数字化银行转型：以“千人千面”的金融服务新模式为例

【提 要】面对新的客户需求、市场环境与发展趋势，商业银行必须要有与之相适应的服务模式。近年来，各大商业银行纷纷将数字化银行转型升级作为一项重要的发展战略，并以此为契机结合重点业务领域、渠道载体以及应用场景大力推进“千人千面”的金融服务模式创新，积极探索新的增长曲线。“千人千面”的金融服务创新从最初的萌芽到当前的广受欢迎、初具成效并将最终进一步深刻改变未来银行服务模式。这当中有商业银行业务发展的内生动力，也有外部不断变化的市场环境与日臻成熟的产业条件的必然要求。

【关键词】数字化转型；数字智能；千人千面；客户体验

一、“千人千面”服务新模式的快速兴起

“千人千面”是根据心理学中的“迎合心理”原理演化而来的概念，最早出现在广告服务领域中。国内最早将其作为一种服务模式应用到零售业务领域则是由一家大型电子商务平台公司于 2013年率先创新实践的，其目的是为了适应移动互联时代发展趋势，抓住买家兴趣点，并与卖家的商品细分类目进行匹配，从而实现个性化的精准服务。该服务一经推出就受到买家与卖家以及市场的一致好评，快速被互联网及电子商务行业效仿并加速改变了相关行业的市场竞争格局。

近年来，随着用户对金融服务需求碎片化、多元化、个性化、智能化的要求逐渐提高，以及数字智能时代大数据、智能终端、机器学习等新兴技术的快速发展与成熟应用，国内银行业以“最懂用户”并为用户提供智能化的贴心服务为目标，包括工、农、中、建、交等国有大型银行以及招商、光大等股份制银行纷纷布局数字化银行转型升级，并在“千人千面”金融服务新模式方面取得不俗的成效。尤其是通过不断迭代升级的手机银行及逐渐兴起的开放银行，结合客户标签属性、用户特征变量以及产品匹配模型等，及时分析并识别用户的交易行为与风险偏好，更加精准地判断用户的即时“痛点”需求与长期业务及风险偏好，个性化推送用户想要的产品服务与资讯信息，为客户提供包括功能展示、广告投放、信息推送、产品推荐、融入生态、风险防控等多个维度的“千人千面”银行服务，开启了“数字化、智能化、开放性银行4.0”的新时代，以此将手机银行打造成为综合金融服务的门户、整合场景生态的平台、引爆用户增长的利器，进而“拓展银行的服务边界，最终改变银行

的增长曲线”。

（一）功能服务

功能服务方面，是商业银行数字化转型升级的重点，同时也是“千人千面”服务最为直接的表现方式，主要是为每个用户在使用手机银行、网上银行、微信银行等前端服务触点时呈现出不同的功能页面、菜单栏位及优先排序等，使用户在打开手机银行APP时能够更快地找到自己喜欢或经常使用的产品功能页面，从而实现从“做功能”到“升体验”的转变。在具体实现方面，为最大程度减少对客户的打扰，提升客户体验，尽可能保持客户易于接受的形式，一是定期（如每周）根据客户交易及行为特征做一次模型计算，根据新的运算结果更新客户的手机银行功能菜单展示；二是对于客户有自定义菜单需求的情况，尊重客户的自定义选择，仅对其余尚未自定义的菜单栏位做智能推荐，帮助用户快速发现感兴趣的服务内容，增加用户粘性。

（二）消息推送

消息推送方面，主要根据用户使用手机银行等电子渠道的频率、浏览偏好、关系人关系、产品持有关联度、产品持有偏好等设置相应的规则模型，通常要通盘考虑包括触发场景、触发行为、触发用户、触发时间、触发次数等五个方面的规则，建立智能化的Edp（even-driven Pushing）事件式精准推送模式，为每一个用户精准推送有价值的资讯信息、优质服务以及热门内容等，并在具体推送时准确判断时机并采取合适的内容表现形式（如广告图片、短信、微信、APP菜单、URL链接、在线客服、站内信息等多种形式），降低用户打扰、减少用户骚扰、促使用户点击，使流量得到更为充分的利用，最大限度地提升手机银行的客户活跃度与满意度。

