在数智时代，海量数据与智能技术深度融入商业运作，中小银行竞争已突破传统边界，演变为生态系统间的多维博弈，必须打造一套既具前瞻性又能灵活应变的战略体系，突破传统框架，以动态化、生态化思维构建竞争优势。笔者建议通过战略洞察、能力筑基、优势构建、动态实施、闭环优化五大模块的协同运作，构建起覆盖中小银行全生命周期的战略管理体系，通过数据驱动与生态协同，实现确定性增长。

　　中小银行需以“知己—知彼—预知”三位一体洞察机制为核心，依托数据驱动实现战略精准定位，为云海战略的有效实施奠定坚实基础。通过精准的战略洞察、扎实的能力筑基、差异化的优势构建、灵活的动态实施和有效的闭环优化。

　　一是特色化优势挖掘，立足区域深耕优势。中小银行应系统梳理在本地积累的资源与客户关系网络。例如，部分农商行，凭借长期服务本地居民与小微企业，对区域产业结构、企业经营状况及居民消费特征形成深刻理解，能够精准匹配客户需求。同时，发挥决策链条短、服务灵活的特性，针对小微企业“短、频、急”的融资需求，建立快速响应的信贷审批机制，提供定制化金融服务方案，强化差异化竞争优势。

　　二是核心短板识别与改进，直面科技投入不足问题。中小银行需制定分阶段技术升级计划，明确科技投入预算与重点建设方向。针对业务创新能力薄弱的短板，建立创新孵化机制，鼓励跨部门协作开发特色产品。针对数字化人才短缺问题，制定“内培外引”相结合的人才策略，内部开展金融科技专项培训，外部引进数据分析、智能风控等领域专业人才，并完善激励机制以提升人才留存率。

　　一是竞争对手深度剖析。重点研究其在金融科技研发投入、金融产品创新、品牌营销模式等方面的领先实践，评估其对中小银行客户分流与市场份额挤压的潜在影响。针对互联网金融机构，聚焦其在场景金融、智能风控、流量运营等领域的创新模式，如线上信贷产品的自动化审批流程、基于大数据的精准营销手段，分析其对传统银行业务的冲击路径。

　　二是市场趋势动态跟踪。建立金融科技趋势监测机制，重点关注开放银行、人工智能、区块链等前沿领域的发展动态。例如，跟踪新产品试点进展，研究其对支付结算业务的影响；关注开放银行生态建设，探索与第三方机构的合作机会。同时，通过市场调研、客户访谈等方式，捕捉客户需求变化趋势如年轻客群对便捷化、智能化金融服务的需求增长，提前布局相关业务领域。

　　一是行业趋势前瞻洞察。运用金融大数据分析模型，结合行业研究报告与专家预测，对未来 1至3年银行业发展趋势进行量化分析。例如，预测人工智能在智能风控领域的应用将使信贷审批效率提升30%以上，提前布局智能风控系统升级；预判区块链技术在供应链金融的广泛应用，着手开发基于区块链的供应链金融平台，抢占市场先机。

　　二是宏观环境风险评估与应对。建立宏观经济、货币政策、金融监管政策的多维度分析框架，评估政策变动对银行经营的潜在影响。例如，在货币政策收紧时，提前优化资产负债结构，降低流动性风险；在监管政策鼓励普惠金融发展的背景下，制定普惠金融业务专项发展规划，申请政策支持，扩大业务规模。同时，建立政策动态响应机制，确保及时调整战略方向以适应政策变化。

　　面对金融科技蓬勃发展、竞争日趋激烈以及监管政策趋严等多重挑战，中小银行凭借核心体、生态体、联盟体、融资体和环境体构成的“五和模型”，能够系统性整合内外部资源，以差异化路径实现高质量发展，筑牢核心竞争优势。

　　一是金融科技深度赋能。中小银行应聚焦区域特色与客群需求，精准布局金融科技研发。例如，针对县域经济中普惠金融服务痛点，可与高校联合开发基于区块链的供应链金融平台，实现核心企业与上下游小微企业的信用穿透与资金高效流转；引入智能风控系统，对区域小微企业的经营数据、税务数据、交易流水进行交叉验证，将不良贷款率进一步降低。同时，建立开放式创新实验室，鼓励员工参与金融科技项目创新，对智能客服优化、移动支付场景拓展等创新成果给予专项奖励。

