第一章資料中台——金融業轉型更新新引擎
在資料驅動業務的時代，對資料資産價值的挖掘、應用能力成為了金融機構間的競争關鍵。原有的金融資料系統已無法很好地滿足金融機構提升業務數字化水準的需求，資料中台的出現，為金融業轉型更新提供了"新引擎"。
1、資料中台的核心價值
大資料技術的不斷更新、疊代，推動金融機構資料系統不斷發展演進。在以往，金融機建構設的資料庫、資料倉庫、資料湖等資料系統，以支撐業務發展，但在全新的市場環境下，前述資料系統存在的資料割裂、難複用，使用難等短闆不斷暴露，已無法滿足金融機構對數字價值挖掘的需求。
在此背景下，資料中台受到越來越多金融機構的關注。資料中台與資料庫、資料倉庫等系統存在根本性差别，其與金融機構現有資料架構也不存在競争關系，不會導緻重複建設的狀況發生。
圖1：資料庫、資料倉庫、資料湖的功能特性
資料庫、資料倉庫、資料湖與資料中台的差別：
1）資料庫、資料倉庫、資料湖三者從技術角度來看其主要功能在于資料存儲和管理，具體來說，資料庫以“讀”為核心能力，資料倉庫以“寫”為核心能力，資料湖是以“算”為核心能力。
2）資料中台不是資料庫或資料倉庫，但其包含了資料庫、資料倉庫、實時計算、Hadoop、流計算等所有的技術能力，是一個可以完整地面向所有員工的應用級資料體系。
3）同時資料中台的建立是站在使用者視角，從整個企業全局視角出發去設計，而過去的資料系統建設更多的是站在自身視角、站在企業推出的産品的視角。
4）資料中台是與業務系統緊密連結，是由業務驅動、營運驅動的體系，資料中台需要業務與資料的高度協同，展現業務對資料使用的真實訴求。資料中台與業務系統不是單向關系，而是一個雙向耦合系統，形成對業務的自動駕駛型的指導能力，資料中台将成為新興數字化業務的“核心發動機”，而不是離線資料平台。
2、金融資料中台建設浪潮正在形成
當下，銀行、保險、證券等機構都展現出了強烈的資料資産挖掘需求，與之相應的，金融機構原有的資料管理體系仍無法實作将資料真正變成企業級的資産來服務于各類業務需求。
金融機構現有資料系統主要存在以下幾個方面的問題：
1）資料存儲分散，各個業務部門資料标準不統一，無法形成有效的系統管理；
2）各部門資料無法打通，“部門牆”現象嚴重，資料重複建設造成資源浪費；
3）資料系統無法對業務形成有效決策支撐，實時、快捷、智能型的資料能力無法實作。
因而，以“打破部門界限、建構資料溝通管道、挖掘資料業務價值”為核心功能的資料中台，成為了尋求轉型更新的金融機構的重點關注對象。
“資料中台”概念在2015年伴随着阿裡巴巴集團“大中台、小前台”戰略被首次提出，并在2019年成為金融行業的關注重點，引發資本熱潮和多家創業企業布局。
進入2020年，資料中台熱度不減，不過業界也從最初“狂熱”回歸理性，需求方與技術方也開展了更為高品質的良好互動。在金融行業，包括銀行、保險、證券、消費金融等機構，也開始加大對資料中台的關注度和布局力度，資料中台的真正内涵和價值正在不斷被人們認識。
資料中台正在成為各大金融機構資料體系建設的方向。變資料為資産，建立覆寫全機構的資料平台，為整個企業所有員工的業務需求提供支撐，是金融業正在形成的趨勢。
2015年至今，包括招商銀行、民生銀行、農業銀行等頭部銀行機構以及保險、券商、消費金融等非銀金融機構都已經開展了資料中台的相關布局，部分金融機構甚至将資料中台建設提升到了機構戰略高度。
