IBM：数字化时代的核心银行转型

1. 数字化时代与数字化银行

数字化银行不是简单的电子渠道数字化转型，数字化银行更不是简单的全渠道协同。数字化银行的本质是应该是将银行的服务、内控、管理、决策、监管合规等各项内容都以数字化的方式提供并有机联系在一起，并能够和客户与员工所实际共处的数字化社会经济形态无缝衔接，使银行金融服务成为数字化时代的一部分。

数字化银行变革的驱动力

新技术是银行进行数字化改革的基础驱动力。纵观人类历史，每一次重要的技术提升都对人类社会的演进带来了根本性的影响，凡是掌握并积极利用先进技术和生产力的部落、种族、文化、国家，都能在竞争中脱颖而出，领先甚至消灭了同时代相对落后的竞争者。新的数字化时代的竞争也许不再是消灭种族和国家的残酷竞争，但是在争夺客户、争夺金融资源、争夺市场领先和统治地位的激烈程度并不会逊色于历史上对人口和土地的争夺。

客户体验是银行进行数字化改革的关键驱动力。在数字化社会，无论是企业客户还是个人客户，都能够通过数字化技术比以往更加方便、快捷、安全的方式获得银行金融服务。银行要力争成为客户在数字化网络中的金融服务关键接触点。否则银行就会沦落为其他能控制金融服务关键接触点的企业的资产负债提供商。

业务模式、关键流程和决策管理能力都是为客户体验服务的。成功的业务模式建立在良好的客户体验基础上也能够带来更多更好的体验；精简、优化流程的目的正是为了实现客户体验的快捷和方便；决策管理的重点方向是客户体验提升和风险/盈利管理。

数字化银行变革的驱动力是新技术和客户体验，其中新技术是基础，提升客户体验是关键。

人工智能与认知计算技术的发展

人工智能是研究模拟人类智能，实现机器智能的科学。机器通过图像识别、动作识别、逻辑判断、自然语言的处理和反馈以及更深层次的数学以及逻辑思考来实现具备像人类一样的智能和像人类一样处理事务。

相对于人工智能，认知计算更多强调人与机器的互动。结合人类专家知识和各种历史数据和外界信息对机器进行训练学习，从而驱动计算功能进行人类思维模式的业务活动，使之达到对相关企业级经营活动的预判、决策和运营，是新一代人工智能的概念。

对银行业而言，认知计算现在已经可以在客户服务营销、流程和运营、风险管控、监管合规等方面实现，具体涉及几个大的领域：对客户的识别、感应和认知，以及相应的客户体验提升和服务营销；对组织运营和内部管理的效率提升和认知改进提升；对内外部业务风险和管理风险的认知和识别。

目前，行业内领先的企业已经把人工智能和认知计算技术应用到一些具体场景：呼叫中心和其他客户接触点的客户体验提升和服务扩展，对内部员工的技能培训和知识辅助，针对客户投资理财的决策辅助和咨询建议，对监管合规要求和企业内部风险管控的识别和甄别，对欺诈交易和运营风险的识别和控制等。

2. 数字化银行时代的核心银行系统

核心银行系统建设目标差异

传统上，核心银行系统的建设目标是成为银行业务的强健心脏和银行 IT 系统的稳固平台。随着核心银行系统的逐步演进，近 5-10年来，新建设的核心银行系统逐步剥离了企业级总账功能，一些先进的商业银行，尤其是大中型银行会建立独立于核心银行系统的企业级客户信息中心和企业级产品管理中心。但是，核心银行系统为存贷汇业务提供关键业务支撑和为企业级 IT 提供客户、产品、账务处理关键技术平台的目标并没有改变。

数字化银行变革以客户体验为关键驱动力，银行的业务模式势必要改变以适应这种变革。商业银行的业务关注点应从目前的风险控制的基础上获取息差和非息差收入，改变为：通过提升客户体验，获得客户的金融数字服务入口控制力，成为客户在数字化社会中的金融服务关键接触点。核心银行系统要服务于银行这一战略目标的改变。核心银行系统的转型应围绕这一新的战略目标来进行规划和建设。

核心银行系统的构成差异

传统的核心银行系统是关键业务交易系统和 IT 支撑系统，它的定位很大程度上与银行的前中后台相关联。前台是客户交互，包括电子渠道、呼叫中心、柜面前端、手机网银、微信银行等，这些都不属于核心银行的范畴，后台的数据分析、决策分析、客户洞察等也都属于非交易能力，并不属于核心银行系统的范畴。

未来，在以客户体验为关键动力的数字化银行时代的核心银行架构中，客户交互和分析洞察恰恰成为最关键的能力，它们会和交易记录功能一起构成新一代核心银行系统。交互系统和洞察系统都不完全是新的概念，它们和交易系统的传统关系如下图：

