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作者：高级产品经理 Rahmi Pramesti （拉米帕·梅斯蒂）、数据分析师 Andre Dana（安德烈·达纳）
各大机构都在与时俱进，努力满足不同行业的数字化需求。同时，在新冠肺炎疫情期间，消费者加快使用数字渠道进行日常交易，这也加剧了各行各业不同机构之间的竞争。
然而，在疫情爆发之前的很长一段时间，金融服务行业的新一代数字化技术并没有获得均衡发展。例如，印度尼西亚金融服务市场在 2014 年才开始引入金融科技 (Fintech)，随着金融科技创新此起彼伏，应用技术和高级分析法的门槛也提高了。结果是“早鸟”金融机构抓住了市场机会，解决了数字化的挑战，通过应用金融技术而受益颇多，但许多金融机构并没有赶上这一浪潮，落于人后。
与此同时，那些领先一步的金融机构已将其核心研发领域从密集型消费者技术转向高级分析技术，成为新一代金融供应商，提供以客户为中心的实时服务。
高级分析技术在为金融机构及其客户创造价值方面扮演着越来越重要的角色，金融机构也因此需要转型为数据传递机构，以便为更多群体提供实时性、定制化和个性化的产品或解决方案。目前，大多数主流金融机构都意识到转型势在必行，并已经踏上了转型的必经之路。
然而，大多数金融机构仍在转型初期，面临着数据质量、数据可用性以及人才资源的各种挑战。虽然在过去十年里，金融机构纷纷将数据质量相关的举措提上日程，但是政策、治理、模型、聚合、指标、报告和监测等其他监管要求日益增多，给机构带来了更多的压力，改变了他们转型的重心和方向。此外，印度尼西亚大众金融知识水平较低（只有 36％ 的印尼民众具备金融知识），为金融机构服务走向市场带来了另一项挑战。
因此，能够通过协调数据、人才、方法和技术来为更广泛的客户提供服务，同时秉承“数据第一”的愿景并坚持“数据创造价值”的主张的金融机构，将赢得未来市场。
为了在竞争中一马当先，挖掘未来发展优势，金融机构需要构建三大能力层：参与层、定制层和技术层。
1、数据参与能力
在收集和利用来自日常操作中的数据方面，大多数金融机构都取得了巨大进展。但到目前为止，只有少数金融机构可以打通内部数据与第三方数据或其他公共数据来源并进行全面使用。
此外，金融包容指数和素养指数两者数据统计的显著差距表明，大多数人仍无法较好地理解金融产品，这将影响金融机构收集金融信息的下限，而金融机构需要这些信息来用于未来的融资计划和风险分析。
因此如果金融机构忽视了外部数据（也称为替代数据），他们将错过在未来市场中领先的机会。金融机构可以及时了解扩展的替代数据生态系统的最新进展并将广泛的替代数据融入到自身业务流程中，以此构建优势战胜竞争对手。
替代数据可以为金融机构提供更多价值和洞察，而这些仅凭内部数据是无法获得的，例如：
a. 协助战略规划
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- 通过分析电子商务平台上潜在的融资机会，帮助确定理想的行业前景。
- 通过利用电信数据及其他行为数据，如电子商务中的消费行为和向其他金融机构的贷款行为等，帮助识别新产品开发和改进机会。
- 通过利用来自电信和公用事业服务等其他数字活动的数据，帮助拓展未服务或服务不足的客户。
b. 协助风险管理
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- 通过对社交媒体、电信供应商或其他金融机构进行近乎实时的分析，最大限度地减少欺诈风险。
- 通过将替代数据融入基于内部数据的风险评估，优化企业级风险预测。
2、定制能力
金融机构必须将替代数据引入定制化服务，借此满足客户需求，同时执行审慎的银行操作。
3、技术能力
为取得优异业绩，金融机构需要重塑服务创新和人才两大要素。由于使用了替代数据，金融机构能够设计新的解决方案来服务更广泛的客户群并强化评估机制，从而降低风险敞口。
考虑到替代数据的广度和深度，金融机构可以利用这类数据来创建更审慎的金融产品和服务，例如反欺诈解决方案、评分解决方案和资产组合管理解决方案。此外，金融机构还需要基于良好的交互设计和产品管理构建人工智能和大数据技术能力——无论线上线下，金融机构都需要确保良好的用户服务体验。
金融机构对高级分析和实时输出的需求日益增长，促使他们重新考虑其现有的技术基础设施。未来，金融机构需要采用现代应用编程接口 (API) 将银行或非银行金融机构的系统相结合，以编排多个数据源和平台，使云服务能够应用于测试、生产或可扩展及高效的混合基础设施。此外，金融机构将针对应用程序、操作系统、硬件和网络采取适当的网络安全措施，以确保访问和数据隐私安全。
高级分析法和人工智能技术的快速应用加剧了金融机构之间在速度、成本、体验和智能方面的竞争。因此，金融机构必须以高准确度、个性化和稳定的流程吸引客户，打造一流的客户体验，获取一流的客户忠诚度，以此保持竞争力。
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