*本文整理自零點有數董事長袁嶽在
2022
艾加新年戰略會
的演講內容
非常高興與艾加的同事們
一起探討農商行如何展開數字化服務，一起探討農商行的數字化轉型之路。
有人覺得農商行是小銀行，但坦率地說是銀行就不會是小企業，但農商行也是獨特的銀行，有地域的獨特性，也有業務經營管理的獨特性，有治理結構的獨特性。就數字化而論，大銀行適合的解決方案可能不能簡單地適用於農商行。
我通常給大家把數字化通俗化為：
系統開發-資料留痕-算力建設階段、場景資料治理-應用演算法開發-匯聚數智腦核階段、數字孿生-數字生態-數字全景階段。
目前農商行處於第一層的建設應用水平，還沒到第二層。
在我看來，
第二層建設是目前農商行數字化建設的關鍵
，需要首先要著眼於自身的資料治理工作，進一步推行演算法治理，實施
數字化“三板斧”
：
一、
確定自身的
數字化切入點，以需要解決的關鍵問題匯聚資料，開發專用演算法模組，構建智慧的問題監測、分析、對策、預警、追蹤和評估模組；
二、
進一步確定需要構建的關鍵問題演算法模組；
三、
在農商行應用金融演算法成長的過程中，要不斷形成在某個業務議題下的垂直演算法，最終在所彙集的規模演算法基礎上，構建每一個農商行獨特的數智腦核。今天我們大部分的農商行是有業務系統的，這為後續演算法模組的部署提供了很好的基礎平臺，但有演算法模組還遠遠不夠。
附圖：農商數智腦核（數字大腦）的基本邏輯模擬構圖
農商行的數字化建設
要強調最大限度地發揮現有系統和資料的價值，最大限度地發揮現有人員的經驗價值，最大限度地聚焦所需要解決的關鍵問題，堅持
感得到的價值點、看得見的用處和便捷化的操作應用介面
三大訴求。
代表農商行本階段數字化建設高點的數字大腦，不能簡單地沿用大銀行的資料決策分析系統，而是要結合農商行和各銀行的特色，確定核心問題場景清單、確定關鍵資料來源狀態、釐定先期解決的切入模組和關鍵模組，並展開相應的梳理、開發和決策。如果我們用以終為始的方法，則可以從農商行腦核可能構成的關鍵模組開始，確定我們的部署順序。參照自然大腦，
數智腦核
也可以分為左右兩個半球的分割槽，對於大部分的農商行
來說，可以把皮質部分的兩半球大致區分為
風控左半球
和
服務右半球
，並把
運營、監測、決策
作為腦幹。
附圖：服務流程最佳化模組建設關鍵子模組邏輯要素模擬圖
對很多農商行而言，面臨的最大問題是海量普惠業務的風控挑戰，以及涉及客戶服務的業務場景非常多。
農商行要進入演算法模組開發階段，需要首先找到一個業務場景的切入點。
比如以服務流程最佳化進行模組建設，我們又會分為：服務監測、服務分析和服務設計三個子模組，將反饋的問題和相關經營管理操作動作資料化，將資料模型化，將模型實現演算法化和軟體化，並將此類演算法軟體部署到業務運營系統中，實現場景監測、快速支援領導決策、工作智慧部署、高效追蹤和評估的效用。在服務流程最佳化模組建設時，即行展開風控模組的前期研究論證，並在服務模組執行到位後快速展開風控模組的建設。
農商行的數字化轉型，除了講究建設方案符合農商行實際，還要講究數字化建設的價效比。
我們可以把農商行按照經營模式、管理特點和數字化基礎分成幾類，同一型別的農商行可以更好地共享當前數字化建設的經驗和演算法模組，從而極大地提高開發效率和降低建設成本。
在此，
零點有數和艾加國際在全國農商行範圍內分類徵集數字化轉型戰略合作伙伴
，它們不
僅僅將成為農商行領域中間進行數字化創新的先鋒，同時在這個過程中所積累的經驗和技術，
將
在很大程度上推動全行
業的轉型突破。
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