关于智能金融下的IT治理模式,本文是有关金融研究生毕业论文范文和IT治理模式和智能金融和思考类专科毕业论文范文.
金融论文参考文献：
中国光大银行信息科技部总经理 李璠
未来,光大银行将进一步围绕“综合化、特色化、轻型化、智能化”的转型发展方向,通过IT 治理模式的创新,充分发挥信息技术驱动作用,慎思笃行,持续打造从客户接触到服务创新、再到运营决策前中后一体化的智能银行体系.
近年来,随着互联网、大数据、人工智能等技术在金融领域应用的不断深入,金融服务呈现综合化、场景化、个性化发展趋势,形成了无处不服务的金融生态环境.由于信息获取的手段更加便捷,信息融通的成本更加低廉,基于海量信息处理的知识发现使得金融服务呈现智能化的发展趋势.特别是自然语言处理、机器学习、知识图谱等技术在市场预研、智能投顾、消费金融、信用贷款等诸多领域的应用,进一步丰富了金融服务内涵,延展了服务半径,助推智能金融服务的发展.为了适应这一变化,银行业纷纷提出了综合化、智能化的战略发展方向,加速转型.
作为支撑银行运营和发展的关键基础,信息科技工作如何在新技术不断发展、监管要求趋严、金融服务综合化竞争加剧的环境下,有效平衡信息技术与过程风险,发挥技术优势,驱动银行转型,建立智能金融服务体系,成为了银行科技治理的新课题.
一、对智能金融服务的理解
智能金融服务区别于互联网金融之处是在提升客户体验的基础上,更加强调对客户需求的快速感知和产品创新,提供线上线下一体化的综合金融服务.基于智能分析,促使银行从“服务交易”向“创造交易”转变,挖掘客户的潜在需求或创造新需求.
1. 智能聪慧的服务渠道支持“客户体验至上”
随着生物识别、移动互联等技术的发展,服务渠道对客户的自动感知和自服务能力不断升级.物理网点的智能预约处理、远程银行VTM、自助服务体验区等,都在一定程度上提升了服务效率.特别是移动金融服务的普及,基于认知计算技术的智能的引入,使客户可以随时随地地享受银行服务,极大提升了金融服务的可得性.
2. 智能经济的运营模式实现差异化服务
随着经济结构的调整,银行业的服务对象既要兼顾重点核心客户,也要覆盖数量众多的“长尾”客户,因此,提供成本可控的综合普惠金融服务是银行转型的重要方向.基于大数据技术在客户画像、营销支持、定价决策、信贷评级等方面的应用,重构了银行的营销、信贷决策模式,实现了金融服务的标准化、流程化、自动化,不仅有效降低了银行运营成本,更能高效满足客户的差异化需求.未来,随着区块链等新技术的不断深入应用,货币和票据的数字化进程加速,银行的支付、清算及结算模式都将发生根本性变化.
3. 智能安全的运营背后需要完善的基础保障
要为客户提供一站式的智能金融服务,必须要有一整套灵活高效、安全稳定、处理能力更强的基础设施体系作为保障.分布式云架构的技术体系是解决这一问题的有效途径之一.从百花齐放的基础设施云IaaS 平台到各领的SaaS 云平台,不同程度地解决了资源集中管理与应用的个性化开发等需求问题,为信息与应用的整合与运用提供了基础性保障.
二、银行转型对科技的要求
综上,智能金融服务的落地,是在银行信息、应用、架构整合的基础上,对金融知识的综合管理与运用,是对银行客户服务与经营管理模式的重构.为了实现这一目标,银行需要持续优化IT 治理模式,最终达到服务差异化与资源集中化的平衡.主要体现在以下几方面.
1. 数字化生态推动信息科技从幕后走向台前
根据报告显示,全球数据资料存储量到2020 年将达到40ZB,而2012 年全球信息化资料量仅为2.8ZB,但随着全球PC 与智能手机的普及,愈来愈多的数据正在被产生.而在物联网领域,各种智能传感器产生的资料量比例将从2005 年的11% 增长到2020 年的40%.
因此,围绕数字的信息提取,知识发现将是未来银行服务模式转型的重要支撑,银行需要创新原有业务与科技的合作模式,加强深度融合,推动信息科技从传统的银行经营管理与业务发展的支持保障角色,逐步转变为驱动创新、直接参与业务决策转变,让科技真正在银行转型过程中发挥效用.
2. 快速的市场变化驱动IT 管理模式转型
激烈的市场竞争对客户需求的响应效率提出了更高的要求.一方面银行原有的事务处理类场景驱动的集中式架构很难适应互联网模式下高并发、大吞吐量及海量数据处理的请求,系统的横向扩展能力、弹性伸缩能力,以及应对突发访问能力亟待提升；另一方面传统的瀑布式系统研发方式,也很难满足互联网时代的快速迭代需求,因此,为快速响应市场需要,银行的应用架构、技术架构、基础设施架构以及研发模式都应适当调整.
