金融从业者应该掌握的IT知识
金融企业扮演着信用中介的角色，获取和处理信息是其经营活动的核心。信息技术大幅度提升了人类处理信息的能力，能否应用好IT工具大幅度拉开了金融企业之间的竞争力量对比差距。想要在信息爆炸的当今时代生存下去，掌握最基本的IT应用知识，主动在解决日常工作问题中应用IT工具，是当前金融从业者所必须具备的能力素质。
作者：苏文力 阳关保险集团总裁助理 央行观察专栏作家
多年前我自己第一次独立负责开发一大型IT应用项目，在与业务部门讨论确认需求时遇到了很大困难，双方很难形成一致意见，特别是业务方面不愿意根据技术实现方面的困难做出需求变通，闹得大家很不愉快。自己与业务方面负责人之间也因此产生了隔阂。好在我们都认识到这样的状态是无法让项目顺利进行下去的，二个人一起坐下来，进行了比较坦诚的意见交换。结果发现相互之间存在很多信息不对称，整个业务团队对IT应用的基本知识掌握十分有限，而我们恰恰自以为是的认为业务人员掌握这些知识，并没有给予必要的知识传导。业务人员对技术团队所采取的技术措施缺乏理解，担心最终实现结果无法达到业务要求，很自然地就采用了坚持让计算机模仿手工操作的需求实现策略，造成大家难以达成共识。
这位业务负责人非常善于总结学习，认识到问题后，通过向我们技术人员请教和查看书籍自学，很快掌握了IT应用的关键要点精髓。在项目后续工作中，抓住业务所要实现目标的本质，充分发挥计算机的能力优势，将业务与技术拧成一股绳，项目进展随即顺畅起来，最终开发的系统让全行上下都非常满意。他自己在该项目后，运用所学到的IT知识积极提出解决业务问题的创新性思路，充分发挥IT的作用优势，创造了非常突出的工作业绩，在给企业带来核心竞争力提升的同时，自身职位也得到了很好的发展。十分有幸跟他一起合作共事了一系列项目，几乎各个都非常成功，双方配合十分顺畅愉快，我们也成为非常好的朋友。
金融企业扮演着信用中介的角色，获取和处理信息是其经营活动的核心。信息技术大幅度提升了人类处理信息的能力，能否应用好IT工具大幅度拉开了金融企业之间的竞争力量对比差距。想要在信息爆炸的当今时代生存下去，金融企业就必须在IT应用方面大量投入所需要的资源。另一方面，不具备IT应用能力的金融从业者也是无法胜任当前金融企业的大多数岗位要求的。掌握最基本的IT应用知识，主动在解决日常工作问题中应用IT工具，已经成为当前金融从业者所必须具备的能力素质。
一、IT的作用特点
IT是英文Information Technology的缩写，即信息技术，泛指获取、加工、存储、展示和传输信息相关的计算机和通信技术。人类是通过听、嗅、味、视和触觉获取信息传入大脑，经过与存储在大脑中的相关信息一起处理，形成最终处理结果，再通过我们的身体行动展现出来。计算机与大脑的工作方式有很多类似之处，我们可以将计算机比照理解成大脑，也是对信息进行处理，先接受获取信息，再加工处理信息，最后对外输出计算所得到的最终结果信息。
例如在银行自动柜员机ATM上，客户将卡片插入ATM机，机器读取卡片上芯片或磁条，完成信息输入；系统根据预先设定的规则判断卡片上的信息是否合乎要求，确定是否为客户提供后续服务，完成信息处理；再将处理结果显示到屏幕上提示客户做下一步动作，完成信息输出。整个ATM取款就在类似的客户输入信息，计算机根据预先设定的规则处理信息，再将处理结果输出给客户的一系列交互过程中进行。客户根据提示要求在键盘上输入账户密码、取款金额等信息，系统更新记账，最后ATM吐出现金。
对于信息的处理方式有联机和批量两大类。对单一请求信息的及时反馈处理方式，称为联机处理。上面所举的ATM操作就是典型的联机处理。我们操作网上银行、柜员操作电脑办理业务等都是联机处理。对成批信息进行积累，然后一起处理的方式，称为批量处理。例如银行代发企业工资，就是先将各个企业的工资发放清单收集起来，完成信息输入；在发薪日的指定时间，根据清单逐一找到相应的客户账户，计算最终账户发放薪金后的余额，完成信息处理；最后将所计算结果写入每个客户账户中，并将整个代发工资的处理汇总情况显示出来，完成信息输出。
联机处理适用于单一事件交易，可以快速反馈处理结果，实时互动性强。批量处理则适用于一大批工作任务，处理时间相对比较长，实时性差，但比较高效，节省资源消耗。对于信息处理反馈时间要求不高，且可以积累起来一并处理的任务，采用批处理是比较好的选择。就如同我们可以将脏衣服攒成一定量后，再一起放入洗衣机进行批量清洗。对于统计汇总、经营分析等工作，在业务繁忙的时候先积攒数据，等到业务空闲时采用批量的方式再进行处理。
有时候可以考虑根据客户对交易时效性的要求不同，采用联机或批量设计不同的产品。比如汇款，可以来一笔请求就完成本地账户记账、信息传递、异地账户记账的联机处理；也可以先将一段时间内的汇款请求记录下来，但不进行账户处理，积攒到一定数量的汇款交易请求后，一并进行汇款批量处理。两种处理方式的处理方式不同，反馈实时性不同，对计算机资源的消耗不同，成本不同，客户体验也不同，银行可以设计联机和批量两种汇款收费模式供客户选择。
二、提出清晰需求
