凭借强劲的趋势，持牌新银行正在颠覆全球金融服务业，但它们的长期成功取决于它们是否有能力创建以人工智能为动力的银行模式，该模式以客户为中心、运营高效且可大规模盈利。
过去十年，大约有 400 家获得许可的新银行推出，这是一个总体类别，包括纯数字银行、虚拟银行和挑战者银行（请参阅侧边栏“什么是新银行？”）。 近年来，现有银行、非银行挑战者（例如金融科技企业）、独立数字攻击者以及大型消费者和支付平台都推出了新银行，使得竞争池变得越来越广泛和多样化。
在不断增长的消费者需求和许可框架的支持性监管的推动下，新银行在客户体验、产品创新和定价方面重塑了传统银行业的范式。 投资者被这些银行的颠覆性力量所吸引，预计 2017 年至 2021 年间，全球风险投资资金约有 320 亿美元流向新银行。
然而，就财务业绩而言，只有少数新银行取得了成功。 其余的人都在努力创造价值。 事实上，近几个月来，一些全球最大的新银行的估值大幅下跌，这是为了应对持续的宏观经济波动以及投资者对新银行估值驱动因素看法的转变。
在这种情况下，新银行初创企业如何才能在今天取得成功？ 尽管我们相信，即使在经济低迷时期，长期趋势也将使数字银行行业保持相关性和吸引力，但它们并不能保证盈利。 在本文中，我们将描述一个获胜特征和能力的框架，任何新进入者都应将其纳入其战略和执行中，以成为面向未来的新银行。
获胜新银行的差异化特征
近年来，银行生态系统发生了翻天覆地的变化。 就零售银行业务而言，利润池庞大且有吸引力，但银行历来必须应对较高的进入壁垒（例如，较高的固定成本和对值得信赖的消费品牌的需求）以及达到盈亏平衡点的漫长道路。 新银行通过以较低的成本结构（通常只是传统银行成本的一小部分）和颠覆性的定价实践来挑战这些障碍； 与传统银行相比，它们提供更低的价格和更透明的定价条款，隐藏费用更少。
也就是说，当今新银行面临的真正挑战是如何通过占领消费者钱包的更高份额并产生物质利润来增强竞争优势。 在很大程度上，答案在于将数据和人工智能功能广泛嵌入新银行运营的各个方面。
人工智能可以帮助新银行加深客户关系（例如，设计智能价值主张来解决未满足的需求，利用大数据提供超个性化服务和增强交叉销售），并提高财务绩效（例如，最大限度地提高客户生命周期价值） 通过自动化降低服务成本，并采用卓越的数据驱动风险管理实践）。 除了拥有人工智能优先的心态外，新银行还必须确保这些人工智能功能发挥其优势并提供实际的商业价值。
许多已经实现规模或盈利的世界领先的新银行都有效地利用了人工智能。 根据我们对这些成功玩家的分析，他们都表现出以下七个特点。
1. 产品快速上市
大多数银行的目标都是以客户为中心，但获胜的新银行在通过快速推出和改进新产品和主张来确保客户满意方面更进一步。 它们适应不断变化的客户需求，并吸引、吸引不同的客户群并从中获利。
虽然典型的银行可能需要数年时间才能推出新产品，但具有人工智能优先思维的新型银行只需数月甚至数周即可推出新产品。 为此，他们在收集和分析广泛的客户数据方面进行了大量投资。 他们组织全栈团队，其中包括来自每个相关职能部门的人员——产品所有者、设计师和数据科学家，以及法律、风险、运营和营销团队的成员。 他们还维护灵活且可配置的技术平台，使新产品的创建相对容易。
Revolut 就是一个典型的例子，它在 2015 年只有两款产品：旗舰多币种旅行卡和移动应用程序。 到 2020 年，它已扩展到 20 种产品和服务，平均每个季度推出一款新产品，这是由 Revolut 的战略推动的，该战略是尝试在整个堆栈中推出新产品，以应对不断变化的市场趋势，然后加倍努力开发获得市场认可的产品。 最具牵引力。 例如，2018 年，它在其应用程序中推出了加密货币功能，成为当时少数获得许可的新银行之一。
2. 注重客户参与
成功的新银行优先考虑并擅长客户参与。 与消费科技领域的同行一样，他们将数字化参与视为货币化的先驱——其理念是，客户的时间份额先于客户的钱包份额。
因此，他们的策略不仅限于提供最佳的交易体验或定价，或捆绑其核心产品。 他们还倾向于超越纯粹的金融服务，提供补充服务，这些服务不仅提供新形式的效用（例如，“储蓄和赚取更多”，“获得更好的交易”），而且还提供信息和娱乐（“玩游戏”） 、”“查看趋势”、“了解新主题”）。
提高参与度的产品包括数字和用户生成的内容、商业、社交功能、游戏化和个人财务管理。 许多新银行提供优惠和折扣，帮助客户发现新产品，将金融服务游戏化（例如，管理实时跟踪市场的“演示”投资组合），在他们感兴趣的领域（假期规划、 娱乐预订），并提供社交功能（例如，“向您的朋友和家人发送礼物”）。
这些新银行根据多种因素有效地策划和设计产品和服务，包括根据目标用户的兴趣模式吸引目标用户的能力以及与银行总体品牌和宗旨的一致性。 例如，除了允许客户在销售点访问无缝支付和信贷产品外，瑞典的 Klarna 还使用基于机器学习的推荐系统来确定消费者的购买模式，并提供适当的购物建议和融资优惠。
