大数据有助于银行重获生机

　[ 无论采用哪种分析技术，都是服务于银行管理决策的，而做出管理决策的始终应该是人、银行家，而不是机器 ]

　　过去一年间，“互联网金融”携“大数据”联袂而来，强势登场，不断制造出新愿景、新故事乃至新传奇。而在这一汹涌大潮的冲击之下，被认为在劫难逃的首当其冲者非银行莫属，出现了新一轮看衰银行的种种说法。

　　不过，挑战者虽来势生猛，但被挑战的银行的“老大地位”也非浪得虚名，没有理由因为看到挑战者的一时骁勇，就断言银行败局已定。

　　事实上，近些年来，银行在利用信息技术开展业务和开发新的风险管理技术方面的努力，从来没有停止，这为银行应对当下的挑战奠定了良好的基础。

　 　当下，银行面对挑战，不应停留于“对攻”的层面，而应深入思考怎样为资金供求双方提供不可替代的金融中介服务，怎样发挥其优势。现在流行的说法是，在互 联网金融和大数据时代，银行正在失去传统优势，但其实，若能正确解读大数据的本质特征并善加利用，将有助于银行的传统优势重获生机。

　　对银行独特优势或其存在理由的理解有很多角度，基本的一种是将银行看作一个信息处理的机构，它能够获得和处理金融市场所无法获得的信息，并通过贷款决策向市场发送有关借款人信用的信号。

　 　所谓市场无法获得的信息，首先来自于借款人为获得贷款而自愿向银行做出的披露，其次来自于银行家对于借款人进行的近距离的调查和判断。这些信息又可以分 为两类，一是能够被编排的（codified）、数码化的或结构化的；二是只能意会的(tacit)。银行贷款决策的做出，固然有赖于对于数码化信息进行 分析的技术，但也离不开银行家的职业直觉和判断。前者已经成为越来越被倚重的新传统，而后者，作为不够科学的老传统则日渐式微。

　　大数 据时代的来临，首先使得在此前“小数据”时代发展起来的日趋精确化的数据分析技术貌似失去了用武之地，因为大数据的重要特征就是巨量、非数码化和不精确， 传统的量化分析技术和设备无法处理；其次，由于对海量的、多维度的、非结构化的数据进行分析成为做出明智决策的前提，传统的基于银行家直觉的做法进一步受 到贬损和排斥。

　　但是，如果能够细致把握“大数据”的内涵，就会得出完全不同的结论。

　　首先，结构化的数据在大数据 时代并不会消失，而会继续成长，其获取和使用只会更加容易而不是相反。小数据时代的分析技术完全能得到更加淋漓尽致的发挥，也可说是能再获生机。只不过， 即使其效果比以前更好，但在大数据时代，人们会期待更好，期待从更加巨量、多样的新型数据中挖掘出更有价值的信息来。

　　其次，对于非结 构化的海量数据的分析，固然有赖于全新的技术和设备，比如运用基于谷歌的MapReduce框架开发的诸如Hadoop或Hive等分析系统，对大数据进 行复杂的分析和处理，得到简洁的有意义的结果，从而完成大数据向有价值的资产的转换，但不应忽略的是，在其中和其后起到关键作用的，是人而不是机器。在事 中需要由人来设置检索的具体任务和规则，确定如何更好地从大数据中挖掘有用的宝藏；在事后则需要由人来决定如何解读和运用系统运行所得到的结果，因为大数 据的分析结果往往并不提供精确的指向。而这些，恰恰是老一代银行家所做的事。

　　老一代银行家基于职业直觉做出的判断，其实并非如常见批 评那样没有科学依据，而是同样建立在数据的收集和分析处理的基础之上，只不过限于技术条件，过去更多是依靠银行家与客户的近距离接触来感知和吸收那些难以 数码化的信息，并加以利用。而现在，借助新的数据收集和存储手段，银行家有可能以更低的成本更便捷地接近客户，更全面地了解客户，做出更好判断。比之小数 据时代，能够为银行所利用的数据大大增加了，银行没有理由不加以利用。

　　在这一意义上，那种认为在大数据时代银行家“只需更轻松惬意地 听从电脑发出的各项指示”的说法，就显得轻佻和不够专业了。与此形成对照的一个实例是，英国大都会银行（Metro Bank）的CEO近日在解释其新开设门店的意义时提到，它们的分行经理“有权否决电脑”。这可说是“银行家”在大数据时代的光荣回归。

　　因此，银行有理由自信地拥抱大数据时代，银行作为信息处理机构的传统优势，在大数据时代有可能重获生机。当然，值得强调的是，无论采用哪种分析技术，都是服务于银行管理决策的，而做出管理决策的始终应该是人、银行家，而不是机器。