在前台应用程序上。这降低了银行快速合规地为客户办理入职手续的能力。由于无法连接和集成这些系统，银行会反复要求客户提交可能已经提交过的文件和信息。对于在同一家银行的零售、商业和财富管理部门都有业务的客户来说，这种情况会更加严重，客户会疑惑为什么他们的信息不能在不同业务部门之间共享（如果他们同意的话）。

（四）成本快速上升，手动操作是关键原因

后台技术投资不足使银行面临更高的监管成本、运营成本，以及因复杂冗长的入职流程导致客户流失的机会成本。手动流程容易出错，需要重新输入数据和返工，且缺乏可追溯性，成本高昂。同时，维护现有基础设施的成本也很高，而且这些基础设施之间缺乏互联，无法提供全面的监管和客户生命周期管理所需的360度视图。

（五）复杂客户需要更专业的流程

银行需要从不同来源收集关于个人和实体的大量信息和文件，将这些数据点与现有数据集成，并能够捕捉可能触发客户整体风险警报的情况变化，以评估客户对银行的持续适用性。

（六）客户外联困难

自全球金融危机以来，银行业经历了重大的监管改革和变革管理。每项新的金融法规都要求收集额外的客户数据和文件以支持合规流程。为遵守这些规则，银行需要联系客户，解释规则，索取新信息并处理这些信息，以向监管机构证明客户符合新义务。然而，实际操作中这是一场后勤噩梦，通常涉及高度手动的流程，如信件、电话和电子邮件，这些方式处理信息的方式不同，且没有自动集中化，导致信息需要手动提取并重新输入到各个系统中以跟踪合规情况。

（七）客户离职成本高且问题多

客户需要离职的原因有很多，如客户主动要求终止与银行的关系、从风险评级或盈利能力角度看客户不再具有吸引力、客户账户处于非活动或休眠状态等。即使客户账户处于非活动或休眠状态，银行每年平均仍需花费3000英镑来维护客户记录，因为他们仍需进行定期的监管审查（AML/KYC）和信用评估。由于技术和系统的脱节，客户离职流程与入职流程一样，数据和文件要求高，且金融机构内部系统相互独立，增加了客户离职的复杂性。

三、客户生命周期管理数字化的未来趋势

（一）数字化的含义

数字化是银行业的热门词汇，但对不同人有不同的含义。数字化本质上是某种形式的自动化，它并不一定复杂，关键是通过智能工具和技术减少或消除后台和中台业务中占主导地位的手动流程。例如，在2018年6月于爱尔兰举行的Fenergo全球客户理事会会议上，一位客户表示，他们银行每年重复流程5万次，通过自动化基本流程节省时间，将资源集中在更高风险和更有价值的领域，以增加价值或更好地合规。

（二）技术发展阶段

过去10年，行业致力于尽可能自动化客户生命周期管理流程，包括合规（初始和审查）、数据管理、新客户和产品入职等。这涉及对业务流程管理（BPM）、系统集成和规则引擎技术的投资，提高了流程的复杂性和效率。

目前，行业已进入第二阶段自动化，在客户生命周期过程中越来越多地使用机器人、智能文档管理和聊天机器人。

下一阶段的发展将涉及将众多新的颠覆性技术应用于CLM和KYC/AML领域，如自然语言处理（NLP）、大数据分析、人工智能（AI）、机器学习（ML）、机器人流程自动化（RPA）、大规模处理和其他自适应技术。需要注意的是，没有一种单一的技术能够满足银行创建真正以客户为中心、高效合规的客户入职和生命周期流程的需求，而是需要根据银行的关键目标（如效率、客户体验、风险管理等）对多种技术进行独特组合。

