近年来，在国家政策和市场环境的双重影响及推动下，数据中台建设成为众多金融机构推动数字化转型的重要突破口。当前包括四大行在内的多家银行已经将数据中台作为重点战略项目持续探索，并已取得阶段性成果。多年实践证明，数据中台是成功实现数据驱动、规模化数据服务的性价比最高的途径。

然而纵览众多国内数据中台建设实践，我们也发现一些普遍存在的误区与挑战：

挑战一

数据中台定义尚不明确，业界未达成共识

各银行的数据中台定义千差万别，部分银行理解的数据中台仍是“提供数据的系统”而不是“为业务提供数据服务的平台”，其转型方向以优化技术栈架构、提升工具效率为主，而非搭建业务战略驱动、业务应用场景牵引的赋能数据服务引擎。

挑战二

缺少高价值数据应用场景，难以体现业务价值

我们研究发现90%的高管认为数据中台对企业数字化和业务提升至关重要，但是对于数据如何赋能业务则概念较模糊，也缺乏衡量业务价值实现的方式。造价不菲的数据中台往往仅实现简单的报表展示功能，难以自证投入产出比，导致数据中台在质疑声中沦为鸡肋、不了了之。

挑战三

数据基础薄弱，数据质量难以保障

银行各部门及系统间数据口径不一致、业务数据时效性受限、数据大量缺失的情况比比皆是。我们研究发现40%的银行虽然搭建了数据中台基础架构，但是规范仍停留在纸面。即使在大规模数据治理后仍存在“边治理边污染”的情况，导致管理驾驶舱等数据产品及服务被束之高阁。

挑战四

科技队伍能力参差不齐，跨部门协作困难重重

科技队伍人员能力存在短板，人才难以合理布局。且由于缺乏有效协作机制，科技与业务间的协同摩擦不断。导致业务对科技信任度下降，无法在数据方面持续投入，进入恶性循环、加剧数据中台落地难度。

以上挑战导致国内数据中台搭建陷入“投入高而业务获得感低”的转型陷阱，让数据中台建设在众多银行从业者眼中成为“前途未卜”的冒险。本文深入剖析搭建卓越数据中台的内在逻辑及成功要素，并通过多个实操案例加以阐释。新进银行若能将这些制胜要素纳入战略规划并落地实施，则有望成功打造卓越数据中台，真正落袋银行经营收益。

一、数据中台定义及价值

何谓数据中台?

数据中台是一个提供丰富可复用数据服务的组织及平台的混合体，集中管理企业数据并转化为资产，实现全域级、可复用的统一数据资产，并通过构建数据服务，支持业务发展。数据中台不仅是系统平台，更是为全行提供大数据服务的方式。数据中台的本质是数据科技、人才组织及业务三位一体的全面融合，明确数据中台定位并形成统一共识是数据中台成功的关键。

数据中台核心价值

随着经营压力持续增大，银行亟需建立更强的数据能力， 引领对业务的精细管理、挖掘更多价值输出的机会点。虽然银行业数字化程度高，但痛点也同样突出：

数据分散、利用低，无法支撑业务诉求：例如传统厅堂营销逐渐无法适应数字化转型的大环境，盲目的电子渠道营销不能精准识别客户、精确满足客户需求;分散的客户画像导致客户被多次重复触达引起客户反感;风控数据能力不足，片面管理仍需大量人工介入，割裂的数据赋能反而造成舆情。

银行重复建设状况严重、历史投入多但效果有限：个金、财富、财务、分支行管理存在多套系统、多个CRM、多个数据仓库及多套管理报表，虽然历史投入多但仍无法提供准确报表，且散落在多个系统中的客户数据带来大量监管风险。

与此同时，数据监管不断加强。近三年来，强调提升银行数据能力的相关监管政策越发密集，且侧重点逐渐从“数据统计”转变到“数据服务”。随着《银行业金融机构数据中台指引》等法规政策相继推出，强调业务赋能数据中台的主线愈发清晰。另一方面，合规风控(含监管数据报送)要求持续趋严，从源头进行数据质量的整改愈发重要。搭建数据中台不仅顺应监管要求，更是支撑灵活多变的业务诉求的必然选择。数据中台可实现三类核心价值：

沉淀数据资产：统一全行数据资产，避免或打破数据孤岛，并通过API、数据库等方式向消费者提供统一、标准化服务，实现“数据资产化、资产服务化”;

促进业技融合：通过数据BP等组织，重构传统科技与业务的合作关系，深入业务场景，支撑业务运营和扩展，赋能业务发展;

优化数据合规：通过数据中台与业务系统总分的形式，最大限度收集、使用数据，最小限度存储数据，确保数据使用合法合规。

二、打造卓越数据中台的成功要素

我们认为，要成功打造数据中台，必须以业务应用为核心、以机制为中心、以数据为基础，三大核心领域缺一不可(见图1).