其中，民生銀行2018年在“民營企業的銀行、科技金融的銀行、綜合服務的銀行”戰略指導下，制定了“技術+資料”雙輪驅動的改革方案，經過這兩年的自主探索、自主研發，形成由4大功能體系、12個子系統構成的金融資料中台體系。2020年6月份，農行釋出《中國農業銀行資訊科技近期發展規劃（2020-2021年）》，提出“iABC”戰略，推進包括資料中台在内的六大中台建設。
3、資料中台建設體系具有可複制性
資料中台建設是一個龐雜的系統工程，包含了技術、産品、方法論，以及人才建設、組織變革更新等要素，更重要的是需要由“一把手”驅動。金融機建構設資料中台，在财力人力的投入之上，還有兩個關鍵的要素：
1）頂層上司者的決心：資料中台建設是一個系統性工程，且需要一定周期才能見到明顯的效果，因而企業上司必須有戰略定力和決心支撐，才能帶動整個機構的變革方向。
2）組織的更新變革：資料中台的建設将會帶動整個組織的文化、管理及業務等的變革。
與之相應的，資料中台的建設将給金融機構帶來以下效果：一是業務層面的降低成本，提升效率；二是能力層面，每個業務部門擁有獨立的應用資料能力；三是在技術能力、業務能力提升的基礎之上，帶動組織文化、組織陣型的變革。
資料中台的建設不需要推翻金融機構原有的資料系統。在金融與網際網路高度融合的背景之下，大型網際網路平台與金融機構的資料系統建設所走過的路徑高度相似，經曆過從資料庫到資料倉再到資料湖等資料系統的疊代，期間遇到的資料問題也類似。因而，在不同業态實踐過的阿裡巴巴資料中台方案，可以被複制到其他金融機構體系，借助技術工具和産品，實作快速的躍遷和融合，同時，在技術之上，結合行業經驗人士參與建設，可以實作在原有資料系統之上建設、延伸出全新的東西，形成自有的資料中台。
第二章行業先行者——阿裡巴巴資料中台之道
阿裡巴巴在2015年啟動“大中台、小前台”戰略，“資料中台”概念首次被正式提出。而在此之前，阿裡巴巴在對資料中台的探索方面已經有了數年的積累。阿裡巴巴資料中台是為了應對集團衆多業務部門千變萬化的資料需求和高速時效性的要求而成長起來的，它既要滿足業務部門日常性的多個業務前台的資料需求。
基于先發先行經驗，阿裡巴巴資料中台發展成為業内的實踐标杆，其發展過程中三個關鍵的節點，分别為2013年登月計劃的啟動，2014年集團資料公共層建設的啟動以及2015年中台戰略的啟動。
阿裡巴巴認為，資料中台是集方法論、工具、組織于一體的“快”、“準”、“全”、“統”、“通”的智能大資料體系。核心内容包括資料中台方法論、工具、組織。
圖2：阿裡雲資料中台體系
首先，在方法論層面要有全局觀統領，單獨談局部的技術、系統或結構，都不能實作真正的資料中台建設；其次，必須将思想産品化，形成一個真正普适性的工具或産品；第三，資料中台的建設不是一個資料系統項目，而是組織文化的變革，是真正把資料變為資産的一種變革。阿裡巴巴資料中台目前正通過阿裡雲将能力對外輸出。
阿裡雲資料中台能夠幫助銀行、保險、證券等金融機構把資料智能等能力嵌入到業務流程之中，賦能組織和員工，進而實作金融業務增長和創新，讓資料以資産化的方式為業務的增長而賦能，進而加速整體數智化轉型程序。金融資料中台打破了金融機構的部門牆、資料牆，讓資料真正變成全局性資産，并讓所有員工都能在工作中基于資料智能進行分析、預測以及決策。
阿裡雲資料中台的核心價值主要展現在四個方面：降本、提效、業務增長、組織變革。其中，前兩個價值——降本、提效，是傳統資料體系都能實作的價值，而業務增長與組織變革是基于阿裡雲資料中台實踐所形成的獨有優勢。
圖3：資料中台的四個核心價值
第三章阿裡雲資料中台賦能金融行業
