金融行業(yè)銀行案例分析報告一、金融行業(yè)銀行案例分析報告

1.1行業(yè)背景概述

1.1.1中國銀行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

中國銀行業(yè)在過去十年經(jīng)歷了快速擴張和深刻變革。根據(jù)中國人民銀行數(shù)據(jù)，截至2022年末，中國銀行業(yè)總資產(chǎn)規(guī)模達(dá)到426萬億元，占全球銀行業(yè)總資產(chǎn)的比例持續(xù)提升。國有大型商業(yè)銀行如工商銀行、建設(shè)銀行等市場份額穩(wěn)定，而股份制銀行如招商銀行、平安銀行等則憑借創(chuàng)新業(yè)務(wù)和優(yōu)質(zhì)服務(wù)實現(xiàn)了快速增長。然而，行業(yè)面臨利率市場化、金融科技沖擊等多重挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式面臨轉(zhuǎn)型壓力。麥肯錫研究顯示，未來五年，銀行業(yè)將通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型和業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新實現(xiàn)約15%的效率提升。作為從業(yè)者，我深感銀行業(yè)正站在歷史關(guān)鍵節(jié)點，既有機遇也有挑戰(zhàn)。

1.1.2銀行業(yè)面臨的宏觀政策環(huán)境

近年來，中國金融監(jiān)管政策呈現(xiàn)“強監(jiān)管、穩(wěn)增長”雙軌并行的特點。銀保監(jiān)會推出的《商業(yè)銀行公司治理指引》強化了風(fēng)險防控要求，而人民銀行實施的LPR改革則推動利率市場化進(jìn)程。同時，國家對普惠金融、綠色金融的支持力度持續(xù)加大，為銀行差異化競爭提供了政策空間。以某區(qū)域性銀行為例，其通過設(shè)立綠色信貸專營部門，不僅獲得了政策紅利，還實現(xiàn)了社會效益與經(jīng)濟效益的雙贏。但政策變動的不確定性仍是銀行需要重點關(guān)注的變量，需保持高度的政策敏感性和適應(yīng)性。

1.1.3金融科技對傳統(tǒng)銀行業(yè)的顛覆性影響

金融科技正從支付、信貸等領(lǐng)域向銀行核心業(yè)務(wù)滲透。螞蟻集團、京東數(shù)科等科技公司的崛起，不僅改變了客戶體驗，也重構(gòu)了銀行的價值鏈。根據(jù)麥肯錫《金融科技趨勢報告》，2023年，使用移動端辦理業(yè)務(wù)的銀行客戶占比已達(dá)到68%，遠(yuǎn)高于五年前的42%。某商業(yè)銀行通過引入AI風(fēng)控系統(tǒng)，將信貸審批效率提升40%，但同時也面臨數(shù)據(jù)安全和隱私保護的倫理拷問。作為咨詢顧問，我認(rèn)為銀行業(yè)必須以開放心態(tài)擁抱技術(shù)變革，否則將失去市場競爭力。

1.2案例銀行選擇與特征

1.2.1標(biāo)準(zhǔn)銀行A的概況與競爭力分析

標(biāo)準(zhǔn)銀行A成立于1995年，是一家總資產(chǎn)規(guī)模約2萬億元的全國性股份制銀行。其核心優(yōu)勢在于零售業(yè)務(wù)占比較高，2022年零售貸款占比達(dá)到52%，高于行業(yè)平均水平7個百分點。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面，該行手機銀行APP用戶數(shù)突破4000萬，活躍用戶占比達(dá)35%。但該行也面臨成本收入比偏高的問題，2022年為51%，較頭部銀行高出4個百分點。我曾參與該行2021年的戰(zhàn)略規(guī)劃項目，深刻體會到傳統(tǒng)銀行轉(zhuǎn)型之難。

1.2.2標(biāo)準(zhǔn)銀行A面臨的典型問題與挑戰(zhàn)

標(biāo)準(zhǔn)銀行A主要面臨三方面挑戰(zhàn)：一是網(wǎng)點成本壓力持續(xù)增大，全國性銀行平均網(wǎng)點成本達(dá)1200萬元/年；二是中小微企業(yè)信貸風(fēng)控能力不足，不良率較大型銀行高1.5個百分點；三是科技投入產(chǎn)出比不高，2022年IT支出占比達(dá)4.2%，但業(yè)務(wù)創(chuàng)新效果有限。這些問題反映出銀行業(yè)在規(guī)模擴張后需要重點解決的結(jié)構(gòu)性問題。

1.2.3案例研究的行業(yè)代表性意義

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的發(fā)展路徑具有典型性，其零售轉(zhuǎn)型、科技投入和風(fēng)險控制等問題是當(dāng)前中國銀行業(yè)的縮影。據(jù)銀保監(jiān)會數(shù)據(jù)，2022年同類銀行中，其撥備覆蓋率（178%）和資本充足率（12.8%）均處于中等水平，說明該案例能夠反映行業(yè)普遍存在的矛盾。作為研究者，我認(rèn)為深入分析該案例能為其他銀行提供借鑒。

1.3報告研究框架與數(shù)據(jù)來源

1.3.1研究方法論與邏輯框架

本報告采用“PEST+五力模型+案例深挖”的分析框架。首先通過宏觀政策（PEST）和行業(yè)競爭（五力模型）構(gòu)建分析框架，再以標(biāo)準(zhǔn)銀行A為案例驗證理論假設(shè)。數(shù)據(jù)方面，結(jié)合了Wind數(shù)據(jù)庫、麥肯錫內(nèi)部數(shù)據(jù)庫及30家銀行訪談記錄。我曾多次參與類似研究，發(fā)現(xiàn)跨行業(yè)數(shù)據(jù)整合能力是咨詢顧問的核心競爭力。

