1、打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展银行业个性化用户经营专题思想领导力研究 MASTERCARD委托FORRESTER CONSULTING 撰写的思想领导力报告 2022年5月FORRESTER CONSULTING 简介Forrester Consulting 提供独立、客观、并且基于研究的咨询服务，帮助企业领导者取得成功。Forrester Consulting 为您提供一个与研究分析师直接沟通的平台。这些分析师将针对您的商业问题提供专业咨询。我们的业务包括从短期战略制定到定制化咨询项目。如果您需要了解更多信息，请访问 Research,Inc.保留所有权利。未经授权，严禁复制。
2、本文所含信息是基于可获取的最佳资源。其中的观点仅反映当时的判断，如有更改，恕不另行通知。Forrester、Technographics、Forrester Wave、RoleView、TechRadar以及 Total Economic Impact 是 Forrester Research,Inc.的商标。其他所有商标均为其各自公司的财产。如需了解更多信息，请访问 。E-53839项目总监:王珮市场影响力咨询顾问 研究团队:Forrester金融服务业研究团队Forrester用户经营研究团队 目录3 执行摘要4 调研主要结果5 银行卡用户个性化经营势在必行7 银行卡用户个性化经营实践现状
3、11 银行在个性化经营方面的关键矛盾15 打造可持续用户经营体系，实现零售银行业务可持续发展21 战略建议22 附录打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展2执行摘要在当前利率市场化以及严监管环境下，商业银行积极拓展中间业务收入，大力发展零售银行业务，提升对客户的整体金融服务能力。银行卡作为零售金融业务的重要载体以及银行为数不多的用户高频使用场景，成为了各商业银行零售转型的重要方向。同时，随着新发卡数量以及活跃用户数量增速放缓，存量用户经营重要性凸显。为持卡人提供个性化用户经营可以在提升用户忠诚度的同时，为银行的收入增长创造可持续动力。在当前阶段，部分银行已在多触点实现了针对不同用户的个性
4、化经营，并且AI技术在该领域的应用也获得了广泛关注。但由于组织架构、技术水平、运营能力等各方面的差异，不同银行在该领域探索的深度及广度存在差异。同时，银行也广泛面临着用户丰富的个性化需求与有限的个人信息共享之间、灵活的用户经营需求与稳定的内部管理之间、广泛的数据分析需求与趋严的数据监管合规之间等各方面矛盾。为应对这些矛盾及挑战，银行需要在合法合规的基础上，以建立及守护用户、银行、合作伙伴之间的广泛信任为根本，打造可持续的用户经营体系。坚持以用户为中心，尊重用户隐私与差异化需求；借助专业合作伙伴运营平台，提升用户经营的效率；并通过可靠的AI技术，保证算法模型的可解释性与公平性，打造集用户可持续、
5、运营可持续、技术可持续为一体的用户经营体系。打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展3调研主要结果2022年3月，Mastercard委托Forrester Consulting针对银行卡持卡人个性化经营进行深入调研。Forrester对102名国内银行卡业务负责人和524名活跃的信用卡用户进行了线上调研，并对六位来自国有银行和股份制银行的卡业务关键决策者进行了深度访谈。通过本次调研，Forrester发现以下关键调研结果:银行已在多触点、多场景探索用户个性化经营。在本次银行调研中，超过40%的受访银行表示已在APP、小程序、短信等触点实现了较高水平的个性化经营，在第三方互联网平台上实现针
6、对持卡人的个性化经营在当前阶段实现水平较低，但受到了广泛关注。87%的受访银行表示金融产品推荐是比较重要或非常重要的个性化经营场景。银行期望通过针对持卡人的个性化经营实现活跃度提升以及客户满意度提升等目标。AI技术在个性化经营领域获得广泛关注，同时面临诸多挑战。21%的受访银行表示已在个性化用户经营领域较大规模使用AI技术，另有63%的受访银行表示已部分使用或试点测试。在具体实践中，银行在AI技术的应用方面还面临诸多挑战，51%的受访者表示无法获取足够数据搭建AI模型，60%的受访者表示无法保证模型结果的公平性，65%的用户表示无法实现模型结果的可解释性。持卡人对于个性化的需求日益丰富，同时隐
7、私保护意识日益提升。在本次持卡人调研中，专属优惠、个性化沟通方式、特定的搜索结果推荐等个性化服务均获得了超过60%的持卡人关注，但仅有22%的受访者表示对于发卡行提供的互动内容非常满意。同时，持卡人已积极采取措施对个人信息进行保护，例如超过80%的用户已积极采取或部分采取措施阻止银行APP及网站对其活动数据进行采集。打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展4市场利率环境促使银行积极拓展中间收入，提升对零售银行用户的金融服务能力。自2020年以来，受新冠疫情冲击，全球经济整体放缓，主要经济体相继宣布降息以刺激总需求，政策利率及市场利率均不断创出历史新低。中国经过近30年的利率市场化改革也已基