　　二是组织与人才双轮驱动。推行“跨部门团队+项目制”组织变革，打破部门壁垒。例如，设立数智跨部门团队，统筹科技、业务、风控等部门资源，对线上信贷产品开发等重点项目实行敏捷管理，将产品上线天以下。构建“双通道”复合化人才发展体系。

　　一是场景化金融服务延伸，依托本地特色产业，打造垂直领域金融生态。例如，在农业大县搭建“智慧农业金融平台”，整合农资采购、农机租赁、农产品销售等场景，为农户提供“生产—加工—销售”全链条金融服务；与地方政府合作开发“市民生活服务平台”，将水费、电费、社保等政务缴费功能与信用卡积分体系打通，提升用户活跃度。通过应用程序编程接口（API）与本地商超、餐饮企业实现系统对接，推出“消费即贷款”的场景化信贷产品，将金融服务无缝嵌入居民日常生活。

　　二是生态伙伴协同创新，建立“1+N”生态合作模式，以银行为核心，联合本地电商平台、物流企业、行业协会等N类合作伙伴。例如，某城商行与区域内头部电商平台共建“乡村振兴金融服务站”，由银行提供信贷支持，电商平台负责农产品上行，物流企业保障配送，形成产业协同效应。定期举办“金融科技生态峰会”，吸引供应链企业、科技公司参与，共同孵化“区块链+供应链金融”“大数据+精准营销”等创新项目。

　　一是同业与异业联盟并行，在同业层面，加入区域性中小银行联盟，共享风控模型、客户数据和科技资源。例如，长三角地区中小银行联合开发“异地结算通”系统，实现跨行间资金秒级到账，降低结算成本30%以上。在异业合作方面，与本地高校共建“金融科技实验室”，共同研发适合中小微企业的智能财税管理系统；与医疗集团合作推出“健康金融服务方案”，为医护人员提供专属信贷产品，同时为患者提供医疗费用分期服务。

　　二是创新业务模式输出，将自身在特色领域的金融服务能力进行模块化封装，向其他机构输出解决方案。例如，某农商行在农村普惠金融领域积累了丰富经验，通过“技术输出+运营指导”的方式，为中西部地区中小银行提供整村授信数字化系统，并收取技术服务费和业务分成。与金融科技公司合作开发“开放银行解决方案”，帮助传统企业快速搭建线上金融服务模块，实现业务收入多元化。

　　一是拓展多元化融资渠道，除传统融资方式外，探索发行“三农专项金融债”“绿色金融债”，定向支持乡村振兴和绿色产业发展。例如，某农商行成功发行5亿元绿色金融债，用于支持本地光伏电站建设和节能减排项目，获得央行低成本资金支持。引入战略投资者时，优先选择具有产业资源的企业，如引入本地龙头企业作为股东，在供应链金融、产业基金等领域开展深度合作。

　　二是提升资本效率，建立动态资本管理模型，根据业务发展需求灵活调整资本配置。对高资本消耗的传统信贷业务进行结构优化，加大对资本节约型的中间业务投入。设立金融科技产业基金，重点投资本地优质金融科技初创企业，通过“贷款投向+业务合作”模式，既获取投资收益，又引入创新技术。例如，某城商行贷款支持的本地智能风控企业，其研发的风控系统已在全行推广使用，风险识别准确率提升15%。

　　一是政策研究与精准对接，组建由多部门专家构成的战略研究中心，建立“政策监测—分析研判—快速响应”机制。针对央行普惠小微贷款支持工具，迅速制定专项信贷计划，扩大普惠金融服务覆盖面；在数字人民币试点城市，积极参与场景建设，打造“数字人民币+本地商圈”消费生态，获得政策试点资源倾斜。

