“一些银行坐拥海量信息，但由于数据割裂、缺乏挖掘和融合贯通，而患上数据 贫血症 ，”上海新金融研究院（SFI）理事长、中国工商银行原董事长姜建清近期发表了题为“数据化、信息化时代的银行业变革”的演讲。

姜建清认为，目前社会对银行的传统认识有所改变，银行原有的规模、地域、网点等优势正在减弱，而不适应数据信息时代生存环境的银行将成为竞争的失利者。

怎么才能治愈数据贫血症？姜建清开出的药方是，要建设信息化银行，着眼银行资产管理和风险控制的信息化能力建设，同时注重大数据和智能化在资产管理和风险控制领域的运用。

以下是姜建清的发言原文，原标题是《数据化、信息化时代的银行业变革》。

银行固有优势正在减弱

当前世界经济正在艰难复苏中，政治经济形势异常复杂，经济结构大幅调整，新旧动力衔接不顺，金融市场波动加剧，金融监管更趋严格，货币扩量导致流动性宽松，利差继续收窄甚至负利率推出，对全球银行业形成资产质量下行、收入盈利下滑的巨大压力，导致银行业的经营模式和竞争格局正在深刻变革中。为应对经济周期、行业周期叠加影响，全球不少国际金融机构采取出售资产、收缩规模、减员撤点等措施，以求渡过发展低潮期，满足资本需求和维系盈利能力。在经济全球化时代的中国银行业，不可能独善其身，也面临着盈利增长率陡降和不良资产急升的挑战。

在诸多挑战之中，银行业还面临金融数据化变革的新周期。以云计算、互联网、移动化、区块链和人工智能为代表的金融科技风起云涌，并迅速向金融领域渗透融合，金融脱媒和利率市场化加速演进，银行业务结构调整和行业跨界竞争加剧，出现了融资脱媒和支付脱媒的新环境、新格局。

社会对银行的传统认识有所改变，银行原有的规模、地域、网点等优势正在减弱，银行市场正在分化和快速演进，传统关系正在破坏。消费者较大程度地掌握了信息的主动权，他们主动地寻找自己想要的产品和服务，不那么忠诚自己的开户银行，也不一定听从银行销售的引导，有些客户掌握的信息甚至不比银行销售人员少。正在到来的数据化时代对银行的固有观念、商业文化和经营模式加以颠覆，它将导致市场格局的再次变化。银行发展模式必须不断调整优化，不能形成思维方式，经营模式的路径依赖，不适应数据信息时代生存环境的银行将成为竞争的失利者。

现代社会是信息社会，信息技术是社会发展进步的重要推动力。银行业作为技术和知识密集型行业，始终站在了信息技术应用的前沿领域。21世纪以来，我国主要大型银行先后完成数据大集中和综合业务系统建设，信息化水平跃上了一个新台阶，取得了长足进步和显著成就，大幅提升了创新发展和综合竞争实力，实现了数据集中化、运营集约化、管理现代化和服务电子化。可以说没有信息技术的巨大进步，就没有今天中国银行业举世瞩目的成就。目前中国的银行信息化建设已近尾声，必将加速进入信息化银行建设的崭新时代。通过信息化银行建设，实现数据技术与经营管理的高度融合，才能打造银行不可复制的核心竞争力，重新塑银行业的经营模式和发展方式。

在肯定中国银行信息化建设取得重大成就的同时，也要看到，由于中国银行业信息化建设是分步骤、渐进式的，许多系统以复制手工操作的思路来设计和开发的，系统之间存在专业分割、标准不一、关联复杂、流程过长、运行成本高等问题。

随着银行规模的持续扩张以及国际化、综合化的发展，数据信息部门化、各自为战、传导迟缓、反应迟钝等“数据病”越来越明显。一些银行坐拥海量信息，但由于数据割裂、缺乏挖掘和融合贯通，而患上数据“贫血症”。

从银行信息化到信息化银行

全球和中国银行业一贯重视对信息化银行建设的投资，但成功的关键更重要是在于信息化银行建设的正确理念、战略和实施。从银行信息化到信息化银行，不是简单的数据技术升级和应用范围扩大，而要在银行信息化的基础上，实现信息的“融会贯通”，进而推动银行经营管理质态发生根本性改变。信息化银行的突出特点可以概括为八个字：集中、整合、共享、挖掘。

一是运营集中。作业模式工厂化、规模化、标准化，业务集中处理、前中后台有效分离及各类风险的集中监控。目的是提高质量效率，降低成本，控制风险。

二是系统整合。建立IT中枢和架构统一化，系统互联互通高效化，破除数据信息孤岛。目的是使经营管理灵活协调，市场客户响应快速及时。

三是信息共享。形成便于检索的数据共享平台。目的是提高信息的可用性、易用性。

四是数据挖掘。通过对数据收集、储存、处理、分析和利用，使用先进的数据挖掘技术，使海量数据价值化。目的是据此判断市场、发现价格、评估风险、配置资源，提供经营决策、产品创新、精准营销的支持。信息化银行建设的成功实施会使银行间出现竞争力的“代际”差异，赢者会持续保持战略优势。