（三）产品推荐

产品推荐方面，在对用户、产品及服务等进行全方位打标的基础上，为每一位用户提炼关键特征因子并匹配最为合适的银行产品及服务，推动以往的“广而告之”漫灌式营销向“标签驱动”的数字化营销转变，这就要求对其中的每个细节都要做到精益求精，包括银行业务的精益运营、客户服务的精细管理与产品服务的精准推荐等，从而有效降低营销推广成本并进一步提升客户体验水平、产品转化传播以及销售服务效率等。具体来讲，主要采取两种方式，第一种方式是“物以类聚”，根据产品或服务的相关性与相似性进行推荐；第二种方式是“人以群分”，分别根据用户的运营生命周期（如新用户与老用户，注册用户、沉默用户、活跃用户与流失用户等）、用户的基础属性（性别、职业、年龄等）以及用户的交易行为（搜索关键词、浏览记录、交易数据等）等进行推荐。例如向投资偏好的用户推荐基金理财产品，向融资偏好的用户推荐信用卡分期服务等。以信用卡服务的精准推荐为例，一是根据持卡客户账单情况等向客户推荐个性化分期活动；二是根据持卡客户特征向非持卡用户进行关联信用卡产品的智能推荐等；三是根据用户的交易频率，在转账、信用卡还款、结售汇、基金、理财、跨境汇款、民生缴费等交易完成后，分析用户特征并向用户推荐后续最适合该用户的产品、服务以及后续可能的最佳操作（如朋友圈分享）等。

（四）融入生态融入生态方面，将客户日常生活中的衣食住行等高频场景嵌入手机银行APP, 让手机银行 APP的服务内涵丰富起来，并根据用户浏览情况以及用户地理位置轨迹，挖掘用户各类生活场景的兴趣爱好与喜好，为用户智能化推荐感兴趣的优惠券、商品服务及市场活动等，提升手机银行APP 的打开频次与使用粘性，逐步摆脱金融场景的低频约束。并在此基础上，综合考虑“技术平

台、产品体系、协同机制、组织文化”等基本要素，积极锻造商业银行的产品与服务输出能力，通过开放性的 Api（application Programming Interface）应用接口等标准化模式将金融服务“融”入移动互联网、“融”入零售商业生态、“融”入非金融服务领域等客户聚集的线上线下场景，不断增加更多的金融服务“触点”，与广大的优质合作机构打造“如影随形”的嵌入式泛金融生态，共同提升客户服务水平。

（五）风险防控风险防控方面，通过丰富的反欺诈模型、规则以及反欺诈知识库，从账户、设备、位置、行为、关系、偏好等多个维度精准识别客户身份与行为、实时监测客户每笔交易行为并做出风险预警，并根据风险模型评分采取差异化的智能化处置措施，包括“直接放行、拦截操作、增强验证、暂挂交易、账户冻结”等，实现实时高效、客户无感的反欺诈服务，切实保障用户资金和账户安全，守住用户的“钱袋子”。另外，在风险防控能力提升的基础上，一方面加强产品创新，向客户推出更为安全便捷的“一键转账”“一键下单”“智能投顾”“无感支付”“实时授信、在线提款”等定制化的创新金融服务模式；另一方面逐步减少TOKEN等安全认证工具的使用频率并进一步提升网络支付、融资提款与转账汇款等手机银行的交易限额，有效满足用户在特定场景下的大额交易需求，打造好的客户体验。

二、建立“以客为本”的精准用户画像

各大商业银行之所以如此重视“千人千面”的金融服务创新，背后的根源主要是金融消费行为与客户行为习惯的彻底变革，金融服务正在从以产品为中心，真正转向以消费者为中心。与此同时，随着工作生活节奏日益加快，消费者需求出现加大分化，商业银行的客户到店率逐年下降，人们对商业银行产品与服务的便捷性、个性化提出了更高的要求，不再喜欢被动地接受“千篇一律”或“千人一面”的金融产品和服务。尤其是当前以智能手机为代表的移动终端可有效“锚定”客户行为并真实反映客户的“旅程”，为商业银行更好服务客户提供了一个全新的视角，“从不打烊”、安全便捷、覆盖全球的手机银行已成为银行接触与服务客户的重要门户与流量入口，尤其是对“轻资产型”商业银行零售业务而言，其市场竞争已经全面进入全新的数字智能APP 时代。因此，建立“以客为本”的精准用户画像已成为各大商业银行适应转型升级并创新服务模式的最佳实践。

