一是地位轉變：信息科技與業務發展的關系從支撐轉向引領;

二是方式轉變：信息科技發展從關注規模、速度轉向關注質量、效益。

對銀行業科技從業者而言，這五年，既是信息化建設重要戰略轉型的窗口期，

也是面對復雜經營環境，實現自身轉型發展的關鍵期。

“十二五”時期，全球金融危機深層次影響尚未消除，經歷大規模擴張的中國銀行業要持續提高資產質量，加快業務轉型步伐，落實內控監管要求，信息科技被寄予厚望。

我們看到，銀行科技服務觸角正全面滲透基層、客戶和業務，技術與業務“水乳交融”局面已經出現，“科技立行”、“科技引領”的戰略思想得到認同與貫徹。

“十二五”期間，銀行IT經歷蛻變，賦予業務升級新動能和聚合力。

一系列顛覆改造后的成就與藍圖，離不開使能者——銀行信息科技從業者們。

早在2011年11月，銀行業信息科技風險管理高層指導委員會在江蘇無錫正式成立，銀行業信息科技“十二五”發展拉開序幕，信息化建設開創新局面——信息科技承擔起提升金融創新能力，強化風險管理意識的重要使命。

回顧“十一五”建設成果，銀行業數據大集中、多中心化基本實現，應用系統建設漸成規模，電子銀行渠道與創新應用不斷豐富，信息安全技術保障體系初步建立……各大銀行IT藍圖新系統相繼上線，銀行傳統“以賬戶為中心”的業務流程模型正向“以客戶為中心”轉變，信息科技成為構建銀行核心競爭力的關鍵。

與此同時，重應用輕戰略、信息化建設前瞻性不足，IT建設無法適應業務發展節奏，科技風險管理水平與信息化發展速度不匹配等銀行信息化進程加快帶來的問題隨之暴露。

 

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信息科技戰略與企業戰略結合不夠緊密;應用系統架構擴展性、靈活性不足;管理信息系統對經營決策、前臺營銷支持不夠;應用系統建設“重功能、輕數據”，數據治理體系建設相對滯后;科技風險管理體系尚不完善……這些客觀存在的問題為“十二五”銀行業信息科技發展戰略明確了方向。

“兩個轉變”貫穿“十二五”銀行業信息科技發展進程。一是地位轉變：信息科技與業務發展的關系從支撐轉向引領;二是方式轉變：信息科技發展從關注規模、速度轉向關注質量、效益。

對銀行業科技從業者而言，這是信息化建設重要戰略轉型的窗口期，也是面對復雜經營環境，實現自身轉型發展的關鍵期。

“‘十二五’期間整個銀行創新變化較大。”興業銀行北京分行科技部總經理黃晟在接受《中國信息化周報》記者采訪時表示，“科技環境改善的力度不斷加大，主要圍繞基礎設施建設、信息科技治理、外包風險監管幾個重點展開。信息科技對改善服務、創新產品的作用進一步加強。”

在中國銀行信息科技部總經理劉秋萬看來，“十二五”期間，銀行業信息科技真正實現從支撐保障到引領創新角色的跨越轉變。

“我們這五年的信息科技建設工作也是圍繞IT治理、基礎設施與運維體系建設、應用系統建設、信息科技風險管理四方面展開，取得了一定成績。”他表示。

“銀行業整體競爭日益激烈，外部監管日趨嚴格，這些外部環境及客戶越來越多樣化的業務需求都對我們信息化建設提出更高要求。”中國農業銀行軟件開發中心總經理蔡釗表示，“‘十二五’末，我們新一代核心業務系統——藍海工程正式切換上線，意味著信息化建設進入新時期，向‘信息化銀行’戰略目標實現又邁進一步。”

“十二五”時期，各大銀行信息化建設碩果累累。其中有哪些重大工程?優勢體現在哪些方面?對銀行轉型發展和競爭力提升有哪些促進作用?給銀行用戶帶來哪些改變?在“十三五”開局之年，如何解讀《銀行業信息科技“十三五”發展規劃(征求意見稿)》?銀行業下個五年信息化工作將聚焦哪些重點領域?

