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2021-07-14 08:43:49
金融云實現從“數字化”到“數智化”轉型有待時間檢驗
2021-07-14 08:43:49 來源: 北京商報
作為云計算技術在金融行業(yè)的重要事件，金融云是推動金融行業(yè)進行數字化轉型的關鍵驅動力。未來金融云如何助力銀行深度聯結產業(yè)生態(tài)，實現從數字化向數智化的轉變?7月13日，在“2021京東云峰會”金融云專題論壇上，京東集團副總裁、京東科技金融科技群總裁李波，中國銀行業(yè)協(xié)會首席信息官高峰，中國信息通信研究院云計算與大數據研究所副所長栗蔚，普華永道管理咨詢金融行業(yè)主管合伙人王建平對這些熱點話題一一進行了解讀。
金融云助力、推動銀行轉型升級
如今，云計算、人工智能這些前沿科技正在驅動著金融行業(yè)向數字化轉型與升級。未來的五年、十年，科技與金融該怎樣融合?栗蔚在演講中表示，金融機構的數字化轉型不能一蹴而就，需要從戰(zhàn)略、架構、技術、業(yè)務四方面全面推進，實現技術和業(yè)務的深度融合，從而更好地服務客戶，實現可持續(xù)的新增長。在轉型過程中，金融云作為一個強大抓手，能夠助力全面釋放金融服務業(yè)務的創(chuàng)新動能，推動金融機構經營模式向標準化、精細化轉變，進而驅動金融機構的數字化轉型。
2016年，原銀監(jiān)會在“十三五”發(fā)展規(guī)劃監(jiān)管指導意見中指出，在“十三五”期間，銀行業(yè)金融機構要深入貫徹落實《國務院關于促進云計算創(chuàng)新發(fā)展培育信息產業(yè)新業(yè)態(tài)的意見》，積極開展云計算架構規(guī)劃，制定云計算標準，聯合建立行業(yè)云平臺。
在監(jiān)管層面對銀行業(yè)提出“上云”要求后，金融業(yè)“上云化”已成為一條新的賽道，一些國有大行已經早有布局，例如，建設銀行發(fā)力的重點是構建公有云服務;中國銀行則將目光轉向私有云，架構私有云平臺;農業(yè)銀行亦提及搭建架構云平臺建設。
李波認為，“當前，數字化已經到了一個更加寬廣的發(fā)展空間，未來金融云所能提供給客戶的價值，不僅是云產品，更是與業(yè)務生態(tài)乃至產業(yè)生態(tài)深度融合的商業(yè)價值。金融云+產業(yè)云的聯結，將幫助金融機構實現可持續(xù)增長的數字化轉型，開啟金融數智化的新紀元”。
作為典型的地方性城商行，寧波銀行遠程銀行部總經理周俊提出了他的見解，他認為，銀行數智化轉型應靠數據支撐決策，用數據輔助管理;向以用戶和場景為中心的運營模式轉變;打造“線上化+移動化+智能化”非接觸服務;推動“企業(yè)-政府-銀行-客戶”生態(tài)體系的協(xié)同共建;建設“數據+技術+場景”三位一體的智能風控體系。
人才儲備、技術能力仍有待突破
雖然商業(yè)銀行在“上云”平臺搭建上有所突破，不過多位與會嘉賓也提到，如何用好金融云真正實現從“數字化”到“數智化”轉型還有待時間的檢驗。
蘇寧金融研究院高級研究員孫揚指出，當前銀行數字化轉型的趨勢為，中臺建設提速，從相關案例來看，數據中臺、AI中臺、業(yè)務中臺已成為好幾家銀行共同的戰(zhàn)略。中臺建設可以提升開發(fā)和部署的敏捷度，降低迭代成本。此外，借助數字化，銀行加速進入政務領域、產業(yè)鏈領域，跨域融合成為銀行數字化轉型的戰(zhàn)略必殺之一。同時，數字化轉型開發(fā)的非貸款綜合金融服務，比如代銷、托管、支付結算、財富咨詢顧問等，可以貢獻非息差收入。
那么，從數字化到數智化到底有什么不同?高峰認為，首先要做到整個商業(yè)模式的邏輯進行重構，而且一定要用數字模式去做。“一些銀行天天在說數智化轉型，有多少標簽?有多少畫像?有多少模型?多少產品能夠服務數據化?其次，通過科技戰(zhàn)略和頂層設計推進云的架構的落地，包括IT體系治理、云計算的管理以及云計算自主可控的能力。銀行首先要用數字化的思維進行轉型，最后才能過渡到整體運營方案。”高峰說道。
在銀行業(yè)資深觀察人士蘇筱芮看來，銀行從數字化到數智化轉型發(fā)展存在的問題有三大方面，組織架構僵化，無法最大化發(fā)揮數智化背景下的人才活力與組織效率;業(yè)務類型陳舊，把數智化單純視為傳統(tǒng)業(yè)務的線上化，沒有對市場需求進行深入研判;技術不夠過關，包括自有科技人才儲備不足，網絡安全防護能力不足等。數智化轉型是銀行適應數字經濟時代發(fā)展自上而下的一場變革，應當從頂層架構切入，打破舊有思維僵局，將市場需求的洞察與技術能力的夯實有機結合起來。
王建平則提到，“所有內容背后的核心就是數據!”他強調稱，當前監(jiān)管機構對商業(yè)銀行的數據越來越重視。銀行到底有多少數據，銀行自身并不明晰，例如上游、下游、物流、交易、資金，所有鏈路的數據如何使用?數據人才也非常稀缺，這些對銀行真正實現數據驅動經營會帶來很大的挑戰(zhàn)。
如何解決數據問題?王建平進一步指出，數據共享很重要，他介紹稱：“銀行部門和部門之間的數據壁壘很高，比如信用卡的數據不愿意給零售部門、公司部門的數據不愿意給交易銀行，而普惠金融部門又想拿到交易銀行的數據難度也很大。對銀行來說，可以通過數據資產體系形成內部定價機制，或者按照收益分成，這樣數據之間的共享就能夠慢慢地實現。”
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