“以客为本”的精准用户画像，究其内在机理与逻辑本质，是用户对银行产品及服务满意度的一个拟合函数，通过综合分析产品、用户与环境特征等变量，建立以用户为维度的立体画像，包括宏观的客群分析画像（如整体客户规模、客户结构和客户偏好等）与微观的用户个体画像（即单一用户的360度标签画像，全面展示用户的基本信息、风险信息、渠道特征、偏好等）等，帮助客户经理迅速认知客户、洞察客户，了解客户需求，并将特定场景下最贴合用户需求的产品与服务推荐给最合适的客户，最大限度地提升客户转化率与用户粘性。这里所提到的产品特征，对商业银行而言，可以是信息搜索、功能设置、主题定义等“小”服务，也可以是投资理财、消费贷款与信用卡等全流程的“大”产品，每个产品或每项服务都有其相应特征，需要银行提前分析提取并做好推荐准备；用户特征包括用户的各种标签属性，如职业、年龄、性别以及兴趣爱好等；环境特征则是数字智能时代的一个新特点，随着智能手机等的不断普及，银行可以有效采集、识别与分析用户在工作、生活、学习、

出行等不同场景下的“旅程”信息。结合上述多个方面的特征变量的重要性分析、显著性分析与相关性分析，函数模型会及时给出预估，即预测所推荐的产品或服务在当前特定场景下是否适合当前客户的需求。

这背后最关键的是对客户特征便利及标签服务体系的大范围深度应用，一是构建精准立体的客户标签，二是要对产品与服务全方位打标，三是要持续保持相关标签体系的“热度”，四是要将标签体系与具体业务场景相融合并实现价值创造。（一）构建精准立体的客户标签将客户信息通过标签化、可视化的方式呈现出来，并根据动静态相结合的客户基础数据标签、交易数据标签、行为数据标签以及一系列规则或算法，为每个客户计算出清晰的用户画像，将人进行全方位“数据化”描述，从而使每个用户变得更加立体且独一无二。从实践经验来看，用户标签体系的设计与构建需要遵循三个最基本的要求，一是便于使用，二是便于区分，二是要产生实际成效。不同的企业构建用户画像有不同的战略目的，商业银行构建用户标签体系的目标是为了挖掘数据价值、定位目标客户、识别客户需求，并向客户提供智能化的精准服务。因此，在构建用户标签体系之前，首先需要有一个非常清晰的用户画像战略目标，并据此确定描述用户画像的整体框架，进一步明确用户画像的应用场景以及相应客户标签的层级、分类、数量以及客户标签之间的相互关系等。其次，客户标签是用户画像的前提与基础，因此构建丰富的客户标签服务体系至关重要，需要明确标签分类、属性要求（包括分层结构、关联特征、更新周期、处理方法等）、展现形式（标签体系结构一般呈树状结构展现，也有部分标签为非结构化的，每个标签的取值分为判断变量“0/1”与连续变量“0-1”两种，分别代表“是/ 否”的判断以及倾向程度或偏好程度的衡量）并逐步提升标签的全生命周期（包括定义、设计、新增、编辑、审批、执行、评估、迭代、退出机制、安全规范等）管理能力与水平。根据商业银行服务对象的不同，客户标签可分为个人客户标签与企业客户（含金融机构客户）标签，每类客户标签按照不同的生成方式，一般又可分为静态的事实标签以及动态的模型标签与预测标签。其中，事实标签主要是根据用户的一些自然属性（如出生年月、学历学位、婚姻状况、是否持有理财产品等）直接判断或简单统计得出的事实判断类标签；模型标签将对用户属性及行为属性等进行抽象和聚类，适用于总结或揭示用户在一定范围内的行为规律或偏好情况；预测标签则是在事实标签与模型标签的基础上，通过建模算法进一步挖掘用户潜在需求并预测未来客户行为的概率，如用户风险偏好、消费能力、流失倾向等。另外，不同行业的用户画像的标签主题范围不尽相同，并还将在业务和数据双重驱动下进行调整与扩充。就银行业而言，个人客户画像的标签主体范围一般包括人口统计基本属性、地理位置信息、客户生命周期（拉新、促活、留存、交易、裂变传播等）、客户价值（是否有车、是否有房、金融资产、AUM分层、信用卡消费能力等级、月收入信息、交易活跃度等）、兴趣爱好（健身、旅游等）、活动偏好（活动类型、活动敏感点、参与频度等）、产品偏好（投资理财、信贷融资、信用卡等）、服务偏好、风险信息（是否黑名单、高可疑账户、贷款金额及预期等）、支付偏好、潜在预测、互动行为、在线浏览行为（手机银行、微信银行、网上银行等）、签约使用信息、消费行为等；企业客户画像的标签主体范围相比而言则较少，主要包括基本信息、风险信息、客户价值、综合签约信息、产品服务偏好等。构建精准立体的用户画像可以借鉴商业银行在产品创新过程中的MVP （Minimum Viable Product）最小化可实行产

