本文来源于:中国金融电脑,作者:高鸿升
工商银行软件开发中心副总经理高鸿升:工商银行数据中台建设之路
2023-10-16 关键词:全国性商业银行,数据中台,数字化转型
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商业银行作为经营货币的特殊企业,天生具有数字化基因——一切业务活动都依赖于数据、一切经营成果均转化成数据。在国家将数据列为新型生产要素的背景下,依托数据中台实施数字化转型,是当前银行业的必然选择。工商银行敏锐地捕获到业界数据中台的先进理念,从2019开始着手数据中台建设,并于2021年6月完成了ICBC数据中台的主体工程建设,以BI工具和DataAPI等多种方式,为业务人员、业务系统提供高效的数据服务,让数据成为资产并服务于业务,目前已经形成常态化的用数赋智生态体系。
一、工商银行数据中台的前世今生
数据中台“承技术启业务”,从传统数据仓库以数据文件为主的输出模式,转向以API数据服务为核心的中台服务模式,以此形成“变速齿轮”,用数据洞察承载企业稳健管理与敏捷商业行动——持续将稳健的后台经营管理快速传导至敏捷的业务办理前台,以数据驱动业务持续地迭代创新。此外,数据中台聚焦数据资产,以数据为根本要素,通过“业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务泛在化”,收集必要数据,资产化核心数据,服务化数据产品,终以方便可用的方式反哺前台业务人员和广大客户。数据中台综合运用新型大数据处理技术、数据建模方法和数据智能展示等技术,通过对各类数据进行主题化、指标化、标签化、模型化处理,以数字化、智能化手段,将数据抽象成服务,将服务封装为产品,推动业务数据化向数据业务化进阶发展,响应前端业务的快速变化,提升企业数据价值变现(DatatoValue,D2V)的能力,打造科技赋能、数据驱动、业务联动的企业级数据能力中心。
工商银行数据中台的建设过程并非从零开始,而是对原有数据体系的继承和完善。早在2002年,工商银行就开启了数据应用体系建设,经历了“数据辅助业务”的数据集市和数据仓库时期、“数据支撑业务”的大数据服务云和大数据服务云生态圈时期,逐步升级迭代,步入“数据赋能业务”的数据中台时期,实现了从以数据统计分析为主的“数据辅助决策”向以数据智能化应用为主的“数据驱动决策”的演进(如图1所示)。

图1 工商银行数据中台演进历程
在数据中台建设之前,工商银行已形成以“一湖两库”为核心的数据体系,打通了基础数据的孤岛,各产品系统也分别具备了一些数据服务能力,但是在从数据生产要素向数据价值转化的过程中仍存在一些不足,无法很好地适应产品快速创新的需要。一是以传统批量文件为主的“数据搬家”用数模式,导致标签、指标等衍生数据形成新的“数据孤岛”,大量衍生类数据资产较为分散,且难以复用;二是尚未形成企业级数据资产视图,也缺乏统一的数据资产展示、管控和运营支撑能力,导致找数难、懂数难、管数难;三是用数赋智门槛较高,缺乏便捷易用的用数赋智工具,无法很好地满足业务人员的自助灵活分析需求。因此,工商银行在继承前期数据体系建设成果的基础上,借鉴数据中台设计理念,基于大数据、人工智能等新技术,启动并加速推进了数据中台建设,致力于做实、做强、做活数据资产,更好地驱动业务模式创新。
二、工商银行数据中台建设
工商银行以国家将数据列入生产要素为契机,充分借鉴业界建设理念,贯彻数字工行战略,按照智慧银行生态系统(ECOS)总体布局,并以工商银行业务架构建模成果为指导,形成具有工商银行特色的数据中台设计方法,遵循统一方法、统一原则,以统一思想开展数据中台三大核心能力建设。一是建立新一代数据架构分层体系,夯实标准化数据底座;二是健全可见、可懂、可用、可运营的数据资产运营管控体系,实现对数据资产的统一管理和运营;三是全面升级面向终端用户的用数赋智工具体系,打造数据价值提炼工厂。工商银行数据中台体系架构如图2所示。

图2 工商银行数据中台体系架构
1.坚实的数据底座是数据中台的核心与用数赋智的基石