（三）转型方式：Pivot与Disruptive

在数字化客户生命周期管理和KYC/AML流程方面，有两种方式：
1. Pivot方式 ：这种方式是“转向新方向”，以获得比以往或传统方法更大的收益。它是一种有计划的变革方法，利用现有且有大量成功案例的技术，融合新旧技术，通过设计进行创新并做好投资准备。市场上有一些Pivot创新技术可促进CLM、数据管理和合规流程的转型，如智能监管规则引擎、电子KYC实用程序、集中化和集成化的数据流程、云技术以及将云技术扩展到客户的安全数字渠道等。这些技术并非具有极大的颠覆性，但正确部署时可对前台、中台和后台流程产生重大变革性影响，且能立即实施。
2. Disruptive方式 ：涉及对现有系统、流程和管理客户生命周期的方法进行彻底变革，通常使用更新、更前沿的技术。这些技术在CLM和合规领域的应用尚不成熟，但有望实现提高效率、增强合规性和改善客户体验这三个看似相互矛盾的目标。相关创新技术包括人工智能（AI）、机器人流程自动化（RPA）和区块链。

（四）Pivot创新的具体应用

1. 基于设计的监管合规

银行正从被动应对合规管理转向从端到端设计合规流程，包括采用面向未来的方式管理新的合规要求，通过数字化释放监管价值。目前，KYC/AML和监管合规正在经历以下几个方面的变革：
- 监管规则引擎 ：银行的监管合规团队开始转向自动化解释监管规则的模式。通过监管规则引擎，输入客户的特定信息（如客户类型、角色、产品、位置等），可以准确确定客户必须遵守的所有法规、支持合规流程所需的所有数据和文件、必须询问的KYC问题以及必须进行的风险评分。该规则引擎还能支持银行在整个客户生命周期内的合规流程。例如，当客户从低风险司法管辖区转移到高风险地区时，系统会通过事件驱动的审查流程自动标记，并根据新信息重新计算客户的风险评分。如果变化重大，可能会触发新的合规审查流程，以确保客户继续符合现有法规，并识别因情况变化而产生的新适用法规。
- 全球内部电子KYC框架之路 ：几年前，行业曾尝试创建KYC实用程序，以整合多家银行的客户数据和文件，但未成功。不过，这催生了银行创建内部KYC实用程序的想法，即可以在银行内部捕获、存储、清理、修复和集中客户数据和文件，供银行任何部门随时使用。虽然单一集中的内部实用程序很有吸引力，但不同的数据隐私法使其难以实现。一些银行通过创建中心辐射式运营模式来解决数据隐私限制问题。例如，某银行在亚太、北美和欧洲三个地区建立了核心KYC合规团队（此前有18个），不仅将KYC流程集中到这三个中心，还将所有客户数据和文件集中在这三个地区，为客户提供近乎完美的360度视图，有助于准确衡量客户风险，明确识别和管理实益所有权合规要求。这种联合共享服务方法有诸多优势，如克服数据隐私法限制、利用多个时区的运营优势提供本地化服务、确保为所有客户提供一致的KYC服务、提高客户数据和文件的复用性、高效整合监管和客户数据以符合新的数据聚合法规、让KYC专家团队承担非业务生成活动，使入职团队专注于新业务等。

2. 数据集中化、集成和数字渠道

银行并不缺乏数据，但由于技术和系统的分散和脱节，数据和文档管理混乱，形成了数据孤岛，导致合规和客户外联团队不得不反复要求客户提供可能已经提交过的数据和文件，严重影响客户体验。不过，目前有许多解决方案可以解决这个问题：
- 集中化以实现复用 ：通过使用跨职能、业务线和司法管辖区的主数据系统（考虑数据隐私法）集中客户和交易对手的数据和文件，银行可以将多达75%的现有信息用于新产品入职或监管目的，大大减少了向客户索取信息的需求，只需收集少量剩余文件。新数据或文件收集后，会附加到CLM系统中的客户记录，并用于更新集成主数据解决方案，确保所有部门都能访问最新信息。这些数据和文件会进行相应处理和风险评分，以提供当前客户风险评级和概况。
- 集成与客户生态系统 ：银行除了使用多个内部和外部数据存储库（如CRM系统）外，还使用多个数据提供商来验证客户和交易对手的数据以满足监管合规要求。但在手动或部分自动化流程中，大部分数据需要手动整理、处理和路由。根据Chartis Research的研究，一级银行在风险技术方面的最大支出领域是风险、治理和集成技术，尤其是数据集成。在任何转型项目中，银行约80%的项目生命周期成本用于准备数据，只有20%用于分析和报告。银行现在越来越多地寻求智能API（应用程序编程接口）集成工具，将其CLM系统与实体和AML数据领域的众多提供商集成，包括外部KYC实用程序。这种集成过程可以简化和自动化客户和交易对手数据的捕获，为数据/合规团队提供空间来比较数据并质疑数据的真实性。客户生态系统项目是一种数字化转型项目，它可以在遗留系统和新技术之间架起桥梁，通过利用最佳技术组合解决银行面临的特定机会和挑战，同时保护现有技术投资。通过创建高效的生态系统，银行可以提高效率和利润，改善客户服务和体验，打破技术、数据和组织方面的历史壁垒，提供更以客户为中心的体验。