品的核心理念，只有根据清晰的业务目标及运营策略持续迭代优化并灵活调整，才能取得最好的效果。（二）强化产品与服务的全方位打标在客户标签的基础上，进一步提炼产品服务的关键特征并对相应的资讯服务进行语义分析及相关度分析等，建立产品、服务、资讯类等全方位标签服务体系，并结合实际情况确定各类标签的颗粒度、标签分类以及分级层数等。产品或服务的标签也可参照客户标签根据不同的生成形式（简单统计、规则模型、复杂算法等多种方式）分为静态标签与动态标签。但标签的分层结构可相对简单一些，为了便于理解与管理，一般而言，产品或服务标签体系控制在3个层级比较合适。当然，单独或隔离地讨论产品或服务的“打标”并没有太多实际意义，只有坚持“以客为本”，将产品或服务标签与客户标签建立业务间的相互关联性，其价值才能真正体现。这就需要从客户的角度，设置产品或服务的关注特征（品牌、名称、价格区间等）、交互特征（接触的渠道、触点及方式、浏览、点击、点赞、对比等）、交易特征（交易金额、交易次数、交易渠道、交易方式、交易原因等）、使用特征（包括使用场景、使用时间、使用频次等）与评价特征（包括正面评价、负面评价、投诉建议等）等，构建用户与服务行为以及用户与产品特征之间的关系矩阵，另外当用户在完成产品购买或使用相关服务后，用户画像中相应产品或服务的标签权重也会随之更新。一般来讲，产品或服务的标签配置越得当，与客户需求的匹配度就会越高，该产品或服务在手机银行 APP等相关渠道上的曝光度及转化率也就会越高。需要进一步强调的是，为了进一步提升营销推荐的准确性与及时性，除了常规地将客户标签与产品或服务标签的需求匹配外，还需要采集分析用户在手机银行等各种渠道的行为，结合环境特征（包括

地理位置、时间等）、热度特征（包括主题热度以及关键词热度等）以及协同特征（包括点击相似与兴趣分类相似等），并运用时间衰减模型、周期检验模型以及用户偏好模型等对客户行为频率及周期进行学习，掌握用户的行为规律并为用户持有产品及每一次行为进行评分，综合上述多方面因素向客户推荐最为合适的产品与服务并准确抓住满足用户需求的时点。（三）持续保持相关标签的热度标签既是分析的最终结果，也是一个分析的过程及条件，每个标签均不会凭空产生，需要确定标签的生成规则并定义标签的权重（标签的权重有时也被称为标签的热度，权重越大，表示热度越高）等。一般而言，在生成或新增标签时需要重点考虑该标签的准确性、时效性、一致性与可读性，也就是要求标签能够准确反映真实的业务情况、具备清晰的时间范围和明确的更新规则、与现有标签体系中的标签不重复以及确保标签的使用者（包含管理者、加工者）能够理解标签信息。另外，无论是客户标签还是产品标签，标签的种类、数量及权重也都不是一成不变的，需要银行根据具体应用场景、时空变化等情况建立标签的持续跟踪、定性评估、定量评价、调优机制及更新策略，形成“标签的标签”。以客户标签为例，一般会在行为标签中加入时间衰减因子，使标签的热度随着时间逐渐冷却，从而使客户标签更贴近现时状态；与此同时，还需要对推荐产品或服务的反馈行为进行标签的后评价，并通过机器学习算法自动更新与专家定期修正相结合的方式，及时评估标签有效性，保证有效的标签能够即时“胜出”，逐步形成优质标签的“赛马机制”与动态管理，从而实现标签体系的不断优化与灵活调整，保证标签体系的准确性、高质量以及用户画像的应用水平，并使表现好的客户、产品或服务能够在实际业务发展过程中脱颖而出，进