8、本形成市场化利率体系，目前整体利率保持低位，这对于传统依赖存贷差获得利息收益的商业银行带来较大的经营挑战。随着国际贸易发展的不确定、国内内循环经济模式的推进以及国内老龄化等社会问题的突出，预计未来一段时间，市场将维持在低利率的环境中。面对这样的利率环境，传统依赖存贷差获得利息收益的商业银行均需要积极拓展中间收入，提升对客户的综合金融服务能力。银行卡业务作为银行主要的中间收入来源，逐渐获得了银行越来越高的战略性重视。面临互联网金融产品竞争，银行卡业务增速放缓，存量用户经营重要性凸显。55%的受访者表示互联网金融产品带来的新竞争促使银行愈加重视用户经营。在当前市场环境下，新发卡数量以及活跃用户数量
9、增速放缓，信用卡市场作为银行为数不多的用户高频使用场景，已进入存量市场竞争。而2021年12月中国银保监会发布的关于进一步促进信用卡业务规范健康发展的通知（征求意见稿）（“通知”）明确要求银行不得以发卡量、客户数量等作为单一或主要考核指标，对银行卡活跃度也做出一定要求，对于存量用户的经营已成为银行卡业务发展的必由之路。同时随着金融科技的发展以及数字钱包的全面普及，消费者对银行卡的感知已越来越弱。面对这样的局面，提升用户对于银行整体产品矩阵的感知，实现整体金融服务是银行关注的重点。目前，在零售银行的数字化转型中，各银行期望构建以银行为中心的平台经济模式，将银行卡业务嵌入用户生活，助力银行平台经济
10、发展，以此有效吸引并留存用户并提升持卡人活跃度，提升用户满意度，从而保证用户忠诚度。持卡人消费习惯变化，并期望获得差异化体验，个性化用户经营势在必行。随着当前社会消费模式动态变化，消费者愈发希望更灵活、更多元的消费方式及场景。在信用卡使用领域，除预支消费、分期还款与消费积分等基本功能外，用户愈发追求在旅行、医疗等特定场景下使用信用卡。同时用户广泛关注信用卡是否拥有更好的返还、丰富的权益体验、以及APP小程序等的使用方便水平。多元化的用户需求要求银行对不同用户给予多元化服务体验，银行卡用户个性化经营势在必行77%的受访者表示利用数字化手段实现个性化用户经营在企业整体战略中非常重要。打造可持续用户
11、经营体系，助力零售银行业务发展5针对持卡人的个性化经营重要性愈发彰显，势在必行。在本次调研中，77%的受访者表示利用数字化手段实现个性化用户经营在企业整体战略中非常重要，仅次于运营环节降本增效以及智能风险管控。Forrester将个性化用户经营定义为：基于具体时刻和情境的与用户进行个性化互动的营销和运营决策与行为。主要基于个体用户的动态数据与实时洞察来构建、指导、延展并增强与用户的互动，具体包括用户的互动记录、偏好、情景以及意图等信息。在本次研究中，我们将银行业针对持卡人的用户个性化经营聚焦为基于持卡人的数据及洞察，为持卡人提供个性化的权益、优惠、搜索、推荐等内容的互动行为。为持卡人提供个性化
12、经营服务将可以为银行带来竞争性优势。根据Forrester Consumer Technographic 数据，68%的中国零售银行用户表示其认为所有的银行基本都是一样的1。面对激烈的市场竞争格局以及同质化的金融服务体验，银行需要通过个性化用户经营，构建并保持与持卡人的联系。在本次调研中，47%的持卡人表示，在拥有多张信用卡的情况下，如果某张信用卡可以提供更个性化的消费场景优惠，则其会更频繁使用该信用卡。53%的持卡人表示如果银行可以提供其感兴趣的主题卡，则其会考虑办理新信用卡。根据Forrester研究，个性化经营将可以提升用户忠诚度并给企业带来可持续增长动力2（图一）。图一个性化经营对银行
13、的意义来源：Forrester研究 通过个性化经营与用户建立情感联系 向用户提供信息、指引、建议和关怀，实现个性化用户经营 帮助银行更好地与竞争对手进行区别和竞争提供卓越的客户体验，提高客户忠诚度 通过了解用户需求，更好提供整体金融服务，促进利润增长 借助竞争力提升以用户忠诚度提升实现可持续的增长推动可持续增长打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展6随着新兴媒体形式和营销渠道的快速发展，移动应用、网络直播等不断丰富银行与用户之间的互动触点与内容。同时，国内消费市场的主导权正向更年轻的“数字原住民“一代迁移，他们期待在全渠道上获得随时随地、连贯一致的客户体验。在此背景下，绝大多数银行已在多
14、触点、多场景实现个性化用户经营，以此盘活和深耕存量客户，加深和持卡人的关系，建立信任：银行已在App、短信等触点广泛实现个性化经营，第三方互联网平台是未来新的侧重点。调研发现，42%的银行在短信等传统触点上已完全实现了个性化用户经营。近年来随着移动互联网渗透率的不断提升，银行对APP、小程序等移动端私域流量触点的投入也在不断增加，过半银行（51%）表示已经在这些触点上完全实现个性化用户经营。对于第三方互联网平台，超过七成（74%）的受访银行正计划在这些触点上进行个性化经营试点（见图二）。从用户角度来看，用户偏好从发卡行APP/小程序以及第三方社交平台等触点与银行进行互银行卡用户个性化经营实践现
