本期嘉賓：神州信息金融科技首席專家 崔蕾

■ Q1：打造強有力的中臺成為各大銀行的數字化轉型的戰略方向，怎么理解中臺建設的重要作用和價值？

崔蕾：金融行業數字化轉型的核心是要用數字化技術、系統能力、數據能力響應業務的規模化、創新化發展。銀行把能夠高度集中、沉淀已久的基礎金融能力整合在一起，以規?；绞綖榍芭_的業務創新和場景創新，提供能力支撐——這就是中臺建設的思想。中臺建設是銀行數字化轉型中非常關鍵的步驟，它決定了銀行未來能否更快速、更有效地把基礎能力和特色業務輸送給客戶端；也決定了銀行是否能以更高效方式采集、沉淀、分析相應的業務數據，推動流程升級改造和服務體驗優化。我們能夠看到，在銀行數字化發展的過程中，中臺建設會成為一個關鍵過程，給未來的場景創新和業務創新帶來強大的支撐能力，并且發揮推動效用。目前，中臺建設已成為國內銀行業發展的共同趨勢。

■ Q2：中臺的建設有三大類，包括技術中臺、數據中臺和業務中臺，銀行在建設不同的中臺時會不會有先后順序？

崔蕾：技術中臺、數據中臺以及業務中臺實際上牽扯到大大小小、上百個不同系統的建設，只是從大的分類上把它們劃歸為這三個比較重要的平臺體系。

技術中臺是由多種關鍵性技術共同構成的應用系統支撐平臺。比如說分布式技術、微服務架構、低代碼開發、DevOps、混沌工程、新型數據庫的使用等等。銀行通過技術中臺把不同結構的系統技術框架統一起來，就能夠更好地利用整合的科技能力為廣泛的業務發展提供相應服務。因此從順序上來說，技術中臺一定先行。只有搭好一個好的技術的框架，才能夠充分實現對數據、業務和服務的處理。技術中臺成熟后，銀行就可以進行數據中臺和業務中臺的建設。

業務中臺的建設過程也是循序漸進的?；A的、相對穩定的、更偏向于管理的一些能力先集中起來，然后再慢慢地延伸到通用的客戶服務能力和場景建設的能力上。比如我們今天談的核算能力，在業務中臺就由交易級大總賬系統來承擔，未來全行產品配置能力由產品中心來承擔，銀行的整體定價能力由定價中心來承擔，等等。這些都是偏向管理類的集中化能力。這些能力建設好后，可以再開展賬戶中心、交易中心、營銷中心等偏向于客戶服務層面的中臺能力中心建設。在業務中臺建設的同時，可以開展數據中臺的建設，這樣也能更有效的結合業務系統的建設推進數據標準化、數據資產管理等工作。

簡單總結，中臺建設的順序：先要打好技術的基礎，通過建設技術中臺，把銀行里所有大大小小的、不同系統的技術體系統一起來；在這個基礎上，再展開數據中臺和業務中臺的建設；數據中臺的建設側重點在于采用通用技術能力，從不同的系統中按照統一的數據標準、數據模型獲取相應的業務數據，然后再把它納入數據資產進行管理；業務中臺則優先選擇更加穩定的、偏向于管理類的后臺集中類的業務進行中臺建設，再慢慢地衍生到客戶的服務類以及場景建設類的業務中去。

■ Q3：立足今天放眼未來，銀行打造業務中臺的驅動要素有什么？

崔蕾：業務中臺的發展本質還是從業務創新的角度來提出來，即把不同的場景創新、服務創新所需要的功能進行復用和流程的集中。因此，第一驅動力仍是業務創新的要求。因為業務創新需要規?；?，而規模化就需要更快速地把通用的、復用的能力集中起來進行統一支撐。這樣的需求直接映射成為中臺系統的建設訴求。第二推動力是銀行自身的能力積累。銀行在數十年的高速發展中，積累了很多專業性的能力，不僅體現在專業的金融服務能力上，也體現在幫助客戶更有效地管理有價物品和防范風險，統一為客戶提供專業的旅程服務等方面。銀行把這些能力集中之后，不僅能為金融場景提供足夠的能力輸出，還可以高度地復用這些專業化、成熟的能力，給它的生態和場景建設，以及為合作伙伴提供高效的服務能力支撐。比如銀行的Call Center提供的是專業的售后服務，是否也可以幫助與銀行有合作關系的商城或是商鋪進行電話服務的處理？今天來看，這條路已開始打通了，而系統層面的關鍵點就是通過中臺建設，把這些能力抽象出來、集中起來，復用到不同類型的場景中去。

