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商业银行网点分析论文 篇1：
互联网金融快速发展期传统商业银行网点选址分析
摘 要： 随着互联网金融的快速发展，传统商业银行业务受到了巨大的冲击，线下网点仍是传统商业银行拓展客户的重要渠道。本文对当前商业银行网点选址现状进行分析，提出了改变现状的突破要点，并在此基础上对如何构建科学合理的网点选址体系提出了具体的建议措施。
关键词： 互联网金融；商业银行；选址
对于商业银行而言，银行营业网点作为金融消费者线下办理业务的重要渠道，营业网点的设置布局一直以来都是银行业的重点聚焦话题，也是商业银行自身业务延伸发展的主要渠道平台。在互联网金融快速发展的今天，传统商业银行要在市场上立足，要充分发挥线下网点的渠道优势，积极探索网点选址布局的新方法。
一、当前我国传统商业银行在网点选址决策上的不足
在对线下营业网点选址决策时，我国大部分商业银行并没有系统的、科学的理论依据，银行高管的主观决策往往决定了网点的选址布局，这样就产生了诸多发展问题，也致使较大数量的营业网点未能转化成银行竞争力。当前，我国商业银行在营业网点选址布局决策上的不足之处，主要体现在以下几个方面：一、缺乏科学性的选址理念；二、网点布局未能体现区域优势；三、网点选址评价指标难收集
二、网点选址模型搭建
（一）选址模型指标的确立。
综合本文以上的分析，将商业银行选址决策模型指标体系分为一级指标和二级指标，其中地区经济因素B1、地理环境因素B2、周边人群特征因素B3是一级指标，区域规划C11、区域经济C12、竞争力因素C13、区域人口因素C14、位置可见性C21、物业因素C22、交通因素C23、人口密度C31、购买力C32、人口构成C33是二级指标。
（二）模型构建。
利用层次分析法来求得网点选址评价指标体系中各评价指标的权重值，把相关的问题分为三个层次，第一层是构建目标层；第二层是一级指标；第三层是二级指标。在此基础上，分析每一层之间的关联性，以把相对复杂的体系简化成直观的层次结构，另外把所有的要素指标进行分类归纳。对处于同一层的指标要素，可以利用互相比较来确定构造判断矩阵；通过对构建的判断矩阵进行数学运算，得出此判断矩阵中最大的特征根的值以及相关的特征向量，然后来计算出要素相对于上一层要素的权重值大小。重复以上过程，就可以得到下一层要素相对上一层的权重值，然后再做有序的相乘，即可得到指标层中每个相关要素的最终权重值。
网点选址评价层次分析法计算步骤如下：
（1）依据层次分析法的分析方法，对结构体系中一级指标层和二级指标层进行一一比较，来形成判断矩阵T；
（2）再判断矩阵T是不是一致矩阵；若是一致矩阵，则应该满足两个条件：第一个是该矩阵中对任意因素都满足Cik*Ckj=Cij；第二个条件是矩阵T中只有一个非零的特征根n，而且该判断矩阵的秩是1；若不能得出该矩阵是一致矩阵，则需要对CR的值进行计算，从而判断矩阵是否符合一致性；
（3）计算出判断矩阵T的最大特征值是λ，及其相对应的归一化权向量是W；
（4）计算出一致性指标CI=（λ-n）/（n-1），如果CI的值越小，则说明判断矩阵的一致性就越好；
（5）对一致性比率CR的值进行计算判断，公式为：CR=CI/RI，如果当CR的值小于0.1，则说明该判断矩阵符合一致性的条件。其中RI参考值如下：
（6）利用层次分析法来计算出每个评价指标因素的权重大小，最终得到n个因素指标相对于目标的权重值是：Wj**=（W1**，W2**，W3**，……，Wn**）。
三、实例应用
（一）备选网点地址情况