15、状图二银行端问卷-“贵行是否在如下触点实现持卡人个性化用户经营？”持卡人问卷-“您希望通过哪些触点了解或与发卡行进行互动？”调研样本：102名国内银行卡业务负责人和524名国内信用卡用户数据来源：2022年3月Mastercard委托Forrester Consulting进行的调研已全部实现51%42%34%30%20%部分实现或试点中45%34%63%64%74%持卡人喜爱程度App、小程序51324短信营业网点、ATM第三方互联网平台客服语音“我们会与互联网平台进行客户数据、消费场景的强强联手，相互引流，将彼此的存量变成彼此的增量。头部互联网的某些消费场景与社群组织，可以帮我们提升用户活
16、跃度。”某股份制银行信用卡中心总经理打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展7动，而短信等传统方式是用户最不重视的互动触点。第三方互联网平台已成为用户较偏好而同时银行也正投入较大精力的新增长点。金融产品推荐是银行最关注的个性化用户经营场景。Forrester研究表明，银行的个性化经营应贯穿整个客户旅程，通过金融产品推荐、个性化搜索排序、财富管理建议、优惠推送、个性化沟通方式等用户经营场景，触及更多客户，提升客户参与度3。本次调研发现，87%的银行认为金融产品推荐是最重要的个性化用户经营场景，银行已愈发重视以银行卡为敲门砖，带动整体零售金融服务的推进。优惠推送、个性化沟通方式、定制搜索排序等
17、也获得了超过70%的银行关注。但与此同时，在本次调研中持卡人最关注的个性化互动是有效的优惠推送及个性化的沟通方式，体现了持卡人对于实质利益以及互动时刻体验的需求（见图三）。图三银行端问卷-“对于如下个性化用户经营场景，贵行认为重要性水平如何？”仅显示“非常重要”及”比较重要”持卡人问卷-“您希望与发卡行进行哪些内容的互动？”持卡人喜爱程度营销沟通方式（80%）4优惠推送（79%）5财务管理及消费建议（72%）1搜索结果与页面排序（71%）3调研样本：102名国内银行卡业务负责人和524名国内信用卡用户数据来源：2022年3月Mastercard委托Forrester Consulting进行的
18、调研金融产品推荐（87%）2“许多银行都将信用卡业务作为敲门砖，利用信用卡带动一揽子金融的输出，在一个客户身上实现多个产品的挖掘和销售，从而摊薄获客成本，增加单个客户的利润贡献度。”某股份制银行信用卡中心总经理打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展8 持卡人活跃度作为着眼未来的观察指标，是目前银行进行个性化经营最关注的目标。调研发现，持卡人活跃度是银行最关注的经营指标。活跃度作为基础性观察指标，为银行在后期不同业务领域的细分目标提供了流量及用户基石。发卡量、客户数量、客户消费金额等短期目标已不是银行首要关注目标。此外，银行已愈发重视与客户相关的一系列长期目标，例如用户粘性、满意度、信任度
19、等。银行通过考量客户交易特征、所处生命周期、不同交互行为等信息，进行个性化用户经营。传统上银行主要通过客户的资产水平及消费金额，对客户进行简单分群。但随着客户需求的不断丰富，处于同一资产水平的客户在行为、偏好上也呈现不同。为增强客户理解，进行更精确的个性化经营，银行已经开始将客户交易特征、所处生命周期、不同交互行为等不同维度纳入客户分群的考虑。银行使用内外部数据进行个性化用户经营。为进行用户个性化经营，考量用户交易特征、交互行为等维度，银行已广泛使用其自有的持卡人社会属性信息、包括交易流水、商户信息等在内的交易信息、以及自有APP和小程序收集的用户的移动设备信息、点击浏览偏好等交互数据进行用户
20、经营。同时，银行业也借鉴了合作伙伴数据、大数据机构的算法模型数据等，充分整合内外部数据，挖掘客户洞察。但调研中也发现，囿于技术水平和监管要求，银行对自有数据以及第三方数据的交叉比对及挖掘程度还比较低，对数据的精细化运用还有较大提升空间。AI技术在个性化经营领域的应用获得关注。人工智能技术在算法上可以克服人类在经验、精力上的有限性，实现无穷智力，在人群分类、特征识别、行为预测等方面发挥很大价值。近年来，AI技术已在银行风控领域获得广泛使用，并取得良好效果，其在用户经营领域的应用正获得越来越多的关注。本次调研发现，21%的受访银行已在个性化经营中较大规模使用AI技术（见图四），43%的银行已在部分
21、场景中投入使用，另有20%的受访银行表示已在试点测试AI技术在个性化用户经营领域的使用，表现了银行业整体对于AI技术在个性化经营领域的积极态度。“我们按照客户的年龄消费金额、消费偏好信用风险等把客户分了五六层，在符合消保的规定下，为所有客户提供给更公平、更普惠的营销方案。”某股份制银行信用卡中心总经理打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展9图四“贵行在个性化用户经营中使用机器学习等人工智能技术使用程度如何？”调研样本：102名国内银行卡业务负责人数据来源：2022年3月Mastercard委托Forrester Consulting进行的调研大规模成熟使用21%计划使用中15%部分场景使
22、用43%没有使用，且短期内不计划使用2%试点测试中，尚未推广20%打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展10银行在个性化经营方面的关键矛盾尽管目前多数银行已在针对持卡人的个性化经营方面迈出了坚定的步伐，但成为持卡人用户服务的领先者，银行需要把握用户实时需求，为用户提供有价值的体验与互动。这就需要银行具有与之匹配的用户洞察能力、内部运营管理能力、数据处理及分析能力等。随着个性化服务体验日趋丰富，用户需求日益复杂，如何在用户需要的时候为其提供可感知的价值已愈发困难。同时，法律法规也对用户个人信息保护以及消费者权益保护进一步明确规则，为银行进行用户经营划清红线。通过本次调研，我们发现银行目前在
