中国工商银行数据中台建设之前世今生

来源 ｜ 中国金融电脑 2023年第9期
作者 ｜ 中国工商银行软件开发中心副总经理 高鸿升

商业银行作为经营货币的特殊企业，天生具有数字化基因——一切业务活动都依赖于数据、一切经营成果均转化成数据。在国家将数据列为新型生产要素的背景下，依托数据中台实施数字化转型，是当前银行业的必然选择。工商银行敏锐地捕获到业界数据中台的先进理念，从2019开始着手数据中台建设，并于2021年6月完成了ICBC数据中台的主体工程建设，以BI工具和DataAPI等多种方式，为业务人员、业务系统提供高效的数据服务，让数据成为资产并服务于业务，目前已经形成常态化的用数赋智生态体系。

一、工商银行数据中台的前世今生

数据中台“承技术启业务”，从传统数据仓库以数据文件为主的输出模式，转向以API数据服务为核心的中台服务模式，以此形成“变速齿轮”，用数据洞察承载企业稳健管理与敏捷商业行动——持续将稳健的后台经营管理快速传导至敏捷的业务办理前台，以数据驱动业务持续地迭代创新。此外，数据中台聚焦数据资产，以数据为根本要素，通过“业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务泛在化”，收集必要数据，资产化核心数据，服务化数据产品，最终以方便可用的方式反哺前台业务人员和广大客户。数据中台综合运用新型大数据处理技术、数据建模方法和数据智能展示等技术，通过对各类数据进行主题化、指标化、标签化、模型化处理，以数字化、智能化手段，将数据抽象成服务，将服务封装为产品，推动业务数据化向数据业务化进阶发展，响应前端业务的快速变化，提升企业数据价值变现(DatatoValue，D2V)的能力，打造科技赋能、数据驱动、业务联动的企业级数据能力中心。

工商银行数据中台的建设过程并非从零开始，而是对原有数据体系的继承和完善。早在2002年，工商银行就开启了数据应用体系建设，经历了“数据辅助业务”的数据集市和数据仓库时期、“数据支撑业务”的大数据服务云和大数据服务云生态圈时期，逐步升级迭代，步入“数据赋能业务”的数据中台时期，实现了从以数据统计分析为主的“数据辅助决策”向以数据智能化应用为主的“数据驱动决策”的演进(如图1所示)。

图1 工商银行数据中台演进历程

在数据中台建设之前，工商银行已形成以“一湖两库”为核心的数据体系，打通了基础数据的孤岛，各产品系统也分别具备了一些数据服务能力，但是在从数据生产要素向数据价值转化的过程中仍存在一些不足，无法很好地适应产品快速创新的需要。一是以传统批量文件为主的“数据搬家”用数模式，导致标签、指标等衍生数据形成新的“数据孤岛”，大量衍生类数据资产较为分散，且难以复用；二是尚未形成企业级数据资产视图，也缺乏统一的数据资产展示、管控和运营支撑能力，导致找数难、懂数难、管数难；三是用数赋智门槛较高，缺乏便捷易用的用数赋智工具，无法很好地满足业务人员的自助灵活分析需求。因此，工商银行在继承前期数据体系建设成果的基础上，借鉴数据中台设计理念，基于大数据、人工智能等新技术，启动并加速推进了数据中台建设，致力于做实、做强、做活数据资产，更好地驱动业务模式创新。

二、工商银行数据中台建设

工商银行以国家将数据列入生产要素为契机，充分借鉴业界建设理念，贯彻数字工行战略，按照智慧银行生态系统(ECOS)总体布局，并以工商银行业务架构建模成果为指导，形成具有工商银行特色的数据中台设计方法，遵循统一方法、统一原则，以统一思想开展数据中台三大核心能力建设。一是建立新一代数据架构分层体系，夯实标准化数据底座；二是健全可见、可懂、可用、可运营的数据资产运营管控体系，实现对数据资产的统一管理和运营；三是全面升级面向终端用户的用数赋智工具体系，打造数据价值提炼工厂。工商银行数据中台体系架构如图2所示。

图2 工商银行数据中台体系架构

1.坚实的数据底座是数据中台的核心与用数赋智的基石

承接“一湖两库”建设成果，工商银行规划并构建了以贴源层、聚合层、萃取层为核心的数据中台分层架构，形成了同业体量最大、种类丰富、标准统一和高质量的数据体系。在数据中台建设过程中，工商银行兼顾业务增量创新需求以及存量应用架构转型需要，通过“业务驱动、以增代存”等方式实现存量数据资产沉淀共享，减少数据冗余存储，逐步推进存量应用架构布局转型。