该备选地址位于天印花园、莱茵东郡、恒安嘉园中央位置，地址周边有小学、驾校、餐馆 10 家、宾馆 20 家、超市 10 家，离地铁天印大道站 500 米，500 米范围内有平安银行、招商银行、交通银行等 11 家商业银行标准型网点及 16 个 ATM 自助网点，共计 27 家银行网点。
（二）计算评价指标权重。
使用专家打分法对构建的模型体系相关指标进行合理、科学的打分，特邀请五位从事商业银行网点选址工作相关的工作人员组成专家小组，对指标体系进行 打分。评分采用 1-9 标度法进行，在对专家评分值进行平均计算处理之后，采用 层次分析法构建判断矩阵。
（1）一级指标层因素权重的确定。
根据设定的指标体系和矩阵构建的规则，对地区经济因素、环境因素、周边人群特征因素三个一级指标层因素进行两两比对，构建判断矩阵。
进行一致性判断，上面的矩阵中a21=3，a32=2，但是a22=1，a21*a32≠a22，所以可以得出T矩阵不是一致矩阵，随机计算CR值，再对矩阵进行一致性检验。
通过MATLAB数据工具软件来计算该矩阵最大特征值和特征向量，得出最大特征值是λ=3.004，及其归一化的权向量是：w=（0.109，0.321，0.570）。
（2）二级指标层要素权重的确定。
根据本文前面阐述的计算规则，再对各二级指标层进行计算，得出评价体系权重表如下：
（三）模型应用。
根据上文得出的网点选址评价指标，对拟选址的三个地点进行地区经济因素、地理环境因素和周边人群特征因素进行评价对比，由五位专门从事银行网点选址的人员根据相关数据对各因素进行打分，最高分为100分，其中区域规划、区域经济、竞争力因素、区域人口通過官方数据收集获得；位置可见性、物业因素、交通便利度通过实地调研获得；人口密度、购买力、人口构成通过第三方数据提供商获得，具体如下：
将表6中各因素评价指标与表7中的各项因素权重进行相乘，得到总分值，并对总分值进行大小比较，得出最佳备选地址。
通过备选地址最终得分情况可以得出，莱茵达路与天元东路交汇处（编号3）的备选地址得分较高，可优先考虑网点的布局。
参考文献
[1] 朱琰，蒋漱清.互联网金融对商业银行的冲击及协同发展研究[J].淮南职业技术学院学报，2016（06），54-58
[2] 胡辉.国有商业银行如何在现有竞争态势下创新发展[J].黑龙江科学，2016（18），152-153
作者：刘竹
商业银行网点分析论文 篇2：
基于熵权法和灰色关联的商业银行网点选址分析
摘要:银行网点作为商业银行为客户提供金融服务的基础设施,其选址是否合理关系到商业银经营效益和竞争力。在资源有限条件下坚持费用最小化原则,以市场供求关系为导向对网点选址进行科学决策,充分发挥网点的综合效应。首先将各类影响网点选址的因素进行归类,构建二级指标,然后利用信息熵来求得各因素的熵权,进而在信息不完全条件下引入灰色关联方法对商业银行的多个备选网点进行选址分析,通过计算得到备选网址的灰色关联度,最后根据具体关联度进行选址决策。
关键词:商业银行;选址;影响因素;熵权法
1、当前商业银行网点选址研究动态及本文研究方法
在银行选址方面,国内学者陈学彬、叶磊等通过构建模型的分析方式对银行网点的设置和选址进行探讨[1-2],周焱荣就国有商业银行如何正确地进行选址进行了阐述[3]。也有一些研究者通过其他信息化手段对银行网点选址问题进行探讨,李小建在对河南省银行业空间系统变化进行量化分析的基础上从宏观和微观的角度对影响银行业空间系统变化因素进行了分析[11]。上述研究成果丰富了商业银行的研究内容,同时对本文的写作有一定的启示作用。