 

围绕三大核心领域，我们总结出六大成功要素，以指导数据中台实施(见图2)。

 

决胜关键：业务应用

识别及赋能高价值业务场景是数据中台成功的关键。完备的数据中台需要长期建设投入，在搭建初期选择一到两个重点速赢业务场景，围绕用例落地中台解决方案，通过快速起效来提升企业内部信心，从而推动下一步数据中台建设。

案例一：

某金融机构整体规模快速扩展后，逐渐出现业务增速与利润率放缓的关键发展挑战，数据口径不一致、数据资产缺乏沉淀的痛点日益凸显。为此，该行五个核心业务部门150多位相关人员一个月内围绕客户全生命周期与客户体验、产品定价、营销活动等核心策略识别出包含20个用例的用例地图。三个月完成实施三个重点用例，实现放款通过率提升10%，预计整体放款流程提效70%。

案例二：

某金融机构由于业务和数据割裂，数据无法在核心业务间打通、画像缺乏统一管理和设计、各业务条线自己加工数据不共享，导致产品复购率低、拉新缺乏协作、投放资源利用率不高、日活用户数量KPI 达成速度慢。面对以上挑战，该机构统一全集团数据、数据源、构建统一的画像数据体系和工具;并深入结合业务场景、业务目标，有的放矢构建客户画像，然后根据业务用例需求提升数据源数据质量(如APP埋点数据、流程数据、历史购买数据等)。最终形成能够直接赋能业务增长的数据，企业日活用户数提升1.5倍。

基于众多银行多年探索实践及我们的分析总结，我们围绕数据驱动决策、驱动业务及降低风险等方面识别出多个典型应用场景，构建出典型用例图谱：

数据驱动决策：

数据透视(“看得清”)：有数可查、有据可依，一表展现经营情况、发现经营问题。例如，支撑经营分析及诊断，统计全行常规代发存量客户，根据客户账龄、客均AUM规模细分客群，跟踪客群迁移情况。

数据检视(“看得准”)：多维度数据下探及比对，检视业务问题、支撑业务决策。例如，通过将客户、产品、渠道、营销活动多维度数据，进行交叉分析、智能归因，搭建营销分析检视模型。

数据预视(“做决策”)：预测未来趋势，引领业务决策。例如，基于历史经营数据与外部环境趋势，预测各业务线未来增长潜力，搭建经营增长预估模型，指引业务战略决策。

数据驱动业务：

智能营销：通过数据洞察支撑精准营销，如基于用户画像及行为数据，进行APP内容千人千面展示，实现精准产品匹配及活动推荐。

智能运营：基于数据进行策略设计、提升运营效率，如收集、诊断网点运营数据，分析客户行为，优化策略推荐，提高运营效率。

智能降本：通过数据分析支持的降本增效，如监测客户静态特征及动态行为，捕捉客户触发事件后的机会窗口，第一时间识别客户需求，提供合适的产品或服务，从而提升营销转化率，降低营销成本。

数据降低风险：

政策风险管理：政策风险实时洞察，如监管报送数据梳理及治理，确保数据准确度、颗粒度满足监管及合规要求。

信用风险管理：提升信用风险应对效率，如通过数据分析，建立优选高潜力客户(如高交易、高AUM)，进行预审及自动审批。

市场风险管理：市场风险异常预警，如多渠道收集内外部数据，对外汇保持监测，自动生成机构、外汇异常预警相关报告。

坚实保障：人才机制

搭建管理机制和培养人才“数商”是数据中台成功的必要条件。要确保数据中台政策运作，必须识别及培养数据中台所需人才、搭建匹配的管理组织和明确权责、关注科技内部及跨部门协作机制搭建，并充分考虑含安全升级、分级分类等在内的安全合规(见图3)。

 

 

案例三：

某金融科技公司希望转型成数据引领型企业，但转型过程中发现理解业务的数据角色缺失严重、业务人员也不具备基本的数据分析技能。之后，该公司以业务用例为导向，优化重组现有数据团队，重新定义角色职责及能力;并针对不同职能特点的数据中台技能需求，进行分批培训。最终在6个月内完成公司全员培训， 100余人获得数据中台认证。

基础支撑：数据能力

汇聚全行数字化资产是数据中台能力的核心，是数据应用的基础。数据中台是推动数据从原料到发挥价值的支撑平台，它能够将各部分的数据工作有机串联，将每条数据的供应链贯通点亮，令数据应用的星空“繁星点点”。数据能力标准化、共享化、平台化和服务化搭建缺一不可。

案例四：

某头部金融机构在数据资源集成和共享中遇到瓶颈，由于其传统数据中心并未构建起公司级数据模型，且缺乏独立与应用关联的数据集市，及相关的质量保障与治理体系，灵活性差、耦合性高，另外诸如主数据管理、血缘分析等数据管控应用也相对缺乏。为实现数据中台一体化构想，该机构从满足金融业务场景需求出发，一个月内完成整体数据战略规划，两个月内从0到1完成数据中台设计，形成含数据开发工作站、数据资产中心、数据服务中心和数据资产运营中心四大模块的数据中台架构。基于财富管理、智能投顾、客户服务、智慧风控等核心业务用例，在一年时间通过三个批次逐步实现统一数据底座、业务集市构建(如财富、财务、风险)、统一主数据应用及标签构建、智能模型管控平台构建及全面应用。

数据中台帮助银行构建起“智慧大脑”，通过数据中台建设，银行可充分实现数据的高可用、高复用、高价值(实现数据价值，实现数据服务复用，提高人均效能)。尽管存在一些挑战，但是数据中台的价值和发展趋势已经成为行业共识。银行若想把握此次东风、搭建起真正为业务赋能的数据中台，需要牢牢基于业务场景搭建数据服务、提供完整的人才及机制保障及完善数据支撑能力，实现数据价值流程化、服务化、自动化、快速响应业务需求。