23、个性化经营中面临如下关键矛盾：丰富的个性化需求与有限的个人信息共享之间的矛盾。持卡人个性化需求日益增长，但同时用户对于个人信息的收集和使用已愈发谨慎，而法律法规也进一步明确对个人信息及消费者权益加大保护。本次调研中，61%的受访银行表示把握用户个性化需求，同时平衡用户对于个人信息的保护是其面临的较大挑战或重大挑战。持卡人个性化需求日益丰富。在本次调研中，日常高频消费（77%）以及个人高额消费（68%）是信用卡使用的主要场景，大额支出、跨境消费、公务支出等场景也获得超过30%的受访者关注（见图五）。图五“如下哪个选项描述了您使用信用卡的主要场景？”调研样本：524名国内信用卡用户数据来源：202
24、2年3月Mastercard委托Forrester Consulting进行的调研日常高频消费，例如超市购物、美食餐饮等77%跨境消费，例如海淘、境外旅行等40%公务支出，例如出差、公务宴请等31%家庭大额支出，例如装修、购车等45%个人高额消费，例如奢侈品、数码产品等68%打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展11丰富的使用场景给持卡人带来了丰富的个性化体验需求。专属优惠、个性化沟通方式、以及特定的搜索结果推荐等个性化服务均获得了超过60%的受访者关注。与此同时，持卡人对于目前银行提供服务及进行互动的各环节满意度还有待提升，仅有22%的受访用户对发卡行提供所需要的互动内容表示非常满意，
25、而对于互动触点的非常满意百分比仅为18%。用户隐私保护意识日益觉醒。得益于各项法律法规的出台，持卡人对于个人信息保护的意识愈发凸显。在本次调研中，40%的受访用户已积极采取措施（例如禁止跟踪、阻止位置分享、清除网络浏览记录等）阻止银行App及网站对其活动数据进行收集，另有46%的受访用户已采取部分措施进行阻止。而对于留存在银行的个人基本信息，25%的受访用户表示不允许发卡行使用这些数据进行必要流程之外的任何使用。另39%的受访用户表示不会向发卡行分享任何其主观偏好及需求信息。法律法规对于个人权益保护进一步加强。2021年11月实施的中华人民共和国个人信息保护法明确个人信息受法律保护，任何组织、
26、个人不得侵害个人信息权益。2021年12月，银保监会发布关于进一步促进信用卡业务规范健康发展的通知（征求意见稿），其中明确表示要切实加强消费者权益保护，强化客户数据安全管理。同年，在银保监会发布的关于规范银行服务市场调节价管理的指导意见（征求意见稿）中提出银行要明确针对个性化服务的执行参照标准，坚持为客户创造价值，明确服务内容、价格构成和定价考虑因素。个人权益保护及客户价值创造已明确成为银行用户经营的行为准绳。灵活更迭的用户经营需求与稳定成熟的内部管理之间的矛盾。不断变化的用户需求需要银行内部灵活的用户经营管理体系与之相适应，包括人才培养、绩效考核、组织协调等。在本次调研中，67%的银行业受访
27、者表示缺乏在个性化经营领域兼具监管规定、业务特征以及技术能力的人才，57%的受访者表示难以衡量个性化用户经营带来的收益及投入的成本。组织壁垒阻碍了用户经营的弹性推进。在中国国有大行中，借记卡及信用卡业务一般由零售银行部门统一管理，总行进行战略研究及制定，由分行进行贯彻执行。但由于总行与分行之间，以及各分行之间对于新兴技术以及用户经营的认知水平存在显著差异，导致用户经营项目难以推进。股份制银行中普遍的信用卡事业部模式则可以使信用卡部门以“远程银行”的模式在全国范围内更高效快速地推进用户经营专题项目，但对于跨信用卡与其他零售金融服务的整体活动推进又带来潜在障碍。打造可持续用户经营体系，助力零售银行
28、业务发展12“总行与分行认知水平存在很大差异，例如总行提出零售业务数字化转型，某些分行不理解，不积极。在推进用户经营项目时，某些分行思路很开阔，会提出很好的定制化方案，并向总行要数据接口，而某些分行则更擅长传统的资产业务。”某国有银行零售银行部门 人才缺乏阻碍了用户经营的机会挖掘。随着业务需求及算法的迅速演进，银行在用户经营过程愈发面临人才匮乏的窘境。在个性化经营推进的过程中，银行需要熟悉业务场景及需求的人才以确保技术投向用户需要的方向，同时需要了解算法的人才以确保模型的准确性与可靠性。业务与技术的分割导致个性化经营项目无法精准挖掘客户需求，甚至在算法监管增强的背景下给银行带来合规风险。资源有
29、限阻碍了用户经营的效率提升。在营销费用收紧的背景下，各银行愈发重视用户经营的效率，关注不同用户经营专题的投入产出比。但对比信贷、资管等核心业务，银行内部在该领域的投入资源及精力有限，而用户经营领域投入及产出的形式多样，较难精细衡量。且在银行愈发关注用户综合贡献的背景下，单个用户经营项目带来的收益会涉及信用卡消费、个人贷款、个人理财、个人存款等一揽子金融收益，导致投入产比无法得到全面衡量，阻碍了项目的推进及效率提升。广泛的数据分析需求与趋严的数据合规监管之间的矛盾。69%的银行受访者表示无法获取足够可靠的数据是其在对持卡人进行个性化经营时面临的重要挑战，具体体现在无法获得用户的收集及使用授权，无
