来源：轻金融
作者：杨登魁
1996 年，比尔盖茨说：“银行业务是必须的，银行不是”。他一语成谶，当下信息科技的发展确实给银行带来了巨大的挑战。近几年银行业务逐渐被信息科技公司蚕食，尤其在银行零售业务领域，包括个人存款业务、个人贷款业务、中间业务都已全面的受到冲击。
1.1 个人存款业务
在个人存款业务方面，互联网企业率先推出收益较高的“宝”类、基金类产品，再通过其完全控制的互联网入口引导网民购买其产品。通过这种方式吸引了海量的长尾客户，对银行个人存款业务形成了直接竞争关系。虽然银行也推出了一些“宝”类产品。但是，由于银行没有互联网入口、管理成本较高、存贷业务较规范，在与互联网企业竞争的过程中面临困局。
1.2 个人贷款业务
在贷款业务方面，互联网金融公司推出大量的“花”类、“借”类产品，虽然高利率、高手续费、高平台费，但通过互联网入口和大数据技术寻找急需用钱的人群，完成了大量普而不惠的放贷业务。这对银行惠而不普的个人贷款业务构成巨大的挑战。
1.3 中间业务
在中间业务方面，互联网企业几乎完全控制了移动互联的支付入口，各种便利的生活缴费、医疗挂号、医疗缴费等入口也逐渐被互联网企业占有。
2.1 渠道建设
近10多年来，银行建立的大量的外围渠道，例如：柜面、自助厅堂、ATM、网银、手机银行、电话银行、APP、公众号、小程序等，几乎是一阵技术风潮吹过，就会留下一种外围渠道。但是在当下的互联网时代，互联网应用占据着互联网入口，人们接触到银行渠道的频率太低，这导致了银行零售业务被互联网应用大量分流。
2.2 信息管理
随着胖核心逐渐变成瘦核心，银行IT系统演变成了一个系统群。为了更好的建设和管理银行IT系统群，银行一般都是按部门、按业务条线等维度划分和管理各个IT系统，各系统间相对独立，形成了“烟囱”式系统群架构。在人员组织上也是按部门管理，部门间有严重的权责壁垒。导致跨部门、跨系统提供组合服务较为困难，这是银行信息管理困局之一。
随着大数据及人工智能技术的发展，数据的重要性越来越高，但由于历史原因银行数据质量较差，数据治理涉及的系统多，开销大，短期效果不显著。这导致银行在治理和利用数据方面出现很大的困难，这是银行信息管理的困局之二。
2.3 银行IT理论研究
近几年不少互联网领域的概念在银行IT界“火”了起来，例如“中台”、“微服务”、“敏捷”、“DEVOPS”、“云”等。在银行IT界却很少有明确的成体系的理论提出。这导致了当下银行IT建设几乎都是在照搬互联网领域的IT建设概念，甚至很少有人去分析银行IT与互联网IT的区别，也很少有人去思考银行需要什么信息技术，很多银行都是保守的跟风建设IT系统。
因信息技术在持续高速发展，银行IT系统建设周期较长，在IT系统上线后更先进的技术实现方式已经出现，很多银行都准备用“敏捷”来加快IT系统投产周期，但是银行的敏捷程度是远远低于互联网企业的。所以银行业除了敏捷，更需要对信息技术的本质和发展方向做深度的研究，提出银行业的信息技术理论，使用更加基础、更加适合、更加有远见的信息技术理论指导银行IT系统建设。
3.1银行的角色与功能
为了从根本上破局，我们需要探讨银行的基本角色和基础功能。在金融活动中，通常商业银行被认为具有四项功能，其分别是：支付中介、信用中介、信用创造、金融服务。其中前两项定义了银行具有中介的角色，所以本文认为金融媒介是银行的基本角色。银行的第三项功能是信用创造，其在银行的经营活动中就是信用评价，所以本文认为信用评价是银行的基础功能。银行的第四项功能金融服务是基于其金融媒介角色和信用评价功能的。故银行的金融媒介角色和信用评价功能分别是银行的基本角色和基础功能，是银行的基石。
3.2金融脱媒的原因
从上述银行困局的举例和分析来看，当下银行业务发展和IT系统建设处在困局之中，产生困局的原因是错综复杂的，破局的方案也需要因地制宜。
