數據中臺——金融機構數字化轉型的利器

2020年04月23日 10:25 來源:活動盒子運營社 作者:盒子菌

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從互聯網行業火到金融行業的概念不少,比如個性化、微服務,還有近幾年的各大金融機構都在談論的“數據中臺”,一些走在數字化轉型前列的金融機構開始搭建數據中臺。


 

從最初的萌芽到實際應用,數據中臺在金融領域已產生很多優秀的案例,但對于數據中臺的理解許多人依舊一頭霧水。
 

 

接下來,我們就來好好聊一聊,什么是數據中臺?為什么金融機構都開始建設數據中臺?怎么建設數據中臺?以及金融行業中數據中臺的應用實踐案例。


 

一、什么是“數據中臺”?

在國內,阿里最早提出了“數據中臺”的概念。2014年,馬云率隊參觀了實力強大的游戲公司supercell,它的成功的游戲產品有很多,其獨特優勢是能夠快速推出新產品,而依靠的就是中臺系統。
 

 

馬云深受啟發,回到阿里后,便提出了“大中臺、小前臺”戰略。其中“大中臺”包含兩部分,一個是業務中臺,另一個是數據中臺。


 

阿里巴巴中臺示意圖(圖片來源于網絡)
 

 

一般來說,數據中臺是指通過數據技術對海量數據進行采集、計算、存儲和處理,同時統一標準和口徑,形成全域級、可復用的數據資產中心和數據存儲能力中心,形成大數據資產層,進而為客戶提供高效的服務。


 

形象地講,數據中臺構建的服務考慮了“可復用性”。每項服務都像一個積木,可以隨意組合,靈活高效地解決前臺的個性化需求。

 

從意義上講,狹義的數據中臺是一套實現數據資產化的工具;廣義的數據中臺是一套利用數據,進而幫助企業實現數字化轉型的機制和方法;


 

從技術角度來看,數據中臺是一種新型的IT架構;而從管理角度看,數據中臺是一種新型的組織管理模式和理念;


 

從戰略角度來看,數據中臺是為了應對日益復雜的環境而構建的一種新型戰略工具和競爭壁壘。

 

總之,數據中臺的核心理念是“數據取之于業務,用之于業務”。與傳統數據平臺相比,數據中臺著眼于業務的積累和沉淀,構建了從數據生產到消費、消費后數據返回到生產的閉環過程。

 

“讓一切業務數據化,一切數據業務化”是對數據中臺系統功能的精要概括。


 

二、金融機構為什么開始建設數據中臺?

當前,全球經濟已進入數字化轉型期,傳統金融機構必須將其付諸實踐。數據驅動的數字化可以幫助傳統金融機構充分了解用戶需求的變化,在營銷、產品、業務等方面為傳統金融機構提供支持,進一步提高傳統金融機構的運營效率。
 

 

但傳統金融機構在數字化轉型的過程中,通常會出現3個問題:


 

如何搜集和整合自己的數據? 


 

如何建立數據運營團隊? 


 

如何在短期內快速展現成果,在機構內部建立信心?


 

因此,能夠對數據進行標準化處理,能夠進一步挖掘數據價值的數據中臺,正成為越來越多傳統金融機構數字化轉型的最佳入口。


 

基于金融業務數字化要求,數據中臺可以從三方面支撐傳統金融機構的數字化轉型:


 

1

打破數據孤島

金融機構往往有多個信息部門和數據中心,隨著業務的多元化發展,大量的系統、功能和應用被反復構建。數據資源、計算資源和人力資源都存在著巨大的浪費。同時,組織障礙導致數據孤島的出現,使得內外部數據難以統籌規劃。
 

 

在大數據技術的推動下,數據中臺完成了多個數據庫數據的采集和整合,形成了完整的跨越式的數據模型,突破了各渠道、各部門之間的數據壁壘,使大網數據充分融合,形成了各類客戶專業的畫像視圖,實現精準營銷,輔助決策和運營,最終提高客戶運營效率。


 

