并不是每一種災難都是禍，早臨的逆境往往是福。
——夏普
疫情無情人有情，危險面前，能快速響應的人是可以信賴的。疫情之后，我們更應該反思疫情帶給我們的啟示。
1月24日，建設銀行深圳分行協助廣深鐵路及下屬車站辦理鐵路退票業務達1.16億元，1月25日完成深圳市首筆財政疫情應急支付……工商銀行積極部署，迅速開展了生活物資（中糧家佳）、疫情防控（優化利率、綠色通道、信貸額度）等12項應急舉措。截至1月31日，已通過綠色通道，為200多家疫情防控領域企業提供緊急貸款34億元。1月25日，中國銀行，湖北抗疫款，9小時表外理財緊急贖回。湖北醫院支付應急物資款，3小時物資到位。湖北9000余名中行人，堅守抗疫前線……截至2月11日，農業發展銀行完成疫情防控應急貸款審批312筆、審批金額達171.13億元，累放達107.33億元。交通銀行與全國工商聯聯合摸排收集3000戶小微企業融資需求。截至2月26日，交行全量防疫信貸支持已超過110億元。招商銀行票據大管家2月1-20日在線貼現累計1234家，貼現融資124.39億元，其中中小企業1080家，單張金額10萬以下票據3887張。平安銀行，36小時極速上線“口袋抗疫公益專區”，助力各類醫療抗疫需求，從采購到運輸，讓物資直通湖北。截至2月15日，已經成功對接8家湖北醫院（含武漢急救中心）和1家政府機構（武漢市應急局），并陸續將200萬元物資發送到湖北抗疫一線。銀行的快速響應，源自三個方面，領導的快速決策、信息的高效傳達和方案的準確落地。這種應對突發事件、客戶訴求變化能力，將是未來銀行核心競爭能力之一。快速決策，有來自于銀行組織架構各級管理層的高效率，比如工商銀行接到人民銀行疫情防控重點企業信貸支持任務后，1月31日當天立即部署。總行成立專項工作領導小組，由公司金融業務部、普惠金融事業部、信貸與投資管理部、授信審批部、資產負債管理部組成工作專班，前中后臺和資金配置部門“一盤棋”“一條線”“一股勁”，高效指導分支機構服務對接工作；各分行設立一把手為組長的重點企業信貸支持工作專項小組，建立“五專”工作機制，包括專業服務團隊、專門綠色通道、專屬優惠利率、專項規模保障、專戶服務方案，全面加強對重點企業的服務。高效傳達，在互聯網的今天，已經不是問題，各類視頻會議系統、遠程辦公系統，已經可以滿足上傳下達的幾乎所有場景。而真正落地，需要銀行堅實的客戶系統和快速迭代的服務能力。與疫情賽跑，需快速篩選和決策，實地盡調受到限制的情況下，落地能力需要依賴銀行已有的數字銀行所提供的客戶數據和服務能力。數字銀行的發展，歷經物理網點的1.0階段、ATM為媒介的2.0階段，已經發展到依托于移動網絡的3.0階段，正向數字化開放的4.0階段邁進。不同階段的迭代，提升效率的同時，更是銀行的服務質變。質變，源自不同階段的客戶數據的積累，源自多源數據的打通，在可復用共享的數據積累之上，實現可定制的敏捷服務。為實現敏捷服務。各家銀行紛紛采用分布式架構、布局數據中臺，以期打通數據復用瓶頸，實現數據共享、高效決策。中臺的概念，最早出自于阿里。阿里為提升數據復用共享、產品快速迭代能力，放棄原有煙囪式系統架構，用數據中臺為前臺各類應用服務。數據中臺，具備復用共享能力，可以不受部門、場景、產品限制，支撐所有需要調用數據的產品和服務。同時，從不同部門、場景、產品獲得的數據，會反哺數據中臺，做到數據實時更新、全盤共享。在復用共享基礎之上，與數據中臺相匹配的，是服務能力的非耦合性拆分，讓銀行的信用增信能力、信用評估能力、支付能力，從過往業務中拆分出來，標準化后打包成為可以復用、隨時調用的各種金融能力，形成各類能力組件。未來的銀行產品，就是通過這些銀行能力組件的打包和重組，實現產品和服務的高效迭代與創新。這種分布式結構，與傳統煙囪式系統完全不同，如京東數科副總裁謝錦生所言，傳統的煙囪式銀行的IT架構不僅重復性投入成本高，而且資源無法共享，更新、維護的成本也很高，很難適應互聯網業務高并發、產品快速迭代等需求。為了支撐日益增長的業務量和適應靈活多變的業務需求，業界開始使用分布式和微服務架構，隨著分布式系統調用變得日趨復雜，故障難以定位、系統交易鏈路難梳理、系統容量難以估算等問題凸顯，為了解決這些問題，可以彈性供給、靈活調度、動態計量的私有云平臺成為下一階段的主流選擇。各家銀行也在持續聚焦數據中臺，以提升數據復用共享和服務快速響應能力。較早布局分布式架構的有建設銀行和工商銀行。建設銀行自2013年開始布局分布式架構，由7層12平臺所構成，重新整合了渠道、客戶服務、各類應用、外聯、產品服務、數據、管理與分析7層架構。