发布时间：2023-07-25 08:51
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近日，中国信息通信研究院正式公布了国内首批数据研发运营一体化（DataOps）能力成熟度评估结果。工商银行软件开发中心研发的“数字风控系统”获评DataOps研发管理能力3级（优秀级，已开放评估最高级），标志着工商银行的DataOps能力建设已达国内领先水平，充分彰显出工商银行在数据研发管理领域的领先优势和标杆引领作用。
工商银行软件开发中心秉承数字化发展理念，根据工商银行党委“48字”工作思路中“风控强基”的要求，积极推动构建数据驱动的数字风控系统，充分发挥数据、技术双要素价值，提升用户体验、业务效率、以及经营风险的能力，以高质量风控赋能数字工行高质量发展。
数字风控系统的建设借助工商银行DataOps数据研发流水线，覆盖从数据需求分析到数据运营服务的整个端到端过程，提升研发效率，保证研发质量，取得良好业务成效。系统实现了涵盖“1＋9＋X”（全面风险管理+信用、操作、市场、流动性、银行账户利率、战略、国别、声誉、信息科技等9类风险+洗钱风险、集中度风险、表外业务风险、资产证券化风险、新产品及业务业务风险、模型风险以及交叉性风险、气候风险等其他风险）的集团风险管理框架，有效覆盖对各领域风险的识别监测、计量分析和监测报告，为全集团稳健经营发挥了重要的支撑作用。
一、工商银行DataOps建设概况
DataOps是一种现代数据研发运营管理的实践方法论。DataOps以安全、高质量、高效率释放数据要素价值为目标，通过人员、技术和流程间的紧密协同关系，实现对数据研发运营管理全生命周期的持续优化，进而提升组织数据研发运营管理工作的自动化、敏捷化、协同化水平。
工商银行软件开发中心以数据和技术为关键要素，以组织机构改革为内生发展动能，基于DataOps随时、随地、随需的敏捷用数理念，加快提升数据要素采集、整合和应用能力，释放数据要素的倍增和乘数效应，为数字工行带来效率提升、体验提升和模式创新，全面提升“数字工行”普惠金融高质量服务中国式现代化能力。工商银行DataOps建设特点如图1所示。
图一 工商银行DataOps建设特点
一是用数自助化。面向数据科学家、分析师、算法工程师等数据产品生产人员提供融合数据、算法、工具、验证、发布于一体的“低代码”数据产品研发工作台，实现全员自助低代码用数目标，真正释放供给端数据产品供给能力。面向业务人员、业务系统等数据产品使用用户提供数据即服务、模型即服务、解决方案即服务的“零代码”数据产品订阅服务。
二是数据产品化。深入推进全行用数赋智，形成总分行用数模式，打造一系列内外部可感的精品数据产品，创新基于数据驱动的业务模式，全面赋能总分行标准化和规模化用数。
三是智能员工化。基于数据中台和AI中台双中台能力，按照“对内赋能员工、对外服务客户”这两大目标，以数字员工应用为抓手，通过搭建大模型算力集群、引入业界头部通用大模型，发挥工商银行数据要素整合优势，加快推进大模型的创新应用，实现基于自然语言交互驱动的用数赋智创新，大幅简化用数赋智门槛，提升用数赋智质效。
四是技术中台化。沉淀用数理念和用数方式，建成以贴源层、聚合层、萃取层为核心的数据中台分层体系，升级用数赋智工具，建立数据资产管控及运营体系，深入推进总分行用数赋智，构建数据驱动的GBC联动营销、自助式运营等新业务模式，赋能全行业务创新。
五是云数智一体化。按照云数融合、存算分离、湖仓一体、实时湖仓、数智融合的总体思路推动大数据平台技术架构演进，实现DataOps“敏捷、实时、开放、共享、智能”理念要求的全员、全机构、全客户普惠用数赋智。
六是组织融合化。打造以用数赋智团队为主体的外向形服务组织，深化数据、技术和业务的融合，全面增强自身的产品设计、产品运营、生态拓展和服务支持能力，进一步深化总行和分行、技术和业务、工行和客户的融合，构建大中小微协调发展的客户生态。
