肖泱：数据能力建设，赋能融资租赁公司数字化转型

原创肖泱全球租赁业竞争力论坛
来源：全球租赁业竞争力论坛
作者：中关村科技租赁 肖泱（竞争力论坛特约研究员）

进入2022年，金融行业数字化转型进一步加速，数据已成为金融业的核心资产和竞争力。2022年1月10日，银保监会发布了《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》（以下简称“指导意见”），在机制、方法等方面对银行业保险业数字化转型予以规范和指导。数据能力作为金融机构数字化转型的重要能力支撑，指引对数据能力建设也提出指导意见，包含健全数据治理体系、增强数据管理能力、加强数据质量控制、提高数据应用能力四大方面。由此可见，数据能力已成为企业数字化转型的核心能力之一。

1、数据能力建设的背景及重要性

企业在业务发展及信息化建设过程中，通过各类信息系统将产生大量的结构化、非结构化数据，此外还接入大量外部数据，形成内外部各类数据的积累。在数字化转型过程中，如何管好、用好数据，已成为企业的一项必不可少的基础能力。数据能力是企业对数据管理各个方面能力的综合体现，企业能否顺利完成数字化转型的关键因素也在于企业的数据能力。

当前，企业数字化转型正如火如荼地进行着，企业数字化转型初期的核心是通过数据能力的建设，打通经营、管理、运营等各个维度，实现企业由内到外的数字化，让数据在各业务终端实现高效赋能。就如业务能力、财务能力、人力资源能力一样，数据能力已经逐渐成为企业的核心能力之一，并成为企业数字化转型必修的内功。

2、数据能力建设的官方指引

为全面提升金融业数据管理和应用水平，2021年初，央行印发《金融业数据能力建设指引》，《指引》明确了金融业数据工作的基本原则，从数据战略、数据治理、数据架构、数据规范、数据保护、数据质量、数据应用、数据生存周期管理等方面划分了8个能力域和29个对应能力项（见下表），提出了每个能力项的建设目标和思路，为金融机构开展金融数据工作提供全面指导。

表1：能力域及能力项表

3、 融资租赁公司数据能力建设的常见问题

参考《金融业数据能力建设指引》中的能力域和能力项，对于融资租赁公司来说，普遍存在的数据能力问题有：

（1）► 数据架构问题：缺乏整体数据架构规划，数据散落在各个业务系统中，没有构建数据模型进行有效整合，形成竖井式架构，造成多个信息孤岛，较难支撑未来共享性应用。

（2）►  数据标准问题：缺少统一的基础数据标准和指标标准，造成统计口径不统一，同时系统开发也缺乏标准指导，从源头上难以管控数据质量。

（3）► 数据质量问题：业财数据不一致，准确性较差，且缺乏数据质量问题整改机制，导致经营类和财务类、监管类等报表出具仍在线下手工统计。

（4）►  数据应用能力不足：由于业务并未全部线上化，且缺乏数据共享机制，导致不能有效搭建数据应用。再加上业务部门对于数据分析、挖掘的理解程度不高，业务层面需求未能充分的转化为数据应用需求。同时也缺乏数据分析人才，以及相关数据挖掘、分析的技术工具。

4、关于融资租赁公司数据能力建设的系统性思考

当前，越来越多的融资租赁公司意识到数字化转型的重要性，并将数字化提到战略高度。数据作为数字化转型的重要基础，如何用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新，实现卓越运营，造就一个数字化的企业，将是融资租赁公司数字化转型的方向。因此，在开展数字化转型的初期，建设数据能力将作为重点任务之一。如何建设数据能力，笔者将以具备稳定信息化基础的中小型融资租赁公司为例，从框架、思路、路径三个层面进行深入分析。

 ► 4.1 建设框架

数据能力建设整体框架聚焦“战略指导、组织机制、专项能力、技术支撑”四层建设，为企业数字化转型提供稳定数据保障基础。实现通过数据驱动价值创造，催生新产品、新业务、新模式，提高数据分析对实时业务应用、风险监测、管理决策的支持能力。

战略层以数据战略为指导，以健全数据治理体系、打造核心数据资产、持续赋能价值创造为目标；机制层以建立组织、制度、流程为核心，培养全员数据思维，并通过监督考核进行有效落地；能力层以数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用六大能力为主线，进行专项数据能力的建设；技术层以搭建基础数据平台和数据资产管理平台作为数据能力的技术支撑。

图1：融资租赁公司数据能力建设框架

 ► 4.2 建设思路

数据能力建设核心思路为“规、建、治、用、营”，即定规划、建平台、治数据、强应用、推运营，逐步实现业务数据化、数据资产化、数据业务化。

（1）数字化规划先行，制定数字化战略

数字化转型是一个体系化的长期工程，涉及面广、设计复杂、执行难度大。因此，有必要一开始进行数字化转型规划，从战略层面思考数字化未来的目标和路径，制定数字化战略，并对其业务战略。从而统一思路，统筹规划，系统性地进行数据能力的建设。

其中，数据架构的设计要基于业务架构，通常企业在规划过程中设计数据架构的主要工作步骤为：分析业务流程和业务活动用到的数据；定义和划分数据主题域和数据实体；设计概念数据模型；分析数据与应用功能直接的创建和使用关系，建立数据分布；规划相关的数据标准和规范框架。