笔者通过走访商业银行网点负责人及商业银行研究学者,查阅有关商业银行网点文献,在此基础上从三个方面对影响银行网点选址的因素进行归类,并对这三个部分进行细化,构建多个二级指标。本文探讨的银行网点选址决策过程是指在众多网点备选区域和位置中,对各个网址分别进行量化分析并比较计算结果,最终确定网点位置;针对影响商业银行网点选址的各种因素,首次采用熵权法和灰色关联方法对各备选区域分别进行分析和综合评价,以提高银行网点在选址过程中的科学性与合理性。
2、商业银行网点选址的原则与影响因素分析
银行网点可以分为有形网点和虚拟网点[7]。本文主要讨论的是有形网点的选址问题,金融网点选址属于设施选址的一种,应当遵循费用最小化、供给与需求均衡的原则[6]。在商业银行网点选址过程中,涉及的因素繁多,而且各因素之间相互作用,共同影响着银行网点选址决策,本文将这些因素归为三类,主要从以下几个方面来阐述,如表1所示。
2.1 人口因素
商业银行网点作为金融服务机构,主要为广大客户提供金融服务,那么人口就是影响网点选址的重要因素之一。人口因素涉及内容较为复杂,包括人口数量、人口构成、人口密度、人口收入水平等方面。同时区域内的人口年龄、性别、职业、收入、受教育程度等方面都会影响银行网点的选址。
2.1.1 人口收入水平
古典经济学认为,人口收入水平的高低影响着居民的储蓄倾向,居民收入增加会引起储蓄倾向系数的提高,反之亦然。而且不论是高收入还是低收入阶层,随着收入水平的提高,对储蓄和理财的需求都将进一步增强。
2.1.2 人口构成与人口素质
人口的构成包括人口性别、年龄、职业等诸多方面。各年龄段的人对银行网点的不同业务需求不同,而且对办理业务渠道的偏好也不相同。针对不同客户聚集特点和渠道偏好,可以有针对性地实施差别化营销和导向性分流服务[8]。人口受教育程度和素质的高低对银行网点服务的需求有所差异,在对金融衍生产品的接受方面表现的尤为明显。
2.1.3 人口密度
一个地区的人口密度大小,可以用每平方公里的人口数量来表示,或者按每条道路的人口数量计算。一般情况下,在中心商业区和文教区等地人口密度较高,网点所在区域人口密度越高,选择该点就越接近客户,服务需求就越大,单位面积上的银行数量就要求增多。
2.1.4 潜在客户
所有的居民都是银行网点的潜在客户,客流状况主要指人流量测定。通常人流量大的地方便是网点设置的有利地方,但同时要注意分析客流规律。
2.1.5 购买力
家庭和人口的消费水平和购买力是由其收入水平决定的,附近人口收人水平对银行网点地理条件有决定性的影响。家庭的经济状况和负担程度对购买力具有一定的影响,银行在选择网点时,应考虑一个家庭的整体购买力,某地区购买力越强说明在该地区对银行网点提供的金融服务需求越多。
2.2 区位因素
区位因素是决定区位主体进行区位选择的主导因素,银行网点选址区位的正确与否决定着银行的经营业绩和竞争力。商业银行作为事务所性质的服务企业[9],它受自然条件的影响较农业与工业要小,影响服务业布局的区位因素错综复杂,既有自然、土地、劳动力、交通等传统区位因素,也有信息、科技、创新、知识、人才等新区位因素[10]。在这里分别从交通因素、可见性因素和地租因素来分析。
2.2.1 交通因素
一个地区、城市或者街道的交通状况是银行网点在选址过程中重点考虑的因素之一,可以用该区域对内与对外的交通便利度与道路通达性等指标来表示。银行网点周边的交通状况,对网点的经营业绩产生极大影响,它关系到能否为客户提供方便,能否对周边居民产生吸引作用,同时对银行自身与外界的信息交流成本也产生一定影响。
2.2.2 可见性因素
可见性因素主要是指网点在选址时应选择位于能见度高的位置,要具有明显的标示,让客户很容易看到,如选择十字路口处,尽力避免选在偏僻角落或者是被夹在其他商户之间不显眼的位置,同时能够使网点外观清新醒目,有助于体现企业文化内涵和各类服务信息的传递。
