案例1: 某農信社通過建設雲平臺提升服務效率、實現信創落地

某農信社是地方性質金融機構，在各個地州、縣聯社設有合作銀行，營業網點近千個，主要經營人民幣存款、貸款、各種資金結算以及代收代付等業務。近年來，該農信社各項業務實現跨越式發展，主要指標均創歷史新高，在中國銀監會對全國農村中小金融機構經營及風險指標排名中，該農信社躋身前列。

隨著人工智慧、大資料、雲端計算、區塊鏈等技術的發展，在為金融行業帶來諸如消費習慣數字化、網路安全與合規要求嚴格等挑戰的同時，也衍生了系統優化、組織協同、產品創新以及降本增效等方面的需求。在此背景下，金融機構紛紛開展創新，向數字化、智慧化轉型。

現有系統不滿足企業IT長期戰略目標

隨著業務的發展，該農信社現有資訊化系統存在以下問題亟待解決：

• 技術架構單一，資源利用率亟待優化：已有資產易被國外廠商技術繫結，資源利用率低、服務及資源的交付效率低。
• 無法滿足各地州個性化需求：各地州IT能力參差不齊、各自自建資料中心成本過高，無法滿足個性化業務需要。
• 無法滿足新版安全合規需求：等保2.0釋出後，業務要合規執行需安全項滿足等保2.0“通用要求”，但針對橫向擴充套件項不滿足，需要進行額外的雲端計算等保三級安全設計。
• 現有基礎架構無法支援網際網路應用：現有IT體系架構主要為主備和叢集模式，資料庫為主備或RAC模式，不能支援網際網路應用。

通過與同類金融機構技術對比，並結合未來發展趨勢，該農信社計劃利用雲端計算技術打造全新的IT體系。

在專案規劃階段，該農信社為有效保證戰略規劃與實施效果的一致性，選擇具備諮詢服務能力且有同類金融客戶雲平臺建設經驗的品高股份提供規劃諮詢服務。

在測試階段，考慮到傳統物理機架構向虛擬化架構最終向雲架構演變的趨勢，以及單一架構風險、試錯成本及不被單一技術廠商繫結等因素，該農信社最終選擇與品高股份和VMware兩家技術廠商合作。隨著專案持續進展，在專案中後期，該農信社綜合評估安全合規、技術成熟度以及服務體驗等因素，最終確認與品高股份達成長期合作。

品高股份是一家雲端計算及行業資訊化服務提供商，以雲端計算為核心，具備從IaaS基礎設施層、PaaS平臺層、DaaS資料層到SaaS軟體層的全棧技術能力，為客戶提供一站式雲平臺建設服務，支援私有云、混合雲兩種交付模式。同時，基於豐富的跨行業實踐經驗，品高股份能為國央企提供具有前瞻性的規劃諮詢服務，推動國央企數字化轉型戰略落地。

品高股份助力該農信社實現雲端計算IT戰略轉型

該農信社的雲平臺專案建設自2015年起至今，全程分為諮詢設計、開發測試和生產雲建設三個階段。

第一階段：諮詢設計

通過品高股份提供的諮詢規劃支援，該農信社對自身業務發展和IT現狀進行梳理，確定以業務交付為目標、資源和服務為重點、安全審計為保障，漸進地向雲端計算平臺戰略思路演進。在與客戶進行充分的交流溝通後，品高股份為農信社設計了多項雲平臺設計方案、雲平臺規劃落地實施方案以及雲平臺轉換遷移方案等。

第二階段：開發測試

該農信社在明確IT升級戰略規劃後，將開發測試環境遷移入雲，並引進了不同廠商來共同進行雲端計算戰略的實踐和驗證。經過長達一年多的實踐驗證和交流服務，依靠品高股份核心程式碼自主研發、可全棧交付、可根據客戶需求定製化開發等能力，結合品高雲在金融行業的實踐經驗，農信社最終選擇品高股份作為合作伙伴共同進行雲端計算戰略落地。

第三階段：生產雲平臺建設

在生產雲平臺建設階段，分為內網基礎雲平臺建設、構建智慧縱深安全防禦體系、網際網路雲平臺建設、實現信創遷移等部分。

1)內網基礎雲平臺建設

農信社與品高股份和VMware合作，搭建地州資源池、生產資源池和災備資源池，建設基礎設施雲平臺，實現計算、儲存、網路等IT資源的池化管理。該農信社將已有的業務遷移到雲中，實現應用的雲化部署，並以公有云的模式為下屬地州以服務的形式提供相應資源。

圖 3：雲平臺部署架構圖

2)構建智慧縱深安全防禦體系

2019年《資訊保安技術網路安全等級保護基本要求》（簡稱“等保2.0”）釋出後，該農信社需滿足等保2.0的三級保護要求，因此需構建基於資料和網路的安全防禦體系。

首先需要對內網區和網際網路區各自新增災備資料中心，以滿足業務連續性需求；其次需要建設雲安全資源池，從邊界、租戶、資料等多方面提供安全保障，實現雲平臺與整個安全體系結合，支援業務上線時根據等保定級要求完成資源與安全能力的編排交付。

3)增設網際網路雲平臺，並通過品高雲管理平臺建設全域性運營運維體系

2020年，內網雲平臺建設完成後，農信社新增網際網路應用入雲需求，因此增建網際網路雲平臺，並通過雲管理平臺實現全域運營運維體系建設。

在內網雲平臺基礎上，增加網際網路容器雲平臺、DevOps平臺，農信社實現面向網際網路的敏捷化應用。通過品高雲管理平臺BingoCMP對內網雲平臺和網際網路雲平臺的資源使用進行統一管理，並通過將品高雲管理平臺與原有的智慧運維平臺、統一認證中心、安全資源池等外圍IT應用進行整合對接，實現IT資產統一管控。最終面向客戶端，實現統一登入、統一使用者、統一組織、資源監控、資源標籤等功能；面向運維端，實現統一納管、跨資源池監控與部署、服務裝置監控等功能。該農信社全域性運營運維體系建設逐步形成。

圖 4：雲管平臺規劃示意圖

4)實現信創雲遷移

2021年，該農信社作為第二批金融信創試點單位，需要將六個系統遷入信創雲。在此過程中，農信社面臨信創環境承載效能低、異構CPU架構資源排程難的挑戰。

完成系統向信創雲遷移：基於海光、鯤鵬國產CPU架構，農信社將現有的雲平臺、容器雲平臺、雲管平臺從開源儲存架構遷移到信創環境架構，並通過熱遷移技術在業務不中斷前提下完成遷移。在此過程中，為保證信創雲的承載效能，農信社採用裸金屬架構實現對每個區域的物理伺服器進行納管和交付，滿足相關業務對高效能運算的要求。此外，針對信創遷移過程中面臨的異構CPU架構資源呼叫問題，農信社採用品高股份一雲多芯異構融合技術實現對異構CPU架構統一管理、協同呼叫，以及單機多模技術實現在一臺物理伺服器上根據業務需求切換資源形態，實現異構資源的高效利用。

雲平臺極大提升農信社的資源利用率

資源利用率提高：農信社實現了對計算、儲存、網路基礎設施的池化管理，資源利用率提升了18%。

為地州提供資源支援：農信社構建的雲平臺實現對虛擬化資源和雲資源的統一管理，面向內部應用和地州統一提供標準化雲服務，實現資源按需申請、彈性分配、動態伸縮，最大限度地發揮資源效用，平臺運維成本降低10%。

完全滿足合規要求：整體雲平臺在安全通訊網路、安全區域邊界、安全計算環境、安全管理中心等方面，針對安全通用要求和雲端計算安全擴充套件要求，均符合等保2.0合規要求。

實現信創雲遷移：基於自主研發、安全可控的國產雲產品，農信社實現了相應系統向信創環境遷移，並在符合監管部門、行業合規要求的前提下實現異構支援，滿足多類應用入雲及國產化演進需求。

前瞻性且可落地的諮詢規劃為國央企數字化轉型掌舵護航

金融業是我國資訊化程度最高、資訊科技應用最密集的行業之一，其關係著國家金融安全和社會金融環境穩定。我國金融企業體系龐大、業務門類繁多、介面廣泛、交易量大且併發性高，對於IT系統規劃的合理性和執行穩定性有著高於一般行業的要求。在明確業務痛點、規劃戰略目標、設計實施路徑之後，需要保證規劃和最終落地效果的一致性。在本案例中，該農信社經過多方考察，在投標的多個諮詢供應商中，最終選擇具備諮詢能力、又有金融雲平臺建設經驗的品高雲合作。隨著五年IT戰略規劃目標的完成，在2022年，該農信社將繼續與品高雲合作，共同實現未來五年IT規劃諮詢和建設服務。

案例2: 統一資料管理分析通道——浙江電信打造一棧式資料中臺與BI 解決方案

中國電信股份有限公司浙江分公司（簡稱“浙江電信”）是中國電信首批在海外上市的省級公司之一，是浙江省內歷史最悠久的電信運營企業，主要經營固定電話、行動通訊、衛星通訊、網際網路接入、雲服務 及應用等綜合資訊服務。

對於通訊行業而言，業務即資料，行業數字化基礎相對較好，資料儲存和應用工具豐富。浙江電信根據不同業務需求，分別搭建了兩套分散式資料庫及兩個CDH資料叢集，但這樣的資料儲存架構產生了如下問題：

• 資料查詢工具分散，使用不便。不同業務資料分散在各資料儲存系統中，且難以打通，資料查詢需要分別通過相應系統中的即時查詢工具進行，使用較為不便。
• 資料開發效率不高，且篩選展示功能較弱。原有BI無法滿足浙江電信對於報表篩選和展示的部分需求，也逐漸無法快速響應浙江電信對於資料應用越來越多的複雜要求。
• 資料運維需要多系統分別操作，效率低下。浙江電信大量資料任務以指令碼方式進行開發，技術語言和框架也各不相同，導致排程管理難度大，跨叢集跨框架協同複雜；其次，資料系統的分散使得運維人員需要分別登入各個系統資料進行操作，效率低下的同時也無法對問題進行及時響應。

