今年5月，默默耕耘數位金融服務的新光銀行，於台北市站前商圈的「新光站前樂活未來館」開立首家數位分行，不僅沒有銀行存匯櫃台，也無臨櫃現金收付，且全館無紙化，民眾直接透過數位載具，就可線上辦理金融理財服務，企圖為顧客打造新型態的數位體驗。
新光銀行強調，數位分行重點在人與數位的互動，而非機器設備的堆疊。主導數位金融服務的新光銀行總經理謝長融就表示，在金融科技（Fintech）時代下，如何應用各種工具貼近客戶，成為銀行首要之務。為此新光銀行提出「貼近生活、為客著想」的新互動關係，「過去我們的溝通策略，往往是功能或產品視角，而非客戶視角。如今我們將調整與客戶互動的模式，藉由個性化服務，達成新光數位金融的價值主張」。
迎向數位轉型，先試驗讓數據說話
自2016年起，新光銀行決定拓展數位通路、投入數位轉型。然而內部檢視後，發現過往銀行掌握的多是線下交易資訊或是分行行員的互動經驗，客戶全貌難拼湊，且各部門詮釋的面向也各異。「說要轉型，但實際盤點後，發現不但認知各異，部門間技術成熟度也不一。如此難有立即成效可反映投資的價值，因此我們決定要有階段性策略，逐步利用實證來讓企業內部了解數位轉型的效益」謝長融補充，當時覺得茲事體大，於是選擇與財富500大金融業皆仰賴的數據分析大廠SAS(賽仕電腦軟體)展開合作。
SAS台灣總經理陳愷新回憶當時合作: 「當時我們知道新光銀行想投入數位轉型，頗為振奮，畢竟是國內這麼有指標性的銀行。然而接觸後，發現這事業體不論是數據或是成員規模都很龐大，向他們證實『分析力』變成是我們首要目標」當時SAS與新光議定，開始從檢視信用卡與信貸的客戶數位軌跡開始。
一開始多數新光的同仁，都認為手機與電腦重度使用者，是以年輕人為主，所以數位金融的主力客群原本有意鎖定為年輕人。「然而，數據顯示，網路銀行與行動銀行使用者主要是35歲至55歲的上班族，由於銀行營業時間與上班時間重疊，所以數位通路不間斷的服務，反成使用的主因；至於在網路銀行交易的交易大戶，則是落在45歲至65歲間，顯見數位金融應該是全年齡層的經營」新光銀行數位金融部同仁回應，SAS顧問團隊在過程中還協助解讀顧客瀏覽歷程背後的意義，包含消費習慣、回饋偏好及線上申辦或申貸的斷點等，協助新光團隊重新優化網頁瀏覽路徑，及調整廣告版位等。讓新光團隊開始發現許多可操作的行銷接觸點，以及針對不同年齡層的數位語言，學會「看數據、玩數據」開始變成同仁間的談論樂趣。
分析揭開的隱性行為，比顯性意見更具價值
謝長融表示，與SAS的合作讓他發現「分析力」帶來的內外部綜效。他說，當初與SAS合作，只是很單純地想借重領導品牌的分析平台，加速新光在數位金融的佈局，「沒想到，SAS給我們更多的是數位轉型策略的專業顧問協助，讓我們重新檢視『導客』與『獲客』策略，被多次點閱的產品，不代表是客戶最終想要取得的服務」。
「我們透過合作發掘客戶的隱性行為，其實遠比客戶的顯性意見來得更具價值，這是過往我們的前線單位，難以認知的重要思維改變。」謝長融說，不僅利用SAS客戶智能技術拼湊客戶樣貌，同時運用視覺化資料分析工具（Visual Analytics, VA），即時將營運成果數據化，讓決策團隊不僅即時獲得各面向的營運狀況，更可快速利用數據分析的結果，決定下一步的產品與行銷調整方向。
後來，新光銀行逐步把數據分析應用，推展到各部門，包含財富管理的商品如基金等，並鼓勵前端業務單位推廣數位交易，以持續打好數據庫與分析面向的基礎。後續發現基金的數位交易量以及帶來的收益，都持續成長，其中前20%數位VIP客群還貢獻超過80%數位收益，最新的數位行為軌跡加上過往客戶資料，讓業務單位能更多維度地比對出VIP與潛力客群，也讓內部重新調整服務效率。
謝長融也補充，後來消金部門在推動個人信貸業務時，更開始邁向數位通路實體化，實體通路數位化的整合目標。他們撈取客戶金流往來觀察、數位軌跡，並從存摺的註記可得知客戶目前有裝潢或購車的消費，進而掌握客戶當下的資金需求。「我們利用大數據分析產出名單，由於這些客戶確實有比較高的資金需求，消金同仁打電話推廣信貸或信用卡貸款業務時，成功率就會大幅提高，進而帶動業績成長」。
轉型靠企圖心與執行力，下階段：預知客戶需求
新光銀行在數位轉型上的努力，如實反映在數位金融業務的成長。謝長融說，新光銀行數位金融部這兩年來對數據分析資料的投注，以及對數位客群的用心經營，截至2017年底時，新光網路銀行與行動銀行的活躍客戶已大幅成長近5成。而隨著數位活躍客戶的增加，數位金融部進一步與實體通路合作，觸動客戶在數位平台以及自動化設備交易，目前新光銀行的所有交易已有7成是發生在數位通路（含網路銀行、行動銀行及企業網銀）以及ATM上，且占比每年仍持續提升。
「由上而下、從裡而外的轉變，讓人看到新光銀行積極進行數位轉型的企圖心」全程參與專案的SAS專業服務部張麗瑾協理觀察，包含在合作案告一段落之後，新光銀行還持續在內部發起客戶關係管理（CRM）優化專案組織，每月檢視資料倉儲及客戶關係管理行銷的成果。「有了分析基礎，新光銀行即有利基加速描繪出360度的客戶視圖，包含匯集各通路資料，進一步與第三方數據做串聯，甚至做更進階的機器學習演算，把年齡、生命歷程等時間序列變數加入等，發展個人化推薦系統，落實真正『以客戶為中心』的體驗。」
謝長融表示，新光銀行已將數據分析作為內部制定營運策略的基石，並持續尋找跨領域人才打造數據團隊，「未來三年，新光銀行不僅要持續滿足客戶需求，我們還將聚焦打造『適性化』服務，應用更進階的機器學習技術，做到預知客戶需求！」。
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