一是按照贴源方式形成数据覆盖全、时效快、内容准、使用易的数据湖，实现集团业务数据、用户行为数据、物联数据、外部数据等全域数据整合，打通不同部门、层级与不同行业间的“数据孤岛”，数据容量总计超过48PB；二是继承ECOS建模成果，结合实体模型和维度模型，探索出一套统一的、体系化的主题聚合建模方法，以业务对象为核心，构建面向业务视角的易懂、易用的全新主题聚合宽表，提升数据使用的便捷性，满足业务自助定制分析需求；三是建设全行统一的客户画像、共享指标库，并综合业务领域、研发解耦等因素，在对公、个金、信用卡、金融市场、信贷、风险、渠道等十余个领域建立共享数据服务，为业务前台提供可共享、可复用的数据服务能力。

2.有效的数据资产管理是规范建数、便捷找数、清晰识数、合规用数的重要抓手

数据中台建设初期，工商银行开展了数据资产的全面盘点，摸清数据家底，掌握数据分布情况，解决“数在哪儿”的问题；与此同时，工商银行着手建设大数据资产管理平台，让大数据回归资产的本质。一是通过构建数据资产目录体系，从业务部门、应用系统等维度，建立多维度、全域数据资产视图，方便不同类型用户按照用数习惯查找数据，解决“找数难”的问题；二是形成数据资产的多维画像，涵盖数据资产的业务属性、技术属性、管理属性，实现数据资产全景展示，进一步解决“懂数难”的问题；三是将数据管理相关的规范条款嵌入管控流程，确保数据资产设计规范性，并开展数据资产运营，全方位洞悉数据资产运营情况和成效，建立“数据驱动、数智融合”的运营机制，促进数据资产时效、质量、成本和价值的持续优化，解决“管数难”的问题。

目前，工商银行获得数据管理能力成熟度评估(DCCM)最高等级，成为金融业首家获得DCCM最高等级认证的企业；工商银行数据资产管理平台在中国信息通信研究院“星河”标杆案例中排名第一，充分彰显了工商银行在数据管理领域的领先优势和标杆引领作用。

3.灵活易用的用数赋智工具是快速赋能业务和普惠用数的利器

工商银行依托大数据平台、人工智能平台等数据智能“新基建”开展数据中台建设，聚焦用数赋智过程中的难点、堵点、痛点，打造并升级用数赋智工具，支撑灵活多样的用数赋智模式，降低数据要素应用门槛，支撑业务及研发人员全面便捷用数。

一是构建面向业务及研发人员的即时BI平台，支持用户低门槛配置可视化图表，形成“数据中台+即时BI”的数样分离用数新模式，单报表制作平均周期由10天缩减到目前的4小时，实现了向“人人都是数据分析师”的跃进；二是构建面向数据科学人员的AI工作站，形成“数据中台+AI”用数模式，打造“拖拉拽”配置化的智能决策建模、自动化机器学习建模、计算机视觉建模等低门槛、多样化的AI建模流水线，AI建模效率提升约40%；三是打造面向业务人员的规则引擎平台，形成“数据中台+决策引擎”的规则配置化用数模式，支撑业务人员灵活配置可即时生效的专业决策规则，提供毫秒级、日均亿级交易量的通用决策服务；四是建设面向大数据研发人员的大数据工作站，打造端到端的DataOps敏捷研发流水线，大数据研发工作效率提升近50%。大数据工作站是金融同业首个获得中国信息通信研究院“数据开发平台”能力证书的大数据技术平台。

三、工商银行数据中台未来展望

数驱变革，智领未来。数据中台是工商银行数字化转型的重要基础，任重而道远。未来，工商银行将持续深耕数字资产，主动抓住金融科技发展趋势，将数据中台打造成用数赋智模式百花齐放的沃土，不断将灵活多样的数据服务嵌入各业务系统，打磨更加丰富多样的数据产品，助力用户、客户的用数由传统用数模式向轻便、灵活、高效、泛在的新型模式深化转型，深度参与国家数据要素市场建设，让数据真正成为驱动应用创新的有效要素，赋能数字工行建设，并为数字中国的建设贡献工行力量。