2.2.3 中心点
中心点是指在各个区域中,具有人口流动密集、经济活动频繁、交通网络发达这些特征的特殊路段,并在区域中体现聚集性。银行网点在选址时越能靠近中心点,那么就越能扩大业务量,对整个区域的影响力也会增强。
2.2.4 物业地租成本
一个区域的物业和地租成本的高低在某种意义上对网点的选址同样产生影响。商业部门地租的产生,一方面由于较好的基础设施条件,另一方面就是商业机构网点对优质地段具有较强的竞争性,通常来说网点选择在区位条件最佳和配套设施较为完备的位置,地价和地租相对较高,从而抬升物业成本,而其他区域的地租和物业成本随着与中心地距离的由近到远呈递减趋势。一般而言,付租能力较高的高级生产性服务业往往布局在区位条件最优的城市中心区[10]。
2.3 环境因素
环境因素主要是指银行网点的经济环境和政策环境,同时也包含人文环境因素。首先,经济环境中包括网点附近的其他金融和银行机构的网点、经营、服务对象和范围以及竞争等状况,银行网点所在的商业区繁华程度、基础设施状况以及宏观经济的发展现状都是环境因素的组成部分。其次,银行网点作为提供金融服务的场所,其的周边的治安状况不仅影响网点资金的安全保障,还影响到客户的经济行为,因此网点周边治安状况同样要纳入影响因素的范畴。
2.3.1 政策因素
政策环境是网点选址不可忽略的因素,政策导向对于银行网点设置有着至关重要的作用。不同时期政府对一定区域内的金融与银行业发展政策对银行网点选址也具有一定的影响,在网点设置过程中要遵循该区域对金融业发展的指导性政策。
2.3.2 竞争因素
不同区域范围,市场竞争程度有所不同,商业银行在选择网点时,要掌握该区域其他银行网点的布局情况,包括网点等级、规模、业务范围和价格以及营销策略的趋同与差异等方面的信息,深入分析区域内竞争态势,确定市场的饱和程度,充分考虑进入的壁垒、成本和收益以及自身产品的特点,在此基础上作出综合的分析,明确新网点的设置是否有加剧竞争或者是促进互补。
2.3.3 商业区繁华程度与经济的稳定性
网点选择的所在区域的商业业态和发展状况是重要的因素之一,其次区域的宏观经济的发展水平和社会综合发展水平指标都是选址的参考因素,如果所选择的商业发达,企事业单位聚集,各种现代服务业发展迅速,经济发展潜力巨大,那么就不失为一个理想的网点所在地。
2.3.4 城市公共设施状况
商业银行网点的设置是为了满足广大顾客的需要,向社会提供优质的金融服务。因此在网点选址过程中要充分考虑城市公共基础设施的布局状况,同时城市规划对银行网点设置的指导作用也不可忽视,网点尽量设置在城市发展规划的区域。
3、基于熵权和灰色关联的评估方法及银行网点的选址分析
通过上面的分析,可以看出在银行网点进行选址时,需要受到这些因素的影响。因此,要使银行网点选址更加科学与合理,就必须对其进行综合评估。针对银行网点选址问题的复杂性和多样性,只能从少数的几个因素来分析,并且有些因素是无法通过统计数据分析和预测得出来的,而信息不完全性正可以通过灰色关联分析法来分析,但是该方法中的权值具有主观性,所以引入熵权法来求得权值。因此本文采用熵权和灰色关联的方法进行综合评估,较为合理。
3.1 熵权法的应用
1948年,香农在《通信的数学理论》中提出了“信息熵”的概念[12],解决了对信息的量化度量问题。首先通过专家考评的方法得到评价指标矩阵:
其中rij是对于第i个地址的第j项指标的分值,然后我们利用信息熵来求各因素的熵权,分为下面四步:
(1)标准化评价指标矩阵:
Pij=