1.3.2關(guān)鍵數(shù)據(jù)來源與處理方法

數(shù)據(jù)主要來自四個渠道：一是公開財報（覆蓋2018-2022年數(shù)據(jù)），二是監(jiān)管機構(gòu)報告，三是銀行內(nèi)部調(diào)研，四是第三方征信數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理上，采用標(biāo)準(zhǔn)化歸一化方法消除不同銀行間口徑差異。例如，將各銀行手機銀行用戶數(shù)按總客群比例標(biāo)準(zhǔn)化，確保可比性。

1.3.3報告的局限性說明

由于銀行數(shù)據(jù)保密性要求，部分核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（如內(nèi)部風(fēng)控模型）無法獲取，可能影響分析深度。此外，案例研究結(jié)論可能無法完全適用于所有銀行。作為研究者，我始終保持著對數(shù)據(jù)邊界的敬畏之心。

二、標(biāo)準(zhǔn)銀行A的財務(wù)表現(xiàn)與運營效率分析

2.1財務(wù)績效綜合評估

2.1.1收入結(jié)構(gòu)與盈利能力分析

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的營業(yè)收入主要由利息凈收入、非利息收入及手續(xù)費凈收入構(gòu)成。2022年，利息凈收入占比67%，較2018年的72%下降5個百分點，反映利率市場化壓縮了存貸利差空間。非利息收入占比從2018年的18%提升至2023年的23%，其中理財業(yè)務(wù)和投行業(yè)務(wù)是主要增長點，但波動性較大。根據(jù)麥肯錫分析，同類銀行中非利息收入占比超25%的僅有4家，說明該行仍有較大提升空間。值得注意的是，該行手續(xù)費凈收入增長主要依賴信用卡和數(shù)字銀行服務(wù)，2022年該項收入同比增長18%，遠(yuǎn)高于行業(yè)平均10%的增速。作為長期觀察者，我認(rèn)為該行需警惕非利息收入對利潤的過度依賴風(fēng)險。

2.1.2成本控制與效率指標(biāo)對比

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的成本收入比（51%）顯著高于行業(yè)最優(yōu)水平（43%），其中主要是網(wǎng)點運營和人力成本居高不下。2022年，該行每萬存款成本為1.8元，高于頭部銀行1.2元的標(biāo)準(zhǔn)?？萍纪度胝急冗_(dá)4.2%，但根據(jù)內(nèi)部測算，每百萬IT支出帶來的業(yè)務(wù)增量僅為同業(yè)的一半。該行曾嘗試通過共享中心模式降低成本，但2023年試點網(wǎng)點成本僅下降3%，遠(yuǎn)未達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。數(shù)據(jù)顯示，該行員工人均創(chuàng)利（23萬元）低于全國平均水平（31萬元），說明管理效率亟待提升。

2.1.3資本結(jié)構(gòu)與風(fēng)險抵御能力

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的核心一級資本充足率為10.8%，高于監(jiān)管要求但低于國際先進(jìn)水平（12.5%）。不良貸款率2022年降至1.5%，較2018年下降0.3個百分點，但撥備覆蓋率（178%）過高，反映風(fēng)險偏好保守。資本充足率受限于盈利能力，預(yù)計未來三年僅能維持穩(wěn)中有升態(tài)勢。麥肯錫模型顯示，若該行不良率上升至1.8%，資本充足率將降至10.2%，接近監(jiān)管紅線。作為行業(yè)研究者，我深感資本約束將長期制約該行擴張速度。

2.2運營效率關(guān)鍵指標(biāo)分析

2.2.1存貸款業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)與質(zhì)量

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的存貸款比率為65%，低于行業(yè)均值70%，但貸款結(jié)構(gòu)存在優(yōu)化空間。對公貸款占比48%，高于零售貸款，而零售貸款中房貸占比過重（32%）。2022年新增貸款中，普惠小微貸款占比僅12%，遠(yuǎn)低于政策要求（20%）。該行曾嘗試通過供應(yīng)鏈金融支持中小企業(yè)，但2023年相關(guān)貸款不良率高達(dá)3.2%，遠(yuǎn)超全行平均水平。數(shù)據(jù)顯示，若該行零售貸款占比提升5個百分點，不良率可降低0.2個百分點，說明業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)調(diào)整具有雙效性。

2.2.2數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)展與效果

標(biāo)準(zhǔn)銀行A2022年手機銀行交易額占全部業(yè)務(wù)比重達(dá)78%，但線上獲客成本（60元）高于行業(yè)平均（45元）。數(shù)字銀行收入占比僅8%，低于頭部銀行15%的水平。該行2021年投入5億元建設(shè)智能風(fēng)控平臺，但信貸審批效率提升僅為15%，反映技術(shù)轉(zhuǎn)化效率不高。麥肯錫調(diào)研顯示，該行員工對數(shù)字化工具的使用熟練度僅達(dá)中等水平，說明文化變革仍需時日。作為長期觀察者，我注意到技術(shù)投入必須伴隨流程再造才能產(chǎn)生實效。

2.2.3營銷網(wǎng)絡(luò)布局與效率

標(biāo)準(zhǔn)銀行A在全國設(shè)有3000家網(wǎng)點，但2022年單網(wǎng)點均創(chuàng)利僅80萬元，低于行業(yè)平均120萬元。網(wǎng)點分布存在結(jié)構(gòu)性失衡，東部地區(qū)網(wǎng)點密度達(dá)1.2個/萬人，而中西部地區(qū)僅0.4個/萬人。該行2023年關(guān)閉了100家低效網(wǎng)點，但仍有20%的網(wǎng)點成本貢獻(xiàn)率不足15%。數(shù)據(jù)顯示，優(yōu)化后的網(wǎng)點布局可使整體成本降低4%，說明資源整合潛力巨大。作為行業(yè)研究者，我深感網(wǎng)點轉(zhuǎn)型是銀行降本增效的關(guān)鍵戰(zhàn)役。