（五）云计算在银行业的应用

过去，传统企业组织为保护敏感数据，倾向于使用本地技术，金融服务行业尤其如此，担心数据在云中泄露会受到监管审查。客户生命周期管理领域对云安全尤为敏感，因为需要保护大量客户数据和严格的合规性。

然而，2016年10月，美国第八大商业银行CapitalOne的首席信息官Rob Alexander宣布其银行采用云优先战略，大量使用亚马逊网络服务（AWS）。此后，越来越多的银行和金融机构开始采用云计算。例如，新加坡星展银行（DBS Bank）使用AWS创建混合云环境，澳大利亚联邦银行通过云计算将启动新服务器的时间和成本从八周和数千美元降低到八分钟和25美分。此外，金融行业监管局（FINRA）、纳斯达克（Nasdaq）和存托信托与清算公司（DTCC）等也在利用云计算技术获得本地解决方案无法比拟的优势。

如今，金融服务行业正在解决许多云方面的担忧，纠正围绕云基础设施的误解。云创新正成为全球数字颠覆的重要驱动力，在银行中越来越受关注。客户生命周期管理领域非常适合云转型，云技术可以帮助银行摆脱遗留系统的束缚，满足未来监管和数据特定义务，同时降低成本。在监管方面，越来越多的银行将监管应用程序部署到云端，以利用云解决方案的可扩展性、低成本、易操作性和弹性。由于不同司法管辖区对数据驻留的要求不同，银行需要选择能够精确控制临时和永久数据流的解决方案，灵活的混合模式（在公共云和私有云基础设施上部署）对于银行利用现有投资和满足严格监管要求至关重要。云还可以为银行提供大量数据，帮助实现梦寐以求的客户360度视图，这将直接影响客户风险评估，但这在很大程度上取决于监管指导和对云环境的信心。

（六）客户自助服务的数字渠道

在混合云解决方案和客户期望提高的时代，客户自助服务已成为银行的常见做法。银行通过向客户扩展数字渠道，让客户提交和更新客户数据和文件，直接影响其风险评估，简化和优化客户外联流程。虽然客户自助服务在零售银行较为常见，但在企业/机构银行、商业/业务银行和财富管理领域也越来越普遍。

这些数字渠道不仅仅是移动应用或在线银行，而是提供安全的解决方案，用于数字化收集客户数据和文件，支持了解客户（KYC）和客户入职流程。它们为银行提供了与企业、商业和公司客户沟通的强大媒介，支持客户请求和从监管外联、定期更新到事件驱动审查的端到端KYC流程。这些解决方案使银行客户能够以“了解你的身份”的方式控制自己的数据（在GDPR环境下这至关重要）。通过向客户扩展数字渠道，银行可以管理以下流程：
|流程|说明|
| ---- | ---- |
|监管外联|向客户解释新的监管要求|
|定期更新|提醒客户更新数据和文件|
|事件驱动审查|根据客户情况变化触发审查|
|客户请求处理|处理客户的各种请求|

（七）拥抱颠覆性技术

目前，我们正处于一个转折点，颠覆性技术的可能性比以往任何时候都更接近现实。这主要得益于以下因素：
- 云计算使计算能力成为一种商品，更便宜、快速和安全。
- 银行拥有丰富的数据，便于进行智能学习。
- 机器学习算法和其他技术的可获取性使这些成为现实。