此外，领先的人工智能新银行严格跟踪他们的参与表现。 他们有专门的团队来分析多个参与度指标，例如客户在应用程序上花费的平均时间、每日活跃用户数 (DAU)、每月活跃用户数 (MAU) 以及每日活跃用户数与每月活跃用户数的比率 用户。 一些表现最好的公司的整体用户群的 DAU 与 MAU 比率达到了 25% 至 35%。
3. 超个性化的体验和主张
新银行已经证明在客户接触点上普遍使用机器学习支持的个性化服务。 更成功的企业还通过匹配客户当前的环境和历史行为、移动方向（例如，预测他们当前的满意度状态和下一个最佳行动）和愿望来个性化用户体验。 数字银行的行业标准正在迅速转向 n = 1 的个性化水平，其中每个客户都可以收到由多个机器学习模型组合生成的独特建议和体验。
一些领先的新银行还提出了一些建议，可以根据客户的喜好自动执行日常的高摩擦任务。 例如，总部位于英国的虚拟银行 Monzo 在其应用程序中引入了自动储蓄功能。 这些功能可以在客户每次消费时对交易进行四舍五入，并将这笔钱存入一个单独的账户，并可以在发薪日自动将每月工资的预设百分比转移到储蓄账户。 虽然这些功能可以说在网上银行行业很常见，但它们的有效性取决于这些动态个性化的程度。 成功的银行可以根据用户的交易数据和人口统计信息等数据构建模型，以自动识别可操作的预算和储蓄目标。
4.采用对话式设计
聊天机器人在客户沟通中发挥着重要作用，大多数银行使用它们来解决客户查询和服务请求。 专注于人工智能的新银行正在更进一步，用聊天机器人、语音助手和实时视频咨询等对话式设计取代表格和调查问卷。
通过这样做，他们可以结合客户的背景和意图，使用自然语言处理技术来提供卓越的参与度。 中国的微众银行在用户交互中广泛部署人工智能，并声称近 98% 的客户查询都是由人工智能聊天机器人解决的。4这使得该银行能够以更高的运营杠杆进行扩展，同时每天为数百万客户提供服务。
这一特性还提高了成本效率。 一份报告估计，到 2023 年，全球银行业有效使用聊天机器人可节省运营成本 73 亿美元，相当于节省约 8.62 亿小时的时间。
5. 无缝集成开放银行功能
虽然多家银行正在采用开放银行推动因素，但成功的新银行通过从一开始就构建开放平台来获得竞争优势。 通过默认的开放优先方法，他们可以在建立银行时进行大量投资来构建正确的 API6 优先架构和体验。 这使他们能够无缝地进入更广泛的开放银行生态系统，并为客户提供卓越的产品和服务。
Chime 是一家总部位于旧金山的金融科技公司，它使用开放式银行功能（由其合作伙伴 Plaid 提供支持）让客户在 Chime 应用程序中链接所有银行账户。 客户可以在一个地方查看他们的所有账户、余额和交易，这增加了他们的参与度并让他们全面了解自己的财务状况。 事实上，Chime 报告称，链接非 Chime 帐户的用户在使用该平台的前 12 个月内，使用 Chime 借记卡进行各种购物时通常花费的金额是其五倍。
6. 利用合作伙伴生态系统扩大规模
大多数银行都与社交媒体平台和数字商务、医疗保健和生活方式品牌建立了合作伙伴关系。 获胜的新银行将其服务无缝嵌入这些生态系统中，利用技术为客户每次与生态系统合作伙伴互动时提供轻松、低摩擦的银行服务访问。 通过这样做，新银行可以提高其可发现性，通过超越传统的客户获取途径，以具有成本效益的方式加速其规模，并有效地利用合作伙伴数据，实时向客户提供上下文相关的优惠，而不牺牲他们的隐私。 据麦肯锡估计，领先企业可以将合作伙伴生态系统内的新产品销量提高约 50% 至 70%。
鉴于合作伙伴关系的战略重要性，许多新银行现在都是传统银行业者与大型消费平台之间的合资企业或股权合作伙伴关系。 其他人正在创建自己的大型生态系统。 韩国的 KakaoBank 就是一个例子，该公司由该国主导消息应用程序 KakaoTalk 的母公司于 2016 年成立。KakaoBank 成功利用了 Kakao 各种生态系统的规模和受欢迎程度。 截至 2021 年底，该银行拥有 1800 万客户8，其 Kakao 合作伙伴生态系统现已包含一系列服务，包括 Kakao Commerce、Kakao Mobility 和 Kakao Games。
7. 使用客户终身价值（LTV）来指导行动
成功的新银行在衡量绩效和创造价值方面有着不同的思维方式。 除了跟踪平均资产回报率和净息差等传统的资产负债表指标（总结企业的总体绩效）之外，他们还分析以客户为中心的指标，例如客户生命周期价值（LTV）、客户获取成本（CAC）、 和投资回报率 (LTV/CAC)。
这样做可以使新银行的规划和运营团队能够快速采取更精细、更有针对性的行动，最终提高客户价值。 这些行动可能是战略性的，例如旨在大幅提高生命周期价值的新产品发布，或旨在减少特定客户群体流失的折扣。 其他操作是可操作的，例如，确定需要多少 CAC 才能获得特定客户。