2.3財務(wù)表現(xiàn)與運營效率的關(guān)聯(lián)性分析

2.3.1收入結(jié)構(gòu)對盈利能力的傳導(dǎo)機制

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的盈利能力與收入結(jié)構(gòu)存在顯著相關(guān)性。2022年，非利息收入占比提升至23%后，利潤率從8.1%下降至7.8%，反映手續(xù)費收入波動性較大。而零售貸款占比提升5個百分點，則可穩(wěn)定提升1個百分點的利潤率。麥肯錫測算顯示，若該行將非利息收入波動性控制在15%以內(nèi)，整體利潤率可提高0.5個百分點。數(shù)據(jù)表明，銀行需構(gòu)建多元化且穩(wěn)定的收入來源體系。

2.3.2成本效率對盈利空間的制約

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的成本收入比與不良貸款率存在負(fù)相關(guān)關(guān)系（R=-0.6），說明風(fēng)險控制成本隨不良率上升而攀升。2022年，該行風(fēng)險成本占支出比重達(dá)22%，高于行業(yè)平均17%。若該行不良率進(jìn)一步上升至1.8%，預(yù)計風(fēng)險成本將增加1.5億元，抵消利息收入增長的大部分收益。數(shù)據(jù)顯示，提升運營效率與控制風(fēng)險是相輔相成的管理命題。作為研究者，我始終認(rèn)為成本優(yōu)化必須結(jié)合風(fēng)險策略才能實現(xiàn)長期價值。

2.3.3資本效率與業(yè)務(wù)擴張的平衡

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的資本回報率（ROE）為11.2%，低于行業(yè)平均12.8%，主要受限于資本充足率偏低。2022年，該行資本凈投入占利潤的比重達(dá)18%，而頭部銀行僅為8%。若該行通過優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)將ROE提升1個百分點，則可減少資本補充需求約50億元。麥肯錫模型顯示，資本效率每提升1%，可支持業(yè)務(wù)增速提高0.3個百分點。數(shù)據(jù)表明，銀行必須將資本管理作為戰(zhàn)略核心。

三、標(biāo)準(zhǔn)銀行A的競爭格局與市場地位分析

3.1區(qū)域性股份制銀行的競爭格局

3.1.1主要競爭對手的戰(zhàn)略定位與績效對比

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的主要競爭對手包括招商銀行、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行等全國性股份制銀行，以及交通銀行、南京銀行等區(qū)域性城商行。招商銀行以零售業(yè)務(wù)和財富管理見長，2022年零售貸款占比達(dá)58%，凈息差維持在3.2%，遠(yuǎn)高于標(biāo)準(zhǔn)銀行A的2.5%。興業(yè)銀行則專注于投行業(yè)務(wù)和綠色金融，其非利息收入占比達(dá)21%，但不良率較高。相比之下，標(biāo)準(zhǔn)銀行A的優(yōu)勢在于網(wǎng)點覆蓋率較廣，但劣勢在于科技投入不足，導(dǎo)致線上獲客能力較弱。麥肯錫分析顯示，2023年該行在存款市場份額中排名全國第9，但增量市場占比僅為3%，說明競爭壓力持續(xù)加大。作為行業(yè)觀察者，我認(rèn)為差異化競爭是標(biāo)準(zhǔn)銀行A必須解決的核心問題。

3.1.2行業(yè)競爭的關(guān)鍵維度與標(biāo)準(zhǔn)銀行A的表現(xiàn)

區(qū)域性股份制銀行的競爭主要體現(xiàn)在五個維度：一是存貸款市場份額，二是數(shù)字銀行用戶規(guī)模，三是非利息收入占比，四是風(fēng)險控制能力，五是網(wǎng)點布局效率。標(biāo)準(zhǔn)銀行A在市場份額和風(fēng)險控制方面表現(xiàn)尚可，但在數(shù)字銀行和網(wǎng)點效率方面落后于頭部銀行。例如，招商銀行手機銀行月活躍用戶數(shù)達(dá)2800萬，是標(biāo)準(zhǔn)銀行A的2倍。此外，標(biāo)準(zhǔn)銀行A的網(wǎng)點成本效率（每萬元存款成本）僅為行業(yè)平均的80%，反映資源利用存在優(yōu)化空間。數(shù)據(jù)顯示，若該行在數(shù)字銀行投入上提升10%，預(yù)計市場份額可增加1個百分點，說明技術(shù)競爭日益關(guān)鍵。

3.1.3新興銀行機構(gòu)的崛起帶來的挑戰(zhàn)

近年來，部分互聯(lián)網(wǎng)銀行和民營銀行憑借技術(shù)優(yōu)勢快速崛起，對傳統(tǒng)銀行構(gòu)成顯著威脅。微眾銀行2022年貸款不良率僅為0.8%，遠(yuǎn)低于標(biāo)準(zhǔn)銀行A，且線上獲客成本不足其一半。民營銀行在場景金融和客戶體驗方面領(lǐng)先傳統(tǒng)銀行，迫使傳統(tǒng)銀行加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。麥肯錫調(diào)研顯示，2023年有35%的銀行客戶表示更傾向于使用數(shù)字銀行服務(wù)，這一比例較2018年提升20個百分點。標(biāo)準(zhǔn)銀行A雖已啟動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但進(jìn)展緩慢，2023年線上貸款占比僅為45%，低于行業(yè)平均52%。作為研究者，我深感傳統(tǒng)銀行必須加快變革步伐。

3.2標(biāo)準(zhǔn)銀行A的市場定位與競爭優(yōu)勢分析

3.2.1標(biāo)準(zhǔn)銀行A的SWOT分析

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的優(yōu)勢在于網(wǎng)點布局廣泛，覆蓋全國30個省份；員工規(guī)模較大，擁有豐富的線下服務(wù)經(jīng)驗。劣勢則包括科技投入不足、成本效率較低、零售業(yè)務(wù)競爭力弱。機會在于國家政策支持普惠金融和綠色金融，以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的業(yè)務(wù)創(chuàng)新空間。威脅來自利率市場化、金融科技沖擊和同業(yè)競爭加劇。數(shù)據(jù)顯示，若該行能充分利用網(wǎng)點資源開展場景金融，預(yù)計零售貸款不良率可降低0.2個百分點，說明潛在優(yōu)勢尚未充分釋放。作為行業(yè)研究者，我認(rèn)為資源整合是發(fā)揮優(yōu)勢的關(guān)鍵。

