近年来，越来越多的中小银行开始认识到，必须积极拥抱金融科技，才能有效推动业务转型升级。然而，由于资产规模相对较小、技术基础设施参差不齐等原因，和金融科技企业合作就成为中小银行提升业务能力、效率，降风险、降成本的重要途径。

在大型银行和新兴的科技金融企业的强力冲击下，中小银行的日子不如以前好过。虽然它们已经进行了手机银行、直销银行等服务形式的尝试，但效果并不明显。其中一个重要原因在于，这些行为或多或少是以机构自身为中心，而非以客户为中心的;其目的是满足已有客户、内部职员、管理及监管的需求，而非以用户、客户为中心。然而，大势就是如此，以特定场景中的客户为中心无疑才是正途，毕竟，随着以ABCD(人工智能、大数据、云和区块链)技术为代表的新一代信息技术的深入应用，金融服务将如日常消费一样高频化、碎片化，随时随地的可得性成为一种基本门槛，既有的竞争壁垒也被涤荡一空，客户体验成为新的、持续的竞争焦点。因此，对原有体系进行修补的方式很难应对宏观和行业环境变化带来的巨大挑战。

不少中小银行选择了和金融机构合作，以发挥自己的独特优势——对区域市场或某利基市场的长期深耕所积累的经验优势和数据优势。金融科技企业则类似“路由器”，负责把这些优势和客户需求连接起来，送达至客户所在的场景之中，转变成实实在在的绩效。一般而言，中小银行的痛点主要有：强化已有客户的活跃度，提升交易频次或扩展交易品类;低成本、快速获得规模化新客;强大的风控系统把欺诈行为、高风险行为剔除在外，并进行合意的、差异化的风险定价，同时实现风控的全生命周期管理，确保客户体验及账户、信息、交易安全，等等。

这些痛点，正是金融科技企业的价值创造点。例如，头部平台铜板街的智能营销系统(星图)基于大数据刻画出客户财富画像，涵盖信息展示、获券、社区、活动、资产推荐等具体的价值场景，根据客户的活跃时间、行为特征等提供千人千面的营销服务，极大地提高了效率，做到了精准营销，并依靠系统智能去发现问题、寻找机会，制定最优策略，可显著降低公司的运营成本。

再比如，铜板街的AI风控体系集合客户多个维度的数据，包括但不限于消费、社交、行为、身份属性等，借助机器学习、深度学习等算法，可全面衡量借款客户的还款能力和意愿;其智能反欺诈系统则充分利用数十亿条关联数据，借助关系图谱、神经网络、深度学习等，精准预防和打击欺诈行为。这些经过验证有效、成熟的金融科技系统或整体的解决方案，可以在风控、产品设计、服务、运营、销售等方面全方位改善中小银行的运营效能，让获客、留存、活客都更加智能化。

事实上，除了直接输出能力或金融科技解决方案，铜板街所积累的客户优势也可以通过导流的方式直接输送客户给银行。目前，已经有一些先行者和铜板街一起创造了典型案例。例如，众邦银行在铜板街平台推送的“众邦宝”服务就受到了客户的热情追捧和广泛好评。此外，考虑到小微需求的碎片化特征，铜板街还积累了丰富的小微客户账务服务体系。它不仅提供个性化的业绩诊断服务，还能据此提出相应的改进建议，推介更为合意的资产列表，让小微客户的资金更小额分散，更稳健。这无疑会提升客户的体验。