金融資料中台經過多年在多業務中的實踐探索，已形成一套成熟的賦能體系。阿裡雲資料中台對外賦能過程中，除了輸出方法論+産品+技術，還輸出阿裡生态的多種能力，包括理财業務數字化營運經驗，智能風控&營銷經驗，全鍊路資料資産管理經驗等，幫助金融機構實作全方位的更新發展。
1、阿裡雲資料中台的優越性
1）阿裡雲資料中台擁有完備的方法論體系和實踐效果支撐，在滿足原有資料系統固始的降本提效功能之上，能為金融機構帶來業務上的增長并賦能組織優化更新，因而與衆多金融機構的需求達成一緻。同時，阿裡雲資料中台體系從理論到技術、産品，均能實作快速的遷移、落地；
2）阿裡雲資料中台方案在方法論、技術、工具之上，融合了阿裡雲平台多種能力以及阿裡巴巴集團自身多年實踐經驗，并使之成為一個真正通用的商品，可以快速實作從1到N的複制，免去金融機構重複的試錯過程。
2、資料中台建構的方法論體系
阿裡雲資料中台核心核心是OneData體系，即資料中台建構的方法論體系總稱，包括資料建構管理的OneModel，實作資料融通連接配接的OneID，再到提供統一資料服務的One Service，貫穿于整個資料研發流程中并且通過工具實施落地，幫助企業高效建設及管理資料。
圖4：阿裡雲資料中台建構方法論體系
3、阿裡雲金融資料中台的核心能力
阿裡巴巴資料中台的核心能力展現在兩大方面，一是其核心産品矩陣，包括跨多段全域應用分析平台Quick A+，智能資料建構與管理系統Dataphin，資料可視化分析平台Quick BI，智能使用者增長産品Quick Audience；二是其積累下來的業務經驗和能力，包括理财業務數字化營運經驗，智能風控&營銷經驗，全鍊路資料資産管理經驗等。
阿裡雲資料中台核心産品矩陣：兩橫兩縱
兩橫包括：1）跨多段全域應用分析平台Quick A+，彙集不同資料源的資料，實作對不同資料庫的接入、不同資料庫的支援和資料的傳輸。2）智能資料建構與管理系統Dataphin，對資料進行模組化、加工、計算、分層治理......這兩部分加起來成為橫向的資料平台的核心能力。
兩縱包括：1）資料可視化分析平台Quick BI，即BI工具，是阿裡雲在分析領域獨特的分析産品，可以實作随時随地智能分析。Quick BI去年進入了Gartner 魔力象限，成為中國雲廠商裡面第一款進入到Gartner魔力象限BI的産品。2）智能使用者增長産品Quick Audience，其主要功能是實作“全方位洞察，多管道觸達”的增長閉環。
三類業務經驗和能力：
1）金融理财業務數字化營運經驗
目前，不少金融機構線上上營運方面投入大量資源，但營運效果未達預期。以APP的開發營運為例，金融行業每年在APP的開發、維護、營運等方面投入的成本超千億元。但其營運效果并未達預期，主要表現為：
·APP活躍度呈現頭部集中效應；整體打開率不足50%（曆史以來）；
·獲客成本高，銀行二類戶獲客500-800元/個；券商雙錄戶1200-1500/個；
·線上營運團隊處境尴尬：僅是服務提供者；是成本中心而非利潤中心。
阿裡雲資料中台在金融理财業務領域的資料化營運經驗，提出相應的解決方案，幫助金融機構實作業務資料化，讓資料變成生産資料支撐業務。
方案包含三個核心步驟：
1）明确業務陣地，包括服務ICON，焦點産品定位、開戶流程等，根據業務目标進行營運規劃，吸引使用者。
2）有效實作轉化，其中包含兩個關鍵點：一是由上至下定義解決的業務問題和能力；二是業務流程各部分可解耦，解耦的目的是讓産品更好地适配各機構的底座以及預算。
3）發揮實時能力，根據客戶需求變換，挖掘更多服務的可能。