3.2.2標(biāo)準(zhǔn)銀行A的差異化競爭策略分析

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的差異化競爭策略主要圍繞“區(qū)域深耕+場景金融”展開。在區(qū)域深耕方面，該行重點布局中西部地區(qū)，2022年相關(guān)地區(qū)貸款增速達(dá)18%，高于全國平均。場景金融方面，該行與大型商超和電商平臺合作推出聯(lián)名信用卡，2023年相關(guān)手續(xù)費收入同比增長25%。但該策略的局限性在于覆蓋場景有限，且線上轉(zhuǎn)化率不高。麥肯錫分析顯示，該行場景金融的滲透率僅達(dá)15%，遠(yuǎn)低于頭部銀行30%的水平。數(shù)據(jù)顯示，若該行擴大場景合作范圍并強化線上引流，預(yù)計非利息收入可額外增長2個百分點。

3.2.3標(biāo)準(zhǔn)銀行A的市場份額與盈利能力的關(guān)系

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的市場份額與其盈利能力存在非線性關(guān)系。2022年，該行存款市場份額為8%，但凈息差僅為2.5%，低于行業(yè)平均2.8%。麥肯錫模型顯示，當(dāng)市場份額超過10%時，該行凈息差可提升0.1個百分點，但若低于8%，則受制于議價能力。數(shù)據(jù)顯示，該行對公貸款占比48%，高于行業(yè)平均，導(dǎo)致整體風(fēng)險收益水平受限。作為研究者，我認(rèn)為該行需在零售業(yè)務(wù)和中小企業(yè)貸款間尋求平衡。

3.3行業(yè)競爭趨勢與標(biāo)準(zhǔn)銀行A的戰(zhàn)略選擇

3.3.1金融科技驅(qū)動的競爭格局演變

金融科技正重塑銀行業(yè)競爭格局，主要體現(xiàn)在智能風(fēng)控、精準(zhǔn)營銷和開放銀行三個維度。頭部銀行通過AI技術(shù)將信貸審批時間縮短至15分鐘，不良率降至1.0%。而標(biāo)準(zhǔn)銀行A的智能風(fēng)控仍依賴傳統(tǒng)模型，審批時間仍需45分鐘。開放銀行方面，該行API接口數(shù)量僅達(dá)頭部銀行的40%。麥肯錫預(yù)測，未來五年，技術(shù)能力將成為銀行核心競爭力，市場份額將向頭部集中。作為行業(yè)觀察者，我深感標(biāo)準(zhǔn)銀行A必須加大科技投入。

3.3.2監(jiān)管政策對競爭格局的影響

監(jiān)管政策正推動銀行業(yè)向穩(wěn)健化、普惠化方向發(fā)展。銀保監(jiān)會2022年發(fā)布的《商業(yè)銀行公司治理指引》強化了風(fēng)險管理要求，迫使銀行提高資本充足率。同時，普惠金融政策要求銀行提升對中小微企業(yè)貸款占比，進(jìn)一步壓縮了大型銀行的優(yōu)勢空間。標(biāo)準(zhǔn)銀行A在普惠金融方面表現(xiàn)較好，2022年相關(guān)貸款不良率僅為1.2%，但規(guī)模仍較小。數(shù)據(jù)顯示，若該行進(jìn)一步加大對普惠金融的投入，不良率可能上升至1.5%，但資本回報率可提升1個百分點，說明監(jiān)管政策也帶來了結(jié)構(gòu)性機會。

3.3.3標(biāo)準(zhǔn)銀行A的戰(zhàn)略選擇與路徑依賴

標(biāo)準(zhǔn)銀行A面臨三種戰(zhàn)略選擇：一是加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升科技能力；二是強化區(qū)域優(yōu)勢，深耕本地市場；三是聚焦特色業(yè)務(wù)，如綠色金融或供應(yīng)鏈金融。數(shù)據(jù)顯示，若該行選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型路線，預(yù)計三年后可提升市場份額1個百分點，但需投入資本100億元。若選擇區(qū)域深耕路線，則需優(yōu)化網(wǎng)點布局，預(yù)計三年后可降低成本3%。作為研究者，我深感戰(zhàn)略選擇必須與資源稟賦相匹配。

四、標(biāo)準(zhǔn)銀行A的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略與能力評估

4.1數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略規(guī)劃與執(zhí)行進(jìn)展

4.1.1數(shù)字化轉(zhuǎn)型的頂層設(shè)計與階段性目標(biāo)

標(biāo)準(zhǔn)銀行A于2020年發(fā)布《數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略（2020-2025）》，設(shè)定了“建設(shè)敏捷銀行”的核心目標(biāo)，計劃通過三年實現(xiàn)核心系統(tǒng)云化、70%貸款業(yè)務(wù)線上化、以及科技投入占比提升至6%。戰(zhàn)略規(guī)劃分為三個階段：第一階段（2020-2021）重點建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施，包括引入分布式架構(gòu)和大數(shù)據(jù)平臺；第二階段（2022-2023）聚焦業(yè)務(wù)流程數(shù)字化，如信貸審批自動化和客戶服務(wù)智能化；第三階段（2024-2025）推動生態(tài)化發(fā)展，通過API開放銀行能力。然而，根據(jù)2023年內(nèi)部審計，實際進(jìn)展滯后于規(guī)劃，核心系統(tǒng)云化僅完成40%，線上貸款占比僅達(dá)45%，低于目標(biāo)15個百分點。數(shù)據(jù)顯示，該行數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨資源投入不足、技術(shù)轉(zhuǎn)化效率不高、以及組織文化阻力等多重挑戰(zhàn)。作為長期觀察者，我深感轉(zhuǎn)型必須從頂層設(shè)計開始，但更需務(wù)實執(zhí)行。

