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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等都在迫使这个古老而稳定的行业发生变革.

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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.


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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 重来,建立新的核心系统反而更高效.”

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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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