【專訪】IBM副總裁、高級合伙人、IBM咨詢中國區金融行業總經理范斌：構建全新企業級架構，推動銀行業

技術的不斷變革，推動了銀行業的數字化演變。在Bank4.0時代，隨著平臺經濟、生態經濟等新經濟模式迅速崛起，以及“ABCDMIX”（人工智能、區塊鏈、云計算、大數據、移動互聯、物聯網、5G以及量子計算等）創新型技術手段的進一步發展與普及，銀行業進入了“數字化重塑”階段，如何借助技術實現金融服務數智化、場景化，成為銀行發展的重要課題。

IBM副總裁、高級合伙人、IBM咨詢中國區金融行業總經理范斌在接受《財資中國》專訪時指出，銀行需要構建全新的企業級架構，借鑒“極致數字化”理念，加速推進數字化轉型，實現業務服務能力升級。

重塑企業級架構，推動銀行業務數字轉型 對公業務是商業銀行的主要資產、營業收入和凈利潤來源之一。伴隨著金融科技的進一步迭代升級，銀行對公業務迎來創新突破。對公業務因自身設計流程復雜，數字化難度也較零售業務大，而重塑企業架構以及追求“極致數字化”將成為推動金融服務數字化轉型的必由之路。范斌認為對公業務數字化發展過程中面臨諸多挑戰。第一，最大的壁壘就是銀行對公服務的客戶數字化程度與銀行對等，導致無法順利開展數字化金融業務；第二，銀行如何利用數字化手段為客戶的戰略發展創造價值；第三，銀行如何利用自身在采購、銷售、融資、理財、管理等方面的優勢支持客戶業務發展等；第四，不同銀行的數據質量、數據利用、數據分析能力等參差不齊，導致數字技術實施效果不盡如人意。

數字技術賦能，推進數智化轉型 圍繞科技驅動業務的核心目標，對公業務的數智化轉型強調以大數據和AI支撐對公業務的精細化經營和業務創新。一方面，利用數字技術全面梳理企業間、企業與個人間的資金交易往來與用途，從每筆交易出發。利用數據標簽對企業客戶進行360度畫像，及時掌握企業經營活動的動向，不但可以輔助對公營銷與風控，還可以形成行內資金流動態駕駛艙，輔助銀行高層進行戰略決策。

另一方面，在刻畫企業運營全貌的基礎上，從數據架構的角度出發，打破數據壁壘，充分融合行內數據與行外數據，從而挖掘出更多的優質企業客戶。銀行還可以利用人工智能等技術，實現對重點客群和重點場景的深入洞察，從全量大數據中成功識別有效客戶與潛在客戶，解決批量獲客難的銀行痛點，有效支撐對公業務的精細化經營和業務創新。

基于此，針對銀行對公業務目前所面臨的挑戰，IBM利用數據技術形成對公數據合規整合，將行內與行外數據充分融合，建立對公客戶經營圖譜，構建模型工廠，實現智能檢索和分析，從而搭建了面向所有對公客戶，覆蓋全產品、全渠道的對公業務分析平臺（圖1）。

圖1 銀行對公分析平臺示例 重塑企業級架構，實現全行級賦能 隨著人工智能、區塊鏈、云計算、大數據、移動互聯、物聯網、5G以及量子計算等技術的進一步發展與普及，銀行也在不斷利用科技重塑自身服務流程，構建“數據＋場景＋生態”相互融合的金融服務，以客戶價值經營為核心理念，通過整合線上、線下服務，實現個性化、協同化與敏捷化的服務特色。傳統的銀行架構如業務架構、技術架構等，很難滿足銀行敏捷的業務需求。范斌指出，若希望從根本上改變銀行運作方式，應該以企業架構為著力點，設計面向未來的企業級架構，包括從業務架構到中間流程架構再到中臺設計、業務建模以及后續的IT實施。重塑企業級架構，是支撐銀行數字化轉型的必由之路。面向未來的企業級架構的設計，具有以下五個方面的創新特色：

▲?戰略規劃上要實現商業模式創新以及場景賦能。許多金融機構因為缺乏內外部場景的設計，數據難以得到充分使用，無法有效賦能業務乃至整體戰略。因此，在商業模式與內外部場景的設計過程中，要考慮戰略級的體驗設計。

▲?以體驗為引擎，對業務進行重塑。引入外部視角，從體驗穿透至商業模式、企業能力、業務、系統、數據以及流程等一系列的支持要求，驅動“外視型”變革，“由外向內”地為企業變革及架構設計提供輸入。

▲?流程模型和產品模型上要打破數據“豎井”，全面提升敏捷性。構建像組合積木連接的“樂高銀行”，而不是很多東西卷在一起的“意大利面銀行”。

▲?數據模型上要構建隨需應變的智慧數據服務。在銀行的業務場景中，分析實時數據并提供差異化的數據洞察，幫助銀行在市場上形成差異化的定位。

▲?在中臺設計上，幫助銀行沉淀數據可復用的能力，滿足支撐前臺業務變化及創新的快速響應的要求。另外，要構建面向用戶及生態的服務化架構，不同分區各自承載不同的能力，為客戶、用戶和合作方提供端到端的服務。

