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中国金融信息中心|未来银行之路：交行行长刘珺谈“金融科技”的重塑力( 二 )


同时 ， 传统金融的集中式也势必将走向分布式 ， 传统的系统观念也将逐步转向更加开放的架构观念 ， 搭建银行企业级架构 ， 构建灵活配置的产品和服务体系 ， 通过具有更高透明度、更强包容性的协议 ， 将信任风险最小化 ， 市场参与度最大化 ， 从而以类似乐高积木的方式形成多元化应用并存共生的生态体系 。
重塑价值曲线
传统企业的价值曲线以“资产负债表”为载体 ， 数字化转型则更加强调数据这一新的生产要素对新经济的发展所产生的巨大推动作用 ， 也对银行推动数据资产化提出了新的要求 。 银行不仅要管理传统意义上的资产负债表 ， 更要建立并有效管理“数据资产负债表” ， 让数据的来源和运用同样构成新经济资产负债表的驱动因素 。 当前 ， 数据采集、存储、处理的资源成本和人工成本快速增长 ， 银行必须利用大数据分析、人工智能等科技手段 ， 做好数据资产的梳理整合 ， 丰富和发展内外部各种数据源 ， 做好数据的经营 ， 才能让数据负债转化为价值资产 。 银行更要加强数据全流程、深层次的分析应用 ， 让数据贯穿于业务经营的方方面面 。 要以数据为支点撬动原有业务流程、运营模式和管理方式的转变 ， 真正实现客户服务“千人千面、极致体验” ， 内部运营“高效集约、灵活便捷” ， 经营管理“精准定位、精细操作” ， 助力银行突破发展瓶颈 ， 挖掘出资产负债表中新的可持续、差异化发展优势 ， 并以此建立适应新经济发展业态的价值模型 ， 开启新的价值增长曲线 。
【中国金融信息中心|未来银行之路：交行行长刘珺谈“金融科技”的重塑力】 重塑技术架构
银行的技术架构始终应随经营模式、展业方式的变化而变 ， 在底层 ， 将通过盘点整合客户、业务、渠道、产品等原有的结构化数据、结合客户手机银行浏览日志等非结构化数据 ， 以及政府等机构合作获取的外部高价值数据 ， 形成海量的数据湖 ， 并通过标准化、可扩展的数据治理整合 ， 盘活数据资产 ， 形成企业级数据模型 。 在中层 ， 将依托高性能分布式云计算平台的能力 ， 形成具备大批量高吞吐计算能力以及高速实时计算能力的计算平台 ， 既能支撑数据统计、业务与监管报表等传统批量应用和客户360度视图等新兴数据应用 ， 又能为业务提供实时营销、个性化推荐、风控防欺诈等灵活定制的实时决策能力 ， 实现数据价值 。 在上层 ， 将面向业务整合、战略定位统筹企业级架构 ， 以模块化、组件化的方式推进各种产品和服务需求的敏捷迭代 ， 助力智能化、场景化、线上化的业务应用能够随时随地响应外部的金融需求 。
值得一提的是 ， 雾端计算和边缘计算正在逐步成为银行数据体系发展的又一个热点 。 通过将数据的存储和计算部署在雾端和边缘端 ， 有助于减缓云端的压力 ， 为用户提供更为快速及时的响应 ， 降低数据传输、数据集中存储、数据集中计算和数据回传等环节中的服务器、带宽等诸多成本 ， 实现储存力和算力的分布和使用投入产出最优化 。 同时 ， 在雾端、边缘端直接汇集和处理敏感数据 ， 如身份信息、银行账户、社交信息、地理位置信息、交易信息、上网记录等等 ， 取代原先上传至各类服务提供商的数据中心处理做法 ， 可更好地满足国家网络安全以及用户个人隐私的要求 。
在数字经济时代 ， 在“一切皆互联”的第四次工业革命时代 ， 金融与科技一定会融合并进 ， 数字之于金融是血液；数字化之于金融 ， 是基因；科技之于金融 ， 不是简单的赋能或催化 ， 而是重塑和哺育 。
本文来源：交通银行、办公室（企化部）、金科部
编辑：张亚军、唐汤健
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