浙江電信經過內部分析討論，認為公司需要將分散的資料計算儲存設施進行整合，能夠在一個平臺上將資料任務的開發，資料運維管理，資料查詢等進行統一管控。同時，為了具備實時、可互動的多維分析能力，並且讓公司決策層擁有全域性的資料視角，浙江電信決定建設一套全新的敏捷資料開發及視覺化系統。

在廠商選型方面，浙江電信主要有以下考量：

• 公司底層資料儲存系統複雜，平臺化整合難度大，需要廠商具備較強的技術實力；
• 需要廠商能夠同時提供資料開發管理平臺和BI全套解決方案；
• 需要廠商提供成熟的產品而非通過定製化開發解決。

經過綜合評估，浙江電信選擇了技術和產品實力強，提供全鏈路解決方案的網易數帆作為合作伙伴。

網易數帆是網易集團旗下 To B 數字化轉型技術與服務提供商，依託網易二十餘年網際網路技術積累，為客戶提供創新的全鏈路資料能力建設產品、行業專屬解決方案及數字化建設諮詢服務，幫助客戶快速應對新一代資訊科技下的數字化轉型的需求，目前已服務金融、零售、製造、能源、通訊等各領域頭部客戶三百餘家。

資料中臺+敏捷BI，良好適配打造更廣闊、更順暢聯動通道

網易數帆經過充分調研，為浙江電信設計了包含統一的資料中臺和BI敏捷資料分析與視覺化平臺兩大產品的整體解決方案。

資料中臺：

• 資料開發管理基礎套件通過資料整合工具和敏捷開發工具，將浙江電信原有大資料基礎設施整合到資料中心，並進行資料清洗，實現網路、經分、集市等資料的統一管理，自助查詢系統滿足業務人員快速檢視資料需求。
• 資料治理與服務套件的模型設計中心基於網易數帆資料治理方法論，通過對資料分類，將不同型別資料根據資料模型需要進行分層存放管理，從而有效避免浙江電信不同業務部門因對資料利用方式不同，而需要對模型進行復雜的二次開發的問題，提升資料應用的效率。資料地圖容納了所有資料包表和資料目錄。資料血緣能夠展示上下游資料與任務之間的關聯，判斷資料影響範圍。資料質量中心能夠通過欄位監測識別異常資料，資料資產管理對資料儲存計算空間、任務量等進行統計，將資料以資產化的方式展現給決策層。

圖 6：浙江電信資料中臺架構圖

敏捷資料分析與視覺化平臺：

以敏捷 BI 方式替換現有傳統報表開發方式，實現了拖拉拽快速製作報告、自助取數、統一門戶管理等分析功能。

與中臺一體化，順暢實現資料產出訂閱和資料指標顯示，提升報表分析實時性和易用性。使用者可以對關注的資料進行訂閱，資料中臺相關資料任務執行完成之後會通知使用者可以在BI平臺進行報表製作，兩平臺的聯動還可實現報表資料自動重新整理，大大提升了報表資料的實時性。報表使用者通常對資料指標和維度的區分有嚴格要求，而資料指標的定義由資料中臺完成。網易數帆旗下的資料中臺解決方案和有數BI平臺的高效聯通使得BI平臺能夠以輕量化的配置實現自動識別和顯示資料指標的功能。

兼具向下遊各類使用者進行報表集中展示功能。浙江電信大資料部門需要為後端部門、前端部門、分公司提供資料包表支援，但因為涉及的主體過多，對敏感資料及資料許可權的控制工作較為繁雜。網易數帆有數BI平臺提供自動化解決方案，通過介面進行整合，並統一進行報表許可權控制，針對不同供應商，許可權可以細化到報表裡的行和列資料，因此浙江電信將BI平臺作為全公司集中進行報表資料開發和展示的平臺。

圖 7：浙江電信敏捷資料分析與視覺化平臺架構圖

統一資料開發、運維、許可權、自助查詢和視覺化分析能力

綜合來看，浙江電信資料中臺+敏捷BI專案統一了資料開發、運維、許可權、自助查詢和視覺化分析能力，提升了公司資料運維的效率。

• 資料開發：提升開發效率。資料中臺使得各種資料任務和功能開發從人為控制過渡到了平臺管控，無需管理多套技術棧，節省大量的時間，提升資料研發效率 1 倍以上，大幅度減少資料故障發生率；
• 資料運維：實現從分散資料運維到集中處理。從前運維人員需要登入不同的系統對資料任務進行監測，資料中臺將所有資料任務匯聚到運營中心，運維人員能夠統一看到所有系統的運營狀況，出現問題時能夠批量操作，在幾秒鐘之內對出錯的任務進行重跑。同時平臺內建多樣的報警功能，在資料執行異常時能夠通過電話、簡訊、郵件等多種方式通知相關負責人，保證了問題處理的及時性。
• 資料許可權：統一許可權管理避免越權。資料中臺把所有資料來源許可權統一匯入中臺進行管理，當某一使用者登入中臺時，中臺可以明確該使用者對所有資料庫的許可權，避免了越權問題。敏捷BI平臺對具有報表檢視需求的下游各類主體資料許可權進行統一管理，提升了上下游資料互動的效率。
• 自助查詢和視覺化分析：提升取數效率，建設資料文化。浙江電信資料中臺的自助查詢工具將之前分散的即時查詢埠進行收攏和統一管控，自助式的分析與取數提升業務人員獲取資料效率、分析效率，推動公司形成了“天天用資料、人人用資料”的氛圍。

案例3：中國國新建立全領域、全級次、全時期一站式資料中臺，實現資料價值應用

中國國新控股有限責任公司（以下簡稱“中國國新”）成立於2010年，是一家覆蓋基金投資、金融服務、資產管理、股權運作、境外投資等多業態的中央企業，下屬二級單位分子公司及基金共30餘家，截至2021年底，公司資產總額達到6700億元。

2016年初被國務院國有企業改革領導小組確定為國有資本運營公司試點後，中國國新開始著手資訊化建設。2020年，中國國新響應國資委號召成立“數字國新”建設辦公室，印發了數字國新建設行動方案，明確提出建設一個私有云，打造資料中臺、科技中臺、業務中臺三個數字化中臺，提供九大管控監督平臺，賦能5大業務板塊X個核心業務系統的“139XE”工程，確定了“總體規劃、分期建設”的實施策略。但由於資訊化起步較晚，資訊系統建設並不成熟，在業務執行過程中仍面臨以下問題：

• 資料不全、資料量不大：管理與業務各領域資料覆蓋不全、全級次各單位資料覆蓋不全、歷史和現在全時期各階段資料覆蓋不全，以及支撐業務發展所需的外部資料多頭採購、規模較小、資料量不大。
• 資料不及時、不準確：部分未建設應用系統的管理領域，資料的採集主要通過線上填報、excel報送等方式，存在錄入不及時、不準確、不完整、不一致的情況。
• 資料儲存分散、資料備份不足：已建成的應用系統，各自獨立定義和維護基礎資料，資料儲存方式和備份機制不完善，存在資料丟失風險，資料安全存在巨大隱患，無法滿足海量資料儲存和大資料分析的需要。
• 資料分析與資料服務工具落後：沒有建立企業級資料模型與系統應用級資料模型的同步更新機制，無法從業務經營、管理和決策的全域性視角進行綜合資料分析；資料分析結果無法在各個部門、各所屬企業之間複用；無法支撐業務人員主動開展資料分析方法和模型等方面的自主創新。

這些問題影響了中國國新利用資料賦能業務與決策的效率和質量。在這種狀況下，中國國新迫切需要一套能夠統一匯聚、整合、治理、加工資料的資料中臺，通過可行性研究和對技術方案的評選，最終選擇了百分點科技作為合作伙伴，共建集團級資料中臺。

北京百分點科技集團股份有限公司（以下簡稱“百分點科技”）成立於2009年，是服務全球企業和政府的資料智慧公司，以全棧的大資料和人工智慧技術能力，實現金融服務、零售快消、媒體報業、智慧製造、數字城市、應急管理、公共安全、生態環境等多個領域的場景應用，為企業和政府構建端到端的數智化解決方案。目前已服務中國國新、中國信保、中國中免、中國融通、洋河股份、華潤三九、王府井集團、新華社、南方報業、廣西日報、上汽通用、一汽啟明等國有企業客戶。

百分點科技基於大量行業服務經驗，首先對中國國新的技術、資料、管理、安全四大方面資料基礎進行了全面細緻的摸底。在對中國國新總部部門及所屬單位的系統情況、資料種類和質量情況進行盤點後，對標業內最佳實踐，百分點科技為中國國新制定了先形成集團級資料資產和資料服務能力，再從上到下賦能各個二級單位和業務部門具體業務場景的實施路徑，並設計了以“採、存、管、算、用”五大核心環節為基礎的資料中臺實施方案。

資料“採、存、管、算、用”，建立全領域、全級次、全時期一站式資料中臺

圖 8： 中國國新資料中臺專案實施架構圖

該解決方案分為採資料、存資料、管資料、算資料與用資料五大部分：

1） 採資料

“採資料”包括彙集內部資源資料以及整合外部資源資料兩方面，通過建設資料採集與整合平臺、建立集團資料整合規範管理制度、制定資料整合管理標準，實現資料採集與應用的規範有序，為資料治理打好基礎。

• 彙集內部資源：對於中國國新內部資料，秉承“應上盡上”原則，能夠收集到的資料都統一採集入庫，通過資料採集模組實時抽取集團及所屬公司的管控系統和業務系統資料。對於資訊化缺失的業務環節，百分點科技從業務發生頻率、業務重要性和業務屬性等方面進行綜合評估，可通過低程式碼開發平臺的方式，按照其業務邏輯快速搭建一套類系統元件，有效解決該部分資料收集上報至資料中臺的問題。
• 整合外部資源：資料中臺能夠為集團統一採購的外部商業資料提供資料儲存服務，豐富中國國新資料湖，避免重複採購，提升資料複用率。 