(2)求各指标输入的熵:
Ej=
由此可以得到0≤Ej≤1;
(3)求各目标的权系数:
λj=
这样求出的熵权λ=(λ1,L λm)就是我们所要求的权重。
3.2 灰色关联分析
首先确定理想方案(r01,r02,L,λ0n),之后进行无量纲化:rij′=。最后计算关联系数[13]:
其中:ρ为分辨系数,0≤ρ≤1,其作用是为了削弱最大绝对值太大而失真的影响,提高关联系数之间的差异显著性,一般来说我们都取ρ=0.5。
灰色关联度可以表示为:Ei=λjεiji=1,2,L,n。
3.3 商业银行网点的选址分析
首先,使用专家打分法对筛选出来的10个备选网点地址的15个指标{b1,b2,b3,…,b15}进行评估,备选网点地址分别用Ti如表2所示。
根据上述的方法进行评估,首先进行标准化,得到各指标的熵为: E=0.998549,0.998804,0.999001,0.998227,0.999741,0.999361,
0.999631,0.998797,0.999175, 0.999857,0.999708,0.999323,0.999892,
0.999890,0.999626);
再求出权值:λ=(0.1393,0.1148,0.0959,0.1702,0.0248,0.0614,0.0353,
0.1155,0.0792,0.0137,0.0281,0.0649,0.0104,0.0106,0.0359);
下面来求灰色关联度,首先给出理想方案,很显然对于网点选址的评价最好的方案就是所有的二级指标的
分值为100分,这样所确定地址一定是最完美的。再次,求解灰色关联系数:最后得到灰色关联度γ=(0.7662,0.7521,0.7526,
0.7723,0.7010,0.8256,0.7796,0.6821,0.7475,0.5779)从灰色关联度可以看出,第6个地址(T6)对应的关联度最大,T6的地址离最佳的地址越近,因此该地址是最优的选择。
4、结论与讨论
本文通过使用熵权法和灰色关联方法来对银行网点选址进行评估,从10个备选的地址中选择出最佳的地址。使用灰色关联分析可以克服在银行网点选址中的信息的不完全问题,但在灰色关联分析过程中的权值由专家给出,为了避免主观性,采用熵权法来确定权值,从而使整个选址过程更加客观、科学,最后计算得出的灰色关联度可以反映出最佳的网点地址。在今后的研究与实践中,可以从经济地理学和金融地理学的视角,通过引入博弈模型,对不同商业银行主体之间的选址博弈关系进行探讨,使中观层次的解释与微观层面的分析相互补充,定性分析和定量分析结合;同时根据不同地区以及不同时期的经济发展水平,针对具体的银行网点选址问题加以分析,按等级功能和服务定位对商业银行网点加以划分,分别进行选址讨论,从而更具实践意义。
参考文献:
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[13] 刘思峰,谢乃明.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,2008,12:48-63
(作者单位:安徽师范大学国土资源与旅游学院南京师范大学数学科学学院)
作者：宋根节 娄燕强
商业银行网点分析论文 篇3：
新形势下商业银行网点转型策略分析
摘 要：近年来，金融科技的发展给商业银行带来巨大冲击，具有投入成本低、服务效率高、更易覆盖长尾客户和产品创新速度快等特点，促使商业银行网点也被迫向着智能化方向转型。然则，商业银行较之互联网金融有着独特的优势，风险评估体系更加完善、服务更具人性化、更容易满足客户复杂精准的需求等。在综合分析双方优劣势的情况下，提出针对适合新形势下商业银行网点转型的建议。
