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以数据资产价值赋能银行创新发展

来源: 作者: 发布时间:2022-03-30

天津农商银行坚守服务实体经济、防控金融风险、深化金融改革的核心任务,立足发展新阶段,贯彻发展新理念,在积极落实人民银行金融科技三年规划的同时提出了数字化转型的总体部署,设计了涵盖七大板块、九大项目群的数字助力计划,重点聚焦数据中台体系建设,强化前台“敏态”,简化后台“稳态”,促进业务数据化、数据场景化、场景智能化的数智化变革,以数据资产价值挖掘能力的重塑与沉淀赋能业务稳定、持续、快速创新发展,开启“复兴农商、争做一流农商银行”的新局面。

天津农商银行立足于自身现状,充分借鉴和总结同业数据中台体系的建设经验及难点痛点,秉承“继承、整合、优化、进阶”的工作原则,以数据确权为基、以治理提升为驱、以沉淀整合为器、以价值变现为的,构建数据与业务深度融合的数据中台,夯实数据资产质量,降低数据使用门槛,全面推动银行智慧决策、智慧营销、智慧服务、智慧风控的精细化提升。

数据中台体系建设的难与痛

在新一轮科技革命和产业变革的背景下,积极拥抱现代科技成果、深度促进金融科技与业务融合、持续推动数字化转型,已成为众多商业银行改革转型的新方向,但随着大数据、云计算、人工智能、区块链、物联网等新兴技术的快速发展,其所带来的丰富的金融业务应用场景以及多维度的数据交换整合也对商业银行的数据管理能力提出了巨大的挑战。

权责不定,中台难立。为了更加有效的利用数据,部分金融机构对标同业先进经验,以“厚中台、轻前台”为原则启动数据中台建设项目,旨在积累数据资产、提高数据运营效率,但是在项目的实际建设过程中,数据中台往往被作为一个技术平台,按照传统系统的建设思路进行推进,虽然解决了部分数据共享的问题,但是由于缺少数据层面的确权及业务层面的联动管理,加之没有人对业务和系统层面数据的整体加工处理流程负责,数据的贯标、治理、挖掘、应用等仍受制于分而治之的源系统管理模式,无法保证数据服务的质量和效率。

治理不彻底,质量难控。金融机构在开展数据中台体系建设过程中,大多会将数据治理作为数据中台的核心模块之一而纳入规划,但是在数据治理实际中却又难以越过传统治理过程中的障碍,例如,过度强调数据中台概念,盲目认为个别技术、孤立系统是解决一切数据问题的唯一出路,而忽视数据中台是由逐个系统、逐个数据字段的治理构成的统一整体,需要持续加以改进;或是把治理工作局限于特定领域的专项治理而忽略长效机制的构建,导致治理效能难以为继;或是因急用先行、阻力较小等原因优先在平台端或集市端开展治理,而忽略数据源头的治理,导致质量问题难以根除;或是把治理工作仅聚焦于数据质量而忽略元数据、数据标准等紧耦领域,导致整体治理工作的效率低下、治理连续性无法保障。

价值错配,数据难用。部分中小金融机构由于缺少专业的数据运营管理团队,数据中台体系的建设往往过分强调由技术团队主导,然而技术团队更多关注的是系统稳定性、技术先进性、数据可用性,难以站在业务价值实现的角度兼顾数据的易用性、准确性、时效性,由此创建的数据中台,其提供的服务和支撑能力往往与实际业务需求存在一定偏差,难以形成迭代更新的数据运营生态,继而无法充分发挥数据资产的实际价值。

最大限度积累和发挥数据资产价值

基于对以上问题的分析,天津农商银行秉承脚踏实地、逐本溯源、固本强基、化繁为简的工作理念,将数据中台建设策略由以技术驱动为导向调整为以价值变现为导向,并在原有数据架构基础之上从组织支撑、数据治理、平台建设、共享服务四个方面深耕发力,持续推进数据中台体系建设,以期在成本、效率、质量可控的条件下最大限度积累和发挥行内数据资产价值。