2）存資料

• 資料儲存：實際實施過程中，根據中國國新的資料現狀，百分點科技為其設計了符合企業特點的資料儲存架構，利用大資料的分散式儲存技術，實現多源異構資料的分類分叢集的儲存，建立與中國國新私有云和科技中臺相適配的，高效、可靠、可擴充的分散式資料倉儲，建立處理海量資料的技術能力，有效支撐數字化系統相關應用的高效落地以及未來的場景擴充。
• 資料庫服務：通過資料儲存系統為集團提供統一的多型別資料儲存服務，包括“關係型資料庫服務、非關係型資料庫服務、分散式檔案儲存系統、分散式資料處理服務”，滿足中國國新全業務系統、全型別資料的儲存要求。

3）管資料

• 建設符合中國國新數字化需求的資料治理體系：通過建立資料組織，明確資料職責，制定和實施資料治理制度、流程，搭建資料治理平臺，確保資料統一管理、高效執行，並在經營管理中充分發揮價值。
• 主資料建設：規範主資料和參考資料的資料應用，實現集團級主資料的統一管理，支撐跨系統、跨部門、跨企業的共享使用。
• 建立資料質量管控體系：通過“明確資料質量需求、開展資料質量檢查、實施資料質量分析以及資料質量提升”四個步驟，對資料質量進行識別、度量、監控、預警等一系列管理活動。並設計符合國家標準、金融行業相關規範的統一資料質量評價指標體系以及相應的規則庫，通過改善和提高組織的管理水平，進一步提升資料質量。
• 後設資料管理：通過後設資料管理工具，整合和管理中國國新的業務後設資料、技術後設資料和管理後設資料，向開發人員、終端使用者提供後設資料服務，提高各種資料的可信性、可維護性、適應性以及可整合性。

4）算資料

建立統一的資料分析管理平臺，解決資料分析結果在各個部門之間複用的問題，定義明確的分析口徑，實現資料統一管理、按需呼叫。建立資料分析模型庫，運用資料倉儲、資料探勘、機器學習、資料視覺化等技術，支援業務人員深入開展資料分析。

5）用資料

通過建立好用、易用的資料介面，將中國國新全部資料資源、資料庫、加工整理的服務資源等以服務目錄的形式呈現在資料中臺上，實現高效獲取外部資料和安全合規分享內部資料，確保資料資源被高效利用，有效滿足各部門、所屬單位對資料的呼叫分析需求，及時響應業務變化發展，發揮資料價值。

價值成果

從0到1構建資料治理體系，提高資料治理工作效率。符合中國國新業務需求的資料治理流程及管理機制，保障了各項資料職能的有序執行，促進業務部門的高度參與，實現資料的統一管理、高效執行，保障資料來源可靠，質量優良，並在經營管理中充分發揮價值。

打造可靠資料載體，提升資料應用效果、降低成本。主資料的建設使得中國國新總部能夠為各業務部門提供一致、完整的共享資訊平臺，為業務流程和經營決策提供可靠的資料支撐載體，保證各類大資料有效串聯，靈活地適應業務需求的變化，同時降低介面成本、資料清洗和維護成本等，幫助中國國新獲得更好的資料應用效果，避免高成本和高風險。

提升企業各項經營管理活動的資料決策支援能力。通過資料中臺的建設和應用，支撐面向全量資料、資料全生命週期的價值挖掘，實現資料分析結果在各個部門、各所屬企業之間靈活複用，形成資料分析模型庫，降低資料使用門檻，支撐業務人員開展資料分析和模型等方面的自主創新，並不斷沉澱自身的最佳實踐和行業標杆資料模型，為中國國新總部和相關業務板塊提供智慧輔助決策。同時，通過對內外部資料的全域性洞察，實現從市場和經營環境的頂層視角來分析各級機構的發展方向、競爭壓力，幫助中國國新制定更合理、更有效的經營策略。

經驗總結

數字化轉型諮詢服務能力是國央企選擇資料中臺建設廠商的重要考量指標。多系統資料聯通和中臺架構搭建僅僅是實現資料價值的第一步，統一的資料標準和資料質量管理體系才是支撐上層資料應用的關鍵，只有通過具體的場景應用才能充分發揮資料價值。而這則要求廠商對企業自身業務邏輯具備較為深入的理解。因此國央企在選擇資料中臺相關廠商時，除了產品和技術能力外，更應該重點關注廠商數字化轉型諮詢服務團隊在本領域的專業程度、資料治理水平，及過往案例中具體應用場景的實施效果。

國央企需要根據自身業態和業務板塊規模設計資料中臺實施方案。對於橫跨製造、服務等多業態經營的國央企，若各業務板塊規模都足夠大，則適合先從每一個二級業務單位入手，做好小中臺，再從下至上匯聚成大中臺。對於中國國新這樣專注於金融服務，業務生態同屬一個行業的國央企而言，即便二級單位眾多、業務量巨大，也適合從集團層面統一做資料匯聚，從集團級部署資料中臺。

案例4: 中汽協會打造行業級區塊鏈平臺，汽車資料共享、監管雙落地

汽車智慧化趨勢下，汽車大資料共享無門

中國汽車工業協會（簡稱“中汽協會”）成立於1987年，是經民政部批准的，在中國境內從事汽車（摩托車）整車、零部件及汽車相關行業生產經營活動的企事業單位和團體依法組成的自律性、非營利性的社會團體，以產業調研、政策研究、資訊服務、標準制定、行業培訓等為主要職能，服務汽車行業，目前有會員單位近2700家。

近年來，汽車智慧化、網聯化趨勢成為汽車產業新的增長點，而自動駕駛和輔助駕駛作為智慧網聯汽車的核心功能，其研發需要基於大量汽車駕駛過程車輛資料、環境資料、目標物資料等進行演算法模型訓練，提升演算法模型在多種情形下的適應性，這也讓車輛資料成為車企極為重要的資訊資產和戰略資源。現階段，汽車行業大部分車企普遍主體資料保有量有限、對場景覆蓋不足，成為制約高階別自動駕駛、智慧化產品發展的瓶頸之一。所以車企對資料共享存在迫切需求，但車企與演算法公司大多隻能通過戰略合作協議實現資料的交易與共享，這樣的交易現狀存在以下問題：

• 資料不規範：汽車相關資料包含行駛過程資料、目標物資料、環境資料等，型別繁多，由於汽車行業的資料規範尚不健全，各家車企對於資料採集規範、統計口徑、交換格式與介面定義不同，導致汽車資料在不同行業主體之間應用極為不便，對於資料質量也難以客觀評價。
• 資料安全難保證：部分資料涉及個人隱私和商業機密，需要進行脫敏處理。
• 市場開放性差：資料由競爭關係的各方分別持有，缺少公開的商品描述和定價資訊，難以促成交易。
• 交易風險高：在購買方拿到資料前，難以對資料質量提前進行驗證。
• 缺少追溯能力和懲戒機制：在資料質量不合格，或是交易資料在合規性方面存在問題時，缺少對於交易物件的追溯能力和懲戒機制。
• 監管難：資料共享機制中未引入監管主體，對行業主體的資料採集和交易都無法進行有效監管，資料違法採集、違約轉賣、違規洩露難防控。

一套標準，三層架構，兩大功能，搭建汽車資料溯源與存證平臺

中汽協會在分析行業需求後，認為需要建立一個公開透明、保障安全、標準統一且具備追溯能力和懲戒機制的行業級資料共享和交易平臺，但為了保證資料隱私，不能引入中心化的第三方平臺，同時該平臺還要滿足國家對汽車行業資料採集的監管需求。基於以上訴求，區塊鏈技術成為了最佳選擇。

區塊鏈技術在汽車行業尚未有成型的落地案例，為保證專案的順利實施，中汽協會在選擇合作廠商時，要求廠商團隊必須具備汽車行業服務經驗，對汽車行業與汽車數字化都具有較深的理解和認識，同時要求廠商擁有過硬的區塊鏈底層技術能力。最終，已經在汽車行業佈局區塊鏈應用多年，併成功參與落地了汽車檢測綜合排程網路、汽車供應鏈金融、汽車維修健康檔案EHR、智慧交通等區塊鏈應用場景的零數科技成為中汽協的合作伙伴。

零數科技是一傢俱備領先區塊鏈底層技術及深度應用場景的國家高新技術企業。公司旨在通過區塊鏈及隱私計算技術，打造資料共享和資產流通基礎設施，確保資料可信、安全共享及資產有序、高效流通，服務於政務、金融、汽車、雙碳等領域深度數字化。

零數科技歷時數月進行行業走訪和調研，與中汽協會共同研討，最終設計了具備一套標準、三層架構和兩大功能的汽車資料溯源與存證平臺。

一套標準：統一汽車行業資料採集傳輸標準

因各車企資料格式不統一，零數科技與中汽協會共同制定了針對汽車行業各類資料採集和傳輸的相關標準和規範，從源頭保證資料質量。

三層架構：零數科技經過大量行業調研，設計了由基礎設施、區塊鏈平臺和資料應用生態三層架構組成的汽車資料溯源與存證平臺（以下簡稱ADTC）。

• 基礎設施由節點、資料閘道器和內部儲存構成，以每個使用者為一個節點，建立ADTC分佈於各車企端的子系統；
• 區塊鏈平臺主要由共識機制、智慧合約和分散式賬本構成，同時包含了平臺的運營工具。共識機制作為區塊鏈世界的法律條款，能夠約束每個節點，解決並保證了每一筆交易在所有記賬節點上的一致性和正確性，在不依靠中心化組織的情況下維護系統的運轉，而智慧合約系統能滿足資料傳輸、校驗、劃賬等行為的規則公約化制定、釋出和監督，以及自動化執行；分散式賬本，即資料目錄，是區塊鏈的核心，記錄了資料類別、索引名稱、索引的資料格式和售價。
• 資料應用生態中包括企業資料終端和管理系統終端，是企業使用者和系統管理員參與ADTC互動的入口，主要有平臺應用、監管應用及其他綜合應用軟體。

