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COVID-19之后的数字银行发展历程
来源：中国数据分析学习网 / 作者：数据君 / 时间：2020-07-13
对感染的恐惧推动了数字银行业务
大约有三分之一的零售银行客户计划在COVID-19之后增加对在线和移动银行服务的使用，因为越来越多的服务（例如贷款和抵押要求和付款）正在变为虚拟，并且新客户可以使用数字化登机服务,由于人们不愿接触现金或信用卡，因此移动支付应用程序正迅速普及,随着大流行的继续蔓延，预计这些数字将上升，尤其是在第二波浪潮导致另一轮限制和关闭的情况下。
数字银行业务比替换以前在分行中提供的服务要多得多
开放式银行可以通过使用标准API捕获客户帐户中的数据，为新的创新数字服务提供动力，从而为银行提供竞争优势,例如通过访问客户数据的全面视图，银行可以允许从其他位置的帐户进行付款,由基于机器学习的应用程序提供支持的数字个人顾问可以分析所有储蓄和投资账户以及客户的个人目标，以推荐机会,金融公司还可以使用提供的数据来确定与客户相关的服务，竞争力的服务价格以及有利的投资条款和条件，基于高级风险模型和市场产品的贷款和抵押,只是想一想,通过向客户展示如何提高他们的收入或减少他们的花费来说服客户转移到您的银行是多么容易。
这些服务也不限于B2C银行近推出了为小型企业设计的数字工具该工具可帮助简化交易并生成现金流量预测，并易于与财务顾问联系以获取快速建议。
迈向更高效的系统架构
随着越来越多的人和企业依靠数字应用程序来提供银行服务，在线交易数量持续增长,对现有的IT计算资源造成压力。查询数量的大量增加导致瓶颈，这可能降低应用程序的性能并影响客户服务水平,当客户等待太久才能完成交易或获得贷款批准时，或者如果客户知道可以从另一家银行获得更好的条件，则他们更有可能转换,因此银行面临着扩大其昂贵的传统基础架构以提供预期的用户体验质量的需求，或者寻找能够以的TCO弹性扩展以所需的速度来管理此数据的现代解决方案。
在许多情况下大型金融服务机构受到缠结和过时的系统的限制
这些系统过于复杂，无法以方式管理，处理和分析来自不同来源的大量数据,近在超过60％的受访者表示担心银行将由于“银行核心架构的当前状态”而难以开放其API,但是有一些创新旨在帮助银行处理更多数据，更经济高效，而无需翻新和更换现有平台,例如某些内存计算平台可以将所有数据模型（结构化，非结构化和半结构化），服务业务逻辑和分析共同定位在内存数据核中，并将其分布在水平可扩展的体系结构中，以实现异常快速的处理时间，同时消除了对过剩产能进行投资的需求。
这些现代的数据和分析平台支持敏捷开发和应用程序的部署
这些应用程序涉及在可变数据流，事务性和历史数据上同时运行的交互式查询，分析甚至机器学习，这些数据存储在外部数据湖和数据仓库中,应用程序能够以100倍的速度访问内部或外部的外部数据湖上的数据，无论是在内部还是在混合环境中，这不仅可以加快查询和BI报告的速度，而且还可以提高时间关键型应用程序和决策服务（如风险）的准确性分析，欺诈检测，贷款审批，动态定价和个性化服务。
数字银行将成为新规范
大约有三分之一的零售银行客户计划在COVID-19之后增加对在线和移动银行服务的使用，因为越来越多的服务（例如贷款和抵押要求和付款）正在变为虚拟，并且新客户可以使用数字化登机服务,由于人们不愿接触现金或信用卡，因此移动支付应用程序正迅速普及,随着大流行的继续蔓延，预计这些数字将上升，尤其是在第二波浪潮导致另一轮限制和关闭的情况下。
数字银行业务比替换以前在分行中提供的服务要多得多
开放式银行可以通过使用标准API捕获客户帐户中的数据，为新的创新数字服务提供动力，从而为银行提供竞争优势,例如通过访问客户数据的全面视图，银行可以允许从其他位置的帐户进行付款,由基于机器学习的应用程序提供支持的数字个人顾问可以分析所有储蓄和投资账户以及客户的个人目标，以推荐机会,金融公司还可以使用提供的数据来确定与客户相关的服务，竞争力的服务价格以及有利的投资条款和条件，基于高级风险模型和市场产品的贷款和抵押,只是想一想,通过向客户展示如何提高他们的收入或减少他们的花费来说服客户转移到您的银行是多么容易。
这些服务也不限于B2C银行近推出了为小型企业设计的数字工具该工具可帮助简化交易并生成现金流量预测，并易于与财务顾问联系以获取快速建议。
迈向更高效的系统架构
随着越来越多的人和企业依靠数字应用程序来提供银行服务，在线交易数量持续增长,对现有的IT计算资源造成压力。查询数量的大量增加导致瓶颈，这可能降低应用程序的性能并影响客户服务水平,当客户等待太久才能完成交易或获得贷款批准时，或者如果客户知道可以从另一家银行获得更好的条件，则他们更有可能转换,因此银行面临着扩大其昂贵的传统基础架构以提供预期的用户体验质量的需求，或者寻找能够以的TCO弹性扩展以所需的速度来管理此数据的现代解决方案。
在许多情况下大型金融服务机构受到缠结和过时的系统的限制
这些系统过于复杂，无法以方式管理，处理和分析来自不同来源的大量数据,近在超过60％的受访者表示担心银行将由于“银行核心架构的当前状态”而难以开放其API,但是有一些创新旨在帮助银行处理更多数据，更经济高效，而无需翻新和更换现有平台,例如某些内存计算平台可以将所有数据模型（结构化，非结构化和半结构化），服务业务逻辑和分析共同定位在内存数据核中，并将其分布在水平可扩展的体系结构中，以实现异常快速的处理时间，同时消除了对过剩产能进行投资的需求。
这些现代的数据和分析平台支持敏捷开发和应用程序的部署
这些应用程序涉及在可变数据流，事务性和历史数据上同时运行的交互式查询，分析甚至机器学习，这些数据存储在外部数据湖和数据仓库中,应用程序能够以100倍的速度访问内部或外部的外部数据湖上的数据，无论是在内部还是在混合环境中，这不仅可以加快查询和BI报告的速度，而且还可以提高时间关键型应用程序和决策服务（如风险）的准确性分析，欺诈检测，贷款审批，动态定价和个性化服务。
数字银行将成为新规范
数字银行将成为新的规范,但是金融服务将需要采用新技术来利用其数据并从中获利，以保持其市场领先地位,数字银行业务的全部潜力只有在拥有高性能数据管理基础架构的情况下才能实现，该基础架构能够以优化的TCO快速可靠地完成对时间紧迫的应用程序的查询和分析,COVID-19可能导致分支机构关闭，但它可以加快开放银行业务的采用，带来便利和新的应用程序，这些应用程序将改变客户的银行业务方式。