Thoughtworks：长风破浪会有时 银行贯彻落实央行《金融数字化能力成熟度指引》系列解读2024

系列解读/thoughtworksstrategDesign.Engineering.数据:释放生产要素新动能场景:拥抱数智化新方法技术:迈向全面自主可控风险:建立综合管理体系监管:推动监管科技应用生态:抓住智能时代机遇面向数智化时代,践行高质量可持续发展量体裁衣,循序渐进深度融合,日舞完善轻量规划,持续选代强化治理,持续运营汇集数据,增强引擎数据驱动,智能加持491627334046©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.2深耕产业生态场景,将金融解决方案真正融入场景中优化客户旅程体验,提升金融服务的可得性和满意度增强数据驱动经营,数智化支撑业务决策与运营服务以BizDevsec0ps强化风险合规,保障金融科技创新Thoughtworks助力金融机构实践BizDevBizDevsec0ps趋势下,银行如何平衡安全建设与创新应用？5053©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.3作者:肖然,Thoughtworks中国区总经理标准框架和指导意见,标志着我国金融行业在数字能力规划和建设方面迈出新的篇章。作为数字化产业的排头兵,金融行业的数字化进程一直备受关注。特别是在银行业,数字能力建设已经成为支持数字中国战略的重要力量。面对当前经济环境,监管机构提出了“科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融”这五篇大文章,给予银行业更高的数字化能力要求。科技金融是推动科技发展的关键要素,绿色金融是可持续发展理念在金融领域的具体运用,普惠金融是以人民为中心的共同富裕金融体系,养老金融是事关国家长治久安的全局性问题,数字金融是经济转型和高质量发展的必然要求。Thoughtworks认为银行数字化能力成熟度的核心道channel）三要素的传统业务思考,走向六大要素(数据Data、场景scenario、生态Ecosystem、技术只有实现真正的数字化思维转型,银行业才能继续为高质量可持续发展贡献力量,推动金融资源真正聚焦到战略方向、重点领域和薄弱环节上来,不断满足经济社会发展和人民群众的金融服务需求,以金融高质量发展为©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.4图1:围绕六大要素构建数字化能力(8大能力均来自于《金融数字化能力成熟度指引》数据作为一种新的战略资源,可以帮助银行更好地管理和利用其他生产要素(如资金、人员、技术等),从而形成新的发展动力。通过数据驱动,银行可以开发个性化产品和服务,提升客户体验和粘性。《指引》中专门提出《指引》将数据要素在金融业中的应用概括为两个大领域©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.5树立意识;中级开始部署数据治理框架;高级实现数据治理的有效落地;优秀等级持续优化数据管理;领建设阶段、初步运用阶段、有效管理阶段、产品化运用阶段以及领域典型实践阶段。其中,数据架构重在统一模型与集成;质量重在标准执行;分析重在平台与专业工具;共享注重体系完善;安全重在全生命周值得注意的是“数据共享”被单独“能力项”提出,也是目前银行组织内部阻碍数据要素发挥作用的核心症结所在。一些先行者已经在行内建立了贯穿总分支行的数据申请、使用、度量、监管的闭环流程,但银行业未来需要在监管机构的指引下逐步建立行业级共享体系,才能真正释放数据要素的新动能。场景：拥抱数智化新方法能”体现在立足客户需求,构建敏捷创新体系。通过组建跨部门团队,完善内部协同机制,激发组织活力及创新动能。同时提升信息系统赋能水平,助力运营管理智能化。这将提高企业应对不断变化市场环境的能力。高级别企业则在创新管理模式和组织架构上进行扁平化改革,实现对市场需求的快速响应。“金融服务智慧再造”重在优化客户体验。一方面采用自动化手段重塑流程,利用人工智能提升核心业务效率。另一方面不断丰富服务渠道,打通线上线下,实现渠道深度融合。同时持续更新客户管理模式,建立全生命周期视角,提供个性化精细服务。此外还将服务延伸到少年客户及小微企业,促进融资便利化。整体来看,通过数字化双轮驱动,金融业将真正实现“以客户为中心”的智能化转型。这将在提升核心竞争力的同时,也促进金融深入发展,成为助推实体经济的新引擎。随着数字技术的深入应用,金融企业不断优化服务体系,满足不同群体的需求,“金融无障碍服务”被提上重要日程。银行必须将无障碍理念引入服务渠道或场景中,领先的银行将利用多种手段提升客户服务,弥合数字鸿《指引》通过“关键核心技术应用”能力展开了在金融科技方面自主可控的发展要求,在两个关键维度上阐明了如何逐步建立自主可控的技术体系,各个阶段都在逐步提升对核心技术的掌控能力,从被动应用逐渐升级为主动引领,助力金融业务与科技能力深度融合,引导行业变革。..在“核心技术应用攻关”方面:随着成熟度阶段的提升,重点从个别合作,扩展到建立长效机制,批量参与前瞻性研究。从依赖外部技术,到率先开展金融应用试点,提升自主研发能力。.在“核心技术价值创造”方面:初期着眼内部优化,扩大服务对象。中后期利用技术赋能业务和模式创新,助推数字化转型。高成熟度银行形成典型案例,带动整体生态发展。©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.6值得关注的是,面向金融服务的智能化发展,《指引》从云计算、边缘计算、安全计算和量子计算四个技术底座提出了更高的要求,在量子计算这样的前沿领域,也鼓励领先的银行着手研究和尝试量子密码等技术的金融应风险：建立综合管理体系《指引》在“金融科技审慎管理”能力域中提出了针对风险管理的三个关键视角:一是随着成熟度级别的提升,监管科技能力从数字化规则存储,逐步增强到全面构建监管知识图谱,实现规则一是随着成熟度级别的提升,监管科技能力从数字化规则存储,逐步增强到全面构建监管知识图谱,实现规则的动态更新。数据分析能力也从基础处理,到精准识别风险和发现新需求。二是在数字合规建设上,风控能力从初步布局,到构建跨机构联防体系。信息基础也从定期排查,到预测风险三是在科技风险防控上,新技术管理能力从识别,扩展到事前事中事后全生命周期管控。算法和算力管理也实现从认识到制度规范管控,保证安全透明。数字渠道管理能力也在生命周期各环节实现全面管控。总体来看,各能力成熟度要求银行从单项管控、向全面精细的综合风险管理体系转变。利用科技手段实现动态监测和处置,保障信息安全和操作合规性,构建银行自主可控的安全可靠体系。《指引》从金融机构的视角强调了“监管科技应用”的能力,随着监管科技能力的提升,监管者可以更好发挥数字化手段在规则管理和数据分析中的支持作用。例如从单纯规则存储的底线思维,发展到通过知识图谱实现规则动态更新的治理思维,这将有力助推监管工作效能最大限度释放。从“数字合规能力建设”和“金融科技风险防控”两个子领域也含了面向数字化、智能化发展的算法和算力的合规要求。监管科技需要贯穿监管全过程,例如从规则提取到决策协助,涵盖监管各个环节。