【正文】 金融服務(wù)，實現(xiàn)多類產(chǎn)品的混業(yè)經(jīng)營。因此積極進行資本化運作是加快農(nóng)村商業(yè)銀行發(fā)展的一種有效途徑。從長期看來，農(nóng)村商業(yè)銀行在我國農(nóng)村金融體系改革中占據(jù)重要的地位，隨著改革的深入，農(nóng)村商業(yè)銀行要順應(yīng)發(fā)展的需要，必然會迎來新的發(fā)展機遇，迅速做大做強，成為我國金融體系中的另外一支重要力量。為此，未來農(nóng)村商業(yè)銀行的發(fā)展應(yīng)該允許有以下兩種類型的農(nóng)村商業(yè)銀行并存：一類是占大多數(shù)的中小型農(nóng)村商業(yè)銀行。這類農(nóng)商行規(guī)模大、內(nèi)控好、服務(wù)三農(nóng)或中小微企業(yè)到位，監(jiān)管政策可考慮允許突破經(jīng)營地域局限，向省內(nèi)跨區(qū)尤其是向地級市以下的農(nóng)業(yè)地區(qū)發(fā)展。為適應(yīng)新形勢發(fā)展和轉(zhuǎn)型改革的要求，農(nóng)商銀行在法人治理結(jié)構(gòu)、機制創(chuàng)新、業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型、人才儲備、品牌營銷等五個方面進行“二次戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型”是非常迫切的，具有著力于優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、客戶結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、收入結(jié)構(gòu)、人才隊伍結(jié)構(gòu)和內(nèi)部組織流程結(jié)構(gòu)，才能為精細化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的實施打好基礎(chǔ)。渠道建設(shè)方面，通過線上、線下提供724小時無盲點的服務(wù)覆蓋，線上、線下一站式的“金融商店”；產(chǎn)品方面，針對不同客戶的需求特點，推動整合的一體化產(chǎn)品設(shè)計鎖定客戶。趨勢七：運用大數(shù)據(jù)上線提高管理能力與水平農(nóng)村商業(yè)銀行不僅需重視基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫的建設(shè)，更需對大數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理，提高大數(shù)據(jù)管理的能力與水平。同時，我們更需關(guān)注大數(shù)據(jù)的管理，構(gòu)建客戶管理系統(tǒng)，以挖掘、洞察客戶的需求。趨勢八：挖掘創(chuàng)新型業(yè)務(wù)，節(jié)約資本、實現(xiàn)收入多元化過度依賴資產(chǎn)擴張的外延式增長模式，不可能長期增強農(nóng)村商業(yè)銀行的持續(xù)盈利能力和資本金補充能力，需大力發(fā)展資本消耗比較少或不占用資本的業(yè)務(wù)，如中間業(yè)務(wù)等，注重提升非信貸資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重。綜合化經(jīng)營是當今國際金融業(yè)的發(fā)展趨勢，也是加快提升競爭力的重要渠道，農(nóng)村商業(yè)銀行應(yīng)根據(jù)自身條件，積極、穩(wěn)妥推進創(chuàng)新性業(yè)務(wù)資格申請的步伐，爭取更多創(chuàng)新性的中間業(yè)務(wù)資格，實現(xiàn)創(chuàng)新型中間業(yè)務(wù)的突破。（一）與成熟的電商平臺合作農(nóng)商行通過與成熟的電商平臺進行合作，然后由電商平臺來提供數(shù)據(jù)。因此，需要挑選一些恰當?shù)碾娚唐脚_，成為客戶和電商平臺間的中介者。