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会员注册事实上，近些年来，银行在利用信息技术开展业务和开发新的风险管理技术方面的努力从来没有停止，这为银行应对当下这轮挑战奠定了良好的基础。已可看到银行业在受到侵蚀的业务领域，采取行动积极加以应对，比如纷纷推出自己的电商平台、开发与余额宝竞争的理财产品，以及改善针对中小微企业贷款的业务流程，等等。虽然银行的这些举措不见得足以收复失地，但从中可以看出银行远非没有还手之力。而且，余额宝类产品的“疯长”也未见得可以一直持续，美国Paypal旗下货币基金的黯然谢幕殷鉴不远，投资者终会悟出哪种中介机构和产品才真正符合自己对风险、收益和流动性的偏好，是自己该选的菜。
不过，对银行所面临的挑战和机遇的分析不应停留于这一“对攻”的层面，而是值得深入思考银行是不是仍然能够为资金供求双方提供不可替代的金融中介服务，或者从另一个角度看，银行是不是仍然能够发挥其传统的不可替代的优势。流行的说法是，在互联网金融和大数据时代，银行已经失去了传统的优势。但其实，若能正确解读大数据的本质特征，并善加利用，将可有助于银行的传统优势重获生机。
对银行独特优势或其存在理由的理解有很多角度，基本的一种是将银行看作是一个信息处理的机构，它能够获得和处理金融市场所无法获得的信息，并通过贷款决策向市场发送有关借款人信用的信号。所谓市场无法获得的信息，首先来自于借款人为获得贷款而自愿向银行做出的披露，其次来自于银行家对于借款人进行的近距离的调查和判断。这些信息又可以分为两类，一是能够被编排的（codified）、数码化的、或结构化的；二是只能意会的(tacit)或难以言传的。银行贷款决策的做出，固然有赖于对于数码化信息进行分析的技术，但也离不开银行家的职业直觉和判断。前者已经成为越来越被倚重的新传统，而后者，作为不够科学的老传统则日渐式微。
大数据时代的来临，首先使得在此前的“小数据”时代发展起来的日趋精确化的数据分析技术看似失去了用武之地，因为大数据的重要特征就是巨量、非数码化和不精确，传统的量化分析技术和设备无法处理；其次，由于对海量的、多维度的、非结构化的数据进行分析成为做出明智决策的必要前提，传统的基于银行家直觉的做法进一步受到贬损和排斥。但是，如果能够细致把握“大数据”的内涵，就会得出完全不同的结论。
首先，结构化的数据在大数据时代并不会消失，而是也会继续成长，其获取和使用只会更加容易而不是相反。小数据时代的分析技术完全能够得到更加淋漓尽致的发挥，也可说是能够再获生机。只不过，即使其效果比以前更好，但在大数据时代，人们会期待更好，期待从更加巨量、多样的新型数据中挖掘出更有价值的信息来。
其次，对于非结构化的海量数据的分析，固然有赖于全新的技术和设备，比如运用基于谷歌的MapReduce框架开发的诸如Hadoop或Hive等分析系统，对大数据进行复杂的分析和处理，得到简洁的有意义的结果，从而完成大数据向有价值的资产的转换，但是，不应忽略的是，在其中和其后起到关键作用的是人而不是机器。在事中需要由人来设置检索的具体任务和规则，确定如何更好地从大数据中挖掘有用的宝藏；在事后则需要由人来决定如何解读和运用系统运行所得到的结果，因为大数据的分析结果往往并不提供精确的指向。而这些恰恰是老一代银行家所做的事。
老一代银行家基于职业直觉做出的判断其实并非如常见的批评那样没有科学依据，而是同样建立在数据的收集和分析处理基础之上，只不过限于技术条件，过去更多地是依靠银行家与客户的近距离接触来感知和吸收那些难以数码化的信息并加以利用。而现在，借助新的数据收集和存储手段，银行家有可能以更低的成本更便捷地接近客户，更全面地了解客户，做出更好的判断。比之小数据时代，能够为银行所利用数据大大增加了，银行没有理由不加以利用，也就没有理由僵化固守小数据分析下得到的结论。
在这一意义上，那种认为在大数据时代银行家“只需更轻松惬意地听从电脑发出的各项指示”的说法，就显得轻佻和不够专业。与此形成对照的一个实例是，英国大都会银行（Metro Bank）的CEO近日在解释其新开设门店的意义时提到，它们的分行经理“有权否决电脑”。这可说是“银行家”在大数据时代的光荣回归。
因此，银行有理由自信地拥抱大数据时代，银行作为信息处理机构的传统优势在大数据时代有可能重获生机。当然，值得强调的是，无论采用哪种分析技术，都是服务于银行管理决策的，而做出管理决策的始终应该是人、是银行家、而不是机器。近来出现的“让狗当银行行长也会赚钱”这个说法应该只是个笑话，虽然一点也不好笑。
（原文发表于《第一财经日报》）