关键词：新形势;商业银行;网点;转型;优势;难点;策略
网点是银行提供服务的重要基础设施，也是进行业务推广、产品发布、提升品牌影响的重要窗口之一。从目前的实际情况分析，以信息技术为代表的新一轮科技和产业革命方兴未艾，科技金融蓬勃发展，给传统商业银行实体化经营模式带来较大冲击。银行网点的运营方式和服务理念亟待更新。
一、互联网金融对于商业银行网点的优势
（一）线上投入成本低，客户服务效率高。
线上业务办理的便捷性使互联网金融进入金融市场的门槛降低，将更多精力用于数据处理和产品研发工作。商业银行存在的网点距离较远，或长时间排号等待等问题在这里并不存在。移动端程序可以提供更好的服务场景，促进服务水平的提升，也会让客户在银行办理业务时会有更高的舒适感，并且利用大数据、云计算等先进的技术提供更加水平的服务，让各项工作的开展更具严谨性，也更加的便利，而客户在网点办理业务时也会更加快速，效率更高，提高客户的满意度水平。
（二）线上渠道更易覆盖和占据长尾客户
互联网与移动终端的结合使信息更加顺畅，微型客户的积累变得方便快捷，逐步形成庞大的长尾市场。而商业银行网点受限于实体经营的区域覆盖度，难以对偏僻、网点较少的地区直接吸取资金。而一部智能手机可以随时随地为客户提供金融服务，更容易覆盖长尾客户。
（三）层出不穷的服务模式极具创新
传统金融模式大多只关注重点客户的需求，而互联网金融在产品研发时非常关注客户潜在的个性化的需求。在用新颖的创意吸引客户，也占领了市场先机。移动支付、互联网场景、众筹平台等很多新产品在先进互联网技术之下发展而来，同时让很多服务形式全面的创新，互联网金融的发展更加的快速，有着非常强的生命力，对于传统金融行业起到了很大的冲击影响，同时也让金融产业格局发生很大的变化，对于我国金融体系的转型和发展有重要意义。
二、商业银行网点智能化转型现状
当前的商业银行也在社会的发展基础之下不断的转型，开始想着低成本、维护长尾客户、创新服务思维方面出发做出全面的转型。在很多银行网点中都设置了智能化设备、创新金融类型的产品，但是智能化转型中还有很多的困难和问题，处于尴尬的境地之中。
一是智能化网点创建之后，并未全面提升银行服务水平。智能设备的应用并不是全面实现智能服务水平的提升，智能机被全面的布置到各个银行网点内，必须要有现场的工作人员指导之下才能有效的应用。如果网点员工不能完全的脱离实体业务来提升营业质量水平，就会导致银行服务水平并不能全面的提升。
二是配套基础设施和网点智能化转型并不能完全的配合使用。人工智能技术应用的背景就是数据处理技术的发展，建设数据仓库、存储工具以及客户数据信息的全面整合与发展，但是很多技术并未真正的落实到位。因此，很多银行的数字转型依然是在硬件方面出发进行，只是利用智能化的工具开展工作，并未从数据库建设、业务办理流程改变等方面出发，所以智能化转型仅是在形式方面出发进行。
三是智能化金融产品并不能完全的符合客户的真正需求。商业银行在经营模式中创新，还不能全面的应用大数据技术进行客户需求的合理预测，所以金融创新的效果比较差。从目前多家银行开发出的智能化金融产品方面进行分析，客户画像、客户风险评级、资产配置方案方面都是基本一致的，并未实现个性化、差异化的金融服务。创新产品还不能全面的发挥出智能化金融产品的优势，也就不能促进客户满意度水平的提升，客户忠诚度也比较差，导致智能化金融难以实现全面的发展。
三、互联网金融相对于商业银行网点的劣势
各行纷纷推出的网点智能化转型策略，能否应对互联网金融的冲击，甚至取代其地位，仍然具有较大不确定性。在面对科技金融不断深化的市场前景，发掘商业银行自身优势，具有更加积极的意义。