圖 11：  汽車資料溯源與存證平臺架構圖

兩大功能：ADTC平臺通過資料交易和資料存證兩大功能，賦能汽車行業資料共享與監管

在資料存證場景中，車端第一時間對原始資料計算雜湊並上鏈存證，雜湊值作為各段資料的具有唯一性的“指紋”，不可逆推出原始資料。雜湊值被依次存入區塊，區塊又被鏈式串接“壓實”，這在多個參與者之間形成了安全、連續、不可篡改的鏈式結構，各主體可以根據雜湊值驗明原始資料真實性，從而在所有主體間形成資料互信。

在資料交易場景中，平臺中的各類主體都能通過資料目錄看到各車企上傳的資料摘要和定價，首先保證了整個交易場景的公開透明；資料購買方通過查詢資料目錄確定購買意向並向資料銷售方傳送購買請求，在報價等資訊滿足銷售方在智慧合約系統設定的條件時，系統會自動觸發合約，將相應的資料加密、打包，通過交易雙方節點之間的閘道器服務進行點對點資料傳輸。購買方在接收到資料後，能自動進行解密，並通過比對雜湊值完成資料校驗，比對通過後相應的積分會通過智慧合約系統自動打到銷售方賬戶中。若購買方對資料存在質疑，可以在平臺發起申訴，平臺運營方會線上下進行處理。這一套交易流程不僅提供了公開透明的交易市場，通過智慧合約實現了多環節自動化，提升了資料交易的效率，同時還通過售後機制，進一步限制交易中的不合規行為，公平地保障交易雙方的權益。

圖 12：  汽車資料溯源與存證平臺資料流轉示意圖

專案整體分為三個階段實施：第一階段率先完成了交易功能的初步開發和使用；第二階段上線了資料存證功能；第三階段則致力於提升使用者體驗，並引入隱私計算技術，進一步確保使用者資料安全。

本專案具有開創性，行業內尚無先例。因此在實施過程中，各企業節點會不斷產生各類問題和需求，需要不斷對產品細節進行修改，對於專案實施進度及各方配合都構成了挑戰。零數科技在經歷多次這樣的迭代後，為提升問題響應速度，專門與中汽協會相關負責人共同成立了快速響應小組，車企反饋的需求先經過中汽協會彙總，篩選出其中具有普遍性和代表性的問題，然後由零數團隊專案負責人、運維與技術負責人針對這些問題進行快速響應，有力支援了專案的順利推進。

建立資料交易標準和生態系統，推動汽車行業資料交易共享健康發展

在資料方面，ADTC平臺規範了資料採集、統計口徑，並在此基礎上形成了一套資料目錄，將成為中國汽車資料交易市場最重要的一套標準，能夠提升資料交易的效率，減少交易糾紛，為交易定價提供了依據，能有效促進資料交易的開展。與此同時，ADTC平臺的資料閘道器能夠對原始資料進行清洗和加密，同時引入隱私計算技術，實現資料可用不可見，保障資料安全。

在市場方面，ADTC平臺的搭建方式使得每個節點使用者都可以瀏覽完整的資料目錄，實現了整個資料交易市場的開放透明，同時，資料標準的確立和雜湊值的使用使得資料的質量和真實性都在很大程度上得以保證，從而防範交易風險，在各市場主體間形成了資料互信。同時，ADTC平臺現已上線13個節點，基於分散式架構，為汽車產業全行業打造一個開放、公正、可信任的汽車資料收集、共享與應用的生態系統，通過智慧合約和區塊鏈積分實現資料定價和交易結算，有效解決競爭企業之間的合作問題。

在監管方面，ADTC平臺為政府監管機構預留了監管介面，從而成為汽車大資料監管的最佳著力點，有效促進汽車大資料交易的合法、有序開展。

區塊鏈技術廣泛適用於多行業資料互信、資訊共享問題

交易市場不透明、資訊保安和雙方互信的問題在許多行業的供需資源匹配、資料開放共享、競對間交易資料場景中廣泛存在，區塊鏈技術的分散式架構和其執行方式對於實現多方之間的資料公開透明、互信和安全方面具有明顯優勢，此外，區塊鏈技術通過省去中心化的第三方平臺，大大提升了多方資訊互動的效率，並通過將資料儲存和計算任務分佈在各節點自有資料中心，節約總體部署成本。

案例5: 某大型能源集團以湖倉一體資料底座強韌資料能力

資料結構複雜，資料量激增，傳統資料倉儲漸露功能瓶頸

某能源集團是大型國有企業，主營業務涉及多學科協同，業務涉及到油氣勘探、油氣田開發、鑽井工程、井下作業工程、地面建設、物資管理、經營管理、水電、通訊、醫療衛生等方面，資料結構十分複雜，資料量龐大。

在大規模進行數字化轉型前，該能源集團已在各個產業子公司和集團側分別建設資料倉儲進行資料管理，實現了對集團業務產生的各類結構化資料的條理化管控。經過近幾年數字化建設，該能源集團通過各類工業APP落地應用，資料採集型別豐富多樣，從而產生大量半結構化和非結構化業務資料。這樣的變化導致該能源集團資料管理的瓶頸逐漸暴露，資料存、管、用面臨如下挑戰：

圖 14：  該能源集團原有資料基礎建設問題點

以湖倉一體架構建立新型資料底座

該能源集團的資訊化部門經內部討論和評估，發現原有資料倉儲只能對結構化資料進行儲存和報表統計，集團急需一套能對新增的大資料進行高效儲存和計算的大資料平臺，同時還需要將原有資料倉儲架構和大資料平臺進行整合。而新型湖倉一體的資料底座架構能夠將原始資料、加工清洗資料、模型化資料共同儲存於一體化的“湖倉”之中，並能夠同時支撐面向業務的資料查詢和麵向資料分析的報表、資料探勘等任務。因此該能源集團決定開展新型資料底座建設。

在廠商選擇上，該大型石化集團的訴求也具有鮮明特徵：

首先，該能源集團初步接觸新型大資料治理，為了杜絕之前“交鑰匙”工程的弊端，該集團要求廠商將產品與技術路徑進行細緻的拆分與講解，同時要求廠商提出完善的方法論體系和清晰的建設路徑，從而在組織內部充分建立起對專案的理解力，保證專案上線後的持續運營能力。

其次，該能源集團自身尚不具備較強的軟體開發實力，需要廠商提供完全產品化、成熟可用的企業級解決方案，而非僅僅是提供底層技術框架。

基於上述兩點考量，該能源集團最終選擇科傑科技作為合作伙伴進行資料底座建設。

北京科傑科技有限公司（簡稱“科傑科技”）是領先的資料能力構建商，核心技術團隊擁有豐富的頭部網際網路企業大資料平臺建設和運營經驗，針對多業態、多場景的大型複雜組織的資料底座建設運營，沉澱出了一套成熟的實施方法論。科傑科技可以為企業提供自主智慧財產權的大資料基礎軟體，幫助企業強化底層資料能力，從而支撐企業的上層應用建設，現已服務能源、汽車、零售、製造等多個行業頭部的大型國央企集團。

在經過多輪溝通與現場調研後，科傑科技為該能源集團設計了整套大資料底座解決方案，依據集團整體數字化發展戰略，在當前資料架構基礎上，結合未來業務及場景需求，建立面向全域資料內容，覆蓋資料存、管、用全過程，建設統一資料管理與服務體系能力。

• 在資料儲存同步方面，底層大資料基礎設施基於開源Hadoop構建，實現分散式、高可用、可擴充套件的儲存架構，同時支援離線和實時資料的同步。
• 在資料管理方面，對於資料開發管理，構建一站式、全鏈路、全視覺化、覆蓋資料處理全生命週期的資料開發管理平臺工具，包含資料整合/分發、ETL開發、資料標準建立、倉庫模型設計、視覺化查詢分析、主資料管理、後設資料管理、血緣關係、智慧排程、資料監控、資料質量等，同時實時計算平臺保證了對實時資料的清洗、分析和全面監控。對於資料資產管理，面向企業所有使用者提供豐富全面的後設資料資訊，並按照地質研究、物探、鑽井、錄井、測井、採油氣、油氣集輸等業務主題對資料分類管理，構建資料資產目錄，沉澱資料血緣關係。
• 在資料服務方面，構建統一資料服務釋出中心，通過註冊API提供服務的構建、釋出、授權、監控、黑白名單、限流策略；構建資料資產門戶，通過資產索引實現全渠道媒體資料資產訪問、共享和交換。

圖 15：  該能源集團資料底座功能實現示意圖

在專案實施過程中，科傑科技通過多年的大資料綜合實施經驗，總結出了一套完善的企業級資料平臺實施方法論，以資料標準化治理和資料資產建設兩大環節，實現資料底座產品的部署。

首先，科傑科技對實施團隊進行了詳細和標準化的培訓，通過對實施專案組清晰的角色定位，以及對申請上游資料、開發、驗證、聯調、釋出等全實施過程具體操作方法的講解，在很大程度上確保了專案的順利實施。

在資料標準化治理階段，科傑科技通過資料盤點、資料接入規範設計、後設資料設計、資料主體指標設計、資料分層架構設計、資料安全分級設計和資料服務目錄設計，建立起資料管理框架、制度和流程，為後續實施打好基礎。

在資料資產建設階段，科傑科技對全域資料進行統一採集儲存、資料體系分層設計、建模、質量管理、資產管理和多元服務模式的建立，自下而上搭建起完整暢通的全域資料存、管、用一體化平臺。

在產品部署完成後，為保證專案實施質量，科傑科技大資料團隊專門為該能源企業組織了一系列培訓工作，針對總體實施方法論、資料開發管理、資料資產管理、資料API服務、資料同步系統、後臺管理、運維培訓分別進行了體系化的培訓，並交付了多份產品培訓和使用手冊，解決開發過程中的問題。

