眼下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可謂如火如荼，數(shù)字化轉(zhuǎn)型最終帶來的一個(gè)樂觀的結(jié)果就是充分釋放數(shù)據(jù)要素生產(chǎn)力，然而，知易行難，真正要做起來，卻沒有那么容易，試想，我們有哪個(gè)機(jī)構(gòu)或者有哪個(gè)人敢說我們一定能夠?qū)崿F(xiàn)這個(gè)目標(biāo)？

我們把時(shí)光回溯到2011年，那一年，麥肯錫發(fā)布了《大數(shù)據(jù)：下一個(gè)創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的前沿》報(bào)告，引爆了大數(shù)據(jù)浪潮，一些領(lǐng)先銀行率先啟動(dòng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用工作，幾年下來，我們的確看到了銀行在數(shù)據(jù)應(yīng)用方面取得的長足進(jìn)步，數(shù)據(jù)在銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)字化經(jīng)營中起到了重要的驅(qū)動(dòng)作用，發(fā)揮了較大的價(jià)值。但是，與此同時(shí)，銀行的大數(shù)據(jù)應(yīng)用工作越發(fā)處于一種混沌的狀態(tài)，給人一種霧里看花的感覺。

數(shù)據(jù)應(yīng)用的籬笆

大數(shù)據(jù)應(yīng)用對銀行而言，是一項(xiàng)新的工作，銀行也是在探索中前行，隨著應(yīng)用的推進(jìn)，銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面存在的問題也越來越明顯。

首先，數(shù)據(jù)組織的定位不清晰。一些在數(shù)據(jù)方面做的比較早的銀行，大多以獨(dú)立的數(shù)據(jù)部門作為數(shù)據(jù)應(yīng)用的載體，這種模式對于快速的推進(jìn)數(shù)據(jù)應(yīng)用的確起到了比較好的效果，這種模式也受到了越來越多銀行的認(rèn)可，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮之下，很多中小銀行紛紛設(shè)立獨(dú)立的數(shù)據(jù)部門，然而，到目前為止，數(shù)據(jù)部門的組織定位即便在一些先發(fā)的銀行也并不是那么清晰，根源有二，一是一些銀行的高管可能對數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)信息技術(shù)的差異認(rèn)識(shí)不足，還是將其定位為類似傳統(tǒng)的信息技術(shù)部，另一方面，對銀行業(yè)務(wù)部門來說，出于部門利益的考量，也會(huì)和數(shù)據(jù)部門之間形成一定的隔閡，導(dǎo)致數(shù)據(jù)部門常常有種有力使不出的無奈之感；二是數(shù)據(jù)部門自身定位的迷茫，銀行數(shù)據(jù)部門的管理者基本都是來自于信息技術(shù)部門，即便是對外公開招聘，也往往傾向于引進(jìn)純技術(shù)背景的管理者，由于很多技術(shù)出身的管理者工程師思維較重，對業(yè)務(wù)缺乏理解，導(dǎo)致很多數(shù)據(jù)部門技術(shù)平臺(tái)搭建的如火如荼，但在數(shù)據(jù)應(yīng)用方面基本依賴于業(yè)務(wù)部門的需求驅(qū)動(dòng)，技術(shù)平臺(tái)是數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，這本無可厚非，但是，數(shù)據(jù)工作的核心還是數(shù)據(jù)價(jià)值的釋放，如果把重心搞亂了，數(shù)據(jù)部門自己也都搞不清楚自己的定位了。

第二，數(shù)據(jù)應(yīng)用大多仍然停留在傳統(tǒng)的分析挖掘階段。不少銀行的很多數(shù)據(jù)應(yīng)用工作仍然停留在寫寫分析報(bào)告，做做邏輯回歸、決策樹模型等傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析挖掘工作，對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)過度依賴，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理能力不足，對于前沿的人工智能應(yīng)用整體偏少，也缺乏足夠的能力儲(chǔ)備。即便有一些應(yīng)用，主要集中在客服領(lǐng)域，大多以外部引進(jìn)為主。

