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隨着銀行數字化轉型向縱深推進，越來越多的金融機構開展了中臺化轉型，建立了企業級業務中臺和數據中臺。廣東農信作爲全國農信系統中資產規模最大的金融機構，在推進數字化的轉型過程中，積極把握髮展機遇，探索出具有廣東農信特色的中臺化轉型思路，並充分利用互聯網企業的先進技術和理念，實施了中臺戰略，構建了產品中臺、渠道中臺和數據中臺，打造“厚中臺、薄前臺、穩後臺”的IT架構，推動了“數字農信”建設，引領轄內農商行向數字農信轉型發展。
一、銀行中臺轉型機遇與挑戰
隨着數字化進程從互聯網企業向銀行內部演進，客戶快速變化的需求給傳統銀行機構帶來了巨大挑戰。爲了應對挑戰，各銀行機構紛紛借鑑互聯網企業向中臺轉型的做法，依託雲計算、大數據和人工智能等技術實施IT架構轉型。
中臺興起的本質，是在數字化轉型的背景下，由需求側的快速變化和挑戰傳導到供給側，倒逼了供給側改革，供給側通過組織重塑和共性能力抽象、沉澱、整合和共享，實現對不同需求的快速響應，並轉化爲內生動力驅動業務發展和產品創新。
當前，銀行機構向中臺化轉型既是機遇也是挑戰，在探索中臺化轉型過程中，廣東農信認爲銀行向中臺化轉型需着重從以下方面進行考量（圖1）。
圖1 銀行中臺轉型機遇與挑戰
1、需求響應層面
銀行中臺轉型的根本目的是爲了快速應對市場的競爭，當未知的金融業務形態出現時，銀行機構如何通過中臺轉型來應對市場挑戰，在科技、業務和響應機制方面均需要一一考慮。
例如，在科技支撐方面，如何快速而有效響應業務需求？在業務流程方面，如何快速適應未來市場的業務變化？在需求快速上線方面，研發的模式是否能提高從需求提出到快速開發上線的速度？
2、架構層面
中臺轉型起源於對組織架構的優化，銀行中臺轉型對組織架構和IT架構都是一種挑戰。在中臺組織架構方面，如何提升跨組織的溝通協作，加強科技與業務的深度融合，保障一線需求快速和精確傳遞；在IT架構方面，傳統銀行的IT系統呈現煙囪式建設，如何制定演進路徑穩步推進IT架構向中臺轉型；中臺轉型需從組織層面進行統籌考慮。
3、資產複用層面
通過中臺轉型對領域需求進行整合，對組件和能力進行抽象後，資產的管理和被有效利用顯得尤爲關鍵。如何實現可視化軟件資產，提高架構管理能力；如何提高軟件資產複用的便利性和可管理性；銀行在中臺轉型中都需要提前謀劃。
4、業務運營層面
中臺能力搭建完成後，還需要通過業務運營來持續優化和反哺中臺能力，形成健康持續發展的閉環。如何實現業務的可視化、可管和可優；如何實現業務的在線定義、配置；如何實現業務的QoS保障，以及快速部署、發佈；這些對傳統銀行都是一種挑戰。
二、銀行中臺與互聯網中臺的區別
從2015年阿里巴巴提出中臺戰略，構建了符合大數據時代的更具有創新性、靈活性的“大中臺、小前臺”組織機構和業務機制，在業界產生了廣泛的影響，越來越多的傳統企業在數字化過程中仿效了阿里巴巴的中臺戰略。
阿里巴巴的“大中臺、小前臺”架構體系對傳統銀行業的IT架構轉型具有一定的借鑑意義，但是從以下五大維度進行比較分析，互聯網業務與銀行業務又大有不同，兩者存在較大的差別（圖2）。
圖2 銀行中臺與互聯網中臺的差異
1）從客戶的維度看。互聯網業務以面向2C的個人客戶爲主，客戶種類單一，業務滿足不同單個客戶的個性化需求即可，需要管理的客戶種類簡單，可管理能力強；而銀行業務面向的客戶包括個人、企業、集團等多種類型，需要滿足不同種類客戶不同個性化需求，可管理能力薄弱。
