刘贤荣推进数据智能，提升银行数字化治理水平

　　十九届四中全会首次明确数据为生产要素，作为数字化的基础、数字经济的关键，数据从资源向关键生产要素的转变，将决定数字经济发展的高度、数字化发展的速度以及国民经济新格局的广度。近年来，我国在数字化发展、数字经济建设、数据生产要素体系构建等方面做出了一系列战略布局和基础制度准备，提倡发挥数据促进连接、改善决策、促进信任的优势作用，甚至是利用数字孪生，使用数据优化物理世界。中国建设银行以＂数据智能＂为驱动力推进数据价值的产生与释放，并积累了一系列支撑以上逻辑实现的＂数字化治理＂方法和系统工具。
　　中国建设银行数据管理部 副总经理 刘贤荣商业银行＂数据智能＂内涵
　　数据成为与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素，但它是一种非常特殊的生产要素。首先，数据具有虚拟性，不是自然界的本有，是人为创造的，利用数据建立现实世界的虚拟镜像，就可以通过操纵数字孪生体来影响和改变现实世界；其次，数据具有非竞争性，不会因为已经被使用而减少，而是可以无成本地扩大共享的规模，这是数据最重要的特质；再次，它具有规模报酬的递增性，会随着规模增大、种类丰富而产生更多价值。近年来，移动互联、大数据、云计算、AI等新技术的广泛应用，极大促进了数据发挥生产要素价值，催生出新的商业模式和生态。
　　未来商业竞争将主要表现为竞争对手生态圈之间格局的竞争，商业银行需要充分发挥＂数据智能＂，从客户视角出发，以提供客户极致体验为第一原则，设计能够满足客户价值主张的产品和服务；以＂极简及心＂理念设计并打通内部各生态圈和流程，将金融服务的竞争延伸到客户的整个生命周期。  推进完善数字化治理的基础与条件
　　1.明确战略方向
　　大数据战略、金融科技战略、建行＂十四五＂规划的更迭实施和数字力建设工程的落地推进，为加强数据治理，构建技术与数据双轮驱动的金融科技能力，以数据为关键生产要素深化新金融行动，打造企业级＂数据与分析（DnA）＂智能中枢等，提供了确切的战略推进方向，也为建设银行数字化转型奠定了基础和条件。
　　2.建设新一代核心业务系统
　　建行在＂十二五＂期间实施了全行信息架构和系统应用重构的颠覆性工程——新一代核心系统建设，通过基于一套业务模型的组件化、平台化、面向服务的企业级工程方法，不但实现了信息系统的＂泥槃重生＂，还统一了全行的数据理念，构建了业界比较先进的数据管理体系和数据应用体系。
　　在新一代系统建设期间，建设银行累计制定了8万余项数据规范，建立了数据规范管理、数据质量管理、元数据管理等基本管理流程；随着大数据应用，以数据仓库为载体，实现了企业级结构化公共数据的集成整合与共享应用基础，建立了企业级数据应用、慧视、大数据智能平台、外部数据平台等多层次的数据应用支撑体系。这些知识积累与经验沉淀，成为了我行快速启动数字化转型、开展数字化经营的良好基础。  以数据为要素提升治理能力
　　1.数字化治理基本逻辑
　　建设银行多年以来遵循＂业务数据化、数据资产化、资产要素化，要素价值化＂的基本逻辑，形成数据价值链，推进数据价值的产生与释放。业务数据化，是信息系统建设，将业务流程搬到线上。数据资产化，是把数据当成生产要素，作为一个独立的对象和战略资源来对待，进行统一规范、集中、加工，让数据可见、可及、可管理。资产要素化，是通过大数据技术挖掘数据，萃取数据价值，将复杂的数据加工过程封装成可以直接面向业务用户的数据产品或服务，降低用户门槛。要素价值化，是将承载着知识经验、分析结果的数据模型、数据智能，以API接口等方式，嵌入到业务流程和经营管理过程当中，起到倍增其他生产要素的效果。
　　2.数字化治理模式设计