而取得好的业务效果。

三、数据是赢得数字化转型的关键

通过上述分析不难发现，“千人千面”金融服务模式是未来银行发展的一个大趋势，实现根基是将用户及相关产品服务的全面“数据化”，并通过数据识别客户价值，这就需要丰富的标签体系与精准的用户画像，其底层基础是对各类数据的充分挖掘与合理利用，可以说“谁拥有最多的数据，谁就将赢得未来”。

在全新的数字智能时代，一切事物皆可数据化，数据正在成为最为重要的核心资产，并进而推动着决策与行动的更加自动化与全面智能化。大数据爆炸发展的影响不仅体现在社会生产及科学工程领域，也延伸到社会日常生活的方方面面。经过对每天产生的大量用户基础数据、交易数据、行为数据以及相关标签数据的智能分析与有效利用，银行可以有效预测用户的需求与偏好，甚至有一天可能会比用户更能了解用户自己。

“千人千面”银行服务的精准与否的关键及基础在于数据规模的丰富程度与规则模型的算法能力，“更多数据、更快的处理和识别次数，也就意味着对银行用户提供更好的建议或推荐”，这当中包括数据采集、数据加工、数据服务、数据应用等多个层面的工作。为了构建一个好用的标签体系与精准的用户画像，需要尽可能汇集最大范围的数据，最大化地挖掘数据的潜能，包括内部数据（如人口属性、信用特征、风险特征、消费特征）与外部数据（如兴趣爱好和社交信息等）、结构化数据与非结构化数据、交易数据与行为数据、客户数据与产品服务数据、一般数据与特殊数据等。如果数据不全，就难以画出全貌，并有可能出现“盲人摸象”的片面假像。这些数据经过清洗、融合、去重、去无效、去异常、分类聚合等加工处理后生成标签画像所需要的数据原料，并经过关键特征提取、行为规则建模（如RFM 模型、半衰期算法等）及主题关联性分析后进一步使散乱的标签体系化、孤立的标签相互关联并建立相应的标签集合及子集等，进而将其应用到更为广阔的业务场景，实现用户洞察、个性推荐、精细运营等。这当中提到的 Rfm（recency Frequency Monetary） 模型是标签体系中非常重要的用户价值研究的经典模型，重点基于R（近度）、F（频度）、M（额度）等三个指标维度并采用K- 均值等机器学习算法对用户进行聚类分析，筛选出具有潜在价值的用户，判断哪些是高潜能用户、高净值用户或高流失用户等。一般情况下，R表示用户最近一次消费，用于衡量用户的流失度，用户消费时间越接近当前越容易经营与维护；F表示用户的消费频率，用于衡量用户的忠诚度，在限定期限内（如每周、每月等）消费次数越多则忠诚度越高；M表示用户的消费金额，主要用于衡量用户的贡献度。但从更加精准的角度来讲，一定时期内的 ARPU 值（Average Revenue Per User）是用户贡献度更好的衡量标准。在具体应用过程中有时也可根据产品类型或业务场景的不同，适当调整R、F、M 的定义。

大数据应用加快了“千人千面”金融服务模式的创新与腾飞。建立商业银行标签服务体系与精准用户画像涉及很多环节，涉及的数据来源广泛、规模巨大、类型多样、内容丰富，而且对信息相关性与时效性的要求也非常高，这就需要有一个健壮且高效的业务模式及技术架构（Hadoop、spark、hive 等）来支持数据的存储及计算。

第一，将分散在商业银行各类业务中的数据按照统一的标准规范予以整合，并在法律法规及监管要求允许范围内按照必要性原则适当引入业务发展需要的外部数据或外部标签，在引入外部数据或外部标签时需

要重点关注与内部数据或标签的匹配度、相关性与有效打通，外部数据或外部标签的覆盖率、活跃度与合规性等。

第二，将复杂数据简单化，将不同口径、不同来源、不同渠道、不同结构、不同形式的复杂数据统一分类管理，逐步完善数据的场景化设计。例如，可以根据商业银行的特性将这些复杂的内外部数据简化为人口属性、信用属性、消费特征、兴趣爱好、社交属性等五大类场景化标签信息。

