21世紀經濟報道記者李覽青 上海報道

金融機構正在監管與業務的推動下進行數據中臺建設。

一方面，監管層對金融機構報送的數據質量要求不斷提高，另一方面，隨着金融機構線上線下業務融合，數據能力建設已經成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，導致建立“煙囪式”的數據平臺，出現系統架構重複採購、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。

區別於以往“先污染後治理”、業務倒逼數據治理的被動局面，近年來金融機構通過數據中臺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，進一步開發業務場景。

以銀行業爲例，21世紀經濟報道記者梳理各上市銀行2022年半年報發現，銀行的中臺戰略一般涉及業務中臺、數據中臺、技術中臺三方面，三者互爲補充、互相支撐，其中數據中臺是各家銀行中臺建設的必經之路，應用場景集中於營銷、服務、財管、風控、投研等數據量最爲集中的業務條線。

從治理到驅動

“從某種角度來說，數據治理是我們不得不做、始終如一的事，而數據能力建設是挖掘數據價值、真正實現業務驅動的必經之路。”某理財子公司中臺業務負責人對記者表示。

一直以來，技術架構不互通、數據標準不統一都是機構數字化轉型的“攔路虎”，數據“煙囪式”垂直生長是過去單一業務邏輯下的必然結果。由於政策、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、進行數據加工，再進行系統部署應用，最終形成一個個獨立的“煙囪式”數據架構，出現數據孤島。

“一家銀行可能有幾百套信息和數據系統，各種架構、軟件標準五花八門，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、異構的數據屬性都是金融機構數據治理的難題。

在此背景下，央行《金融科技發展規劃（2019-2021年）》特別提出科學規劃運用大數據。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，推廣數據管理能力的國家標準。從團隊內部來說，明確內部數據管理職責，突破部門障礙，促進部門信息規範共享，形成統一數據字典，再造數據使用流程，建立健全企業級大數據平臺，進一步提升數據洞察能力和基於場景的數據挖掘能力，充分釋放大數據作爲基礎性戰略資源的核心價值。

“行業的上半場更多着眼於數據治理、數據資源化，而數據技術的下半場，將更關注數據的業務驅動力和變革力。”恒生數據中臺產品部部門經理蔣徵中對記者表示。

以財務管理爲例，平安銀行財務企劃部總經理兼對公財務官朱培卿向記者介紹，過去數據顆粒度大多是爲了應對外部的監管報表、會計準則變更、稅務管理、內部管理會計體系等等要求，但業務端、管理會計體系與財務會計體系三套體系之間缺乏映射關係。因此平安銀行在2018年開始啓動智慧財務工程，將業務與財務數據打通，最終實現各業務在標準的統一數據平臺上進行決策與客戶服務。

在今年發佈的《金融科技發展規劃（2022-2025年）》中，央行已明確夯實一體化運營中臺。通過便捷易用的技術中臺整合各業務條線基礎通用的技術能力，降低研發門檻；通過綜合型數據中臺，推動業務數據化向數據業務化進階發展；通過業務中臺打通業務條線壁壘，解構業務邏輯，沉澱通用業務能力，最終實現產品創新。

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、浦發銀行等頭部上市銀行，均已發力數據中臺建設。

截至6月末，建設銀行數據中臺累計部署用戶客戶標籤等數據產品100餘項，數據中臺服務站發佈3100餘項數據服務，日調用峯值超290萬筆；招商銀行以數據中臺推動全行自主用數，數據應用逐漸滲透到各業務條線，使用大數據服務的員工佔全體員工比例超四成；郵儲銀行數據中臺建設實現服務實時監控、元數據管理等功能，上線90項數據服務內容，爲鄉村振興、數字人民幣等業務發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力建設的難點與痛點，多位採訪對象認爲，最大的困難是人才。

“不同業務條線的融合，把數據集成到同一套基礎設施下實施，不僅是技術架構的融合，還需要全員數字化思維與專業技能的融合。”在接受記者採訪時，國際註冊專業會計師公會北亞區總裁李穎指出，業財一體化平臺、數據中臺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，因此複合型的專業人才尤爲難得。

“數據經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，通過數據分析報告的方式去發現問題，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現問題，而行業內數據治理與管理領域的人才存在缺口。

他告訴記者，公司通過數據中臺共建在一定程度上降低了業務人員的技術使用門檻。基於數據中臺，公司邀請各個業務單位的人才開展數據應用共建，實現數據服務生態建設，業務人員可以藉此自助完成數據報表，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存在一定雷同，使得數據的輸出和採集方式類似，進而導致數據體系的建設本質相似。”蔣徵中指出，基於金融數據的相似性，金融業數據中臺應當是一個生態體系，提煉行業共性，聚焦數據價值的挖掘。

“數據中臺本質上需要做三件事：數據資源化、應用生態化以及貫穿始終的嵌入式數據治理。”蔣徵中表示，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，將精力聚焦在真正有價值的應用場景上，同時，數據中臺將數據、應用、開發、治理有機生態化，形成了完整的數據有機綜合體。

（作者：李覽青 ）

原標題：金融新基建②丨從數據治理到數據驅動，金融數據中臺建設進行時