無論是接受還是拒絕，中國金融業的大數據時代正在呼嘯而至。據調查，經過多年的發展與積累，目前很多國內金融機構的數據量級已經達到100TB以上。而且，非結構化數據量正在以更快的速度增長。在高數據強度的金融行業，這一發展激起了巨大的想象空間。然而，要抓住這一機遇并非易事。

基于多年的研究與全球項目實操經驗，波士頓咨詢公司(BCG)系統梳理了大數據在全球金融行業的發展現狀、潛在應用、關鍵瓶頸及應對方案，旨在協助金融機構從價值的角度更好地理解大數據，并在大數據迅速滲入金融業務各個層面的當下抓住發展機遇。

成就大數據的“第四個V”

大數據是什么?在這個問題上，國內目前常用的是“3V”定義，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。

雖然有著這樣的定義，但人們從未停止討論什么才是成就大數據的“關鍵節點”。“3V”的定義專注于對數據本身的特征進行描述。BCG認為，成就大數據的關鍵點在于“第四個V”，即價值(Value)。當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數據通過某種手段得到利用并創造出商業價值，而且能夠進一步推動商業模式的變革時，大數據才真正誕生。

BCG認為，大數據改變的并不是傳統數據的生命周期，而是具體的運作模式。在傳統的數據基礎和技術環境下，這樣的周期可能要經歷一年乃至更長的時間。但是有了現在的數據量和技術，機構可能只需幾周甚至更短的時間就能走完這個生命周期。新的數據運作模式使快速、低成本的試錯成為可能。這樣，商業機構就有條件關注過去由于種種原因而被忽略的大量“小機會”，并將這些“小機會”累積形成“大價值”。

金融機構駕馭大數據的三個關鍵點

金融業雖然坐擁海量數據，但目前真正得到利用的數據僅為冰山一角。BCG多年的項目經驗顯示，金融機構對數據的實際利用率僅為34%，從而導致大量數據荒地的出現以及大量潛在機會處于沉睡狀態。問題到底出在哪里?

為此，BCG對部分典型金融機構客戶進行了調研。調查結果顯示，從數據到價值的轉化過程包含了七大步驟，其中“許可和信任”以及“協調”是關鍵瓶頸。

◎ 步驟一：數據收集。與內部數據及外部數據形成對接，以獲得豐富、全面的數據。

◎ 步驟二：許可和信任。獲得客戶的許可和信任，同意企業在不透露其個人信息的前提下對其信息進行整合、分析和應用。

◎ 步驟三：儲存和處理技術。搭建合適的IT構架，以有效整理、存儲和調用數據。

◎ 步驟四：數據科學。識別合適的分析工具，以進行大數據分析。

◎ 步驟五：協調。理解業務端需求，并將這些需求轉化為具體的問題，指引技術部門和分析部門提供基礎設施支持及數據分析工作。

◎ 步驟六：行動洞察力。正確解讀數據分析結果，將答案轉化為行動變革、產品開發和客戶發展方案。

◎ 步驟七：嵌入式變革。將大數據分析和應用融入到整個機構組織的日常運作中，并確保每位員工都能參與實施變革。

這樣的調研結果讓我們深刻認識到，掣肘大數據在金融機構發展的關鍵因素存在于管理層面，而非技術層面。BCG根據自身在大數據和金融行業的咨詢經驗，總結了金融機構駕馭大數據的三個關鍵點(“TMT”)，包括：團隊(Team)、機制(Mec hanism)和思維(Think ing)。在這三個關鍵點上進行突破應成為傳統金融機構將數據轉化為價值的核心抓手。

數據人為：建設團隊是核心。 盡管“專家 將會消亡”、“大數據將取代人腦”的說法此起彼伏，但BCG認為，在大數據時代創造價值的主角仍是“人”。數據源自于人并服務于人。但大數據時代無疑對身處其中的從業者提出了新的要求。善于“跨界”的復合型人才在金融機構中是 稀缺資源，因此構建復合型團隊就成為了關鍵所在。然而，是否將具備業務視角或技術能力的人

員組合在一起就能實現金融機構的大數據掘金夢想呢?我們的答案是否定的。若要讓團隊高效運作，配套機制不可或缺。

高效行動：形成機制是保障。 大數據無疑在沖擊傳統金融機構慣常的工作方式與流程。大數據中蘊藏的大量“小機會”需要通過靈活、快速而又有紀律的工作機制才能最終形成“大價值”。對于傳統金融機構而言，兩項機制改革是關鍵：

