過(guò)去一年間，“互聯(lián)網(wǎng)金融”攜“大數(shù)據(jù)”聯(lián)袂而來(lái)，強(qiáng)勢(shì)登場(chǎng)，不斷制造出新愿景、新故事乃至新傳奇。而在這一洶涌大潮的沖擊之下，被認(rèn)為在劫難逃的首當(dāng)其沖者非銀行莫屬，出現(xiàn)了新一輪看衰銀行的種種說(shuō)法。

不過(guò)，挑戰(zhàn)者雖來(lái)勢(shì)生猛，但被挑戰(zhàn)的銀行的“老大地位”也非浪得虛名，沒(méi)有理由因?yàn)榭吹教魬?zhàn)者的一時(shí)驍勇，就斷言銀行敗局已定。

事實(shí)上，近些年來(lái)，銀行在利用信息技術(shù)開(kāi)展業(yè)務(wù)和開(kāi)發(fā)新的風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)方面的努力，從來(lái)沒(méi)有停止，這為銀行應(yīng)對(duì)當(dāng)下的挑戰(zhàn)奠定了良好的基礎(chǔ)。

當(dāng)下，銀行面對(duì)挑戰(zhàn)，不應(yīng)停留于“對(duì)攻”的層面，而應(yīng)深入思考怎樣為資金供求雙方提供不可替代的金融中介服務(wù)，怎樣發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)?，F(xiàn)在流行的說(shuō)法是，在互聯(lián)網(wǎng)金融和大數(shù)據(jù)時(shí)代，銀行正在失去傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)，但其實(shí)，若能正確解讀大數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征并善加利用，將有助于銀行的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)重獲生機(jī)。

對(duì)銀行獨(dú)特優(yōu)勢(shì)或其存在理由的理解有很多角度，基本的一種是將銀行看作一個(gè)信息處理的機(jī)構(gòu)，它能夠獲得和處理金融市場(chǎng)所無(wú)法獲得的信息，并通過(guò)貸款決策向市場(chǎng)發(fā)送有關(guān)借款人信用的信號(hào)。

所謂市場(chǎng)無(wú)法獲得的信息，首先來(lái)自于借款人為獲得貸款而自愿向銀行做出的披露，其次來(lái)自于銀行家對(duì)于借款人進(jìn)行的近距離的調(diào)查和判斷。這些信息又可以分為兩類，一是能夠被編排的（codified）、數(shù)碼化的或結(jié)構(gòu)化的；二是只能意會(huì)的(tacit)。銀行貸款決策的做出，固然有賴于對(duì)于數(shù)碼化信息進(jìn)行分析的技術(shù)，但也離不開(kāi)銀行家的職業(yè)直覺(jué)和判斷。前者已經(jīng)成為越來(lái)越被倚重的新傳統(tǒng)，而后者，作為不夠科學(xué)的老傳統(tǒng)則日漸式微。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，首先使得在此前“小數(shù)據(jù)”時(shí)代發(fā)展起來(lái)的日趨精確化的數(shù)據(jù)分析技術(shù)貌似失去了用武之地，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的重要特征就是巨量、非數(shù)碼化和不精確，傳統(tǒng)的量化分析技術(shù)和設(shè)備無(wú)法處理；其次，由于對(duì)海量的、多維度的、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析成為做出明智決策的前提，傳統(tǒng)的基于銀行家直覺(jué)的做法進(jìn)一步受到貶損和排斥。

但是，如果能夠細(xì)致把握“大數(shù)據(jù)”的內(nèi)涵，就會(huì)得出完全不同的結(jié)論。

首先，結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代并不會(huì)消失，而會(huì)繼續(xù)成長(zhǎng)，其獲取和使用只會(huì)更加容易而不是相反。小數(shù)據(jù)時(shí)代的分析技術(shù)完全能得到更加***的發(fā)揮，也可說(shuō)是能再獲生機(jī)。只不過(guò)，即使其效果比以前更好，但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們會(huì)期待更好，期待從更加巨量、多樣的新型數(shù)據(jù)中挖掘出更有價(jià)值的信息來(lái)。

其次，對(duì)于非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的分析，固然有賴于全新的技術(shù)和設(shè)備，比如運(yùn)用基于谷歌的MapReduce框架開(kāi)發(fā)的諸如Hadoop或Hive等分析系統(tǒng)，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的分析和處理，得到簡(jiǎn)潔的有意義的結(jié)果，從而完成大數(shù)據(jù)向有價(jià)值的資產(chǎn)的轉(zhuǎn)換，但不應(yīng)忽略的是，在其中和其后起到關(guān)鍵作用的，是人而不是機(jī)器。在事中需要由人來(lái)設(shè)置檢索的具體任務(wù)和規(guī)則，確定如何更好地從大數(shù)據(jù)中挖掘有用的寶藏；在事后則需要由人來(lái)決定如何解讀和運(yùn)用系統(tǒng)運(yùn)行所得到的結(jié)果，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的分析結(jié)果往往并不提供精確的指向。而這些，恰恰是老一代銀行家所做的事。

老一代銀行家基于職業(yè)直覺(jué)做出的判斷，其實(shí)并非如常見(jiàn)批評(píng)那樣沒(méi)有科學(xué)依據(jù)，而是同樣建立在數(shù)據(jù)的收集和分析處理的基礎(chǔ)之上，只不過(guò)限于技術(shù)條件，過(guò)去更多是依靠銀行家與客戶的近距離接觸來(lái)感知和吸收那些難以數(shù)碼化的信息，并加以利用。而現(xiàn)在，借助新的數(shù)據(jù)收集和存儲(chǔ)手段，銀行家有可能以更低的成本更便捷地接近客戶，更全面地了解客戶，做出更好判斷。比之小數(shù)據(jù)時(shí)代，能夠?yàn)殂y行所利用的數(shù)據(jù)大大增加了，銀行沒(méi)有理由不加以利用。

在這一意義上，那種認(rèn)為在大數(shù)據(jù)時(shí)代銀行家“只需更輕松愜意地聽(tīng)從電腦發(fā)出的各項(xiàng)指示”的說(shuō)法，就顯得輕佻和不夠?qū)I(yè)了。與此形成對(duì)照的一個(gè)實(shí)例是，英國(guó)大都會(huì)銀行（Metro Bank）的CEO近日在解釋其新開(kāi)設(shè)門店的意義時(shí)提到，它們的分行經(jīng)理“有權(quán)否決電腦”。這可說(shuō)是“銀行家”在大數(shù)據(jù)時(shí)代的光榮回歸。

因此，銀行有理由自信地?fù)肀Т髷?shù)據(jù)時(shí)代，銀行作為信息處理機(jī)構(gòu)的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代有可能重獲生機(jī)。當(dāng)然，值得強(qiáng)調(diào)的是，無(wú)論采用哪種分析技術(shù)，都是服務(wù)于銀行管理決策的，而做出管理決策的始終應(yīng)該是人、銀行家，而不是機(jī)器。