同时,监管科技需要协同多部门构建,例如跨机构联合应对系统风险,实现更高随着监管架构的数字化和智能化发展,我们相信在监管科技应用方向上,银行应该更加积极主动去配合相关技术的落地,并且积极参与到相关技术的应用研究和试点工作中去。对于走向数智化的银行来说,无论是整体规划,还是数据要素释放,又或是核心技术的自主可控,都离不开生态建设,《指引》在高级别成熟度中强调了“与生态合作伙伴实现资源共享和业务协同,加速推进生态圈的数字谋求外部合作生态的发展的同时,《指引》通过“可持续化发展基础”明确了银行数智化发展的内部生态要求,注重内部生态打造能力的深入度和广度,从单一型向全面协同型转变,重在培养内生动力支持长期发展。同时基于银行业的特点,关注标准工作,随着成熟度级别提升重点从自身规范,扩展参与及主导相关标准制定工作,©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.7面向数智化时代,践行高质量可持续发展金融领域深化应用,强化科技伦理治理,着力打造场景感知、人机协同、跨界融合的智慧金融新业态。2023年,我们共同见证了生成式人工智能的重要里程碑。迈向未来,数智金融机遇与挑战并存,数据合规和隐私保护都有很多问题返需解决,道阻且长。但只有聚焦高质量和可持续发展,银行业才能真正发挥数智化红利,造福社会各领域,推动科创驱动的产业升级。正如《指引》里明确的,金融机构需要不断完善“准、文化等一系列支持数字化创新发展”的体系,行则将至,构建一个更加公开、包容、协同的新型金融体系。©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.8作者:夏與,Thoughtworks数智金融事业部首席战略官陈天,Thoughtworks数智金融事业部业务分析师在我国大力发展数字经济推动高质量发展的时代背景下,金融行业凭借天然的数字基因,已经走在了各行各业实践数字化转型的前列。央行在《指引》中也进一步对金融机构的数字化战略能力提出了更高的要求,指出“数字化转型的战略路径需要明晰且可持续,具备先进成熟的数字化治理能力,在转型实践中取得显著成效,并能我们看到,大型银行早已在多年前纷纷启动数字化转型顶层设计,经历近年来的实践和演进,不仅具备了全面小行在近几年也全面提速数字化转型的步伐,一方面参考大行先进实践强化整体数字化战略布局,另一方面也结合自身资源禀赋和区域特色,打造差异化竞争能力。..融科技转型。2022年升级发布《数字建行建设规划(2022-2025年)》,进一步明确了数字化经营的发展方向和总体路线图,通过业务数据化和数据业务化双向驱动,着力提升数字化经营效能。基于在数字化转型实践中积累的经验,建行不断强化数字化转型战略规划的自主研究制定能力,持续升级和演进其金融科技战略,实现以创新驱动数字化经营,全面深化新金融行动。.时,北京银行还建立了五大战略保障机制,包括战略统筹机制、协同联动机制、敏捷运作机制、创新突破机制和管理保障机制,保障“数字京行”战略井然有序的落地。©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.9在企业级数字化转型战略的牵引下,为了保障转型的有效落地实施,《指引》指出需要建立一套覆盖设计决策、Thoughtworks认为,银行推进数字化转型从顶层设计到落地实践的过程,需要端到端地构建“战略分解必体系搭建必过程管控必持续改进”的数字化转型闭环管理能力。其中:.值空间。其基本思路是以建设和度量商业银行数字化能力为手段,通过建设数字化能力为银行业务赋能,并形成全新的价值机会和增长点。随着银行数字化转型走向深水区,如何评估数字化转型的成效成为各家银行面临的难题,百信银行这一模型的推出可以助力银行系统化审视自身在科技引领等方面的能力布局,从而更经历了数字化转型上半场,大部分金融机构都在转型过程中建立了相对完善的数字化转型统筹机构,明确了由董事会、行长等牵头的“一把手工程”,并以数字化转型委员会或金融科技办公室等组织形式推动转型落地。为了进一步以数字化建设驱动业务创造价值,我们看到不同金融机构选择了多元化的数字化转型支撑机制,以更好地推动企业的数字化经营。金融机构对自身组织变革的魄力和对金融科技创新市场化的决心,在一定程度新实验室、创新孵化器、创新加速器、数字化工厂和部落制转型等多种组织形式:..敏捷转型:通常由IT部门牵头,几乎所有的银行都会采用敏捷转型作为数字化转型的核心推动机制之一,通过搭建敏捷灵活的组织架构,构建扁平化的金融科技管理模式;.创新实验室:通常由IT部门牵头,鼓励基于新兴技术的创新,例如通过建立人工智能实验室、区块链实验室等形式,推动新兴技术的快速创新和场景应用;.创新孵化器:通常成立独立的牵头部门和孵化场地,致力于创新想法“从0到1”的实践探索,强调小步选代、快速试错,例如招行和荷兰ING的创新孵化器等;.创新加速器:通常成立独立的牵头部门和孵化场地,针对已被验证的创新项目,投入更丰富的资源以加速项©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.10.数字化工厂:通常成立独立的牵头部门和孵化场地,以跨职能小团队模式与业务侧开展密切合作,同时起到内部创新孵化和加速的作用,例如建行、中信、中金等金融机构都采用了数字化工厂模式;.部落制转型:通常成立独立的牵头部门,通过面向客户和市场将金融机构内部的组织划分为不同部落做全面的转型,典型案例包括荷兰ING的部落制转型,而在国内仅有一小部分金融机构会在单一产品或场景上采通常成立独立通常成立独立的牵头部门通常由IT部门牵头b组织变革业务创新(图一:多元化的数字化转型与创新支撑机制)..【案例】“对于招商银行来讲有两套机制,一套是每年编预算,年底回来看;另外一套是金融科技创新体系,行已累计立项金融科技创新项目3494个,累计上线项目2687个。招行引入了多元化的创新组合机制,包括五种模式:一是以支持员工将创新想法变成MVP快速选代和试错,以低成本的小步快走推进创新的“精©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.11益模式”;二是在创新项目完成MVP阶段的试错之后,针对已经验证成熟的方向启用“绿色通道模式”,帮助创新项目快速复制和推广;三是以全职脱产组建成一个独立的新团队,在招行自建的孵化器中专注做创新的“小团队模式”;四是以对标领先的金融科技企业,在人工智能、区块链、云计算、大数据和移动互联等领域提前2-3年布局的“技术创新模式”;五是以部分创新基金用于战略投资,加速金融科技布局的“投资.【案例】为实现数字化经营的精耕细作,建设银行统筹搭建了包括业务中台、数据中台和技术中台在内的“三大中台”体系,打造数字化工厂。作为建行总行的直属机构,数字化工厂定位为全行的数字化建设实验室,针对不同专题的顶层设计和实施推动,工厂通过成立“柔性企业级项目组“的形式,分别由业务、中后能力,更加快速、敏捷地响应市场和用户的需求,并用“三大中台”体系支撑前台数字化运营,服务后台精构建敏捷灵活的组织架构,实现对市场和用户需求的高效响应务级敏捷喻组织级敏捷”的过程。在这一转型过程中,金融机构将经历:..从“科技推进转型”转变为“多层转型变革联动”;.