隨著我國經濟社會的不斷進步，以數字化引領產業變革、助推現代化產業體系建設，已成為“數字中國”發展的必由之路。黨的二十大報告中明確指出要“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群”。面向這一目標，商業銀行積極布局，明確將企業級數據治理和數據應用作為主基調，推進從數據應用場景到數據應用人才的全面發展。在此背景下，構建企業級數據開放服務平臺，以“創新引領、科技先行”為模式，以“搭平臺、做產品、引需求、促融合”為原則，全面提高商業銀行數據價值實現能力，已成為商業銀行數字化轉型發展的重中之重。本文立足商業銀行業務實踐，在全面推進銀行數字化轉型大背景下，探索打造生態化數據運營場景，推進“平民化、民主化、生態化、社交化”數據平臺普惠建設，以期深挖數據服務在商業銀行的應用價值，助力商業銀行變“需求驅動”為“業務價值驅動”，在為銀行業企業級數據開放服務平臺的建設與應用提供借鑒的同時，為數字經濟建設貢獻力量。

一企業級數據開放服務平臺的作用與優勢

銀行企業級數據開放服務平臺是數據分析和數據服務體系的重要組成部分，需要以滿足數據分析和服務需求為出發點，以實現服務運營與管理能力提升為立足點，充分發揮數據服務價值。作為給商業銀行業務條線人員提供數據展示、數據加工及報表報告制作的統一服務平臺，在內外部數據融合的基礎上，企業級數據開放服務平臺往往會構建諸如精準營銷、智能風控、智慧經營、監管合規等各種數據應用主題，承擔著構筑整套企業級數據服務解決方案的重要使命。構建商業銀行企業級數據開放服務平臺具有如下優勢：

一是解決數據分析痛點。從商業銀行的經營實踐來看，總分行數據分析主要有“四大難點”，往往表現為數據獲取困難、數據理解困難、數據使用困難及智能化支持困難。針對數據獲取及理解困難，在銀行企業級數據開放服務平臺的構建過程中，明確了相關概念和術語表達顯示的詳細信息；針對數據使用及智能化支持困難，通過使用自然語言處理、低代碼等新興技術，讓非技術背景人員也能快速上手。

二是推動數據服務體系健全。通過數據整合，將商業銀行各個業務領域的數據整合到銀行企業級數據開放服務平臺系統中，為員工提供全面的數據開放服務，幫助業務人員進行數據分析和決策支持。在此過程中，持續完善數據開放服務平臺的平臺架構和功能，確保系統的穩定性和易用性。

三是提升數據平臺使用體驗。企業級數據開放服務平臺通過統一數據應用服務界面，提供數據加工、展示和探索等自助服務功能，讓業務人員自主進行數據分析和應用。同時，平臺鼓勵業務人員共建場景并分享，提升數據開放服務平臺的智能能力，通過智能化推薦和引導，幫助業務人員更好地利用系統進行數據分析和決策支持。

二企業級數據開放服務平臺系統構建

（一）系統概述

以華夏銀行打造的企業級數據開放服務平臺“數據魔方”為例，該平臺系統將數據應用同業務發展的實際需要相結合，全面挖掘數據應用中對業務決策、業務機會、業務復盤的重要價值，通過固定化格式報表+商務智能自助分析雙輪驅動，實現從報表中發現問題，在商務智能中分析問題，到業務實質上解決問題，最終實現業務新發展。該平臺系統的主要功能如圖1所示。

該平臺系統的構建有效平衡了健全性和創新性，形成如下鮮明特點：

一是具備健全的數據建設體系標準。該平臺系統具備數據整合能力，總行統一提供數據服務，保證數據的一致性和可靠性；分行則根據自身需求，進行個性化的數據服務輸出。同時，平臺系統采用脫敏、敏感掃描、分類分級、授權審批和全鏈路監控等手段確保數據安全性和合規性。此外，該平臺系統能夠對接數據資產管理平臺，通過統一標準和深度治理，實現數據的一致性和規范性，與數據治理融合貫通，涵蓋數據安全和治理的各個環節及要素，注重隱私與數據保護，提供全面的數據服務，實現數據服務的規范、安全和可追溯。

二是滿足創新應用發展需求。該平臺系統采用云原生系統框架，靈活適應不斷變化的需求和業務規模的膨脹性增長，并獨立地控制系統的核心功能。平臺系統的開發團隊擁有數據分析和數據服務領域的豐富專業技能，并在關鍵技術領域中具備自我創新和利用尖端技術的能力，能夠自主主導系統的核心技術，保證平臺系統的運營穩定性和可控性。

（二）特色功能

一是可降低自助用數技術隔閡。平臺系統支持自助用數和自助數據分析，在解決數據獲取困難、理解困難、使用困難的同時，強調用戶自主性，減少技術隔閡。通過創新性引入商務智能（Business Intelligence，BI）自助分析工具、低代碼自助報表工具以及自然語言搜索分析工具等多種新興數字化技術，讓非技術背景人員也能夠快速地進行數據分析，提高工作效率，獲取更全面、系統的數據洞察，更好地理解業務狀況，做出更準確的決策。

