本报记者宋珏遐

通讯员王颐浩

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“借鉴省政府的‘浙政钉’，我们与服务商合作，基于专属钉钉搭建了数字化协同平台。目前试运行下来，包括内部沟通、会议、文档等功能都很好用；并且为兼顾数据安全和成本投入，我们采取了混合部署的模式，即系统用云端的能力，而数据是私有化的，这既保障了安全性和相对低投入，版本迭代也能及时跟进。”对于新上线的数字化协同平台，杭州联合银行信息科技部总经理蒋蓬告诉《金融时报》记者，“因为浙江农商联合银行丰收数据云项目搭建好了底座，并且我们也在去年正式开始了迁移工作，协同办公平台的混合部署模式才得以成形。”

浙江农商联合银行（以下简称“省行”）对丰收数据云平台的定义是，以云计算和虚拟化技术为资源底座，以全面的数据服务能力为核心，以多租户方式兼顾统筹管理和个性化服务为宗旨，集资源、数据、产品、应用及解决方案为一体，实现开发、测试、生产统一管理的企业级云平台。以专业人士看来，银行“上云”并不等于银行业务系统的“互联网化”或者“公有云化”，更多的是银行多类业务的平台化、标准化管理。丰收数据云也不止于帮助混合部署的办公平台更顺畅落地，在普惠金融市场竞争日益加剧的今天，省行探索通过推动全省农信系统“上云”，来最大限度减轻行社管理和竞争压力，释放并提升行社的生产力和创造力，在此过程中也将改变省县两级之间的互联互通和协作模式。

共性统建：为行社减压释负

省行在较大程度上化解了省内农信机构在数字化转型中的两难选择，通过充分发挥大平台和技术高地带来的软硬件资源、人才资源、数据服务资源、产品资源等优势力量，以相对低成本有效满足了辖内行社的数字化发展需求。

“我们最初的想法更倾向于建设一个数据仓库，以此来平替全省各行社的数仓。”浙江农商联合银行大数据室经理孙志成告诉记者。事实上，丰收数据云立项是在2019年，2020年10月正式启动前，省行进行了为期一年多的走访和调研。“从我们掌握的情况看，原有方式最显而易见的问题是投入成本高。相较于行社各自采购，省行集约式建设的成本一定是更低的。”

较显著的成本节约体现在机房建设运营方面。“目前，行社可以选择自建机房或向省行租用虚拟机，自建机房的话设备每5年就要进行一次更新换代。我们测算下来，全部系统上到省级平台且长期稳定运行下来，仅机房建设运营成本就可以降低三到四成。”据浙江农商数科公司智能数据部经理许昆龙介绍，节约成本中既有IT设备资源成本，也包括机房人力成本的节省。在自建机房的情况下，每家行社至少有一个人要完全投入机房运维，并且无论行社大小都需要符合一定的监管要求，这对于体量小或科技弱的行社而言压力是很大的。如今基于数据云平台，机房基础设施租用及相关网络安全服务可以实现一键申请，之前运维消耗的人力可以被释放到业务场景的研发工作中。

杭州联合银行是目前已确定系统整体迁移“上云”的10余家行社之一。作为浙江农信系统中资产规模最大、也是金融科技较为领先的行社，杭州联合银行依托省行平台“上云”具有较强的示范效用。“从我们行的具体情况看，金融科技部门的运营压力更多源于系统架构老旧。”据蒋蓬描述，“之前为了实现短平快建设，我们行系统是‘烟囱式’搭建，就是一个个地引入系统但并未考虑其互联性。”这种方式开始的效果立竿见影，也是很多中小银行选择的方式，但随着银行信息化不断深入、架构越来越复杂、行内系统间相互访问频繁以及越来越多经营管理决策需要数据支撑，银行的系统建设和改造难度也越来越大，“一方面随着信息化程度加深，我们人均管理的系统太多，且产品化引入的系统后期较难维护和改造；另一方面，系统间数据交互越来越多，功能组件重复性较大，且系统间关联调用更趋复杂，运维压力越来越大。”这样的运行压力促使杭州联合银行做出改变——依托省行平台，杭州联合银行“上云”并非纯粹的系统平迁，而是在对系统改造升级基础上进行迁移，使行内系统架构能够适应大数据、云计算发展趋势。“计划通过这次‘上云’搭建中台体系，形成数据层、组件层、应用层等，可以更好地实现数据共享、系统架构优化和敏捷开发运维。今后新系统建设或引入，需要根据行内系统架构进行改造。”

