伴随强大发展势头，“新生代银行”正在颠覆全球金融业，但其长期成功则取决于新生代银行能否打造以客户为中心、运营高效且可大规模盈利的AI银行业务模式。
过去十年， 包括纯数字银行、虚拟银行和挑战者银行在内，全球开业运营的各类“新生代银行”约有400家【1】（关于“新生代银行”定义，参见边栏《“新生代银行”是什么？》）。近几年，传统银行、银行业之外的挑战者（如金融科技企业）、独立数字化进攻者和大型消费与支付平台都纷纷成立新生代银行，该领域的竞争格局愈发多元，参与者不断增加。
消费者需求迅猛增长、监管政策大力支持，这些因素推动新生代银行在客户体验、产品创新和定价方面打破传统银行业框架，建立起新的范式。投资者也被这些银行的颠覆力量所吸引，2017至2021年，全球约有320亿美元风投资金流向新生代银行【2】。
然而，从财务绩效来看，仅有少数新生代银行获得成功。其他银行则在价值创造方面乏善可陈。实际上，由于宏观经济持续波动，投资者对新生代银行估值驱动因素的看法发生了变化，这导致近几个月来全球最大一些新生代银行估值大幅缩水。
在这一背景下，初创新生代银行如何实现成功？尽管我们相信，长期来看，数字化是大势所趋且具备吸引力，即便在经济下行期也不例外；但数字化模式并不能保证银行的盈利能力。本文将提供一个涵盖制胜特征和相关能力的战略框架，新进企业若能将这些制胜要素纳入战略与执行计划，则有望成为成功的新生代银行。
新生代银行是什么？
“新生代银行”一词最早出现在2010年代中期，用于描述挑战传统银行的金融科技企业——这些企业通过创新、低成本数字化渠道，提供越来越全面的银行服务（而非仅限于支付、个人财务管理
等）。不同地域也有其他不同叫法，如挑战者银行、虚拟银行、数字银行、网上银行和纯互联网银行。
随着时间推移，新生代银行的定义有所拓宽，边界渐渐模糊。很多传统银行推出了自己的数字化策略，金融科技企业也会与传统银行合作提供银行服务。
如今，新生代银行可能是拥有当地监管机构所颁发的营业许可、被获准提供数字银行服务的独立金融科技企业，也可能是传统银行的数字化业务单元，抑或是其他机构旗下的数字化金融服务业务。
成功新生代银行的差异化特征
近年来银行生态系统出现巨变。以零售银行为例，该领域利润池规模大、吸引力强，但是银行历来需要应对门槛高（如固定成本高昂，需要受信任的消费品牌）、达到盈亏平衡点路径漫长等挑战。而新生代银行通过较低成本结构——通常显著低于传统银行——和颠覆性定价，克服了上述挑战；与传统银行相比，新生代银行的产品及服务价格更低，定价条款更透明，隐藏费用更少。
尽管如此，新生代银行如今的真正挑战在于，如何获得更大钱包份额，创造实际利润，从而强化既有竞争优势。很大程度上，针对这些答案就是——在新生代银行运营中广泛运用数据和AI能力。
AI可以帮助新生代银行深化客户关系（例如设计智能化价值主张以满足潜在需求，利用大数据提供高度个性化服务并强化交叉销售），提升财务绩效（例如，最大程度实现客户生命周期价值，通过自动化显著降低服务成本，并采用更高级的数字驱动风险管理方法）。除了树立AI为先理念外，新生代银行还要切实发挥出AI的优势，从而创造真正商业价值。
很多具有一定规模或实现盈利的全球领先新生代银行，在有效发挥AI优势方面均可圈可点。根据我们的分析，这些成功新生代银行往往呈现出以下七大特征。
1.产品发布迅速
大多数银行都秉承客户为本理念，但成功新生代银行更进一步，它们通过快速发布并调整新产品和价值主张，确保为客户提供愉悦服务体验。它们能够适应不断变化的客户需求，吸引、触达各类客群并成功变现。
普通银行通常需要数年才能发布一款新产品，但是AI为先的新生代银行能够在数月、甚至数周完成这一工作。为实现快速发布，新生代银行会大规模收集和分析广泛客户数据。它们会打造一个全能团队，将各相关职能人员纳入团队——产品经理、设计师、数据科学家以及法务、风险、运营和营销人员。成功的新生代银行还会确保技术平台轻便、可灵活配置，为打造新产品提供便利。
Revolut就是一个典型例子，该公司2015年仅有两款产品：旗舰产品多币种旅行卡和移动应用。到2020年，其产品和服务已扩展到20款【3】，平均每季度发布一款新产品。新产品战略是推动该行快速拓展的原因：Revolut会根据不断变化的市场趋势试发全线新产品，然后选出势头最强劲的产品追加投资。例如，2018年Revolut在应用程序中推出虚拟货币功能，成为当时为数不多推出这一功能的新生代银行之一。