3. 金融与技术融合催生运营模式转化
Fintech 的发展催生了众多的新型金融服务模式,但多呈现专业化、垂直化的特点,聚焦单一领域.伴随着人工智能、大数据等技术的深入应用,为客户提供“泛在”的综合金融服务将是银行的核心竞争力所在.在前台,通过语音识别、计算机视觉、认知计算等技术的综合运用,揭开客户的真正面纱；在中台,通过深度学习、机器学习、知识图谱、流计算等技术的运用,全面分析内外部多源、异构数据,建立持续的数据综合分析运用能力,支持更加复杂的行为审计、风险预警、融资授信等,为前台客户提供最匹配的金融服务方案；在后台,通过提供统一的基础设施服务平台,实现服务营运、管理、开发、部署和运维一体化的服务能力, 满足可、可扩展的金融服务需求. 特别是面对银行信息科技集约式的发展趋势,传统的安全技术和管理措施已无法满足信息安全对于跨平台、跨渠道、跨流程的全方位管理要求,如何提升信息安全防护能力,确保业务连续性,都需要从IT 治理的角度进行深入思考.
三、光大银行科技IT 治理实践
1. 深化科技创新机制,鼓励创新、为新技术应用提供土壤
2011 年底光大银行正式成立科技创新实验室.经过多年的探索实践,科技创新实验室形成了从创意到市场闭环运转的创新实体.通过科技创新实验室的平台,光大银行积极开展生物识别、人工智能以及区块链等新技术的探索应用.在2011 年将“智慧网点”的概念引入业内,基于移动互联、人脸识别、自助VTM 等技术和设备构建了物理网点对客户即时感知、贴身服务的原型,后续逐步落实到实际网点建设中,并引入智能,将传统金融交易渠道升级为互动式有营销能力的综合服务平台,为客户提供安全、便捷、高效的金融服务.科技创新实验室自成立以来,已经成功孵化房屋交易资金网上托管、跨境支付等20 多个创新项目并全行推广,经济效益显著.
2. 实施架构转型,推进双模式研发,适应市场需要为适应市场转型需要,光大银行积极实施平台战略,推进面向服务的松耦合的架构转型,以支持产品快速,提升应用开发效率.在应用平台建设方面,光大银行主导建设了自主研发平台,有效屏蔽技术应用的底层细节,抽象业务逻辑,实现基于平台的可的业务需求开发与部署.为加强数据能力建设,光大银行在已有Hadoop 技术尝试的基础上,积极推动大数据科技研发平台、大数据挖掘平台等一系列基础技术平台的建设,加强对数据模型的集中管控,构建大数据应用生态体系,并通过数据挖掘技术在风险欺诈、远程审计等具体场景的应用,进一步加强与业务的融合,建立立体的数据应用能力.
伴随着银行架构的调整,为适应对高效率开发的要求,光大银行积极推进生命周期开发模型与DevOps 并存的研发模式,一方面稳步推进CMMI4 科技研发管理模式进行银行传统核心业务的开发；另一方面利用敏捷开发模式试点移动银行、直销银行等互联网特色鲜明的系统建设,满足开发运营需要,实现产品和服务快速交付.
3. 实践云平台战略,推进运维向运营转型,确保技术落地
秉承“统一规划,架构先行,技术创新,管理配套”的理念,光大银行搭建了基于全行资源池化管理的私有云平台,并结合超融合基础架构,将数据中心延展到全辖总、分机构分布式部署,实现了跨总、分行多数据中心的统一管理、统一监控、集中运营和弹性调度.
光大云平台战略的顺利落地,与银行开展的科技运维向运营的管理模式转型密不可分.通过借鉴企业运营管理与Cobit、CMMI-SVC、ITILv3 等IT 管理理论,光大银行建立了面向未来云计算与传统计算混合模式下的科技运营管理模型,改变了商业银行科技部门在较长时期内以风险管控为单一驱动力的管理模式,形成在关注风险的同时兼顾质量、成本及效率的均衡发展管理模式,率先提出将数据中心的定位由以技术为中心的问题解决者向以服务为中心的服务提供者和以业务为中心的业务合作伙伴转变.经过云平台及配套管理机制建设,光大银行在全行范围内实现了资源管理集中、成本管理集中、运营管理集中和灾备管理集中,有效节省IT 基础设施成本,提高IT 精细化管理水平,为提升业务连续性及可用性、满足市场需要奠定了基础.
展望2017 年,国家“十三五”规划进入攻坚时期,在国际经济环境不稳定因素增加、国内经济发展方式稳步调整的大环境下,为适应市场变化,光大银行将进一步围绕“综合化、特色化、轻型化、智能化”的转型发展方向,通过IT 治理模式的创新,充分发挥信息技术驱动作用,慎思笃行,持续打造从客户接触到服务创新、再到运营决策前中后一体化的智能银行体系,以更好地实施普惠金融,绿色创新发展战略.
言而总之：该文是适合不知如何写IT治理模式和智能金融和思考方面的金融专业大学硕士和本科毕业论文以及关于金融论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
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