当然，压力不仅来自行内运营，还有净息差收窄、金融科技发展迅猛导致农商银行正在面临的数字化转型的两难选择。

2016年，银保监会要求银行业2020年面向互联网场景的重要信息系统必须全部迁移至云计算架构平台，其他系统迁移比例不低于60%。彼时，大行和股份行已开始布局“上云”，如今头部银行已基本完成建设。近期，阿里巴巴集团副总裁刘伟光撰文提到，云上提供的服务不仅可以替代传统的计算、存储、网络、数据库等原子型产品技术，还能够为业务创新提供更加便捷的新型服务、算力资源、生态资源等。如果再叠加大行在场景、业务结构、数据沉淀方面的天然优势，在长尾市场中，中小银行竞争力可能进一步被削弱。但同时，资金投入又是其数字化转型过程中不得不顾及的因素。杭州联合银行此前本计划自行“上云”。根据2021年年报，该行（仅本级）实现营收81.28亿元，同比增长23.09%；实现净利润25.57亿元，同比增18.7%；不良贷款率为0.84%，业绩不逊于上市银行；同时，该行的金融科技投入近年来也是快速增长，仅本级（不含主发起村镇银行投入）软件开发这块，就从2019年的1800多万元增长到2021年的4300多万元，增幅138.9%，行内科技人员数量近几年也翻番。但即使对于这样一家在农商银行中资产规模位居前列、业绩突出且金融科技力量较强的机构，自行“上云”也只是“勉强可以支撑”，对于多数正承受净息差收窄影响的农商银行就更吃力了。从这个角度看，省行在较大程度上化解了省内农信机构在数字化转型中的两难选择，通过充分发挥大平台和技术高地带来的软硬件资源、人才资源、数据服务资源、产品资源等优势力量，以相对低成本有效满足了辖内行社的数字化发展需求。

开放包容：重构省县交互协作方式

基于丰收数据云的四层功能架构，省行一方面希望能够贯彻落实共性与个性相结合的系统设计理念，探索形成具有农信特色的省县协作模式，让行社在更多参与产品开发的基础上有效融入一线经验与感知；另一方面，也在探索提升系统内的数据信息共享效率。

与杭州联合银行不同，瑞丰银行依托省行平台“上云”主要是对本行数仓进行迁移。该行董事会秘书兼金融科技部总经理吴光伟对本行“上云”路径选择给出这样的描述，“数仓类似于‘地基’，我们考虑是把最重要、难度最大的优先迁移，再去搭建应用就更为灵活了。”据吴光伟介绍，除了数仓迁移，瑞丰银行也将运用到丰收数据云的一些新特性，使其业务平台能够与省行系统形成一定交互。

据了解，丰收数据云项目的功能架构分为四层。基座也是基础设施层（IaaS）为行社提供可统一调度管理的虚拟机服务，以实现机房基础设施的集约管理。其上是基础平台工具层（PaaS），通过集成应用开发过程所需的各类先进平台，为行社提供软件开发-测试-上线的全流程支持，同时运用敏捷化开发方式加快各行社应用构建的效率。再向上是标准化数据应用服务层（SaaS），其中包括为便于行社应用开发进行的统一服务，由省行统建共性平台及模板，行社个性化二次开发，丰富、多类型标准平台与模板供行社自由选择，加快需求响应速度，降低开发工作量。最上面一层是定制化数据应用服务层（DaaS），用于提供个性化定制服务和解决方案，数字普惠大脑即构建在这一层。

“基于这样的功能架构，我们一方面希望能够贯彻落实共性与个性相结合的系统设计理念，探索形成具有农信特色的省县协作模式，让行社在更多参与产品开发的基础上有效融入一线经验与感知；另一方面，也在探索提升系统内的数据信息共享效率。”许昆龙告诉记者，后者中比较重要的一点是省县之间实时数据应用的从无到有。“农信机构的核心业务系统都在省行（或省联社）。我们自己建设运行管理系统，而我们的管理系统过去与省行之间无法打通接口。相当于他们只能把数据t+1给我们，我们据此做管理分析。”蒋蓬同记者描述了之前的情况——省行在凌晨把前一天的数据给到行社，行社跑批后再报送给相关负责人。“这种情况下我们只能做简单的分析工作。‘上云’后，省行开通系统接口，相关数据就能实现省、县行之间的实时交互，我们的能动性就更大，也能够提升客户的体验感。”例如目前由于系统还未打通，杭州联合银行的公众号仍不具备动账查询等功能，客户必须同时关注省行的公众号；而一旦打通了，客户信息查询的体验就会更好。而从省行了解的情况看，实时数据应用在“开门红”等营销活动和风险管理工作中的需求也很旺盛。

除了行内数据，对于浙江农信业务开展而言，比较重要的数据还包括政务、社保、税务、金融等多源多模态公共数据。“行社系统上云部署后，将有效解决行社现有系统相对独立、无法与省行生产系统连通、自建系统无法充分利用省行系统数据服务能力的‘数据孤岛’问题。部署于数据云上的行社系统可通过开放互联平台，实现与省行相关系统的互联互通。”许昆龙表示，通过云服务的方式打造省级数据共享通道，可以实现省市县的数据联通，各行社业务开展因此有了更多数据资源支撑；在这样的联通模式下，省行和行社可以分别更专注于统一来源和个性化数据资源的开发与运用，这也更有利于各自优势的发挥。