但是，究其产生困局的根本因素，主要有两方面：其一，金融媒介是银行的基本角色，该角色解决的是信息不对称问题，互联网技术发展大范围的缓解了信息不对称问题，这导致银行作为金融媒介的重要性大大降低；其二，信用评价是银行的基础功能，随着大数据及人工智能技术的发展，信息科技企业利用大数据及人工智能技术创造了更加先进的信用评价机制。信息科技企业利用信息技术缓解了信息不对称问题，并且建立起先进的信用评价体系，这导致了当下广泛的金融脱媒。
广泛的金融脱媒是银行业务发展困局产生的根本原因，然而金融脱媒又是客观的信息科技发展引起的，所以银行只有深入研究信息科技，利用信息科技打造先进的银行IT系统，才能破除比尔盖茨当年的断言。
IT建设，通常是指信息科技建设。在当下，相对于银行传统的信息科技，互联网界的相关技术比较先进且有活力，这导致银行IT界正在大规模的引进和仿照互联网技术，在引进和仿照的过程中存在一些问题。
4.1 渠道建设
4.1.1 互联网入口
互联网技术本质上是信息技术，其是信息技术的一个主要分支。互联网极大促进了的信息交流，使社会中的信息不对称问题得到极大缓解。银行作为金融媒介，解决信息不对称问题是银行的基本功能，也是银行存在的价值。当下互联网技术的广泛应用几乎颠覆了银行作为金融媒介的地位。
更具体的来讲就是社交软件、购物软件、出行软件、娱乐软件等互联网产品，已经完全占据了互联网入口，银行几乎没有占有任何一个重要入口。在互联网入口之后，互联网企业们纷纷建立封闭的生态圈，在生态圈中提供相应的金融服务。互联网企业通过这种方式实现了广泛的金融脱媒。
我们不难看到，互联网技术是颠覆银行基本角色和基础功能的技术，是决定银行存亡的关键技术，互联网入口是银行作为金融媒介必不可少的资源。
近10多年来，银行IT部门也一直在建立与客户进行信息交流的渠道，形成了当前银行的大部分渠道。例如：柜面、自助厅堂、ATM、网银、手机银行、电话银行、APP、公众号、小程序等。但是这些渠道仅仅是被动提供服务的渠道而已，不是互联网的重要入口。互联网企业自身开展了大量的金融服务业务，与银行形成了直接的竞争关系。然而，国内很多银行却在互联入口之后建立公众号、小程序，帮助互联网企业完善其生态圈。这是一种治标不治本的渠道建设方法，这种做法显然是没有互联网入口竞争意识，是一种跟风的渠道建设现象。
关于互联网入口，目前互联网入口主要有：社交软件、新闻资讯软件、搜索软件、购物软件、娱乐软件、出行软件、办公软件等，其中最有粘性的是社交软件和娱乐软件。不过，现在还是信息技术发展的初始阶段，随着工业4.0的实施和智能家电、车载设备、穿戴设备、虚拟技术等技术的发展，互联网入口会随着新技术的普及而变迁。
4.1.2 互联网企业发展
银行IT建设不能简单的把互联网技术搬入银行IT系统中，必须要深入研究互联网技术和业务，尽快参与互联网入口竞争。在互联网时代，互联网入口可能比银行网点更重要。
在技术方面，互联网企业积极研究和使用信息技术，主要是研究和利用信息技术去快速获取利润，获利的领域主要在社交、搜索、娱乐、购物、出行、物流等方面。互联网企业的业务系统一般属于新兴业务系统，系统上线、下线、功能变更，均未受到监管。这是互联网企业能快速应对市场变化，其IT系统能快速响应的原因之一。
在业务方面，互联网企业凭借社交、搜索、娱乐、购物、出行、办公等互联网应用，占有互联网入口。凭借入口、平台、资源及技术优势大肆进入各个行业，衣食住行这类平民行业已全部沦陷，接下来将是金融、工业生产、医疗、教育等行业。当前在金融行业对传统银行已经产生巨大的冲击。
互联网企业持续保持业务创新，在新兴领域持续创造价值，并收获巨额利润。在新兴领域，未受到监管，利润空间巨大。这些领域基本都是仅涉及平民大众、或小商户的领域，因为这些领域没有较强大的既得利益者，能比较单纯的使用技术手段改变业务流程和业务形态。
4.1.3 获取互联网入口
从互联网企业的业务模式来看，互联网技术和业务还处在初始阶段。在业务上只要更注重客户体验和客户权利，在一定程度上让利于广大网民，一定能研发出更加受欢迎的产品。在技术上，研发或支持研发新的互联网入口类产品，例如新兴社交软件、新兴娱乐软件、个人穿戴设备、VR设备、车载设备、智能家电、工业物联网等。在业务和技术上同时发力就能在互联网技术发展进程中获得互联网入口。