《中國信息化周報》記者通過采訪中國銀行、農業銀行、興業銀行、華夏銀行等金融機構多位信息主管，了解其IT核心能力建設情況，信息科技創新成果，探尋答案。

系統篇：新核心改造 勢在必行

“要改變國內大多數銀行的僅僅圍繞以內部管理和會計核算為中心的經營模式的習慣，構建新的核心業務系統勢在必行。”曾任華夏銀行信息技術部總經理，現任華夏銀行海口分行行長的張勝表示，“我們上新核心系統時，選擇的是引入國外架構。一是因為華夏當時引入了境外戰略投資——德意志銀行，二是傳統業務架構本身也面臨著發展瓶頸。”

在張勝看來，國外核心系統對銀行產品管理及創新有著較好的靈活度和參數化關系。“國外核心業務系統處理每筆交易時，其計算機后臺不僅留下產品、價格、渠道、客戶、風險識別和會計核算六個維度的痕跡，而且要求對各種信息數據進行分類、篩選、加工、利用，并生成有利于銀行精細化管理和風險控制的數據模型。這種參數化設計和靈活的架構能為國內銀行提供強大的金融產品創新能力。”他表示。

 

 

 

 

“另一方面，上新系統的初衷就是改善客戶服務，從系統建設角度也是倒逼業務流程再造的過程。”張勝表示，“在原綜合業務系統處理流程中，客戶辦理不同業務需要一遍又一遍簽名核對信息，現在通過業務流程優化，只要一次簽名就能完成。給客戶直觀的感受變化就是辦理業務變快了。”

據張勝介紹，新核心系統的開發理念是客戶導向。系統通過唯一客戶信息文件將不同應用系統中同一客戶的賬戶關聯起來，并在客戶信息文件中定義不同客戶的相互關系，形成客戶完整的關系視圖。“基于此，華夏各支行的柜面服務有了很大變化。”他表示。當客戶進入華夏銀行支行營業廳，液晶顯示屏上就會自動顯示其辦理業務的具體窗口，而該窗口柜員的電腦上則會顯示該客戶的資產配置狀況，風險偏好評價，以及根據客戶目前金融資產狀況自動生成的金融產品推薦。

 

 

 

 

華夏銀行新核心系統的上線為打造流程化銀行，實施信息化管理奠定了基礎，也為其未來業務發展和快速擴張注入了創新動力。

農行藍海工程(Blue Ocean Engineering，簡稱BoEing)也是銀行業換“心”進程中的一個亮點。中國農業銀行軟件開發中心總經理蔡釗認為，BoEing系統是農行第四代核心業務系統，其上線意義重大，見證了農行信息化建設邁入新時期。

“BoEing系統有諸多亮點。”蔡釗表示，“相比其他銀行核心業務系統，有一些獨特優勢和特點。”

“從2009年正式啟動BoEing系統建設，到2012年12月一期工程投產，再到2015年10月四期工程投產，歷時6年的‘藍海工程’在‘十二五’末全面完成。”蔡釗介紹說，“BoEing系統創造了很多個同業‘第一’。”

第一，系統借鑒了國際先進核心系統建設經驗，在消化吸收其先進理念和成果基礎上，立足自主研發，并結合農行特色與實際需要，更符合農行自主知識產權的技術架構和業務架構。“從基礎技術框架，到客戶管理、產品工廠、運營環境、合約管理、賬務管理等應用模塊的研發，全部由農行自主設計、自主研發。”

第二，該系統遷移切換涉及10億以上賬戶，在業內是首次也是首家完成如此大規模賬戶切換。

“農行擁有2.4萬個網點、700多萬法人客戶、4.6億個人客戶和11億賬戶，卡用戶超過8億，僅僅是個人業務的日均交易量已突破2億筆。僅四期投產期間就涉及切換任務3068項，新增和改造程序136600支，移植數據量160億條記錄數，這還不包括開放平臺1100億的數據量。”蔡釗表示，“整個系統切換涉及到的用戶和賬戶之多、數據量之大、交易量之高，不僅在農行歷史上史無前例，在整個金融同業也是屈指可數的，是迄今為止我國金融史上規模最大、復雜度最高的一次系統投產。

第三，該系統啟用農行自主研發的全新貸記卡系統(V#)替代銀行業普遍外購的V+貸記卡系統，實現了卡業務完全自主可控。對此，蔡釗頗為自豪。“V#實現了多項突破。在業界首次實現將貸記卡系統納入核心業務系統并實現貸記卡數據整體一次性遷移，并且支持全幣種、全渠道、全品種貸記卡。”

