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新技术涌现,金融业如何从数据管理中掘金

第一财经 2022-08-01 11:29:12 听新闻

作者:杜啸争    责编:任绍敏

大力进行IT系统创新成为银行业务发展的新引擎。

2020年4月,中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,将数据与土地、劳动力、资本、技术并称为五种要素,数据第一次作为生产要素正式提出。

在数据资产快速发展的背景下,需要统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方向。数据资产管理涌现出新模式,数据资产管理新技术也层出不穷。

我国金融业的数据管理已有二十余年的发展历史,企业IT的投入增长越来越快。2021年各家银行的财报显示,银行在IT人员和成本投入的增速加快,大力进行IT系统的创新已经成为银行业务发展的新引擎。

推进数据资产管理需重视三大技术领域

中电金信认为,数据资产管理应重点关注如下几个技术领域:

首先,Data Fabric是未来5~10年数据架构的热点和方向。Data Fabric是一种数据架构设计理念,作为数据和连接过程的综合层,其主要功能是把正确的数据、在正确的时间、传送给正确的人。通过Data Fabric,对的人可以从对的地点、在对的时间、获取对的数据。这个架构可以引导数据平台进行自我进化和完善,最终实现敏捷的数据服务模式,有很强的实践借鉴意义。

其次,主动元数据管理(Active Metadata Management)将是数据平台自我进化的基础。主动元数据管理与Data Fabric密不可分,是实现Data Fabric的重要技术。Data Fabric需要实时掌控最新的数据目录,通过主动元数据管理技术实时获取最新的元数据,并按照使用者的需求虚拟地调取元数据信息。这些都需要通过主动元数据管理技术与各个源系统进行实时交互,实时抓取各个源系统的元数据信息,形成数据目录和数据使用习惯线索,最终协助数据平台进行自我升级。

再次,实现数据时代与隐私安全共舞,隐私计算是答案。隐私计算是在数据相互保密的前提下,使多个未达成互信的主体进行高效数据融和计算,并且不会造成原始数据外泄,实现数据的可用不可见。这会有力地盘活各方面沉睡的数据资源,使数据变得更有价值。隐私计算涉及机器学习、分布式机器学习、密码学、安全多方计算以及联邦学习等多种不同技术,是数据开放的重要技术保障。

金融业数据管理业务适配

2021年12月和2022年1月,中国人民银行与银保监会相继发布了《金融科技发展规划(2022~2025年)》《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》,指导金融机构数字化转型。

中电金信认为,金融业数据管理市场呈现两大趋势。

一方面,大型银行相继成立数据管理部向利润中心转变

各大型银行今年初纷纷调整了组织架构,尤其是科技条线的调整。很多银行将数据相关的部门独立出来成立单独的数据管理部,主要负责数据资产管理、数据管理、数据分析、数据应用的推广等,在组织层面保证了数据管理能够打通全行数据,数据管理部门从一个成本中心逐步往利润中心转变。随着数据要素市场立法逐步完善,数据成为资产已经不是一个遥远的梦。

另一方面,湖仓一体架构成为新一轮数据平台架构升级的热点

随着2019年工行Teradata平台下架,国内银行开始新一轮国产化升级。随着数据量不断加大和应用场景的不断丰富,原有传统的MPP架构数据库不能完全满足银行的数据存储和加工需求。银行从原来的ODS、数据仓库,再到大数据平台,逐步演化为湖仓一体(数据湖+数据仓库)架构。湖仓一体架构既能解决银行大数据量存储、数据的快速接入和接出问题,又能保证复杂加工逻辑的处理效率和应用访问的效率,是目前银行最理想的数据平台架构。

以金融机构的需求为例,从数据库开始,数据存储、调用及分析的生产力工具或平台每个阶段的数据管理方式各有特点,数据中台则完美匹配了业务和数据间协作的需求。

随着数据生产要素市场的进一步推进,金融机构将会加快数据资产管理的步伐,数据资产化则会助力金融机构寻找新的业务增长点。

(作者系中电金信商业分析事业部总经理)

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