圖 16：  該能源集團資料底座專案實施流程圖

湖倉一體資料底座支撐數字化發展戰略，提升資料服務和共享水平

儲存與計算能力擴充套件性佳，有力支援集團數字化戰略的未來佈局。該能源集團湖倉一體資料底座採用先進成熟的大資料儲存，實現分散式、高可用、可擴充套件的儲存架構，可根據系統業務資料量增加水平擴充套件叢集的儲存和計算能力，增加伺服器數量無需進行架構和模組程式碼的調整，效能隨節點數量上升同步線性上升，對原有資料倉儲形成部分代替和有益補充，能夠為未來5-10年數字化轉型需要做支撐，成為該集團數字化戰略實現的堅實基礎。

針對不同角色人員，提升資料服務能力。該能源集團資料底座的統一資料資產門戶支撐數十多家子公司和總部十多個業務部門協同使用，涉及資料量20PB，資料資產6000+，並且進一步結合業務場景，面向業務發揮應用價值，面向規劃、工程決策、工程一體化平臺提供114個服務支撐。針對IT部門，能夠賦能更多技術協同高效開發，完成資料資產化和資料智慧化建設。針對業務部門，提供業務人員視覺化資料開發環境，基於統一資料格式，提供鑽井作業記錄、地層分層資訊等核心業務資料服務以及多維度的各類產量指標資料服務，賦能業務自助獲取資料、分析資料、使用資料，更好地發揮資料價值。

符合信創要求，建立統一資料資產門戶。科傑科技作為信創成員單位，為該能源集團建立全面的資料安全管控機制，實現集團與分公司、各BU/BG業務條線資料統一管理管控下的安全與許可權控制。在符合資訊保安的前提下，該能源集團通過統一的資料資產門戶，實現資料資產的查詢、瀏覽、獲取及分發，擁有資料資產跨部門、跨業務、跨領域的共享交換能力。

案例6: 某石油石化企業率先建成智慧加油加氣站零售管理平臺，多維度啟用新業務增長點

某石油石化企業大力推進資料驅動戰略，建設“集團統一、行業領先、國內一流”的新零管系統

加油加氣站作為重要的交易發生平臺，深刻影響消費體驗和企業運營效率，該石油石化企業當下既有的傳統技術架構下的零管系統難以快速響應業務需求、保障業務的創新發展，具體表現有“線上線下業務無法聯動、營銷資源低效投放、資料無法實時響應、資料查詢分析困難、迭代開發與升級週期長、功能擴充難度大”等。同時，在行業競爭加劇、汽車行業能源變革的壓力下，該石油石化企業意識到線上線下一體化、精準營銷、數字運營、異業嫁接等能力的重要性，開始積極進行數字化智慧化升級，尋求新的業務增長點。

面對加油加氣站運營效率受限、協同能力較差、獲客工具不足、銷售渠道封閉等種種業務挑戰，該石油石化企業結合業內最佳實踐和自身特點，確立了搭建“集團統一、行業領先、國內一流”新零管系統的數字化建設目標，進而推進全渠道客戶營銷、供銷聯動、異業共營的實現。

該石油石化企業攜手尚博信共同構建智慧加油加氣站管理系統

距離該石油石化企業上一代零管系統建設已逾十年，數字化建設是一項長期性、整體性、戰略性的規劃，加油加氣站點多面廣，系統升級換代影響範圍廣、程度深，因此供應商的選擇需要慎之又慎。該石油石化企業經過大量市場調查、多輪篩選及廠商對比，以“能源行業Know-How與洞察、產品能力、過往成功案例及經驗積累、業務最佳實踐、價效比、服務能力”為主要評估維度進行廠商選型，最終選擇與尚博信進行合作，對該石油石化企業旗下所有加油加氣站平臺，通過“單點快速測試、經驗全國推廣”的戰略，完成了新一代智慧加油加氣站管理系統的整體建設。

北京尚博信科技有限公司（以下簡稱“尚博信”）創立於2008年，總部位於北京，在廣州、濟南、南京、西安、杭州設有分公司。公司致力於成為行業數字化專家，專注於以科技創新，助力大中型企業數字化轉型發展，用數字技術驅動產業生氣，生產更高效、營銷更精準，業務遍佈石油、石化、零售、汽車、電力、地產、金融等行業。其智慧加油加氣站管理系統產品經過十餘年發展，迭代至V5.0版本，形成了完備、成熟的業務與技術體系，形成了自主知識產品的系列軟體產品，積累了40000餘座加油加氣站服務案例。

通盤規劃、需求分析、試點上線，全國推廣

聯合專案組於2020年12月22日啟動工作。經過需求溝通及現場勘察，結合尚博信對行業的深刻理解和豐富實踐經驗，制定了專案藍圖規劃穩步推進、站級應用快速替代雙線並行的實施策略，既能快速投產新一代系統，又能通盤規劃平臺提升。首先聯合專案組對該石油石化企業現有IT基礎架構與業務應用進行系統性梳理，對具體實施改造過程中可能存在的困難和挑戰進行有效評估和事先規劃，將專案實施過程中帶來的業務割接影響降至最低，先點後面，保持了業務的一致性，避免了系統和組織風險。在一個月內完成了與加油機、液位儀等周邊裝置以及與ERP等周邊系統的相容整合，全面覆蓋了上一代零管系統的所有功能，並統一整合了商品促銷、支付促銷與會員營銷體系，解決了老系統營銷割裂問題，形成標準化、流程化上線方案和系統切換操作手冊，於2021年1月30日在試點站正式上線應用，後續快速向大區及全國進行推廣；同步的專案藍圖設計工作也於2021年2月完成，整體專案進入新功能快速迭代、站級應用快速推廣的節奏，於2021年底全面上線應用。

尚博信通過自身大量的案例經驗和行業 Know-How 沉澱，以 “ 業務提升 ” 及 “ 技術換代 ” 兩個維度協助該石油石化企業將該新零管系統建設專案的需求及痛點重新進行分析梳理

1.“業務提升”：業務單位面臨傳統方式無法解決的難點與痛點，在市場感知能力、管理精細程度、使用者粘性深度、產業生態支撐、行業競爭跟進等方面，迫切需要提高資訊化支撐能力，打破業務提升瓶頸。

（1）市場感知能力：市場資訊獲取維度單薄，系統資料處理能力弱

（2）管理精細程度：非油業務管理能力有限，營銷工具割裂，銷售明細資料沒有分析利用

（3）使用者粘性深度：客戶觸達能力不強，支付方式不夠靈活，客戶消費體驗感差

（4）產業生態支撐：線下線上交易割裂，無法開展多元化生態擴充

（5）行業競爭跟進：同行業陸續發力加油加氣站智慧升級，打造全新消費體驗與運營體系

2.“技術換代”：從功能角度，傳統零管系統能夠支撐加油加氣站業務基礎功能，但在“網際網路”時代背景下，傳統架構難以支援輕量迭代的快速響應需求。系統執行的連續性和穩定性面臨多方面問題，難以保障業務的創新發展。

（1）系統功能：功能缺失或支撐不足、資料分析困難、資料分散

（2）技術架構：系統擴充套件難、迭代週期慢、開放性差

（3）基礎設施：效能下降、資料庫查詢慢、廠商無後續支援、未採用國密標準、故障率高

（4）運維體系：現場問題無法及時解決

新一代智慧加油加氣站管理系統支撐業務創新與全流程管理提升

產品總體架構

該石油石化企業新零管系統採用“前臺+中臺+後臺”架構設計理念，貫通加油加氣站訂單、支付、發票、客戶、營銷等全方位流程，實現加油加氣站進、銷、存、量、價、客、營、績的全面業務支撐。

1. 前臺：分別建立了集團和站級運營、管控一體化平臺，支援集團統一管控、分層精細管理以及加油加氣站敏捷運營；建立了客戶服務、營銷一體化平臺和跨界合作開放平臺，提升使用者消費體驗，支援異業合作、拓寬營銷渠道。
2. 中臺：通過搭建“資料中臺”和“業務中臺”，打通資料孤島，實現資料共享和業務協同，建設各種應用並開發各種微服務，借鑑該架構的可擴充套件性，隨著業務的發展，將更多的服務沉澱到中臺上來，不斷迭代提升。
3. 後臺：通過ERP、主資料平臺、資金系統等對專項業務及管理進行支撐。

圖 19：  新一代智慧加油加氣站管理系統架構

產品功能實現

1.油氣品零售體驗升級。實現了地罐交接與標準體積數質量管理；支援自助支付、加油閃付、預授權支付、無感加油等多種體驗升級的油品支付模式；支援行業車、集團客戶等不同類別客戶精細化運營。

2.非油品一體化新零售。打造了線上商城，實現了線上線下一體化運營打通，庫存共享訂單集中，實現了智慧補貨與供應商協同，支援團購、直播、分銷、掃碼購等銷售模式，支援到站自提、同城速配、快遞到家，提高了商品運營效率，滿足了客戶多樣化的購物需求，提升品牌形象增效創收。

3.生態合作擴充。系統支援深度開發汽車後市場，可通過引入洗車、保養、旅遊、保險、金融、廣告等服務資源，聯合社會服務商，將加油加氣站零售場景打造成為平臺化、專業化、服務化的綜合服務平臺。

4.全域客戶運營。系統可對一卡通/電子錢包客戶、銀行卡客戶、第三方支付客戶、現金客戶等不同客戶型別進行識別並納入會員運營體系，實現客戶可分析、可觸達、可營銷，為精準營銷奠定基礎不斷挖掘客戶長效價值。

5. 全場景營銷覆蓋。系統支援加油加氣站外、站內全場景營銷，通過“尋站、優惠獲取、導購、支付結算、車後服務、營銷互動、離場互動”等一系列功能觸點，加深加油加氣站平臺與車主消費者的連線，具備拉新、留存、促活的功能。

圖 20：  全場景營銷示意圖

6.IoT智慧現場運營。系統智慧連線加油機、液位儀、洗車機、自助機、視訊監控、電子價籤、油氣回收、ETC、北斗等裝置，支援構建人、車、裝置之間的相互感應與互動，通過提供現場導流、自助支付、自助購物、自助髮卡、自助發票、自助洗車、北斗無感加油等客戶體驗服務，提供車流客流分析、增強銷售、安全監管、聯量績效、智慧看板等視覺分析與Iot物聯智慧管理應用，提升運營效率與客戶體驗。

