數(shù)字化轉(zhuǎn)型勢在必行
隨著銀行同業(yè)及異業(yè)競爭的日趨激烈，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為銀行業(yè)創(chuàng)新與探索的發(fā)展方向。
根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會、瞭望智庫聯(lián)合撰寫的《中國商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型調(diào)查研究報告》顯示，我國銀行業(yè)正面臨巨大的外部不確定性和激烈競爭，銀行正向客戶長尾化、產(chǎn)品場景化、渠道全時化、風(fēng)控智能化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、平臺開放化等新型模式轉(zhuǎn)變，數(shù)字化轉(zhuǎn)型迫在眉睫。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型，離不開大數(shù)據(jù)技術(shù)。國務(wù)院頒布的《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》、《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和人民銀行發(fā)布的《“十三五”現(xiàn)代金融體系規(guī)劃》等文件也大力提倡要大力推動信息科技與大數(shù)據(jù)的發(fā)展，并且明確了未來三年我國金融科技發(fā)展的指導(dǎo)思想、發(fā)展原則和發(fā)展目標。
為了順應(yīng)時代的潮流，越來越多的銀行開始嘗試數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過引入信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)的理念，加快銀行的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。在麥肯錫2019年發(fā)布的《銀行業(yè)數(shù)字化金融創(chuàng)新的“3+1”轉(zhuǎn)型策略》中也指出，經(jīng)過過去5年調(diào)研的全球近30家領(lǐng)先銀行的數(shù)字化創(chuàng)新實踐中發(fā)現(xiàn)，銀行開展數(shù)字化創(chuàng)新轉(zhuǎn)型勢在必行。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型亟需人才儲備
真正的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實質(zhì)是組織、文化、流程、管理等全面變革，并不是單一部門或者單一項目能夠驅(qū)動實現(xiàn)的 。對于銀行這樣一個由科技高度驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)，未來銀行的業(yè)務(wù)條線一定會與科技高度融合。因此，未來的銀行，將是科技驅(qū)動銀行，人才驅(qū)動數(shù)據(jù)。阿里巴巴副總裁-阿里云智能新金融業(yè)務(wù)部總裁兼螞蟻金服金融科技總經(jīng)理劉偉光也表示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是靠銀行科技部來推動的，而是靠管理思想的轉(zhuǎn)變，重在“人”的轉(zhuǎn)變。
如何有效的轉(zhuǎn)化數(shù)字化思維，建立數(shù)字化能力建設(shè)，便成了當(dāng)務(wù)之急。央行在2019年8月發(fā)布了《金融科技（FinTech） 發(fā)展規(guī)劃（2019—2021年）》，為金融機構(gòu)轉(zhuǎn)型升級指明了方向。其中重點任務(wù)就包括了強化人才隊伍建設(shè)等方面的戰(zhàn)略部署，為金融科技發(fā)展提供保障。
而現(xiàn)在的銀行普遍面臨了數(shù)據(jù)人才不足的問題，主要表現(xiàn)在：
01
缺乏可以主導(dǎo)整體規(guī)劃的人才
很多銀行都進行了大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)嘗試，通過建立數(shù)據(jù)管理部門/團隊的方式來統(tǒng)籌、領(lǐng)導(dǎo)銀行的數(shù)據(jù)分析工作。但部門/團隊領(lǐng)導(dǎo)多數(shù)出身于科技條線，雖對銀行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較為熟悉，但對數(shù)據(jù)如何支撐、反哺銀行業(yè)務(wù)缺乏清晰的認識與規(guī)劃。對“分析什么”、“如何分析”、“如何使用”、“如何管理”這四大數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵問題沒有清晰的答案，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析團隊在定位、發(fā)展、與業(yè)務(wù)部門合作等方面都存在著不同程度的問題。
02
缺乏數(shù)據(jù)分析技術(shù)人才
大數(shù)據(jù)分析是高技術(shù)含量的工作，對從事相關(guān)工作的人員提出了較高的要求，要求從業(yè)人員掌握數(shù)據(jù)分析軟件、統(tǒng)計學(xué)、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)等分析手段和工具。而多數(shù)銀行在此方面人才儲備顯著不足，從事數(shù)據(jù)相關(guān)工作的人員往往對業(yè)務(wù)理解程度不高，業(yè)務(wù)人員又缺乏數(shù)據(jù)能力，能夠進行分析模型設(shè)計與開發(fā)的人才遠遠不能滿足未來分析挖掘的需求。
03
缺乏能夠主動利用數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新的人才
多數(shù)銀行的數(shù)據(jù)分析工作仍然以相對簡單的統(tǒng)計、指標計算、報表需求、績效核算等信息化工作為主，對數(shù)據(jù)價值深挖程度顯著不足。對數(shù)據(jù)分析如何支撐業(yè)務(wù)和驅(qū)動業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的理解程度不高，缺乏主動利用數(shù)據(jù)產(chǎn)生業(yè)務(wù)洞察并指導(dǎo)業(yè)務(wù)開展的意識。
數(shù)據(jù)人才賦能意義重大
當(dāng)前銀行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，遇到了缺乏既了解銀行業(yè)務(wù)又善于數(shù)據(jù)分析的復(fù)合型人才的瓶頸。此類人才目前在市場上有很強的競爭力并且難以獲得，因此銀行在考慮對外招聘此類人才的同時也需要將目光移向公司內(nèi)部，挖掘并培養(yǎng)潛在的數(shù)據(jù)分析人才對象。此外，隨著越來越多的數(shù)據(jù)分析軟件不斷進步，使得原先晦澀難懂的數(shù)據(jù)及代碼變得清晰可讀，也使得業(yè)務(wù)人員向科技人員進行轉(zhuǎn)型變得更加可行?！叭瞬畔刃小苯^非空穴來風(fēng)。
人才難求，但是數(shù)據(jù)分析人才的賦能，并不是難事。波士頓咨詢合伙人何大勇也曾提到過很多全球領(lǐng)先金融機構(gòu)已經(jīng)采取敏捷創(chuàng)新方法等一系列人才組織與人才突圍舉措，以應(yīng)對時代變化。從應(yīng)用的角度來看，銀行的數(shù)據(jù)分析人才不一定要精通很難的數(shù)據(jù)模型和算法，只要懂得如何將簡單的模型和算法結(jié)合業(yè)務(wù)場景，運用在實際的操作過程中即可。因此，
完全可以針對沒有數(shù)據(jù)分析背景的工作人員，
進行以業(yè)務(wù)場景結(jié)合數(shù)據(jù)分析為主、數(shù)據(jù)分析技能提升為輔的場景式賦能。這樣既調(diào)動了工作人員學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析時的積極性，又能使學(xué)員將所學(xué)的知識最大化利用在實際工作中。
對于有數(shù)據(jù)分析能力和背景的員工，
則可以通過不斷的實踐來進一步提升能力并強化數(shù)據(jù)思維，激發(fā)他們對于數(shù)據(jù)分析工作的熱情與信心。因材施教，才可以更好的實現(xiàn)數(shù)據(jù)人才賦能。
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