如今创新和颠覆的速度极快，很难预测五年后客户生命周期管理会是什么样子。但银行面临的四个关键挑战始终存在，即少投入多产出、改善客户体验、降低风险和提高运营效率。技术趋势也很明显，自动化、人工智能、机器人和集成技术将重塑知识型工作的方式。这些技术通过自动化任务、解锁数据、提供辅助决策甚至完全决策的见解，使与银行的业务往来更加简单，为银行和客户带来更高效率、更好的客户体验、降低风险和缩短入职时间等好处。在CLM领域，颠覆性技术并非要取代员工，而是利用银行员工的专业知识与新技术相结合。例如，在“制作人 - 审核人”场景中，通过机器学习对用户操作的监督学习，机器人成为制作人，人类成为审核人，而不是依赖静态规则引擎。

（八）AI和RPA对CLM的变革

全球金融机构正在积极探索人工智能（AI）和机器人流程自动化（RPA）等新技术，以进一步自动化常规的AML和KYC流程，提高效率、改善投资回报率和提供更好的客户体验。

AI和RPA技术可以将客户生命周期管理从一项核心能力转变为具有独特竞争优势的领域：
- 通过机器学习为客户提供差异化服务水平。
- 自动化重复、无价值和数据密集型任务。

这使银行员工能够从这些重复任务中解放出来，专注于更高价值、以客户为中心的活动。智能自动化（通过自动化数据预处理、决策、流程增强和监督学习实现自动化）可以实现差异化服务水平和效率能力，推动指数级的服务设计和体验机会。

（九）将颠覆性技术应用于AML/KYC的五种方式

计算能力、数据丰富性和机器学习的可获取性使银行业达到了一个临界点，AI已从科幻变为现实。但在CLM领域找到实际应用案例仍较困难，在结构化场景中应用更多，如计算账户关闭等重复任务的投资回报率、提高处理时间、共享结构化数据或从法律文件中提取数据等。而需要人类知识的难题，如AML检查和警报管理，往往涉及专有概念验证（PoC）或试验。

在KYC/AML背景下，AI可以彻底改变银行的合规方式，尤其在执行重复任务时非常有价值，能节省时间、精力和资源，使银行专注于更高客户价值的任务。以下是AI改善KYC/AML和入职流程的五种关键方式：
1. 准确的客户风险评估和强化尽职调查 ：AI能够从大量数据中智能提取与风险相关的事实，并对信息进行合成和去重，使其有意义且简洁。这可以自动对来自不同来源和格式的非结构化数据进行分类，用于KYC概况。数据收集自动化后，更容易生成更好的风险洞察，实现更准确的风险计算。AI可以自动创建和更新客户风险评估，并与风险分类（高、中、低风险）进行匹配，确保客户在整个生命周期内持续合规。此外，AI还能使识别高风险客户的过程更加容易，便于进行强化尽职调查。AI和ML模型可以根据外部因素的变化（如某个司法管辖区因负面新闻成为高风险国家）进行学习，并覆盖用户操作。机器学习还可以通过观察用户行为趋势识别自动化候选对象，一旦形成客户概况，就可以预测或模拟未来客户行为，帮助金融机构为更严格的监管未来做好准备。
2. 确定最终实益所有权 ：AI能够“读取”大量数据（包括非结构化文本）并从中提取有意义的信息，在几分钟内为公司和个人生成全面、准确和可审计的风险概况。这对负责梳理股东、实益所有者、董事和关联方复杂数据网络的合规团队非常有帮助，有助于他们基于风险的合规方法得出准确结论。随着全球对识别和对最终实益所有者进行客户尽职调查的关注增加，这一点在未来将变得更加重要。
3. AML筛查和调查 ：在监管审查日益严格的今天，金融机构面临着在遵守不断增加的法规的同时控制运营成本和人员规模的压力。在非自动化环境中，确保客户生命周期内合规的常见方法是增加人力进行筛查、审查和合规检查，但这只会增加合规成本，而难以大幅提高效率。目前，KYC和AML流程需要大量手动调查，尤其是在警报调查阶段，这既昂贵又耗时，还容易出错。如今，对于每个警报交易都需要人工干预，根据道琼斯赞助的ACAMS（认证反洗钱专家协会）调查，误报是银行合规团队面临的最具挑战性的问题之一。

