凭借大数据，银行数字化转型飞速发展

从“大数据”到“数字化转型”，不过数年，随着政策引导、市场竞争和技术潮流推动，中国各行各业开始全面重视大数据价值，作为数据储备和新技术实践遥遥领先的金融行业，则率先收获了数字化转型的可观红利。

银行的数字化转型离不开金融科技的加持。中国银行业协会党委书记，协会专职副会长潘光伟曾概括银行业近年来金融科技的进程的“四化”趋势，即“服务智能化”、“业务场景化”、“渠道一体化”、“深度融合化”。

截至目前，我国银行业在数字化转型过程中收获良多，在信贷、获客、风险管理、财富管理等方面，亦处于领先位置。但收获的同时，巨量新数据的产生、新业务新客户的需求、新技术的实践和竞争、银行4.0时代的到来，又给银行业带来新挑战，催使他们无暇顾及以往成绩，竞跑在更先进的数字化转型道路上。

Bank 4.0，银行转型步入新时代

Bank 4.0时代，是银行业发展的新阶段。在经历了以物理网点进行服务的Bank1.0时代，提供自助服务比如ATM机的Bank 2.0时代，通过APP等移动入口随时随地提供服务的Bank 3.0时代以后，通过金融科技重构银行业务的Bank 4.0时代开启。

Bank 4.0时代，又被业界人士称之为数字化及开放银行时代。与Bank3.0相比最大的不同是，Bank 3.0的移动服务是对网点服务内容的延伸，是一种服务的升级和迭代。而Bank 4.0相当于“第一原理设计”，指的是从无到有的新业务形态，具象到目前的银行业务上，即重塑了业务流程和底层技术架构，创造了更贴近客户的产品。

在《2019年技术趋势报告：超越数字化》中，德勤对数字化转型的定义与Bank 4.0不谋而合。报告称，数字化的真正价值主张，即运用新兴技术重新想象整个商业，而对于商业关键价值主张的追求，则称之为“数字化转型”。

在向Bank 4.0时代转型的阶段，银行的IT架构、产品和运营的数字化、场景的理解和对接等挑战全面升级，传统的银行管理体制的转型，客户行为的迅速转变，以及银行业务+技术双面人才储备不足等现状无疑为这些挑战增加更大难度。

Bank 4.0时代，银行面临新三大挑战

Bank 4.0时代，数字化转型是银行面向未来的必经之路，也是把握未来的手段和能力，银行需要在以下三大方面保持先进性以增强数字化实力和核心竞争力。

一、数字化营销

尽管银行业是数字化程度最高的行业之一，但其数字化营销水平相比零售和互联网等行业的差距甚大。毕竟在Bank 3.0时代，移动服务的提供也只作为网点服务的延伸，并无获客目的，更不用说营销功能了。但在Bank 4.0时代，基于数据智能和自动化的精准营销模式替代传统粗放的营销模式，将收获更多社会主力军和新生代客户。

自此，加速将新技术应用到更多营销场景，是银行获得更多客户、提升营销竞争力的重要手段。在数字化营销大场景中，DataCanvas数据科学平台帮助客户落地客户画像、用户行为分析、实时智能推荐、流失预警、精准营销、智能投研等细分场景，实现低成本获客、高比例收益目标。

通过将以AI和AutoML为核心的增强分析技术引入到企业级服务中，立足全局视角，面向细分业务，结合领先的数据科学研究方法，集成行业分析逻辑，DataCanvas数据科学平台，覆盖多源异构数据引入、聚合计算、数据探索、特征工程、智能建模、深度分析等环节的模型全生命周期管理，降低AI应用门槛，全面助力客户落地AI业务应用。

二、数据安全&业务安全

随着每年银行数据的急剧增长，挖掘数据价值的同时，安全亦是重中之重。银行业务繁杂精细，个人业务、对公业务、渠道、前中后台等方方面面涉及隐私数据。数据的全生命周期管理，各类业务风险的分析、处理、监控和实时预警都将成为银行数据安全闭环的关键节点。

银行业务风控涉及全行业务，“及时性”成为风险管控成果的重要标准，“实时”能力则是最佳解决方案。实时智能告警、实时反欺诈、小微信贷风控等数据安全应用场景，正是在DataCanvas数据科学平台实现数据结果毫秒级反馈、高可用、高并发、低延时、高性能、海量吞吐等性能基础上得以落地，为银行及其用户的资产保驾护航。

DataCanvas数据科学平台提供的实时AI能力，支持流数据实时处理和应用，将业务模型、机器学习、人工智能、可视化扩展到实时数据，直接调用与风控、营销等相关的数据和计算规则，为相关业务应用提供全面支撑。

三、开放银行

这种平台化商业模式，通过与商业生态系统共享数据、算法、交易、流程和其他业务功能，为商业生态系统的客户、员工、第三方开发者、金融科技公司、供应商和其他合作伙伴提供服务，使银行创造出新的价值，构建新的核心能力。

开放银行涉及多方合作，交叉跨行业、多种类的专业知识，对懂业务又懂技术的复合型人才的需求也急剧攀升。如何高效共享专业知识，如何将行业经验、业务知识和数据科学有效结合，并最终实现在业务场景中，是开放银行落地进程中的重大挑战。

站在行业前沿视角，DataCanvas数据科学平台建立“四库”——特征仓库、模型仓库、场景模板仓库和AutoML Recipe仓库，来解决行业经验、业务知识融合，模型资产共享、平台运维管理，以及场景化知识迁移三大问题，并直接降低对数据科学知识和技术的依赖，降低企业AI建设成本，实现模型规模化消费。让企业客户得以在复合型人才匮乏、AI人才能力参差不齐、行业竞争激烈的现状下，走在创新前列，加速开放银行落地。