Kyligence 副總裁周濤：創新資料能力，驅動銀行業數字化轉型｜愛分析活動

隨著銀行數字化轉型進入深水區，智慧化的資料產品和服務能力明顯增強，金融服務質量和效率顯著提高。在信創政策的推動下，資料成為銀行業主要生產要素，各銀行在前端應用、支撐平臺等數字化基礎設施轉型方面重點發力，產生了顯著的前進軌跡。

Kyligence 副總裁周濤在會上的演講圍繞銀行業數字化轉型實踐和趨勢洞察展開，分享了銀行業代表客戶數字化實踐案例，展示了數字化轉型中資料架構正規化、資料服務方式和資料平臺產品的需求變化及相關行業解決方案。

第一個趨勢是資料架構正規化的趨勢，叫做“ 從資料歸集到資料聯結”。其實不僅僅是銀行，我覺得企業現在面臨的大環境是，資料來源越來越多，而且資料呈現爆炸式增長。在做傳統的資料能力建設時，大家做的是單體式分析架構。所謂的單體式分析架構，就是在做傳統的資料倉儲、資料湖時，先把資料彙集到一起，然後有一個集中的平臺來提供整個資料能力的支撐。無論資料分析或者其他資料服務，都會有這樣的一個動作，所以大家可能經常聽到做資料的人會提到“做數倉”、“做資料採集”、“做 ETL ”等等的一些動作。但是在新的大資料環境下，無論是內部資料還是外部資料，無論部署模式是在本地還是雲上，傳統的單體式分析架構都開始遇到瓶頸，並且暴露出很多痛點。對於銀行業來說，隨著業務模式的轉型，企業會更多地關注外部資料，在新業務出來後，資料來源的增長是遠遠超過其本身的資料採集和歸集能力，說白了就是資料收回來的速度趕不上資料消費的速度，這種模式也會帶來資料冗餘的儲存，相應的管理成本會更高，支撐一線資料分析需求的難度也會更大。

第二個想跟大家分享的趨勢是關於資料服務方式，叫做“從被動式需求支援到主動式科技賦能”。左邊列出來的傳統資料服務方式的痛點，相信大家都有所瞭解，我們把資料服務方式未來的發展定義為三個階段。大家知道傳統的數倉建設服務都是類似報表或者儀表盤的分析方式，IT 對於業務需求都是被動地響應。但是隨著銀行的數字化轉型，資料消費需求不僅限於中後臺管理者需要做資料分析，一線業務人員對資料的消費需求也會越來越大，因為銀行的數字化轉型更多地是來自於業務驅動。業務人員去做增長的時候也需要更多的資料支撐，以傳統的“業務提需求，我做一個報表”的被動響應模式已經不能滿足業務增長的需求。所以我們把原本的時代叫作“報表時代”，現在我們定義的 未來資料服務時代一個叫“資料頭條時代”，一個叫“智慧運營時代”。

以資料頭條作為一個簡單的比方，在最早的網際網路時代我們看新聞的時候，是自己登到網站上去看，比如“網易新聞”、“新浪新聞”，後來隨著頭條的智慧推送出現，它可以把你感興趣的東西主動推薦給你，包括抖音也是加入了更多智慧化的方式實現內容的精準推送。那其實未來銀行業做資料服務也是要實現這樣的效果， 從原來的被動響應業務需求，到基於歷史資料和業務特點，主動推薦你需要的東西，同時我也把資料消費能力給你，你可以像搭積木一樣從底層向上搭建。再進一步，這樣的資料服務能力能夠更加智慧化的嵌入到業務流程裡，那麼業務流程和資料分析就不再是兩個分裂的介面（在這個介面裡做業務，然後去另外一個介面做資料分析），而是會形成一個閉環。智慧化資料服務能力嵌入到業務中，系統能在業務流程中智慧地分析出業務人員在做業務時需要怎樣的資料，然後進行主動推送，並且對於推送的結果進行閉環分析，以一個更先進的方式去做事。就好比現在大家在看新聞或者刷短影片時，能夠明顯感覺到如果你對某些主題感興趣，後臺會立刻捕獲到，並且馬上推送相關的內容給到你。目前，在改變資料服務方面，我們已經和不少領先的銀行客戶有了成功實踐，大部分的股份制銀行、國有銀行其實都在改變傳統報表模式，往資料頭條的方式去建設，因為原本的被動響應模式已經難以趕上資料消費需求的爆炸，所以銀行業需要更多的資料基礎設施搭建好，把資料能力釋放出去，讓業務人員能夠自己去玩資料，讓資料轉起來。

