观点 | 技术之外谈银行数字化转型

欢迎金融科技工作者积极投稿！

投稿邮箱：[e-mail]

                                           ——金融电子化

文 / 阜新银行  谢振东  王春江

2021年是我国“十四五”开局之年，由于国内外疫情分化严重及国际贸易摩擦的产生，国内经济形势面临着前所未有的挑战。数据作为新的生产要素，助力数字经济的发展，推动我国经济发展取得新成效。

那么该如何适应经营转型和不断升级的竞争压力、把握数字经济机遇、推动内循环、重构经营生态成为中小银行关注重点。从整个行业发展趋势来看，数字化转型对于银行而言势在必行，究其原因，主要可归纳为以下几点：客户需求的突然改变。疫情让人们变得“足不出户”，客户需求点从线下向线上涌入，倒逼银行加快数字化平台的建设；创新技术的不断发展。人工智能、区块链、云计算、大数据等技术日渐成熟,而5G、物联网、边缘计算等颠覆性技术应用也已近在眼前；市场红利逐渐消减。大银行正在通过重建生态组网向下蚕食鲸吞中小银行的业务板块，行业竞争加剧，银行业绩持续两极分化；下文将结合阜新银行业务及技术特点，从数据团队、数据文化、数据服务、数据安全几个方面一一阐述。

强化组织力量，

加强数据团队建设

受困于经营压力，中小银行已加快数字化、线上化转型的速度。然而无论何种转化，组织战略目标的实现必须要依靠配套的组织体系和团队力量，它往往决定着组织战略目标实施的可行性与执行效率。

从数字化战略转型的趋势来看，技术驱动型的体系优化、能力提升及产品转型是未来阜新银行发展过程中的重要任务之一。“数据团队”在这项任务中需要推动并使我行的数字化转型战略逐步清晰。利用成熟的，快速发展的数据技术推动我行数据治理工程，做好我行信息资产“存、管、用”三个方面工作，持续解决数据、技术、业务、场景四个维度的融合，“既相互服务，又相互促进”。

阜新银行非常重视数据团队组织和能力的建设，设置了数据架构管理、数据开发、数据治理、数据分析挖掘等细分岗位，从而实现“数据”与业务的深度融合。数据团队组织肩负以下几项重点工作：设计并建设全行数据运营体系，持续推动我行数字化转型战略；全行数据管理制度及组织体系设计和建设工作；全行基础数据技术环境设计和建设工作；全行数据治理及管控设计和建设工作；全行数据应用产品设计、研发、推广及服务工作。

塑造数字化思维，

全员思考创新应用

用数据说话，通过数据反映出的业务规律推动业务创新的过程就是数据价值实现的过程。数据价值实现首先要有数字化的思维模式，要学会通过数据分析、探索发现规律。对城商行来说，受限于零售客户群体规模、外部数据的覆盖度以及数据质量问题，通过复杂的数据挖掘技术大规模铺开进行数据价值分析，进行数据变现是成本高收益低的，不符合当前的现状。但通过聚焦业务，以业务经验为基础，以数据分析为辅助，发掘、验证数据和业务之间的关联关系、内在规律，培养全员的数字化思维是成本低收益高的事情。

为促进业务、开发、测试、运维的融合及数据化思维的转变，通过实践组建多个敏捷开发团队，以业务需求为指引，从全行高度通过数据分析，涌现并落实众多有创意、高质量的创新应用，如《代发工资客群特征和行为分析》《阜新银行资金交易行为分析》《社保企业员工参保分析》《阜新银行分支行灵活营销模型》等。

持续加强数据服务平台建设，

夯实数据价值实现的基础

数字化转型成功的前提条件是科技实力和数据能力。战略目标、组织架构和数据文化保证了银行自身科技实力的提升，那么在移动化、开放化和智能化的前提下打造一个全方位的数据服务平台，能够在保证数据安全的前提下，实现业务数据的快速查询、数据加工的快速响应、数据分析环境的快速搭建、创新应用的快速验证。

基于上述目标，阜新银行对数据服务平台建设目标做了进一步的细化，并确定终极目标，即：“业务数据化、数据场景化、场景服务化、服务产品化”。即除了支持业务人员自助应用，提供各种API以外，其终极的应用还在于能够应用全面的数据分析体系，支撑起银行的决策中枢，打造阜新银行的核心竞争力。