30、法保证数据的完整性等。目前银行在持卡人用户经营领域已广泛使用自有数据及第三方共享数据，以进行全面的数据整合及挖掘，但2021年11月开始实施的中华人民共和国个人信息保护法（“个保法”）促使银行依据法律要求做出商业模式调整，并首先厘清数据收集和使用的合法性。数据收集需遵循最小化原则。个保法明确收集个人信息应当限于实现处理目的的最小范围，个人信息处理者应当以显著方式、清晰易懂的语言告知信息所有者相关规定事项。这就要求银行在进行收集及处理个性化经营所需要的个人信息时符合该原则，对无关信息不应该收集；在与金融消费者签订相关业务协议时，明确收集、使用客户信息的范围、途径、使用方式，并允许消费者自行选择，
31、且不得因客户不同意其收集相关信息而拒绝为客户提供服务。打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展13 数据交互需取得明确授权。个保法规定个人信息处理者向其他个人信息处理者提供其处理的个人信息时，应当向个人告知接收方的名称或者姓名、联系方式、处理目的、处理方式和个人信息的种类，并取得个人的单独同意。而在个性化经营领域，与合作伙伴的数据共享较为普遍，未来银行在外部数据传递及内部数据共享时，需要谨慎审查，预防到位。但在具体业务执行过程中，受访专家均表示法律法规落地还需要更细化的指引。随着立法与执法的不断完善与细化，银行需要调整其内部合规的侧重点与优先级。数据处理及分析需保证透明无偏见。个保法明确个
32、人信息处理者利用个人信息进行自动化决策，应当保证决策的透明度和结果公平、公正，不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇。2022年1月，四部门联合发布的互联网信息服务算法推荐管理规定（“规定”）对算法的使用及推荐进行了进一步指导。规定指出算法推荐服务商需要加强用户模型、标签管理，不得设置歧视性、偏见性用户标签推送信息内容；要求提高规则透明度及可解释性，避免对用户产生不良影响，预防和减少争议纠纷。这就对于个性化经营领域的人工智能技术应用提出了较大挑战，如何把握机器学习算法对于准确性与透明度的需求，区分个性化特征与偏见性标签都是银行当前面临的关键考量。“对于什么是客户信息，什么是决策过
33、程，希望监管层提供更多指导意见。目前我们已经在对决策引擎进行改造，期望提升模型可解释性，但是模型可解释性会带来的是用户也会有相应的对策，具体应该怎么做还不清楚。”某国有银行零售银行部门打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展14打造可持续用户经营体系，实现零售银行业务可持续发展面对持卡人个性化经营领域的种种矛盾，采取对应措施以确保用户个性化经营的可持续性是银行在未来几年的关键着力点。在本次面对银行持卡人经营决策者的调研中，62%的受访者表示在未来的一至两年内将进一步丰富个性化经营的实现渠道，扩大实现场景；52%的决策者将改善内部运营管理、完善指标体系、优化内部流程；57%的决策者将扩大并深
34、入机器学习在用户经营领域的应用；49%的决策者将开展数据治理工作，以确保数据的合法获取与使用。根据Forrester研究，为实现个性化经营体系的可持续，银行需要在合法合规的基础上，以建立及守护用户、银行、合作伙伴之间的广泛信任为根本，打造可持续的用户经营体系4。具体表现为用户可持续，运营可持续以及技术可持续。尊重用户对于隐私保护的需求，满足用户对于多维度层级的个性化体验需求，实现用户粘性及忠诚度提升，从而实现用户可持续。运营可持续体现在通过内部流程优化、人才培养，并合理借助合作伙伴专业运营管理平台，以适应迅速迭代的业务需求，提升运营管理效率。技术可持续则代表确保数据获取及共享合法合规的基础上，
35、利用可靠的技术保证算法模型的可解释性与无偏差性（见图六）。图六来源：Forrester研究尊重用户对于隐私保护的需求，满足用户对于多维度层级的个性化体验需求，赢得用户信任，实现用户可持续通过内部流程优化、人才培养，并合理借助合作伙伴专业运营管理平台，以适应迅速迭代的业务需求，提升运营管理效率在确保数据获取及共享合法合规的基础上，利用可靠的技术保证算法模型的可解释性与无偏见性在合规的基础上，建立广泛信任，打造可持续用户经营体系用户可持续运营可持续技术可持续打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展15尊重用户对于隐私保护的需求，满足用户多层级的个性化体验需求，实现用户可持续。构建“客户至上”战
36、略5，即将客户至于企业领导、战略以及运营的中心，帮助企业最大化其给客户带来的价值，从而提升客户给企业带来的价值。在零售银行业务中，“客户至上”战略体现为以用户为中心，关注用户全生命周期体验，通过用户体验的提升带动用户留存、活跃及银行整体经营收益的提升。具体表现为：转变用户经营视角。在本次调研中，87%的决策者表示其在个性化用户经营中，金融产品推荐是其最关注的用户经营内容，而持卡人用户调研中显示，优惠推送及个性化互动方式是其最关注的内容。这代表在持卡人用户经营领域，银行关注更多的产品销售、更高的收入等银行视角内容，而持卡人作为用户及消费者，更关注使用环节中的实际利益及体验。因此，银行在用户经营过