7.資料驅動運營。系統通過資料匯聚實現業務資料可知、可控、可用，對經營、客戶、營銷、財務、風險進行綜合分析與模型搭建、優化和沉澱，以油氣站畫像、商品畫像、客戶畫像為基礎，推出單站效益分析、自動補貨分析、客戶價值分析、流失客戶召回、營銷評估分析、風險監控分析等功能模組。

智慧加油加氣站管理系統助力該石油石化企業提質增效

通過與尚博信的通力合作，該石油石化企業加油加氣站平臺成功從舊業務系統時代邁向新零管系統時代，聚焦成品油、天然氣、非油品零售業務創新，線上線下融合一體，油氣非融合互促，全渠道客戶精準營銷，全場景消費體驗提升，全量化數字化運營，打造產品生態化、客戶會員化、管控實時化、經營智慧化的一站式多功能零售管理平臺，提升盈利能力，提升運營效率。相較於國內同行業同系統架構其他公司，該石油石化企業率先完成了石油天然氣下游零售業務領域數字化轉型。

1.在功能應用方面：擴充了運營、管理等各層面的多項能力範圍，覆蓋業務流程195個，與老系統相比新增57個，優化34個；實現功能項1159項，資料分析應用150項，滿足客戶對高質量商品的追求和對服務、場景體驗式的需求，實現價值轉化。

2.在資料分析能力方面：該系統幫助該石油石化企業建立了自下而上的資料分析應用，以加油加氣站資料及會員平臺客戶資料為源頭，確保資料採集的及時性、準確性，搭建了覆蓋各層級單位的資料分析應用，橫向實現業務貫通分析，縱向實現各環節深入挖掘，建立了7大類分析模組，涵蓋1200+分析指標，將經營資料實時聯動、客戶行為資訊科學分析，支撐了油氣品銷售資料化運營。

3.在加油加氣站現場運營改造方面：該石油石化企業建成了數字化、智慧化、高效便捷的智慧樣板站，激發需求引流客戶到加油加氣站消費，便捷加油、便捷購物、便捷體驗提升客戶忠誠度，有效提升客戶消費體驗和站點運營效率。

4.在系統先進性及安全性方面：該系統採用“微服務+大資料”的技術體系，支援分散式叢集模式，可通過橫向擴充套件確保系統在資料量、使用者數不斷增長的情況下，繼續擁有良好的效能和穩定性，兼顧資料爆發承載和業務靈活擴充套件；符合國家安全等級保護3級標準，大大提升了系統安全性。

經驗總結

1.企業數字化轉型需從全域性視角出發進行有效設計和推進。加油加氣站點多面廣，影響範圍廣，其新零管系統的改造需要公司決策層的高度重視、實施決心和一體化規劃視角，公司內部業務及技術團隊需要樹立數字驅動業務的觀念，凝心聚力，避免執行效率效果受到影響，避免業務與管理之間存在斷點。

2.企業應當選擇具備豐富行業經驗的廠商進行合作。從企業的視角來看，能源行業因其標的特殊性，行業壁壘較高，因為企業需選擇具備豐富實踐案例、積累了大量行業Know-How的廠商進行合作。從廠商實施的視角來看，不同企業資訊化基礎存在差異，業務側重和戰略方向不同，因此專案在實施過程中需要因需施策，基於全面完整細緻的調研和分析，對專案實施過程中的影響進行有效評估，合理進行業務功能創新。

3.內外部團隊的有效組織與通力協作是專案成功的保障。業務底層系統的更新換代在技術層面以及業務對接層面天然存在多項困難和挑戰，在轉型和適配過程中應當儘量避免相關部門負責人的缺位，高效的專案推進需要通盤部署和通力協作。

4.邊實踐、邊總結、邊創新可有效保障專案順利實施。基於該石油石化企業對系統新功能的迫切需求，專案實施團隊創新性地引入了迭代開發、分階段實施地策略和方法，實現了系統快速上線和推廣，協助該石油石化企業緊跟市場形勢開展各類經營銷售活動。

案例7: 某國有銀行以數字化重塑普惠金融業務能力

某國有銀行積極佈局普惠金融業務數字化改造

疫情持續影響國民經濟，中小微企業、個體工商戶生產經營困難，消費和投資恢復遲緩。在此經濟環境下，普惠金融的高質量發展勢在必行，而國有大型銀行在扶持中小微企業發展的過程中發揮著重要作用。某國有銀行積極承擔使命，以搭建更智慧、安全、有效的普惠金融業務體系為目標，積極進行數字化升級改造。

小微企業分佈的行業眾多，大型銀行在細分領域投入的時間和精力有限，難以做到針對性的信用評估，難以消除銀企之間的資訊不對稱問題。該國有銀行在前期規劃時對業務現狀、系統工具及轉型方向進行分析，歸納出以下3項待改進業務能力點：

1. 反欺詐能力不足。在從原有線下信貸工廠模式，到線上進件的小微企業貸款自動審批的模式轉換中，行內缺少足夠完善的欺詐行為特徵庫，以及快速識別欺詐行為的能力。

2. 信用風險評估及管理能力不足。針對不同行業，經營範圍各異的小微企業客戶，在減少線下紙質材料和盡調的情況下，行內缺少足夠判斷信用風險的能力和精細化信用風控管理的能力。

3. 風險模型的持續優化能力不足。缺乏對風險模型的持續迭代和優化能力，也未充分建立好持續的模型跟蹤和監控機制。

圖 24：   國有銀行業務能力提升三維度

在數字經濟的時代背景下，通過新一代資訊科技對中小企業進行評估，降低金融風險，解決銀企之間資訊不對稱等問題。該國有銀行愈發深刻認識到想要更高質量、長效穩健地推進普惠金融的發展，數字化轉型是一條必由之路。

該國有銀行通過“規劃+產品+解決方案”進行五大數字化能力建設

經過大量市場調查、多輪篩選及廠商對比，該國有銀行以“行業案例積累、產品能力、落地化服務能力、迭代創新能力”為主要評估維度進行廠商選型，最終選擇與百融雲創進行合作共建。百融雲創成立於2014年3月，於2021年3月在香港主機板成功上市。作為 金融機構數智化轉型合作伙伴，百融雲創獨立研發的SaaS雲平臺運用人工智慧、雲端計算、區塊鏈等技術，幫助金融機構降低經營風險，增強數智化管控能力。

針對普惠金融業務痛點，該國有銀行協同百融雲創通過“規劃+產品+解決方案”的合作模式，將人工智慧、雲端計算等技術與銀行普惠金融多個業務線進行深度融合，搭建覆蓋普惠金融業務生產經營全週期模型，助力該行數字普惠金融業務能力建設。

專案有序開展，具體實施主要分以下兩個階段：

• 2019年，普惠線上融資產品分析模型、信用貸的反欺詐模型、信用評分模型、額度測算模型、監控預警的開發和投產。
• 2020年，圍繞銀稅貸、抵押貸和信用貸三款小微企業主貸款產品的反欺詐和信用風險能力的進一步提升。

專案順利完成，五大數字化產品投入使用

1. 數字化賦能產品全流程，貸款產品實現多元化發展

該國有銀行在本專案中將數字化思維和應用有效滲透進普惠金融產品的設計、渠道、營銷及風險管理等各個層面，使得該行能夠針對不同行業、經營範圍各異的企業，以客戶為中心進行產品和服務的量身定製和營銷，進而靈活推出更多個信用貸款產品，以滿足市場化多元化的客戶需求。

2. 小微貸款實現自動審批，推動業務結構線上化發展

該國有銀行通過數字技術升級優化線下信貸工廠模式，充分擴充套件線上業務，推動線上線下同向發力。該行大刀闊斧地推動從原有線下信貸工廠模式向數字化小微企業貸款自動審批轉變，在減少線下紙質材料和人工盡調的基礎上，實現業務的規模化擴張 。

3．資料整合與分析提升業務治理能力

在百融雲創數字化工具的加持下，該國有銀行整合了來自工商、稅務、電力、財務、法院等多維度資訊，通過對資料進行打通、清洗、質量分析及指標構建，滿足了資訊實時共享的需求，增強了智慧分析及應用的能力，構建了賦能營銷、運營、風險管理和經營決策的數字治理體系。

4. 多模型搭建與優化提升風險管理能力

該國有銀行成功建設線上智慧化風險管理體系，築牢風險防線。該行與百融雲創在為期兩年的合作週期中，該行實現了小微信貸貸前、貸中、貸後全生命週期多個環節風險管理能力提升。具體體現在以下五個維度：

1）規則建立：構建基於生產經營場景的反欺詐規則

2）模型搭建和優化：實現反欺詐模型和信用模型的持續迭代優化

模型搭建及優化是風險管理數字化的核心內容，百融雲創擁有強大的技術研發能力，通過將IPC、三品三表技術、信貸工廠技術、抵押類貸款模式與該行小微企業貸款產品的特徵相融合，結合線上客戶風險識別能力低、多元產品差異化定價困難、貸後管理不佳等現實痛點，協助該行分別搭建了以下四種模型，並在此基礎上演化出多個信用子模型和反欺詐子模型，儘可能將數字化和智慧化提升應用在細微的業務環節中：

• 反欺詐模型：甄別客戶資質，借貸意向，精準識別客戶潛在的欺詐風險；
• 信用模型：多維度考量，多子模型綜合計算客戶信用評分，根據計算結果作為客戶准入的依據；
• 額度模型：根據評分卡模型的稽核結果，綜合核定企業主的可用額度；
• 監控預警模型：對企業主的後續表現持續監督，多角度評估借款人的穩定性及潛在風險。

