專家：數據是驅動銀行業數字化轉型的關鍵

【環球網科技綜合報道】當前，數據成為驅動銀行業數字化轉型的關鍵生產要素，因此，如何激活數據要素潛能、深挖數據資產價值，夯實數據基礎設施之“底”，賦能業務創新“乘風破浪”成為數字經濟時代有待銀行業持續探索的重要課題。

數據對銀行業的重要性不言自明，而政府對銀行業的數據監管要求也一直保持高標準。近年來，銀保監會高度重視監管數據的整體治理水平和質量控制機制，2022年1月，銀保監會下發通知要求金融機構切實推進數據治理，提升數據質量和數據專業性，進一步增強數據規範性；人民銀行發佈的《金融科技發展規劃（2022-2025）》中，更是明確提出“激活金融數據要素潛能”“加強數據能力建設”“夯實金融創新發展數字底座”，加速金融科技創新發展中數據基礎設施建設升級勢在必行。

在中國銀行數據資產運營中心處長李東亞看來，沒有數字化的發展，就沒有銀行業務的發展。數據是關鍵的生產力，對銀行的發展有重大的促進作用，一系列的數字化變革對銀行的全面風險管理、業務管理流程、業務經營、客户營銷等諸多方面都帶來了變化，“銀行要不斷在業務上和數字化上自我革命才能適應當前的業務發展，更好地滿足客户的需求，更好地適應市場競爭的發展。”

李東亞認為，銀行業加強數據能力建設，主要面臨着有效利用、安全穩定、價值挖掘等方面的挑戰：

首先，從滿足數據訪問的有效性來看，隨着ICT技術的發展，銀行業務服務範圍越來越廣泛，產品創新不斷增加，銀行數據量不斷增長，銀行的業務對於數據存儲和訪問的標準是無限的，在成本管控下，數據的存儲一方面要滿足當前必要的業務數據需求，也要滿足未來長遠的數據戰略，需要制定合理的數據架構和數據存儲模式，以及按照數據的應用優先級別進行合理管控，但這也帶來數據管理和架構設計的複雜性。

此外，銀行的系統核心要求是穩定和安全，在數字化時代下對數據的存儲，以及存儲的擴展有非常高的要求。如何在現有的基礎設施上，能夠滿足數據的存儲、加工和數據的遷移，對銀行來講，都是至關重要的。

另外，銀行的數據創新還要體現數據的價值創造。如何從海量的數據挖掘有效的價值數據，要實現業務與數據的深度融合，數據與技術的深度融合。銀行有效的數據治理，完善的業務流程，可拓展核心業務系統是銀行未來創造數據價值的基礎，也體現了未來的核心競爭力。

數據是銀行之本，而數據的存儲又是一個永恆的主題。隨着數字經濟帶來的新的變革和機遇，數據基礎設施正在成為銀行業最堅實的“數據底座”，而金融科技對銀行現有的傳統IT架構系統提出了新訴求。

存儲作為數據的“家”，是承載金融機構最重要的數據資產的關鍵設施，其建設趨勢應如何把握，順應於業務創新及改造，是金融行業的一個重要命題。隨着金融業務應用場景的複雜化以及整個系統基礎設施的巨大化，銀行業越來越需要場景化、平台化、專業化的解決思路，需要用更多的數據來滿足往智能化轉型的需要，場景化服務的需求，產品創新的需要，這在存儲側則表現為從傳統的應用架構向智能化應用架構轉型。

一些新的業務系統和新的場景應用，面向未來採用分佈式的架構，橫向擴展。一些老的業務或者系統，可以借升級改造的機會，再逐漸採用橫向擴展分佈式和雲化的架構。在整合銀行層面最終會形成一個以雲化架構為主，核心的業務採用高可用、高穩定、高安全穩定架構的二元結構。這種結構的好處在於既可保證數據的安全穩定，又實現了創新業務的敏捷高效。

而智能化的應用架構，其核心理念是數據有好前提下的數據的獨立。如何實現數據獨立？可以從三個角度着手：首先是雲數分離，也即將計算資源、IT資源和數據進行分離；其次是存算分離，把數據的存儲和數據的計算分離開，使數據能夠被更多的業務系統來使用，而不是被一個計算型應用或者上層的計算鎖定；第三是數據從產生到銷燬的全生命週期管理。

李東亞表示，銀行的數據多元且複雜，要做好銀行管理和客户服務，一方面要通過銀行自己的核心業務系統進行數據採集，另外一方面也要和外部數據進行合作，比如工商數據、税務數據、海關數據，這些數據都能為銀行進行相關的風險防範，為客户服務提供非常有價值的信息。銀行除了結構化數據，還有一些非結構化數據，如何把非結構化數據引進來用好，有效地產生價值，這一方面需要銀行自身的創造，另一方面需要浪潮這種企業提供有底、有數的基礎設施的支持，這樣才能保證能夠存儲、能夠加工，應對未來的各種挑戰。

據瞭解，浪潮存儲在產品創新方面，基於“一套存儲平台支撐一個數據中心”的存儲平台戰略，推出G6分佈式融合存儲和集中式存儲，以極簡架構為核心聚合七大極致能力，打造“安全可靠、經濟高效、易用易管”的數據基礎設施；在可靠性方面，浪潮存儲是全球少數幾家能夠提供48控存儲的廠商，通過不斷升級多控全局共享緩存，控制器擴展能力提升帶來了更高的可靠性；同時在性能方面，浪潮存儲全新開發了閃存原生的“iTurbo 2.0智能加速引擎”，並在SPC-1國際測試中以超2300萬IOPS奪得總榜性能全球領先。

“銀行業的自動化、信息化和智能化，並不是一個簡單的線性發展，應該是一種迭代的發展。未來，對於大數據如何更方便客户的使用，如何展現，如何可視化，如何融入到業務流程中，都是未來在數據創新業務中進一步探索的課題。”李東亞説。