银行获取互联网入口有两种方式，一种方式是间接获取，通过投资、支持新兴互联网入口企业的方式间接获得互联网入口。另一种方式是直接获取，使用银行自有科技力量建设或组织建设可靠性、稳定性、安全性、保密性都较高的互联网应用。以银行的公信力在互联网中推出质量高、体验好的互联网产品。
在互联网时代，受广大网民青睐的互联网入口是银行需要着重建立的渠道。
4.2 业务中台建设
业务中台概念是2015年阿里提出来的。阿里提出中台概念并出版了相关书籍，中台的概念和优势得到了广泛宣扬，近些年在银行IT领域也被传得比较火。阿里是新兴互联网企业，其企业IT架构与银行IT架构有着巨大的区别，其提出的中台与银行的中台也是有着巨大区别的，下面我们将分别介绍阿里中台和银行中台，对两者进行对比，找到银行中台建设方向。
4.2.1 阿里业务中台
阿里最初主要业务面向的是C2C电商领域，IT系统主要是淘宝。随着业务向B2C领域扩张，建设了一套天猫的系统。两套系统间开始出现了功能建设重复、系统间业务和数据打通复用比较难的问题。为了解决这些问题，阿里开始建立共享服务体系，也就是中台的原始形态，由于没有实际的业务应用场景，共享服务体系建设基本没有进展。直到后来“聚划算”项目的启动，共享服务体系才发展起来，逐渐建立起用户中心、商品中心、交易中心、评价中心、店铺中心等等数十个共享服务。然后阿里将几十个中心统称为业务中台，并且对这种中台模式进行广泛的宣传。
从阿里中台的发展过程我可以得知，阿里中台是随着业务领域拓展逐步建立起来的，阿里在十几年内从C2C电商平台，扩张到B2C，再逐渐扩张为各个领域都有涉足的互联网企业。由于其扩张速度极快，中台这类共享服务平台的价值得到了极大的体现。所以扩张速度较慢的企业去做一个大型的服务共享平台，其价值是需要着重评估的。
4.2.2 银行业务中台
在讨论银行中台之前，我们先分析一下银行现在的主流IT系统架构与阿里IT架构的区别。
总体来看，银行的IT架构比阿里IT架构更为复杂。体现在四个方面：1、银行IT系统的数量和种类比阿里IT系统多；2、银行架构层次比阿里架构层次复杂；3、从发展历史来看，国内银行IT系统比阿里IT系统要起步早10多年，其中的业务规则习惯和IT系统传统处理方式等历史积淀，比阿里IT系统要深厚得多；4、由于监管要求，银行IT系统功能更加完善。通过上述对比，我们发现阿里IT架构与银行IT架构差别比较大，银行中台建设与阿里中台建设也应有一定区别。
银行中台建设应根据银行IT架构自身特点，以实现公共服务积淀、跨系统功能组合、数据应用为目标，制定符合银行IT架构的中台架构。
通常来看，银行在业务扩张方面没有阿里那种爆炸性的业务扩张需求，所以在实现公共服务积淀、建设共享服务平台方面，在银行中台建设的价值和迫切性没有那么高；再则银行IT架构是以核心为IT系统群的中心，以ESB串联起整个系统群，系统群中一般会有统一的账务处理、统一的产品配置、统一的大总账、统一的中间业务平台、集中授权、统一登录等，从这个角度来看银行在公共服务建设上是比较先进的。所以，以银行现有各种统一平台为基础，持续建立全行级的统一处理平台，是银行实现公共服务积淀比较合适的路径，是持续建设银行中台的方向之一。
在跨系统功能组合方面，银行一般是通过ESB串联银行IT系统群，ESB交易组合功能较弱且没有交易事务控制功能，这是银行IT系统不能提供组合功能和服务的原因之一。其实，银行各部门权责壁垒才是银行跨部门提供深度服务的最大障碍。互联网企业是新兴企业，各部门间的权责壁垒远没有银行那么深严，所以在IT系统功能组合，提供深度服务方面，互联网企业具有先天的优势。