从“职能型的组织结构”转变为“面向客户/业务的组织结构”;.从“年度固定预算”转变为“动态弹性预算”;.从“管理人员”转变为“激励人员”;.从“注重产出”转变为“注重成效”;.从“零容错”转变为“快速试错”的过程。组织级敏捷业务级敏捷团队级敏捷转型范围转型成效转型部门(图二:银行敏捷组织的建设路径)©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.12.第一阶段“团队级敏捷”中,中信聚焦提升团队的研发交付效能,重点解决了科技内部的研发协作问题,极高地提升了需求治理、团队协作、持续交付等方面成效;在第二阶段业技融合的“产品级敏捷”中,中信聚焦提升业务的价值创造效能,推动业务持续规划、探索并实现突破,试点可推广复制的“产品级敏捷”运作机制;在第三阶段,中信以数字化工厂模式探索全组织的“商业级敏捷”之路,聚焦提升组织的整体适应力,落地。通过“三级敏捷”的建设,中信已经具备相对灵活的敏捷组织架构,这有助于其高效响应市场和用户的需求,加速多领域的协同创新。(延伸阅读:《商业级敏捷,中信银行探索数字化转型新航路》)阻碍创新的“绊脚石”总会存在,创新DNA的注入是一场金融机构思维变革的“持久战”。构建放型组织,可以让组织内一批有想法、愿意参与创新的员工没有顾虑地先站出来,他们通过对未来的数字化创新探索,将推动金融机构不断提升面向市场的响应力,他们也将成为组织内的一股“活水”,为金融机构带来全新的商业活力。在《指引》中,央行对金融机构的数字文化建设提出了明确的指导方向,体现在“数字文化营造”和“试错容错机制”两大能力项中,金融机构可以从以下两个方面思考和评估自身的数字文化能力。开展常态化数字文化建设,建立全员数字化转型思维在金融机构的数字文化建设中,需要始终保持开放包容的心态,诸多领先的金融机构在推进金融科技的建设过程中,并非从技术本身出发,而是从金融科技的思维和文化入手。Thoughtworks认为,金融机构的数字文化建设需要重点从注入客户思维、构建开放型组织、常态化开展多元数字文化建设活动三个方面着手:..注入客户思维:在新的商业与科技环境的推动下,领先的金融机构将“以客户为中心,打造卓越客户体验”作为核心目标。这要求金融机构打破原有的思维方式,从客户的旅程出发,基于客户的痛点和价值,重新设.构建开放型组织:数字化转型与创新总是意味着对于管理模式、投资组合、成效指标等方面的调整变革,董事长或行长必须成为金融机构数字文化的引领外的宣导,推动由转型带来的一系列机制与流程变革,打造具有开放性和创新性的组织。.常态化开展多元数字文化建设活动:金融机构通过宣传培训、创新竞赛、趋势研究、消费者教育等多样化的文化活动,大力推进数字文化的宣导和普及;同时,通过开展周期性、常态化的创新活动,推动数字化创新成果“百花齐放”,进而不断为组织和市场注入数字文化理念。建立企业级金融科技创新容错机制,形成安全高效的创新与应用体系虽然金融机构可以通过战略研究和创新管控降低一定风险,但金融科技创新总是意味着“极大的不确定性”和套敏捷、完善的“容错机制”是确保组织内的员工“安全创新”的前提,这将大大提升员工参与创新的积极性。思维和精益敏捷的文化带到组织内部,通过培养创新种子教练的形式,推动创新实践在金融机构内部的体系化©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.13落地。同时,部分金融机构还通过成立了创新实验室、数字化工厂等形式,鼓励员工在更加独立、开放的“创..【案例】工商银行为加强员工的数字思维,通过“三步走”策略将数字文化基因快速渗透到全行:一是完善金融科技的组织布局,打破原有的业务科技思维方式,不断优化面向业务、面向基层、面向生态的研发力量布局；二是打造复合型金融科技人才队伍,激发人才的创新活力,深化人才发展体制机制改革,实行更加开放的人才政策,通过内外宣导建立开放型组织和人才高地；三是健全科技创新内循环,建立创新攻关“揭榜挂帅”机制,夯实快速创新且高效落地的年度运作常态化创新机制。通过选取攻坚克难项目和精品工程项目进行试点,工行以客户为中心高效响应市场需求,持续洞察客户、优化服务、创新模式,最终提升其.【案例】兴业银行联合数字中国举办2023“兴火.燎原”创新马拉松,意在推动“科技-产业-金融”联合创新,促进银政企、产学研的深度合作,引入外部行业专家进行创新课题辅导与纠正,增强银行数字化成化等服务,以客户为中心加速创新成果的孵化落地和转化应用。兴业银行与数字中国联手打造的创新马拉松,不仅建立了金融机构内外联合创新的“政产学研融合”新范式,也对金融行业的数字文化塑造和可持续创新作为一家全球软件与技术咨询公司,Thoughtworks数智金融服务团队已经连续多年深入研究银行业的数字化转型,并与国内多家国有大行、股份制银行、区域性银转型全过程。在过去的几年里,我们看到大型银行在互联网巨头的竞争压力下,将数字化转型作为“一把手”工程积极推进转型建设,通过连续多年的高增长投资,领先的商业银行已经看到了数字化转型的显著成效,不仅在体制机制方面取得突破,而且在金融科技驱动业务增长和持续创新方面也交出了闪亮的“成绩单”。然而,我们在与银行的合作中也显著感受到,相较于各家银行总行所积累的强大的金融科技基础设施和资源禀赋,分支行和区域性银行的数字化转型还处于起步阶段,仍然面临较大挑战。2023年中央金融工作会议明确提出加快建设金融强国,引导金融为经济社会发展提供高质量服务,进一步优化大、中、小金融机构布局,鼓励中小金融机构立足当地开展特色化经营。这一举措将为大型银行的分支行和区域性银行带来巨大潜力(延伸阅参考文献:.“T0P+”战略步入2.0时代,建行金融科技战略孕育“双子星”模式.加速推进数字化转型,商业银行需用好“评估标尺”.中国建设银行副行长张敏:锻造数字经济建设金融“主力军”.《招行陈昆德:客户和科技是招行未来的两大核心主题》©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.14.建设银行数字化经营实践.商业级敏捷,中信银行探索数字化转型新航路.工商银行吕仲涛:商业银行如何实现数字化转型？.2023年“兴火.燎原”创新马拉松公开赛©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.15作者:刘传湘,Thoughtworks数字化转型与运营总经理央行在《指引》中进一步对金融机构的数字化治理体系提出了“数字化经营动能”和“金融服务智慧再造”两熟度级别的提升,规划执行也需要随着行业发展情况适时调整优化,甚至可以实现“动态优化”的企业级数字化转型战略。在规划落地实施阶段,银行通过“持续改进”完善循环控制机制,实现以过程管控为牵引的数字数据作为最重要的要素,银行应该如何融合应用？《指引》指出:要有效提升经营决策的前瞻性和精准性,形成良好的数据质量文化,持续提升数据驱动能力;在安全可控等要求下,形成数据共享的规模效应,促进社会通过数字化双轮驱动,金融业将真正实现“以客户为中心”的智能化转型《指引》提出了“数字化经营动能”和“金融服务智慧再造”两大业务转型升级的重要能力:..“数字化经营动能”体现在银行需要立足客户需求,构建敏捷创新体系,通过组建跨部门团队,完善内部协同机制,激发组织活力及创新动能。