通过AI支持警报生成过程可以减少误报，例如使用语言技术管理观察名单（如美国外国资产控制办公室（OFAC）名单），可以处理不同语言和拼写，并监听新闻源以识别不在行业观察名单上的人员。然而，警报本身不足以支持有效的调查过程，还需要将高质量数据与警报关联起来（通过解释和链接分析），以生成准确的法律实体结构图形表示。AI可以利用警报调查过程中之前执行的步骤，制定推荐的下一步行动方案。
4. 改善客户入职和文档管理自动化 ：银行业希望摆脱过于依赖文档的现状，但短期内难以实现。目前，我们需要思考如何从文档中增加和提取价值。在当今银行业，许多客户文档是扫描件，需要采用最佳猜测方法进行分类。

文档有完整的生命周期，包括传入和传出文档、审查和更新文档。有多种类型的文档在银行和客户之间传递，并且有许多技术可用于提高文档中数据的捕获、提取和处理效率。当应用于工作流自动化时，AI可以改变文档、报告、审计跟踪和警报/通知的生成方式。AI的自然语言处理（NLP）可以“读取”任何语言的大量信息，通过智能文档扫描和筛选大量外部数据源，增强新客户入职申请的KYC流程，显著改善整体客户入职体验。

光学字符识别（OCR）和智能文档识别（IDR）等技术可以帮助从文档中提取数据，并将其转换为有用的数字化数据，附加到客户记录中，作为客户情报过程的一部分。银行需要生成和发送大量客户文档的主要原因是对现有文档缺乏分类。通过对文档进行分类，银行可以避免重复要求客户提交相同的文档。目前，银行正在使用OCR、Tesseract和机器学习（ML）等文档分类技术来学习自动分类文档。对于证据文档（如护照、水电费账单等），可以使用应用程序编程接口（APIs）和模式识别技术来验证文档的真实性并进行分类。最终，银行需要摆脱基于纸质/扫描的文档，完全数字化数据捕获过程，预计十年后目前的文档形式将结束。
5. 管理监管变化和合规 ：AI能够在大量文本（甚至非结构化文本）中检测模式，从而理解不断变化的监管环境。其关键在于自动监控和解释，即自动化监控法规、将其转换为结构化语言，并创建可实现规则编码和完全可追溯性的本体。通过这种方式，AI可以跟踪全球法规的变化，识别银行存储的客户信息中的差距，并提供KYC警报，以便向客户进行监管外联，收集缺失的信息。此外，NLP可以分析和分类文档，提取可能受监管变化影响的客户身份、产品和流程等有用信息，使银行和客户及时了解监管变化。

（十）机器人流程自动化（RPA）

机器人流程自动化（RPA）使金融机构能够自动化重复、无价值和数据密集型任务，非常适合主要基于规则且不断发展的合规领域。

实施RPA可以通过更有效的客户数据捕获、监管客户分类和证明合规性来简化KYC决策过程。通过添加机器人，RPA可以自动化客户数据输入过程并进行初步验证，如果存在数据差距，则将相关客户记录传递给客户服务部门。此外，RPA解决方案可以自动从多个供应商和实用程序中获取信息（数据和文件），提高整体数据质量，加快账户设置和客户/产品入职的时间。

RPA可用于验证现有客户信息（结构化/非结构化），通过访问数据库、从文档中提取数据、合并不同来源的数据并填写表格。这些信息通常存储在多个系统中，如CRM或银行其他部分的存储库中。为了解锁这些数据，银行正在转向API驱动的集成，将以前分散的存储库、系统和技术连接起来，实现直连流程。但需要注意的是，创建API或任何系统到系统的集成可能较慢，特别是对于没有API的遗留系统。机器人可以通过用户界面到用户界面（UI - to - UI）的方法减少API驱动集成的摩擦，为银行技术团队提供时间来实现长期的基于API的集成。