承接“一湖两库”建设成果,工商银行规划并构建了以贴源层、聚合层、萃取层为核心的数据中台分层架构,形成了同业体量大、种类丰富、标准统一和高质量的数据体系。在数据中台建设过程中,工商银行兼顾业务增量创新需求以及存量应用架构转型需要,通过“业务驱动、以增代存”等方式实现存量数据资产沉淀共享,减少数据冗余存储,逐步推进存量应用架构布局转型。
一是按照贴源方式形成数据覆盖全、时效快、内容准、使用易的数据湖,实现集团业务数据、用户行为数据、物联数据、外部数据等全域数据整合,打通不同部门、层级与不同行业间的“数据孤岛”,数据容量总计超过48PB;二是继承ECOS建模成果,结合实体模型和维度模型,探索出一套统一的、体系化的主题聚合建模方法,以业务对象为核心,构建面向业务视角的易懂、易用的全新主题聚合宽表,提升数据使用的便捷性,满足业务自助定制分析需求;三是建设全行统一的客户画像、共享指标库,并综合业务领域、研发解耦等因素,在对公、个金、信用卡、金融市场、信贷、风险、渠道等十余个领域建立共享数据服务,为业务前台提供可共享、可复用的数据服务能力。
2.有效的数据资产管理是规范建数、便捷找数、清晰识数、合规用数的重要抓手
数据中台建设初期,工商银行开展了数据资产的全面盘点,摸清数据家底,掌握数据分布情况,解决“数在哪儿”的问题;与此同时,工商银行着手建设大数据资产管理平台,让大数据回归资产的本质。一是通过构建数据资产目录体系,从业务部门、应用系统等维度,建立多维度、全域数据资产视图,方便不同类型用户按照用数习惯查找数据,解决“找数难”的问题;二是形成数据资产的多维画像,涵盖数据资产的业务属性、技术属性、管理属性,实现数据资产全景展示,进一步解决“懂数难”的问题;三是将数据管理相关的规范条款嵌入管控流程,确保数据资产设计规范性,并开展数据资产运营,全方位洞悉数据资产运营情况和成效,建立“数据驱动、数智融合”的运营机制,促进数据资产时效、质量、成本和价值的持续优化,解决“管数难”的问题。
目前,工商银行获得数据管理能力成熟度评估(DCCM)高等级,成为金融业首家获得DCCM高等级认证的企业;工商银行数据资产管理平台在中国信息通信研究院“星河”标杆案例中排名*****,充分彰显了工商银行在数据管理领域的领先优势和标杆引领作用。
3.灵活易用的用数赋智工具是快速赋能业务和普惠用数的利器
工商银行依托大数据平台、人工智能平台等数据智能“新基建”开展数据中台建设,聚焦用数赋智过程中的难点、堵点、痛点,打造并升级用数赋智工具,支撑灵活多样的用数赋智模式,降低数据要素应用门槛,支撑业务及研发人员全面便捷用数。
一是构建面向业务及研发人员的即时BI平台,支持用户低门槛配置可视化图表,形成“数据中台+即时BI”的数样分离用数新模式,单报表制作平均周期由10天缩减到目前的4小时,实现了向“人人都是数据分析师”的跃进;二是构建面向数据科学人员的AI工作站,形成“数据中台+AI”用数模式,打造“拖拉拽”配置化的智能决策建模、自动化机器学习建模、计算机视觉建模等低门槛、多样化的AI建模流水线,AI建模效率提升约40%;三是打造面向业务人员的规则引擎平台,形成“数据中台+决策引擎”的规则配置化用数模式,支撑业务人员灵活配置可即时生效的专业决策规则,提供毫秒级、日均亿级交易量的通用决策服务;四是建设面向大数据研发人员的大数据工作站,打造端到端的DataOps敏捷研发流水线,大数据研发工作效率提升近50%。大数据工作站是金融同业首个获得中国信息通信研究院“数据开发平台”能力证书的大数据技术平台。
三、工商银行数据中台未来展望
数驱变革,智领未来。数据中台是工商银行数字化转型的重要基础,任重而道远。未来,工商银行将持续深耕数字资产,主动抓住金融科技发展趋势,将数据中台打造成用数赋智模式百花齐放的沃土,不断将灵活多样的数据服务嵌入各业务系统,打磨更加丰富多样的数据产品,助力用户、客户的用数由传统用数模式向轻便、灵活、高效、泛在的新型模式深化转型,深度参与国家数据要素市场建设,让数据真正成为驱动应用创新的有效要素,赋能数字工行建设,并为数字中国的建设贡献工行力量。
作者:工商银行软件开发中心副总经理高鸿升
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