数据中台是企业开展数字化转型的落地实践，是全面提升数据赋能水平的重要抓手。人民银行印发的《金融科技发展规划(2022—2025年)》指出，要打造科技赋能、数据驱动、业务联动的企业级数据服务能力中枢，推动业务数据化向数据业务化进阶发展。邮储银行深入贯彻党中央、国务院决策部署，强化顶层设计和整体统筹，以打造企业级数据服务能力中枢的综合型数据中台为目标，以能力提升及场景应用为驱动，以四个服务体系建设为抓手，做好数据“治、建、用”的平衡协同，积极探索邮储银行的最佳实践，切实发挥数据“造血”作用，充分释放数据要素价值。
一、邮储银行数据中台建设整体思路
1.遵循规划引领，强化顶层设计
经过“十三五”时期的建设，邮储银行已完成大数据平台、数据集市等基础数据系统建设，实现了对全行业务系统数据的集中、整合。在“十三五”和“十四五”交汇之际，为了更好地响应邮储银行“五化转型”发展的战略要求，加强科技助推能力建设，加快金融科技赋能业务发展，在新一轮大数据五年规划的指引下，邮储银行启动了数据中台建设，把各类数据和能力封装为数据中台服务，从而将过去“提供数据”的模式升级为“提供服务”的模式，以可视化服务、数据服务、模型服务、实时决策服务四大服务体系建设为抓手，打造企业级数据能力中枢，构建综合型数据中台。
2.立足自身实际，聚焦应用痛点
在数据应用层面，围绕数据分析、数据获取、数据时效性存在很多使用问题，需要体系化解决方案。业务人员参与数据分析工作苦于代码太复杂，存在数据分析门槛高的问题；业务系统需要使用各类指标，且各自加工、各自存储，存在烟囱化建设问题；数据建模缺乏统一的环境工具支持，缺乏统一管控，存在建模与应用割裂的问题；传统批量数据加工已无法满足“短频快”的数据应用节奏，存在数据时效性不强的问题。邮储银行立足实际应用痛点，基于数据中台提供体系化解决方案，满足行内自助化、场景化、智能化、实时化的数据应用要求。
3.统筹全局要点，促进“治、建、用”协同
随着数字化转型的深入推进，邮储银行持续推动基础类数据资产质量的提升。数据中台作为全行大数据服务能力的统一出口，统筹数据应用全局要点，做好共性沉淀与个性服务的平衡发展，以数据标准、链路统一、服务稳定为基础，屏蔽制约数据赋能业务发展的根本性问题，促进“治、建、用”协同，带动数据流通共享，提升数据应用效果。
二、筑牢基础，打造企业级数据服务能力中枢
邮储银行数据中台以可视化服务、数据服务、模型服务、实时决策服务四大服务体系建设为抓手，构建数据中台能力矩阵，提供自助化、场景化、智能化及实时化能力支持；以数据服务目录建设为挈领，做好“治、建、用”协同，打造企业级数据服务能力中枢，全面提升数据赋能水平，切实发挥数据“造血”作用，达到“多快好省”的赋能效果，充分释放数据要素价值。
1.建设可视化服务体系，提供自助化能力支持
可视化服务体系以“自助”为主题，以工具为抓手，通过提供各类工具支持，助力行内用户高效、自助进行数据分析应用。
一是提供可视化报表工具。其面向业务和数据开发人员，支持“拖拉拽”方式生成报表，降低使用门槛;提供丰富的图样展示及分析组件，提升制作效率和多维数据展示能力；提供多样化的模板，提升成果复用能力。目前，可视化报表工具已支撑存款、贷款、商户、数币等12个业务主题的2000余个业务指标的灵活组合查询，有效满足全行15万名用户的灵活用数需求；支撑总行22个业务主题的可视化报表，满足业务横向管理及纵向分析的多元化需求；支撑分行快速自助开发11000余张报表，高效满足分行各类业务督导、监管报送及经营管理的需求。
二是提供可视化数据开发工具。其面向数据开发人员，提供友好的界面化数据开发工具，支持在线SQL编辑、代码高亮提示及自动补全，支持数据作业调度配置，可一键生成调度作业，快速完成数据开发，有效提升开发效率。目前，可视化数据开发工具已在全国36家分行推广，支撑分行发布2021个数据服务，有效降低了分行数据开发难度，提升了分行数据应用开发效率。