類似的如生鮮平臺、農(nóng)場合作經(jīng)營、作物委托種植，這些都是農(nóng)商行的優(yōu)勢領(lǐng)域。隨后努力成為數(shù)據(jù)提供商的資金托管行，以及提供類金融服務(wù)。缺點是：專業(yè)的數(shù)據(jù)提供商的整體營銷及資金投入相對較落、技術(shù)及風險把控能力較差、影響力度不夠。從上下游企業(yè)的金融服務(wù)入手，然后通過向上下游企業(yè)提供理財、會計等綜合服務(wù)。缺點是需要得到核心企業(yè)的支持，同時需要平衡好與核心企業(yè)或交易平臺的利益。（四 ）以網(wǎng)點為中心建立半徑綜合服務(wù)圈農(nóng)商行，特別是服務(wù)縣域經(jīng)濟的的農(nóng)商行，有著天然的客戶資源優(yōu)勢和網(wǎng)點優(yōu)勢，有地緣人緣優(yōu)勢，占有地利人和的優(yōu)勢，如果能夠準確定位市場，發(fā)展的空間很大。由于一般同類的商戶都集中在一個特定的區(qū)域，對金融服務(wù)的需求和認知類似。如能針對特定商戶，通過共性金融需求的識別，把他們引導(dǎo)到線上，提供端到端的線上線下閉環(huán)服務(wù)，不但可以降低成本，還可以控制風險。針對合作社，提供股金托管和結(jié)算。（五）與成熟的銷售平臺合作農(nóng)商行通過與成熟的銷售平臺，例如：淘寶理財平臺、銀銀平臺等，然后通過成熟銷售平臺的高流量來帶動本行的直銷銀行信貸成品的銷售；這種合作模式的優(yōu)點在于能夠發(fā)揮成熟銷售的導(dǎo)流優(yōu)勢，實現(xiàn)金融產(chǎn)品的高銷售量。同時沒有自身的技術(shù)積累，為后續(xù)的客戶及業(yè)務(wù)拓展提供技術(shù)保障。然后通過直銷銀行的電子賬戶體系，帶動全行的公司業(yè)務(wù)發(fā)展。同時，積極合作，快速引入各類業(yè)務(wù)，如黃金代銷、證券零傭金業(yè)務(wù)、農(nóng)產(chǎn)品期貨、代銷理財產(chǎn)品等。發(fā)揮本地產(chǎn)業(yè)鏈的優(yōu)勢，以特色電商平臺為突破口實現(xiàn)小平臺大數(shù)據(jù)的商圈設(shè)想，通過搭建垂直電商平臺為獲取當?shù)厣虘艉途用竦南M數(shù)據(jù)。（八）金融超市和社區(qū)銀行建立以面向中小微企業(yè)的金融超市和社區(qū)銀行，結(jié)合綜合服務(wù)提供商的優(yōu)勢。使得中小微企業(yè)在該平臺上能夠獲得企業(yè)經(jīng)營時所需的所有服務(wù)，通過綜合服務(wù)掌握企業(yè)的數(shù)據(jù)。（十）人工智能步入金融領(lǐng)域深度專題報告目前金融機構(gòu)的主流玩法有四種：1. 投資銀行和賣方研究嘗試自動報告生成，2. 金融智能搜索；3. 公募、私募基金在通過人工智能輔助量化交易；4. 財富管理公司在探索智能投顧方向。直到近些年機器學習的崛起，數(shù)據(jù)可以快速海量地進行分析、擬合、預(yù)測，人們逐漸把人工智能與量化交易聯(lián)系得愈發(fā)緊密，甚至可以說人工智能的3個子領(lǐng)域（機器學習，自然語言處理，知識圖譜）貫穿量化交易的始終。這種方式有兩個主要弊端，其一是數(shù)據(jù)不夠豐富，僅限于交易數(shù)據(jù)，更重要的是它受限于特征的選取與組合（Feature Engineering），模型的好壞取決于分析員對數(shù)據(jù)的敏感程度。全球最大的對沖基金橋水聯(lián)合(Bridgewater Asspcoates)早在2013年就開啟一個新的人工智能團隊，該團隊約有六名員工，由曾經(jīng)供職IBM并開發(fā)了認知計算系統(tǒng)Watson的David Ferrucci領(lǐng)導(dǎo)。該程序?qū)㈦S著市場變化而變化，不斷適應(yīng)新的信息，而不是遵循靜態(tài)指令。Rebellion Research是一家運用機器學習進行全球權(quán)益投資的量化資產(chǎn)管理公司，Rebellion Research在2007年推出了第一個純?nèi)斯ぶ悄埽ˋI）投資基金。