如果银行能够解锁并更好地理解客户数据，与客户的互动将更加复杂和智能。例如，银行可以根据对KYC需求的高级解释，使用动态列表而不是一刀切的KYC问卷/清单。

（十一）区块链对CLM的影响

区块链或分布式账本技术（DLT）是当前流行的技术，但它仍然是一种不成熟、前沿的技术。区块链基于三个核心原则：分布式（无中央所有者）、依赖共识承诺和包含任何类型的不可变交易列表。

毫无疑问，区块链的去中心化特性可以提高效率，但要实现这一点，必须存在信任系统，因为该技术通过相互共识将信任带回交易中。然而，全球金融服务行业是否存在这种信任水平仍不确定。例如，雷曼兄弟资产负债表的不诚实导致其破产，引发全球金融危机，这表明底层交易缺乏信任会导致流动性紧缩。

目前，区块链在客户生命周期管理中的应用更多是炒作而非实际希望，但随着行业创新速度的加快，未来几年可能会发生巨大变化。区块链可以在以下三个主要方面促进CLM：
- 客户通过“了解你的身份”（KYI）方法与多个金融机构共享信息。
- 金融机构作为对等网络相互共享数据。
- 创建不可变的审计跟踪，证明系统记录中的数据更改未被篡改。

“了解你的身份”（KYI）是区块链技术的一个有前途的应用。在《通用数据保护条例》（GDPR）时代，企业和个人希望拥有自己的数据，了解银行对其数据的使用情况，控制数据共享。引入客户自助服务的数字渠道是第一步，第二步是安全地存储身份、数据和文件，并使其能够在不同银行和企业提供商之间轻松转移。区块链有潜力以去中心化的方式实现KYI，而无需通过中央权威机构。例如，欧盟引入的《支付服务指令2》（PSD 2）就是这一趋势的开端。

在客户拥有数据的模型中，客户提供、维护和授权数据及文件，当局有权访问和验证这些数据。信息通过区块链网络提供给授权用户（银行）。这种自主主权模型消除了中央权威（公用事业模型），允许企业客户创建和管理自己的身份（及相关文件），并授予或撤销多个参与者访问这些数据的权限。虽然这是区块链技术非常早期的应用，但它可以为银行和客户带来巨大好处。

四、客户生命周期管理数字化的关键成功因素

（一）从后向前打造卓越客户体验

数字化需要长期的端到端战略，以应对数字颠覆。由于过去30年中后台投资不足，大多数银行在数字化中后台方面有很大机会。中后台自动化带来的机会将直接显著改善客户体验。

（二）优先规划数字化路线图

虽然端到端的整体规划很重要，但明确起点更为关键。并非CLM的所有方面都需要同等对待，企业应关注最能从数字化（或数据和文档数字化）中受益的领域或流程。建议从小规模开始，实施、评估、调整并逐步推进。

（三）将正确的流程与正确的技术相匹配

数字化工作将越来越多地涉及将越来越多的技术和供应商集成到银行 - 客户生态系统中，以实现每个银行都期望的优化、高效和以客户为中心的流程。然而，为这个生态系统选择正确的技术组合并非易事。在许多金融机构中，现在有必要设立一个新的角色来管理端到端的客户生态系统。

（四）与行业合作制定标准流程

十年前，银行业相对封闭，银行之间的合作较少。如今，银行意识到需要区分具有竞争力的运营和流程与非竞争性的部分。这种观念鼓励银行相互学习、合作和共享，以确定实现高效、数字化、以客户为中心的银行组织愿景所需的最佳模式和方法。

（五）重视转型的文化方面

俗话说：“文化会吞噬战略当早餐”。文化变革是任何转型项目的根本障碍。数字化转型不仅是技术挑战，更是人的挑战，关键在于重新构想和推动银行运营方式的变革。客户生命周期管理的数字化可以改变客户和用户体验，因此需要将技术、流程、内容和人员结合起来，构想未来的可能性并释放更大价值。变革领导者需要找到一种方式来讲述愿景故事，并不断重复和丰富细节，以带领员工参与转型。

