【銀行金融科技峰會實錄】如何加速商業銀行金融科技轉型？

4月13日，「2018銀行金融科技峰會」在上海成功舉辦。Kyligence 解決方案部門 VP 周濤出席會議，並發表題為《 Kyligence 加速商業銀行金融科技轉型》的演講，與來自中信銀行、交通銀行等銀行的領導嘉賓齊聚一堂，共同探討傳統銀行在金融科技領域的應用和未來發展。

當天，周濤在演講中首先就「我們是誰」進行了簡單介紹，這裡的「我們」，既包括開源的分散式 OLAP 分析引擎 Apache Kylin，也包括 Apache Kylin 背後的商業公司 Kyligence 及其企業版產品 Kyligence Enterprise。

在「自我」介紹後，周濤就銀行業金融科技轉型的趨勢和挑戰，以及 Kyligence 公司如何助力和加速傳統銀行向金融科技轉型做了分享。

以下為周濤在峰會上的演講實錄整理：

商業銀行金融科技轉型的趨勢及挑戰

隨著互聯網金融的興起，互聯網企業依託強大的技術能力和豐富的數據優勢，結合具體業務場景，在支付、消費、信貸等領域不斷侵蝕商業銀行的傳統業務領地，並且在業務效率、客戶體驗、獲客成本上全面碾壓商業銀行，給習慣了壟斷地位、安享息差收益的商業銀行帶來了巨大的衝擊。

而客戶需求的逐漸覺醒，雲計算、大數據、人工智慧等新興技術革新帶來的業務結構、盈利模式、增長方式的創新，使得商業銀行已經意識到金融科技的重要性，以建設銀行、招商銀行為代表的的國有銀行和股份制商業銀行紛紛開始從頂層設計、組織架構、業務流程、基礎設施等方面開始著手進行向金融科技轉型。

在此次金融科技背景下，新興技術是驅動整個金融創新的關鍵要素，科技為根，金融場景為葉，這一點我相信大家也應該比較清楚。而現在幾乎所有的新興技術都是源自互聯網企業，是互聯網企業發明並且將技術應用到一定成熟度後再開源出來的。在這一點上，商業銀行相對於互聯網企業，在技術能力和儲備上存在著巨大的短板和挑戰，主要體現在以下幾個方面：

首先是人才。無論是哪種新興技術，人才是最關鍵的。而作為新興技術的發源地，互聯網企業集中了大量的新興技術人才，雖然銀行花了很大力氣從組織架構、薪酬等方面吸引新興技術人才，但從佔比來說，仍然是互聯網企業佔了絕大多數。所以從人才角度來看，商業銀行在新興技術的存量儲備上遠遠落後於互聯網企業。

第二是預算。大家都知道銀行有錢，很土豪，在IT預算上也很捨得投入。但互聯網企業的整體技術架構基本上都是基於新興技術的，其IT預算可以說是全部投到新興技術上。

但對商業銀行來說，由於背著沉重的歷史包袱，大部分 IT 預算需要投入到傳統 IT 技術的維護、採購和使用上，最後分下來，可能只有一小部分能夠放在新興技術的探索和研發上，所以從預算角度來看，商業銀行在新興技術的增量追趕上也並不佔優勢。

第三是效率。銀行內部的流程和管理機制決定了，對新興技術的研究、探索到正式應用，其做事效率要遠低於互聯網企業。

我們經常看到，當有一個新技術出現的時候，在互聯網企業的實踐過程是從下往上的，某個技術專家或者程序員注意到這個技術，很快從網上下載，稍作研究可能就開始應用於滿足實際業務需求，從探索到生產的周期可能也就小几個月，節奏很快。

而在商業銀行，這種過程通常是從頂至下，並且需要一系列的測試和論證，中間還得看具體負責的人有多少時間能投入，通常得花上半年甚至更長的時間才能勉強發揮新興技術的效果。

Kyligence 加速商業銀行向金融科技轉型的探索與實踐

從產品及解決方案角度，Kyligence 作為國內少數掌握大數據核心技術的科技公司，依託大數據極速分析引擎 Apache Kylin，融合人工智慧、雲計算等技術，提供了更加自動化、智能化、穩定的企業級智能大數據分析平台 Kyligence Enterprise 以及解決方案以助力商業銀行向金融科技的轉型。

AI：

Kyligence Enterprise 通過機器學習演算法對數據準備、數據建模、數據索引等工作實現了智能推薦和智能優化，可以有效降低業務人員獲取數據的技術門檻和周期，幫助企業釋放IT資源，推動企業加速數據分析平民化的進程。

Big Data：

Kyligence Enterprise 以 Apache Kylin 的分散式技術為核心，通過對 Kylin 的存儲引擎、查詢引擎、並發穩定性、許可權管理、BI工具兼容性等方面進行全面的提升和增強，能夠支持海量數據在互聯網級高並發需求下的亞秒級查詢響應，有效支持企業各種內外部的數據分析和數據服務應用場景。

Cloud：

Kyligence Enterprise 支持本地、雲端及混合部署方式，並且可以同時對接 Hive 以及 SQL Server、Postgre SQL 等多種數據源，可以作為統一的數據訪問入口，幫助企業完成新舊數據資產低成本而又高效的融合。

Kyligence 的產品已經在全球超過1000+用戶中得到了廣泛的應用，在國內銀行、證券、保險等金融行業的 Top 企業中得到了充分的實踐和證明。

比如，在某全球卡支付組織的案例中，該企業通過使用 Kyligence Enterprise 後，已經實現了將傳統基於 Cognos 的 BI 應用遷移到大數據平台上，通過個位數的 KAP Cube 就將1000+個 Cognos Cube 進行了替換，開發和運維成本降低了90%，而查詢效率比原來提升超過100倍。該企業一直在積極謀求金融科技轉型，期望大數據分析能力不但用來滿足內部分析需求，還可以對外為其客戶和商戶提供數據服務，目前已經選擇 Kyligence Enterprise 作為其自研大數據分析平台的核心引擎。

另一個助力銀行向金融科技轉型的案例，是 Kyligence 在國內某最具影響力的股份制銀行中的應用。在該銀行中，我們將其業務數據從原有的傳統資料庫遷到大數據平台，幫助業務部門實現了期盼已久的自助分析，IT 人員只需要簡單的開發就可以快速滿足業務人員的數據獲取需求，並且業務部門從提出需求到得到數據的整個周期，從原來需要幾個月減少到只需要1~2周。後續，Kyligence 和該銀行將在資管、管會、監管等多條業務線的數據分析和洞察項目上展開深入合作。

了解更多信息，歡迎訪問 Kyligence 官網：