■ Q4：在實際建設中，業務中臺會重點解決銀行哪些痛點問題呢？

崔蕾：當前銀行面臨的難點：一是如何在快速發展的業務中進行有效的業務服務和金融風險的管理？今天更多的業務創新是借助新型的技術手段，通過線上服務或者是線上線下融合的一體化服務來開展的，并且很快形成爆發性的業務增長，尤其一些具備較強吸引力和競爭力的產品，極為容易引起短時間內的業務量激增。在激增的業務量下穩定服務質量和管控風險就變成了難題。解決這個問題，可以從業務中臺的建設入手，將穩定性相對高、流程紛繁復雜的業務，轉化為標準化的服務模型，通過中臺去實現風險的集中化管理、服務流程的自動化處理。我們也建議業務中臺建設可以遵循 “先有穩，再向敏”、“先從后、再向前”的建設趨勢推進，這樣能夠更好地匹配業務發展要求。

二是如何能夠以有限的資源支撐未來無限的業務發展訴求？盡管業務的發展是無限和廣闊的，但是對于每家銀行來說，它內部的人員、系統、物理網點等資源是有限的。這就回歸到如何更有效地、集中化地利用有限的資源，提供更多更有效的服務。通過中臺集中化的服務模式，可以有效地幫助銀行實現能力復用。一方面是系統能力，另一方面是人員能力的復用。通過中臺系統，把關鍵人員集中起來，為更多的客群和場景提供標準化的服務，通過資源集中，能夠更好地進行資源循序漸進的拓展和擴大，實現更高效的業務發展。

■ Q5：業務中臺的建設當前處于怎么樣的發展階段？

崔蕾：可以說國內銀行目前的業務中臺建設正處于一個起步發展的階段。當前很多銀行借助于相對比較成熟的技術中臺或統一的技術平臺，正在循序漸進地開展業務中臺的建設。有的銀行借助新核心系統建設契機，把核心系統拆分開，變成不同的業務中臺，按照一定的順序進行建設；有的銀行通過將營銷、客戶、產品、渠道等相關能力升級為企業級能力中心的方式進行中臺體系的打造。每家銀行規劃的方式和路徑雖然不同，但在中臺系統的建設上都有積極表現。

這個過程中，很多銀行把交易級大總賬中的核算中心作為業務中臺發展的第一關鍵系統，也是有很多深思熟慮的因素在其中：面向內部會計管理的系統，適合于以中臺的方式來提供能力，對客戶影響面小，也有利于對技術中臺進行相應的技術驗證和創新嘗試，同時能夠滿足未來業務中臺的發展要求。此外，還有產品中心、定價中心，這些基礎能力中心也是各個銀行在做業務中臺時優先選擇建設的系統。

■ Q6：除了集中化管理，業務中臺建設技術上是否還有其他的核心理念？

崔蕾：第一，集中化管理一定是業務中臺最根本的目標和立足之本。第二，集中化管理之外，業務中臺本身的靈活性也和傳統系統有很大的區別。很多傳統專業化的系統一般都是前中后臺一體化打通的，面向某業務場景從前臺的服務、中臺的管理到后臺的數據收集和分析全部包干，但是這些能力相對固化和束縛，無法釋放給其他的業務場景使用。而業務中臺采用分布式、微服務架構來進行建設，整個體系是松耦合的，每個中臺系統獨立又可變，可以將積累的能力釋放給不同的業務場景使用，還可不斷適應業務的需求而創新，同時不影響其它系統功能的穩定性。第三，業務中臺能更加有效地對業務數據進行精細化處理。中臺面對的是前端紛繁復雜的業務場景以及業務服務，數據進入到中臺之后，需要按照標準化、集中化的處理模式納入統一的管理。在這一過程中，中臺要確保對精細化的業務數據的最大化兼容。所以說，除了核心的集中化管理思想外，相對獨立的功能，且靈活變化，以及對于精細化數據的接納能力，都是中臺建設的關鍵。

