银行发展靠数字化？银行人告诉你这是多么必要！
随着银行业务形态的增多、体量的变大，系统规模快速扩大，每天产生的数据信息呈几何式增长，其中包括大量的客户数据、交易数据和运行数据等。这些信息数据量十分巨大，且具有非常大的潜在价值，也是大数据应用的基础来源。但却分散在各个中心服务器或者设备的不同位置，对运维数据的统一管理、监控、信息挖掘变得越来越困难，也使得运维工作量越来越大。因此必须借助一定的手段和方式，增强数据治理和全面分析的能力，化被动运维为主动运营。
数字化转型的本质：数据流动的自动化
信息技术爆发式进步对商业银行的本质影响，是将商业银行置于不确定性的环境中。数字化直接拉近了银行与客户之间的距离，在竞争激烈的互联网环境下，银行必须在金融交付方式上满足客户个性化需求，以此获取、激活并黏住宝贵的客户资源。在数字时代，银行必须以有限的人力、财务、研发等资源，以创新的金融服务快速响应客户不确定的金融需求。对于任何一家银行来说，资源都成了最为紧缺的要素，只有提高资源的配置效率，才可能缩短产品研发周期、提升服务体验、敏捷预测金融需求等。因此，在不确定性的环境中，银行竞争的核心就是资源配置效率的竞争。
资源配置的背后，是银行在研发、设计、交付、定价、客服、营销等每一个环节的决策。在数字时代，决策是否智能，决定了资源配置效率的高低。此处“智能”，是指一个主体对外部市场环境的变化作出响应的能力。以智能制造为参考，美国NSIT强调智能制造解决的三个基本问题是：差异性更大的定制化服务、更小的生产批量、不可预知的供应链变更，其本质就是响应外部环境的不确定性变化。
银行的智能决策，不仅仅是物理世界中看得到的机器设备自动化，还表现为虚拟世界中看不到的数据流动的自动化。数据流动的自动化要求实现“五个正确”，即把正确的信息，在正确的时间，用正确的方式传递给正确的人，以此为依据作出正确的决策。例如，客户需求信息被采集之后，在银行的经营管理、产品设计、体验设计、产品研发、产品测试、产品维护等每一个环节流动，信息不断被加工、处理、执行，进而实现在正确的时间将正确的数据以正确的方式传递给正确的人和机器。正是信息技术、物联网、大数据等数字科技的进步，保障了数据流动的自动化，从而帮助银行构建更加高效、低成本、精准、科学的智能决策体系。
基于以上分析，商业银行数字化转型的根本动机，是以数据流动的自动化来化解复杂环境的不确定性。传统机器设备的自动化替代了体力劳动，数据流动的自动化则替代了脑力劳动。判断银行内部决策是否智能，就是看在数据流动的每个环节，是不是需要越来越少的人参与。基于智能决策的要求，数据流动的内涵也有了巨大的变化，过去的数据流动是基于文档的流动，今天的数据流动是基于模型、风控、反欺诈、交易要素的流动。因此，商业银行数字化转型的本质可以定义为：在“数据+算法”定义的世界中，以数据流动的自动化化解复杂系统的不确定性，对外部的环境变化作出高效响应，最终目的在于提高资源配置的效率。
商业银行数字化转型可以划分为需求端、供给端、供需端、数据价值四个层面。在需求端，银行不再基于相对确定的需求来实现低成本、高效率，而是基于更加个性化定制、碎片化的不确定性需求，进行商业模式创新（包括业务创新、产品创新、商业模式创新、组织创新）。在供给端，面向流程、面向局部的封闭技术体系已不够，需要构建一个面向角色、面向场景、面向需求、全局优化的开放技术体系。在供需端，交付软硬件不再是全部任务的结束、而是运营工作的开始，和客户一起运营为客户的客户提供更有价值的解决方案。在数据端，围绕数据价值实现层面，包括业务数据化和数据业务化两个层次，即在数据底座之上，基于客户实时需求，利用基于云的技术中台、业务中台、数据中台快速构建与迭代解决方案。
商业银行原有技术体系复杂，在实现数字化转型时，必须解决原有架构体系向新架构体系迁移的问题。以工业互联网为参照，工业互联网把工业的技术、经验、知识、最佳实践等封装为各种各样的组件，通过提高共性技术知识的沉淀与复用水平，重构工业知识创造、传播和应用的新体系，降低了创新的成本和风险，提高了研发生产服务的效率。
不要畏难、不要排斥移动互联网时代带来的变革，这虽然是一个看上去很糟糕的时代，但这也一定是一个最好的时代，张开双臂去拥抱这个时代，做好数字化转型升级，为银行业即将迎来的金融快速发展打下基础。
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