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制胜银行定价管理

从精细化管理到区域化赋能

随着区域竞争不断升级,银行开始加码投入重点分行,定价管理作为经营管理的关键一环,对于打造差异化竞争力至关重要。银行亟需主动创新定价管理,深化精细化管理,推动区域化赋能,规划数智化速赢举措并面向长期成功积极布局,制胜展业竞争。

 

银行定价管理,赢下关键制胜点

 

定价管理是银行在同业竞争中实现利润最大化、风险控制和市场定位的关键,它通过平衡成本与价值,塑造银行的市场竞争力。在利率市场化的持续推进中,银行的定价管理模式逐步由成本加成法主导的单一成本加成定价模式,以及风险定价法为基础的差异化定价模式,转变为综合风险、资本和客户等多重因素的精细化定价模式。定价管理模式的演变反映了银行多年经营手段的升级,更是银行贯彻“以客户为中心”战略的体现。如今,各银行持续加强定价管理的精细化和系统建设,取得如定价画像模型、定价分析平台、实时测算等成果,帮助迎战愈发激烈的展业竞争。

 

近年来,随着中国经济区域分化的日益明显和银行展业竞争的持续升级,领先大行开始布局重点分支行转型,意在化指为拳增强区域竞争力。招商银行行长王良于2024年3月的业绩发布会上明确表示将加大重点区域分行的资源和力量投入。同时,招商银行恢复综合支行和优化组织架构以适配总行战略、提升分行的业务发展速度,目标是升级整体市场竞争力。无独有偶,平安银行行长冀光恒也在同期发表了相似的转型方向,强调“分行转型为经营的主体,成为属地关系客户业务资源集中的主战场,活力得到更好的释放。”

 

这样的不谋而合背后,是清晰的商业逻辑:仅仅依靠总行整体布局和分行落地执行已经不足以应对当前的市场环境变化,在企业“招标式”选择银行的时代,银行需要深入挖潜区域市场与客户,通过各种方式提升分行对全行的业务、利润贡献率。其中,如果能够通过更精细、更灵活的定价管理赋能分行,将大大有助于银行深耕区域,更好地满足客户需求、更有效地进行资源分配,进一步把控业务增长和风险控制的平衡。

 

定价管理如何帮助银行在区域化指为拳?银行应创新定价管理、布局速赢举措、规划长期成功。定价深度影响着规模与成本、利润与风险的平衡,领先的定价管理能够帮助银行在应对市场挑战的同时彰显品牌定位。如今银行下沉区域,剑指分行竞争,创新定价管理正当时,银行需要更贴近区域、更快速响应、更高效管理,赋能分行打赢区域战役。借力数字化转型,可以聚焦关键环节落实可快速见效的数智化速赢手段,迭代升级定价系统。立足长期竞争,银行需提升区域化定价能力、建立全局视角、探索先进工具,赋能区域。实现“更准更快”的定价管理将是银行在区域化竞争时代的重要议题,也将成为银行进一步“以客户为中心”提升产品和服务的重要抓手。

 

创新定价管理,从“精细化管理”走向“区域化赋能”

 

Thoughtworks观察到,银行普遍通过更新制度、解读政策、业务培训等方式,面向分行贯彻差异化定价管理。然而,在实际业务操作中,面对多样的客户需求、复杂的业务场景和激烈的同业竞争,现有的定价策略往往不够贴合区域实情,现有的审批流程也难以快速应对市场变化。为更强有力地支撑区域竞争,银行需要进一步创新定价管理,一方面持续优化定价策略,另一方面持续完善价值闭环。

 

在优化定价策略方面,需要一线数据反哺,联动研判综合收益,实现区域内更精细灵活的动态定价。在精细化定价管理中,领先银行已经可以做到“一户一策”,银行需要持续提升数据的质量和数量,支撑提升利率管理分析能力和定价策略调控能力。随着科技、人才和资本等资源向分行倾斜,可以探索将总行的策略研究分析能力与分行的一线业务经验相结合,从而更贴合区域市场实现及时灵活的定价。例如,结合客户存量业务的未来收益和客户未来可能开展的业务合作收益,研判客户的未来价值;又如结合客户集团子公司、供应链上下游企业和客户公司高管等社交网络价值,核算多客户综合收益。当然,为了确保切实精准的核算,需要建立严格的认定边界、核算标准和分类折算系数,将数据分类分级纳入测算。

 

在完善价值闭环方面,需要在流程数字化与系统升级的支撑下,扩展支持一线个性化定价场景,推动定价管理的价值流动与闭环。这需要深挖定价管理全生命周期旅程、融入分行个性化定价管理场景,改善流程中的断点堵点、管理中的盲点痛点,赋能业务和管理人员:

 

  • 赋能业务人员:帮助对公和零售业务一线人员(如客户经理)提质增效,提供更有竞争力的报价和更极致的体验,围绕客户营销、定价测算、报价方案等场景提供线上化、智能化的辅助,支持复杂多变的业务场景,实现业务赋能。

     

  • 赋能管理人员:帮助定价管理人员(如资债、计财部门的管理团队)实现高质量的NIM(净息差)和资源配置,以及更高效的定价审批和督导;帮助业务管理人员(如对公、零售条线的管理团队)实现更快速的产品创新和客户管理。覆盖定价管理全生命周期,通过数据化、可视化、协同化的系统支持,实现管理赋能。