第三，銀行的數(shù)據(jù)部門開放程度不足。數(shù)據(jù)本身具有連接屬性，做數(shù)據(jù)應(yīng)用工作一定要開放，要海納百川，要融入到社會(huì)生態(tài)中去，關(guān)鍵是思想的開放融合，能夠敏銳的預(yù)判社會(huì)、行業(yè)以及技術(shù)發(fā)展的趨勢。雖然這些年隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，銀行開放了很多，但是，數(shù)據(jù)部門作為服務(wù)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的內(nèi)設(shè)部門，考慮數(shù)據(jù)安全、商業(yè)機(jī)密等因素，本身的開放程度與理想的狀態(tài)還有差距。再加上銀行總行工作整體比較穩(wěn)定，一些人思維也比較封閉，缺乏對新事物、新技術(shù)的好奇心。

第四，數(shù)據(jù)要素價(jià)值變現(xiàn)的通路不暢。數(shù)據(jù)應(yīng)用需要形成端到端的閉環(huán)能力，才能有效的推動(dòng)數(shù)據(jù)的落地應(yīng)用、成效的監(jiān)測以及模型的迭代，而銀行的組織鏈、系統(tǒng)鏈過長，一方面，數(shù)據(jù)部門處于后端，難以直接觸達(dá)前端，另一方面，長鏈條的流轉(zhuǎn)難以避免會(huì)出現(xiàn)這樣或者那樣的斷點(diǎn)。最終的結(jié)果就是數(shù)據(jù)應(yīng)用難以起到預(yù)期的效果，導(dǎo)致業(yè)務(wù)部門對數(shù)據(jù)應(yīng)用工作產(chǎn)生質(zhì)疑，數(shù)據(jù)部門對業(yè)務(wù)部門的應(yīng)用積極性不滿，從而，進(jìn)一步加劇數(shù)據(jù)應(yīng)用的難度。

問題的本質(zhì)：數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的缺失

這個(gè)問題的背后是銀行的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略缺失，從戰(zhàn)略的角度來說，業(yè)務(wù)戰(zhàn)略是銀行的核心戰(zhàn)略，數(shù)據(jù)是服務(wù)于業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的，但是，在業(yè)務(wù)戰(zhàn)略之下還缺乏數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，以指引數(shù)據(jù)應(yīng)用工作。有朋友可能會(huì)說銀行不是已經(jīng)有金融科技戰(zhàn)略了嗎？的確，不少銀行都發(fā)布了金融科技戰(zhàn)略，數(shù)據(jù)作為一部分被納入到金融科技戰(zhàn)略，這也正是銀行高管層對數(shù)據(jù)工作認(rèn)知不足的體現(xiàn)。

數(shù)據(jù)作為一種新型的生產(chǎn)要素，和傳統(tǒng)的信息技術(shù)相比，有其獨(dú)特的特征，主要表現(xiàn)在四個(gè)方面：

一是數(shù)據(jù)的強(qiáng)業(yè)務(wù)屬性。在前文我們已經(jīng)提到了數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)屬性，數(shù)據(jù)是為依靠現(xiàn)有手段無法解決的業(yè)務(wù)問題提供解決方案的，是一種主動(dòng)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新活動(dòng)，傳統(tǒng)軟件開發(fā)是將確定的業(yè)務(wù)解決方案通過軟件去實(shí)現(xiàn)，是一種相對被動(dòng)的執(zhí)行操作，所以，數(shù)據(jù)應(yīng)用工作的核心是創(chuàng)新，是對業(yè)務(wù)的引領(lǐng)。

二是數(shù)據(jù)的強(qiáng)連接屬性。數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中就是一個(gè)個(gè)字段，數(shù)據(jù)只有盡可能的連接起來才能實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化，就像如果我們只看一個(gè)類似“貸款金額”的字段，本身可獲取的信息有限，價(jià)值比較低，如果我們把數(shù)據(jù)字段擴(kuò)展到整張數(shù)據(jù)庫表，我們可以獲得的信息和價(jià)值則要豐富的多，同樣的，如果我們把銀行的數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)、政府等的數(shù)據(jù)進(jìn)行連接，獲得的價(jià)值則要大的多。