数据确权,全行合力。数据确权不仅仅是管理权责方面的分配,更是全行数据管理思路转变及数据治理文化构建的重要基础。天津农商银行高度重视数据管理体系的建设工作,把数据能力建设作为事关银行长远发展的基础性工作,从组织支撑、数据确权等方面给予充分的支持和认可,确保数据能够跨越系统和部门的藩篱,无障碍地共享和应用,具体举措包括:

成立由行长牵头的数据管理组织,统筹推进全行数据管理工作;明确全行数据管理工作的牵头部门,建立专业的数据管理团队,拟订数据管理工作规划,有序开展各项工作;开展数据确权,打破数据依托系统认定权责的传统思路,从银行业务流程、数据架构、数据分类层面综合评定,建立数据层面的确权规则,重塑数据管理新框架。

内外同驱,治理溯源。银行数据治理的范围和成效除了依赖于架构体系、资源投入、人才素质等客观因素外,还取决于治理的驱动模式,即数据治理驱动模式一般可分为整体治理体系建设驱动、重点系统建设驱动、数据平台建设驱动、重点质量问题驱动,面向场景的业务挖掘分析驱动,以及外部监管驱动等。单点的驱动模式难以建立长久有效的治理机制,整体的驱动模式却又难以快速彰显治理的效用和价值。天津农商银行充分评估行内业务及数据现状,选取点面结合、内外同驱的治理驱动模式,以整体治理体系建设为主,以重点领域专项治理为辅,将数据治理融入系统建设全流程,并在元数据、数据标准、数据质量等领域建章立制、逐本溯源,治理存量、管控增量。同时,以客户、财务、指标数据的专项治理为短期工作目标,结合财务分析、监管报送等重点专题治用结合、深化落实,逐步形成闭环的数据治理新生态。此外,对于事关数据中台长远建设的源数据,采用六维评估法评估数据的可用性,并通过设立阈值等手段从源头把控数据质量。

架构升级,平台支撑。技术平台是数据积淀和数据服务的基础和依托,传统数据平台的数据处理大多基于脚本定时执行,缺乏对灵活指标及完整数据资产管理的支持。天津农商银行基于行内数据现状,以夯实数据基础、厘清数据架构、明确数据规则、提升响应效率为目标,设计了包括数据治理、数据平台、数据采集、数据服务、数据开发、数据应用六大领域的数据中台技术架构,构建联通前后台的高速通道,为前台业务应用团队与后台数据分析团队的协作共进提供稳固的技术支撑。截至目前,天津农商银行数据中台以准实时和日批量相结合的方式接入行内核心业务数据表2000余张,日增数据量约250G,支撑监管报送、风险管理、财务管理等数据类系统总计30余个,助力经营管理能力的数字化提升。

场景驱动,价值变现。数据服务价值的实现离不开应用场景的支撑。天津农商银行坚持以业务应用场景驱动数据服务升级的实施策略,从信贷风控、财务管理、客户分析、运营提升等场景定向攻坚,优化数据模型,丰富服务目录,降低分析门槛,简化数据操作,赋能业务、提质增效,逐步构建实时化、配置化、产品化的数据服务平台。截至目前,天津农商银行数据中台已发布经营分析类报表总计400余张,同时提供历史数据查询、自助分析等服务,为数据应用人员提供了稳定灵活的数据服务支撑。

天津农商银行将以“轻、快、准、控”为纲领、以业务战略目标和数据资产价值实现为导向,从实时数据服务体系建设、数据安全合规保护、内外部数据采集渠道拓展、智能化数据分析、数据资产价值量化等方面开展持续的创新优化,以期打造好用、易用的数据中台,构筑起“数字农商”建设的新动能。


网站编辑 - 杨筱