1.规范先行，统一技术规范，规范数据开发过程。形成适应行内现状的《数据开发规范》，并以此统一各外包服务供应商的开发过程，提高系统的健壮性和规范性。数据开发规范包括但不限于设计文档的技术要求、编码规范要求、统一异常处理要求、日志记录规范、统一服务编排规范等，对核心功能的代码，要执行单元测试和代码审查。另外，大数据组件众多且各组件适用的业务场景、技术特征不尽相同，针对这些不同的场景和技术特征，制定我行《大数据组件使用规范》，提高我行数据开发项目技术体系的稳定性、规范性和先进性。

2.混合式数据架构、组件化服务提升数据汇聚和整合能力。要从物理上打破数据孤岛状态，实现数据汇聚和互联交换。阜新银行采用Hadoop技术、分布式数据库技术及传统一体机结合的混合式架构，一方面降低了系统成本，另一方面也能够根据业务场景需求，选用适合的组件，发挥各自的技术优势。同时，我们在数据服务平台中搭建了包括数据汇聚、数据服务管理、调度管理、统一接口管理等工具组件，为业务人员进行数据分析、定制和建模等提供数据服务接口；推进数据产品化，让数据能够更方便的被加工使用。

3.加强数据服务产品化，更大限度释放数据价值。数据服务产品化是我行数据价值实现的基础环节，通过对我行各种数据服务进行产品化管理，涵盖数据产品需求的提出、确认、审批，数据产品设计、开发、测试、发布，以及数据产品的下线、失效、评价的全流程，为后续对我行数据产品的开发成本、使用效率、业务价值进行量化评价提供基础；通过对数据产品生命周期的闭环管理，不断优化数据产品，提升数据产品的管理效率和业务价值。

目前我行的数据服务平台中已经成功搭建鹰眼平台、拓客地图、智能分析平台等多个数据服务产品集，可向前台业务人员提供多场景的分析服务。同时，数据服务平台将已经被存量场景使用和验证过的数据模型、数据结果、业务逻辑以及运算方法逐步提炼成为“数据产品”，然后将数据产品标准化，逐步形成“数据超市”，最大限度提升数据价值。

4.搭建数据资产管理平台，保证数据可见、可懂、可用。通过搭建数据资产管理平台，逐步将数据资产管理职能流程化、制度化；通过“盘、规、治、用”，即盘点数据资产、制定制度规范、数据治理、发布数据资源目录，实现分类分级安全管理；通过数据资产管理平台，实现对内外部数据的访问、下载、分析进行统一的授权管理。

守好数据安全红线，

加强数据泄密追溯机制

随着《数据安全法》《个人信息保护法》的颁布，合法使用数据、保证数据安全是阜新银行数字化转型过程中对数据安全管理的底线，也是对数据服务平台的基本建设要求。

在数据服务平台的建设过程中，按照《数据安全分级指南》的指导，制定访问授权管理规范、数据分类分级、数字水印加密三大安全体系，保障数据的访问、使用、下载安全，降低数据泄密安全事件发生的概率。通过数据安全生命周期的管控，建立完善的数据生命周期防护机制，保证数据安全，防止数据泄露。在实际的执行过程中，也需要拿捏好管控尺度和方法，齐抓共管，强化部门协作，避免“一管就死”和“一放就乱”的极端。

数字化转型任重道远

大数据时代，数据成为重要的生产力要素，数字化转型是生产力的一次升级。通过对数据生产、汇聚、融合、治理环节的全面掌控，才能在更高层次加速数据效能全面释放，推动数据创新应用，获得具有阜新银行特色的核心竞争力。

阜新银行在数字化转型进程中，通过战略引领，坚持实施全面数字化、智能化；运用新技术、新手段塑造数字化产品，优化运营模式；加强数据团队培养，培养更多数字化人才，为转型提供更多智力支持。

我们秉持“高效组织结构、群体数据文化、个体专业能力、合适技术路线”的原则，结合现有数据基础及专业资源储备情况，分阶段的设计目标、提炼重点工作，将基础数据管理、数据质量提升作为日常工作，将数据产品化服务作为重点工作，推动数字化转型与数据价值变现。

（栏目编辑：马俊）

往期精选：

（点击查看精彩内容）

《金融电子化》新媒体部：主任 / 邝源  编辑 / 傅甜甜 潘婧