三是數(shù)據(jù)的強(qiáng)研究屬性。我們說數(shù)據(jù)是為現(xiàn)有手段無法解決的問題尋找答案的，這又要分幾種情況來看，有的問題是可以借鑒行業(yè)中已有的解決方案的，有的問題則是行業(yè)中沒有現(xiàn)成的解決方案可以借鑒的，需要自己去摸索和探究，理論指導(dǎo)實(shí)踐，在摸索的過程中，我們常常需要從理論中去尋找方向，而這個(gè)理論還不完全都是算法層面的，有時(shí)候你可能還要從金融學(xué)、社會(huì)學(xué)、心理學(xué)等理論中去尋找答案，有時(shí)候你忙乎了大半年，可能最終得到的卻是失敗的結(jié)果，所以，數(shù)據(jù)工作具有天然的研究屬性，有人把它稱為“數(shù)據(jù)科學(xué)”。

四是數(shù)據(jù)的強(qiáng)刷新屬性。這主要分為兩個(gè)層面，一個(gè)是數(shù)據(jù)層面，數(shù)據(jù)越鮮活，刷新越快，越能產(chǎn)生價(jià)值，所謂鮮活，就是數(shù)據(jù)距離當(dāng)前的實(shí)踐比較近且高頻。數(shù)據(jù)是現(xiàn)實(shí)世界在數(shù)字世界中的映射，現(xiàn)實(shí)世界是動(dòng)態(tài)變化的，隨著時(shí)間的推移，人的行為習(xí)慣、社會(huì)的運(yùn)行邏輯等方面都會(huì)發(fā)生改變，隨著人類進(jìn)入數(shù)字時(shí)代，這種變化越來越快，所以，你無法把用10年前的數(shù)據(jù)做出來的用戶畫像用在今天的營銷上。另一個(gè)是算法層面，今天的算法更新速度很快，你只有持續(xù)跟上節(jié)拍，不斷刷新自己，你才能跟上時(shí)代的腳步。

數(shù)據(jù)代表新的生產(chǎn)力，我們都認(rèn)識(shí)到了未來數(shù)據(jù)要承擔(dān)的重要使命，就要高度重視數(shù)據(jù)工作的獨(dú)特特征，建立與這些特征相適應(yīng)的獨(dú)立戰(zhàn)略，以指引數(shù)據(jù)應(yīng)用方向，形成數(shù)據(jù)思想，推動(dòng)建立與之相適應(yīng)的管理機(jī)制、工作方法，不能再新瓶裝舊酒，依然用傳統(tǒng)的信息技術(shù)管理方式去推進(jìn)數(shù)據(jù)應(yīng)用工作。就當(dāng)下來說，雖然銀行現(xiàn)在的數(shù)據(jù)應(yīng)用取得了一定的成果，但是，先行者在經(jīng)過了幾年的持續(xù)的以傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析挖掘?yàn)橹鞯墓ぷ髦螅呺H效用已經(jīng)大幅下降，隨著時(shí)間的演進(jìn)，缺乏數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的銀行，數(shù)據(jù)應(yīng)用的邊際效用將快速趨近于零，原地踏步，難以實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍，最終，陷入“滯脹”陷阱，甚至可能淪為雞肋，這絕不是危言聳聽，當(dāng)你從0到1的時(shí)候，你隨便做點(diǎn)什么，都有可能產(chǎn)生價(jià)值，當(dāng)你需要從1到10的時(shí)候，需要的是深厚的沉淀、深度的思考、冷靜的預(yù)判、有序的推進(jìn)，沒有戰(zhàn)略，你永遠(yuǎn)走不出混沌的狀態(tài)。因此，對于領(lǐng)先的銀行，已經(jīng)到了對數(shù)據(jù)工作進(jìn)行再思考的時(shí)候了，對于正在起步的銀行，則要從一開始就建立獨(dú)立的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。至于怎么建，我們下文探討。

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