通过上述分析，在功能组合方面银行中台建设需要做三方面的努力。第一、持续建立全行级的统一服务平台；第二、新建一套具有功能组合和事务控制的组合服务平台，或者升级ESB使其具有功能组合和事务控制功能。第三、站在企业战略高度上，在深度服务客户方面打破各部门权责壁垒，使各部门能通力合作为客户提供深度服务，形成新的客户服务常态。
在数据应用方面，银行IT系统建设起步较早，有着海量的历史数据，也有大量的在线数据。但是，由于历史原因，数据质量比较差，不能进行充分的数据利用，大量的数据反而成为了银行系统运行的负担。银行在中台建设过程中，首先需要进行数据治理，然后是加强大数据及人工智能等数据分析技术的研究和运用，最后从业务创新出发，把数据和数据分析技术应用起来。
4.3 数据中台建设
4.3.1 数据中台的意义
信用评价是银行的一项基础功能之一，随着大数据及人工智能技术的发展，互联网企业基于大数据及人工智能技术率先建立了有效的信用评价体系，该信用评价体系对零售银行的信用评价职能产生了巨大的冲击。金融媒介是银行的基本角色之一，大数据及人工智能技术能发掘信息隐含的关联性，例如发掘某一类人群出国旅游的概率更高。从这个角度来看大数据及人工智能技术的这种应用场景会导致金融脱媒。所以大数据及人工智能技术可以颠覆银行的基本角色和基础功能，但同样也能可以支撑银行的基本角色和基础功能。
银行数据中台是：数据收集、加工、分析的中心，类似于数仓和大数据平台，但高于两者。目前数仓和大数据平台主要是加工处理特定数据为几个特定的应用场景服务，没有全行级的数据标准和数据处理流程，这导致数据类业务创新难以推广。数据中台是要使用统一的标准，串联起全行级数据和外部数据，形成统一的数据处理流程，产出标准的数据成果，以供广泛的业务创新使用。
4.3.2 数据中台建设难点
数据中台建设，始于数据治理，数据治理的难点在于数据贯标。由于银行以往对数据价值的认识不足，对数据管理不够重视，导致目前数据质量较差，在大规模数据应用前必须对数据进行治理，数据治理需先制定数据政策、管控规则、信息标准。然后是贯彻相关政策、规则和标准，简称贯标。数据标准的制定相对较容易，难点是贯标。
困难源于数据贯标涉及系统广、部门多，投入大，短期效果不明显。由于涉及部门多，需要银行高层牵头。数据贯标涉及IT系统较多，进行全面的数据治理需要对现有IT系统进行大量的改造，所需费用不菲。再加上数据贯标短期收效不明显，长期收效不确定。所以投入大量资源来做数据贯标的银行并不多。部分银行在新一代核心系统建设过程中，会做一些数据贯标工作，但由于大部分银行是购买成型的IT系统产品进行差异化改造后上线的，对产品实施数据贯标，也比较困难。由于上述这些原因，银行在数据治理方面举步维艰。
上述我们已经详细论述了数据治理的困局，数据治理只是数据中台建设的第一步，可见银行数据中台的建设是异常困难的事情，甚至可能有来自于国家政策、个人隐私保护法规等不确定因素的影响。但是，管理本身就是一门艺术，数据管理更是一门艺术，也是一门新兴技术。一定会有人在平衡各方面矛盾之后，把银行数据中台建设起来。下面我们尝试论述银行数据中台建设的方法。
4.3.3 数据中台建设方法
数据中台建设可分为四个阶段：试点阶段、全面数据治理阶段、数据服务化阶段、服务平台化阶段。
在试点阶段，应建立相关的数据标准，然后挑选现有的数据应用场景，梳理场景中使用到的数据，找出数据中存在的问题，以及找出数据出自的业务系统或业务流程。通过改造相关业务系统，或者通过修改相关业务流程或章程，使该场景数据问题得到解决。在这样的试点过程中验证数据标准的可执行性，同时也能通过数据应用快速验证数据的价值。
全面数据治理是一个系统工程，需要全行统一数据标准，所以在试点阶段后，必须适时进行全面的数据治理。全面的数据治理就是在试点阶段的基础上，更大面积的改造全行的IT系统和业务流程或章程，以使全行在业务开展过程中产出符合既定标准的数据。
在当下互联网高速发展、物联网正在萌生的时代，全社会正在进行快速的数字化。银行仅对自身营业产生的数据进行治理，显然是不够的，数据治理还应包含对外部数据的整合，称为：外部数据治理。外部数据治理是根据业务需要，购买安全、可靠的外部数据，通过加工，整合到内部数据标准体系中。