引入試錯機制。“錯誤”在傳統金融機構中是一個不受歡迎的詞。“不出錯”甚至在很多機構中被看作是顛撲不破的生存法則。而在大數據時代，“試錯”將成為必經之路。浩瀚的數據帶來了無限的想象空間，同時也帶來了極高的不確定性。一個關聯發現究竟是真正的商機還只是噪音，只有試了才知道。成功的試錯機制包括以下七個方面：

◎ 為創意的產生提供條件。在IT行業中，我們觀察到有些公司開始給予員工“自由時間”，也就是說員工可以將10%~15%的工作時間用于做自己感興趣的項目。

◎ 增加探索和嘗試的數據。在大數據中發現商機也是個幾率問題，提高基數無疑非常重要。

◎ 降低成本，提高速度。“小步快跑”在大數據時代成為了值得推崇的工作方式。這意味著嚴格管理每一個試點的成本，將投入產出透明化，并大幅縮短每個試點的周期。

◎ 降低失敗的代價。這里的代價既是對機構而言，也是對個人而言。組織內部需要能夠合理“容錯”，降低試錯者的后顧之憂。而組織自身則需要清晰的“防火墻”，讓試錯在可控的環境中發生。

◎ 增強預判能力。在一個試點項目中往往存在一系列關鍵條件。密切關注這些關鍵條件的變化，盡早判斷試點的成功幾率是試錯機制的關鍵一環。

◎ 快速推廣放大。當一次試錯呈現出商業潛力時，機構就需要迅速果斷地將成果商業化、規模化，以便充分汲取其中的價值。

◎ 鼓勵探索的文化。再完善的機制也會有“盲點”，而軟性的文化則是填補空白的關鍵。

提高人才管理與組織管控的彈性。 金融業一直是精英匯聚的行業。但在傳統金融機構中，不僅數據呈現出“分治”的狀態，人才的流動與重組往往也相當困難。而培養大數據時代所必需的復合型人才必然要求人才能夠在組織內外靈活地流轉和進出。此外，針對“業務”與“技術”對話不暢的問題，聯合團隊往往是有效的解決手段之一。而這樣的跨部門工作機制要求在人才的選調、考核和職業發展等關鍵方面有相應的配套舉措。只有在嘗試中培養“創新的種子”，并不斷將這些“種子”播種到有需求的土壤中去，才能使大數據真正融入機構的日常工作當中，持續發揮其作用，并為組織創造價值。

構筑優勢：轉變思維是根本。《大數據時代》(Big Data: A Revolution That WillTransform How We Live， Work， andThink)一書的作者指出，在大數據價值鏈中“數據、技術與思維三足鼎立”。對于數據和技術的掌控在很大程度上取決于機構的商業模式。金融機構在這兩個層面上已經擁有相當大的優勢。然而，思維才是使數據中的價值持續爆發的力量。大數據的發展不僅作用于金融機構的商業模式及運營模式的方方面面，更直接對根深蒂固的傳統理念構成挑戰。采用關聯而非因果的視角也可以幫助我們更好地理解世界。與封閉相比，開放可能是構筑商業壁壘的更有效的手段。這樣的思維轉變對于傳統金融機構而言意味著一場異常深刻的變革，而這樣的變革勢必觸碰到體制層面，因此也必然異常艱難。但勝者從來都是那些勇于擁抱變革并善于擁抱變革的機構。在金融行業，大數據帶來的絕不僅僅是一場數據與技術的比拼。制勝因素將是機構觸發、管理并固化變革的能力。

并非每個“熱點”都將轉瞬即逝。大數據是技術發展所帶來的不可逆的大趨勢，它所代表的是人類對世界的認知視角的演化，以及對世界的掌控能力的進步。對傳統金融機構而言，從數據到價值的轉化過程意味著新的思維在蓬勃發展，并驅動商業模式與運營模式進行深刻變革。這必將是一個漫長的過程，而且無捷徑可尋。及早出發，積極、理性地試水投入，讓整個機構能夠借力大數據來盡快實現自我提升，這是傳統金融機構將數據持續轉化為生產力乃至競爭優勢的必由之路。