在大數據、人工智能、區塊鏈等新興技術的驅動下，各家銀行紛紛利用新技術制定數字轉型改革戰略，尋找差異化經營的可行模式。
民生銀行積極推進改革轉型，2018年在“民營企業的銀行、科技金融的銀行、綜合服務的銀行”戰略指導下，民生銀行從科技視角制定了“技術+數據”雙輪驅動的改革方案，全力打造以客戶為中心的數字化智能銀行，為廣大客戶提供科技+金融的綜合生態服務。
如何真正將“數據驅動”的這個輪子落地，扎扎實實地支撐民生銀行數字化改革轉型，是大數據建設需要攻克的難題。
我行數據體系演進經歷了三個階段：信息分散階段、數據倉庫階段和大數據平臺化階段，受到經營模式、組織架構、技術條件等諸多因素影響，不同階段在數據層面會表現出不同的應用模式：
1、信息分散階段
在早期經營模式直接，產品簡單，這個時期的數據應用主要體現在業務系統內的簡單數據統計報表，零碎化特質明顯，數據統計分散在獨立的系統中。
2、數據倉庫階段
隨著經營管理模式進一步細化，加上事業部混合經營的組織架構調整，產品系統逐步增多，形成復雜的產品矩陣，在管理端，需要通過集中整合多個系統的業務經營數據來到達對全局經營效果的跟蹤以及結構調整的決策支撐，在數據上出現數據集中建設的必然性，技術面上表現為數據倉庫實現核心業務產品系統的數據大集中，應用上形成了具備體系化和平臺化特質的數據統計報表、經營管理駕駛艙等能力平臺。
3、大數據平臺化階段
隨著社會和技術進一步發展，銀行業的經營模式同質化特質越來越重，各家銀行努力探索差異化經營發展的模式，這個階段如何圍繞客戶為中心的數據驅動成了各家深入耕耘的模式。集技術與理念的數據中臺新模式，承擔起這個階段的使命走上了數據的舞臺，為數據驅動業務奠定基礎。
二、數據中臺意義
“中臺概念”早期是由美軍的作戰體系演化而來的，技術上說的“中臺”主要是指學習這種高效、靈活和強大的指揮作戰體系。國內阿里巴巴約2017年左右對外率先提出數據中臺的概念，在技術層面指通過數據技術統一標準和口徑，對全域數據進行采集、計算、存儲、加工和服務。
數據中臺把數據統一之后，形成標準數據，形成數據資產層，進而為業務層和決策層提供高效服務，包括模型服務、算法服務，以及數據產品。這些服務和產品是企業業務和數據的沉淀，通過數據中臺統一服務管理與云化資源部署，降低數據重復性建設、減少煙囪式建設成本。
▲ 圖2 科技金融銀行的啞鈴型新模式
銀行業的數據中臺建設，在前臺業務系統和后臺數據系統之間構建了一條數據和能力的通道，為前臺的業務團隊、客戶經理、財富顧問與后臺的數據專家、算法模型專家、人工智能專家的工作銜接形成一條強有力的支撐紐帶，業務團隊專注于產品的具體邏輯與業務管理流程，數據專家專注于加速從數據到價值的過程，提高對業務的響應能力。這樣一個快速通道、紐帶，為商業銀行的數據體系注入了新的活力。
1、模式創新
改變數據后臺交付模式，形成以橫向平臺加縱向業務領域的模式形成矩陣式交付組織結構，對各領域打造數據產品，以產品化模式輸出數據能力，為“Open Bank”理念積累數據產品內容。
2、降本增效
將業務策略作為應用場景沉淀到數據中臺，VPS，通過人工智能模型應用，解放操作崗，審批崗，流程崗等人力工作。
3、服務方式創新
口徑統一，實現標準化的數據服務內容和數據服務模式。
數據中臺自身和業務結合緊密度高，結合現階段金融業務經營的迫切訴求，在戰略上對數據中臺建設從技術平臺和數據交付內容兩個層面制定如下圖的建設目標。
