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銀行業應該是大數據時代最激進的行業之一:互聯網金融讓金融邊界的日益模糊、移動智能帶來的產品服務轉型和升級需求,利率市場化等帶來的新競爭和成本壓力等都在迫使这个古老而穩定的行業發生變革.

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而“變革”的核心似乎都在指向大數據:以高質量的數據和強大、穩定的數據分析能力為基礎,開發出豐富的數據應用,對客戶提供智能和针对性服務、對內完善風險評估和控制體系,都是銀行業迫在眉睫的任務,但銀行業人士談到大數據時,依然言辭謹慎.

民生銀行總行科技部總經理牛新莊對《二十一世紀商業評論》表示,民生銀行的大數據平臺很難一蹴而就:2013年建設數據標準和大數據基礎平臺,在其基礎上,2014年建設一個實時的數據集成平臺,為全行提供高速便捷的數據處理引擎,2015年的預期是建立完備的企業數據服務,支持智能化的服務.牛新莊在聊到對民生銀行大數據平臺的期待:“穩定、高效、可見、可管、可計量”中,穩定依然是占據了最重要的位置.銀行業對“創新”似乎并不如互聯網企業那么熱衷,而這很難單一歸結到傳統行業理念的保守.

一方面,這和銀行業本身的特質有關——最基礎的數據底層架構思路就和互聯網企業有很大不同.以阿里為代表,其早在2008年就開始設想“去IOE”(擺脫IT部署中對IBM小型機、Oracle數據庫以及EMC存儲的過度依賴),以解決成本、服務響應等問題,并且能夠擁抱移動互聯和云計算的新一代基礎架構.但在牛新莊看來,互聯網行業的創新并不意味著可以直接復制到傳統銀行業:“我們在很多方面的要求并不一致,比如銀行對賬務一致性的要求十分苛刻,從用戶的角度看,如果賬務有問題,那么很容易對銀行產生不信任感,相對而言,業務暫停幾分鐘的容忍度可能更高一些.因此,我們內部的網站、OA系統甚至民生的電商平臺可以學習阿里的架構,但最核心的傳統業務依然是傳統架構.”

此外,銀行業也要面臨大數據時代的“數據通病”:尽管提供解決方案的企業鼓吹“非結構化”數據(如每天在社交媒體和智能終端誕生的大量信息),也在不断推出采集信息的解決方案,但對企業而言,整合內部數據和打通外部數據仍是目前最基本的兩個問題.


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這也是牛新莊持謹慎態度的原因:“首先还是把銀行內部的數據整合在一起,而过去數據都是一段段的,分裂的,而這首當其沖的問題又是內部數據標準化,這又會涉及到非常多的細節問題,比如过去的數據里日期的格式就是各式各樣.從这个角度來說,把老系統 重來,建立新的核心系統反而更高效.”

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而即使銀行內部的數據整合成功,但把數據放到消費者的消費環境上看,銀行內部的數據也是分段的,牛新莊說:“比如你在銀行里有一個賬戶,有很多消費記錄,这个賬戶和淘寶賬戶關聯了,因此在理論上把銀行的數據和淘寶消費數據關聯起來是最理想的,但淘寶不可能把數據給銀行,同理淘寶也看不到銀行賬戶这个人的存款和信用記錄.”

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