第三，提取关键特征因子，将定量信息定性化。如根据用户的年龄区间及收入信息，可分别将客户分为学生、少年、中青年、中年、中老年、老年等人生阶段与高收入人群、中等收入人群、低收入人群等客户群体，也可以根据客户在商业银行的交易行为及价值属性特征进一步将其分为高潜能用户、高净值用户、高频交易用户、高睡眠用户、高流失用户等，并在此基础上，挖掘看似孤立信息之间的内在关联，加强相关性（lookalike 等）分析，构筑个人与个人、个人与企业、企业与企业间的关系图谱，以便于后续的客群遴选与精准营销。

第四，聚焦业务应用热点，加强与业务场景的深度结合，重点挖掘分析与业务强相关信息及大概率数据，基于特定业务场景（包括数字化营销、实时反欺诈、在线授信审批、普惠金融白名单等）进行数据建模与有序组合，建立场景化的用户画像与智能化的推荐引擎，降低客户认知成本、提高产品转化成效、创造业务价值。例如与用户信用风险评估的强相关信息包括职业、收入、资产、负债、学历、学位、信用评分等，而与用户触达的强相关信息则是姓名、手机号码、电子邮箱及家庭住址等。将标签体系应用到具体业务场景时，也要考虑遵守相关法律法规，尤其是不能在数字化精准营销中出现价格歧视或“大数据杀熟”等不良情况。

第五，大数据的流式处理框架与实时计算能力（Flume、kafka、storm 等）还能有效采集记录用户的每一次使用行为，并为标签体系更好地使用逻辑回归、K-均值聚类、支持向量机、神经网络等机器学习算法开展实时模型训练奠定了条件，进而使标签画像更加准确、服务对象更加聚焦、产品创新更加专注，更好地预测并满足客户潜在需求。

可以说，将基于大数据的机器学习算法应用到精准的用户画像及标签服务体系后进一步增强了“千人千面”金融服务的优势，对于商业银行推出的每项金融产品或服务，不仅可以有效识别用户的多种偏好选择，而且还能采取不同的方式来衡量用户不同的个人偏好的倾向程度，使商业银行“更懂用户”，并据此在用户与产品或服务间确定最佳匹配方案。在全新的数字智能时代，这种基于海量数据与自适应机器学习算法的最佳匹配服务方案有效识别了用户的个人偏好并尽可能减少了业务决策中的认知偏差，不仅会成为商业银行满足客户需求、提升用户体验的基本能力，同时也将成为区分市场与提升商业银行竞争能力的一个重要关键因素。在这种环境下，用户的每一项基础数据、交易数据以及行为数据都是非常有价值的信息，数据越丰富，算法越优化，“训练”越频繁，“反馈”越即时，“理解”偏差就会越小，“匹配”也就越精准，因此给商业银行未来业务发展所带来的差异化竞争优势也就越明显。当然，这个过程是不断迭代的，当前虽不完美，但随着市场各参与主体的不断试验，目前已取得巨大成效并会在将来得到持续的完善、改进与提升。当商业银行引入海量数据与自适应机器学习算法时，也必须重新理解市场环境并要像成功的科技公司一样去思考，重新定义商业银行的服务模式与服务边界。也就是说，在这个新的市场环境与产业条件下，商业银行必须时刻警醒并重新思考如何在新的竞争格局中重新定

位，如何从全新的数字智能时代中受益，如何经营才是更好的。

四、总结

在当下全新的数字智能时代，富有前瞻性的商业银行都在加速数字化转型的进程，并将基于大数据精准画像的“千人千面”金融新服务模式上升为赢得差异化竞争优势的重要发展战略。事实上，从近期各家银行先后公布的年报业绩分析来看，自2018 年以来，各大商业银行在“千人千面”实施方面已经取得了可圈可点的良好成效。但“变”是当今时代以及未来发展“不变”的主基调，因此商业银行必须紧紧抓住金融科技应用不断深化的重大发展机遇，一方面大力推进“千人千面”金融服务模式的创新与发展，加快推动商业银行全面向移动化、数字化、智能化方向发展迁徙；另一方面也要顺应金融生态的开放性与金融服务高效性的

发展趋势，积极布局开放银行，将金融服务嵌入外部合作伙伴更为丰富的应用场景中，快速适应未来商业银行业务逻辑以及经营模式的重大转型与变革。

参考文献

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