同时,银行还需要提升信息系统赋能水平,助力运营管理智能化,以提高企业应对市场环境不断变化的能力,而高级别企业则在创新管理模式和组织架构上进行扁平化改革,实现.“金融服务智慧再造”重在优化客户体验,一方面银行采用自动化手段重塑流程,利用人工智能提升核心业务效率;另一方面银行需要不断丰富服务渠道,打通线上线下,实现渠道深度融合。不仅如此,银行需要持续更新客户管理模式,建立全生命周期视角,提供个性化精细服务;同时,银行还可以将服务延伸到少年客户及小微企业,以延伸服务范围、促进融资便利化。整体来看,通过数字化双轮驱动,银行将真正实现“以客户为中心”的智能化转型。这不仅可以提升银行的核心竞争力,还将有助于促进金融服务深入发展,成为助推实体经济的新引擎。©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.16.【案例】招商银行探索Γ代发+企业数字化服务」的全新商业服务模式,通过“一站式人财事数字开放平台”薪福通打造银行级企业数字化服务新范式。针对业务流程,薪福通作为拓客工具箱的重要工具之一,推动完成深度绑定,与客户产生更紧密的连接,再产生代发以及更多金融服务的联结。(延伸阅读:《招行薪福通:银行级企业数字化服务新范式》)《指引》要求银行从单项管控向全面精细的综合风险管理体系转变。利用科技手段实现动态监测和息安全和操作合规性,构建银行自主可控的安全可靠体系。《指引》通过“关键核心技术应用”能力展开了在金融科技方面自主可自主可控的技术体系,在各个阶段逐步提升对核心技术的掌控能力,从“被动应用”逐渐升级为“主动引领”,助力金融业务与科技能力深度融合,引导行业变革。通过人才培养和标准体系建设,构建可持续发展基础求目录,通过灵活选人用人机制,实现人岗相适、人事相宜、人尽其才。同时指出在选拔、晋升、激励机制等银行需要不断完善“配套的制度、标准、文化等一与和牵头金融科技领域技术、产品、服务等相关的金融行业标准的制定和修订工作,同时内部制度或企业标准现代化金融科技治理体系近十年,伴随着各级金融机构的数字化转型实践,大部分金融机构都在转型过程中建立了相对完善的数字化转型统筹机构和治理体系。在这个过程中,新的金融科技定位也诞生了如数字产品经理、敏捷精益转型教练等新全球数字化转型理念与本土金融机构的特色,形成了一套数字化转型的方法论和实践,并与合作伙伴共同建立ThoughtworksEDGE价值驱动数字化转型框架(value-DrivenManagement)是一种成效导向的、基于价值和反绩驱动来进行优先级排序的决策系统。这一框架强调以价值为中心,通过对想要实现的商业成效进行增量注资,来替代对于活动(项目集/项目)的预先投资。其核心包括:..创建精益价值树来捕捉和共享组织级愿景和战略；.使用成效度量对于投资项进行价值优先级排序；.建立定期评价评审机制；.对齐组织结构的角色。©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.17近年来,我们已经将EDGE框架在多家领先的金融机构成功推进落地,这一框架与《指引》中提出的“价值驱动的战略定义,规划执行随着价值衡量适时调整优化,能动态优化企业级数字化转型战略、帮助组成形成从战(图1:EDGE价值驱动数字化转型框架)©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.18指标、需求价值优先级、定期价值评审三个方面支撑动态投资决策,建立数字化转型价值闭环。设定价值度量指标:针对业务领域的目标和举措设定了各自的价值度量指标,衡量业务预期收益,牵引业务的建设。确定需求价值优先级:针对业务领域的举措落地,进行需求的分层管理,形成举措、特性与故事三个层级的需求价值优先级模型,在业务规划、版本规划和选代计划等不同节点分别进行价值优先级排序。召开定期价值评审:根据业务领域的特征建立定期的价值评审机制,对业务运营的价值成效进行回顾评审,检视预期收益的达成情况。根据市场和用户的反绩,及时进行投资决策的调整,持续提升运营效率和服务水平。(延伸阅读:《商业级敏捷,提出组织在数字化时代的应变之道,包括:..战略对齐:明确组织愿景和使命,上下对齐创造客户价值的业务战略目标,以提升价值创造的效率;.敏捷组织:打破组织部门墙,由竖井式发展为网状型,打造敏捷型组织,以提升组织的效率;.雇佣革命:培育人才,构建学习赋能、自管理的平台与文化,以提升人的效率。©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.19监管要求、管控合规风险”,这必然需要银行建立新的跨部门协作机制以满足未来组织的数业技融合趋势。现代数据治理的—种战略方法,也是推动组织数字化转型的关键要素,集中在打造有价值且安全的数据产品。DataMesh是超越利用数据仓库和数据湖的数据管理方法,强调组织灵活性,通过授权数据生产者和数据消费者的访问来管理数据,数据所有权分配给特定领域的团队,这些团队将数据作为产品来提供、拥有和管理。BizDev0ps是数字化时代的业务创新及产品交付实践和方法体系,它通过业务和技术有机融合和有效协同,打通从业务到开发再到运维和运营的价值交付链路和反绩调整闭环,并实现全链路数字化运作,保障和持续改进产品和业务交付的效率、质量和有效性,从而赋能数字业务的持续创新和长期发展。科技数字化转型科技数字化转型DataMeshBZDVPs(图2:数业技融合示意图)©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.20银行跨部门协作的关键在于能否形成共同目标,打造以客户为中心的组织协作模式。Thoughtworks倡导以客户价值决定组织的度量指标,包括了客户决定成效、成效决定度量、度量决定工作、工作决定技能、技能决定(图3:客户成效指标拉通组织协作模式)©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.21下图是技术和业务合作的BizDev0ps,经过多年实践,Thoughtworks已经形成了一整套基于设计思维、精益敏捷组合的实践和流程,并帮助多家领先的银行将这些核心实践变成可以高效运作的组织流程。跨部门协作,核心是信息透明、流程简单,在不同银行中有“五阶十一步”、“四阶八步”和“天龙八步”的说法,以朗朗上口(图4:数字产品全生命周期管理流程和方法)..【案例】2008年至今,招商银行历经精益管理体系演进的四个阶段(体两翼、轻型银行、Fintech战略、3.0模式)积极迈向BizDev0ps。以“业务和技术有机融合、高效运作,赋能数字业务的持续创新和长期发©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.22数据作为核心生产要素,同样在开发过程中起到持续改进的作用,银行需要在过程中实时对状态进行跟踪,把数据可视化出来,核心关键是信息透明,同时根据数据持续改进。(图5:价值仪表盘)跟上新技术和社会变革步伐的唯一途径就是接受不断的进化。我们看到很多现代数字化企业已经把变革和教练在银行的数智化转型过程中,遇到新的问题需要新的角色去解决,例如数字产品经理、敏捷教练等。对于新的角色,我们需要根据能力的广度和深度,构建不同级别的能力模型。