2

快速響應業務需求

數據中臺改變了金融行業數據的后臺交付模式,形成了“薄前臺、厚中臺”的模式,將統一規范的數據資產輸出到金融機構的業務線,以產品模式輸出數據能力,為業務層和決策層提供高效的服務。


 

3

降本增效

隨著金融機構業務的不斷發展和用戶需求的不斷迭代,大量的業務數據被塞進前臺系統,不僅導致重復性引入,使得前臺系統不斷擴展,增加負重,形成滾雪球的“煙囪式單體應用”。使得前臺系統的“客戶響應力”下降,客戶滿意度下降,金融機構競爭力也隨之不斷下降。
 

 

而中臺是連接前臺和后臺的核心資源。通過數據中臺的統一加工和處理,可以輸出標準數據,形成數據資產,減少前臺數據的重復建設,降低煙囪建設成本。通過為前臺提供強大的“能力炮火”支持,可以將后臺系統中需要頻繁變化或前臺需要直接使用的業務能力“提取”到中臺層,賦予這些業務能力更高的靈活度和更低的變更成本。


 

三、可落地的數據中臺建設方法論

如今很多金融機構開始認識到數據中臺的戰略意義和應用價值,然而由于缺乏方向和理念指導,實現起來困難重重。以下是關于數據中臺的建設的4個方法論:


 

1

數據資源一體化

隨著互聯網經濟的快速發展,金融機構的業務范圍越來越廣,在業務管理和功能上也存在一些交叉環節。如果這些重復的環節單獨開發,就會浪費資源和時間。
 

 

所以構建數據中臺的第一步就是整合機構自有的數據資源,對數據資源進行整合和完善,對業務流程中產生的市場情報、產品銷售、用戶行為、潛在風險等信息進行統一管理,加以監控、梳理和分析,向金融機構提供多角度全方位的業務支持、分析與決策,引導金融機構的內部資源向高價值領域傾斜,實現企業價值最大化。

 

另外,中臺的數據量不斷累積,也讓機構數據業務化成為可能。通過融入用戶畫像、大數據分析和機器學習,金融機構可以根據客戶的習慣和喜好提供定制化服務,促進服務的個性化,提升客戶的服務體驗,實現數據智能化。從中臺的海量數據中,金融機構還可能發現新的客戶需求和商機,拓展新業務,實現數據創新。


 

2

業務數據資產化

沒有經過處理的數據不能稱之為數據資產,因此我們需要圍繞已有數據進行加工提純,推動業務數據向數據資產的轉化。但是傳統的數字化建設往往局限于單一的業務流程,忽略了多個業務的關聯數據,缺乏對數據的深入理解。
 

 

必須通過數據中臺的建設,才能連通全域數據,通過統一的數據標準和質量體系,對數據資源進行整合,不斷完善數據模型,不斷補充數據,逐步形成為業務賦能和實現決策分析能力的數據資產體系,以滿足金融業務對數據的需求。

 

 具體來說,數據資產化包含兩部分,一是數據資產建設,二是數據標準建設。

 

(1)數據資產建設

 

在數據資產建設中,數據分析模型是關鍵。

 

典型的數據分析模型包括aarrr模型分析、轉換漏斗分析、商品分析、交易分析等,通過對用戶數據的分析和挖掘,可以有效地識別和定義不同渠道的同一用戶,有利于建立用戶標簽和客戶全景圖,匹配相關商品,實現個性化商品推薦、精準營銷風險預測等功能。

 

(2)數據標準建設

 

金融機構需要承擔相關法律責任。一方面,他們需要向監管機構提交各種各樣信息;另一方面,他們需要向公眾披露各種各樣的信息。這兩方面數據的統計口徑需要保持一致,否則就會出現問題。這背后需要進行相應的數據標準制定。

 

制定數據標準是很重要的一點是“治”,通過數據治理提高數據質量,更好地體現和應用數據價值,為數據資產管理提供保障,保證數據平臺的有序運行。


 

3

數據服務可視化

在這個階段,我們需要以挖掘新的業務數據需求為重點,以業務價值和業務思維為驅動,中臺的人員深入到各個業務線調研和交流,了解業務數據和業務場景需求,并將需求轉換為數據服務能力。
 

