大数据激荡银行

银行业应该是大数据时代最激进的行业之一:互联网金融让金融边界的日益模糊、移动智能带来的产品服务转型和升级需求,利率市场化等带来的新竞争和成本压力……都在迫使这个古老而稳定的行业发生变革。而“变革”的核心似乎都在指向大数据:以高质量的数据和强大、稳定的数据分析能力为基础,开发出丰富的数据应用,对客户提供智能和针对性服务、对内完善风险评估和控制体系,都是银行业迫在眉睫的任务,但银行业人士谈到大数据时,依然言辞谨慎。

  民生银行总行科技部总经理牛新庄对《二十一世纪商业评论》表示,民生银行的大数据平台很难一蹴而就:2013年建设数据标准和大数据基础平台,在其基础上,2014年建设一个实时的数据集成平台,为全行提供高速便捷的数据处理引擎,2015年的预期是建立完备的企业数据服务,支持智能化的服务。牛新庄在聊到对民生银行大数据平台的期待:“稳定、高效、可见、可管、可计量”中,稳定依然是占据了最重要的位置。银行业对“创新”似乎并不如互联网企业那么热衷,而这很难单一归结到传统行业理念的保守。

  一方面,这和银行业本身的特质有关——最基础的数据底层架构思路就和互联网企业有很大不同。以阿里为代表,其早在2008年就开始设想“去IOE”(摆脱IT部署中对IBM小型机、Oracle数据库以及EMC存储的过度依赖),以解决成本、服务响应等问题,并且能够拥抱移动互联和云计算的新一代基础架构。但在牛新庄看来,互联网行业的创新并不意味着可以直接复制到传统银行业:“我们在很多方面的要求并不一致,比如银行对账务一致性的要求十分苛刻,从用户的角度看,如果账务有问题,那么很容易对银行产生不信任感,相对而言,业务暂停几分钟的容忍度可能更高一些。因此,我们内部的网站、OA系统甚至民生的电商平台可以学习阿里的架构,但最核心的传统业务依然是传统架构。”

  此外,银行业也要面临大数据时代的“数据通病”:尽管提供解决方案的企业鼓吹“非结构化”数据(如每天在社交媒体和智能终端诞生的大量信息),也在不断推出采集信息的解决方案,但对企业而言,整合内部数据和打通外部数据仍是目前最基本的两个问题。

  这也是牛新庄持谨慎态度的原因:“首先还是把银行内部的数据整合在一起,而过去数据都是一段段的,分裂的,而这首当其冲的问题又是内部数据标准化,这又会涉及到非常多的细节问题,比如过去的数据里日期的格式就是各式各样。从这个角度来说,把老系统推倒重来,建立新的核心系统反而更高效。”

  而即使银行内部的数据整合成功,但把数据放到消费者的消费环境上看,银行内部的数据也是分段的,牛新庄说:“比如你在银行里有一个账户,有很多消费记录,这个账户和淘宝账户关联了,因此在理论上把银行的数据和淘宝消费数据关联起来是最理想的,但淘宝不可能把数据给银行,同理淘宝也看不到银行账户这个人的存款和信用记录。”
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