文：李覽青

來源：21世紀經(jīng)濟報道(dào)  

金融機構正在監管與業務的推動下進(jìn)行數據中台建設。

一方面(miàn)，監管層對(duì)金融機構報送的數據質量要求不斷提高，另一方面(miàn)，随著(zhe)金融機構線上線下業務融合，數據能(néng)力建設已經(jīng)成(chéng)爲金融業數字化轉型的必答題。

然而，在金融行業早期數字化轉型的過(guò)程中，爲解決某一業務問題，往往按照單一業務邏輯部署信息系統，導緻建立“煙囪式”的數據平台，出現系統架構重複采購、部門間數據難以互通、數據質量參差不齊、業務流程難以穿透等問題。

區别于以往“先污染後(hòu)治理”、業務倒逼數據治理的被(bèi)動局面(miàn)，近年來金融機構通過(guò)數據中台建設降低數據應用門檻，從而推動各業務系統根據自身需求自主用數，進(jìn)一步開(kāi)發(fā)業務場景。

以銀行業爲例，21世紀經(jīng)濟報道(dào)記者梳理各上市銀行2022年半年報發(fā)現，銀行的中台戰略一般涉及業務中台、數據中台、技術中台三方面(miàn)，三者互爲補充、互相支撐，其中數據中台是各家銀行中台建設的必經(jīng)之路，應用場景集中于營銷、服務、财管、風控、投研等數據量最爲集中的業務條線。

從治理到驅動

“從某種(zhǒng)角度來說，數據治理是我們不得不做、始終如一的事(shì)，而數據能(néng)力建設是挖掘數據價值、真正實現業務驅動的必經(jīng)之路。”某理财子公司中台業務負責人對(duì)記者表示。

一直以來，技術架構不互通、數據标準不統一都(dōu)是機構數字化轉型的“攔路虎”，數據“煙囪式”垂直生長(cháng)是過(guò)去單一業務邏輯下的必然結果。由于政策、業務的不斷變化，金融機構不同業務系統建設存在時間差異，各不同業務條線往往根據自身需求獨立獲取數據、進(jìn)行數據加工，再進(jìn)行系統部署應用，最終形成(chéng)一個個獨立的“煙囪式”數據架構，出現數據孤島。

“一家銀行可能(néng)有幾百套信息和數據系統，各種(zhǒng)架構、軟件标準五花八門，數據融通和業務流程困難極大。”頭豹研究院高級分析師胡竣傑告訴記者，分散的數據源、海量的數據規模、異構的數據屬性都(dōu)是金融機構數據治理的難題。

在此背景下，央行《金融科技發(fā)展規劃（2019-2021年）》特别提出科學(xué)規劃運用大數據。從頂層設計上，加強大數據戰略規劃和統籌部署，加快完善數據治理機制，推廣數據管理能(néng)力的國(guó)家标準。從團隊内部來說，明确内部數據管理職責，突破部門障礙，促進(jìn)部門信息規範共享，形成(chéng)統一數據字典，再造數據使用流程，建立健全企業級大數據平台，進(jìn)一步提升數據洞察能(néng)力和基于場景的數據挖掘能(néng)力，充分釋放大數據作爲基礎性戰略資源的核心價值。

“行業的上半場更多著(zhe)眼于數據治理、數據資源化，而數據技術的下半場，將(jiāng)更關注數據的業務驅動力和變革力。”恒生數據中台産品部部門經(jīng)理蔣征中對(duì)記者表示。

以财務管理爲例，平安銀行财務企劃部總經(jīng)理兼對(duì)公财務官朱培卿向(xiàng)記者介紹，過(guò)去數據顆粒度大多是爲了應對(duì)外部的監管報表、會(huì)計準則變更、稅務管理、内部管理會(huì)計體系等等要求，但業務端、管理會(huì)計體系與财務會(huì)計體系三套體系之間缺乏映射關系。因此平安銀行在2018年開(kāi)始啓動智慧财務工程，將(jiāng)業務與财務數據打通，最終實現各業務在标準的統一數據平台上進(jìn)行決策與客戶服務。

