本期嘉宾
杨 悦
中电金信商业分析事业部副总经理
毕业于哈尔滨工业大学，曾供职于华胜天成、东南融通公司。金融数据领域孜孜追求者，专注于金融行业数据平台、数据治理、数据应用建设的研究。
编辑
金融是数据密集型行业，具有天然的数据禀赋，在数字化转型的大背景下，金融业在数据应用方面进行了一些积极的实践与探索。通过本视频，您将了解金融数字化转型与数据应用的关系、如何以数据中台为抓手促进数字化转型、如何评估数据应用成熟度等热点问题。
一、数字化转型与数据应用的关系
- 在客户运营层：客户集市、客户画像、零售业务中台等应用以客户为中心，是服务客户的数据基础。
- 在风险管理层：风险集市、信用风险、市场风险、操作风险、智能风控中台、信贷风险管理、智能反欺诈等应用使金融机构风险策略更加精细，流程与业务更加契合。
- 管理支撑层：大财管、财务集市、管理会计、资本管理FTP、预算、考核、经营分析等应用是银行“练好内功”的关键，在此基础上银行才能更好地了解客户、做好风控。
二、数据中台是数字化转型重要抓手
- 从烟囱式建设到数据中台驱动建设：烟囱式建设导致反复重建、建设周期长、无法快速响应业务等问题；而数据中台驱动的建设可以做到投入小、建设快、直接解决业务问题。
- 中电金信数据中台：数据中台包括数据资产管理、数据服务、数据开发、数据采集交换、数据整合等部分，帮助银行客户在数字化转型背景下看到全行的数据视图，发挥数据的最大价值。
编辑
中电金信数据中台架构图
三、数据应用成熟度如何评估
数据应用能力成熟度可以划分为统计分析、决策支持、数据驱动、运营优化四个阶段，各自特点如下：
- 统计分析阶段：该阶段主要是以业务需求为导向，通过 IT 系统的建设实现业务过程的流程化、自动化，通过单一维度的数据统计分析进行业务总结。
- 决策支持阶段：该阶段主要是企业在业务系统建设的基础上，基于业务目标有意识地进行数据收集、管理、分析，通过企业级数据仓库建设，为企业业务提供决策支持。
- 数据驱动阶段：该阶段主要是企业在大数据背景下，开始基于海量数据积累，利用大数据相关技术进行数据的深度挖掘和分析，通过数据驱动业务发展，为业务应用提供数据服务，实现业务与数据的深度融合。
- 运营优化阶段：该阶段主要是企业基于大数据和人工智能相关技术，构建一套源源不断把数据变成资产并服务于业务、让数据用起来的机制，形成数据闭环，通过运营优化持续发挥数据业务价值。