数字化时代，银行也要应经济生活的数字化而转型为数字化银行。在中国，这是银行继会计电算化、数据大集中、网络和移动银行之后的一个尤其重要的转型旅程。核心银行系统作为银行的关键业务系统，在银行信息系统中一直占有非常重要的地位。在银行的数字化转型过程中，核心银行系统的转型是一个值得探讨的话题。 　　数字化时代与数字化银行 　　数字化银行转型，是银行在数字化时代主动开发和利用新技术手段，重塑自身业务模式、内部关键流程和决策管理能力，使之符合时代变革要求，并以新的模式和服务方式满足数字化时代的客户体验。数字化银行并不是简单的电子渠道数字化转型，更不是简单的全渠道协同。数字化银行的本质应该是将银行的服务、内控、管理、决策、监管合规等各项内容都以数字化的方式提供并有机联系在一起，并能够与客户和员工实际共处的数字化社会经济形态无缝衔接，使银行金融服务成为数字化时代的一部分。 　　数字化银行变革的驱动力 　　新技术是银行进行数字化改革的基础驱动力。客户体验是银行进行数字化改革的关键驱动力。在数字化社会，无论是企业客户还是个人客户，都能够通过数字化技术比以往更加方便、快捷、安全的方式获得银行金融服务。银行要力争成为客户在数字化网络中的金融服务关键接触点，否则就会逐渐沦落为其他控制金融服务关键接触点的企业的资产负债提供商。提升客户体验的目标就是要让客户觉得使用该服务是方便的、快捷的、安全的，并进而持续选择并成为金融服务的关键接触点。 　　业务模式、关键流程和决策管理能力都是为客户体验服务的。成功的业务模式建立在良好的客户体验基础上也能够带来更多更好的体验；精简、优化流程的目的正是为了实现客户体验的快捷和方便；决策管理的重点方向是客户体验提升和风险及盈利管理。 　　人工智能与认知计算技术的发展 　　人工智能是研究模拟人类智能，实现机器智能的科学。相对于人工智能，认知计算更多是强调人与机器的互动。结合人类专家知识和各种历史数据和外界信息对机器进行训练学习，从而驱动计算功能进行人类思维模式的业务活动，使之达到对相关企业级经营活动的预判、决策和运营，是新一代人工智能的概念。 　　对银行业而言，已经可以在客户服务营销、流程和运营、风险管控、监管合规等方面实现认知计算，具体涉及的领域：对客户的识别、感应和认知，以及相应的客户体验提升和服务营销；对组织运营和内部管理的效率提升和认知改进提升；对内外部业务风险和管理风险的认知和识别。 　　目前，行业内领先的企业已经把人工智能和认知计算技术应用到一些具体场景：呼叫中心和其他客户接触点的客户体验提升和服务扩展，对内部员工的技能培训和知识辅助，针对客户投资理财的决策辅助和咨询建议，对监管合规要求和企业内部风险管控的识别和甄别，对欺诈交易和运营风险的识别和控制等。 　　数字化银行时代的核心银行系统 　　核心银行系统的构成差异 　　传统的核心银行系统是关键业务交易系统和IT支撑系统，它的定位很大程度上与银行的前中后台相关联。前台是客户交互，包括电子渠道、呼叫中心、柜面前端、手机网银、微信银行等，这些都不属于核心银行的范畴；后台的数据分析、决策分析、客户洞察等也都属于非交易能力，并不属于核心银行系统的范畴。 　　未来，在以客户体验为关键动力的数字化银行时代的核心银行架构中，客户交互和分析洞察恰恰成为最关键的能力，它们会和交易记录功能一起构成新一代核心银行系统。 　　交互系统和洞察系统都不完全是新的概念，它们和交易系统的传统关系如图1所示。 　　在数字化时代，上述三个系统在数字化银行中的作用可以概括如下： 　　（1）交互系统负责与客户进行各个接触点的交互，这些接触点可能是数字接触点，也可能是人机接触点。它需要交易系统提供的即时和历史交易数据、静态的基本信息，也需要洞察系统提供的即时和历史分析结果。交互系统要能够无缝衔接银行之外的数字化社会，收集和反馈相应的信息。 　　（2）交易系统负责执行和记录交易，并把相关交易数据提供给交互系统和洞察系统；也需要能够通过人机接口、API、微服务等技术能力把关键处理服务能力提供到与交互系统相连接的外部数字化生态圈和数字化社会经济体。