总之，金融世界正在经历由众多新技术和颠覆性技术推动的彻底变革，未来十年金融服务行业可能会面目全非。尽管如此，银行始终面临客户、监管、运营和数据方面的挑战。虽然应对这些挑战的技术和方法会不断变化，但银行必须现在就进行转型，以在未来受益。它们可以选择自动化、集成或颠覆三种方式。在数字化客户体验日益复杂的时代，银行不仅要与其他银行竞争，还要与全球各种服务体验竞争。因此，银行对能够帮助实现快乐、合规和创收客户这一银行业圣杯的新的颠覆性和关键技术的需求将不断增加。

五、数字化转型的实施步骤与建议

（一）制定数字化战略

银行应根据自身的业务目标、客户需求和市场竞争状况，制定全面的数字化战略。这包括明确数字化转型的愿景、目标和关键指标，以及确定实施的时间表和优先级。例如，一家银行可以设定在未来三年内将客户入职时间缩短50%，并提高客户满意度至90%以上的目标。

（二）评估现有系统和流程

对现有的客户生命周期管理系统和流程进行全面评估，识别存在的问题和瓶颈。可以采用流程映射、数据分析和用户调研等方法，深入了解当前业务的现状。例如，通过分析客户入职流程的数据，发现某个环节的处理时间过长，或者某个系统的集成存在问题。

（三）选择合适的技术和解决方案

根据评估结果，选择适合银行需求的技术和解决方案。这可能包括监管规则引擎、电子KYC实用程序、云技术、人工智能、机器人流程自动化和区块链等。在选择技术时，要考虑其成熟度、可扩展性、安全性和与现有系统的兼容性。例如，对于一家小型银行来说，可能更适合选择易于实施和维护的云解决方案；而对于一家大型银行来说，可能需要考虑采用分布式架构和人工智能技术来处理大规模的数据和复杂的业务逻辑。

（四）建立试点项目

在全面推广数字化转型之前，建立试点项目来验证技术和解决方案的可行性和有效性。试点项目可以选择一个特定的业务领域或客户群体进行实施，以便在较小的范围内进行测试和优化。例如，选择一个分行或一个产品线进行客户入职流程的数字化试点，观察其效果并收集反馈意见。

（五）培训和教育员工

数字化转型需要员工具备相应的技能和知识。因此，银行需要为员工提供培训和教育机会，帮助他们了解数字化技术的应用和业务流程的变化。培训内容可以包括新技术的使用方法、合规要求和客户服务技巧等。例如，组织员工参加人工智能和机器人流程自动化的培训课程，让他们掌握如何利用这些技术提高工作效率和质量。

（六）持续监控和优化

数字化转型是一个持续的过程，需要不断地监控和优化。银行应建立有效的监控机制，定期评估数字化转型的效果，并根据评估结果进行调整和改进。例如，通过分析客户反馈和业务数据，发现某个数字化流程存在问题，及时进行优化和改进。

六、案例分析

（一）某国际银行的数字化转型案例

某国际银行在面临客户入职流程繁琐、监管合规成本高和客户体验不佳等问题后，决定进行数字化转型。该银行采取了以下措施：
1. 引入监管规则引擎 ：通过监管规则引擎自动化解释监管规则，准确确定客户必须遵守的法规和所需的文件，大大缩短了合规审查时间。
2. 建立内部电子KYC框架 ：创建了内部KYC实用程序，集中管理客户数据和文件，提高了数据的复用性和准确性。
3. 采用云技术 ：将部分业务系统迁移到云端，降低了基础设施成本，提高了系统的可扩展性和灵活性。
4. 应用人工智能和机器人流程自动化 ：利用人工智能进行客户风险评估和AML筛查，使用机器人流程自动化处理重复性任务，提高了工作效率和质量。

通过这些措施，该银行成功地将客户入职时间缩短了70%，降低了监管合规成本30%，并显著提高了客户满意度。

（二）某国内银行的数字化转型案例

某国内银行在数字化转型过程中，注重与客户的互动和体验。该银行采取了以下措施：
1. 推出客户自助服务数字渠道 ：通过手机应用和网上银行等数字渠道，让客户可以自助提交和更新数据和文件，提高了客户的参与度和便捷性。
2. 利用大数据分析进行客户细分和个性化服务 ：通过分析客户的行为数据和偏好，为客户提供个性化的产品推荐和服务，提高了客户的忠诚度和满意度。
3. 加强与金融科技公司的合作 ：与金融科技公司合作，引入先进的技术和解决方案，加快了数字化转型的步伐。