倫敦的對沖基金機構(gòu)Castilium由金融領(lǐng)域大佬與計算機科學家一同創(chuàng)建，包括前德意志銀行衍生品專家、花旗集團前董事長兼首席執(zhí)行官和麻省理工的教授。在量化交易方面的人工智能初創(chuàng)公司有日本的Alpaca，旗下的交易平臺Capitalico利用基于圖像識別的深度學習技術(shù)，允許用戶很容易地從存檔里找到外匯交易圖表并幫忙做好分析，這樣一來，普通人就能知道明星交易員是如何做交易的，從他們的經(jīng)驗中學習并作出更準確的交易。坐落在香港的Aidyia致力于用人工智能分析美股市場，依賴于多種AI的混合，包括遺傳算法(genetic evolution)，概率邏輯(probabilistic logic)，系統(tǒng)會分析大盤行情以及宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，之后會做出自己的市場預(yù)測，并對最好的行動進行表決。：把握市場動態(tài)當量化交易分析師發(fā)現(xiàn)數(shù)字推測模型的局限性后，開始考慮引入新聞，政策，社交網(wǎng)絡(luò)中的豐富文本并運用自然語言處理技術(shù)分析，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理，并從中探尋影響市場變動的線索。CommEq的投資方法結(jié)合了定量模型與自然語言處理(NLP)，使計算機能夠如人類一樣通過推斷和邏輯演繹理解不完整和非結(jié)構(gòu)化的信息。其中最為知名的是號稱”取代投行分析師“的投資機器人——Kensho。Kensho結(jié)合自然語言搜索，圖形化用戶界面和云計算，將發(fā)生事件關(guān)聯(lián)金融市場，提供研究輔助，智能回答復(fù)雜金融投資問題，從而加速交易時間，減少成本，用動態(tài)數(shù)據(jù)與實時信息，及時反映市場動態(tài)。通過爬取個人及企業(yè)在其主頁、社交媒體等地方的數(shù)據(jù)，一來可以判斷企業(yè)或其產(chǎn)品在社會中的影響力，比如觀測App下載量，微博中提及產(chǎn)品的次數(shù)，在知乎上對其產(chǎn)品的評價；此外將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化后，也可推測投資的風險點。另外一些公司則利用這些技術(shù)進行B端潛在客戶的搜尋，如Everstring，并將信息出售給其上游公司。人工智能系統(tǒng)沒有遇到過這些情況，無法從歷史數(shù)據(jù)中學習到相關(guān)模式。此外，機器學習擅長發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的相關(guān)性而非因果性。這就是由于自學習的機器無法區(qū)分虛假的相關(guān)性所導(dǎo)致的，這時候就需要專家設(shè)置的知識庫（規(guī)則）來避免這種虛假相關(guān)性的發(fā)生。知識圖譜提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。目前知識圖譜在金融中的應(yīng)用大多在于風控征信，基于大數(shù)據(jù)的風控需要把不同來源的數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)）整合到一起，它可以檢測數(shù)據(jù)當中的不一致性，舉例來說，借款人張三和借款人李四填寫的是同一個公司電話，但張三填寫的公司和李四填寫的公司完全不一樣，這就成了一個風險點，需要審核人員格外的注意。這家公司2005年成立于英國，核心成員來自南安普頓大學（University of Southampton，是語義網(wǎng)的核心研究機構(gòu)之一），主要業(yè)務(wù)是在線個人信息監(jiān)控。Garlik總計融資2469千萬美金后被美國的三大個人信用記錄公司之一Experian收購，其技術(shù)被用于個人信用記錄、信用盜竊的分析。除此之外還有Dataminr，這家基于Twitter及其他公開信息的實時風險情報分析公司。