三是提供可视化数据分析工具。其面向数据分析人员，支持画布可视化建模、内嵌多类算法、对接多种数据源、分析结果可视化展示及建模效果比对，并支持中间结果数据集和开发代码的共享，避免重复开展数据处理工作。目前，可视化数据分析工具已支持总分行2000余名数据分析人员使用，有力辅助行内建模大赛的举行，有效满足了反欺诈等重要业务应用的需求。
2.建设数据服务体系，提供场景化能力支持
数据服务体系以“场景”为主题，以服务为抓手，从过去的“提供数据”升级为目前的“提供服务”，解耦前台业务交易及后台数据处理，让业务系统“轻装上阵”。
一是面向前台业务系统提供批量文件与联机接口两种服务模式。通过整合跨条线、多渠道、综合化的多源、海量业务数据，统一数据口径，以宽表、标签、指标等多种形式的数据服务内容结合灵活的服务模式，满足业务系统多样化的数据需求。
二是采用界面可配置的低代码开发模式，减少硬编码，将数据以服务的方式对外输出，提供“标准化+定制化”数据服务的快速组合和封装，包括KV查询、前缀查询、分页查询等服务，解耦业务交易和数据处理，解决应用开发与数据开发速度不匹配的问题，为业务场景提供“最优解”，实现敏捷交付。
三是将数据服务嵌入信用卡申请、贷款审批、营销活动等业务办理流程，覆盖客户分析、营销管理、风险监控等九大业务场景及细分领域，助力全行打造“线上+线下”多渠道协同的立体化服务体系，拓展全渠道业务场景，促进获客、活客、黏客全生命周期数字化运营场景建设，提升客户智能化体验及用户满意度。
3.建设模型服务体系，提供智能化能力支持
模型服务体系以“智能”为主题，以链路为抓手，打通数据、环境和应用链路，解决模型应用快速落地的问题。
一是建设模型服务环境，开放包括基础数据、指标数据、标签数据及外部数据等在内的全景访问视图，支持按需申请数据，解决建模“原材料”的快速获取问题；同时，整合100余项模型特征数据资产，沉淀3000余个重要模型特征，实现“一处加工，多处使用”，降低数据清洗、基础源数据准备等重复工作量，为后续模型训练提供底层优质特征数据支撑，提升模型构建效率。
二是建设一站式数据分析平台，统一规则模型和机器学习模型构建的环境入口，支持多种开发语言、分布式计算引擎、机器学习框架，支持多场景模型成果部署及应用，为总分行数据分析人员提供数据导航、数据获取、数据探索、模型构建的一站式服务，解决建模工作台的统一集中问题，提升用户使用体验。
三是统一模型服务出口，解决从模型结果到业务应用对接的“最后一公里”问题，打通数据分析平台和业务系统交互的断点，对模型运算结果进行打包封装，提供作业触发、文件生成的模型服务通道，畅通模型应用路径，助力模型运算结果快速赋能业务发展，提升数智服务能力。
目前，邮储银行部署机器学习模型和策略规则模型8000多个，极大提升了客户识别、集约运营、风险防控等领域的效能，使消费信贷客群响应转化率提升了10倍，人工营销成本降低了50%。
4.建设实时决策服务体系，提供实时化能力支持
实时决策服务体系以“实时”为主题，以通道为抓手，整合“Flink+Kafka+ES”等开源组件，构建了实时流数据处理框架。目前，实时数据处理最小延迟0.067毫秒，平均延迟约为0.5毫秒。在实时营销方面，实时决策服务体系已支撑手机银行集兔“邮”礼活动专区开展营销活动，共吸引客户达572万人，联动手机银行财富体检、手机号转账和他行转邮储三个模块，有效实现手机银行月活数及资金沉淀的双增长;在实时风控方面，支撑反欺诈“账户级快进快出”模型通过事中模型进行预警监测及风险阻拦，助力构建覆盖事前、事中、事后的动态反欺诈风控体系，提升全行风险管控能力。
5.建设数据服务目录，深化“治、建、用”协同
数据服务目录以“资产”为主题，以标准为抓手，提供数据服务“导航”功能，重塑数据资产使用体验。