此外，对云上服务进行合理定价以此形成系统内自给自足的运作模式，也是省县之间交互协作模式的重要基础。许昆龙告诉记者，从项目启动，省行就有意识推动市场化运行，“这需要持续不断地投入，到目前，我们对不同类型的服务也已形成了差异化的定价方式，除了虚拟主机采用租用方式外，一些数据库或中间件采用成本分摊方式，基于SaaS层的服务主要是按流量定价，还有一些个性化应用开发我们则会以研发成本为依据测算。”

能力集成：助力释放行社活力

在减轻了较多系统运营压力的基础上，杭州联合银行和瑞丰银行采取了培育“业务+技术”复合型人才或探索敏捷迭代模式等举措，以更好地将省行推进的数字化转型与机构自身战略相结合。

“数据要素价值化的生产是一个持续的工作。一方面业务在发展，另一方面技术在推动，两者不断作用，要求我们要不断推进数据要素的价值挖掘。不管是将行外数据转换成新的信用评价维度，还是依托客户经理走访调研不断完善客户画像，我们要做的是通过提供更顺畅的应用系统和更有效的决策工具，通过减少人力消耗、提升效率，尽可能激发业务端的活力，提高服务精准度。”据浙江农商数科公司智能数据部副经理叶景畅介绍，数字普惠大脑中的智慧决策体系可以协助将业务规则从系统中解耦，提供智能决策模型，降低客户多维风险，提高营销精准度，协助业务做出最佳的决策。目前已应用在风险类、营销类、反欺诈类、评分评级类等163个业务模块中，可用决策指标总量3500余个。它改变了以往业务部门提出需求、科技部门取数后再进行分析等带来的时效性低、不同部门之间缺乏沟通的弊端，通过基于数据云提供了封闭式的分析环境并直接对接数仓，在保障数据安全的情况下提供真实的生产数据用于数据分析，同时集成案例分享等多种功能，最大程度为业务决策提供高效的分析环境。

在此基础上，省行充分尊重行社自主决策的优先级。以贷款利率定价为例，据相关业务负责人介绍，农信机构贷款定价本身包括3方面，一是行社的资金成本，涵盖了行社运营情况和地方信用环境等因素；二是客户风险定价，即综合了客户信用、经营情况、提供可抵押资产等因素后的风险溢价；第三方面被称为“客户关系利率”，例如针对一些忠诚客户或处于地方重点发展产业中的主体，行社可能会在协商一致的前提下给予一定利率优惠。从记者了解情况看，目前大部分农村中小银行仍采用给予不同行业或使用不同担保方式主体以不同利率定价区间的方式。“我们基于技术迭代和动态数据给出精准定价；与此同时，行社仍可以在模型之上叠加‘专家规则’，即结合经验判断和差异化政策措施进行定价调整，以此将精准的模型结果与一线经验优势进行了较好地融合。”

更多的活力释放体现在人的层面。在减轻了较多系统运营压力的基础上，杭州联合银行和瑞丰银行都采取了培育“业务+技术”复合型人才的举措。具体而言，是将具有信息技术背景的科技人才放到业务条线上，充当业务与科技部门沟通的桥梁，以此增强两方的互补与融合，以此推动更多产品线上化。例如杭州联合银行消金事业部的方琪就是从科技部门到业务条线的复合型人才。不同于传统消费贷更多聚焦于对贷款主体公积金信息的分析，由他参与涉及的线上消费贷产品对包括公积金、社保、房产、个税信息、征信等信息进行了全面、详尽的分析，不仅市场占有率高，用信率也很突出，显现出该行在业务线上化过程中产品设计、迭代的竞争力。

依托技术迭代，瑞丰银行则更关注全行上下理念的转变。据吴光伟介绍，在数据加持下，该行目前在推动客户经理的精准拜访，“就是在拜访客户前，客户经理需要对客户的所有的已知信息进行分析、掌握。这种理念转型一开始的难度较大，因为即使基于数据信息，客户经理的走访也不是个个都有效。但从长期观察来看，按照名单和已知信息走访，服务精准度和效率都会大幅提升。”与此同时，瑞丰银行还在探索部落式的敏捷迭代模式，即通过不同的策略组合，不断挖掘客户触点和价值，不断提升客户黏性。

不过，系统内不同行社在“上云”方面的进度仍有差别。丰收数据云项目的目标之一是降低行社间金融科技发展的不均衡性，云上服务也为这一目标提供了支撑。对此，省行目前的计划是一方面，根据行社特点、上云路径等，重点主抓十余家标杆行社的上云工作，把典型案例和标杆打造出来；另一方面，与行社工作人员组成联合迁移团队，在辅助他们迁移的同时，通过一系列培训帮助行社更好了解新的平台和生态，以每家行社的意愿和需求为优先推动全省农信系统数字化转型。浙江农信的数字化转型仍在探索中向前推进。

（文章来源：金融时报）

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