該方案将帶來兩方面主要效果：其一是提升線上業務交易成效，并大幅節省APP營運成本。其二是形成一套數字化營運工具來提升線上營運的效率，包括完成積木化搭建，未來可以實作服務的“千人千面”。實作資料的自動化擷取、自動化落庫、自動化展示。
2）風控&營銷經驗
在金融行業，風控體系是對業務賦能最為關鍵的環節，在市場需求變化和競争加劇的背景之下，金融機構亟需依靠有限的資料資源提升風控系統的效應效率。随着大資料、人工智能、雲計算等技術手段在風控體系的應用，差別于傳統風控體系的智能風控體系已經形成，兩者之間主要在資料層面、模型層面、技術層面存在差别。
| 表：1傳統風控體系與智能風控體系的差别 傳統風控體系 | 智能風控體系 | |
| 資料層面 | 資料來源以行内資訊、人行資訊為主，特征數量少，以基本資訊為主的強變量為主，資料關聯度低 | 基于行内外多元度、線上線下資料，資料特征量大，強弱變量資訊均有，資料關聯度高 |
| 模型層面 | 人工稽核，專家經驗為主 | 利用決策引擎，結合決策、模型體系，自動化分析為主，人工稽核為輔 |
| 技術層面 | 技術應用有限，以傳統技術IT為主 | 綜合運用網際網路、大資料、人工智能、雲計算、區塊鍊等資訊技術手段 |
阿裡雲結合智能技術基于行内外或機構内外的資料，結合線上線下有關聯或強的有關變量為風控賦能，形成了智能風控體系。目前，阿裡雲智能風控系統已為阿裡巴巴集團生态内外多家機構進行賦能。
阿裡雲智能風控體系架構基于資料層實作對資料的整合治理，應用于多個業務應用場景，像反欺詐、貸中監控、催收等。
阿裡雲智能風控體系賦能金融機構的重點在兩個方面：
1）基于資料中台對整個金融機構的資料做标準化管理；
2）通過智能化的決策平台，為業務提供智能決策分析與服務，使風控、業務真正實作智能化。
3）全鍊路資料資産管理經驗
阿裡雲資料中台經過多年多種業務形态的實踐，形成管理一套全鍊路的資料資産管理方法論。基于該套方法論的治理開放能力，每年為阿裡集團節省各種資源以及實作資料管理的規範化。
該套方法輪的三個核心方向，包括多元度的資産分析、智能化資産治理、全鍊路資産應用。
資料資産管理已成為一個必然的趨勢。阿裡EB級資料資産管理的建設實踐，為金融機構提供一個多元度的資産盤點與評估，跨多領域的資産治理閉環，同時提供多路徑的資産查詢以及資産服務，幫助企業能全面把握科學分析資料，清晰檢視及快速使用資料，能實作資料的高效管理，釋放資料價值。
同時，以阿裡EB級資料探索實踐為基礎，以企業客戶場景的洞察和分析為出發點，阿裡雲将全鍊路資料資産管理方法論沉澱到Dataphin當中，可以通過Dataphin産品幫助金融機構大大降低資料資産管理門檻，提高效率，釋放人力。
4、資料中台建設的實施路徑
阿裡雲基于自身的業務實踐，提出了關于資料中台建設實施路徑的建議，主要分為三個階段：
圖5：資料中台建設實施路徑
第一階段：全局架構與初始化。
·基于智能大資料解決方案，配置和部署資料中台相關産品，同時全局架構資料中台，以便後續逐漸做厚；
·基于資料中台全局架構，從資料向上、從業務向下同步思考，初始化資料采集、資料公共層建設，并初始化最關鍵的資料應用層建設；
·結合業務思考，直接解決業務看資料、用資料的最關鍵且最易感覺的若幹場景應用。
第二階段：疊代資料中台深化應用。
·疊代調優資料中台全局架構，加配合完善資料中台相關産品套件；
·疊代調優資料中台的初始化資料彙集、資料公共層和資料應用層，持續推進資料公共層的豐富完善，并平衡資料應用層建設；
·深入業務思考，優化場景應用，拓展場景應用。
第三階段：全面推進業務資料化。
·持續基于業務的資料中台建設；
·全面推進業務資料化，不斷優化、拓展應用場景。