2.聚焦客户互动
成功新生代银行注重且擅长与客户互动。新生代银行与消费科技企业一样，将数字化互动视为变现前提——它们秉持的运营理念是，若要得到客户的钱包份额，先要得到客户的时间份额。
因此，成功新生代银行的战略不仅限于提供最佳交易体验、最优定价或捆绑核心产品。它们往往在单纯金融服务之外提供额外服务，这些服务不仅有实际价值（如“通过储蓄赚钱”、“更超值交易”），还能带来新信息，供客户娱乐消遣（如“打游戏”、“查看流行趋势”、“了解新话题”）。
能促进与客户互动的产品及服务种类很多，如数字化和用户原创内容、电商服务、社交功能、游戏化和个人财务管理。很多新生代银行提供促销和折扣，帮助客户发现新产品，提供游戏化的金融服务（例如，实时追踪市场动态的模拟投资组合），提供不同兴趣领域的洞见和娱乐性内容（假期规划、娱乐预订）和社交功能（如“向亲朋好友送礼物”）。
这些新生代银行会评估多项因素，有效统筹并设计产品和服务，如它们会根据目标用户兴趣及其与银行整体品牌和宗旨的一致性，判断银行能否与该客户成功互动。例如，瑞典企业Klarna除了在销售点为客户提供无缝支付体验和信贷产品外，还通过基于机器学习的推荐系统识别消费者购买模式，然后提供适当购物建议和融资方案。
此外，AI赋能的领先新生代银行会严格追踪客户互动结果。专属团队会分析多种互动指标，例如客户在应用程序上平均停留时间、日活用户数（DAU）、月活用户数（MAU）、日活与月活之比。部分绩效领先银行的总体用户DAU与MAU之比可达25%~35%。
3.打造“千人千面”客户体验和价值主张
在新生代银行，基于机器学习的个性化服务无处不在，覆盖各类客户触点。更成功的新生代银行基于客户当前状态、历史行为及未来动向（如，预测客户当前满意度和下一个最佳行动）和目标，打造个性化用户体验。数字化银行的行业标准正快速转向n=1的“千人千面”模式，银行基于多个机器学习模型，为每位客户创造独特价值定位和个性化体验。
一些领先新生代银行还能基于客户喜好，将一些耗时耗力的日常工作自动化。例如，总部在英国的虚拟银行Monzo在应用程序中引入自动储蓄功能，客户每次消费时对交易金额取整，并将找零存入一个单独账户，该功能还可以在发薪日自动将预设比例的月工资转入储蓄账户。虽然这些功能在网上银行中很常见，但其是否有效则取决于功能提示的动态个性化程度。成功银行会基于用户交易数据和人口统计信息建模，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扮演重要角色。目前大多数银行利用聊天机器人解决客户查询和服务申请。主打AI的新生代银行则更进一步，以聊天机器人、语音助手和实时视频咨询取代表格和问卷调查。
这样，银行就可结合客户背景和意图，使用自然语言处理技术提供卓越互动体验。中国的微众银行在用户交互领域大量部署AI技术，据该行称，其近98%的客户问询都由AI聊天机器人解决【4】。这使得这家银行得以撬动经营杠杆，在每天服务数百万客户的同时，还可不断发展壮大。
对话式设计还可提高成本效益。据一份报告估算，到2023年，全球银行业通过高效运用聊天机器人可节约73亿美元运营成本，相当于节省8.62亿小时【5】。
5.无缝整合开放银行功能
如今一些银行已在采用开放银行功能，但成功的新生代银行从一开始就会建立开放平台，以此获得竞争优势。成功新生代银行在创建之初就注重开放性，大量投资建立合适的API【6】优先架构和体验。这使得它们能够无缝接入更广泛的开放银行生态系统，并为客户提供卓越产品和服务。
总部位于旧金山的金融科技公司Chime利用合作伙伴Plaid提供的开放银行功能，支持客户在Chime应用程序中关联自己所有银行账户。客户可以在一个地方看到所有账户、余额和交易，这既可以增加客户参与度，又能帮助客户全盘了解自身财务状况。据Chime披露，关联了非Chime账户的用户在使用该平台的前12个月里，使用Chime借记卡消费的总金额通常会增长5倍【7】。
6.借助合作伙伴生态系统发展壮大