最后，按照既定标准检核相关数据，形成数据资产报表，并且持续进行数据质量监控，持续积累数据资产。
在数据治理过程中，可逐渐开展数据服务化，服务化包含两方面内容，一方面是行内数据分析部门和业务部门对数据的应用；另一方面是为合作伙伴提供数据服务。在符合国家相关法规的前提下，内部的数据应用相对比较灵活，可以通过数据库、文件、报表、API、二次加工等方式对数据进行使用。为合作伙伴提供相关数据服务时，通常是使用API的方式，通过这种方式可以对数据使用做严格的管理。
在数据服务化过程中，初期主要是使用数据在内部进行服务化，最重要的是业务创新，打破传统业务开展思路，使用数据开展业务，从数据中找到问题的解决方案，使用数据进行管理。逐渐形成基层忠实维护数据，中层充分利用数据，高层坚定发展数据的企业数据文化。内部数据服务化形成一定的固定模式后，可以逐渐的把部分数据服务通过API的方式对外开放，同时开放相关的数据规范和标准，为后续数据平台化作准备。
数据服务平台化是在数据服务化之后，我方的数据服务在数量和质量上有较强竞争力之后，并且市场里的数据服务存在一定的竞争压力之后，可以建立数据服务平台，引入与我方数据服务有互补关系的其他数据服务加入平台，形成具有较强竞争力的数据服务平台。
数据平台化需要注意的是，B端的服务平台化与C端的服务平台化有着本质区别，C端的平台化以淘宝为例，平台上的商户与平台建设者在实力上有很大的差距，对平台没有议价能力，并且参与者数量众多，平台很容易获取巨额利润。B端服务的平台化，加入平台的是公司，数据服务平台里不乏实力较强的数据公司，对平台有议价能力，而且数量不多，很难获取巨额利润。能形成数据服务平台一般是数据服务竞争激烈到一定程度，数据服务公司必须与有互补关系的对手合作，共同形成更强的竞争力，在这种情况下才会形成真正的数据服务平台。
4.4 后台建设
4.4.1银行后台建设现状与趋势
银行IT系统后台建设，是相对于渠道建设和中台建设来讲的，目前银行IT系统群中，可以看做是后台的系统有很多，例如：银行核心系统、大总账系统、卡管理系统、数仓、大数据平台、报送系统等。其中最为复杂且关键的是银行核心系统。现在国内掀起了一股分布式银行核心建设浪潮，我们就以分布式银行核心系统为例，论述银行IT系统后台建设。
目前有很多家银行都号称实现了分布式，他们各自定义的分布式范围和分布式处理方式有所不同。可以按两个维度来区分业内分布式系统的说法，第一种维度是从应用和数据来说，有些银行采用注册发现式的应用集群和集中式数据库，就号称实现了分布式；部分银行进行了应用的微服务化拆分和采用了分布式数据库，使用分布式数据库管理事务，这样实现了分布式；还有些银行正在进行应用的微服务化拆分，并且数据库实现垂直分库和水平分库，使用SAGA模式进行事务管理，这是比较复杂的实现分布式的方式。第二维度是从业务系统的角度来说，分别可以分为存款系统分布式、贷款系统分布式、信用卡系统分布式、非关键系统分布式。
4.4.2 分布式的系统的特点
集中式系统与分布式系统有着本质的区别，集中式系统强调单节点的处理能力和稳定性，分布式系统是从整体来衡量系统的处理能力、稳定性、可扩展性。
对于可扩展性，集中式系统是靠剩余的系统资源来保证未来的资源需求，分布式系统可以逐步进行横向扩展来满足系统资源需求。不过要实现不停机的横向扩展，在系统技术设计和业务设计的时候要有充分的考量，不是所有分布式系统都能进行横向扩展，上述方案中提到的最简单的数据路由规则就不能实现数据库横向扩展。
对于稳定性，集中式系统靠的是使用高端服务器和可靠数据库及应用组件。分布式需要做到快速的故障隔离与恢复，这一点需要在技术和业务设计上做充分的考虑，上述方案中提到的数据管理粒度提升到账号级别就是为了故障隔离与恢复打基础的。局部压力可转移也是分布式系统稳定性要求的必备功能，只有做到局部压力可转移才能实现全局可调控的负载均衡，应用集群节点的压力转移可以用交易路由实现，数据库集群节点的压力转移是需要进行数据移动来实现的，这也需要能直接管理账号级数据。防止雪崩也是分布式系统必备的功能，它的具体做法就是大家经常提的降级和熔断，还有提升回冲交易的性能也能降低雪崩的风险。