图2：数字化转型顶层设计框架

（2）搭建基础数据平台，探索平台应用能力

数据平台作为数据能力的载体，建设包括数据采集、数据存储及建模、数据调度、数据分发、统一报表平台应用，实现数据的采集、存储、标准化、整合，为数据能力建设夯实基础。搭建数据平台的同时要根据应用架构规划完善或新建应用系统，并试点用户数据共享与基础报表查询应用。

（3）夯实数据基础，推进服务与应用建设

基于基础数据平台的搭建，进行数据治理体系的构建，重点建设数据治理组织、制度、流程，以及落地数据资产管理平台的数据标准管理、数据质量管理、元数据管理三大模块进行全面数据治理。通过制定数据标准，落标于源系统从而提高数据质量。同时进一步建设基础分析能力，如指标分析，继续探索实时分析与应用场景。

（4）完善应用体系，提升平台应用能力

对营销管理、渠道管理、风险管理、合同管理、财务管理、监管报送等方面进行应用体系的完善，培养业务侧对数据的应用能力。基础分析层面进一步搭建指标体系，增强综合分析应用能力，使得数据真正用起来，并用数据提升管理精细度。

（5）建立数据运营体系，持续优化平台能力

建立数据资产运营体系，包含数据产品服务体系、数据运营考核体系、数据运营安全体系等，为数据能力建设提供长效保障。通过数据运营体系协调所有数据消费者的需求，打通数据运营与数据服务的壁垒。同时与数据的设计开发、数据应用流程深度融合，打通查数、懂数、用数一条链，降低数据资产使用门槛。并将数据需求阶段、开发与测试阶段、部署与IT系统建设阶段全流程融合，减少重复或不一致需求、重复开发等情况。并持续迭代数据采集能力、数据治理能力、数据分析能力、数据应用能力、数据共享服务能力、数据安全能力。

 ► 4.3 建设路径

建设路径从启动数字化规划开始，按架构蓝图搭建基础数据平台并完善周边应用，进而构建数据治理体系，以此推动数据共享应用，形成有效数据资产，最终建立数据资产运营体系并推动持续运营。

（1）开展数字化转型顶层设计

基于战略目标，公司一把手牵头，自上而下制定数字化转型战略，并从业务、财务、系统、管理、数据等多个方面进行现状梳理，明确业务架构、数据架构、应用架构、技术架构，数字化组织管理体系、数字化实施路径和保障措施，形成企业的数字化规划方案，引领公司的数字化转型。

（2）搭建基础数据平台

全部业务数据化是搭建完整数据架构的前提，基于数字化转型顶层设计中的数据及应用架构蓝图，逐步实现全面的业务数据化。数据平台的采集、存储设计应结合各已建应用系统元数据现状，进行数据仓库和数据应用技术体系架构的详细设计。根据评审后的详细设计，进行数据采集、存储与应用开发、部署和测试运维等。通过调研进一步明确业务报表需求，搭建统一报表查询平台应用，形成供基础报表平台应用的数据集市。

（3）构建数据治理体系

数据平台与统一报表查询平台的搭建，使得企业有了数据能力的技术底座。在此基础上，需系统性进行数据治理，其目的是通过治理业务来提升数据质量，让数据准起来，进一步发挥数据价值。为构建有效的数据治理体系，应以数据认责体系为抓手，从企业级数据治理组织、制度、流程，以及数据标准、数据质量等各个领域，全面推动数据治理体系建设，提升数据的可用性、易用性，逐步实现数据资产化。

具体路径可以以“建组织、定标准、理流程、搭平台、成文化”为建设思路，财务数据治理为切入点，进行数据治理体系的构建及数据资产管理平台的落地，提升并持续监控数据质量。形成企业数据资产目录，并向业务部门发布，以便业务部门提出更明确的基于数据的应用需求。

（4）推进数据共享应用

首先，在数据服务方面，通过ESB企业服务总线及API服务的搭建，实现数据互联互通，形成完善的数据安全、脱敏、共享机制，具备体系化的数据共享接口。然后，从全局的角度，对数据应用方向、应用场景进行设计，并结合内部指标体系的搭建，构建业务、风控、财务等领域的数据应用，同时建立内部数据共享机制。最后建立管理驾驶舱，实现穿透式管理，通过数据实时穿透，结合可视化技术，管理层随时掌握企业经营、财务等指标数据，从而更有效的进行决策。

（5）持续数据资产运营

通过数据共享应用的开放赋能，逐步建立数据运营体系，让业务及非业务人员，由原来的被动接受数据服务，转变成具备能主动找到数据、分析数据、使用数据的能力。比如财务人员结合经济增加值（EVA）分析体系、盈利质量分析体系，与数据开发人员搭建智能化管理会计应用，赋能于业务。将数据智能、数据驱动、数据运营体系有效地通过企业的数据资产进行统一的支持服务，打通数据孤岛，从根本上解决数据应用不佳等问题，最终实现数据业务化，让数据反哺业务，最终释放数据价值，完成数据价值的运营闭环，并构建企业完整的数据生态。

5、结语

企业的数据能力建设不止是技术层面搭建数据平台、数据资产管理平台这么简单，更重要的是配套组织人才建设和管理体系建设。同时数据能力建设是一项需要持续改进、提升的工作，得以支撑数据像血液一样供给于组织的各层级、各业务终端，从而实现用数据驱动业务的运营、决策以及创新，进而打造数据驱动型组织，形成企业数据文化，助推融资租赁公司数字化转型。

参考文献

[1] 用友平台与数据智能团队.《一本书讲透数据治理》[M].机械工业出版社，2022.

[2] 王松奇.《银行数字化转型路径与策略》[M].机械工业出版社，2021.