大多数银行已经与社交媒体平台和电商、医疗健康和生活方式品牌建立合作伙伴关系。成功新生代银行会将其服务无缝嵌入这些生态系统，客户每次使用生态系统合作伙伴的服务，都可以便捷无阻接入银行服务。这样可以提高新生代银行的曝光度，以较低成本高效扩大业务，突破传统获客路径，有效利用合作伙伴数据，在不侵犯隐私情况下，实时为客户提供与当下情境相关的产品与服务。据麦肯锡估算，领先新生代银行在合作伙伴生态圈中的新产品销售可提升50%至70%。
鉴于合作伙伴的战略重要性，很多新生代银行都是传统银行与大型消费平台合资或通过股权合作方式建立的。还有一些新生代银行在着手创建自己的大型生态圈。韩国Kakao-Bank就是一例。KakaoBank由母公司KakaoTalk于2016年建立，Kakao Talk拥有韩国市场一款主导通讯APP。KakaoBank的发展成功借力Kakao多个生态圈的规模和人气。截至2021年年底，KakaoBank已经拥有1800万客户【8】，通过Kakao合作伙伴生态圈提供Kakao商务、Kakao出行和Kakao游戏等多种服务。
7.通过客户生命周期价值（LTV）指导行动
成功新生代银行在评估绩效和创造价值方面秉持不同理念。除了关注平均资产回报率和净息差这类体现业务整体表现的传统资产负债表指标外，它们还会分析以客户为中心的指标，如客户生命周期价值（LTV）、获客成本（CAC）和投资回报（LTV/CAC)。
这可以帮助新生代银行的规划和运营团队快速执行粒度更细、更有针对性的举措，真正提升客户价值。这些举措可以是战略性的，如推出旨在显著提升客户生命周期价值的新品，或为降低客户流失率而针对具体客户群打折；也可以是运营举措，如确定某类客户具体获客成本（见图1）。
总部位于旧金山的Block Finance是一个很好的范例。其移动支付服务Cash App追踪和报告客户开始使用改项服务之后，不同客群基于生命周期价值曲线的回报率（回报与获客成本之比）。据Block Finance【9】 称，Cash App在6个月内实现收支平衡，18个月内获得的回报是获客成本的6倍。Block Finance透露，2017到2020年间，Cash App在持续提升每个客群变现能力。
追踪这些指标并非易事，银行需要调整多个前端和后端系统来衡量这些指标并向多个团队汇报。决策流程无论是机器驱动还是人力驱动，都需确保能优化这些指标。决策还需符合组织的绩效标准和运营节奏。
打造必备能力
致力于打造新生代银行的公司应秉承AI为先理念，在4个关联层打造整体能力（见图2）。这种方式能帮助银行成功建立起诸多差异化特色能力。
互动层
要想在当今竞争环境下脱颖而出，新生代银行需要打造能满足客户不同预期的独特体验和相关能力。
首先，互动层应提供直观易用、快速响应且令人愉悦的客户体验。为此，银行必须创造低摩擦、低延迟且高度个性化的移动优先客户旅程。
其次，这些体验应能解决客户最为迫切的痛点。途径之一便是打造与生态圈伙伴无缝衔接的产品与界面，帮助消费者在银行核心平台之外发现并获取所需服务。
再次，银行推出的体验应高度个性化，能满足每位客户独特需求、适应每位客户的特殊情况。为此，新生代银行需要开发产品创新引擎，挖掘客户隐藏需求，并灵活推出创新产品。同样重要的是，银行应开发灵活的界面（如，以多种方式为每位客户推荐不同产品、提供独特客户旅程）。互动层还应与决策层模型实现互联，从而为客户推送个性化产品及服务、提示和推荐。
AI与分析驱动的决策层
为实现高度个性化，新生代银行应在获客、服务受理、提供服务、客户留存与交叉销售等客户生命周期各个阶段，部署覆盖全生命周期的细颗粒度AI决策。为此，银行应在信贷分析、产品与渠道偏好、营销疲劳（即银行与客户互动频次）与风险（包括客户流失、账款催收）等多个领域开发机器学习模型，识别出下一个最佳行动。
在开发和部署机器学习模型过程中，新生代银行应首先建立起多种必备能力。首先，银行应广泛收集数据。由于机器学习模型需要大量数据，新生代银行需要搭建数据收集管道，收集传统和非传统数据流。传统数据流包括银行客户信息、交易数据，非传统数据流包括银行平台（App或网页）的点击量数据或来自众多第三方合作平台与聚合商的数据。随后，银行应将数据存储至统一数据平台，从而汇聚、充实并360°全方位呈现现有客户及潜客信息，并按产品、交易与服务请求等多维度透明追踪客户与银行间的各类互动。