IBM與大型國有銀行合作啟動企業級架構轉型項目，重點圍繞“企業級業務架構”“IT架構轉型”“業務基礎體系”等方面打造全新的智慧銀行生態體系。范斌介紹道，企業架構的構建已經形成一套非常成熟的方法論，只要融入生態思維，就可以構建面向生態連接的開放式企業架構：企業內部經過良好的架構設計，形成“業務構件化、服務編排化、編排服務化、構件業務化”的業務與技術之間良好的對稱、融合關系，通過“業務數據化、運維業務化”將企業更完整地數據化，通過“基礎設施彈性化”更便捷地利用社會資源，形成“構件化”的內外部生態連接模式（圖2）。

圖2 企業級架構驅動數字化轉型 開放式企業架構將會對銀行對公業務創新發揮重要作用，如交易銀行、供應鏈金融等。

借鑒“極致數字化”，重塑銀行業務數字能力 隨著金融業數字化轉型的加速，業內人士開始探索數字化轉型和金融服務領域中的新思維、新概念。范斌認為“極致數字化”的理念對于金融行業有著非常深刻的影響，也有助于銀行對公業務形成對應的數字生產力。 “極致數字化”的七大特征 “極致數字化”是從改善客戶體驗入手，營造更具凝聚力的個性化數字之旅，將金融服務各個環節整合至單一平臺。范斌介紹道，“極致數字化”的理念呈現出七大特征：新一代的極致客戶體驗、端到端數字化敏捷運營、最大化數據價值、現代化的組件與微服務、智能運營中臺、AI驅動的風險管理、基于云的新型業務模式。范斌對前三個特征進行了詳細闡述：

新一代的極致客戶體驗 全方位地融入客戶的生態系統中，在工作和生活層面為客戶打造開放、透明、實時、智能、定制、安全、無縫的極致客戶體驗。 端到端數字化敏捷運營 端到端地轉變業務模式，通過數字化的企業架構和自動化的智能工作流程，實現敏捷運營，形成全新的工作方式。 最大化數據價值 打造高效的數據環境，以數據驅動銀行，用數據賦能客戶，利用高級分析和AI整合內外部合規數據形成洞察，為銀行與客戶提供高業務價值，實現差異化優勢。安全可控的金融行業云服務平臺搭建將是實現“極致數字化”的主要路徑之一。通過構建集中式與分布式協調發展的信息基礎設施架構，在開放式混合云服務平臺上，金融機構幾乎可以在任何環境中以統一的方式安全地構建、運行及管理應用和工作負載，及時打造新型服務，并運用DevOps提高效率，在混合多云環境中推動建立自動化文化。

構建“極致數字化”的行動指南 根據“極致數字化”的前三個特征，范斌提出了金融機構的三大行動指南。

① 建立新型平臺業務模式，重塑客戶互動

線上化、平臺化、生態化和開放化已經成為未來金融發展趨勢，業務融合也成為其中的關鍵。銀行等金融機構需要形成更好的客戶認知與互動，就必須借助數字科技重塑客戶接口，改善各渠道體驗，促進跨行業價值鏈整合，從而提高市場平臺參與度。“極致數字化”有助于推動建立新型的平臺業務模式，金融機構通過開發并部署新型業務模式，在整個客戶價值鏈中打造綜合體驗，開辟新的收入模式，探索新穎的創新方法，與“數據支持的客戶”建立牢固關系，從而提高經濟效益。

② 通過數字化轉型，不斷擴大敏捷業務模式

為了更快速響應不斷變化的市場和客戶洞察，銀行需要進行業務轉型。銀行需要對內部分散在不同業務部門的能力進行整合、抽象、建模，從而讓這些能力可以被復用、還原，形成新的業務模式。而要形成新的業務模式，就需要從戰略運營的角度來規劃設計、實施落地企業架構，并以后端的靈活性來進行支撐，之后延伸到中臺，再到前端，形成一個整體架構。其中，業務架構的重整是關鍵，將業務“微服務化”，通過工藝落地到基于混合云的微服務架構，通過運用技術實現新的業務模式，并快速響應業務需求。范斌說道，這一套方法論已經在國內幾大銀行進行了驗證和成功實踐，幫助它們進行了企業架構重組和業務建模。

③ 運用大數據和AI技術實現數據“變現”

數據已經是商業銀行重要的生產要素，發揮數據價值最有效的手段，就是進行企業級數據架構和企業級數據平臺的創新和重構。利用大數據和AI技術推動跨系統的數據整合，建立基于數據驅動的客戶感知能力。進行端到端的數字化流程再造，真正打通服務斷點和渠道壁壘，實現線上、線下全渠道無縫切換。

銀行必須推動數據環境轉型，以降低成本，并利用內部和外部數據洞察，做出更明智的客戶、運營及合規決策。通過對大型內外數據集應用獨特的高級分析及AI（包括自然語言處理、機器學習和認知計算），在市場和運營方面實現差異化優勢。

范斌總結道，商業銀行數字化趨勢，特別是對公業務與服務企業客戶的數字化其實是雙向過程，主要依賴于技術的創新與數字化重構、升級。助力傳統銀行架構轉型，重塑企業級信息科技架構和打造“極致數字化”，是支撐銀行數字化轉型的基石和方向。