业务利用IT帮助完成相关业务工作，一定要说明在什么场景下出现了什么业务问题，需要通过IT达到什么业务目标。讲清楚场景和目标，可以帮助IT人员更好的理解需求，让他们知道问题是怎么来的，真实的业务状况是什么。IT人员会通过对场景及目标的分析，深入了解到业务问题的本质，结合计算机技术提出更好的解决方案，有些方案可能与业务初期提出的解决思路有很大不同。
一次业务部门提出企业客户打电话查询账户状况时非常不方便，希望借助功能更强大的电话来解决。他们设想采用具有显示功能的固定电话拨打连接到银行核心系统，在电话显示屏上展现语音操作菜单并显示账户查询操作的结果。经过对具体业务场景的调查，了解到业务部门的最终目的是想让企业能够更方便地操作掌握自己的结算账户。结合技术的发展趋势分析，以及一些提前积累的应用原型展示，技术与业务进行了充分沟通交流，最终大家决定采用最新的互联网技术实现相关需求。很快成功开发推出了国内第一家企业网上银行系统，取得了非常好的市场效果。
业务需求中还要讲清楚在问题中会涉及哪些信息，这些信息如何获取，对于这些信息应该如何判断处理，产生哪些期待的结果。要说清楚将什么信息提交给计算机，通过什么方式将信息输入到计算机，计算机应该对这些信息如何加工处理，最终输出怎样的结果信息。所提供的信息必须是计算机可以接受和理解的。比如说明ATM操作验证的需求，不能简单地说核对客户的身份，而必须说明让ATM接受那些信息、如何获取这些信息，怎样判断验证等。要说明让客户持有一张卡，卡上有磁条或者芯片，里面带有客户身份标识信息，客户将卡片插入ATM，让其读取磁条和芯片上的客户标识信息，检查系统账户中是否同样存在该客户标识信息，再将客户在键盘上输入的密码信息与客户账户中相应的密码信息进行比对，确认一致的提示客户继续操作，不一致的提示错误信息。
随着技术的发展，计算机能够处理的信息范围正在逐步扩大。原来主要是能够接受处理字符、数字和运算符号等，现在还可以接受语音和图像等信息的输入、处理和输出。例如原来身份识别靠输入字符数字密码，现在已经可以用声纹、指纹和人脸。可以让客户先将自己的面部信息存放在相应账户上，当客户操作ATM时，由ATM扫描客户面部信息，与其预留的信息进行比对，即可完成客户身份验证识别工作。又比如，可以让客户在服务电话接通后直接对系统说出自己是谁和所需要的服务，电话服务系统就能够自动识别客户是谁，所需要做的服务是什么，系统直接就为客户提供相应的服务。
三、新技术带来的机会
互联网是一张开放的公共网络，大家都连接到该网上，就可以让大家互相之间连接起来。企业可以提供互联网随时随地的为客户提供服务，也可以通过互联网获取其他企业的服务，或与其他企业协同合作提供对外服务。一开始是人通过电脑或手机等接入设备上网获取服务，现在发展到汽车、家居电器等物件也可以直接联入到互联网上，成为物联网。
利用物联网可以更方便和更大范围的控制各种设备为人类服务。比如将投保车辆连接到网上，由于车辆内的各种传感器将所获取的车辆状况信息随时告知保险公司，当车辆出现事故时，无需客户报案提出服务申请，保险公司第一时间就可以安排救援等一系列服务。同时，保险公司也可以根据车辆运行的风险情况给予投保人相应的价格优惠或风险管理服务。物联网让金融机构可以获取更多的信息，这将很大程度地改变原有的交易信息不对称局面，金融产品形态将因此发生变化，将带来更多产品和服务的创新。
互联网的广泛应用带来数据规模的大幅度提升，这催生了大数据技术的发展，能够更高效经济地存储加工处理所收集到的数据。针对所获取的多维度、高密度、大规模数据进行分析，产生更多更加丰富的信息为我们使用。通过利用大数据技术对于所能够获取的各种数据进行分析，可以更好的了解客户，确定客户的风险状况、客户的需求偏好，还可以监控公司运行的状况，以便持续自我改进。
大规模数据处理带来数据存储和计算成本的增加。云计算是一种公共计算环境的服务，让使用计算服务就如同使用电一样方便。不用每个企业自己准备计算机房和计算机设备系统，而是由计算资源供应商提供社会化服务，就如同由发电场提供社会化的电力供应一样。计算服务的规模效应带来成本的降低，目前的云计算所能够服务的场景虽然还不能涵盖企业计算服务的方方面面，但所能够提供服务的部分，已经可以降低成本开销百分之四十左右。云计算还能够帮助金融企业快速部署配套IT应用，提升业务创新服务能力。
人工智能是人类利用计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作。随着大数据时代的到来，深度学习、机器学习使得人工智能技术有了突破性发展。所谓机器学习就是计算机通过对大数据进行处理，得到结果，将结果运用于实际场景中，再收集针对该结果所产生的效果数据，判断确定再进一步优化调整，该过程不断叠代重复，形成自学习，最终训练使得计算机所作出的决定趋于准确。人工智能可以更广泛的应用于金融活动中，更好的洞察客户，提供更个性化的产品服务和更高效自动化的运营。
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