并在這7層架構基礎上設立響應的12個平臺。在這些分布式架構基礎上，對傳統業務重新拆分，進行組件化、積木化改造，以適應產品與服務高速迭代、不斷創新的市場需求。比如京東，拆解成上百個子系統，每個子系統和一個業務邏輯并不是強耦合形式，可以靈活地通過配置實現不同的組合。工商銀行從2015年起步，歷經5年，已建立4300多個產品參數，并通過3500個標準化的業務流程組件和500多個標準化跨渠道用戶界面，實現組件快速拼裝，大幅提升產品和服務研發效率，實現95%的產品都可通過參數化配置T+1快速上線，使大型銀行具備更敏捷的市場和客戶需求響應能力。這樣的快速響應能力，已經成為像騰訊、百度這樣的互聯網巨頭布局B端的標配和底氣。同樣，個性定制產品對于傳統銀行而言，幾乎不可能實現的業務，在強大的分布式系統的支持下，也逐步成為現實。工行行長谷澍向媒體透漏，與合作伙伴攜手為B端客戶提供“行業+金融”的綜合服務，目前租戶數量已達到1.93萬戶。可根據每位客戶的生命周期和行為特征，運用人工智能技術，為客戶提供個性化的產品推薦和服務提醒，目前已生成1300多萬套服務方案，實現了銀行服務的千人千面。強大的底層架構，不僅可以提升產品服務效率，同時也可以改變內部管理，減輕重復性案頭工作，提升職員能動性。民生銀行在數據中臺建設過程中，結合自身經營現狀，提出了一套“場景分區+技術分級”的數據中臺場景服務管理方案，形成由風險、小微、私銀、個金、供應鏈、運營、網金、分行、監管、內部管理11項業務場景，分別為“對客服務類、客戶經理類、監管查控類、內部管理類”的4級服務、18組管控域組成的數據服務管理矩陣。在數據中臺的支撐下，業務運營平臺打通了管理駕駛艙和線上服務平臺的數據鏈路，使經營管理決策、策略投放執行、效果評估反饋、迭代完善優化等環節能夠閉環執行。通過內容運營、產品運營、客戶運營、服務運營幾個領域，提升外部獲客能力、轉化提升能力、產品銷售能力、粘性服務能力，構成流量導入、激活轉化、資產提升、粘性服務、決策支持閉環的線上流量經營體系。首家試點行一季度實現理財資產增長20余億元，代發目標客群資金留存率顯著提升，累計帶來近50億元行外資產。平安銀行于2019年打造了AI中臺、銀行私有云平臺、數據中臺、分布式PaaS平臺、項目可視化平臺等基礎平臺。基于這些中臺的營銷機器人、投放機器人、陪練機器人、客服機器人，可以提升銀行在客戶營銷、運營管理、風險控制等領域的智能化能力。當然，系統的重構、中臺的搭建，不僅僅是系統的改造，還需要組織架構的配合，才能效用最大化。招商銀行將原有的“一部三中心”信息技術架構（“一部”是指總行一級部門信息技術部，“三中心”是指三個二級部門，數據中心、研發中心和測試中心）改為“一部六中心”（撤銷了原研發中心，新設的四個中心分別針對零售業務、對公業務、硬件及軟件基礎設施以及數據化轉型）。設置數據中心、數據資產與平臺研發中心，兩者名字雖然類似，但實際承擔的職責完全不同：數據中心主要負責云計算中心的建設與運維；數據資產與平臺研發中心，則定位于數據中臺，推動并賦能全行大數據應用。這在銀行業是首例，凸顯出招行對大數據挖掘分析及應用的高度重視。也避免各個子系統因為規則不一致而產生重復工作，減少冗余、提升效率。系統的重構，在提升效率的同時，還提升了系統的開放度，使得銀行可以輕松嵌入各類場景、搭建各類生態，比如工商銀行去年的發布智慧銀行生態系統 ECOS，將支付、融資、理財、投資等金融產品，無縫嵌入到教育、醫療、出行、政務等民生消費和企業生產場景，不管客戶有沒有工行賬戶，都可以享受到工行的產品和服務。不僅如此，通過工行的API開放平臺，B端企業可以與工行的1000多個服務和產品標準化接口對接，形成各類行業金融服務生態。平安銀行PaaS平臺已完成基礎版本發布，已有超過30個系統或項目使用；銀行私有云平臺通過持續推廣基礎設施的云化部署，開發資源交付周期從過往2周下降到3天，僅為原來的25%，資源交付量從單周250臺到單周2,800臺，提高11.2倍，在大幅提高交付效率的同時有效降低了成本。剛剛過去的2019年，被技術界稱為“數據中臺元年”，越來越多的商業銀行、互聯網公司、科技公司布局中臺，試圖通過“IaaS、PaaS、SaaS、FaaS”等技術、開放API，與行業連通、打通數據孤島、實現復用共享，實現場景互融、生態共建、收益共贏。并能在共享復用生態中，不斷創新模式、創新產品，以更好地服務消費者、賦能產業。疫情無情，卻加速了銀行數字化進程，使得快速響應、敏捷服務、場景嵌入，提早進入戰略部署，我們無疑也是幸運的。