一是“治”。完成数据中台服务类资产盘点，明确服务类资产的四类属性，包括业务属性、技术属性、运营属性、特色属性;完成服务信息的自动化采集上报，实现同步更新，以方便数据消费者进行查询。
二是“建”。通过数据服务目录，实现全行数据资产信息充分共享，避免重复开发;联动数据仓库、数据集市，促进共性指标复用、共性宽表下沉，实现“一处加工，多处使用”，有效解决数据重复加工使用的问题。
三是“用”。数据服务目录提供数据服务“导航”功能，实现数据中台服务“人员可见、系统可见”;在数据安全的前提下，实现数据中台服务样例数据的展示，支持数据消费者纵览数据全貌，逐步推进数据消费者一键访问数据产品，实现数据资产的“可见即可得”。
三、深耕赋能，持续推进主题场景层次化应用
邮储银行基于数据中台，结合行内业务发展实际，开展全场景支撑，并立足于“建设客户信赖、特色鲜明、稳健安全、创新驱动、价值卓越的一流大型零售银行”的战略愿景，将其广泛应用于客户营销、风险防控两大场景，实现场景细分及层次化支撑。
1.拓展场景化服务的广度，全面支撑行内各条线应用
邮储银行数据中台自建设以来，以点带面，逐步提升业务渗透能力，支撑个人金融、普惠金融、信用卡等行内各条线应用，服务覆盖营销管理、风险监控、运营优化与提升等九大场景，编织服务场景网络，拓展场景化服务的广度，提升业务影响力。截至目前，数据中台已支持60余个业务系统365项业务需求，提供1156项数据服务内容，系统日访问量均值约1649万次，达到毫秒级响应，支撑极速贷、邮享贷、胖虎卡等业务和产品线上运营。
2.延展场景化服务的深度，重点支撑营销管理和风险监控
在营销管理方面，数据中台按照客户营销生命周期，将营销场景拆解为客户挖掘、客户触达、交叉营销、客户体验、营销活动等细分场景，提供断点营销名单、支撑营销活动达标资格判断等服务;在风险监控方面，按照贷款业务办理流程，将风险监控场景拆解为预授信、贷款审批、贷中预警、贷后催收等细分场景，基于场景特点总结归纳支撑经验，沉淀共性服务，做到敏捷支撑、快速响应。
3.聚焦场景化服务的热点，高效支撑乡村振兴及主动授信
在乡村振兴方面，数据中台整合行内数据和外部数据，构建“三农”全维度风险与营销指标库，形成极速贷个人经营性贷款信息和客户评分信息，打造实时额度审批、贷款支用接口服务，并将其嵌入贷款实时办理环节，赋能“三农”业务的高速发展，实现“数据多交互、客户少跑腿”，进一步释放服务乡村振兴活力。在主动授信方面，以消费信贷为例，数据中台整合客户资产、客户各类资产配比、客户潜在价值评分等各类信息，挖掘存量优质客户，形成邮享贷白名单；通过短信、弹窗、智能外呼、人工外呼等多渠道精准触达、线上受理贷款申请，向客户提供“秒批秒贷”优质体验，并提供营销结果校验全流程监控，打造消费贷款业务新的增长点。
四、展望未来，提升赋能水平，深化赋能质效
未来，邮储银行将基于数据中台持续探索从科技助推向科技引领的支撑模式的转变，全面实现数据赋能的加速度。
一是贯彻DevOps、DataOps、MLOps协同融合的新工艺理念，整合数据工程、模型构建、应用服务、运营监控的全流程服务体系，促进服务敏捷交付;推广云原生、容器化等技术的应用落地，保障数据中台服务的弹性与可拓展性，持续降本增效。
二是坚持深耕场景化服务，持续丰富数据中台服务内容和服务提供方式，为前台业务应用提供最优解决方案，助力业务场景创新及业务流程再造，支持高质量敏捷快速交付。
三是提升服务运营保障能力。一方面提升服务运营效率，依托运营指标、服务运营报告等工具，动态检测服务状态，量化服务价值，优化资源配置，提升服务稳定性与高效性；另一方面提高业务连续性保障水平，开展“常态化+实战化”应急演练，持续完善数据血缘关系，优化全局链路，增强数据链路保障能力。
奋楫扬帆正当时,砥砺前行再出发。邮储银行将始终高举中国特色社会主义伟大旗帜,全面贯彻新发展理念，全力打造一流数字生态银行，为做强做优做大数字经济贡献邮储力量!
文章来源：中国金融电脑微信公众号