過去一年間，“互聯(lián)網(wǎng)金融”攜“大數(shù)據(jù)”聯(lián)袂而來，強(qiáng)勢登場，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法。

不過，挑戰(zhàn)者雖來勢生猛，但被挑戰(zhàn)的銀行的“老大地位”也非浪得虛名，沒有理由因?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，銀行在利用信息技術(shù)開展業(yè)務(wù)和開發(fā)新的風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)方面的努力，從來沒有停止，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。現(xiàn)在流行的說法是，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，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)勢重獲生機(jī)。

對(duì)銀行獨(dú)特優(yōu)勢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所無法獲得的信息，并通過貸款決策向市場發(fā)送有關(guān)借款人信用的信號(hào)。

所謂市場無法獲得的信息，首先來自于借款人為獲得貸款而自愿向銀行做出的披露，其次來自于銀行家對(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)，但也離不開銀行家的職業(yè)直覺和判斷。前者已經(jīng)成為越來越被倚重的新傳統(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)代的來臨，首先使得在此前“小數(shù)據(jù)”時(shí)代發(fā)展起來的日趨精確化的數(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，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，也可說是能再獲生機(jī)。只不過，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。

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)直覺做出的判斷，其實(shí)并非如常見批評(píng)那樣沒有科學(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，只不過限于技術(shù)條件，過去更多是依靠銀行家與客戶的近距離接觸來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從電腦發(fā)出的各項(xiàng)指示”的說法，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，英國大都會(huì)銀行（Metro Bank）的CEO近日在解釋其新開設(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，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。