除此之外，Dataminr還加入早期預(yù)警系統(tǒng)，并實時推送警報而以投資關(guān)系為例，知識圖譜可以將整個股權(quán)沿革串起來，方便地展示出哪些PE機構(gòu)在哪一年進入，進入的價格是多少，是否有對賭條款，這些信息不僅可以判斷該機構(gòu)進入當時的估值，公司未來的發(fā)展情況（公司成長的節(jié)奏），還可以看清PE機構(gòu)的投資偏好，投資邏輯是如何變更發(fā)展的。即便有部分企業(yè)試圖往這個方向發(fā)展，但很多仍處于調(diào)研階段。全球估值第四高，被稱為“下一個獨角獸”的公司——Palantir曾推出一個基于知識圖譜的金融數(shù)據(jù)分析平臺—Palantir Metropolis，可以整合多源的量化資料，并提供一套方便易用的分析工具來滿足復(fù)雜的研究需求，其中的組件能夠進行復(fù)雜搜索，可視化編輯與分析，有非常豐富的人機交互能力。智能投資顧問傳統(tǒng)投資顧問需要站在投資者的角度，幫助投資者進行符合其風險偏好特征、適應(yīng)某一特定時期市場表現(xiàn)的投資組合管理。但是現(xiàn)在，智能投資顧問（robot advisor）正在以最少人工干涉的方式進行投資組合管理，管理你的資產(chǎn)的可以是一排計算機，而你也不用是高凈值人士。Wealthfront就是一家非常具有代表性的智能投顧平臺，借助于機器與量化技術(shù)，為經(jīng)過調(diào)查問卷評估的客戶提供量身定制的資產(chǎn)投資組合建議，包括股票配置、股票期權(quán)操作、債權(quán)配置、地產(chǎn)資產(chǎn)配置，旨在提供一個自動化的投資管理服務(wù)最大化投資回報。在獲得市場肯定的背后，是對智能投顧的信心。并且智能投顧擁有比傳統(tǒng)財富管理機構(gòu)、私人銀行更為透明開放的信息披露，及時提供風險提示，極大的減少了資產(chǎn)托管人與管理人之間的信息溝通壁壘。其創(chuàng)始人Jon Stein曾在華爾街某金融機構(gòu)任職高級投資顧問，致力于打造Betterment成為一款讓投資更方便，更準確的智能投顧。而由兩名微軟前員工創(chuàng)立的FutureAdvisor是一家專注于養(yǎng)老金理財市場的智能投顧公司。 FutureAdvisor利用智能算法實時監(jiān)測理財賬戶，尋找節(jié)稅機會并調(diào)整多個賬戶。目前 FutureAdvisor以2億美元估值被全球最大基金管理公司BlackRock收購。同時在投資組合虧損的同時，機器會自動進行稅收虧損收割，即將賣出虧損的證券遞減一部分資本利得稅。智能投顧使人工智能技術(shù)不再遠離人群，真正使得每一位普通人都能享受到智能金融科技公司所帶來的好處，也讓許多曾經(jīng)認為“人工智能是遙不可及”的人認識到智能金融公司不僅僅只服務(wù)于金融行業(yè)的專業(yè)人士，而是可以為整個商業(yè)社會相關(guān)的群眾創(chuàng)造價值。而智能金融正在以一種人機結(jié)合的方式去提供大量的輔助決策工具，讓投資人在形成邏輯鏈條的過程中，更容易地獲得數(shù)據(jù)和分析層面的支持，才能以更多的精力去發(fā)現(xiàn)機器不善于完成的工作，從而大大提高工作效率。　　 緊緊圍繞政府規(guī)劃，以鐵路、公路、水利、電力、房地產(chǎn)等戰(zhàn)略型產(chǎn)業(yè)為基點，精準發(fā)力，加大對實體經(jīng)濟的支持力度。實體貸款高速增長，對利息和中間業(yè)務(wù)收入產(chǎn)生巨大貢獻，取得良好經(jīng)濟效益和社會效益。 緊盯在建項目的建設(shè)進度，不定期走訪企業(yè)，針對企業(yè)金融需求第一時間受理解決，貸款投放持續(xù)保持同業(yè)領(lǐng)頭羊的位置?！　?三、實施項目延伸管理，努力提高綜合貢獻度。分支行以“釘釘子”精神展開“全流程營銷”，共營銷指揮部、標段建設(shè)單位、土地局鐵路土地補償征遷等賬戶11個。金融改革作為其中的重要一環(huán)，對于進一步充分發(fā)揮現(xiàn)代經(jīng)濟核心作用具有重要意義。