金融新基建②丨从数据治理到数据驱动，金融数据中台建设进行时

21世纪经济报道记者李览青 上海报道

金融机构正在监管与业务的推动下进行数据中台建设。

一方面，监管层对金融机构报送的数据质量要求不断提高，另一方面，随着金融机构线上线下业务融合，数据能力建设已经成为金融业数字化转型的必答题。

然而，在金融行业早期数字化转型的过程中，为解决某一业务问题，往往按照单一业务逻辑部署信息系统，导致建立“烟囱式”的数据平台，出现系统架构重复采购、部门间数据难以互通、数据质量参差不齐、业务流程难以穿透等问题。

区别于以往“先污染后治理”、业务倒逼数据治理的被动局面，近年来金融机构通过数据中台建设降低数据应用门槛，从而推动各业务系统根据自身需求自主用数，进一步开发业务场景。

以银行业为例，21世纪经济报道记者梳理各上市银行2022年半年报发现，银行的中台战略一般涉及业务中台、数据中台、技术中台三方面，三者互为补充、互相支撑，其中数据中台是各家银行中台建设的必经之路，应用场景集中于营销、服务、财管、风控、投研等数据量最为集中的业务条线。

从治理到驱动

“从某种角度来说，数据治理是我们不得不做、始终如一的事，而数据能力建设是挖掘数据价值、真正实现业务驱动的必经之路。”某理财子公司中台业务负责人对记者表示。

一直以来，技术架构不互通、数据标准不统一都是机构数字化转型的“拦路虎”，数据“烟囱式”垂直生长是过去单一业务逻辑下的必然结果。由于政策、业务的不断变化，金融机构不同业务系统建设存在时间差异，各不同业务条线往往根据自身需求独立获取数据、进行数据加工，再进行系统部署应用，最终形成一个个独立的“烟囱式”数据架构，出现数据孤岛。

“一家银行可能有几百套信息和数据系统，各种架构、软件标准五花八门，数据融通和业务流程困难极大。”头豹研究院高级分析师胡竣杰告诉记者，分散的数据源、海量的数据规模、异构的数据属性都是金融机构数据治理的难题。

在此背景下，央行《金融科技发展规划（2019-2021年）》特别提出科学规划运用大数据。从顶层设计上，加强大数据战略规划和统筹部署，加快完善数据治理机制，推广数据管理能力的国家标准。从团队内部来说，明确内部数据管理职责，突破部门障碍，促进部门信息规范共享，形成统一数据字典，再造数据使用流程，建立健全企业级大数据平台，进一步提升数据洞察能力和基于场景的数据挖掘能力，充分释放大数据作为基础性战略资源的核心价值。

“行业的上半场更多着眼于数据治理、数据资源化，而数据技术的下半场，将更关注数据的业务驱动力和变革力。”恒生数据中台产品部部门经理蒋征中对记者表示。

以财务管理为例，平安银行财务企划部总经理兼对公财务官朱培卿向记者介绍，过去数据颗粒度大多是为了应对外部的监管报表、会计准则变更、税务管理、内部管理会计体系等等要求，但业务端、管理会计体系与财务会计体系三套体系之间缺乏映射关系。因此平安银行在2018年开始启动智慧财务工程，将业务与财务数据打通，最终实现各业务在标准的统一数据平台上进行决策与客户服务。

在今年发布的《金融科技发展规划（2022-2025年）》中，央行已明确夯实一体化运营中台。通过便捷易用的技术中台整合各业务条线基础通用的技术能力，降低研发门槛；通过综合型数据中台，推动业务数据化向数据业务化进阶发展；通过业务中台打通业务条线壁垒，解构业务逻辑，沉淀通用业务能力，最终实现产品创新。

目前农业银行、建设银行、交通银行、招商银行、平安银行、兴业银行、中信银行、邮储银行、浦发银行等头部上市银行，均已发力数据中台建设。

截至6月末，建设银行数据中台累计部署用户客户标签等数据产品100余项，数据中台服务站发布3100余项数据服务，日调用峰值超290万笔；招商银行以数据中台推动全行自主用数，数据应用逐渐渗透到各业务条线，使用大数据服务的员工占全体员工比例超四成；邮储银行数据中台建设实现服务实时监控、元数据管理等功能，上线90项数据服务内容，为乡村振兴、数字人民币等业务发展重点领域提供支撑。

复合型人才稀缺

谈及金融机构数据能力建设的难点与痛点，多位采访对象认为，最大的困难是人才。

 “不同业务条线的融合，把数据集成到同一套基础设施下实施，不仅是技术架构的融合，还需要全员数字化思维与专业技能的融合。”在接受记者采访时，国际注册专业会计师公会北亚区总裁李颖指出，业财一体化平台、数据中台等技术架构可以打通数据、业务的“孤岛”，但改变员工的使用习惯、培养数字化思维是最为困难的事，因此复合型的专业人才尤为难得。

“数据经营或建模的专家在整个基金行业非常少，人才稀缺。”某基金公司信息技术部总经理坦言，整个行业非常缺乏数据治理专家，既要有业务知识，也要有技术背景。

在证券行业亦是如此。某券商金融科技部门业务负责告诉记者，与过去业务部门提诉求，数据治理团队再介入的模式不同，现在公司的数据治理团队主动融入业务条线，通过数据分析报告的方式去发现问题，再与业务部门共同解决问题，如果不懂业务的数据分析人员就很难发现问题，而行业内数据治理与管理领域的人才存在缺口。

他告诉记者，公司通过数据中台共建在一定程度上降低了业务人员的技术使用门槛。基于数据中台，公司邀请各个业务单位的人才开展数据应用共建，实现数据服务生态建设，业务人员可以借此自助完成数据报表，降低了数据服务的使用门槛。

“金融行业的数据在业务来源和数据来源上都存在一定雷同，使得数据的输出和采集方式类似，进而导致数据体系的建设本质相似。”蒋征中指出，基于金融数据的相似性，金融业数据中台应当是一个生态体系，提炼行业共性，聚焦数据价值的挖掘。

“数据中台本质上需要做三件事：数据资源化、应用生态化以及贯穿始终的嵌入式数据治理。”蒋征中表示，自上而下的行业数据资源梳理，让行业可以摆脱数据本身的复杂性，将精力聚焦在真正有价值的应用场景上，同时，数据中台将数据、应用、开发、治理有机生态化，形成了完整的数据有机综合体。