以往我们大家都认为银行业本身就是从事大数据的，包括全球非常著名的银行，在大数据上都有非常多的实践。但是另一方面，不管银行自身有多少数据，许多数据应用的困惑任旧存在，这是时代衍生的特点和现象。从数据应用出发，大数据既是风控的视角，也是转型的视角。

  自从大数据概念开始兴起，数据体量逐年攀升，近十年来银行业围绕着大数据在转型改革上做出了许多探索。但是受限于银行经营事物的规模，始终有一个焦虑感。从银行创新来说，近年无论是从思想上还是实践上都做了很多创新，但还是感觉无法适应自身需求，这取决于外界环境的变化和经济社会的发展——近十几年高科技背景下的不断迭代，外界环境发生了巨大的变化。首先就是客户属性发生明显的变化。两三年前总感觉C端的用户在互联网化，现在B端用户也在不断的互联网化；因为客户改变，金融机构服务客户必然就会改变。其次是金融供给过剩，现在看得比较多的是金融机构，银行是其中的一个组成。从银行内部的销售数据分析来看，柜台的客流量在明显的减少。

  在新形式的要求下，科技金融应运而生，形成了新的管控平台。以前金融管控方面工行规模较大，招商起步比较早，中信是国家给的牌照，这些都可接受。但是最近几年以科技为背景的金融科技管控平台不断出现，使得金融管控引入了科技和金融两个角度，其中平安是一个很典型的代表。这些管控机构出现，使得整个市场被横向的切割。

  不同的金融机构之间、不同的银行之间，在科技金融的应用上千差万别。从科技领域上看，4000多张银行牌照的数字风波，是跑在前面的集团军，跑在后面的会越来越大。

  无论是金融化还是科技化，两个纬度都在不停的变化，但这些外界环境的变化是过去十几二十年稳定上升不太明显，这也是我们焦虑的地方。

  转型在金融化上是一种视野，是很难超越的。可以预先知道的是科技化是尽量的领跑，金融化是尽量的跟跑。信息技术对金融的敏感性非常强，每一次信息技术出来都在跳跃，电话、电脑、区块链都在跳跃。从金融纬度上看到，这些年并没什么大的风险——除了08年美国次贷危机——之后并没有大的风险出现；但是在信息技术上近年来可谓是风起云涌，现在的风险都是科技化进入，而非金融化进入，这是很明显的趋势。

  科技对金融影响当前最有代表性的就是网络技术。互联网是生产关系，其本身并没有带来跳跃。例如滴滴打车经过重新组合产生了新的变化，从互联网金融监督管理角度看，这种变化呈现出一个部分平衡的态势。另外我们正真看到在互联网金融里面帐户、虚拟帐户、贷款、在线交易、互联网金融复杂的对公业务都在迅速的互联网化，并且模式已经成型，这就是一种新的生产关系。所谓科技化是对新的生产关系，嫁接这些关系的杠杆才能脱颖而出。怎么把科技摆在第一位？怎么看大数据？是当前转型一个很重要的角度。

  目前很多银行去都是全功能银行，各式各样的功能都是齐备的，甚至还在扩展。但是全功能银行意味着要有牌照，还要重资产。在新的监管理念下，重资产就意味着重资本，他两一一对应。银行从业人员都知道资本的充足率大概补充两三年时间，但是资本有0.7、0.2的银行出来，他资本补充是每个季度一次，这种重资产是走不了。所以随着资本收益、资本回报率下降，资产和资本的循环很难形成。

  目前许多银行为摆脱重资产的现状，采取了次重资产加人才的方法，一部分银行尝试向交易银行家角度转型，再发展就是成为轻资产+科技的现代科技银行。当然科技银行之外，一些银行可以走得更远，譬如平台银行，即建设网点，在某个在线的流量下创造自己的流量客户，形成服务客户嫁接别的金融机构的桥梁。最终平台银行可以转变成为自金融的平台。

