“大中台”实现“数据驱动”，消金行业先试先行

2019年，“中台”成为众多机构数字化转型绕不过去的话题，也成为持牌消费金融机构打通数据壁垒，实现数据资产化，落实“数据驱动”的关键一步。

中台这一概念，来源于阿里巴巴提出的企业架构战略转型思路—“大中台、小前台”。

2015年12月，阿里巴巴宣布全面启动“中台”战略，构建符合大数据时代的“大中台、小前台”组织机制和业务机制。

随着阿里巴巴“中台”战略的不断推进，包括腾讯、美团、字节跳动与京东等互联网公司都开始进行中台建设。

值得一提的是，中台这一概念，无疑是受到芬兰Supercell移动游戏公司的启发。

该公司之所以被称为“全球最会赚钱的明星游戏公司”，就在于采用了一种“倒三角”式组织架构，一线员工提出的创新议案通过后，可以得到强大的后端开发和设计资源支持，确保创意迅速落地，也不会浪费开发资源。

换言之，中台的关键在于数据、资源和产品的共享，统一提供产品技术和运营数据能力。

实际上，中台的出现，与企业发展中暴露出来的前后台矛盾密不可分。

以往，企业会选择搭建前台+后台的企业架构。前台面向用户，后台负责业务支持。当企业规模逐渐扩大，前台与后台之间的矛盾就会变得复杂起来。

不同前台对应不同用户，需要快速响应用户需求。而后台在业务支撑方面显得力不从心，与前台“快速”、“创新”的特点不相适应。在这样的情况下，中台应运而生。

▲来源：长江证券

通过抽取臃肿不堪的前台的通用业务能力、后台中频繁变化或经常使用的业务能力，中台在为前后台“瘦身”的同时，也支持前台快速组合和灵活调整，显著降低变更成本。

当中台的这一优势被普遍承认并接受后，众多持牌消费金融机构开始参照中台的架构进行转型。

对于中台架构来说，消费金融领域有其特殊性。

一是消费市场环境变幻莫测，监管政策客观上对消费金融机构组织架构的灵活性提出更高要求，能够快速迭代、安全可靠。

二是在商业银行金融业务用户群体基础上，消费金融领域所面临的C端用户更为下沉，与之伴随的还款风险有所上升。

从以上两方面出发，持牌消费金融平台开展的中台转型，既要在业务上实现产品快速更新换代，不断提升获客和用户运营能力，又要在数据上打通壁垒，真正发挥数据价值，实现数据与用户的闭环发展。

对于中台的价值，腾讯联合创始人张志东曾表示，在 ABC 时代，因为数据中台建设的缺课蛮多，除了在技术上会造成许多重复发明轮子的现象，在大数据的应用上也带来很重的数据墙和组织墙的问题。

因此，如何通过数据中心的建设，汇聚企业的内部数据、公开数据、线上数据和线下数据，考验着持牌消费金融机构开展数字化转型的能力。特别是随着消费金融行业政策红利与市场红利消失，借助数据中心的数据运营能力能够实现新用户的精准获取，存量用户的差异化营销与风控模型的丰富。

从公开资料来看，兴业消费金融、中邮消费金融、360金融与马上消费金融都在大中台建设实践中成果颇丰。

据了解，兴业消费金融公司曾在前端借助互联网门户、社区银行自助贷款机（VCM）获客，在中台通过整合第三方机构数据，构建自动化审查审批体系。

中邮消费金融则基于业务中台沉淀的数据模型和大数据技术构建数据中台，通过决策中心反哺业务中台，实现了利用数据来驱动风控模型的快速迭代、实时交易反欺诈，以及前端页面的个性化、精准营销。

此外，中邮消费金融还通过决策中心拉通数据中台和业务中台，实现数据植入业务，支撑营销、风险和营运环节，实现数据驱动前端界面个性化展示、全流程风控模型迭代、贷后催收智能化策略等。

360金融则基于成熟的Hadoop大数据技术生态，建立具有强大的大数据计算能力的360数据中台。

360金融一方面自主研发360金融PAI，BI工具平台，提供AI数据探索到应用的一站式服务，实现数据管理闭环，另一方面研发动态秘钥加密技术，对金融敏感数据进行全生命周期的安全加密存储，从数据源、传输、数仓存储，全过程加密。

而马上消费金融的数据中台架构，由基于自建金融云搭建的底层基础设施，数据中台的多个子平台，服务的上层业务前台子系统组成。

其业务前台系统包括智能BI报表、精准营销、交叉销售、实时审批、反欺诈风控、财务核算、征信报送等数十个业务系统。各条业务线产生的数据，经过统一汇总、清洗、加工后，可按主体域对数据划分，形成各个数据集市，服务于各个业务部门，数据资产按统一标准、统一规范、统一建模来进行综合管理。

此外，马上金融的数据中台通过可视化、拖拽方式就能方便快捷的接入实时、离线数据，实时计算延迟能控制在毫秒级，离线计算每天可支撑数万个任务的跑批，能够提供结构化、非结构化、图片、文本、语音等多种不同的数据存储，能够提供统一的数据资产管理能力。

目前，马上金融数据中台的业务价值正在效率、决策、风控、成本四方面有了充分体现。

在镭射财经看来，数据需求差异显著，数据实时加工、离线加工、异构数据交换、数据推送服务、可视化数据报表、数据服务接口、人工智能支持等多样化的需求，对数据开发提出了不同要求。更重要的是，消费金融机构对数据实时性、准确性、一致性、安全性等要求都非常高。

正因如此，在未来的消费金融行业，能够成功实现”数据驱动“，构建起业务中台与数据中台闭环发展的”大中台“的公司，才能快速挖掘、响应用户需求，显著提高企业效率与能力，打造自身核心竞争力。

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