银行可根据目标场景所涉及的行业情况，结合竞争格局、自身资源以及与目标场景的匹配度、发展目标场景生态的优劣势等进行综合分析，判断目标场景是否与本行的发展战略、核心客群等一致。根据对目标场景的分析判断，选定全行战略级场景进行资源的重点倾斜，分析生态合作能够带来的机遇点和挑战点，以及实施场景生态战略的预期目标。同时还需要充分评估生态资源，包括银行自身及合作伙伴的资源、人才、能力、相互赋能点等要素，评估各分行区域特色，进行相应战略场景的侧重，并做资源的合理配置；针对挑战点，评估场景生态所依托的金融科技能力和关键技术，建设优化相应的基础设施、系统或中台。以场景为载体连接服务和客户，需要有开放式平台化的组织架构、技术架构和运营架构，通过组织协调推动，制定生态建设行动路径，能够更好地进行资源布局和关键决策的落地实施。银行可根据场景客群的需求形成服务策略、营销策略、风控策略等配套实施方案，设计针对场景客群专属的产品体系和服务流程，与合作伙伴共建生态开放平台作为这些产品和流程的载体，形成生态内的数据流通。根据生态模式所创造的数据要素价值，延伸金融服务场景，通过大数据、AI能力构建精准化获客模型，搭建聚焦场景客群需求的开放平台，进行精准的广告投放、需求采集和生态扩容；对场景做进一步下沉和细分，结合标签体系，梳理每个环节下的客户需求和变化因素，分析触发用户转化的关键事件和因素，将场景金融产品拆解为原子能力，便于适应不同情况进行组件化输出；对生态伙伴、场景流量、客户转化等情况进行定期评估，及时优化场景服务方案和资源配比。推动产业数字化向数字资产、数字价值、数字信用、数字担保四个层次逐级进化，在产业链的各阶段需要有对应的技术承托数字化要求。利用人工智能、物联网、云计算、边缘计算等技术，对农业、能源、制造、物流等领域的全产业链条进行数字化升级；将区块链、AI技术嵌入农产品的生产、储存、销售流通等环节，建立企业间数字信用关系，帮助银行全面评估整条产业链的风险水平；运用元数据、主数据管理等大数据治理技术，对海量的产业场景数据进行治理和分析，提高数据在产业链中的标准化和流动性；应用区块链、隐私计算技术和可信人工智能实施数据全生命周期的安全管理，提高数据采集、流通、存储环节的真实性和数据安全；应用数字孪生技术对全产业链条的生产流程进行模拟预测，提高银行对产业场景下未来的风险预判，通过数字技术赋能创造新的场景价值链。建立全行级的可视化生态数据监控平台，对生态中各个场景能够创造的实际效益，各分行场景建设的进展、在全行生态体系的作用等情况进行实时监控，整合分析场景生态数据，以洞悉全行生态布局的全景特征，对场景生态的实施效果进行监管和决策支持，解决总行端管理失控的问题。在搭建生态数据监控平台时，可同步建立生态指标监测体系，统一数据口径，便于数据的汇总处理和横向比较。对于未布局的目标场景，可按照生态价值影响因素进行监测指标的设计，如场景特征、场景客群偏好、市场空间、行业景气指数、风险特征等；对于已布局的场景，在分行端可进行客户行为、客户转化、场景流量、AUM变化等情况的分析；在总行端可对各分行上报数据进行汇总处理，并对不同场景、不同渠道、不同区域和分行的实际运营效果进行分析评估，监测用户生命周期贡献价值（LTV）与单客获客成本（CAC）的比值，利用大数据和AI技术建立辅助决策模型，为总行高管层提供决策支持，动态优化场景生态的经营策略。近期，易观分析基于对场景金融的专题研究，形成了《中国银行业场景金融生态建设分析报告2022》，报告主要围绕场景金融的发展阶段、场景生态的关键特征、主要生态合作模式、机遇点和挑战点进行分析，并结合典型生态场景和银行实际布局热度情况，给出相应的布局建议。报告同时总结了不同类型银行在场景金融生态建设方面的领先实践，针对不同行业场景特征和潜在机会，提供生态能力建设思路和行动规划作为参考。完整版报告内容请详见易观博阅。
