银行业经过近一千年的发展，逐渐细分形成了商业、零售和投资流等现代银行。然而，随着开发银行的出现，不断变化的全球商业格局又将银行业带入了一个新时代。此类银行的宗旨是为一个国家或地区的经济发展提供金融和专业建议。因此，对于开发银行而言，除了拨付资金或者提供咨询服务外，银行还要担负更多的职责。在经济发展方面，要达到客户根据所获得的贷款或咨询服务拟定的指标或检查点。
开发银行的不同之处
虽然数量不多，但开发银行具有巨大的价值创造潜力。与同行相比，这些银行服务的最终客户是一个国家或地区，其流程相对不稳定，调动的资金量也大得多。在当前形势下，开发银行的日常运营面临多种挑战。其中包括：
- 所实施项目的资金由若干捐助者支付。需要计算所实施的项目在哪些地方存在一次性障碍，以及在哪些地方需要映射到整个项目，哪些地方又要映射到特定的捐助者。
- 项目活动应与联合国可持续发展目标（SDG）规定的各种经济指标保持一致，所以，需要找到一条更经济的实施道路。
- 在对各种活动进行手动分组时，涉及各个业务部门相互协作，并要按照用户需求，推送诸如财务、地理位置、经济指标以及其他方面的数据。
克服障碍
要获取正在实施的项目的准确信息会涉及一系列复杂的机制。它需要各个部门通过一个共同的门户进行协作和合作，而这又涉及到庞大的IT成本。
下面是关于如何以最少的资源和基础设施克服上述挑战的几条建议：
- 首先，要将各个区域或部门及其各自的经济目标进行分组封装。这需要利用分类法知识，以通过关键字或短语对多个实践领域进行分类和融合。当某个项目或活动中出现一组关键字时，应能够调用相应的领域或部门。一旦实践领域被整理出来，其他的几套分类就应该被合并。这涉及对经济目标、与气候变化相关的活动以及可持续发展目标的关键词进行校准。此举具有事半功倍的作用，它为开发银行制定出分类明晰的流程，只需查看分类表就能轻松应用合理的流程。
- 封装之后，应根据可用信息获取融资和地理分区。这样一键就能访问整个项目或交易的数据。
- 应使用人工智能（AI）进行数据提取，以确保提取到与设定的目标和分类法相关的所有关键字。然后，通过创建精心设计的流程图，提取到的关键字将成为人工智能工具与输出之间的接口。这将有助于以更高的准确性生成最终报告，同时让人们参与其中。
- 应为能够轻松完成上述步骤的人员配置合理的资源，以便能够在云端提供一键式报告，供利益相关方尤其是银行的高级管理人员随时随地访问。这样一来，在开始实施各种活动之前，就能够获得项目所需的启动信息。
每家开发银行都要根据自身的业务战略和要求，制定适合自己的流程。改变核心运营模式的做法既不可行，也达不到想要的成效。但是，通过搭建一个集中式的门户，将各个单位以及各种资金、目标和位置囊括到一起并进行分组和组织，会有助于解决许多复杂问题。利用这些做法，发展银行可以提供全天候的运营支持，而无需雇用承包商进行数据提取。处理后的信息可以使用云解决方案进行存储，以供利益相关方随时随地访问。同时，还可利用人工智能、认知思维或机器人流程自动化（RPA）等工具对基于决策的分析过程进行自动化。
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