第四，該系統架構先進，業內首次采用兩層架構替代三層架構，構建了彈性可擴展的企業級私有云。

值得強調的是，針對監管層強調的信息系統自主可控和國產化，BoEing系統中采用的國產設備超過60%。“通過簡化應用層級，在國內同業核心業務系統中，我們首次實現云架構代替三層架構模式，減少了管理路徑和分支，避免了中間環節運算、轉發的消耗及故障點的影響，提高了系統的穩定性和高可用性。”蔡釗表示。

從上線效果來看，BoEing對內提供了更科學、高效的管理模式和手段，對外提供了更精細、靈活和安全的客戶服務，能夠有效提升客戶服務質量的風險防控能力。

毫無疑問，銀行換“心”是勢在必行。新核心系統在各大銀行成功啟用也基本達成了其提升產品、服務和管理創新能力的初衷，并面向互聯網金融、數據分析等新業務需求提供更為強大的科技動力。

數據篇：數據治理 建立長效機制

“十一五”時期銀行數據大集中后，對數據的規范管理、質量改進及應用機制建設成為擺在信息主管面前的重要課題。

“我們2003年就開始搞大數據。”中國農業銀行軟件開發中心趙維平表示，“當時遇到很多困惑，如技術路徑、平臺選型方面的問題。最終，我們選擇了自主可控的技術路徑：基礎硬件、基礎軟件、數據模型、工具平臺和制度管理都是自主可控的。”

趙維平介紹說：“農行的大數據平臺建設，硬件方面我們采用華為RH2288系列，基礎軟件方面我們引進了南大通用的MPP架構數據庫，從28個數據節點擴展至后來的56個節點，非結構化、結構化的上游生產數據基本都放在MPV架構數據庫中。數據模型方面，我們結合先進建模理論，融合了范式和維度思路。基礎工具方面，我們以自主開發為主，制定了一套比較完備的規范、制度、方法和標準。”

農行大數據平臺有著比較清晰的邏輯架構。“在數據源層，全行幾乎所有生產系統數據已納入進來，通過交換平臺實現上游數據生產和下游數據消費系統之間，總分行之間，總行各應用系統間的數據交互。”趙維平解釋說，“在數據分析挖掘方面，我們按業務細分領域落到不同的應用系統中去嘗試實現。同時，我們也在加大對各類算法，聚類、分類、回歸、神經網絡等的研究，注重數據分析人才的培養。”

在探索大數據應用方面，中國銀行推出的中銀開放平臺是一個實踐產品。中國銀行總行軟件中心上海分中心副總經理牛曉峰介紹說：“這個平臺獲得了2015年人民銀行的科技進步獎。其設計思路是將中國銀行整體數據進行歸并整理，開發出1000多個標準API接口，并將這些接口開放給中行各分行及客戶，他們可以通過API訪問并使用中行數據，加工后獲得想要的應用結果。”

對于如何更為有效地釋放銀行數據價值，牛曉峰認為三個方面比較關鍵。“一是在合規前提下要更有效、充分地利用銀行外部數據服務;二是以應用為驅動，要做大數據應用的場景產品;三是通過將結構化、非結構化，線上、線下的數據有機提煉并整合起來，從而更精準地建設客戶營銷平臺。”

四大銀行中，中國建設銀行擁有龐大用戶基數，目前手機銀行用戶數達1.8億多，網上銀行近2億。“隨著手機銀行、網上銀行及微信銀行三大互聯網渠道的建立及用戶數的累積，我們應用大數據的場景和基礎已經具備。”中國建設銀行信息技術管理部資深經理林磊明表示。

他認為，傳統銀行做大數據主要為解決三大問題。“一是提升客戶識別，二是利于客戶營銷，三是強化風險防范。”

目前，建行已成立上海大數據分析中心，隸屬于信息管理部門。林磊明表示：“建行大數據平臺設計遵循架構先行，在功能架構上希望做到盡可能完備，并能及時反映到業務流程中去。目前，我們在大數據平臺上已經取得一些成果，如我們能向客戶經理提供實時數據服務，已經總結出挖掘類、數據實驗室、機器查詢、儀表盤、固定報表、自動查詢等六類數據應用模式。同時，我們通過建立‘模型實驗室’，支持大數據模型研發，并快速部署至生產環境中去。此外，通過位置服務終端識別技術應用，我們在銀行風險事件規避和防范方面有了比較不錯的應用成效。”

