“你知道你需要移动,但仍然会被迎头撞上。”时至今日,几乎每一家金融机构都在谈论「数字化转型」,而数字化转型的拦路虎却层出不穷:
•大型金融机构,规模大、信息传导链路长、有最复杂的遗留系统,很难快速应用新技术;
•中小型金融企业,决策链路相对较短,但技术实力薄弱,制约了业务需求的转化效率。
互联网金融触角敏锐、需求响应迅速、注重客户体验。面对如此敏捷的颠覆者,只有通过科技力量推动颠覆式革新,方能在这场竞争中脱颖而出。
3月31日,观远数据携手毕马威中国、招商银行,带来《创新驱动,金融行业决胜数字化升级之道》直播研讨会,探讨金融数字化转型的策略与路径、研习行业标杆落地经验,覆盖宏观趋势、科技赋能、标杆案例等多维度视角。
毕马威中国金融业数字化咨询合伙人 柳晓光表示,目前金融行业的数字化转型正处于3.0阶段,即线上渠道的深入建设,实现远程地支持和触达客户。但数字化转型不仅是“前台”或“渠道”的概念,4.0时代,数字化转型无处不在,金融机构前中后台均能实现横向的协同和联动。
2021年毕马威与腾讯联合开展的银行业数字化转型调研发现:超90%银行已经开展数字化转型,约57%的银行业金融机构已将数字化转型纳入全行十四五规划。绝大部分银行都已意识到「数字化转型」不是一个选择题,而是一个必答题。
那么,数字化转型这条路应该怎么走?柳晓光分别对银保监《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》与中国人民银行《金融科技发展规划(2022-2025年)》两个重磅发文进行了解读,从中抽离出了共性与侧重点,以供金融银行业参考。500)this.width=500 align=center hspace=10 vspace=10 rel=nofollow/>
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基于本次《指导意见》框架指引、新《发展规划》的关键策略,毕马威从战略规划与组织建设、业务体系数字化、支撑体系数字化、战略实施保障这四个方面为金融业数字化转型建设进行解析与分享。
1战略规划与组织建设500)this.width=500 align=center hspace=10 vspace=10 rel=nofollow/>
首先,需要有战略规划。数字化转型是一项“一把手”工程,应避免“头疼医头、脚疼医脚”盲目、点状应对的现状,将数字化融入企业战略主线,从全局视角统筹推进、打通资源,促进数字化时代的业务增长和能力提升。
此外,需建立“稳敏”双模下的数字化组织模式。一方面,建设高可靠的“稳态组织”,保障业务稳定运转;另一方面,建设灵活易管理的“敏态组织”,抓住创新机遇。只有稳敏并重才能够更好地与企业的治理、业务相匹配。
2业务体系数字化500)this.width=500 align=center hspace=10 vspace=10 rel=nofollow/>
业务体系是整个数字化转型的核心课题,在客户、产品、运营、营销、风控等诸多的方面都值得开展数字化的场景落地和尝试,业务部门也提出了诸多数字化项目和想法,如何去评估优先级?500)this.width=500 align=center hspace=10 vspace=10 rel=nofollow/>
柳晓光分享了三维模型评估法:气泡面积代表收益大小, X 轴和 Y 轴分别代表时间消耗和可能的风险因素(机会成本、财务投入)。将三维模型画到一张图上,即可形成全公司层面的数字化机会与场景价值地图,其中时间消耗越短、风险越可控、泡泡直径越大的,优先级就越高。
4战略实施保障500)this.width=500 align=center hspace=10 vspace=10 rel=nofollow/>
整个数字化转型需要有战略的实施和保障。数字化战略被分解到不同的任务、由不同的部门完成,同样也需要设立PMO团队,去做「监督」和「裁判员」的角色,确保组织先行、机制驱动、资源统筹,使上升到一定战略高度的数字化蓝图能够有序推进落地。
2019年,招商银行田惠宇行长在年度工作报告中指示“要持续优化数据分析环境和分析工具,降低数据使用门槛,支持全行数据分析人员自主敏捷用数”;2020年,招商银行全面启动了数据中台建设战略,作为数据中台七项核心工作之一,分行数据赋能已提升至总行的战略高度。
以「自主」和「敏捷」作为数据赋能的方向和目标,招商银行携手观远数据推进了数据云平台的建设。合作至今,该行各分行业务人员都已能自主快速地通过数据分析平台构建数据分析应用,数据分析的效率提升500%。
本次直播研讨会,招商银行数据架构师 吴平从平台、数据、运营三个方面,分享了来自招商银行的数字化运营实践「数据云服务」。500)this.width=500 align=center hspace=10 vspace=10 rel=nofollow/>
架构管理团队多次与分行进行了深入调研和沟通,并总结了招商银行分行用数痛点:
1. 缺乏完整体系化的数据开发平台,数据开发的工作分散和割裂,运维成本高;
2. 缺乏数据治理与管理的方法论,没有相关的工具管理数据资产、数据质量、数据安全等;
3. 受限于传统数据仓库的架构,无法存储和分析海量的客户行为数据,难以针对客户行为制定差异化的营销方案。500)this.width=500 align=center hspace=10 vspace=10 rel=nofollow/>
