互联网金融：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》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。”