如下图中中国敏捷教练联盟对于敏捷教练的能力模型所示,银行需要思考如何根据需求定义新角色,并构建阶梯式的能力模型,以驱动员工的持续成长©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.23管理教练管理教练侧重数字化企业敏捷转型，理解高响应力组织的架构和工作方式能够通过管理实践的引入改变团队和组织的协作模式，构建持续改进的企业文化。技术教练侧重数字化企业技术转型，理解现代软件及平台的结构和工艺流程，能够通过技术实践的引入提升团队和组织的数字化能力，构建支撑改进和创新的企业平台。(图6:CAC敏捷教练体系)在银行的数智化转型实践中,我们需要不断守正创新,《指引》要求参与和牵头金融科技领域技术、产品、服务等相关的金融行业标准的制定和修订工作。对于大型银行,要标准化自己的流程和实践,同时推动产学研协作形成行业标准。如下图所示:©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.24成熟度成熟度等级评价L5引领L4进化工具支撑L3扩展成效度量L2实践角色定位L1探索领域《业务研发安全运营一体化能力成熟度模型》BizDevsecopscapabilityMaturityModel(标准号：TCIE186-2023)持续规划持续设计持续测试持续集成持续部署持续安全价值流动维度(图7:业务研发安全运营一体化能力成熟度模型)©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.25在我们帮助银行实现数字化转型从顶层设计到落地实践的过程中,Thoughtworks将全球先进理论框架和银行业实际情况结合,本文中提到的现代化金融科技治理体系、跨部门协作和可持续发展一套组织转型的体系,实现“以客户为中心”的智能化转型,形成以“过程管控”数据为牵引的数字化转型闭环管理体系,同时也推进国内标准体系的建设工作。正如《指引》里明确的,我们期待与金融机构一道,不断完善“配套的制度、标准、文化等一系列支持数字化创新发展”的体系,构建一个更加公开、包容、协同的新型金融体系。参考文献:.《运营模式的5大功能障碍,以及转型避险指南》.《招行薪福通:银行级企业数字化服务新范式》©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.26作者:霍文媚,Thoughtworks企业架构师金融行业一直是信息技术应用最为广泛、变革最为深刻的行业之一,也因此造成了一些系统遗留问题。比较普遍的情况是,传统烟囱式建设应用系统,导致业务流程支撑存在重复和缺失、数据孤岛林立、系统重复建设等一系列问题,无法形成支持业务快速选代创新的系统能力,无法释放数据资产的价值,更无法在系统、服务层因此,为推动金融机构的数字化转型,架构变革已成为各金融机构数字化转型中的一个重要课题。纵观在这一方面相对领先的银行,管理层在不同程度上均从业务、应用、数据、技术四个方面推动了架构变革。在央行发布的《金融数字化能力成熟度指引》(以下简称《指引》)中也对业务、数据、技术三个重要纬度专门做了标准定义,文中多处强调了“业务价值”和“业务与技术高度融合”的重要性,··如何抽象多业务线共享的能力集中管控和演进，以避免重复投资？·如何构建可共享复用的能力，并保证其灵活可扩展性？·新业务如何基于企业能力快速组装上线，以支撑业务快速迭代创新？·现代化企业级系统应该如何规划？系统多、系统乱、重复建·应用平台化如何规划？要不要建中台？中台怎么规划？组织如何匹配？·如何在云原生时代构建分布式应·如何拆分过于集中的分析类数据处理职责，缓解规模化·如何使应用开发团队具备分析类数据·富技术时代下，如何做好平台型技术·采用何种技术治理策略，沉淀可复用©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.27战略与业务牵引企业架构设计紧密关联企业的战略目标战略与业务牵引企业架构设计紧密关联企业的战略目标以业务痛点和目标作为牵引始终围绕业务展开，通过业务牵引,通过业务验证。快速迭代融合精益思想进行企业架构实践通过精益切片等方式快速将业务模型投入业务和技术环境验证和演进。轻量级易落地企业架构元模型和概念简洁易懂、轻量级架构文档、敏捷迭代确保尽早获取反馈，保证机制的可落地与长期可维护性。量体裁衣,循序渐进企业架构变革是一项体系化工程,应以业务价值导向为根本原则,需要循序渐进地展开。如《指引》中对业务中台能力定义的要求一样,从2档的个别业务功能具备模块化、组件化能力,到3档的部分业务场景、业务功能已搭建可复用的通用服务组件,再到4档的基本实现业务架构驱动企业级IT架构设计,最终实现5与技术高度融合,可通过灵活定制组装等方式实现业务产品服务快速选代创新。同时,从领先银行的架构变革实践中总结发现,架构变革仍存在以下等诸多挑战:..企业需要投入大量的资源,需要机构内各组织的协作;.企业架构建设见效周期长,建设历程短则三到五年,长则五到七年;.全面铺开风险高、难度大,大行经验无法复制。因此,企业架构需要深度“适配”金融机构自业架构变革类项目应重点关注以下几个方面:..一是,企业架构的顶层规划。在企业架构建设之初,需要先对企业的现状架构有清晰的诊断,同时结合企业.二是,企业架构设计原则和标准。企业架构建设是复杂的,纵横交错的。横向来看,架构变革将会涵盖金融机构主要业务领域,甚至全业务领域;纵向来看,参与企业架构建设所需的人员包括各业务条线、产品、数据、技术等方面。因此,在企业架构建设的整个周期中,必须有一套统一的、通用的架构设计原则、标准和规范,作为架构建模各组的参考依据和约束准则,以此来校验企业级架构建模成果的质量。.三是,价值导向的优先级排序。普适性的企业架构建设历程一定是循序渐进展开的过程,需要落地难度、架构支撑价值等维度进行业务领域、业务组件、业务能力的优先级排序,将能够解决核心问题、能为业务带来更大价值的业务领域和场景作为突破口,优先完成细化设计并落地。协作共创协作共创设计过程推动管理团队、架构团队、业务团队与技术团队协作共创始终保持充分沟通和对齐理解,尽早建立共识。(图1:MEAF总体架构指导原则)©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.28.后圈定业务条线领域进行活动和任务级建模,并选择试点实践从业务模型到IT的落地实现,逐步建设和完.【案例】以某大型国有银行为例:该行采用全行级全面铺开策略,先用2年时间把全行所有业务领域进行详细至步骤级的建模,再用5年时间分三期完成全行应用的新一代系统建设。.【案例】以欧洲某银行为例:历时两年,投入近八亿元资金开展核心系统升级,由于整体规划性不足,业务价值定位不清晰,项目完全交由系统集成商负责,后发现大量功能无法满足业务实际需要,则项目搁置。深度融合,日舞完善入和产出不匹配等考验和痛点。最核心的问题就是,没有从企业的“全局”视角来看待转型,没有从业务价值出发,很多系统的搭建和应用升级,只能做到头痛医头,脚痛医脚,看似解决了当下的问题,却在未来的升级金融行业的数字化转型已经不仅仅是科技进步或产品送代,更是一种思维模式的转变,不仅要进一步加快IT变革,追求更快速的创新节奏,还要做到IT架构与业务架构的融合统一。