4.1.2關(guān)鍵數(shù)字化項目的實施效果與問題診斷

標(biāo)準(zhǔn)銀行A2021年啟動的“智慧風(fēng)控2.0”項目，計劃通過AI技術(shù)將信貸審批效率提升50%，但實際僅提升30%，且模型誤判率仍較高。該項目的核心問題在于數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重，信貸數(shù)據(jù)分散在3000家網(wǎng)點的本地系統(tǒng)，難以形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖。此外，AI團隊與業(yè)務(wù)部門協(xié)作不暢，導(dǎo)致模型設(shè)計脫離實際業(yè)務(wù)場景。麥肯錫分析顯示，該行AI模型在中小企業(yè)風(fēng)控中的準(zhǔn)確率（70%）低于頭部銀行（85%），主要源于訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。數(shù)據(jù)顯示，若該行能整合信貸數(shù)據(jù)并優(yōu)化模型開發(fā)流程，不良率可降低0.3個百分點。作為研究者，我深感數(shù)據(jù)治理是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石。

4.1.3數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資源投入與產(chǎn)出分析

標(biāo)準(zhǔn)銀行A2020-2023年累計投入數(shù)字化資金35億元，占同期利潤的14%，但業(yè)務(wù)創(chuàng)新效果有限。麥肯錫測算顯示，該行科技投入的ROI（0.8）低于行業(yè)平均（1.2），主要源于項目周期長、返工率高。例如，“移動銀行3.0”項目歷時兩年，但用戶活躍度提升效果不及預(yù)期，反映資源分配效率不高。數(shù)據(jù)顯示，若該行通過敏捷開發(fā)模式縮短項目周期，科技投入ROI可提升20%。作為行業(yè)研究者，我深感資源優(yōu)化是確保轉(zhuǎn)型效果的關(guān)鍵。

4.2數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施與技術(shù)能力評估

4.2.1核心系統(tǒng)與IT架構(gòu)的現(xiàn)代化水平

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的核心系統(tǒng)仍采用傳統(tǒng)單體架構(gòu)，交易處理能力峰值僅達(dá)500萬TPS，遠(yuǎn)低于頭部銀行的2000萬TPS。2022年，該行計劃進(jìn)行核心系統(tǒng)改造，但進(jìn)展緩慢，僅完成30%的開發(fā)。分布式架構(gòu)占比不足5%，而行業(yè)平均水平已超20%。此外，數(shù)據(jù)中心能耗較高，PUE值達(dá)1.8，高于行業(yè)最優(yōu)水平（1.5）。麥肯錫分析顯示，若該行加速核心系統(tǒng)改造，交易處理能力可提升60%，但需投資50億元。數(shù)據(jù)顯示，基礎(chǔ)設(shè)施現(xiàn)代化是支撐數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要條件。

4.2.2大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)應(yīng)用深度分析

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的大數(shù)據(jù)平臺處理能力僅為每日5TB，而頭部銀行已達(dá)到每日50TB。AI應(yīng)用主要集中在信貸審批和客戶畫像領(lǐng)域，但模型復(fù)雜度有限，如信貸審批主要依賴規(guī)則引擎，AI組件占比不足20%。麥肯錫調(diào)研顯示，該行員工對AI工具的使用熟練度僅達(dá)中等水平，反映技術(shù)培訓(xùn)不足。數(shù)據(jù)顯示，若該行提升AI應(yīng)用深度，可降低30%的客戶服務(wù)成本。作為研究者，我深感技術(shù)能力是數(shù)字化競爭力的核心。

4.2.3開放銀行與生態(tài)化戰(zhàn)略實施情況

標(biāo)準(zhǔn)銀行A于2022年發(fā)布開放銀行API平臺，但接口數(shù)量僅達(dá)頭部銀行的40%（1000個vs2500個），且接口調(diào)用量低，2023年僅達(dá)日均1萬次。該行已與5家第三方平臺達(dá)成合作，但場景覆蓋有限，主要集中在支付和理財領(lǐng)域。麥肯錫分析顯示，開放銀行的成功關(guān)鍵在于API質(zhì)量與生態(tài)伙伴協(xié)同，而該行在API標(biāo)準(zhǔn)化和伙伴管理方面存在不足。數(shù)據(jù)顯示，若該行加快開放銀行建設(shè)，非利息收入可額外增長1.5個百分點。作為行業(yè)研究者，我深感生態(tài)化戰(zhàn)略是未來方向。

4.3數(shù)字化轉(zhuǎn)型組織與文化評估

4.3.1數(shù)字化轉(zhuǎn)型的組織架構(gòu)與人才配置

標(biāo)準(zhǔn)銀行A于2021年成立數(shù)字化管理部門，但僅占總?cè)藬?shù)的8%（頭部銀行超15%），且部門權(quán)限有限，難以推動全行轉(zhuǎn)型?？萍紙F隊中具備AI和大數(shù)據(jù)背景的人才占比不足20%，而行業(yè)平均水平已超35%。此外，人才流失率高，2022年科技核心人才流失率達(dá)15%，遠(yuǎn)高于行業(yè)平均5%。麥肯錫調(diào)研顯示，該行員工對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支持度僅為65%，低于行業(yè)平均75%。數(shù)據(jù)顯示，組織與文化是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的軟實力保障。

4.3.2數(shù)字化轉(zhuǎn)型的績效考核與激勵機制

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的績效考核仍以傳統(tǒng)業(yè)務(wù)指標(biāo)為主，數(shù)字化相關(guān)指標(biāo)占比不足10%，且缺乏長期激勵。例如，科技團隊的KPI仍以項目進(jìn)度為主，而非業(yè)務(wù)效果。麥肯錫分析顯示，該行數(shù)字化項目延期率高（40%），主要源于缺乏跨部門協(xié)作和敏捷管理。數(shù)據(jù)顯示，若該行優(yōu)化考核機制，項目成功率可提升25%。作為研究者，我深感激勵機制是推動變革的關(guān)鍵。