二是具備豐富的數據展現途徑。通過高度集成的管理駕駛艙和大屏功能，將來自多個數據源的數據進行整合、分析和展示。管理駕駛艙可以為決策者提供更深入了解企業運營狀況的視角，大屏則是將數據以更為清晰、直觀的方式展示，以便更好地進行數據分析和決策。兩者在業務運營監控、風險控制、客戶行為分析、資產負債管理和經營決策等多個領域都得到了廣泛的應用。同時將原有的數據分析工具遷移到移動設備上，根據移動設備特性增加特有功能，擺脫了時間和空間的限制，同時利用移動端輕應用特性為團隊成員提供了更加便捷的交流途徑，使信息掌握在方寸、溝通變得易如反掌。

三是面向熱點業務場景打造。注重熱點業務場景打造，培養業務人員數據使用習慣，提高數據應用意識，實現數據創造價值。業務運營監控場景，將各種風險指標的數據集成展示，便于風險管理人員及時發現和控制風險。客戶行為分析場景，將客戶賬戶信息、交易信息等數據整合在一起，實現客戶行為分析。資產負債管理場景，利用展示不同資產的數據，打造個性化的資產分析和預測模型，實現監控和把握市場動態的能力。經營決策場景，利用界定業務增長點，根據整合后的數據進行分析，從中發現潛在的商業機會。

四是有效加強數據賦能。該平臺系統具有移動化、可交互、可視化能力，以更直觀的展示與交互方式替代PPT及各類手工報告。數據權限由系統自動控制，在提高數據展示的吸引力和效果的同時，保障數據的安全性和隱私性。通過與大流量系統集成，吸引更多用戶實現數據“賦能”，從而推動企業創新和效率提升。

五是支持定制化服務。該平臺系統提供智能觸達功能，可根據用戶的行為和偏好，定制個性化的首頁，通過自動化算法推薦、人工干預和全局搜索功能，滿足用戶需要，讓用戶更快找到所需數據，節省時間和精力。同時，可提供用戶反饋和需求進行人工干預調整，更快更準地直達數據，讓數據找尋更加精準。

三企業級數據開放服務平臺應用推廣

“春潮行動”是按照《華夏銀行2021—2025年數字科技轉型行動方案》要求，為助力全行數字化轉型發展，落實“禹治工程”對數據應用的部署安排，開展面向全行的大數據專項行動。該行動聚焦數據應用人才培養、“數據魔方”運營、分行數據集市推廣、支持重點應用場景等方面。在“數據魔方”應用推廣過程中，華夏銀行始終堅持對齊“春潮行動”行動目標，重策略、強落實，真抓實干全面促進“數據魔方”日常使用；堅持數據導向、考核導向雙管齊下促進分行業務強落實，從而助力該平臺系統在用戶訪問、活躍度、自助產品研發及產品訪問量等多個方面得到極大的提升。截至2023年9月末，魔方用戶數32 768人，登陸人數11 823人，活躍人數6006人（占比20.02%）；建設了包括“個人業務速贏看板”“資產質量監測”“量子應用部落”等熱門業務場景，產品訪問量18.8萬次，其中分行自助發布報表、報告類產品1344個，產品訪問量7.68萬次。回顧推廣運營的整個歷程，堅持“人人會數據、人人懂業務”的原則，圍繞人才培養、資質考核、場景落地、團隊協作、運營效果等方面，通過強有力的運營布局，全面實現“有組織”“有培養”“有生態”“有激勵”的“四有”運營，為該平臺系統的成功應用推廣奠定了良好的基石，其中重點在如下領域形成了相應的經驗。

（一） 深挖業務需求

通過建設總、分行數據分析場景體系，按不同業務條線劃分運營管理，涵蓋產品分析、個人業務分析、對公業務分析、風險防控分析等場景，同時大力推廣北京分行、福州分行、南京分行、上海分行、濟南分行等主導實施的分行特色應用場景，從而深度挖潛全行業務需求。此外，激勵開展總分行間、業務條線間的產品分享、產品創新和技術創新工作，通力實現數據分析場景的全覆蓋。

（二）著力人才培養

著力培育“數字+科技+專業”二復合或三復合人才，啟動業務人員、數字化轉型相關崗位人員培訓和認證，科學組織制定全年“數據魔方”及數據分析人才的培訓工作安排，制定總分行培訓及數據分析大賽計劃方案，堅持以教促學，以練帶學，以考驗學，最終實現學以致用。通過這一體系全面落地數據人才培養，已實現員工報名參加“數據魔方”培訓占全行人數的14.38%，培訓學員資格認證持證人員3658人，覆蓋全行員工的12.19%，遠超預期目標。

（三）構建推廣運營體系

全面構建“數據魔方”推廣運營體系，上層組建“數據魔方”軍團，全面把握“數據魔方”戰略發展及業務推廣脈搏；推廣層創新成立“數據魔方”賦能官團隊，構建賦能官價值推廣體系，將全國業務分為四大片區，以競賽代替督導，營造數據分析“比、學、趕、超”的良好氛圍。積分激勵方面，設置運營積分制，在應用場景、培訓資質、運營效果、團隊協作完成質量上給予不同積分設置，激勵分行運營積極性。

四結語

數字經濟時代背景下，構建商業銀行企業級數據開放服務平臺，通過“創新引領、科技先行”的模式助力商業銀行數字化轉型能力的升級，已經成為各家銀行加速發展的必由之路。本文基于華夏銀行構建的“數據魔方”開放服務平臺，探討了構建商業銀行企業級數據開放服務體系的技術方案與可行路徑，以期為銀行業數字化轉型發展提供借鑒。