　　二是社会责任与品牌升级，将政策导向与企业战略深度融合，在“双碳”目标下，推出“绿色供应链金融”产品，开云电竞官方网站为新能源汽车产业链企业提供全周期金融服务；响应乡村振兴战略，设立乡村振兴金融事业部，开发“宅基地使用权抵押贷款”“集体经营性建设用地使用权抵押贷款”等创新产品。通过履行社会责任，提升品牌在地方政府和居民中的认可度，例如某城商行连续三年获评“省级乡村振兴优秀金融机构”，品牌价值提升20%以上。

　　在数智时代，中小银行可依托上述“五和模型”，构建五维一体协同的开放式战略管理体系，通过战略因果思维驱动、动态策略调整和持续迭代优化，提升战略执行效能与创新能力。

　　一是以“五和模型”锚定战略方向，明确资源配置优先级。例如，若聚焦普惠金融领域的绝对竞争优势构建，在核心体层面需加大智能风控技术研发投入；在生态体层面则应与地方政府、产业园区合作，整合小微企业数据资源；在融资体层面可发行普惠金融专项债券，为战略实施提供资金保障。通过系统化规划，避免资源分散，确保战略目标与银行资源、能力精准匹配。

　　二是细化战略目标与执行路径，将战略目标拆解为可量化、可操作的业务目标。以数智化转型战略为例，可设定“一年内上线智能信贷审批系统，将小微企业贷款审批效率提升40%以上”“两年内实现70%的零售业务线上化”等具体目标，并制定详细的行动计划。建立“总行—分行—支行”三级目标责任体系，明确各层级在战略执行中的职责，通过定期考核与反馈机制，保障战略高效落地。同时，利用项目管理工具对重点战略项目进行全过程跟踪，实时监控进度与风险。

　　一是建立敏捷的市场监测与反馈机制，中小银行应构建“宏观环境—行业动态—客户需求”三位一体的市场监测体系。利用大数据分析工具，实时跟踪宏观经济指标、监管政策变化、竞争对手动态以及客户交易行为数据。例如，当监测到区域内某产业快速发展时，及时评估其金融服务需求，调整信贷政策与产品布局。设立市场反馈快速响应通道，鼓励一线员工及时上报市场变化信息与客户需求，确保市场信号能够迅速传递至决策层。

　　二是基于数据驱动的策略动态优化，通过数据分析模型评估五大竞争策略（进攻性、防守性、危机应对、预警性、创新性）的实施效果。例如，运用回归分析评估创新产品的市场接受度，通过客户满意度调查与净推荐值（NPS）分析服务策略的有效性。若发现某款创新理财产品销售不达预期，须深入分析原因，可能涉及产品设计不符合客户风险偏好、营销策略不到位等问题，进而调整产品特性或营销策略。建立策略调整的决策流程，明确不同层级的决策权限，确保在市场变化时能够快速、精准地优化策略。

　　一是构建数据驱动的战略迭代循环，建立常态化数据监测与分析机制，定期收集战略实施过程中的关键数据，包括业务指标、客户指标、技术指标等。运用机器学习算法对数据进行深度挖掘，识别市场趋势与潜在风险。例如，通过分析客户交易数据，发现某类客户群体对特定金融服务的需求增长趋势，以此为依据优化“五和模型”布局，如在生态体中引入相关服务供应商，或在核心体中调整产品研发方向，形成“监测—分析—调整—再监测”的战略迭代闭环。

　　二是在五维模型的构建中，银行应着力于强化内生动力、融入数智生态、推动跨界协同、创新资本运作，紧跟政策步伐，并定期审视和优化这一框架，以确保其适应不断变化的市场需求和技术进步。银行高层领导需具备敏锐的市场洞察力与战略决策能力，提升战略格局与战略视野，通过领导示范效应，传递创新与变革的理念，推动员工积极参与战略优化与创新发展。应营造鼓励创新的企业文化，组织各层级团队协同合作，精准把握市场机遇，培育创新文化与组织学习能力，对提出创新性建议并取得实际成效的员工给予物质奖励与荣誉表彰。通过持续优化战略体系，银行可确保在激烈的市场竞争中取得长足进步。

　　②杰奥夫雷G.帕克等.平台革命:改变世界的商业模式[M].北京:机械工业出版社,2017.