■ Q7：神州信息作為金融科技企業在這方面如何滿足客戶需求？

崔蕾：神州信息是領先的金融科技服務商，從技術中臺到數據中臺、業務中臺的系統規劃、業務咨詢以及具體的實施落地都能夠提供相應的專業化服務。2015年，神州信息就已經開始了分布式和微服務架構的技術方向探索。關鍵原因就是我們看到銀行未來發展中對高性能、松耦合以及中臺化的需要，經過多年的發展，整個技術體系已經相對完善和成熟。

我們今天為很多的銀行客戶輸出技術中臺能力，幫助銀行更有效地建設規范的、統一的技術體系。神州信息也因此不斷完善了微服務化、中臺化的發展體系。并由若干個中臺系統共同構成了強大的業務中臺體系，產生了很多能夠滿足未來業務需要的專業化中臺系統和解決方案，包括交易級大總賬、產品中心、客戶中心，定價中心、貸款中心、存款中心等等一系列的微服務架構系統。在推動中臺化發展的過程當中，這些新發展起來的專業化系統可以快速融入到銀行的整體技術架構體系里，為整個銀行企業級的中臺建設打下較好的基礎。

在未來的發展中，營銷中心、運營中心、風險管理中心等都是神州信息能夠幫助客戶建設業務中臺的關鍵內容。我們希望能夠成為最值得信賴的合作伙伴，為廣大的中小銀行的發展提供足夠的技術和系統建設支持。

■ Q8：銀行交易級大總賬系統和傳統總賬區別是什么？

崔蕾：傳統的大總賬系統主要承擔的是日常的會計管理以及銀行內部的總賬管理。由于銀行業務非常復雜，業務受理完成后，進入金融會計體系需要轉換成標準的會計模型，這個轉換過程一般是大總賬制定標準，各個業務系統在業務處理完成后自行進行映射轉換，然后才能納入后續的會計管理，用于信息披露、日常財務管理、監管、報稅等。傳統的大總賬承擔的是一些標準化后的會計數據的管理功能，這是一個典型的后臺管理系統。但是從今天業務發展變化的趨勢來看，業務創新應接不暇，每個業務系統都涉及映射會計模型的處理。而中臺的發展使得這一共性能力可以采用集中化方式統一處理，而不再由各個專業系統進行處理，這就形成了核算中心這種新型中臺系統。核算中心加上傳統大總賬的會計數據管理功能，形成了交易級大總賬。

交易級大總賬系統包含了兩個主要的組成部分：一個是高性能、靈活多變的核算中心——將紛繁復雜的業務數據轉化為標準統一的核算口徑，起到標準的會計數據轉換的作用；另一個是傳統大總賬里一系列的賬務管理處理能力，包括損益的處理、日常的會計披露、審計、計量等等。核算中心和傳統大總賬的管理類功能兩部分共同構成了交易級大總賬，也正因為核算中心這樣獨特的體系，交易級大總賬的會計管理能力相較于傳統的大總賬系統更加強大，可以實現多維會計、更加精細的會計數據管理，同時也可以兼容多個賬套、多個會計準則的核算處理，甚至可以適用于不同國家或不同監管機構下的會計數據披露的要求和訴求，比傳統的大總賬能力向前跨進了一大步。

■ Q9：試水中臺建設，是否就一定要先建成銀行的交易級大總賬呢？

崔蕾：如果銀行有能力，也完全可以同步展開多個業務中臺系統建設，不一定要把交易級大總賬排在業務中臺建設的最前端。但是出于風險最低、客戶影響最小、內部管理需要最迫切等因素考量，將交易級大總賬作為中臺建設的起點就一定是不二的選擇了。

一方面，隨著業務的發展變化，傳統大總賬的核算性能已經滿足不了業務發展要求，也無法負擔更高的數據處理能力。同時很多業務的核算或會計改造過程都需要由原來的專業化系統承擔，一定程度也阻礙了整體業務創新的靈敏度和高效性。對于核算集中、總賬集中的業務訴求非常強烈的銀行，在建設中臺時自然會選擇先建交易級大總賬系統，尤其是其中的核算中心。

另一方面，交易級大總賬定位于偏向于后臺管理和會計管理的系統，本質上不會影響客戶。以它開始中臺建設對于客戶服務的影響風險最小。而且通過交易級大總賬的建設，我們也可以更加有效地驗證技術中臺的微服務體系是否足夠成熟；分布式的技術能力是否足夠支撐更好的性能和彈性擴充；數據中臺里的數據是否能夠更快速地進行從結構化到非結構化數據的轉化等。

