【银行金融科技峰会实录】如何加速商业银行金融科技转型？

加速商业银行金融科技转型需从应对趋势挑战、利用技术工具、借鉴成功实践三方面入手，通过解决人才、预算、效率短板，结合AI、大数据、云计算等技术，推动数据分析平民化、提升查询效率、融合新旧数据资产。

商业银行金融科技转型的趋势及挑战

• 互联网金融冲击传统业务：互联网金融企业凭借技术能力和数据优势，在支付、消费、信贷等领域侵蚀商业银行传统业务领地，在业务效率、客户体验、获客成本上全面碾压商业银行，给习惯垄断地位、安享息差收益的商业银行带来巨大冲击。
• 新兴技术促使银行转型：客户需求觉醒，云计算、大数据、人工智能等新兴技术革新带来业务结构、盈利模式、增长方式的创新，使商业银行意识到金融科技的重要性。以建设银行、招商银行为代表的国有银行和股份制商业银行，纷纷从顶层设计、组织架构、业务流程、基础设施等方面着手向金融科技转型。
• 商业银行面临诸多挑战：

  人才短板：新兴技术发源于互联网企业，其集中了大量新兴技术人才。银行虽在组织架构、薪酬等方面吸引人才，但新兴技术人才占比仍远低于互联网企业，存量储备落后。

  预算受限：银行IT预算虽投入大，但大部分需用于传统IT技术的维护、采购和使用，分给新兴技术探索和研发的预算较少，增量追赶不占优势。

  效率低下：银行内部流程和管理机制决定其对新兴技术从研究、探索到正式应用的效率远低于互联网企业。互联网企业新技术应用周期可能小几个月，而银行通常需半年甚至更长时间。

Kyligence加速商业银行向金融科技转型的探索与实践

• 产品及解决方案优势：Kyligence作为掌握大数据核心技术的科技公司，依托大数据极速分析引擎Apache Kylin，融合人工智能、云计算等技术，提供企业级智能大数据分析平台Kyligence Enterprise及解决方案，助力商业银行转型。

  

  AI方面：通过机器学习算法对数据准备、建模、索引等工作实现智能推荐和优化，降低业务人员获取数据的技术门槛和周期，释放IT资源，推动数据分析平民化。

  Big Data方面：以Apache Kylin的分布式技术为核心，全面提升存储引擎、查询引擎等方面性能，支持海量数据在互联网级高并发需求下的亚秒级查询响应，满足企业内外部数据分析和服务场景需求。

  Cloud方面：支持本地、云端及混合部署，可对接多种数据源，作为统一数据访问入口，帮助企业低成本高效融合新旧数据资产。

• 成功实践案例：

  某全球卡支付组织：使用Kyligence Enterprise后，将传统基于Cognos的BI应用迁移到大数据平台，用个位数KAP Cube替换1000 +个Cognos Cube，开发和运维成本降低90%，查询效率提升超100倍。该企业选择Kyligence Enterprise作为自研大数据分析平台核心引擎，用于满足内部需求和对外提供数据服务。

  

  国内某股份制银行：Kyligence将该行业务数据从传统数据库迁到大数据平台，帮助业务部门实现自助分析，IT人员开发简单，业务部门数据获取周期从几个月缩短到1 - 2周。后续双方将在多条业务线的数据分析和洞察项目上深入合作。

  

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