分行面临诸多问题的同时,业务自助用数的需求也在不断增长;开发人员希望能够有一套快速的自助式、可视化开发工具,满足业务需求的快速增长;运维人员也希望能够从繁杂的运维工作中解放出来。
在数据中台战略方向指导下,基于以上分行的痛点与场景需求,结合招商银行私有云平台ACS建设的契机,「数据云服务」项目应运而生。
数据云服务的核心主要为:平台、数据、运营。通过三位一体的能力,为分行的业务人员、开发人员以及运维人员提供自助式、可视化的数据服务,有效满足分行在自助用数需求,快速响应业务的变化,同时通过灵活的任务和资源调度,实现资源的集中管控,全面支持招商银行分行在云上的数据使用需求。
平台包括大数据计算平台与 BI 可视化平台,两个平台缺一不可。大数据平台的定位是批量数据复杂加工;BI 可视化平台是在大数据平台的基础之上,为用户提供简单的数据加工以及丰富的可视化的功能。
•大数据计算平台:以DataOps理念作为指导,支持数据采集、设计、加工、查询、调度及CDH/CDP集群管理的一站式服务的数据开发工具。目前,该平台已有40%+用户来自业务人员,显著提升了整个数据加工链路效率,数据下发效率提升 75 倍,数据加载的效率提升 10 倍,数据加工的效率提升20 倍。
•BI 可视化平台:没有技术背景的业务人员通过拖拽式操作,即可进行可视化的报表设计,数据分析探索以及大屏和移动端的展示。截止2021年底,累计活跃用户数已经突破了 4 万人,53% 的分行用户都实现了自主用数;月均访问人次达 400 万次,业务用户的占比超过95%,逐步实现了数据的“平民化”。
基于以上两个平台,招商银行开始打造为分行的数据分析提供数据基础、建立数仓分层加工体系的数据模型,共享分行间数据加工成果,包括以下三个部分。
•建立分行业务分析为导向的数据基础层:采用维度建模,建立多维度分析的数据模型;提高分析效率,减少无效冗余。
•建立口径清晰,可灵活扩展的指标层:建立核心原子指标及指标衍生规范;建立指标口径管理,生命周期管理体系。
•建立以业务应用为导向的数据矩阵层:面向数据分析应用、面向业务使用习惯。
为提升分行用户的粘性和用户的体验,提升分行的数据能力,使其能有效赋能业务,招商银行展开了包括用户运营、内容运营、场景运营以及培训赋能等四个方面的运营措施,持续推动总分行数据应用生态建立,全面提升总分行用户的自主用数水平。目前数据云平台已承载了 2w+仪表板、11w+图表、8w+工作表,这些成果里将近七成由业务部门自主建设。500)this.width=500 align=center hspace=10 vspace=10 rel=nofollow/>
通过为用户提供高效便捷的用数体验,数据云服务逐步成长为分行数据工作的主战场,分行用户渗透率达到53%,全面提升分行用户的自主用数能力,助力各家分行的数字化转型迈向新台阶。2021全行机房维护单同比下降45%,将分行IT人员繁琐的重复性劳动中解放出来,聚焦数据价值;研发报表开发投入资源下降幅度超15%;而数据分析的平均周期也从 5 个工作日下降至到1个工作日,大幅提升数据分析效能。
过去,以金融机构为代表的大型企业,在底层的数据治理、数据管理、数据存储方面进行了诸多投资,但在前端数据被业务用户所应用的最后一公里投资不足,形成了“最后一公里障碍”,数据难以被业务广泛用起来。
而观远数据以“让业务用起来”为使命,以产品实力、行业Know-how、规模化交付能力三项核心能力,支撑让业务用起来这样一个宏大目标。观远数据金融行业解决方案专家 速据大苏在直播研讨会上对此进行了分享:
观远智能数据分析平台,提供可视化图表编辑器,使业务用户通过简单的拖拉拽实现自定义分析报表,把使用门槛降到了零。
特定业务场景,如信贷业务、风控、大客户分析的分析主题,都能够成为数据产品。操作门槛极低,实现随时随地的数据分析。
支持解耦到Hadoop,适配金融机构企业技术组件,为金融银行客户实现更快的交付、更好的用户体验。
2行业Know How500)this.width=500 align=center hspace=10 vspace=10 rel=nofollow/>
观远数据提出了「应用市场」概念,将行业知识沉淀为产品形态,实现共享与分发,里面包括已经整理成型的各行各业的解决方案,如金融行业的贷款业务分析。这些预置好的方案,可以一键从应用市场下载到自己的环境里。
企业大多会遇到一个问题,总行已经开发、使用得很好的数据产品,希望能够让分行充分得使用。基于「应用市场」,便可简单快捷地将应用上架,供分行自行下载;此外,每个分行有自己的独特业务、业务专家与一线人员,基于对自己的业务深度思考,也会开发出优秀的数据应用产品,基于「应用市场」,也可令企业自身优秀人才的知识沉淀能够更好得被利用。
观远数据是客户的长期教练和陪跑者,通过敏捷交付过程,教会客户团队,有能力把自己的需求和分析场景变成数据产品,实现大规模数据分析应用。
客户成功经理通过长期持续的、深度有效的客户活动,促进系统应用,释放数据价值,包括:客户回访,定期及时收集客户问题与反馈;案例分享,分享同行业优秀案例,令客户获得先进的行业经验和最佳实践;客户沙龙,举办区域/行业客户线上与线下的沙龙活动,令客户与先进组织建立联系,获得成功经验。
数字金融时代已加速到来,业务价值是数字化转型的归宿。走在市场前列的金融机构均在主动拥抱数字化转型,探索如何将数字化的吸引力,转化为业务发展的动力、进化为数据驱动的智能决策组织。