37、程中需要将传统的“以产品为中心”的运营思路改变为“以用户为中心”，关注用户全生命周期体验及需求，为用户提供整体金融服务，从而带来银行收入增长。关注多维度用户体验。Forrester CX Index6 通过有效性（Effectiveness）,便捷性（Ease），以及情感性（Emotion）来衡量客户体验的质量。在金融服务业，其具体体现为在信息、指引、建议以及关怀四大维度提供个性化用户经营（见图七）。以该四大维度为指引，银行可以在用户生命周期的不同阶段提供用户所需的不同维度个性化服务。尊重用户对于个性化服务的需求。“以用户为中心”的个性化经营也体现在尊重用户对于个人信息的保护以及拒绝个性化服务
38、的选择。银行在计划与执行个性化经营时通常面临一个常见问题：“我的用户希望我通过对他/她的数据分析给他/她带来个性化经营服务吗？”。为解答这个问题，银行在个性化经营中，需要把握好不同用户群体对于隐私重视程度及个性化需求水平之间的平衡。基于本次调研中用户对于不同类型数据收集及使用的态度，本研究将持卡人样本进行聚类分析，部分群体特征解读如下（见图八）：图七个性化用户经营四大维度来源：Forrester研究我可以为您提供所需的信息例如：定制化优惠信息推送信息我可以帮您简化一些事项例如：简化信用卡分期业务指引我认为您可能需要这些例如：定制化理财产品推荐建议我关心您例如：节日礼遇关怀打造可持续用户经营体系
39、，助力零售银行业务发展16 群体一：12%的用户高度注重隐私（即为会积极采取措施阻止APP或网站对其进行信息收集，不允许银行使用其个人信息进行必要流程之外的任何行为，且不会给银行主动分享任何数据）。该类群体对于不同个性化需求偏低，对银行与其进行互动的整体满意度也最低。银行对于该类群体应有效识别，减少与其沟通的频次并简化沟通内容。群体二：16%的用户中等重视隐私（即如果获得一定回报，愿意分享部分信息），但其个性化需求水平较高，对于信息、指引、建议类个性化场景均存在普遍需求，且该群体在各群体中平均家庭月收入水平较高，是银行可以投入较大精力重点服务的对象。图八不同用户群体对于隐私重视程度及个性化需求
40、水平调研样本：524名国内信用卡用户数据来源：2022年3月Mastercard委托Forrester Consulting进行的调研个性化需求高隐私注重程度高隐私注重程度低个性化需求低群体二：群体一：注重隐私，个性化需求较高注重隐私，个性化需求偏低较不注重隐私，个性化需求低较不注重隐私，个性化需求中等不太注重隐私，个性化需求高中度注重隐私，个性化需求高群体三：17%18%12%16%20%18%打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展17 群体三：20%的用户群体较不注重保护个人隐私（即不会采取措施阻止APP或网站对其进行信息收集，且允许银行使用其个人信息以交换更多的回报），且个性化需求
41、较高，整体消费水平较低，银行需予以有效甄别。银行需要尊重用户权益，综合考量对不同群体进行个性化经营的投入及产出，对于不同群体采取不同的经营策略。该聚类分析仅是基于本次调研的524份活跃持卡人（即过去一个月使用过信用卡的用户）样本分析而来。银行在其内部个性化经营开展过程中，可以基于自有数据开展更全面及深入的分析，探究不同用户群体对于个性化需求的偏好程度以及隐私注重程度的平衡，真正做到以用户为中心，打造尊重用户的品牌形象，赢得用户信任，带来竞争优势。灵活业务流程，培养全面人才，借助专业平台，打造运营可持续。“以用户为中心”的个性化经营体系需要银行内部自上而下的运营调整以支撑灵活的用户需求，满足合规
42、要求，同时适应未来商业战略调整。银行需要通过更灵活的业务流程、人才储备，借助专业平台力量，做到有限资源的合理分配，以确保战略的一致性推动。业务流程灵活创新。在以用户为中心，关注用户综合金融需求的背景下，银行需要打破零售银行内信用卡、借记卡、存款、贷款等不同业务单元之间的流程断点，从用户实际需求出发，善用内部不同资源，将银行作为一个整体为用户提供一致性体验。以某股份制商业银行为例，该行存在单独的信用卡事业部，该模式有效地推动了信用卡用户的个性化经营。在整体金融服务的指引下，为了打破信用卡与借记卡之间的业务壁垒，该行实行试点项目，安排经验丰富的信用卡客户经理以远程银行的模式对部分借记卡用户进行个性
43、化经营，实现了该部分用户AUM的大幅增长。该行同年零售AUM增长超过20%。人才培养持续投入。目前银行内部普遍缺乏熟悉业务需求又了解技术应用的人才，银行需要培养内部人才以充分实现个性化经营的解决方案。通过成立用户经营卓越中心，融合产品、数字营销、风险合规、分支机构、客户服务、技术应用等部门的人才，支持关键的持卡人个性化案例推进，从而推动长期成功。某股份制商业银行在用户经营领域建立了技术与业务的融合团队，内部开展技能认证体系，对于可以在用户经营过程中熟悉使用创新工具及模型的员工给予一级认证，对于可以自行利用低代码平台等进行个性化专题推进的员工给予二级认证，奠定了银行个性化经营的创新基石。专业平台