• 首先， 這個平臺改變了傳統的被動響應的服務方式。目前平臺的 IT 部門主要負責的是基礎設施的建設和原子指標的輸出，再往上的話，業務要做衍生指標或者要看個性化指標都是透過這個平臺自己去搭建，相當於一線業務人員是透過這個平臺去配置日常工作所需或者對業務最有幫助的指標。
• 其次， 這個平臺也帶有非常強的網際網路基因或者說社群文化。使用者在平臺上除了可以自由設定自己的指標，平臺上還有指標推薦功能，這個推薦的底層邏輯不是技術，而是來自於指標的熱度，比如，某個分行用了某一系列指標來指導某個業務的開展，這些指標有著很好的業務指導意義，一定會被頻繁使用，平臺會把這些指標推薦給其他分行或者區域的同型別業務人員，這種自動化、智慧化的跨區域、跨條線的業務拉通，對整體業務的推進有著非常大的幫助，而且也有力推動了銀行內部的資料文化。
• 而從 IT 的角度來說， 這個平臺也實現了降本增效、釋放產能的目的。整體需求交付速度提升了 240% ，這是一個什麼概念呢？就是原本業務提一個需求要看一個指標或者做一個報表，相關人員需要花一週時間去做這個報表。但是現在業務提一個需求，相關人員可能分析一下之後發現所缺的只是幾個原子指標，只需要把原子指標加工好，而業務可以像搭積木一樣在上面完成自己想要的指標。透過這樣的方式，該人員不需要花很多時間去準備資料，基本上只需要 1 到 2 天把原子指標加工好即可，整體實現了降本增效的目的。
• 平安指標平臺的上線對整體的報表替換達到了 25% 。不知道大家是否瞭解銀行業維護一張報表大概要花多少錢？這裡我們跟客戶計算過，銀行業製作和運維一張報表所需要的計算、儲存以及後期人工運維的成本大約是10 萬元/年，如果能下線100張報表，一年省掉的成本就在1000萬。可以看到， 透過指標平臺帶來的資料服務方式的改變，對內部降本增效的收益是巨大的。

在指標平臺的建設上，平安銀行在這方面算是走得比較靠前，同時也可以看到各大頭部銀行業也都在積極進行這方面的建設，希望能夠用主動式的資料服務方式來滿足日益膨脹的資料消費需求。

Kyligence 有幸參與了某國有銀行進行傳統 OLAP 分析軟體和資料探勘產品的國產化替換過程，我們不是拿自己的軟體去跟國外的被替換軟體對標，而是 在滿足基本能力的同時，配合客戶未來的數字化轉型需求和資料能力建設規劃進行不斷的創新，並且要同時考慮如何能相容和遷移原有的應用。這裡我想舉個例子，例如國內的汽車市場，在燃油車領域去超越國外其實已經很難了，國外車企在這個領域有很多先發優勢和專利門檻，但是我們透過電動車的模式去替換的時候，發現這是一個可以彎道超車的方式，國內相關企業並不是以完全對標原來的汽車元件的方式，而是以一整套新的解決方案去解決問題，這也是我們看到的接下來在國產化軟體替換方面存在的趨勢。

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