在分布式系统中，应用节点应可以进行快速部署新增，数据应当按一定的粒度被管理起来，在这个粒度上数据应可以锁定、解锁及数据节点间移动。只有应用可灵活部署、数据可流动，我们的分布式系统才是一个活的系统，才能真正解决集中式中我们遇到的问题，不然仅仅是将多个集中式系统放到一块来运行。从集中式系统迈向分布式系统过程，是IT系统由单节点工作变成群体协同工作的过程，工作的效率除了取决于每个节点的能力，还取决于整个群体的协同效率，设计分布式系统时需要充分考虑协同效率。在群体协同工作时，好的管理机制能大幅提高协同效率，所以分布式系统需要完善的管理系统才能把它运行好。
4.4.3 分布式的两种实现方式
从应用和数据库是否为分布式的角度来看，目前只有两种方式实现了应用和数据库的分布式。第一种方式是分布式应用和国产分布式数据库，由数据库管理事务。第二种方式是分布式应用和开源数据库，由应用管理管理事务，采用SAGA的事务管理模式。第一种模式较为简单，对应用改造较小，如果不追求微服务化，仅需要修改复杂的SQL语句就能实现分布式。第二种方式比复杂，对应用改造较大，上述举例就是这种实现模式。但第一种方式通常支持不了太高的数据量和TPS（每秒交易数量）。第二种模式理论上可以支持海量数据和很高的TPS。所以，在中小银行选型时一般使用第一种方式，大型银行一般使用第二种方式。
4.4.4 后台建设的重点
随着大数据及人工智能技术的发展，数据加工和分析相关的系统在银行后台系统群中越来越多，银行后台需要建设两类主要的系统，交易类系统和数据类系统，目前主流银行是把重心放在交易类系统上，数据加工和分析类系统还需要提高重视程度。
比尔盖茨在1996年说：“银行业务是必须的，银行不是”。从那时候开始，信息技术的浪潮就已开始拍击银行的基石。如果20多年后我们还未意识到信息技术能颠覆银行的基本角色和基础功能，我们将岌岌可危。
5.1 银行IT发展的技术重点
信息技术在当下的主要体现是互联网技术、大数据及人工智能技术。在互联网技术方面，最重要的是互联网入口，唯有获得互联入口才能避免广泛的金融脱媒。在大数据及人工智能方面，重点在于对数据的分析，找到隐含的信息，避免更深层次的金融脱媒。
5.2 银行IT发展业务重点
在互联网时代，获取互联网入口是银行渠道建设的重要任务，唯有获得有效的互联网入口，才能改变当下广泛的金融脱媒现象；银行中台建设的重点在于跨部门、跨系统进行业务流程重塑，为客户提供有深度的服务，难点在于打破各部门的权责壁垒，形成跨部门、跨系统为客户提供深度服务的新常态；银行后台包含交易类和数据类系统。交易类系统以支持业务发展需要为目标，不必过分追求其系统本身的先进性，数据类系统是承载大数据及人工智能技术的系统，应作为银行后台建设的重点，建设好数据类系统，银行就能在未来的数字环境中占领制高点。
5.3 银行IT协调发展
在这个信息技术高速发展的时代里，银行作为一个庞大的传统组织，在人员组织和规章制定上也需要做相应的调整，以适应技术高速发展。总体来说，技术团队和业务团队要适应客观的信息技术发展规律。技术人员需要有足够的研究和学习能力，业务人员需要敏锐的业务创新能力。在规章制度设计上要保证人员与技术发展相匹配。只有人员、技术、制度三位一体协调发展，银行才能在这信息技术高速发展的时代里长期保持领先。
另一个方面，很多银行不是单纯的商业银行，其处在国家里，融入在人民中，国家的监管和人民的期望是银行必须考虑的因素。所以银行IT协调发展是要平衡各方因素，发展能夯实银行基础功能和基本角色的信息技术。
当下信息技术的发展给银行带来了巨大的挑战。但也正因为信息技术的持续发展，银行可以运用更加先进的信息技术拱卫银行的基本角色和基础功能，夯实银行的基石。