　　数字化治理既包括获得数据，并将数据转化成关键要素的数据生产过程，也包括激活数据要素价值，将数据嵌入到业务经营管理过程中进行赋能的数据应用过程。数据的生产和应用，就像基因的双螺旋结构，持续融合、并进。因此，建设银行设计了数字化治理的双模体系，即传统模式和数字化模式。这两种模式在服务对象、数据需求和典型场景等方面都体现出了截然不同的特点，但他们都是银行在经营管理过程中必不可少的。在传统模式下，数据以服务监管和内部管理为主，强调数据的准确性，而不是高时效性，典型的应用场景有监管报送、管理会计等。在数字化模式下，数据以客户、用户、生态伙伴的个性化数据应用为主要需求，对数据的丰富度、时效性均提出了高要求，并在生态场景经营、实施反欺诈等场景中应用效果显著。两种模式任缺一种，都无法支撑建设银行数字化转型，唯有将两者有机结合，融合互补，方能在数字化转型中最大程度地释放数据的价值。
　　3.数字化治理重点工作
　　（1）实施数字力建设工程。新一代工程后，建设银行全面启动数字化工作，制定《数字力建设总体方案》，实施数字力建设工程，将打造现代银行的＂数字力＂，建设全域数据供应网，完善数据治理与应用体系，将实现数据＂随处可得、即时赋能、可信安全＂作为工作目标，体系化地设计了数字力提升的工作方案，其中包括：以数据内容管理为核心完善数据治理体系，释放数据要素连接、融合、驱动、赋能的潜能；建设数据中台，承载数据资产化、资产要素化和要素价值化主要目标，打造统一数据基础、智能数据产品、即时数据服务、数据资产管理和数据中台运营机制，与业务前中后台连接形成数据闭环，输送数据价值，优化决策、支持创新；开展数字力赋能工作，搭建业务需求与数据能力共建共享、融通融智的工作平台，设立包括业务、数据、技术人员尖兵作战的工作团队，以一套完整的数据逻辑支持前台多变的业务需求，以建带用，以用促管，形成业务经营管理与数据能力互融互促、同频共振的良性循环，服务新金融实践、三大战略和数字化经营等重大业务战略，建立起与数字经济时代相适应的数字化综合能力。
　　（2）建设大中台体系。建设银行大中台体系，包括业务中台、数据中台和技术中台，是建行开展数字化经营和转型新型基础设施，它将通用业务功能、数据、技术服务加以标准化封装，敏捷、高效地支持生态场景建设运营。其中＂业务中台＂为前台提供可共享复用的业务功能，打造企业级生态场景经营底座。＂数据中台＂关联整合全域数据，以数据产品的形式封装数据分析挖掘结果，以数据API提供业务中、前台调用，实现数据嵌入业务。＂技术中台＂建设基础技术供给能力，提升集团研发效能，实现公共服务敏捷供给，形成以技术服务运营带动场景平台建设应用的良性循环。
　　（3）支持业务创新发展。一是乡村振兴方面，建设银行相比其他的大行，县域、乡村网点偏少，业务基础较弱，依托金融科技支撑和内外部数据融合的创新应用，近两年来，建设银行在乡村布设了51万个裕农通服务点，为超过4800万农户提供了金融服务。二是普惠金融方面，建设银行创新了＂移动互联网+科技+金融＂的模式，创立＂惠懂你＂品牌，借助内外部数据融通，还有强大的数据分析能力，用创新的方法，更为准确地判断小微企业和个体工商户的真实的信用情况；研发＂云税贷＂＂云电贷＂等小微快贷的适配产品，支持小微企业线上贷款，最高达到500万的额度，最快1分钟就能到账，有效解决了小微企业的融资难，融资贵的问题。三是智慧政务方面，建行利用本行多年形成的金融科技和数据治理能力，参与到各省的＂互联网+政务＂＂互联网+监管＂等这个建设当中，促进政融数据的共享应用，支持社会信用体系的建设。四是科技成果评价改革试点方面，建设银行作为唯一的一家银行业的金融机构代表参与该项工作，是党中央、国务院对建行服务国家战略能力的信任。我们对科技企业的特点、评价难点等进行了全面分析，形成了＂科技企业核心价值在于专利，对科技企业的评价应围绕专利价值展开＂的结论，而要落实这个评价体系，需要收集大量外部非金融数据，并结合金融数据来进行分析，落地评价指标体系。
　　建设银行深刻领会数据生产要素化的内涵，制定了清晰的数字化战略，坚持系统观念和创新思维，在新金融实践中不断探索数据要素价值创造的新思路、新方法和新模式，深入开展数字化转型，增强＂服务国家建设能力、防范金融风险能力、参与国际竞争能力＂，履行好大型国有银行的职责。