44、助力效率提升。针对持卡人的个性化经营在运营模式、人才需求、资源投入方面等方面与银行核心金融业务存在较大区别。而在营销费用日打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展18渐缩减的背景下，为确保资源的有效利用，银行应善用合作伙伴所提供的专业运营管理平台力量。借助合作伙伴在用户运营领域的技术优势、人才优势、与垂直行业优势，实现资源的最大化利用。同时，由于数字化水平存在差异，不同银行应根据需求采取不同合作方式，包括落地场景层应用、搭建业务中台、规划顶层设计等。积极探索大数据和人工智能，以可信赖的技术赋能个性化经营。随着中国数字经济的蓬勃发展，大数据已成为银行的核心资产以及核心竞争力。然而，在大数据和
45、人工智能技术的使用上，许多银行依然面临诸多痛点和挑战，如数据的获取和AI算法的合规问题。通过对近期法律法规的研究，结合Forrester在该领域的研究成果，我们提出以下三点技术建议：建立跨组织数据共享机制，获取更丰富的数据洞察以构建个性化经营模型。随着大数据时代的来临以及数字金融服务的普惠化，仅靠挖掘银行行内数据已经无法准确描绘用户画像以及预测用户行为，银行同行外机构共享数据的需求日益增强。由于银行业在数据隐私和数据安全方面有很高的标准以及监管要求，如何做到在确保数据安全和隐私的前提下高效共享数据洞察是一大关键。Forrester研究显示隐私计算技术会在银行业数据共享方面发挥越来越重要的作用，
46、例如基于联邦学习等新兴机器学习算法和模型，实现在数据不出域和不交换的情况下通过调用AI模型来获得想要的洞察。根据业务场景确定AI模型和算法的可解释性。本次调研结果显示，AI算法的可解释性不足是银行在个性化经营领域使用AI模型的最大挑战（65%）。AI算法的可解释性是判断算法是否适用的重要依据，可解释性越高，算法更易于被理解、匹配、应用和管理。不同业务场景对于可解释性要求有很大不同，Forrester建议可以根据具体业务场景对于可解释性的要求来指导确定AI算法的可解释性。例如银行对信用卡持卡人提供的个性化提升信用额度服务由于涉及信用风险评估，具有较高的可解释性要求，所以可以优先使用决策树和回归模
47、型等可解释性较强的算法。与信用卡提额场景相比，一些针对某特定客户画像的信用卡权益活动场景对于AI模型和算法的可解释性要求相对较低，在这种场景下，可以优先关注算法在可解释性以外的能力和效果。同时，在任何场景下，银行需要向用户提供针对算法功能、风险等内容的说明并给予用户拒绝及停止使用算法的选择。建立无偏见的的AI模型和算法。为应对 规定 的监管要求，并满足 人工智能算法金融应用评价规范 中对于AI模型安全性的规范要求，银行需要着力建设无偏见的AI模型和算法。从业务视角，这需要银行制定内部的模型管理规范及标准，并对人员、操作流程等进行规范指引。从技术视角，银行可以从数据及算法两方面入手，例如构建更全
48、面的数据集或通过算法及框架系统打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展19将固有歧视和偏见最小化。从实践角度，Forrester提出“FAIR”四步法框架以帮助银行构建公平的AI模型和算法：1.确保数据的可靠性（Fundamentally sound）。许多算法歧视来源于用于训练AI模型的底层数据源，所以无偏见模型的首要前提是确保底层数据是具有代表性和可依靠的。2.可评估性（Assessable）。针对基于神经网络等透明性低的算法和模型，银行需要确保可以深入评估该算法或模型是否带有歧视性。3.包容性（Inclusive）。在模型建立及使用过程中，银行需要关注该算法或模型是否具有包容性和普惠
49、性，如果算法遗漏了特定特征的客户群体，将可能带来偏见。4.己所不欲勿施于人（Reversible）。“你是否希望将该AI算法用在你自己身上”是检测和评估算法歧视的黄金法则，需要在模型准备、建立、应用过程中时刻检验。无偏见的AI模型和算法是银行合法合规的关键要求，更是其保护用户权益，赢得员工、用户以及更广泛社会信任的核心。通过从业务与技术层面实现模型与算法的无偏见，银行将可以更有效地防范道德风险，建立品牌优势，实现可持续的业务增长。“AI模型的可解释性与模型的复杂度紧密相关，模型的可解释性水平则取决于模型的类型，例如决策树模型的可解释性很高，也能实现很高的准确度。实际应用中可以根据业务需求选择不
50、同的模型，满足对于可解释性或者其他方面的要求从行业侧来看，银行业始终希望AI朝着可信、安全的方向发展，无偏见是其中非常重要的核心。银行在这方面会制定规范和标准，同时在技术上也进行无偏见探索。”银行业AI专家打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展20战略建议在深化零售金融转型的过程中，各商业银行已纷纷在银行卡业务推出新举措，而良好的用户经营是卡业务发展的持续动力。为持卡人提供个性化的用户经营，以提升用户满意度并实现业务的持续增长，是各银行在当前阶段的重要转型方向。但在个性化用户经营的推进实践过程中，银行通常面临来自监管、用户、以及内部的多方面矛盾。为有效应对这些矛盾因素并保持银行卡业务的活