總的來看，“十二五”期間，各大銀行主管領導對數據積累、改善并持續改進質量的關注度提升，并有意識地構建數據治理平臺和相關機制。但業內專業的數據質量管理部門仍然缺乏，風險數據的同業共享機制也尚未建立。

“十一五”時期銀行數據大集中后，對數據的規范管理、質量改進及應用機制建設成為擺在信息主管面前的重要課題。

“我們2003年就開始搞大數據。”中國農業銀行軟件開發中心趙維平表示，“當時遇到很多困惑，如技術路徑、平臺選型方面的問題。最終，我們選擇了自主可控的技術路徑：基礎硬件、基礎軟件、數據模型、工具平臺和制度管理都是自主可控的。”

趙維平介紹說：“農行的大數據平臺建設，硬件方面我們采用華為RH2288系列，基礎軟件方面我們引進了南大通用的MPP架構數據庫，從28個數據節點擴展至后來的56個節點，非結構化、結構化的上游生產數據基本都放在MPV架構數據庫中。數據模型方面，我們結合先進建模理論，融合了范式和維度思路。基礎工具方面，我們以自主開發為主，制定了一套比較完備的規范、制度、方法和標準。”

農行大數據平臺有著比較清晰的邏輯架構。“在數據源層，全行幾乎所有生產系統數據已納入進來，通過交換平臺實現上游數據生產和下游數據消費系統之間，總分行之間，總行各應用系統間的數據交互。”趙維平解釋說，“在數據分析挖掘方面，我們按業務細分領域落到不同的應用系統中去嘗試實現。同時，我們也在加大對各類算法，聚類、分類、回歸、神經網絡等的研究，注重數據分析人才的培養。”

在探索大數據應用方面，中國銀行推出的中銀開放平臺是一個實踐產品。中國銀行總行軟件中心上海分中心副總經理牛曉峰介紹說：“這個平臺獲得了2015年人民銀行的科技進步獎。其設計思路是將中國銀行整體數據進行歸并整理，開發出1000多個標準API接口，并將這些接口開放給中行各分行及客戶，他們可以通過API訪問并使用中行數據，加工后獲得想要的應用結果。”

 

 

對于如何更為有效地釋放銀行數據價值，牛曉峰認為三個方面比較關鍵。“一是在合規前提下要更有效、充分地利用銀行外部數據服務;二是以應用為驅動，要做大數據應用的場景產品;三是通過將結構化、非結構化，線上、線下的數據有機提煉并整合起來，從而更精準地建設客戶營銷平臺。”

四大銀行中，中國建設銀行擁有龐大用戶基數，目前手機銀行用戶數達1.8億多，網上銀行近2億。“隨著手機銀行、網上銀行及微信銀行三大互聯網渠道的建立及用戶數的累積，我們應用大數據的場景和基礎已經具備。”中國建設銀行信息技術管理部資深經理林磊明表示。

他認為，傳統銀行做大數據主要為解決三大問題。“一是提升客戶識別，二是利于客戶營銷，三是強化風險防范。”

目前，建行已成立上海大數據分析中心，隸屬于信息管理部門。林磊明表示：“建行大數據平臺設計遵循架構先行，在功能架構上希望做到盡可能完備，并能及時反映到業務流程中去。目前，我們在大數據平臺上已經取得一些成果，如我們能向客戶經理提供實時數據服務，已經總結出挖掘類、數據實驗室、機器查詢、儀表盤、固定報表、自動查詢等六類數據應用模式。同時，我們通過建立‘模型實驗室’，支持大數據模型研發，并快速部署至生產環境中去。此外，通過位置服務終端識別技術應用，我們在銀行風險事件規避和防范方面有了比較不錯的應用成效。”

總的來看，“十二五”期間，各大銀行主管領導對數據積累、改善并持續改進質量的關注度提升，并有意識地構建數據治理平臺和相關機制。但業內專業的數據質量管理部門仍然缺乏，風險數據的同業共享機制也尚未建立。

風險篇：風險管理 邁入新階段

2013年美國“棱鏡”事件后，國家信息安全提到戰略高度，作為傳統IT鐵三角核心腹地的金融業，去“IOE”風盛。強調銀行業要圍繞“自主可控”、“持續發展”、“科技創新”三大戰略切實加強信息科技建設，也成為2013年銀行業信息科技風險管理年會上的討論重點。

理論上，金融機構在服務器、網絡、數據庫、中間件、應用層這五個層面實現由IOE遷移到國產產品是可行的。但銀行體系使用IOE近30年，短時期內實現遷移既有應用風險，也有技術風險。