交易級大總賬對于通過循序漸進的方式來進行業務中臺建設的銀行來看，一定是最適合最優的入口選擇。

■ Q10：請分享一下交易級大總賬系統的建設經驗和實際成果？

崔蕾：神州信息在交易級大總賬方面已有2-3年的探索實踐，取得了很大的市場落地成果，服務了很多重要的區域銀行。它本身也成為神州信息為銀行提供整體的中臺建設步驟和規劃中的最重要的系統。這兩年，很多銀行隨著技術平臺的成熟，都開始采用交易級大總賬更新換代傳統總賬系統。神州信息也希望之前的先行積累，能夠在未來給客戶和合作伙伴提供更好的技術支撐和服務保障。

■ Q11：關于業務中臺的建設，它的未來可能是什么樣子？

崔蕾：未來的業務中臺建設一定是百花齊放的態勢，國內的各類銀行最后都會走到這樣的一條道路上。業務中臺本質上關系到每家銀行自身可以提煉和集中化的專業能力，對于不同規模、不同性質的銀行來說，它的專業能力、統一對外輸出的服務能力都是不一樣的，而中臺建設的側重點也不一樣。中臺背后映射的本質是不同銀行自身的強項能力的積累，擅長于做信貸業務的銀行會想辦法把風險管理、公司客戶管理、信貸業務管理的能力集中起來，給更廣泛的小微或者是個體客群提供相應的金融服務；擅長做存款類或者是做理財類的銀行會想辦法把它在理財或者是存款營銷推廣上的一些能力和資源集中起來，形成相應的營銷平臺或存款產品輸出平臺。中臺從后往前越來越向場景端發展，每一家銀行的特性化也會表現得更加的充分。雖然我們說交易級大總賬作為更適合的業務中臺建設的先期選擇，對于各家銀行來說是相對統一，而且訴求比較明確的。但是，隨著從管理類向著前端服務類中臺建設的循序漸進推進，不同銀行自身的特點逐步沉積在里面形成不同類型的中臺體系。未來中臺發展的最主要趨勢是它會通過相對趨同的建設階段，進入到百花齊放、各顯神通的發展的階段。

數據中臺和業務中臺可以同步發展的原因，在于未來的業務中臺會更多地結合數據中臺，依托于數字化轉型訴求的數據技術能力，來完成自動化的業務服務。中臺建設的最大的驅動力來自業務對于資源集中使用的訴求，而除了人力資源和系統資源以外，數據資源也是很有的地能夠降低資源使用成本的重要舉措。所以，未來的業務中臺的發展會和數據中臺的發展銜接起來，形成利用數據分析優化中臺流程和處理模式，更好地完成數字化轉型的戰略訴求。

第三，未來緊跟業務中臺的發展可以有效地沉淀銀行的業務資產，而業務模型也將變成銀行發展中重要的資產之一。銀行目前最重要的資產首先是客戶資源，其次是數據資源，但是未來除了這兩大資源以外，銀行自身的能力模型也會變成重要的資源。銀行的能力除了給自身提供服務以外，是否也能為合作伙伴或者生態提供相應的支持，完全取決于能否把這些能力抽象出標準化的、能夠讓合作伙伴很容易理解的模型輸出出去。而中臺方式非常有利于積累模型、完善模型，以及發展未來需要的業務模型。所以，我們認為未來的中臺發展也會和整個業務資產的沉淀以及業務模型沉淀緊密地結合起來。

■ Q12：在中臺建設方面，您和您的團隊有什么具體規劃？

崔蕾：按照2021年神州信息發布的ModelB@nk5.0整體規劃，我們除了交易級大總賬以外，還有一系列詳細的中臺建設的研發和客戶落地實施的計劃，包括產品中心、定價中心、客戶中心，都已是比較成熟的中臺系統。我們現在進行賬戶中心、交易中心等偏向于服務和流程化方面的中臺系統研發。并借助神州信息金融超腦AI的能力，優化不同中臺的智能處理能力。正在建設的風險中臺也有效地利用了金融超腦的機器學習能力，進行銀行內部風險預測，包括流動性風險、價格風險，以及經營性風險的預測等等。ModelB@nk5.0對于中臺有非常細致的規劃，未來也會沿著這條路持續進行研發，并把我們的研發成果更快地輸出到客戶端和合作伙伴方。