通过这些措施，该银行成功地提升了客户体验，增加了客户粘性，同时也提高了市场竞争力。

七、未来展望

（一）技术发展趋势

未来，客户生命周期管理的数字化将继续受到技术创新的推动。以下是一些可能的技术发展趋势：
1. 人工智能和机器学习的进一步应用 ：人工智能和机器学习将更加深入地应用于客户风险评估、AML筛查、客户服务和决策支持等领域，提高业务的智能化水平。
2. 区块链技术的成熟和应用 ：随着区块链技术的不断成熟，它将在客户身份验证、数据共享和交易结算等方面发挥更大的作用，提高业务的安全性和透明度。
3. 物联网和大数据的融合 ：物联网和大数据的融合将为银行提供更多的客户数据和洞察，帮助银行更好地了解客户需求，提供个性化的服务。
4. 量子计算的潜在影响 ：量子计算的发展可能会对金融行业的安全和计算能力带来巨大的挑战和机遇，银行需要提前做好准备。

（二）业务模式创新

除了技术发展，未来客户生命周期管理的业务模式也可能会发生创新。以下是一些可能的业务模式创新方向：
1. 开放银行模式 ：开放银行模式将允许银行与第三方合作伙伴共享客户数据和服务，为客户提供更加丰富和个性化的金融产品和服务。
2. 生态系统合作 ：银行将与金融科技公司、科技巨头和其他行业的企业建立更加紧密的生态系统合作关系，共同打造一站式的金融服务平台。
3. 客户共创模式 ：银行将更加注重与客户的共创，邀请客户参与产品和服务的设计和改进，提高客户的满意度和忠诚度。

（三）监管环境变化

随着金融科技的发展和数字化转型的加速，监管环境也将发生变化。监管机构将更加关注金融科技的风险和合规问题，加强对数字化金融服务的监管。银行需要密切关注监管环境的变化，及时调整业务策略和合规措施，确保业务的合法合规运营。

八、总结

客户生命周期管理的数字化是金融行业发展的必然趋势。通过数字化转型，银行可以提高客户体验、降低成本、提高运营效率和增强竞争力。然而，数字化转型并非一蹴而就，需要银行制定全面的战略、选择合适的技术和解决方案、建立有效的实施机制，并持续监控和优化。同时，银行还需要关注技术发展趋势、业务模式创新和监管环境变化，及时调整策略，以适应未来的挑战和机遇。

在实施数字化转型的过程中，银行要充分认识到文化变革的重要性，积极推动员工的参与和支持。只有将技术、流程和人员有机结合起来，才能实现客户生命周期管理的真正数字化，为银行和客户创造更大的价值。

以下是客户生命周期管理数字化转型的mermaid流程图：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([制定数字化战略]):::startend --> B(评估现有系统和流程):::process
    B --> C(选择合适的技术和解决方案):::process
    C --> D(建立试点项目):::process
    D --> E(培训和教育员工):::process
    E --> F(全面推广数字化转型):::process
    F --> G(持续监控和优化):::process
    G --> H{是否达到目标?}:::decision
    H -- 是 --> I([完成数字化转型]):::startend
    H -- 否 --> B

以下是不同技术在客户生命周期管理中的应用对比表格：
|技术|应用场景|优势|挑战|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|监管规则引擎|合规审查、风险评估|自动化解释规则，提高准确性和效率|规则更新和维护复杂|
|电子KYC实用程序|客户身份验证、数据收集|集中管理数据，提高复用性|数据隐私和安全问题|
|云技术|系统部署、数据存储|降低成本，提高可扩展性|数据安全和合规性要求高|
|人工智能|客户风险评估、AML筛查|智能分析数据，提高准确性|数据质量和算法解释性问题|
|机器人流程自动化|重复性任务处理|提高效率，减少错误|系统集成和流程适应性问题|
|区块链|客户身份验证、数据共享|去中心化，提高安全性和透明度|技术成熟度和标准制定问题|