2）從產品的維度看。互聯網企業爲了滿足客戶個性化需求，取得市場競爭優勢，投入大量的產品研發資源，利用先進的技術，創新出不同個性化產品，滿足多元化的市場需求；而銀行具有大量的傳統產品，業務和流程複雜，產品運營能力弱，同時，產品創新機制不靈活，產品試錯機制不健全，新技術使用較慢。
3）從渠道的維度看。互聯網業務主要通過線上渠道開展，互聯網企業通過投放大量的廣告和優惠信息，不斷提升用戶體驗和流量，實現千人千面；而隨着金融科技的廣泛運用，傳統銀行逐步將銀行業務搬到線上，在保障網絡信息安全的前提下，穩步提升網上銀行和手機銀行的替代率，金融業務還是嚴重依賴線下渠道。
4）從流程的維度看。互聯網企業的業務單一，交易流程短、平、快，具有易改進、易抽象、易擴展等特點；而傳統銀行業務的流程差異大，流程間的耦合度高，抽象難度大。
5）從風控的維度看。針對互聯網業務的監管政策往往具有滯後性，互聯網企業只需遵守法律規範，遵從行業自律即可開展業務；而傳統銀行業務的開辦受到外部監管和內部合規等方方面面的約束和限制。
從上分析可以看出，銀行業務在不同層面與互聯網業務大不相同，其根本是銀行業務的複雜性與互聯網業務單一性之間的差異。因此，傳統銀行向中臺轉型不能簡單採用“拿來主義”，照搬互聯網企業的中臺模式來構建，必須實施具備銀行特色的中臺策略。
三、銀行中臺轉型戰略思考
近年來，伴隨着銀行的數字化轉型向縱深推進，廣東農信也充分認識到數字化轉型的目標是實現科技對業務的快速響應，不斷提升業務的滿意度，銀行IT架構轉型的更高階段爲向中臺化轉型。在向中臺轉型的道路上，廣東農信有着獨特的思考。
1、什麼是金融業務
傳統的金融業務主要包括存款、貸款、匯款，現代的金融業務不斷進行了外延，包括中間業務、資管、票據、金融市場、信託、國際業務等等。通過對金融業務進行解構，廣東農信發現一個金融業務具有客戶、產品、渠道、風控、流程和能力等6大維度的特徵，從而對金融業務進行了重新定義，金融業務是金融產品在適宜的風控下，通過合適的流程，在恰當的渠道上銷售給目標客戶。
例如，網上個人消費貸業務，從6大維度進行解構，一一對應爲：客戶對應爲個人，產品對應爲消費貸，渠道對應線上，風控對應爲大數據風控，流程對應爲自動審批流程，能力對應爲大數據能力支撐。
2、銀行中臺的本質
通過對金融業務的分析，廣東農信認爲銀行中臺既是一種理念，也是一個快速化組裝的過程。更加具體來說，銀行中臺的本質是將銀行的產品、流程、風控和能力進行多維度組裝並上架到渠道，轉變爲一種商品並銷售給目標客戶的過程。
3、中藥鋪的啓發
古老的中藥鋪對銀行中臺轉型具有重大的啓發意義，中藥鋪的藥屜裏面存放着各種各類藥材，醫生會根據不同的病情、不同病人的體質，按照處方通過標準流程、標準計量對藥材進行組裝，滿足不同病人的需求。
中藥鋪是通過按照藥材來存儲基本單元，而不是按照藥方來存貯，通過單元的組裝能夠快速搭建一套解決方案。中藥鋪對藥材的存放模式對銀行中臺轉型具有較爲重要的借鑑意義，通過將金融業務按照6大維度進行拆解，將公共部分沉澱爲公共組件進行存貯，當有新的金融業務需求時，對組件進行快速拼裝，從而實現IT對業務的快速響應（圖3）。
圖3 “中藥鋪”式的銀行中臺
四、廣東農信中臺戰略探索與實踐
通過上述的思考，廣東農信編制了特色化的IT規劃藍圖，實施了中臺戰略，並在IT規劃落地實施中，利用華爲、阿里雲等高科技企業的技術平臺，探索構造產品、渠道和數據中臺，推動相關項目落地建設，打造了中臺轉型的基礎能力，初步形成了“薄前臺、厚中臺、穩後臺”的IT架構（圖4）。