正如《指引》中强调的“基本实现业务在《Thoughtworks现代企业架构框架白皮书》中,我们提出:..业务架构定义了企业各类业务的运作模式及业务之间的关系结构。它以承接企业战略为出发点,通过对于业务能力的识别与构建,实现对于业务流程的支撑,并最终通过组织给予保障。.业务架构是企业架构的核心内容,直接决定了企业战略的实现能力,是其他架构领域工作的前提条件和架构©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.29战略层strategyLayer战略层strategyLayer建立业务与技术、数据之间的结构化映射企业级能力现代企业架构自皮书2021Thoughtworks技术卓越业务群业务群业务群业务群务架构层BusinessArchitectureLayer解决方案基础能力基础能力基础能力扩展点扩展点扩展点扩展点扩展点扩展点业务资产盘点业务能力规划共性能力识别端到端能力组件业务群业务群端到端流程应用架构层应用架构层ApplicationArchitectureLayer数据架构层数据架构层DataArchitectureLayer技术架构层技术架构层TechnologyArchitectureLayer(图2:MEAF业务架构)©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.30.【案例】以国内某领先国有银行为例:在长期的企业架构项目建设过程中,融入了总、分行各层级业务人员和各开发中心的技术人员,目前企业级业务模型已涵盖全业务领域建模(流程、产品、数据),已完成业务组件模块化,实现企业级业务能力的共享和复用,并可通过灵活定制组装等方式达成业务产品服务的快速选.循业务价值驱动原则,规划与设计了“业务上能够快速支持信贷产品创新；可复用的数字资产；实施上,能够科学、合理、精细可落地；方法上,符合省农信多法人、多业态特点；”的信贷业务中台。让银行IT架构与业务能够敏捷适配,高效支持业务可管可优,实现技术驱动的生产力企业架构的建设期和应用期需要架构长效管控机制的保障,对架构资产进行持续的选代和演进,从而达成架构期实践的过程中,不乏有很多机构重视企业架构的建设,忽略了架构资产保鲜的重要性,主要是因为架构资产通常数量庞大且复杂度较高,不便于查找、追溯、维护和发布,所以很难将架构资产保鲜工作融入到日常当中。久而久之,导致架构资产束之高阁,IT开发回到原点。因此,越来越多金融机构,在企业架构建设的整体规划阶段,就已经在探索企业架构建模成果的使用和维护问题,主要从两个方面着手:..一是组织机制方面,推广和使用架构资产,确保各项目的实现符合架构原则,定期重估企业架构资产并选.二是工具方面,通过工具沉淀并管理企业架构资产,将企业管理过程数字化,增强企业架构管理和应用水平的同时,也为企业管理决策的智能化奠定基础。企业战略一张图业务优化与管理能力建设与分析数据资产与沉淀系统设计与管理任务分解与追踪(图3:M0ss架构治理平台)©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.31.【案例】以国内某领先国有银行为例:企业架构建设项目启动初期,就引入了架构资产管理工具,不仅方便架构建模工程中各角色对架构资产的维护和使用,也在一定程度上通过架构工具控制各建模组遵循架构建设的原则和标准,确保了架构模型的质量统一。.队等成员组成的长效管控组织,并建立流程清晰、权责分明的长效管控机制,强化需求到开发的价值导向和架构资产的管控,从而实现了架构资产价值的最大化。实没有实质性的矛盾,只是数字化的供需两方。而在统一的企业架构模型之下,两者的关系就更为自洽,更加的融合统一。因此,金融机构需要尽早进行架构变革,构建全局化的企业视角,以逐步细化、日舞完善的方式细化架构设计,实现业务与技术高度融合,提升数字核心竞争力。©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.32作者:夏世纪,Thoughtworks数据解决方案架构师根据《指引》的分级标准及要求,可以看到金融行业数字化发展大致分为如下几个阶段,现在我们已经踏入并将深化数智化能力建设阶段:《指引》将数字化能力成熟度分为5级,对标最高级别对数据能力的要求和数智化发展趋势,提炼如下数据能力关键词:战略清晰、有规划、可执行,成熟的治理能力,完备的数据资产体系,数据驱动、智能驱动;同时,模型的8个能力域中第2个是:数据要素的能力释放,那如何释放呢？Thoughtworks总结有4个方面的能力要求:..数据规划和执行能力。在大的企业级战略下,要轻量级规划,持续选代,识别高优先级场景,做出成果,选代优化,逐步落实战略,落地规划;.数据治理能力。数据高可用的前提是高质量,那么数据治理就必不可少,而传统的数据治理大而全,逐渐不适应现在的要求,因此,我们需要转变思维,既要强化治理,同时重在运营,以精益的理念强化治理效果,.数据资产建设能力。数据最终是要以服务的形式提供出去才能产生价值,因此需要加强数据资产能力建设,汇集数据,增强引擎,整合数据存储,处理、分析能力,建立Data0ps体系护航数据资产能力引擎的可持©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.33.数据智能融合能力。数据要素的能力释放,最终是要与业务场景融合,形成业数融合的驱动模式,并引入智能引擎,提升数据驱动效率。轻量规划,持续选代《指引》要求金融机构要制定自己的清晰且可持续的数据战略,同时能够落地执行,且在实践中取得显著效果。这就要求,数据战略需要拆解成可执行的结合业务发展场景的模块,且在执行过程中持续获得及时反绩并修正。具体实现来说:从战略层面要有长期的规划方向,从实现规划目标的执行层面则需要灵活应变,通过轻量级规划,高优先级场景识别的方法,实现规划的执行落地,并持续选代,最终实现宏观的规划目标。在数据规划层面,Thoughtworks提出LDD(精益数据探索)方法,通过探索价值场景,分析识别价值,蓝图架构设计,规划路线设计四个步骤,轻量级的聚焦中短期的实现,并对焦长远规划进行实操上的微调。探索价值场景探索价值场景分析定位价值蓝图架构设计规划路线设计(图1:ThoughtworksLDD精益数据探索方法).探索价值场景:统—业务愿景,探索数据全景,发现业务场景,构建业务价值框架,识别价值场景优先级;.分析定位价值:整体现状评估,高优先级场景的分析和识别,数据源的差距分析识别可行性,工具、算法、技术的选型和分析;.蓝图架构设计:BY场景的需求整理,实现蓝图及架构设计,产品、系统、方案架构设计;.规划路线设计:整体路线设计,项目群架构图设计、里程碑设计、交付资源计划、速赢方案和产品设计。.与诉求以及其优先级;规划了更有指导意义的客户标签体系,从2万多个存量客户的样本中,划分了8类不同群体,从40种客户属性以及30余款保险产品历史购买记录中,抽象出10余条有指导意义的客户标签;从“价值挖掘、增加粘性、激活客户、防止流失”四个角度,共同制定了四类营销策略,提高了营销量。