A是指AI（ArtificialIntelligence），即人工智能。AI在银行业的应用现在已经比较广泛，如机器人营销、人机对话、大数据风控等。如2020年的银行业开始逐步渗透银行前、中、后台的RPA（RobotProcessingAgent）技术，翻译成中文叫做“机器人软件”或者说是“软件作业代理”。RPA技术其实已经存在很久了，并且在很多领域都有应用，如数据采集、数据分析、数据整理甚至是银行业的审批自动化。现在RPA技术在银行业有很多的使用场景，包括财务报表自动分析和自动生成，以及尽调报告的完成。

       B即区块链（BlockChain）。以信贷业务中的区块链全流程解决方案为例，整个流程包括可信租赁存证、可信信贷存证、区块链和供应链的双链通、数字身份认证、多方安全计算、区块链ABS及自营BaaS这七个流程步骤。

       C即云计算（Cloud）。云计算在银行业也有很多的应用场景，如运营能力、广告营销、客服、舆情分析、人脸识别等。从下到上对应的金融混合云在各方面的能力都能够帮助到银行，为银行快速部署银行业务系统提供了有力的信息化支撑，提高了银行信息化管理能力。目前，云计算已逐渐渗透到了各个领域，包括现在大数据风控对接的各种各样的SaaS服务，也正是云计算在大数据风控领域的实践应用。

       D即大数据（BigData）。目前中国的银行业已经非普遍的在运用大数据了，对大数据的认知也很深刻。相比之下，国外在这个领域其实还是落后于中国的，主要原因在于监管。国外的监管坚持不相信“黑盒子”，他们认为“黑盒子”技术必须要被限制，否则难以主动调整。尤其是当宏观经济周期发生变化时，很难通过人工干预来调整对应的模型算法。以中国零售信贷风险的大数据风控为例，目前中国零售信贷风险的大数据风控，有点类似国外的量化基金，也就是量化策略，即通过各种各样的模型规则的组合，实现自动交易。可以是股权交易，也可以是信贷审批，都是一笔交易。在单笔交易基础上去组合对应的风险，无论是信贷组合还是投资组合，或者是股票组合，都叫组合风险，核心原理是一样的。欧美在量化交易领域则认为有很多“黑盒子”的东西不一定工作得好，尤其是监管并不喜欢纯量化的东西。中国算是弯道超车，而且对于机器学习算法的理解越来越深刻。

       国内银行业的数字化进程在速度、强度、广度及深度都在不断的叠加和拓展。经过去五年的快速发展，国内银行业数字化进程可以说是家喻户晓，从大银行到中小银行（包括农商银行），从领导层到执行层，都是非常认可这一趋势的。 银行数字化领域，近年来有一个非常明显的趋势就是，信贷领域从小额贷款逐渐往大额贷款发展。据了解，前几年一些小银行去借资产，都是去抢BAT的资产。然而，接下来的趋势肯定是提高银行自身的自营能力。当时抢BAT资产是因为银行刚开始接触这一块，没有对应团队和技术基础。所以，希望先把优质头部平台的零售资产先接进来，把业务先做起来，在接的过程中学习迭代。在零售领域，单笔贷款1万元到两万元以内，基本上还是属于互联网平台的天下；超过两万元或者5万元至15万元甚至20万元区间，银行则有自己对应的空间。互联网平台还是做得比较轻，银行不想做的太重。同时，银行留存的数据，比如互联网行为数据或电商数据，还是不能够支撑大额信贷。对于中小银行来说，把模式做重，更多依赖一些核心金融属性的数据，有希望逐步发展属于自己的产品路线，从而加强产品创新能力。这样就能够降低对外部平台的依赖性，提高中小银行自身全流程的数字化能力。  银行数字化转型关键是思维的转变，是从上往下的顶层设计。科技只是一个工具，核心的是要有顶层设计。顶层设计主要是指组织架构的设计和管理的方法。由此可见，银行数字化转型需要结合区域特色走出特色道路，需要从上而下把顶层设计做好，文化宣传好，从组织管理到落地执行都有效的管理好，才能够把整个银行数字化转型设计好。数字化能力不仅仅是接入一些数字化的资产，搭建一套数字化系统。其核心是整个组织架构及人员能力：即数字创新能力、数字产品设计能力以及对数据驱动业务的逻辑体系进行思考和构建的能力。