“數據是新的石油”這句話可能有點過時了，但它比以往任何時候都更真實，作為新生產要素的數據無疑是數字經濟發展和產業革新的動力源泉，也是銀行在未來競爭中制勝的關鍵。那么，對銀行來說，如何才能真正利用好手中海量的數據資源？中外銀行的經驗顯示，訪問、控制和分發數據的能力至關重要，平臺數字化能夠帶來更好的風險管理和客戶體驗結果。擁有數字化平臺意味著銀行能夠快速轉換自己和客戶的數據，從而做出更快、更明智的決策。正因如此，銀行須實現從服務提供商到數據提供商的轉變，包括大數據和小數據(客戶端)。

　　眾所周知，銀行沉淀了海量客戶信息和經營數據，同時能夠連接巨量外部公共數據資源。銀行擁有巨量數據固然重要，但更重要的是遵循“數據資產化、資產要素化、要素價值化”原則，將數據充分“聚起來”“用起來”“活起來”，形成數據價值鏈，推進數據價值的產生與釋放。而要達此目的，以下幾個方面是銀行需要考慮的。

　　首先，在數據采集方面，銀行必須推進業務數據化并確保其數據的高質量，這意味著其要對全渠道服務觸點和經營活動中所產生的信息進行全量化采集、數字化處理、規范化定義，將其轉化成可以被記錄、存儲、追蹤和使用的數據資產，使任何數據都可以以多種方式使用并自動提供給不同的流程。

　　其次，在數據治理方面，銀行應建立組織架構健全、職責邊界明晰的數據治理體系，制定統一數據標準，構建統一數據模型，強化內外部數據交互共享，有效破除數據煙囪，建立全景數據視圖，持續保證數據可信好用。

　　第三，在數據應用方面，銀行須大力推動數據業務化，用數字化思維創新產品設計、重構業務流程，構建覆蓋前中后臺的數據驅動業務發展模式，提高大數據分析能力，利用數據發現商機、拓展客戶、識別風險、管控成本，推進業務、產品和服務創新。

　　第四，在數字化平臺建設方面，銀行可創建在內部使用的數據平臺，也可向客戶提供商業服務，實現從服務提供商到數據提供商的轉變。這一點引起了更廣泛的客戶高管的興趣，比如首席風險官、首席財務官、首席投資官、營銷主管和首席分銷官，他們需要幾乎實時的信息流。

　　美國政府債券結算主要提供商紐約梅隆銀行正是這樣，通過特定的使用案例完成了數據轉換。為提高數據的準確性和質量，該行首席數據官埃里克·赫施霍恩與業務中的數據管理員合作，得到滿足特定用例的最終結果，然后將相同的做法重復數千次，最終得到了一個可以解決多種用例的“數據湖”。這家銀行還開發了一個名為iFlow的大數據平臺。這是一個監測資產流動的大數據監控器，涵蓋地理位置和資產類別，并將其與貨幣流動聯系起來，銀行的市場策略師可據此來發表市場評論。在紐約梅隆銀行的倫敦創新中心，可以見到一個大屏幕，顯示該行向市場提供的數據流。與過去僅僅轉移現金和證券的業務相比，現在該行，更多地向客戶提供各類數據，以便他們能更快做出更好的決策。

　　不僅如此，在被稱為數據庫的數據平臺之上，銀行還可以提供前臺支持服務以及對中后臺活動的支持。據悉，紐約梅隆銀行已建立了一個數據平臺運營模型，即一個位于平臺之上的開放架構、從前到后的功能生態系統，為客戶提供多種服務，這在過去是根本不可能的�？蛻粢部梢约床寮从闷渌�公司的平臺。

　　總體來看，在數字經濟時代，銀行的核心競爭力在于數據和算法，誰擁有廣泛完整性數據和算法，利用好手中海量的數據資源，誰就占領了制高點�？梢灶A見，那些在工作流程和數據處理自動化方面進展緩慢的銀行，那些無法跟上“云技術”步伐，也未能創建可擴展的靈活平臺和系統的銀行，未來的路將越走越窄。當下，隨著全球經濟處于衰退邊緣、市場頻繁波動，全球銀行業迎來了充滿挑戰和不可預測的新的一年，激烈的競爭已取代新冠疫情成為銀行數字化轉型的主要驅動力。而要實現改善客戶體驗等數字化轉型目標并在競爭中勝出，銀行不僅需要充分發揮“數據智能”，以提供客戶極致體驗為第一原則，設計能夠滿足客戶價值主張的產品的服務，還需要以設計并打通內部各生態圈和流程，將競爭延伸到客戶的整個生命周期。