圖4 廣東農信企業級業務中臺架構
1）構建產品、渠道和數據中臺架構。從互聯網到銀行業，在構建企業級中臺架構時，通常考慮採用業務和數據雙中臺的一體兩翼戰略。廣東農信認爲，任何一個金融商品是產品上架到不同渠道的過程，它的商品價格既和產品屬性相關，也和渠道屬性相關，既可以在全渠道針對某個產品進行定價，也可以在單一的渠道對某個產品進行定價，甚至是對所有的商品進行定價。
因此，經過對金融業務進行充分解構，將業內普遍統稱的業務中臺切割爲產品中臺和渠道中臺進行建設，同時，配套建立數據中臺，爲產品中臺、渠道中臺以及前臺提供端到端的數據化支撐和運營服務。
2）自主研發中臺技術框架（GMF）。通常，傳統銀行在不同的業務領域多采用不同技術平臺進行搭建，平臺內部呈現高內聚、低耦合等特點，但是平臺與平臺之間的組件不能有效複用的。
爲解決上述問題，廣東農信通過自主研發了中臺技術框架（GMF），作爲構造產品、渠道和數據中臺的技術支撐，爲各技術平臺提供了統一的基礎規範，實現了中臺能力在各平臺的共享。
其核心是一個包含了能力模型、配置模型和配置數據的框架，涵蓋了業務劃分、流程分解、需求結構化設計、開發指導、業務運營等領域的標準和規範，爲整個中臺業務的分析、建模與實現提供技術支撐，同時提供“透明化、可複用、端到端”的個性化服務，還爲業務、產品及技術人員提供協同化、可視化、統一化工作平臺。
3）打造“百行百面”的互聯網金融平臺。針對農信系統爲多法人的組織架構，廣東農信在中臺架構轉型實踐過程中，打造出“百行百面”的互聯網金融平臺。通過在產品和渠道中臺構建15個能力中心，將銀行的互聯網業務進行了拆解，並對公用服務組件沉澱，實現能力設計標準化、組件沉澱標準化，同時打造了能力開放平臺，實現能力的快速共享和靈活複用。
通過中臺化打造“金融天貓”模式的互聯網金融平臺，支持轄內農商行入駐到此平臺，自行裝修店鋪，開展宣傳營銷，售賣金融理財類產品、生活服務和電商商品，實現了“省聯社搭舞臺，農商行唱戲”的新格局，統一的基礎設施由省聯社負責建設，農商行快速搭配出個性化的營銷和運營模式，達到了“百行百面，千人千面”的效果。
4）構建開放、共享的數據中臺。廣東農信充分借鑑中臺的架構理念，從統一平臺、統一數據、統一管理、統一服務、統一運營等五個統一來統籌謀劃，循序漸進地打造數據中臺體系，推動數據與業務的深度融合。
數據中臺構建分解爲以下步驟：
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一是強心。通過引進互聯網成熟的雲計算、大數據技術，快速構建了基礎數據平臺，實現多種計算能力的融合支撐，構建統一、先進的技術體系作爲數據中臺的心臟，爲中颱建設提供原生動力。
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二是活血。引入外部優質數據源，持續的數據治理，提升數據質量，並以業務場景爲驅動構建標籤中心和特徵中心，打造統一的客戶畫像和產品畫像，爲智能決策提供充分支持，保障優質的數據血液，爲數據中臺生長提供充足的養分。
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三是健智。通過引入先進的數據分析和機器學習技術，提升“察過去、感當下、曉未來”的數據挖掘和預測能力，並持續開展業務能力的沉澱和數據模型應用的擴展，加快挖掘數據的業務價值。深入的數據挖掘分析是數據中臺的大腦，爲中颱的價值釋放樹立核心靈魂。