一、堅持以客戶為中心，積極探索智能服務(wù)模式隨著信息科技的進步，客戶行為模式改變，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)跨界發(fā)展，客戶對金融服務(wù)提出了更高的要求。，柜面服務(wù)效率提升遇到瓶頸伴隨工商銀行各項業(yè)務(wù)的持續(xù)發(fā)展，全渠道交易總量也增長較快，給柜面人工處理帶來了很大的沖擊。，客戶深層服務(wù)力量不足隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，民眾財富迅速積累，消費結(jié)構(gòu)逐漸升級，工商銀行的客戶規(guī)模持續(xù)增加，客戶金融服務(wù)需求升級擴大，網(wǎng)點營銷服務(wù)力量明顯不足。另一方面，與龐大的個人客戶規(guī)模相比，個人客戶經(jīng)理數(shù)量相對不足，人均幾百位客戶的維護壓力使得精細化客戶維護難以落到實處，客戶體驗提升空間有限。秉承以客戶為中心的服務(wù)宗旨，工商銀行研究確立了網(wǎng)點智能化建設(shè)思路，圍繞以客戶為中心的核心理念創(chuàng)新客戶服務(wù)流程，通過新技術(shù)手段整合新自助設(shè)備，提高網(wǎng)點自助化服務(wù)比例，優(yōu)化網(wǎng)點內(nèi)部布局，建立產(chǎn)品體驗環(huán)境，全面提升網(wǎng)點服務(wù)效能，為客戶提供優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)和良好的用戶體驗。智能化網(wǎng)點建設(shè)即為在營業(yè)網(wǎng)點推廣使用智能服務(wù)模式，這不是高科技設(shè)備的簡單堆砌，而是對技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)、流程、管理的全面創(chuàng)新。突破傳統(tǒng)柜臺布局思維，在客戶動線起始端設(shè)置智能服務(wù)區(qū)，該區(qū)域位于網(wǎng)點主入口，處于人工處理區(qū)之前，緊鄰附行式自助銀行，實現(xiàn)“先自助、再協(xié)助、后柜面”的“漏斗式”服務(wù)篩選，引導(dǎo)客戶合理使用服務(wù)渠道，推動客戶自助分流效用的最大化，為客戶提供更加友好、高效、便捷的服務(wù)體驗。智能服務(wù)模式優(yōu)先實現(xiàn)了智能設(shè)備替代柜面各項高頻、高耗時業(yè)務(wù)，包括開立銀行卡、開通電子銀行、申請信用卡、個人結(jié)售匯、轉(zhuǎn)賬匯款、購買理財基金保險產(chǎn)品、卡片激活、密碼重置、開通工銀信使、存折補登、賬戶查詢、明細打印等200余項金融服務(wù)，已基本覆蓋柜面常用的個人非現(xiàn)金類業(yè)務(wù)。(3)崗位整合，網(wǎng)點人員結(jié)構(gòu)一體化智能服務(wù)模式創(chuàng)新業(yè)務(wù)處理流程，實現(xiàn)了信息錄入自助化、證件識別系統(tǒng)化、介質(zhì)發(fā)放自動化、業(yè)務(wù)憑證電子化，省去了傳統(tǒng)網(wǎng)點模式下柜員錄入操作、遠程審核授權(quán)、憑證掃描管理、班后軋賬核對等一系列流程，轉(zhuǎn)為由智能服務(wù)人員根據(jù)客戶需要提供操作指導(dǎo)及客戶身份核驗，在有效提升業(yè)務(wù)處理效率的同時，為網(wǎng)點人員精簡釋放及人力資源結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整創(chuàng)造了條件。(4)服務(wù)升級，客戶體驗升級智能服務(wù)模式的核心是對網(wǎng)點服務(wù)模式進行轉(zhuǎn)型升級，銀行服務(wù)進一步向“以客戶為中心”轉(zhuǎn)變，服務(wù)方式由基于柜員操作向基于客戶參與完成轉(zhuǎn)變，由客戶圍繞柜臺動向員工圍繞客戶動轉(zhuǎn)變，由以業(yè)務(wù)處理為中心向以服務(wù)客戶為中心