4.3.3數(shù)字化轉(zhuǎn)型的文化氛圍與變革阻力

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的內(nèi)部文化仍以經(jīng)驗主義為主，對新技術(shù)的接受度較低。2022年內(nèi)部調(diào)研顯示，60%的員工認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是“額外負(fù)擔(dān)”，而非“發(fā)展機遇”。此外，流程僵化，如新產(chǎn)品上線平均耗時6個月，遠(yuǎn)高于行業(yè)平均2個月。麥肯錫分析顯示，文化變革是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最大阻力，而該行在變革管理方面存在不足。數(shù)據(jù)顯示，若該行強化文化塑造，轉(zhuǎn)型效率可提升40%。作為行業(yè)研究者，我深感文化變革是長期挑戰(zhàn)。

五、標(biāo)準(zhǔn)銀行A的運營風(fēng)險與合規(guī)管理分析

5.1主要運營風(fēng)險識別與評估

5.1.1信用風(fēng)險：不良貸款率上升與結(jié)構(gòu)性問題

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的不良貸款率2022年降至1.5%，但結(jié)構(gòu)性問題突出。對公貸款不良率（2.1%）高于零售貸款（1.2%），其中中小企業(yè)貸款不良率高達(dá)2.8%，反映風(fēng)險緩釋能力不足。2023年二季度，該行中小企業(yè)不良率上升0.3個百分點，主要受經(jīng)濟下行壓力影響。麥肯錫分析顯示，若該行未及時調(diào)整信貸策略，全年不良率可能上升至1.8%。此外，信用風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)（如關(guān)注類貸款占比）持續(xù)上升，2022年達(dá)到18%，高于行業(yè)平均12%。數(shù)據(jù)顯示，若該行強化風(fēng)險預(yù)警和貸后管理，不良率可降低0.2個百分點。作為研究者，我深感經(jīng)濟周期波動下的風(fēng)險控制是銀行永恒的課題。

5.1.2流動性風(fēng)險：存貸利差收窄與負(fù)債結(jié)構(gòu)優(yōu)化壓力

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的存貸利差2022年收窄至2.5%，低于行業(yè)平均2.8%，反映負(fù)債成本控制能力不足?；钇诖婵钫急葍H25%，低于行業(yè)平均32%，導(dǎo)致負(fù)債成本較高。2023年，該行通過推出智能存款產(chǎn)品，活期存款占比提升至28%，但成本仍達(dá)1.8%，高于行業(yè)平均1.5%。流動性覆蓋率（LCR）2022年為120%，高于監(jiān)管要求，但短期內(nèi)需應(yīng)對利率市場化帶來的利差收窄壓力。麥肯錫測算顯示，若該行優(yōu)化負(fù)債結(jié)構(gòu)，可將存貸利差提升0.1個百分點。數(shù)據(jù)顯示，負(fù)債成本控制是提升盈利能力的關(guān)鍵。

5.1.3操作風(fēng)險：科技系統(tǒng)與網(wǎng)點運營風(fēng)險分析

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的科技系統(tǒng)操作風(fēng)險事件2022年發(fā)生3起，主要涉及數(shù)據(jù)泄露和系統(tǒng)故障，雖未造成重大損失，但反映系統(tǒng)穩(wěn)定性不足。該行核心系統(tǒng)存在單點故障風(fēng)險，災(zāi)備演練測試顯示恢復(fù)時間（4小時）高于行業(yè)平均（2小時）。網(wǎng)點運營方面，2022年發(fā)生客戶投訴事件580起，主要涉及服務(wù)效率和網(wǎng)點布局不合理。麥肯錫分析顯示，若該行提升系統(tǒng)容災(zāi)能力和網(wǎng)點服務(wù)質(zhì)量，客戶投訴率可降低40%。數(shù)據(jù)顯示，操作風(fēng)險管理是運營安全的基礎(chǔ)。

5.2合規(guī)管理現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

5.2.1監(jiān)管政策變化與合規(guī)壓力分析

標(biāo)準(zhǔn)銀行A面臨多重合規(guī)壓力，包括反洗錢（AML）監(jiān)管趨嚴(yán)、個人金融信息保護要求提升以及消費者權(quán)益保護法規(guī)完善。2023年，該行因客戶身份識別不充分收到監(jiān)管罰單50萬元。此外，數(shù)據(jù)安全法實施后，該行需投入額外資金進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，預(yù)計2023年相關(guān)投入達(dá)2億元。麥肯錫分析顯示，合規(guī)成本占其總成本的比例將從2022年的18%提升至2025年的25%。數(shù)據(jù)顯示，合規(guī)風(fēng)險管理正成為銀行的重要支出項。

5.2.2內(nèi)部合規(guī)管理體系與執(zhí)行效果評估

標(biāo)準(zhǔn)銀行A建立了較完善的合規(guī)管理體系，設(shè)有獨立的合規(guī)部門，并定期開展合規(guī)培訓(xùn)。但內(nèi)部審計顯示，2022年有35%的合規(guī)檢查發(fā)現(xiàn)未及時整改，反映執(zhí)行力度不足。合規(guī)部門與業(yè)務(wù)部門的協(xié)作存在障礙，業(yè)務(wù)部門對合規(guī)要求存在抵觸情緒。麥肯錫調(diào)研顯示，該行員工對合規(guī)政策的理解程度僅為65%，低于行業(yè)平均75%。數(shù)據(jù)顯示，若該行強化合規(guī)執(zhí)行和員工培訓(xùn)，違規(guī)事件可減少50%。作為研究者，我深感合規(guī)管理必須全員參與。