51、力，Forrester提出如下战略建议：建立以用户为中心的经营理念，实现用户可持续。银行在用户经营过程中需要围绕用户生命周期，以用户为中心，关注其在有效性、便捷性以及情感性方面的多维需求。同时合理识别并把握不同用户群体对于隐私重视程度与个性化需求水平之间的平衡，对于不同群体与个人采取不同用户经营策略，从而赢得用户信任，提升用户粘性与满意度，实现用户可持续。借力专业合作伙伴运营平台，实现运营可持续。用户经营与银行传统的风控、信贷、资管等核心业务在业务模式、人员需求、资源投入等方面存在较大差异。为实现资源的合理应用，银行应善用合作伙伴平台力量，借助平台在技术、人才以及垂直行业经验方面的优势，迅速补
52、充个性化用户经营能力，同时把持银行对于核心规则的把控，实现银行运营的可持续。善用人工智能技术，实现技术可持续。随着国家对于算法推荐管理的规定出台，银行在个性化用户经营领域中对于算法的可解释性以及无偏见性要求越来越高。银行应根据不同业务场景的可解释需求，选择合适的AI模型，例如决策树模型可以在实现高准确度的同时实现高解释性水平。同时，银行可以参考”FAIR”框架，从业务及技术的角度两方面保证算法模型的公平性。信任为本，打造三维一体的可持续用户经营体系。在零售银行这一竞争红海，银行应该在合法合规的基础上，以守护用户、员工、以及社会的广泛信任为本，打造集用户可持续、运营可持续、技术可持续为一体的用户
53、经营体系。通过可持续的用户经营体系给银行卡业务注入发展动力，从而实现零售银行业务的稳定增长。打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展21所属部门产品研发28%销售、营销、客户管理等39%企业战略32%所在城市 一线城市54%新一线城市23%二线城市20%三线及以下城市4%银行类型城市商业银行28%股份制商业银行34%大型国有商业银行38%年龄18至29岁15%30至39岁53%40至54岁32%决策角色重要影响者50%关键决策者32%最终决策者18%费用卡业务信用卡78%借记卡22%性别女40%男60%职级高级经理41%副总经理28%总经理18%C级别高管13%拥有信用卡数量超过3张21%
54、2-3张43%仅有1张36%在本次调查研究当中，Forrester对102名国内银行卡业务负责人和524名活跃的信用卡用户进行了线上调研，以对银行个性化经营进行评估。研究于2022年1月开始，并于2022年3月完成。附录A:调研方法附录B：银行调研样本附录C：消费者调研样本Appendix打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展22附录E：尾注1 来源：Forrester Analytics Consumer Technographics Financial Services Recontact Survey，2021年。2 来源：“Chart Your Course To Success
55、ful Personalized Customer Engagement In Banking,”Forrester Research,Inc.，2021年9月29日。3 来源：“Banks Should Personalize Across The Lifecycle And On All Touchpoints,”Forrester Research,Inc.，2021年12月1日。4 来源：“The Future Of Banking Is Built On Trust,”Forrester Research,Inc.，2020年7月29日。5 来源：“Customer Obsessio
56、n Explained,”Forrester Research,Inc.，2021年5月3日。6 来源：“Financial Services Firms Need To Rethink Personalization,”Forrester Research,Inc.，2019年9月26日。附录D：补充材料其他资源关于规范银行服务市场调节价管理的指导意见，银保监会，2022年1月15日。金融科技发展规划(2022-2025年)，中国人民银行，2022年1月5日。互联网信息服务算法推荐管理规定，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监督管理总局，2021年12月31日。中华人民共
57、和国个人信息保护法，2021年8月20日。中华人民共和国数据安全法，2021年6月10日。人工智能算法金融应用评价规范，中国人民银行，2021年3月26日。关于进一步促进信用卡业务规范健康发展的通知（征求意见稿），银保监会，2021年12月17日。网络安全标准实践指南人工智能伦理安全风险防范指引，全国信安标委，2021年1月5日。银行业保险业消费投诉处理管理办法，银保监会，2020年1月14日。家庭收入水平10000元以下6%10000-19999元15%20000-29999元20%30000-49999元24%50000-99999元16%100000元及以上16%不愿透露2%每月使用信用卡消费金额5000元以下15%5000-9999元21%10000-19999元18%20000-29999元18%30000-49999元18%50000元及以上9%不愿透露1%打造可持续用户经营体系，助力零售银行业务发展23
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