3）樣本資料擴充：不斷積累壞樣本和欺詐樣本，構建基於定量分析的線上模型

4）企業間關係分析：建立企業與企業主的關聯關係圖譜，深度挖掘風險資訊

5）視覺化監控預警平臺：構建視覺化的普惠金融風險監控預警平臺，實現資料視覺化、風險預警主動化、模型監控自動化

5. 風控管理視覺化建設，提升主動防範風險及協同管理能力

該行聯手百融雲創構建視覺化的普惠金融風險監控預警平臺，實現資料視覺化、風險預警主動化、模型監控自動化，為提前防範化解風險提供保障，並以此來提升普惠業務風險的核心競爭力和部門協同力。

數字普惠金融建設幫助該國有銀行做強業務、做好管理、做大規模、提質增效

從該行鍼對普惠金融業務發展的相關能力提升來看，本次數字化建設專案有效提升了業務自動化水平及線上業務擴充套件能力，通過反欺詐模型及信用模型等的搭建和持續優化提升了精細化信用風控管理的能力，通過資訊打通、分析決策、視覺化呈現提升了業務管理能力。

從實際業務落地成效來看，本次數字化建設專案從上線至今，該行通過精細化多樣化的產品研發設計和營銷渠道服務了約數萬家小微企業，其普惠金融相關業務量得到提升，同時，已放款客戶逾期率保持在極低的水平。

從專案影響的業務範圍來看，鑑於本次數字化建設專案良好的效果反饋，該行順利將產品推廣至全國幾十家分行，使得數字普惠金融能力在多個地區快速成型，為更多中小企業解決燃眉之急。

專案前期諮詢與跨部門協同配合保證順利實施

國有銀行在面對龐雜資料量及差異化資料結構的應用需求時，應充分了解並分析實施背景和應對策略，組織經驗豐富、技術能力優秀的諮詢和開發團隊進行建設。在該專案中，由於國家稅務總局沒有統一銀稅介面，各省銀稅互動介面均由各省國稅各自負責建設，需統一管理，從而實現業務面向全國範圍。百融雲創根據該行的業務需求，按照稅務接入欄位數量和覆蓋程度，對各省分行的模型進行歸類，通過底層計算模型和邏輯相容各類情況，既滿足共性也符合了特性。

國有銀行在普惠金融業務數字化改造實施的團隊配合中，應考慮系統結構複雜性對跨部門跨條線協同工作的要求。該專案後臺開發系統架構複雜，在模型搭建接入內部及外部資料時，需要多部門參與其中，互相協商取數及推送邏輯。針對此，該行與百融雲創在模型構建階段加強與後臺模型開發部門的交流，針對模型規則或變數有可能用到的內部或外部資料，有可能進行的邏輯加工，與後臺開發部門充分溝通，多組織技術會議討論落地的可行性及有效性，確保模型順利上線。

案例8：某國有建築企業藉助低程式碼平臺提升數字化整合管理水平

某國有建築企業為世界500強，中國建築行業的優秀排頭兵，主營業務包括建築安裝、基礎設施、房地產與城市綜合開發等，目前在建專案千餘個，遍佈全國主要一、二線城市及全球多個國家和地區。

為打造建築類企業數字化轉型示範，國有建築企業紛紛藉助人工智慧、三維數字化協同設計等技術，率先進行數字化轉型。該企業早在十年前便開始搭建多個業務資訊系統，不斷強化管理手段與模式，提高建造與經營的效率。

現有系統落後，數字化需求與數字化建設矛盾激增

近年來，伴隨著企業規模增長，業務結構發生劇烈改變，管理流程與實際情況脫節，已有系統技術架構也相對落後，阻礙了業務的發展，因此，企業需要引入數字化手段提高專案與內部管理效率，具體需求如下：

業務結構升級，需搭建數字化管理平臺支撐企業精益建造。由於業務逐漸多元化與複雜化，該企業決定引入精益建造理論打造建築工程新模式，即通過資訊化的方式將業務資料化，將資料智慧化與圖形化，對建築場景進行全鏈路管理與分析，以避免傳統粗放型生產方式帶來的資源浪費、低效率與高成本問題。但現有業務系統單一，彼此之間相互獨立，難以滿足統一進行專案管理的需求，因此，該企業需要重構專案管理系統，實現對業務的全過程管理。

企業組織架構變革，需形成支援集團、分公司、專案部經營的三級管理體系。隨著企業規模的擴張，組織架構也迅速發生改變，企業原有管理流程與各部門實際管理流程脫節。企業需要重新梳理完善管理體系，明確各公司、分公司、專案部的管理職責，標準化管理流程，從而提高管理效率。

原有系統技術架構落後且二次開發困難，需要能夠快速開發應用以響應業務需求。企業已有的專案管理系統與綜合管理系統均搭建於十年前，技術架構老舊，維護升級困難，難以支撐逐年激增的資訊量；且系統均為原生程式碼開發，當業務需求變動，二次開發成本高，週期長。企業需要能夠敏捷開發以響應多變的業務需求。

多要素綜合考慮，最終選擇奧哲低程式碼平臺

基於以上需求，該企業開始多方考察平臺搭建方案。市面上已有的標準化管理平臺難以滿足企業的個性化需求，需定製化開發，且同樣存在二次開發成本高效率低的問題；通過外包進行定製化應用開發的形式多為原生程式碼開發，任務量大，開發週期長，且開發人員多對於建築行業知之甚少，需求溝通的成本高，容易造成功能與業務需求脫離的情況；而該企業內部IT團隊人員較少，無法獨立完成集團級的應用平臺搭建。最終，該企業選擇低程式碼平臺進行嘗試。

該企業通過綜合考慮廠商過往建築行業服務經驗、平臺技術成熟度與功能完整性以及平臺價效比，並進行為期一月的低程式碼平臺試用，最終在招投標過程中選擇了奧哲低程式碼產品雲樞。

圖 28：  奧哲·雲樞產品架構圖

深圳奧哲網路科技有限公司（以下簡稱“奧哲”），成立於2010年，是國內領先的企業數字化服務商。服務超過20萬家企業組織，包括60%的中國500強及眾多行業標杆企業。已建立以深圳為總部的9大直屬機構，輻射全國200個大中城市的本地化服務網路，覆蓋建築、製造、金融、地產、能源、政務等三十多個行業。

奧哲·雲樞是一款面向專業開發者的低程式碼應用開發平臺，致力於為大中型企業解決複雜的核心業務需求。該平臺採用雲原生架構支援多樣化部署，基於領域模型驅動開發支援視覺化建模，提供視覺化應用開發平臺、應用服務平臺、應用部署&管理服務和AI&大資料平臺以及整合、元件市場，支援自定義研發素材的沉澱與複用。

使用奧哲·雲樞低程式碼平臺搭建數字化精益建造管理平臺

通過為期兩個月的需求調研、內部稽核，最終該國有建築企業決定基於奧哲·雲樞低程式碼平臺，利用其成熟的技術以及穩定、鬆散耦合、可迭代的標準應用開發服務，打造以面向企業管理、專案管理為核心的精益建造管理平臺。  

圖 29：  數字化精益建造管理平臺架構圖

奧哲數字化精益建造管理平臺，為建築行業提供「柔性數字化」解決方案全景。基於低程式碼技術，以“數智管理、精益建造”為目標，為建築企業提供市場管理、合同管理、經營管理、專案管理、商務管理、招採管理以及企劃、法務等職能管理，整合智慧工地等多種系統，實現專案和管理的全覆蓋、全連結、全線上，整合資料形成數字資產，幫助建築企業管理創新和商業模式升級。其中企業管理提升企業內部辦公效率，為專案管理工作提供支撐。而專案管理又分為市場、經濟、生產三條業務線，具體內容如下：

市場類應用：

為提升業務辦事效率，促進商機轉化，開發人員使用奧哲·雲樞平臺流程引擎搭建了客戶評估與分級、投標評審、合同評審等多個流程，對商機、客戶、招投標等相關業務流程進行全面線上化管理；利用智慧化輔助元件，自動識別合同，確保客戶檔案的唯一性與準確性；同時，打造智慧風控模型，通過結合相關業務資訊對風控因子進行識別與分析，實現市場營銷全鏈路的風險管理。

經濟類應用：

此類應用主要是支撐整個專案建設過程中各階段的商業活動與招採活動。前者包括對專案前期的商務策劃與目標責任書、專案建設中的主合同以及專案竣工後經濟活動與相關財務指標考核的管理；後者包括對分供方、招採計劃、招標合同等相關情況的電子化管理與全過程動態監控，以保證專案全建設週期中的經濟風險更加實時可控。

生產類應用：

開發人員搭建了生產資源管理、質量管理、安全管理、環境管理、客服管理五大類應用群對生產過程進行全生命週期管理，以確保生產過程中物資、裝置、勞務、質量、安全、環境等工作按照計劃有序高效進行。

除應用搭建外，開發人員還通過雲樞平臺以Open API形式與已有財務、人事、BIM等系統，IoT應用等進行整合，實現了資料共享與業務互通，保證了業務處理的延續性。

全面打通業務系統與流程，快速打造可複用的建築數字化柔性解決方案

該企業使用奧哲·雲樞低程式碼平臺在九個月時間內便完成了數字化精益建造管理平臺的搭建，包括人資管理、辦公管理、財務管理、企劃管理等18個板塊內的970多個應用，縮短了開發週期，節約了32%的開發成本。此外，該平臺還為企業實現了以下價值：

構建了以低程式碼平臺為基礎的數字化生態圈。該平臺與企業原有12個系統共超過100個介面進行了整合，其上下游的業務系統、管理系統均可以通過該平臺進行互動，不僅實現了業務的全面打通，還實現了集團、分公司與各專案部之間管理流程的打通。

形成了具有標杆作用且可複用的建築數字化柔性解決方案。目前，該企業多個子公司已基於該平臺針對個性化需求進行了功能修改，在三到四個月內就能完成需求調研、設計、開發、測試及上線全流程，大大縮減了平臺開發週期，有力推動了建築企業的數字化轉型程式。