©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.34强化治理,持续运营金融机构的数据治理,起步较早,以监管为主要驱动,同时服务于营销、运营、风控等场景,很多已经有一些成果,但是需要认识到数据治理最终要有配套的组织、制度和文化,是要建成体系并持续运营才能带来质变,产生价值;绝大部公司数据治理的效果不明显甚至失败都来源于运动式治理,项目式治理;金融机构需要转变思维,以运营的理念持续治理,设定kpl目标,积累场景,打好基础,通过不断地在场景中解决问题,来构建持在数据治理层面,Thoughtworks提出精益数据治理方法,区别于传统的大而全的数据治理,更加区别于项目式数据治理,以精益切片入手,从保障域、治理域、技术域3个模块,建立事前预防、事中管控,事后监管的(图2:Thoughtworks精益数据治理方法)©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.35基于数据生命周期管理,形成3*3架构:..纵向:按事前规划、事中管控、事后监控三步走,采用精益切片数据工作方法,自底向上统合各部门逐步开展治理工作;.横向:从保障域、治理域、技术域3大领域,以制度、流程、组织、规范为核心的保障域为数据治理提供基础保障;以数据标准、数据质量、数据安全、生命周期管理、数据资产目录等为治理内容和标的,最终提炼数据管理效率和能力;以数据治理平台(元数据管理、数据标准管理、生命周期管理等)为落地,部署保障域、和治理域的内容,提升数据治理效率,并能够形成可持续的治理机制,实现全链路的监控和留痕,实现更多自动化的效率,避免人工的需求太多导致的不可持续。.础性的工作及工具,但是数据治理工作在源系统以及业务层面的推进一直是缓慢的,虽然在监管层面,不断的对标优化EAST,但是在数据运营层面仍然是割裂的。Thoughtworks从数据运营的角度,针对源系统治理,从用起来和动起来两个路径协助该城商行进行治理:用起来:将系统侧数据开发与治理流程结合,同时将治理工具优化提供给系统侧使用,提升其参与治理的便捷度和积极性;动起来:通过治理服务平台,在事前的数据采集,事中的数据建模,以及事后的数据开发应用,提供指引、模板、工具,并将治理考核融入到项目验收中,从而让系统侧的治理动起来。最终,我们协助该城商行通过数据治理运营,从0KR入手,将治理的运营目标及考核结果可视化,建立跟踪机制,并给予激励和考核,从而建立治理运营的闭环。汇集数据,增强引擎《指引》要求金融机构建立完备的企业级数据资产管理体系,数据能力建设不断强化,数据基础设施已实现对外赋能,主要数字技术领域保持同业领先并实现规模化应用,技术研发攻关能力与成果显著。构建强健的数据能力并可持续,需要统一资产的管理,统一的服务能力管理,并且为了保障资产的合规安全,需要配套数据安全能力建设;为了保障数据高可用,高质量,需要配套数据治理能力建设;为了保障数据能力的稳定可持续,需要配套Data0pS能力建设。对此,Thoughtworks提出数据中台架构,更好地帮助数据中台的选代构建:以数据平台为基础,逐步构建数据门户,数据治理中心、数据安全中心,数据运维中心等,从而将数据处理、计算、治理、服务等能力进行整合,统一对内对外提供服务。©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.36数据仓库DS(数据湖)数据存储数据采集数据仓库DS(数据湖)数据存储数据采集数据数据市场服务服务能力申心算法引擎算法引擎开发引擎数据源数据源(图3:Thoughtworks数据中台架构)其中,数据资产体系应具备三大能力引擎:..数据资产中心：负责数据的整合、清洗、处理,开发、分析的能力引擎;.数据门户：对外提供服务,同时整合分布在不同业务、不同条线的能力,既要一线能够灵活的定制数据能力,又能够统一管控和使用;.持续运营保障能力中心:包括数据治理中心、数据安全中心、运维中心,主打数据要素释放的质量、安全、.合作8年,从数据分析,到平台建设,资产目录建设,逐步通过选代构建中台体系包括:.建立数据资产中心,统一数据存储,数据处理,数据计算.建立数据门户,统一服务能力,统一市场,对内或对外赋能.建立数据治理中心,落实治理体系能力,提升治理效率.建立数据安全中心,提升数据安全防卫能力,保障客户隐私.建立运维中心,提升持续数据运营能力,实现可持续的Data0ps.以外呼响应率、投诉为核心的若干Al智能模型建设,包括大模型平台建设.持续的能力建设,也使得,在最近AlGC浪潮,该客户利用良好的数据基础能力和质量,快速融入创新,投入大模型的试点和创新中,做第一批吃螃蟹的领先者。©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.37数据驱动,智能加持优化和互动创新,并基于共建、共享、共赢的生态圈培育智能驱动型的数字新业务。这意味着金融机构在营销、风控、运营等核心业务场景下,需要利用数据智能创新能力,实现业数融合,数据驱动,智能驱动,最终提升不同场景的经营效率。以数据要素为基础,通过大数据智能(包括统计、机器学习、人工智能、大模型等),结合业务场景地图的梳理,逐步构建营销、风控、运营等金融核心场景的数据洞察和预对此,Thoughtworks提出数据智能应用蓝图,其中数据智能的核心,是识别和梳理业务场景,基于场景找到合适的工具和方法,在合适的时候引入创新的方法,从而能够极大化技术变革带来的效率提升甚至是代差。(图4:Thoughtworks数据智能应用蓝图)在数据应用层面,有两个核心要素:..智能应用场景的梳理:以业务场景为内核,从数据和技术的角度,梳理金融机构的潜在场景,形成场景地图;.技术的应用域创新:遵循二八原则,80%的能力依然靠成熟的技术,但需要利用20%的创新杠杆,撬动未.的态度最为鸽派(即可能采取降息等宽松政策),100分代表央行的态度最为鹰派(即可能采取加息等紧缩政策)。目前摩根大通将这套“鹰鸽指数”用在了美联储、欧洲央行和英国央行身上,预计未来几个月会把场上的运用还远未到成熟的黄金期,未来仍有很大的进步空间。”©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.38从《指引》的要求看:金融机构未来的方向,一方面要聚焦数据基础的建设,包括数据底座,数据资产管理的建设；另一方面,着眼于未来,也需要在数据智能方向加码,以业数融合为核心,以AI智能、大模型等为创新方向,持续提升数据变现,数据驱动能力。回归现实,从国有或大型银行来说,需要两手都要硬,一方面持续治理,提升数据管理水平和应用水平,同时能抓住创新机遇,结合场景进行数据智能的发展；对于中小银行来说,则需要兼顾现实,以场景出发,重点突破,逐步构建数据底座,同时也能够在某些场景下实现创新落地,但出发点更要注重业务导向,场景聚焦。参考文献:.央行发布《金融数字化能力成熟度指引》,提出模型架构和计算方法.BCG:架构与尖刀举措.IBM:数据要素视角下的商业银行数字化转型行动方略.《金融科技周刊》数字化成熟度评估模型解读-第1期(11月第二周).案例展示|中国银行股份有限公司:以企业级架构建设助力高质量发展和数字化转型©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.39作者:刘传湘,Thoughtworks数字化转型与运营总经理动能”体现在立足客户需求,构建敏捷创新体系。