 

數據中臺的核心價值是為數據服務提供業務價值,將可復用的數據模型轉化為樂高積木,使數據服務有效應用于業務開發。不同的業務開發項目組可以隨時調用唯一的數據服務,以保證數據的質量和一致性,加快從數據到價值的轉換過程。

 

金融機構數據的局限性將影響數據能力的發揮,跨部門數據協作也是現階段的需要去嘗試的事情。數據中臺打通全域數據,解決跨部門、跨渠道的數據孤島問題,將金融機構所有數據形成協同效應,使相關人員能夠快速開發數據應用,支持數據資產場景化快速輸出能力,響應客戶動態需求。


 

4

數據運營體系構建

數據中臺能夠成功,對金融機構有著積極的影響,不僅取決于產品的能力和實施者的技術水平,還取決于后期的科學管理和操作。這就需要建立一個專業的運營數據中心團隊來管理新增的數據需求、場景需求、權限變更等問題。
 

 

通過前面的數據集成、數據資產和數據服務,構建完整的數據中臺,并在業務中發揮一定的價值。操作系統和安全系統是數據中臺健康、持續運行的基礎。如果沒有它們,數據中臺可能看起來像一個普通的項目。在搭建了一個平臺,構建了部分數據,嘗試了一兩個應用場景后,就無法正常運行,無法持續發揮數據應用的價值。這不符合在數據中臺建立的目標。

 

可見,整個數據中心的建設和使用并不是一下子完成。這是一個運營迭代的過程。為了保證整個數據中臺的連續運行和迭代,需要形成一套閉環機制。通過多部門的合作與推廣,逐步形成獨特的數據文化和認知,這是傳統金融機構數字化轉型的一個重要難點。


 

四、數據中臺在金融業的應用案例

(1)2018年民生銀行從科技視角制定了“技術+數據”雙輪驅動的改革方案,構建由4大功能體系、12個子系統構成的金融數據中臺體系。[1]
 


 

民生銀行數據中臺體系全景(圖片來源于網絡)
 

 

在數據中臺的支持下,民生銀行不僅完成常態化產品推薦、場景化產品推薦、廳堂服務、收單結算、大額流入與流出營銷、在線抵押貸款、小微紅包、小微賬單、有貸戶綜合營銷等多個業務領域創新性應用的落地。


 

此外,還幫助網金數字運營平臺開通管理駕駛艙與在線服務平臺的數據鏈路,使運營管理決策、策略投放執行、效果評價反饋,迭代改進和優化等環節可以實現閉環執行。據悉,一季度,首家試點銀行新增金融資產20多億元,顯著提高了對目標客戶發行資金的留存率,帶來近50億元的行外資產。


 

(2)2019年12月招商銀行宣布建立新的信息技術架構,設置數據中心、數據資產與平臺研發中心。其中數據資產與平臺研發中心的定位就是“數據中臺”。通過強化了中臺職能、將技術和業務最大化地銜接,從根本上改變了以往分支行分散經營的做法,統一歸口管理零售用戶。這是業內首個線上經營體系,凸顯出招行對大數據挖掘分析及應用的高度重視。[2]


 

根據招行公布的數據來看,由網絡經營服務中心經營和服務的客戶總量已突破億級。


 

五、數據中臺,數字化轉型利器

據IDC報告,全球1000大企業中,67%的企業已將數字化轉型變成企業級戰略,企業數字化轉型也正成為許多中國企業的核心戰略。
 


 

對于金融機構來說,數據中臺是其數字化轉型的最佳落地實踐。金融機構可以通過搭建數據中臺讓全域數據得到有效使用,為金融機構創造價值。


 

而建設好數據中臺的四個核心方法論,從數據聚合、集成、資產化、服務可視化和運營,將金融機構海量數據轉化為生產力,是實現數字化轉型和業務創新、保持長久競爭力的保障。


 

參考文獻:

[1] 《民生銀行數據中臺體系的構建與實踐》

[2]《各銀行注意了!招行要有大動作,信息技術架構大調整》


 

 

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