需求拆分，敏捷開發，打造智慧建築解決方案

第一，國央企在搭建核心應用平臺前，需要對業務需求進行全面梳理，制定全域性規劃，提前做好全域性規劃有利於企業明確需求與拆分任務，從而分階段分模組實施專案。該專案中，面對該國有建築企業複雜的業務場景，奧哲組建了由八位產品經理組成的調研團隊進行了為期兩個月的需求調研，撰寫出詳盡的需求調研報告；基於此報告，將任務進行分類分級後再進行應用開發。

第二，在選擇核心應用平臺的開發方式時，需要選擇敏捷性強、二次開發速度快、與公司IT架構適配度高且能夠支援企業複雜業務場景的開發方式。本專案中，該國有企業選擇了奧哲·雲樞低程式碼平臺進行精益建造管理平臺的開發，不僅實現了與已有系統的互聯互通，還大大縮短了開發週期與成本，在九個月的時間內便完成了970多個應用的搭建。目前，該企業還在使用低程式碼平臺對300多個應用進行修改。

總體而言，大部分國有企業在建設數字化能力的過程中存在開發週期長、成本高且需大量技術型、複合型數字化人才的問題，缺乏整體的架構設計、核心軟體開發、業務流程優化、資料資源運營、裝置運維升級等全方位、可持續化的數字化轉型，而低程式碼平臺憑藉其操作便捷、開發週期短、開發門檻低等特點能夠在很大程度上解決這些問題。對國央企而言，可以基於自主可控的需求，以低程式碼平臺為開發基座，針對大量的中長尾需求、行業軟體定製化開發需求與整合類需求進行應用開發，逐步將企業應用遷移至低程式碼平臺，構建更加協同、開放的一體化企業平臺。

案例9：中航工業打造數字化融媒體中心，實現媒體供給側改革

中國航空工業集團有限公司（簡稱“航空工業”）是由中央管理的國有特大型企業，是國家授權的投資機構，於2008年11月6日由原中國航空工業第一、第二集團公司重組整合而成立。集團公司設有航空武器裝備、軍用運輸類飛機、直升機、機載系統、通用航空、航空研究、飛行試驗、航空供應鏈與軍貿、專用裝備、汽車零部件、資產管理、金融、工程建設等產業，下轄100餘家成員單位、25家上市公司，員工逾40萬人。

自2014年起，國家釋出多個檔案，推動傳統媒體與新媒體深度融合，支援行業主流媒體融媒體中心、縣級融媒體中心建設，提升政府、主流媒體的輿論影響力。央企作為承擔國家安全和國家經濟發展的支柱角色，在國家正面形象宣傳、海外形象傳播上具有重要使命。

現有文宣系統低效，與打造先進文化力的戰略不匹配

航空工業於2019年提出“一心、兩融、三力、五化”新時代發展戰略，其中“三力”中的先進文化力對集團新聞宣傳能力、對集團高效資源共享和運轉執行、對有效的管理模式和生產工具都提出了更高要求。2016年底航空工業文宣力量整合，打造了一系列有一定有影響力的平臺，得到內外部使用者認可，但整體來看，仍存在種種問題，難以滿足先進文化力的戰略要求：

• 渠道相互獨立，影響有限：航空工業集團目前有航空報社、數字報、網站、新媒體平臺，與其他各子級單位的宣傳渠道相互獨立，在新聞組織和釋出上難以統一指揮、同頻共振。
• 資源分散、難利用：圖、文、音訊、視訊等資源散落在各使用終端，呼叫時需手工查詢，效率低下。
• 上傳下達，溝通複雜：目前航空工業集團的上報途徑一般通過OA、郵件實現，存在碎片溝通、反覆冗餘的現象，缺乏專屬渠道支援快速便捷的上下溝通。

基於以上需求，航空工業集團開始考慮引進融媒體相關技術廠商，經過多地走訪考察，綜合考慮千萬級標杆案例建設經驗、融合大資料與人工智慧的一體化成熟產品以及服務能力等多個維度，最終選擇與拓爾思合作。

拓爾思資訊科技股份有限公司（簡稱“拓爾思”）成立於1993年，在自然語言處理、大資料和人工智慧SaaS服務、數字虛擬人及資料安全等領域擁有豐富成熟的產品線和服務，提供融媒體技術平臺、網路輿情分析、政府入口網站雲平臺等多種解決方案，推動多行業實現數字化轉型。  

拓爾思融媒體解決方案基於大資料+人工智慧，提供融媒體業務平臺、媒體大資料雲服務平臺、面向租戶服務的融媒體雲平臺、以及融媒體大資料服務，已在中央、地方、行業媒體和區縣融媒體中心等眾多案例中成功應用，並以“媒體+”服務模式擴充套件到政務新媒體、企業新媒體等新興領域。

基於雲平臺建設融媒體中心，八大功能覆蓋媒體生產全流程

拓爾思於2019年底中標航空工業融媒體中心專案，2020年1月份開始實施，2020年6月底開始執行上線。由於本次專案是“央企”與“報社”相結合的專案，金額突破千萬級，模組功能齊全，建設內容繁多且時間緊張。拓爾思發揮技術水平領先、技術人員數量充足、具有多年國家大型專案優質實施經驗等優勢，將實施任務化整為零，分為大資料組、採編組、輿情組和運營組，分步實施，齊頭並進。

本次專案建設的平臺技術架構採用雲架構，根據服務型別分為IaaS層、DaaS層、PaaS層和SaaS四層。

IaaS平臺為整個融媒體平臺提供執行環境，包括計算資源、儲存資源和網路資源。

DaaS平臺為融媒體平臺提供大資料支撐能力。通過拓爾思自建的大資料中心，為航空工業集團進行資料來源梳理、資料採集、資料整合、資料清洗、資料監測，最終將資料推送到融媒體平臺本地進行資料儲存。

PaaS平臺提供自然語言分析引擎、大資料檢索引擎、知識圖譜引擎、深度學習引擎等，結合智慧標引工具、內容檢校工具與選題策劃分析模型、影響力評價模型。

SaaS平臺為真正面向集團使用者、分公司使用者、報社使用者的前端平臺，提供媒體生產服務平臺、視訊服務平臺、讀報屏管理系統與融媒體中心會議系統功能。

圖 31：  航空工業融媒體中心架構圖

SaaS層的媒體生產服務平臺包含八個功能模組，覆蓋新聞生產的策劃、採集、編輯、釋出、評價、運營等全環節。

• 融媒指揮系統：藉助大螢幕、電子地圖，整合展示各個系統的資料內容，如選題數量、生產程式及宣傳效果資料等。支援組織和指揮重大專題策劃。通過融媒指揮系統實現資源實時監控，過程動態調控。
• 融媒策劃系統：提供線索匯聚、選題策劃和航空日曆等功能，實現選題安排和指揮管理。
• 融媒輿情繫統：利用大資料技術實現24小時行業輿情的監測、分析和預警。
• 融媒採編發中心：支援生產新聞、圖集、視訊、音訊、直播、專題等豐富內容形態的能力，建立一體化創作平臺，支援紙媒、網站、客戶端、微信、微博等多媒體渠道一鍵複製釋出，能大幅提高編輯效率和新聞及時性。
• 融媒資源系統：整合集團內部、網際網路等多渠道的文字、圖片、音訊、視訊等多型別資訊，通過標籤體系對資訊進行智慧標引，支援生產中多源多型別資料使用。
• 移動採編系統：支援移動端的資訊採集、選題管理、稽核釋出等功能，保證新聞工作的便捷和時效性。
• 融媒評價中心：通過綜合融媒體中心的統計資料進行全域性統計分析，依據內容的轉載量、閱讀量、互動量及集團平臺的指標與外部指標進行影響力多維度科學分析，實現新聞宣傳的質量、效率、覆蓋面和影響力等要素的考量，支援融媒體中心人員考核考評，幫助使用者把握宣傳效果、宣傳方向和影響力。

融媒體中心支撐航空工業媒體矩陣聯動發力，有效提升航空工業品牌認知度

通過融媒體中心專案建設，航空工業融媒體中心實現重大主題宣傳事件集團內全媒體矩陣聯動，並與主流媒體實現互動，帶動輿論關注度和談論度，擴大航空工業的傳播影響力。

爆款傳播產品層出不窮：多媒體平臺傳播覆蓋微信、抖音、快手、微博、強國號等，誕生多個10萬+、100萬+，甚至1000萬+的爆款傳播產品。

影響力指數位居前列：2021年，航空工業在國資委釋出的中國企業500強新媒體指數榜中全年總體排名為第7位，在央企一級新媒體指數榜中最高位列第5名，在央企軍工類榜單中屬龍頭企業，蟬聯年度第一、二名。

推進公信力建設，強化政治使命：航空工業逐漸形成立體多樣、成為具有競爭力的融媒體矩陣，有利於提升網路意識形態領域風險防範與化解能力，實現強化政治使命的戰略目標。

易用性促進平臺落地推廣，大資料支撐文宣數字化轉型

國央企在融媒體平臺規劃過程中，應考慮一線人員的專業性和適應性，根據情況簡化流程和介面，才能保證平臺落地後的快速推廣應用。在該專案中，航空工業在將航空工業融媒體中心推廣到下屬的一級、二級單位的過程中，受

限於下級單位人員普遍為非媒體從業人員，專業性較低，出現融媒體平臺上手困難的情況。針對此，拓爾思按照航空工業的要求進行完善，降低使用流程的複雜性、簡化操作介面，助力平臺推廣落地。

國央企在選擇融媒體平臺的技術廠商時，應考慮具有大資料能力的技術廠商。通過大資料技術將企業內部分散的內容整合成資料資產，並支援新媒體時代下以傳播效果為核心的新聞績效考核，持續增強融媒體影響力。在航空工業融媒體專案中，拓爾思基於大資料技術能力，支援文字、數字、地理空間、圖片、視訊等幾乎所有型別資料的資料儲存、全文檢索、分類統計，實現各媒體之間不同型別資源的管理和共享使用，實現資料資產的整合。另外，基於大資料技術能力，拓爾思能構建多維度傳播效果分析模型，並能實時計算傳播效果，為國央企宣傳績效考核優化提供資料支撐。