目前來看，服務器層去IOE最難，網絡層因華為具有一定市場占有率去IOE難度最小。而在數據層和中間件層，國產產品的應用效果還未得到驗證，也存在一定難度。而銀行業關注實時營業，確保安全穩定能力也是去IOE的一個難點。

銀行業信息科技“十二五”規劃中也強調了風險管理的重要性，因銀行服務電子渠道的多樣性對其信息安全防護也提出更高要求，要求銀行業必須全方位地在應用系統生命周期、數據生命周期、基礎設施環境運維等各個環節強化信息安全管理。

 

 

從農業銀行具體實踐來看，全面風險管理對其信息系統建設提出五大要求。一是系統需要從業務系統中抽取風險管理各類經營結果數據，并在此基礎上清洗、轉換、整合、匯總和加工;二是系統不僅需要支持各類風險管理模型實現自動計量，還需支持業務人員根據業務管理要求進行模型規則的配置和變更;三是系統功能要支持對計量結果進行報告、審核、發布和歸檔的風險管理日常流程;四是系統需要支持多維分析和靈活查詢;五是系統要根據風險決策結果，按照一定業務規則實現對生產系統的控制。

為實現這一目標，農行搭建了“統一門戶、統一入口、統一框架”的風險管理板塊系統框架，并配合新核心系統等生產系統改造，不斷完善與生產系統的接口。

 

 

“十二五”期間，在完善信息科技風險方面，中國銀行有四個著眼點。中國銀行信息科技部總經理劉秋萬表示：“一是健全風險管理機制，將信息科技風險納入全行風險管理框架，初步建立IT風險量化監測指標體系;二是著力提升合規遵從能力，積極參與銀監會信息科技評級工作和風險課題研究，并完成了網銀國密改造工作，積極開展海外IT合規差異分析、風險評估、問題整改、監管應對及國際標準認證等工作;三是完善技術防護體系，優化網絡保護機制，部署多層次網絡安全防護措施，完成TSM、DSM、網絡準入等數據防泄露項目全轄推廣，初步建立了全生命周期應用安全防控體系;四是優化災備演練機制，通過融合計劃性和突發性兩種形式，通過貼合真實場景的演練方式，驗證災難恢復預案、災難恢復流程的有效性、異地災備環境的可恢復性，從而提升災備人員的應急處置能力。”

對興業銀行而言，強調自主可控和國產化也是一個持續長期的過程。“從這個角度來說，我們是股份制銀行中少數一兩家自己研發核心系統，并具備相應支撐能力的銀行。”黃晟表示，“從1996年，我們就開始核心系統的自主研發，一直堅持到現在。”

>解讀：銀行信息科技“十三五”

2016 年7 月15 日，《中國銀行業信息科技“十三五”發展規劃監管指導意見(征求意見稿)》(以下簡稱《規劃》)正式公布，專家認為幾個重點值得關注。

■構建銀行業互聯網金融生態

《規劃》全文提及“互聯網金融”15次，提出要“協同創新，跨界構建”，“構建銀行業互聯網金融生態”。表明監管層意識到金融脫媒加劇，跨界融合和互聯網金融發展將進一步加速銀行變革轉型進程。

■全面提升網絡和信息安全水平

《規劃》提出要“加強信息安全管理，全面提升網絡和信息安全水平”，并表示應“將大數據、云平臺、互聯網金融服務平臺等納入等級保護管理，建立信息安全等級保護工作考核評價”，表明銀行創新發展過程中，防范信息科技風險，維護金融環境穩定是確保銀行業健康有序發展的重要前提。

■行業分化進程加快

《規劃》提出要“緊跟新技術發展趨勢，加強前瞻性研究，進一步深入開展虛擬化、云計算、大數據、移動互聯領域的創新”，表明監管層對銀行業科技發展預期空間較大，新技術將深刻影響銀行服務流程，科技創新將在銀行發展中扮演越來越重要的角色，而這種創新能力彼此之間有差距，行業分化也將因此而加快。

■擁抱大數據藍海

《規劃》提出要“制定大數據戰略，積極建立大數據服務體系，加強數據共享，深化大數據應用，充分發揮數據價值。”目前銀行大數據應用主要著眼于批量開拓或挖掘客戶，監管層建議，在作用于風險管理，提升信用產品和財富管理產品開發方面，銀行更要擁抱大數據。