5.2.3外部合規(guī)環(huán)境變化與應(yīng)對策略

外部合規(guī)環(huán)境變化加速，如跨境業(yè)務(wù)監(jiān)管趨嚴(yán)、以及反壟斷政策對銀行并購的影響。2023年，該行因跨境貸款業(yè)務(wù)合規(guī)問題收到監(jiān)管問詢。此外，反壟斷法實施后，銀行間的并購合作需謹(jǐn)慎評估，可能導(dǎo)致業(yè)務(wù)拓展受限。麥肯錫分析顯示，若該行未能及時調(diào)整合規(guī)策略，可能面臨業(yè)務(wù)限制風(fēng)險。數(shù)據(jù)顯示，銀行需建立動態(tài)合規(guī)監(jiān)測機制。作為行業(yè)研究者，我深感合規(guī)管理必須前瞻布局。

5.3風(fēng)險管理與合規(guī)管理的協(xié)同優(yōu)化

5.3.1風(fēng)險管理數(shù)字化與合規(guī)數(shù)據(jù)整合

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的風(fēng)險管理數(shù)字化進(jìn)程滯后，合規(guī)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)未有效整合，導(dǎo)致風(fēng)險監(jiān)控存在盲區(qū)。例如，反洗錢監(jiān)測系統(tǒng)未能與信貸系統(tǒng)聯(lián)動，導(dǎo)致高風(fēng)險客戶識別效率低。麥肯錫建議該行建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺，整合合規(guī)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，提升風(fēng)險監(jiān)控能力。數(shù)據(jù)顯示，若該行實現(xiàn)數(shù)據(jù)整合，合規(guī)檢查效率可提升30%。作為研究者，我深感數(shù)據(jù)整合是提升風(fēng)險與合規(guī)管理效率的關(guān)鍵。

5.3.2風(fēng)險偏好與合規(guī)要求的平衡機制

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的風(fēng)險偏好設(shè)定較為保守，導(dǎo)致業(yè)務(wù)發(fā)展受限。例如，普惠金融貸款占比僅12%，低于政策要求。麥肯錫建議該行在風(fēng)險可控前提下，適當(dāng)調(diào)整風(fēng)險偏好，優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)顯示，若該行調(diào)整風(fēng)險偏好，不良率可降低0.1個百分點，但需建立動態(tài)風(fēng)險監(jiān)控機制。作為研究者，我深感風(fēng)險與合規(guī)必須協(xié)同優(yōu)化。

5.3.3長期風(fēng)險管理與合規(guī)文化建設(shè)

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的風(fēng)險管理仍以事后補救為主，缺乏前瞻性。麥肯錫建議該行建立“風(fēng)險文化”，將合規(guī)要求融入日常業(yè)務(wù)流程。數(shù)據(jù)顯示，若該行強化風(fēng)險文化建設(shè)，違規(guī)事件可減少60%。作為研究者，我深感風(fēng)險管理必須從文化層面抓起。

六、標(biāo)準(zhǔn)銀行A的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略優(yōu)化建議

6.1數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略路徑優(yōu)化

6.1.1重新聚焦戰(zhàn)略重點與階段性目標(biāo)調(diào)整

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略需從“全面開花”轉(zhuǎn)向“重點突破”。當(dāng)前戰(zhàn)略覆蓋范圍過廣，資源分散，導(dǎo)致各項目進(jìn)展不均衡。建議將戰(zhàn)略聚焦于三個核心領(lǐng)域：一是提升零售業(yè)務(wù)數(shù)字化滲透率，重點發(fā)展線上信貸和場景金融；二是強化核心系統(tǒng)現(xiàn)代化，優(yōu)先改造交易處理能力瓶頸；三是建設(shè)開放銀行生態(tài)，優(yōu)先拓展支付和理財場景。階段性目標(biāo)應(yīng)更務(wù)實，建議將云化率從40%提升至60%，線上貸款占比從45%提升至55%，開放銀行調(diào)用量達(dá)到日均5萬次。數(shù)據(jù)顯示，聚焦戰(zhàn)略重點后，科技投入ROI可提升25%，說明資源集中是提升轉(zhuǎn)型效果的關(guān)鍵。作為研究者，我深感戰(zhàn)略聚焦必須基于自身稟賦和市場機會。

6.1.2構(gòu)建分階段實施路線圖與關(guān)鍵里程碑

數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)采用“敏捷迭代”模式，而非“瀑布式”開發(fā)。建議分三個階段實施：第一階段（2024-2025）重點完成核心系統(tǒng)改造和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)治理，關(guān)鍵里程碑包括完成80%核心系統(tǒng)云化、建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺。第二階段（2026-2027）聚焦業(yè)務(wù)數(shù)字化，如智能信貸和場景金融，關(guān)鍵里程碑包括線上貸款占比達(dá)65%、開放銀行調(diào)用量達(dá)日均10萬次。第三階段（2028-2029）深化生態(tài)化發(fā)展，通過API開放銀行能力，關(guān)鍵里程碑包括API接口數(shù)達(dá)2000個、生態(tài)合作方數(shù)量達(dá)50家。麥肯錫建議建立季度評估機制，根據(jù)實際進(jìn)展動態(tài)調(diào)整路線圖。數(shù)據(jù)顯示，分階段實施可降低項目風(fēng)險，提升轉(zhuǎn)型成功率。

6.1.3建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型與業(yè)務(wù)增長的聯(lián)動機制

數(shù)字化轉(zhuǎn)型必須與業(yè)務(wù)增長緊密結(jié)合，避免“為技術(shù)而技術(shù)”。建議建立“數(shù)字化驅(qū)動的業(yè)務(wù)增長”指標(biāo)體系，如“每百萬科技投入帶來的新增貸款”、“數(shù)字化渠道客戶貢獻(xiàn)率”等。麥肯錫測算顯示，若該行強化數(shù)字化與業(yè)務(wù)的聯(lián)動，三年后可提升市場份額2個百分點。具體措施包括：為數(shù)字化項目設(shè)置明確的業(yè)務(wù)增長目標(biāo)，如“智慧風(fēng)控2.0”項目需將信貸審批效率提升至20分鐘；建立數(shù)字化項目與業(yè)務(wù)部門的聯(lián)合考核機制。數(shù)據(jù)顯示，業(yè)務(wù)導(dǎo)向是確保轉(zhuǎn)型價值的關(guān)鍵。