这将帮助新生代银行开发全新决策模型。收集数据并创建模型后，银行还需要在实时业务环境中尽快部署、测试和迭代模型。而这需要银行掌握多种技术能力，例如机器学习运营，以及数据科学、产品、技术与业务团队间的密切配合，从而确保模型在实时业务
环境中有效部署。
核心技术与数据层
不论是在互动层开发客户体验，还是通过决策层实现个性化，均离不开现代化技术与数据内核。
传统银行开发数字化能力时，往往将大量投资用于维护现有核心技术，很少拨款开发新的云、数据或API能力。
新生代银行则不受遗留技术所累，能够开发全新的核心技术，从而后来居上超越传统银行。新生代银行应致力于打造高度灵活、支持自由配置的云端核心平台，这将有助于工程团队轻松配置产品，快速推出新的产品变体。为此，新生代银行需要准确判断哪些组件应自主开发、哪些可外包。例如，多数新生代银行采用外部云基础设施与存储服务。
作为第一步，新生代银行需要设计微服务引领、API优先的可扩展、高复用、模块化架构，缩短新功能面市时间，降低代码维护的总体成本，确保架构能够轻松与众多合作伙伴以及开放银行生态圈互联互通。此外，新生代银行还需搭建有效的数据管理模型，确保数据流动性，例如能在不同系统与模型中访问、提取、使用数据，而这是决策层各项决策的基础。
运营模式层
运营模式层决定了新生代银行的速度与敏捷性，其核心议题是银行如何吸引人才、打破组织壁垒。成功破题需要三大关键能力。第一，成功的新生代银行应树立远大公司愿景，培养卓越组织文化，从而吸引顶尖的银行与其他专业人才，如设计师、架构师、工程师以及数据科学家。第二，新生代银行应组建全能平台型团队，成员拥有达成最终业务目标所需的综合技能，这些业务目标包括创收、增强客户互动、确保服务质量、提高运营效率；此外，这些团队可以基于业务目标自主做出计划并采取行动的同时，与组织种的其它部门保持较弱联系。第三，新生代银行需要调整工作节奏与流程，从而在遵守监管与合规要求的同时，激发创新、鼓励尝试。
尽管目前存在一些挑战，但新生代银行长期仍拥有巨大增长潜力。正着手打造数字化银行业务的公司应做足准备，以驾驭各种颠覆性趋势。而成功的关键在于将AI嵌入到新生代银行设计、架构、运营与所有客户体验战略的核心。
注释：
【1】 《Simon-Kucher引入全球新生代银行雷达（Global Neobanking Radar）数据库，对挑战者银行进行排名，并追踪其盈利路径》，Simon-Kucher新闻稿，2022年5月27日。
【2】 根据多个数据源整合得出，包括标普Capital IQ和麦肯锡全景金融科技数据库Panorama。
【3】 《Revolut：新生代银行战略深入分析》，WhiteSight，2020年11月11日。
【4】 “微众银行：解码全球领先数字化银行的成功秘方”，新闻稿，微众银行，2019年10月31日
【5】 《截至2023年，银行通过聊天机器人降本73亿美元》，新闻稿，Juniper Research， 2019年2月20日
【6】 API支持银行和第三方之间的数据分享
【7】 参见Catherine Bakewell，《更好的银行平台：Chime期望通过让资金管理变得更简单，助力客户获得成功》 Plaid
【8】 Chris Wright，《KakaoBank转向平台增长》 《欧洲货币》（Euromoney）， 2022年3月31日
【9】 Amrita Ahuja，“Block投资者日 — 业务模式”， Block Finance，2022年5月18日，可在YouTube上观看
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作者：
Anubhav Bhattacharjee
麦肯锡咨询顾问，常驻孟买分公司
钟惠馨 (Violet Chung)
麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻香港分公司
Shwaitang Singh
麦肯锡全球董事合伙人，常驻孟买分公司
Renny Thomas
麦肯锡全球资深董事合伙人，常驻孟买分公司
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