     

可见,定价管理的创新需要银行转换视角,从部门视角转向用户视角,从管理视角转向赋能视角,以线上化、数据化、智能化的数字手段支持多模式、个性化的定价场景,从而实现更高质量的客户服务与更快速的市场响应,提升区域竞争力。

 

升级定价系统,从数智化速赢举措开始

 

总分层级和不同部门间往往关注点各异、权责利害关系交织,这也带来了工作运转中的组织摩擦。Thoughtworks建议将定价管理系统中能够快速产生成效的流程模块作为突破口,聚焦定价测算、定价审批和后督检视等“速赢举措”,加强支持跨层级和部门的沟通与协作,确保定价管理创新得到有效的支持和可验证的成果。

 

1. 解耦规则,提高定价灵活性

 

大多数定价系统存在僵化和复杂的弊端,难以支持实现业务的场景拓展和自动定价,也无法适应分行的个性化自主定价需求。这种困境可以通过解耦规则配置的方式缓解,通过高灵活的计量框架和高响应的技术组件,可以提高定价测算环节的灵活性,也有利于审批和后督等关联场景的管理。

 

2. 打通流程,审批场景广覆盖

 

从用户出发打通定价审批流程,实现端到端线上化,全面支持总行标准化、分行个性化的多元审批流程与需求,释放运营精力的同时减少流程堵点、提高流程效率;进一步建立定价单、审批项的统一灵活管理,加速定价单提单和流转效率,提升客户经理、审批人员的工作效率与体验。

 

3. 优化分析,全方位赋能后督

 

后督跟踪与分析功能的升级迫在眉睫,例如对大额存单、贷款补贴的投入产出效果分析,已成为定价管理人员主要期望之一。银行可以从优化承诺回检、监测分析和投入产出分析入手,多层次多维度多场景地监测和呈现总分行关注点、客户情况等信息;自动化预警测算出的定价管理风险;沉淀关键数据,满足后督环节中的精细化需求。

 

定价系统的优化落地过程中,分行试点起着举足轻重的作用。银行应选择具有代表性的区域分行作为创新试点,总分紧密合作快速实施,并深入实际业务场景验证速赢探索,通过肩并肩的实战,直面并解决落地过程中的问题,在取得初步成效后积累宝贵的实战经验,为全行推广打下坚实基础。

 

追求长期成功,争夺区域领先优势

 

银行在强化数智化速赢环节的同时,需要夯实定价管理的基础,赋能分行深耕区域,面向未来布局,持续提升能力应对客户和市场的快速变化。

 

1. 提升定价能力,挖掘区域最优解

 

总分行需联动建立区域化的定价竞争能力,结合总行的定价战略、对特定产业和客户的价值规划,从客户定价谈判数据、客户全生命周期表现、产业发展趋势等信息中挖掘适用于分行的核心洞察,通过定价管理SOP、人员能力模型与团队设计、培训激励机制等形式为分行赋能。不断挖掘分行最优解法,时刻保持市场竞争力。

 

2. 建立全局视角,赋能区域紧密协作

 

银行需要借助数据和系统建立全局视角,协顺总行与分行、定价与产品、业务与审批等部门职能角色的合作。通过客户信息和定价方案的全面展示、投资效果和定价策略执行的持续追踪等,减少不必要的摩擦和运营,赋能总分联动团队持续不断深挖客户价值点、业务突破点和定价平衡点,优化定价管理,实现策略与市场的同步发展。

 

3. 探索先进工具,数智驱动区域领先

 

银行通过探索数智化技术,打造先进工具从而事半功倍地增强定价管理成效。例如在个人贷款定价的客户画像优化方面,国内某领先银行已采用人工智能定价模型聚焦客户生命周期各阶段,匹配不同模型和运营策略,以提升客户响应率和产品收益,整体强化定价管理效果。该工具在试点分行取得智能化定价申请户数、放款户数、放款额等指标月度环比增幅超过100%,同时不良率显著低于全行消费贷款不良率的业绩提升。而在未来,定价管理的后督监测与分析领域或可借力AI。BCG研究表明传统AI与生成式AI将会强强结合,利用传统AI的强解释性和量化预测能力,融合生成式AI的强推理、深度分析能力,将大幅提升数智分析与洞察的质效。

 

结语

 

在银行发力区域竞争的时代,定价管理创新将成为增强竞争力的重要助力。定价管理从差异化升级到精细化,正走向区域化赋能。这需要银行重塑总分行视角,并在策略优化、数字化支持和组织协同等层面深入思考和实践。这一切努力的目标,是快速增强“以客户为中心”的定价能力和“以用户为中心”的管理赋能,帮助银行赢得区域战场。

 

参考文献

 

1. 《中国金融》|完善银行定价管理机制

2. 营收13年来首现下降,招商银行向重点分行要利润

3. 平安银行行长谈架构调整:加大对分行的授权,更关注队伍建设

4. 基于客户综合收益的差异化贷款定价方法探索

5. 分支行数智化转型:赢在银行服务客户的“最后一公里”

6. 关于商业银行一级分行数字化转型的思考

7. 银行存款,如何定价?

8. 基于机器学习的贷款人工智能定价探索与实践——以个人信用消费贷款为例

9. 银行业生成式AI应用报告(2023)

 

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