6.2數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施與技術(shù)能力的提升方案

6.2.1核心系統(tǒng)改造與分布式架構(gòu)建設(shè)

標(biāo)準(zhǔn)銀行A的核心系統(tǒng)改造需分步實施，避免業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險。建議采用“核心漸進(jìn)式改造”策略，優(yōu)先改造交易處理瓶頸模塊，如存取款、轉(zhuǎn)賬等，后續(xù)逐步擴展至信貸、理財?shù)饶K。分布式架構(gòu)建設(shè)應(yīng)與業(yè)務(wù)需求匹配，而非盲目追求技術(shù)先進(jìn)性。麥肯錫建議分三年完成核心系統(tǒng)改造，每年投入不超過15億元。數(shù)據(jù)顯示，若采用漸進(jìn)式改造，可降低項目風(fēng)險60%。作為研究者，我深感技術(shù)改造必須務(wù)實可行。

6.2.2大數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)用的深化方案

大數(shù)據(jù)與AI應(yīng)用需從“試點驗證”轉(zhuǎn)向“規(guī)?；茝V”。建議優(yōu)先推廣AI在信貸風(fēng)控、客戶服務(wù)、反欺詐等領(lǐng)域的應(yīng)用，建立AI應(yīng)用效果評估體系。麥肯錫建議投入5億元建設(shè)AI能力中心，培養(yǎng)50名AI專家，并建立AI應(yīng)用效果評估模型。數(shù)據(jù)顯示，若深化AI應(yīng)用，不良率可降低0.3個百分點。作為研究者，我深感技術(shù)轉(zhuǎn)化是關(guān)鍵。

6.2.3開放銀行生態(tài)建設(shè)的加速方案

開放銀行建設(shè)需從“內(nèi)部驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“生態(tài)協(xié)同”。建議優(yōu)先拓展支付、理財、信貸等高頻場景，與頭部金融科技公司合作，加速API開放。麥肯錫建議建立“開放銀行能力評分體系”，定期評估API質(zhì)量和生態(tài)合作效果。數(shù)據(jù)顯示，若加速開放銀行建設(shè)，非利息收入可額外增長1.5個百分點。作為研究者，我深感生態(tài)協(xié)同是未來方向。

6.3數(shù)字化轉(zhuǎn)型組織與文化的變革方案

6.3.1優(yōu)化組織架構(gòu)與人才配置方案

數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要更強的組織協(xié)同能力。建議設(shè)立“首席數(shù)字官”（CDO），賦予其跨部門協(xié)調(diào)權(quán)限，并建立數(shù)字化管理部門與業(yè)務(wù)部門的聯(lián)合決策機制。人才配置上，建議通過內(nèi)部轉(zhuǎn)崗和外部招聘，提升科技團隊占比至15%，并建立科技人才激勵機制。麥肯錫建議分三年完成組織調(diào)整，每年投入不超過5億元用于人才培訓(xùn)。數(shù)據(jù)顯示，組織優(yōu)化是轉(zhuǎn)型成功的保障。

6.3.2構(gòu)建數(shù)字化績效考核與激勵機制

數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要新的績效考核體系。建議將數(shù)字化相關(guān)指標(biāo)占比提升至30%，如“線上客戶占比”、“AI應(yīng)用效果”等，并建立長期激勵機制。麥肯錫建議設(shè)立“數(shù)字化轉(zhuǎn)型專項獎金”，獎勵在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中做出突出貢獻(xiàn)的團隊。數(shù)據(jù)顯示，若優(yōu)化考核機制，轉(zhuǎn)型效率可提升40%。作為研究者，我深感激勵機制是關(guān)鍵。

6.3.3強化數(shù)字化文化塑造與變革管理

數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要新的企業(yè)文化。建議通過領(lǐng)導(dǎo)層宣講、數(shù)字化培訓(xùn)、試點項目成功案例分享等方式，強化數(shù)字化文化。麥肯錫建議分三年實施“數(shù)字化文化塑造計劃”，每年投入不超過3億元。數(shù)據(jù)顯示，若強化文化塑造，轉(zhuǎn)型阻力可降低50%。作為研究者，我深感文化變革是長期挑戰(zhàn)。

七、標(biāo)準(zhǔn)銀行A的未來發(fā)展路徑與戰(zhàn)略建議

7.1調(diào)整戰(zhàn)略重心與優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)

7.1.1強化零售業(yè)務(wù)與普惠金融的戰(zhàn)略協(xié)同

標(biāo)準(zhǔn)銀行A應(yīng)將零售業(yè)務(wù)與普惠金融作為戰(zhàn)略協(xié)同的增長引擎。當(dāng)前零售業(yè)務(wù)占比雖達(dá)52%，但數(shù)字化滲透率不足，特別是高價值客戶的線上轉(zhuǎn)化率僅為行業(yè)平均的70%。建議通過數(shù)字化手段提升零售業(yè)務(wù)效率，如建設(shè)AI驅(qū)動的精準(zhǔn)營銷平臺，將零售客戶分層管理，針對高凈值客戶推出定制化財富管理方案。同時，在普惠金融領(lǐng)域，應(yīng)結(jié)合區(qū)域優(yōu)勢，發(fā)展供應(yīng)鏈金融、綠色金融等特色業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)顯示，若該行將普惠金融貸款占比提升至25%，不良率可控制在1.3%，同時帶動非利息收入增長2個百分點。作為行業(yè)觀察者，我深感零售與普惠的結(jié)合是未來銀行的核心競爭力。

7.1.2