信息化银行建设应从平台、数据、金融三方面入手。

首先是要建立起高效的信息平台。不仅要成为金融服务提供商，还要成为经济体系中重要的数据服务提供商，通过经济活动各个环节的交易信息、金融信息、物流信息等信息资源的积累，利用大数据处理和数学建模分析，发现市场潜在的金融需求，从而更有针对性地为客户提供金融服务。

其次是要打造完备的数据基础。把数据仓库构建好，包括对各种结构化、非结构化数据进行挖掘分析，将数据作为判断市场、精准营销、发现价格、评估风险、配置资源的重要依据，实现数据共享。

最后商业银行要主动融入互联网的金融变局，吸收信息技术创新发展成果，推进金融产品和服务的创新。借助大数据技术强大的数据分析能力，推出新产品、新服务，延伸服务范围，有效提高在传统业务模式下容易被忽视的长尾客户的服务供给，有效提高客户的金融服务体验，促进金融体系运作效率的提升。

未来着力大数据和智能化应用

信息化银行建设的核心在于银行资产管理和风险控制的信息化能力建设。资产转化功能是金融企业其最核心功能，即实现资金在时间、空间、规模等维度上的转化。资产转化的全过程都伴随着风险，从目前多发的信用风险状况，反映出传统的信贷管理方式和现有的数据信息能力都已经不足以防控风险。如，无法及时和准确把握资金流、物流、信息流；社会征信碎片化和缺乏共享；无序竞争、多头授信和数据割裂，放大信息不对称；一些企业利用数据信息不对称，屏蔽信息、假造交易；由于失信普遍，银行担忧受骗，形成当铺文化，徒增社会交易成本，甚至造成劣质企业驱逐优质企业，形成恶性循环。

大数据和智能化在资产管理和风险控制领域的运用是未来商业银行和其他金融机构的攻坚点。随着社会经济活动的广度和深度发生变化，银行的风险控制必须提升到新阶段。大数据不是抽样，而是通过模型导入全数据来做交易习惯分析，从超越习惯的异常现象中发现风险。要强化对信息维度、来源的研究分析，细化到行业、区域、个人、对手、产品、交易、时间、内容等。利用政府和中介组织、企业间、商圈的交易详细数据，结合社会失信、违约、违法数据，解决好数据源的可得、可靠、准确、及时。数据历史长度越长，准确性越高。依靠数据集成、整合分析方式对信用风险进行监控，建立数据关联、数据匹配等逻辑性分析模型。

一是依此实现精准授信、精确管理。通过标准化、专业化信贷分类，采用大数据分析和数学建模，解决传统的信贷管理中存在的“失准”、“失察”和“失步”的弊端。并缩短管理环节，提升审批效率。

二是依此实现信贷创新。做到准入精准化、审批自动化及风控模型化，更多开发线上自助融资产品。

三是依此实现对客户行为需求的把握。建立统一的客户标签和客户画像，形成全景视图，推行精准有效营销。

四是依此实现对关注企业及其数据的风险判断。通过数据合成，相互佐证，搜集多维数据源对异常交易、异常账户、异常习惯进行判断。数据真实透明，资金流、物流及信息流清晰可见，信息具历史长度的企业，会是受银行欢迎的核心客户。银行应区分信息可靠企业和复杂企业，风险越大的行业和企业所需要的信息维度也就越多，并确立不同的准入方式，使守信者处处受益，失信者寸步难行。

五是依此实现对企业资金流、物流及信息流的严格监控。关注结算主要是关注风险，结算逃离可能就是风险预示。贷后管理须依靠每日的流量监控，不良的信贷文化是贷后不闻不问，仅依靠还息来了解客户。

六是依此建立风险计量体系。确定风险偏好、集中度风险与风险限额，并确定资本合理分布。

现代金融的发展趋势是金融和信息科技的结合。金融科技革命引发了货币形态从实物货币向虚拟货币方向发展；银行概念从支付融资中介向信息中介方向发展；柜台服务从人人对话向远程移动自助方向发展。

银行与金融科有密切互动关系，最近几十年来所有金融创新的背后都有科技的背景。银行主动拥抱科技，为了提升核心竞争力，银行业从来是科技创新成果的最新尝试者。

未来在融资领域，大数据技术和人工智能会提升资产转化过程中风险的把控能力，信贷决策也是博弈过程，要超越依靠实践和失误积累经验的传统做法。通过学习积累胜败经验，利用深度神经网络，模拟人脑的机制来判断、决策信贷；互联网金融和区块链技术会在支付领域发挥作用，提升支付的安全性；VR技术会在信贷现场调查等领域崭露头角，非结构化的图像数据为远程决策者提供身如其景的感受；远程移动互联技术会导致传统银行营业服务模式的颠覆，银行业务去机构、去人工是一个缓慢但不可逆转的趋势。

未来银行不是一个场所，但它一定会是不可或缺的服务。虽然世界经历了国际金融危机的痛苦冲击，但经济金融领域创新的脚步会因此而加快。全球银行业正在经历一场前所未有的数据化革命，传统意义上的银行渐行渐远，而一个更富活力与效率的数据化、信息化银行渐行渐近。对世界银行业而言，这是一次极富挑战性的转身。中国银行业应当在这个历史巨变中担当先行者，用我们的实践和努力来探索一条新路！

（本文演讲发表于中欧国际工商学院和财新传媒联合举办的“2016中国金融创新论坛”上，转载自新金融评论）