同时提升信息系统赋能水平,助力运营管理智能化。这将提高企业应对不断变化市场环境的能力,实现对市场需求的快速响应。央行在《指引》中也进—步强调要以数据驱动、开发场景服务,通过数据驱动,银行可以开发个性化产品和服务,提升客户体验和粘性。科技支撑,数据驱动,重塑经营动能成良好的数据质量文化,持续提升数据驱动能力;在安全可控等要求下,形成数据共享的规模效应,促进社会动和赋能,做到数字化闭环管理。《指引》明确提出了“数字化经营动能”体现在立足客户需求,构建敏捷创新体系。通过组建跨部门团队,完善内部协同机制,激发组织活力及创新动能。构建创新容错机制,《指引》提出要支撑规模化创新成果的孵化,同时要完善企业金融科技创新的容错机制,形《指引》要求银行做到数字化、智能化具备规模化低成本获客,洞察客户行为偏好和真实需求,同时具备精细化、©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.40通过多年来与客户的合作,Thoughtworks提出如图所示经营动能全景图。经营动能在科技支撑、数据驱动下,整合数字化经营,数字化运营,在智能风险防护下,最终实现业务价值的增长。数字化经营与运营一体化数字化经营与运营一体化数字化经营业务模式制定、业务战略实施、业务基础搭建客户经营平台化运营能力构建策略输出中台组织或中台产品组织管理与运营提效数字化运营运营中台能力构建与营销支持服务与体验优化增长实验运营BP前置增长营销支持业务与产品创新全渠道建设(图1:经营动能全景图)经营动能的目标在《指南》中多次强调,业务价值增长由客户决定成效度量。平台化能力能够收集各种数据,以数据驱动赋能,实现业务和流程的可衡量。为了快速响应市场变化,达成业务目标,使得科技与业务紧密联合,科技支撑体现在—体化运营中台建设中,包含技术中台、数据中台、业务中台、以及自动化风险防控机制建设。Thoughtworks根据不同中台的职责,给了如图所示的分层架构建议。根据《指引》要求随着成熟度的级别提升,从优化产品服务到直接产品服务;从金融机构服务,到科技输出;从金融同业到助力政府机构等数字化转型深化。©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.41移动触点平台移动触点平台桌面触点平台垂直业务领域研发运维技术中台算力基础设施移动触点平台智能风控数据中台(图2:一体化中台建设示意图)随着数字化投资规模持续扩大,大型企业业务对数字化的依赖持续提高。面向领域的数字化建设不可避免会形成更多数据孤岛、致使数据或信息不一致,形成更多能力重复建设。为了避免这种情况,需要科技驱动,结合平台思维和产品思维,对业务能力、数据和技术能力进行沉淀,横向打通,减少浪费,为客户创造更实时和一..【案例】面向财富客群,招行推出“TREE资产配置”服务体系,从客户视角出发,关注客户的长期性、个性化需求,并随客户需求持续选代,全流程、全渠道地升级和深化,将各种经验以数字化的方式,沉淀于自研的财富管理投研平台—财富AlPha+中。AlPha+与招商银行APP打通,不仅通过3000多个客户标签实现深度KYC,还通过700多个量化指标、以及与时俱进的选品体系,对在架的5万余只财富产品进行深度刻画,实现KYC和KYP的精准匹配。同时,以陪伴中台为依托,梳理了基金分红、基金经理变更、产品开放、净值波动、收益分析等40多个关键事件,构建起客户全旅程陪伴体系,并可根据客户行为与市场行情等因素,相应部署收益锦囊、产品波动预警等60余种陪伴策略,以确保陪伴与客户的强关联。招行还重点强化了陪伴服务的对内共享,打通陪伴、财富w+(招行内部财富管理经营平台)等平台,将对客户的陪伴共享给客户经理,帮助他们更精准、更贴心地服务客户。©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.42规模没有增长,你就不可能发明出一种能真正改变现状的东西。”近十年,创新已经变为非常重要的组织新产品或服务产生的一部分,但是真正的试错文化还是要真正成为组织DNA,目前大多数组织还是偏保守,创新更多的都是可能性比较大的想法。激发创新就要允许失败,要对失败鼓掌。spacex的老板埃隆.马斯克对火箭回收失败表示了祝贺,称其“激动人心”,“spacex团队从中学到了人的本性不喜欢改变,创新的试错机制不是让大家整体计划完,再修改,而是采用小步快走的方式,快速获得市场验证后,调整方向,一旦数据证明未达目标,要么转向,要么放弃。Thoughtworks提出“精益切片”方法,是一种选代与增量的方法,运用数字技术,实现客户价值最大化原则。试错重点放在客户旅程上,将客户细分作为构建精益切片的主要框架。ThisThiscustomerengagementNotthisTechnologyinfrastructureRevenueoptimisation(图3:精益切片)©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.43如图所示,精益切片有一个明确的反模式:即职能部门内的精益切片(不仅仅是IT部门)。客户不会以这种方式..一家传统的商业银行,连续五年累计孵化金融科技创新项目多达2665个。“对于招商银行来讲有两套机制,一套是每年编预算,年底回来看;另外一套是金融科技创新体系,不停地在敏捷选代,更重要的是管理过程、总结经验。”招行前首席信息官陈昆德说。“全行员工有任何创新点子都可以试一把,但要求能够快速、不断地总结经验,如果错了那就认错,改善优化然后再实践。”如陈昆德所言,招行的精益创新可以支持员工将创新想法变成MVP(MinimumViableProduct,最小可实行性产品)进行快速选代和试错,通过低成本的“小步快走”模式,招行每年有几百个想要优化营销能力就必须有客观的价值数据做参考,相比以往的主观分析和预判,更需要的是基于客观实验反绩的快速、动态调整。企业需要建立高响应力的、以客户全生命周期价值驱动的数字化业务管理,应对不确定性,提升数字化营销能力。TOTOB客户全生命周期增长营销与销售客户成功存在诉求达成合作初步接触客户成功成交与交付体验,客户激活客状态户增长环节交叉营销续约增购提升转化效率效果忠诚使用加深合作沟通诉求了解服务体验产品深度互动高质量获客营销获客(图4:T0B客户全生命周期管理)©Thoughtworks,Inc.AllRightsReserved.44如图所示,数据赋能和科技快速更新使得客户洞察变得越来越便利。《指南》指出数智化营销能力建设需要具备对客户分层分类管理能力,建立全方位客户画像,并开展精准服务,以用户为中心实现信息共享和价值创造。作为一家全球软件与技术咨询公司,Thoughtworks数智金融服务团队已经连续多年深入研究银行业的数字化转型,并与国内多家国有大行、股份制银行、区域性银行和外资银行合作,实现从顶层设计到落地实践的数字化转型全过程。在过程中,Thoughtworks把全球先进理论框架和银行业实际情况结合,形成了一套以客户为中心,融合业务、科技、数据各个职能部门的架构、运营体系。正如《指引》里明确的,我们愿意和金融机构一起,不断完善“配套的制度、标准、文化等一系列支持数字化创