二、金融行业如何构建“极致数字化”？范斌认为，“极致数字化”的构建，除了之前提到的三个行动指南：建立新型平台业务模式，重塑客户互动；通过数字化转型，不断扩大敏捷业务模式；运用大数据和AI技术实现数据“变现”之外，针对上面提到的其他四个特征。范斌了提出下面四个方面的行动指南：
1. 调整风险运营、适应新常态
风险运营和管控是银行永恒的课题。随着金融科技的逐渐深入，它不仅已经成为金融转型升级的新引擎，也成为了防范化解风险的新利器。由于传统风控技术存在着缺乏外部数据信息、欠缺对非结构化数据的处理能力、计量体系过于单一、更新频率低、维护成本高的问题等诸多问题。
因此如何实现风控智能化，以提升数据加工存储能力、降低人力维护成本、提高流程自动化审批等能力，成为金融机构迫在眉睫的重要命题。而随着人工智能和大数据技术被越来越多的植入风险管理，智能风控已经成为金融界的一种趋势。
在资产管理、授信融资、客户画像、精准营销、身份识别、风险防控等金融领域内，通过内外部数据源的整合，建立健全企业级大数据平台，提升数据洞察能力和基于场景的数据挖掘能力，识别企业关联关系，提升风险分析能力，打造金融机构贷前、贷中、贷后全流程智能风控体系，可以助力各金融机构构建全流程智能金融服务模式，稳妥推动人工智能技术与金融业务深度融合，最终提升用户体验。
2020年 3月，巴塞尔银行监管委员会将巴塞尔协议III标准的执行时间推迟一年至 2023年 1月 1日，实施巴塞尔III协议是银行这两年的热点。巴塞尔Ⅲ对银行的风险管理、资本计量和信息披露均提出了更高的要求。要满足新协议的要求，银行需要更加强化“全面风险管理”的理念，对资本管理能力进行全面提升，以满足日益严格的监管合规和风险管理的要求。在这样的背景下，建立更完善、更智能、更敏捷的风险管理体系更是提上日程。
范斌透露，目前IBM已经与很多大型银行合作，通过关联关系分析体系与传统数据体系的结合，运用智能决策引擎、流程自动化等技术，共同搭建了知识图谱关联关系模块，并且已经作为这些银行风险监测系统的核心模块之一，在全行各业务流程系统中提供查询和预警服务。同时，IBM还为客户搭建了多个信贷风险预警模型及欺诈模型，覆盖了对公信贷全流程关键节点，有效提升了风险监控效率，降低了人工查验成本，为客户内部信贷管理提供了有力支持。
2. 对应用组合进行现代化改造，降低结构性成本，加快云迁移步伐
在数字化的趋势下，金融服务业的竞合关系正在发生巨变，金融企业需要加速开放，协调和整合外部供应商的产品和服务、降低成本，从过去产品为中心的经济模式转向客户为中心的经济模式，向开放、连接、共享转变。平台化、开放式的商业模式或将成为大型金融企业的普遍选择。
通过将金融企业的数据、算法、交易、风控、流程和其他业务功能开放给生态系统，金融企业将构筑起新的核心竞争力，而这些数字化竞争力的打造，除了组织、文化上的变革，也需要依靠IT架构的转型。
金融企业的IT架构也必须要顺应趋势，向开放灵活、随需应变的方向发展。范斌认为，金融企业的IT架构应从组件化着手，建立开放多维的企业整体架构，打造灵活通用的IT组件和稳定可靠的技术平台，提升IT总体能力，以支持业务的转型。

• 利用“关注点分离”的思想设计现代化的企业级架构，在交互层建设开放的生态互联能力和无缝客户体验能力，在中后台建设灵活的组件组装能力、弹性的多云部署能力和全面的安全管控能力。
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