银行大数据的双面计划
“在拥抱大数据的问题上 ， 银行终于有了更为实质性的行动 。 他们开始在内部建立数据标准 ， 统一口径 ， 为上云做更充分的准备 。 ”这是前不久国内某互联网大厂的一位开发人员在发表演讲时的一句感慨 。
实现数据线上化 ， 整合大数据 ， 将数据资源转换为数据资产是一直被安排在银行数字化转型的A计划序列里的 ， 但囿于体量大 ， 业务庞杂 ， 部门协作成本高等现实原因 ， 银行大数据业务的推进一直较慢 ， 有的甚至一度被搁浅 。
不过 ， 这些问题并不能打消银行继续利用数据价值的雄心 。 银行除了利用本部数据向本行开卡用户打电话推销信用卡和理财产品外 ， 其他较为常见的数字化运营手段主要是引入多方数据进行精准投放和推广 。
这是银行掘金大数据的B计划 。
在B计划里 ， 江苏银行与腾讯云通过联邦学习技术实现联合建模 ， 在大数据风控和线上信贷上展开深入合作 ， 建设银行与各地的数据中心签署合作 ， 充分吸收数据资源推动金融业务 ， 涉足当地政务服务 。
B计划的实施让银行有机会在线上风控、精准营销、场景延展等方面获得不小的收益 。 但随着数据资产的重要性越来越凸出 ， 内部数据价值的挖掘不得不被提到数字化转型的日程表上 。
进击A计划
数据上线并没有太大的压力 ， 难点在于上线之后的价值挖掘和数据输出上 。 数据越是杂乱 ， 就越难被利用 ， 标准也越难统一 。
另外 ， 因为疫情的推动 ， 数据线上化 ， 业务线上化的进度被大大提前 ， 数据体量加速膨胀 ， 其价值挖掘的任务就变得比以往更紧迫 。
于是正如本文开篇提到的 ， 银行已经开始着手大力整合数据资源 ， 努力统一数据标准 ， 增强数据的资产属性 。
“只有内部数据统一 ， 进行标准化设计 ， 才能更好地与外部合作单位进行数据资源匹配和流通 ， 也才能实现数据的内外双循环 。 ”某银行数据中心的从业人员表示 。
但这并不容易 。 “因为数据本身从一开始都是纷乱繁杂的 ， 缺少顶层设计 ， 甚至有相当一部分数据是用传统记录方式完成的 。 而即使是实现了数据的线上化 ， 如果要统一到一个数据库里 ， 各部门 ， 各业务条线的数据字段都不一致 。 ”
所以 ， 银行至少需要从两个方面去构建数据标准化体系 。 一是努力实现数据接口标准化 ， 让内外数据能实现高兼容度的对接；二是数据库存实现灵活搭建和扩展 ， 类似于搭积木 ， 让数据字段可以随时出现 ， 又可以随时隐去 ， 实现灵活调度 。 ”
但数据标准还需要建立在一个重要前提之上 ， 那就是处理好信息安全和隐私保护的问题 。 这个问题现在不做顶层设计 ， 将来就准备随时顶雷 。
“人们每天都在晒密码”
银行数据包含了太多的隐私内容 ， 商品交易数据、个人隐私信息……这其中 ， 单是密码数据一块就容易引人忌惮 。
从去年到今年 ， 多家媒体报道称 ， 人脸、指纹、声音等密码数据在多数情况下 ， 都是直接外露的 ， 很容易被手机和摄像头捕捉 ， 相当于“人们每天都在晒密码” 。
这并非危言耸听 ， 因为当前已经有公司在声音人像方面实现信息捕捉和数据编辑 。
这里说的数据编辑是一种人工智能编辑技术 ， 该技术通过AI实现视线编辑、图像编辑应用（换脸、照片驱动）和画质编辑 ， 还可以将文本生成语音然后进行跨语言迁移……这意味着该技术如果被拿去作恶 ， 使用者不仅可以破解生物密码 ， 还可以修改生物密码 。
这种数据编辑技术实现的门槛较高 ， 所以大多数情况下 ， 我们不用太担心 。 但在数据标准的问题上 ， 包括银行等敏感企业和组织必须未雨绸缪 。
国内某信息安全企业专家对笔者表示 ， 一般情况下 ， 可以尝试对人脸、指纹等作为密码的数据进行前置加固 ， 类似于为密码加个壳 ， 防止设备或仪器直接索取人脸面部信息、指纹、声纹或虹膜信息 ， 而且目前有类似的技术应用案例 ， 但这可能不是唯一 ， 也可能不是最好的解决方案 ， 需要进一步摸索 ， 也需要有相关的行业标准 。
更多A计划
在数据标准的问题上 ， 企业和地方政府都在摸索 。 在国内大数据领域 ， 各行各业都在启动A计划 ， 特别是智慧城市、产业互联网、工业互联网、区块链等产业和技术的深入发展 ， 政务、医疗、金融等领域的数据标准确立也变得更为迫切 。 北京、天津、湖南、湖北、贵州等多个省份都已经或正在着手建立当地的大数据中心平台 。
更进一步的是 ， 工信部印发《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》 。 到2023年 ， 新型基础设施进一步完善 。 基本建成国家工业互联网大数据中心体系 ， 建设20个区域级分中心和10个行业级分中心 。
而国家发展改革委12月28日称 ， 将加强全国一体化大数据中心顶层设计 ， 形成“数网”“数纽”“数链”“数脑”“数盾”体系 。 到2025年 ， 全国范围内数据中心形成布局合理、绿色集约的基础设施一体化格局 ， 公共云服务体系初步形成 ， 政府部门间、政企间数据壁垒进一步打破 ， 大数据协同应用效果凸显 。
【建设|商业银行大数据迎重大调整，标准化建设成掘金核心】可以看到 ， 打破数据壁垒 ， 凸显协同应用效果 ， 已经不是金融科技领域单打独斗的生意 ， 而是全社会都在努力的方向 。
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