数字化时代，上述三个系统在数字化银行中的作用可以概括如下：

数字化社会的核心银行系统应该是这样的：

把交易系统和洞察系统的能力通过交互系统和数字化生态圈投放到数字化社会，应该是数字化核心银行系统最关键的能力。

3.数字化银行时代核心银行转型的关键能力诉求

整合和利用数据的能力

数字化时代是将文化、知识、经验、信息、情绪、情感、决策、关系、状态等进行数字化、数据化的时代，因此数据必然是数字化银行的基础，对数据的整合和利用的能力高低在很大程度上决定了数字化银行转型的成败。

对数据进行有效整合的前提是数据的规范和数据的标准化。商业银行坐拥金山，收集积累了大量的客户基础数据和账户交易数据，但大部分并没有得到很好的利用，一个重要原因是这些数据相互隔离割裂，即便在物理上知道它们的存储位置、在逻辑上知道它们之间的相互关系，但由于这些数据的来源系统、数据规范、数据标准都各不相同，难以进行有效的整合，更谈不上可信和完整的利用。无法整合和利用现有数据，也意味着在很大程度上难以整合和利用好未来的数据，因为产生数据的依然是那些系统。

除了结构化数据，数字化银行也应该具备对非结构化数据的利用能力。

接受和提供服务的能力

SOA 经已提出多年，深入人心。它为应用的服务化提供了一套技术实现手段和途径。在数字化时代，数字化银行的核心银行系统接受和提供服务的能力并不是针对技术，也不是针对应用来说的，而是针对客户和银行的关系来说的。

金融产品的提供一直是银行服务和工作的重点，很多流行的核心银行系统也重点设计其产品工厂的能力，通过产品工厂的参数化设置可以大大缩短金融产品的设计和推向市场时间。但产品工厂提供的还不是数字化时代的服务。

数字化时代的银行业服务应该表述为：服务即产品。在数字化社会中，客户会在金融服务接触点提出、或者通过合作服务方提出金融服务请求，而这一服务请求可能就隐含了一个以现在标准看来是新产品的需求。数字化银行应该可以立刻响应这样的服务请求，提供出相应的金融产品，执行相应的后续交易服务。在数字化时代，客户对方便快捷有很高要求的情况下，银行的核心系统要能够高度灵活，随需应变，产品只是服务的一个必然灵活成分，产品不再是银行预先定义的上架商品，产品是根据客户需要量身定做的个性化服务之一。

下图中的其他数字化企业成为该客户部分金融服务的接触点。银行在数字化社会中不可能包揽目标客户全部的金融服务接触点，但是，要力争成为客户金融服务的首要接触点。

数字化时代的核心银行系统要能够实现随需应变，即时在服务响应过程中生成金融产品以满足客户需求，在新核心银行系统的架构上要做响应的灵活和弹性设计。

利用和集成新技术的能力

新核心银行系统作为银行在数字化时代转型之后的关键系统，应该充分考虑其与银行将在数字化时代所赖以生存发展的业务模式是相互依存的。技术可能日新月异，业务模式相对稳健。新核心系统转型的规划、架构设计等应该以确定的战略方向和业务模式为基础，未来新技术的采纳和应用首先要取决于是否符合银行既定的战略方向和业务模式。并非所有数字化时代的新技术都是适应具体银行需求的技术，只有符合银行自身的业务模式的新技术才是需要被采纳和应用的技术。

在交易系统、交互系统和洞察系统共同构成的新核心系统的架构中，集成能力是有其重要的一环。三个系统之间需要紧密的衔接，以实现数据、信息和服务的流转，因此需要有一个稳定高效的集成层作为三个系统之间连接的快车道；三个系统和数字化生态圈和数字化社会经济之间也需要无缝的衔接，需要通过包括 API，微服务等技术予以实现；充分利用 Cloud，DevOps 等支持快速研发、迭代部署的技术和方法来进行针对外部连接比较多的系统比如交互系统中具体应用的开发。

积极采纳和利用新的技术。在核心银行系统从关键业务交易系统向交易记录、客户交互、分析洞察三位一体的新一代核心银行系统的转型过程中，应积极采纳值得利用的新技术手段。将包括人工智能、认知计算、生物识别、区块链等技术纳入整体架构设计中去。有些技术，比如区块链技术，即便一时看来其具体业务价值还不明显，但考虑到其一旦成熟可能对整体技术架构和业务模式的颠覆性变革，应该有积极尝试的动力和前瞻性。

唯一不变的是改变。积极参与创新和转型的进程，才是确保适应未来变化的唯一途径。银行机构如此，核心银行系统如此，每个参与金融 IT 建设的个人也是如此。