  自金融可能是科技金融演绎的一个必然选择方向。比如企业财务公司就是自金融，财务、供应链都是自金融；虽然目前金融设施并不能支撑科技银行更进一步的发展，但是越发展银行的经营模式越清晰，这些显然都跟金融科技、数据、数据应用的方式、选择的模式是相关的。

  金融科技的“四化”作为一种创新、一种方向很难讲好与坏，只能讲谁跟这种创新方向相契合。就目前来看，这“四化”是对于简单易行的商业转型比较适用，即怎么样让一个银行为卖变为买的银行。

  首先，负债端的互联网化。这一点不需要讨论，只不过我们现在看到银行的负债端的互联网化还没有做得这么完美，现在负债端真正做得好不多。作为银行人财物什么都不缺，但是为什么次端银行做得不好？这是一个需要反思的问题。任何一个机构再厉害，在这个时代都要适应合纵连横的趋势。你的业务边界一旦划出这个银行，对一个陌生用户进行15秒的贷款判断，这个数据就不是银行的数据。我们现在在银行的互联网化上，最核心的还是没有走出一个小我的超越。得到结论是，负债端的互联网化是必然的选择。

  其次，帐户支付端的区块链化，对于中小银行是好东西。比如说两个银行在网络上吸纳存款，一个是工行，一个是某某村镇银行，一个客户很显然不会选择村镇银行。所以村镇银行要走出来，要找到自我征信的技术。

  第三，管理大数据化，包括怎么样在精准营销、在线风控、数据管理上实现突破？这些是银行必须面对的问题。“四化”是比较简单易行的方法，其实都能够找到比较简捷的对应方案，例如怎么样资产证券化、怎么样VBO的应用，区块链怎么连接等等，针对这些方案都有成熟的应用案例。

  第四，资产证券化。目前建设资产证券化云数据库，怎么做数据量是有限的，不管怎么做要想产生一个在线的、计时的评级机制很难，因为这一定是社会多维度的集合所在。因为资产证券化是我们做基层的技术，不是算法复杂，是链条太长。怎么样让成本降低？很显然需要平台化、需要多方参与的逻辑。

  VBO的应用。关于互联网化还有一个概念很重要，就是VBO这个概念。LNEDINGCLUB本身不是持牌银行，它是在线做贷款的，背后有银行。但是背后的银行怎么不自己干？因为LNEDINGCLUB一类的机构跟市场更贴近，能找到最佳解决方案。这也从某一种意义上证明我们做银行的，需要对直销银行的概念进行思考；客观讲银行的互联网化就是直销银行，但是以职能投入的模式还是理财超市的模式目前还未解决。

  区块链。区块链也是一种自我征信的方法，其实在资产管理办法实现以后，这个是优势存在。它使得银行不再代表国家信息化而是一个企业，从这个层面出发累思考怎么自我征信很重要。好在这个时代给一些技术方案，使得中小企业在这方面实现自我突破。我们做了一些探索，可以说已经初具成果，例如贵阳发布的票据链。

  第一个特征就是外部化，如果不认可外部化大数据就不用谈了。尤其是对于银行从业者，我们自己的数据到底够不够？这个是一个非常需要思考的问题。因为这个时代的要求已经跃升为秒级，如果一个陌生客户找银行来贷款，只有一次见面机会。如何能在在十几二十秒内判断贷不贷？贷多少？这个数据显然不是银行的。要在网络上做一个客户，而客户不知道是从哪里来的。如果只需要在线的数据判断，这显然一定是个外部机构。

  第二个特征是动态化，因为数据是有生命的。数据仓库是在互联网化之前比较优秀的数字管理模式，现在看来已经不符合标准要求。现在如果数据不经过模型化、算法处理，这个数据就毫无意义。在不开放的平台上，这个数据模型不可能好，因为数据模型需要大量实践才能打磨出来。这些特征决定了现在的数据平台需要要跟各方互动、要不断的调整自我，这才是一个好的大数据的应用模式。

  所以从这个视角看问题，我想银行的人财物的积累找到一个好的方法是不难的，这里面有好的实践，一些具体的架构、系统的选型都是不难的。核心的是怎么跳出小我、找到大我，这是一个数据的时代。

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