（一）商业银行风险评估体系更为成熟
互联网金融依靠信息数据技术使业务规模不断庞大，但在应对风险方面，仍存在较大缺陷。互联网数据采集的是历史信息，并按照既定模型进行前瞻性研判。而实际上金融风险有很大不确定性，例如舆情风险、操作风险等，依靠大数据几乎无法准确监测。另一方面很多大数据技术的有效应用还有非常明显的局限性，数据很多都是从物流、支付等前端工作开展进行，对于贷后资金的流向以及投资端并不能有效的明确。银行从业多年积累的风险管理经验是科技企业无法比拟的，实体网点在风险防控方面的优势更为明显。
（二）商业银行更容易满足重点客户复杂精准的需求
互联网金融的核心依然是金融，所以金融专业能力水平高低给行业的全面发展有着重要影响。基于数据生成的产品、服务、风控模型的设计，无一不是基于对业务的深刻理解。商业银行经过长期发展运营，对于客户的分层分类服务有着丰富的经验，经营体系较为成熟。实体网点要从业务前端方面出发，获取真实的客户群体信息，了解业务发展的实际情况，尽可能的满足客户的需求。针对业务处理流程风险要求较高，或者客户的定制式需求，例如大额贷款和高端客户产品签约业务，商业银行具备非常明显的优势，互联网金融并不能通过数据计算来提供更加准确的服务。
（三）商业银行提供面对面服务，可以提升客户信任度
服务的开展是以人与人之间信任之下才能进行的，金融服务也是如此。在可控的范围内，人工智能很多情况下都达到真实性的要求，也不能给人们提供良好的服务。商业银行网点在资产配置、产品设计、风险管理等方面有丰富的经验，网点人员对客户有更好了解，可精准对接需求，面对面地为各类客户规划其理财结构、提供专业化的金融方案。这些都是大数据分析以及互联网工作所不能达到的效果，让客户真正的体会到金融服务的优势，也能够感受到商业银行提供服务的温度。
四、商业银行网点综合性转型建议
在今后的发展中，银行网点服务还是要将金融服务作为核心进行，逐步的实现智能化转型，而智能化并不是商业银行发展的唯一出路。综合考虑银行实体网点优劣势，构建综合性转型策略十分必要。
（一）调整布局，密切关注结合区域经济热点
密切关注城区或县城经济重心及热点对周边网点的促进作用，突出特色经营要求、因势利导，通过精细化服务的开展，让网点综合经营能力以及协同发展顺利进行。实时关注区域经济热点的变化，前瞻性布局实体网点，避免出现老城区。网点经营按照地理条件及客户层次的差异化各有侧重，发挥优势，提升核心竞争力。
（二）推进智能化转型，加强“人员+设备+流程”融合
智能机具配备只是网点智能化转型的其中一项内容，全面推进设备配置、流程优化和人员分流这三个方面，制定网点智能化达标标准。通过分区布局改造、智能设备配备、业务流程优化、柜台人员转岗等必要途径，加强“人员+设备+流程”融合。在注重硬件设备配置的同时，关注流程改造软实力提升。注重柜面业务向自助设备分流的同时，关注营销人员业绩管理，提升网点处理效率和综合营销能力。
（三）转变观念，实现以服务理念为导向的差异化服务
未来，银行网点不应该仅仅是一个业务办理的场所，而是提供全面金融服务的平台，是倡导最新金融生活方式、彰显服务理念的核心场所。与互联网金融相比，良好的服务才是银行网点最应发挥的优势，服务的差异化与专业化会带来更多有价值的客户。应针对不同群体、不同年龄、不同偏好、不同行业的客户提供个性化理财规划和理财服务，并按照网点所处的地理位置、经济条件、客户情况等因素为客户提供差异化的金融服务。
参考文献：
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作者：高文静