二、DataOps研发体系助力“数字风控系统”建设
数字风控系统借助DataOps研发管理能力，最终实现数据价值快速交付与规模化输出，形成了风险管理数据底座+面向过程管控场景及面向管理决策场景的系统支撑。基于DataOps研发体系的“数字风控系统”建设如图2所示。
图2 基于DataOps研发体系的“数字风控系统”建设
在风险管理数据底座方面，基于数据中台，已搭建了涵盖以数据湖为核心的贴源数据层，以数据仓库、集团信息库为核心的聚合数据层，以及以客户画像、风险共享数据服务为核心的萃取数据层的风险数据分层服务体系；已在数据中台沉淀整合120余种风险名单，萃取形成540余个客户风险标签，并已形成整合风险名单筛查、风险识别预警、风险报告定制等一系列风险服务。
在面向过程管控场景的系统支撑方面，提供各风险领域的风险识别监测，以及跨领域的交叉风险监测能力，支持总分行对预警信息进行核实任务分配流转，并提供相应的辅助分析工具。其中，风险管理基于行内外大数据，并协同应用机器学习、知识图谱、隐私计算等多种技术，不断提升精准的风险识别预警能力，帮助业务从海量数据中高效聚焦疑似风险数据。风控服务已广泛嵌入业务流程，支撑业务办理事前、事中、事后的风险管控，如客户网点叫号机取号、账户开立、转账汇款、贷后资金流向监测等场景，均已嵌入风控服务。跨业务条线、跨风险类型之间，已部分开展风险联动防控，如客户信贷违约信息通过评分评级立即作用于信用卡审批，客户欺诈信息也已作用于信用违约识别。风险管理系统已积极应用新技术，帮助基层风控用户降本增效，如应用卫星遥感技术，为业务提供信贷项目非现场监测能力，应用OCR+NLP技术自动对信贷档案进行关键要素识别，极大减少人工阅读工作量。
在面向管理决策场景的系统支撑方面，支持总分行形成事前计划制定及任务分配、事中定期监测及实时管控，事后评估报告及迭代优化的闭关管理决策模式，并提供相应的辅助分析工具。其中，风险管理已构建了覆盖事前预算计划、事中监测计量及实时管控、事后评估优化各个环节的闭环体系。同时应用高时效数据处理技术，已在部分场景实现准实时监测；如人民币及外币日间资金流动准实时监测。风险监测、计量结果方面，已直接对接应用于业务办理过程：如，零售、非零售客户的评分评级结果已对接应用于信贷业务办理过程；如利率超限管控功能已作用于逐笔存贷业务办理过程中。并基于沉淀的历史数据，应用专家规则和智能模型，已为总行管理部门用户输出风险报告和预测数据，协助用户开展下阶段预算计划设置；如每日资金流动潮汐预测等。
三、后续展望
工商银行DataOps建设已取得初步进展与成效，显著提升了数据产品的交付效率和质量，降低了投入成本，减少了潜在风险。后续工商银行软件开发中心将围绕数据安全保障、外部数据合作、技术支撑能力提升等方面不断提升数字化研发运营能力建设。
一是构建全生命周期的数据安全保障体系，确保安全合规用数。以数据为中心，以数据的产生、存储、使用、传输、传播、销毁的整个流程为主线，形成贯穿数据全生命周期的安全管理保障机制和体系，围绕数据防窃取、防误用、防滥用等目标，确保在安全合规的前提下，实现数据资产合理有效应用，快速释放数据资产价值。
二是加强外部数据合作，融合多方数据要素。加强与政府、通信、机构、互联网企业等数据机构的合作，在安全合规前提下实现数据要素融合，形成集团内循环，行外外循环的双循环数据要素流通体系，持续提升客户画像精准度，释放数据要素价值，提升金融企业普惠金融服务能力，打造数据要素融合释放的标杆行。
三是提升技术支撑能力，释放数据要素价值。持续提升技术支撑能力，从完善数据自服务体系、加强安全计算可信技术、提升服务连续性、全面国产化四个方面实现普惠用数、敏捷用数，推动金融行业用数模式转型升级，发挥数据要素乘数效应，释放组织要素潜能，让数据成为驱动数字工行变革前行的核心动力。