在今年發(fā)布的《金融科技發(fā)展規劃（2022-2025年）》中，央行已明确夯實一體化運營中台。通過(guò)便捷易用的技術中台整合各業務條線基礎通用的技術能(néng)力，降低研發(fā)門檻；通過(guò)綜合型數據中台，推動業務數據化向(xiàng)數據業務化進(jìn)階發(fā)展；通過(guò)業務中台打通業務條線壁壘，解構業務邏輯，沉澱通用業務能(néng)力，最終實現産品創新。

目前農業銀行、建設銀行、交通銀行、招商銀行、平安銀行、興業銀行、中信銀行、郵儲銀行、浦發(fā)銀行等頭部上市銀行，均已發(fā)力數據中台建設。

截至6月末，建設銀行數據中台累計部署用戶客戶标簽等數據産品100餘項，數據中台服務站發(fā)布3100餘項數據服務，日調用峰值超290萬筆；招商銀行以數據中台推動全行自主用數，數據應用逐漸滲透到各業務條線，使用大數據服務的員工占全體員工比例超四成(chéng)；郵儲銀行數據中台建設實現服務實時監控、元數據管理等功能(néng)，上線90項數據服務内容，爲鄉村振興、數字人民币等業務發(fā)展重點領域提供支撐。

複合型人才稀缺

談及金融機構數據能(néng)力建設的難點與痛點，多位采訪對(duì)象認爲，最大的困難是人才。

“不同業務條線的融合，把數據集成(chéng)到同一套基礎設施下實施，不僅是技術架構的融合，還(hái)需要全員數字化思維與專業技能(néng)的融合。”在接受記者采訪時，國(guó)際注冊專業會(huì)計師公會(huì)北亞區總裁李穎指出，業财一體化平台、數據中台等技術架構可以打通數據、業務的“孤島”，但改變員工的使用習慣、培養數字化思維是最爲困難的事(shì)，因此複合型的專業人才尤爲難得。

“數據經(jīng)營或建模的專家在整個基金行業非常少，人才稀缺。”某基金公司信息技術部總經(jīng)理坦言，整個行業非常缺乏數據治理專家，既要有業務知識，也要有技術背景。

在證券行業亦是如此。某券商金融科技部門業務負責告訴記者，與過(guò)去業務部門提訴求，數據治理團隊再介入的模式不同，現在公司的數據治理團隊主動融入業務條線，通過(guò)數據分析報告的方式去發(fā)現問題，再與業務部門共同解決問題，如果不懂業務的數據分析人員就很難發(fā)現問題，而行業内數據治理與管理領域的人才存在缺口。

他告訴記者，公司通過(guò)數據中台共建在一定程度上降低了業務人員的技術使用門檻。基于數據中台，公司邀請各個業務單位的人才開(kāi)展數據應用共建，實現數據服務生态建設，業務人員可以借此自助完成(chéng)數據報表，降低了數據服務的使用門檻。

“金融行業的數據在業務來源和數據來源上都(dōu)存在一定雷同，使得數據的輸出和采集方式類似，進(jìn)而導緻數據體系的建設本質相似。”蔣征中指出，基于金融數據的相似性，金融業數據中台應當是一個生态體系，提煉行業共性，聚焦數據價值的挖掘。

“數據中台本質上需要做三件事(shì)：數據資源化、應用生态化以及貫穿始終的嵌入式數據治理。”蔣征中表示，自上而下的行業數據資源梳理，讓行業可以擺脫數據本身的複雜性，將(jiāng)精力聚焦在真正有價值的應用場景上，同時，數據中台將(jiāng)數據、應用、開(kāi)發(fā)、治理有機生态化，形成(chéng)了完整的數據有機綜合體。