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随着金融科技的迅猛发展，区域银行的企业级大数据平台建设正成为推动业务发展的基础动力。大数据平台通过汇聚和深度分析海量信息，为银行业务提供更加精确的决策支持，从而显著提高金融服务的效率和客户体验。
针对目前大多数区域银行在数据平台建设中遇到的挑战，华为提出的“1-2-3”数据能力体系架构蓝图，深入探讨数据建设的三大目标：“实时、智能、共享”。
那么，究竟是哪些关键因素构成了区域银行数据能力体系的核心呢？答案隐藏在三个关键的融合之中：
在金融科技迅猛发展的今天，区域银行正面临将业务需求与数据能力紧密融合的关键挑战。这种融合推动银行决策向智能化转型，意味着要构建全面、准确且及时的数据平台，为监管报送和经营分析提供强有力的数据支持，同时确保数据的质量与安全。
银行的数据应用建设可以分为三个发展阶段：
1. 构建企业级数据平台：确保数据全面性、准确性和时效性，为监管报送和经营分析提供基础支持，这是数据应用的基石，也是保障数据质量和安全的前提。
2. 智能化解决方案：通过机器学习和知识图谱，利用结构化数据，为营销、风控等领域提供智能化的解决方案，这是提高业务效率和成效的关键步骤。
3. 深度学习与大模型应用：激活和挖掘非结构化数据的深层价值，开辟数据创新的新方向，同时拓宽业务边界，增强竞争力。
区域银行在建设数据能力体系的过程中，应该构建一个高效的数据飞轮，不断提升数据应用与科技的融合程度。
例如，在风险控制场景中，区域银行在数字化风控方面面临多重挑战，包括数据孤岛、实时性不足和风险评估的低准确性。通过建设数据能力体系，银行可以在风控的全过程实现统一的管理和控制，主要包括：
1. 内外部数据融合：解决数据孤岛问题，集成来自银行内外部的多元数据源，如客户基本信息、交易记录、征信数据和行业信息等，为构建全面和精确的信贷风险模型提供基础。
2. 实时数据捕获与加工：借助强大的数据计算和分析能力，银行能够实时捕获和分析各种交易行为和市场动态，快速准确地应对各类风险事件。同时，在交易发生时，利用实时计算能力对交易数据进行即时处理，并支持风险识别模型进行欺诈预测，以实现对异常交易的实时拦截。
3. 知识图谱和AI的融合应用：随着金融市场复杂性和全球化程度的增加，通过构建知识图谱和复杂的风险传导模型，量化信贷风险的传播模式和传导路径。结合AI智能检测算法，预测未来可能出现的风险传导路径和影响范围，降低风险扩散率，全面提升银行的风险防范能力。
区域银行的数据产线和AI产线的融合是实现数智治理新范式的关键。数据产线集成全链路数据治理工具，实现一站式分析与处理，加速内部数据的高效流转。而AI产线则作为AI工业化流水线工厂，提供各种AI原子能力的编排，大幅缩短模型上线时间。这两条产线的相互依赖和互通，不仅提高了数据和AI的效率和价值，而且实现了数据驱动的智能创新。
在华为提出的“实时、融合、智能”的架构中，DataOps理念的引入至关重要。它将敏捷开发、持续集成和持续交付的理念融入数据工程和数据分析之中，确保数据的实时性、准确性和可用性。这种全新的数据管理模式，使区域银行的数据治理更加高效、全面而便捷。具体而言，DataOps在数据产线中的应用表现在：
▪ 敏捷数据开发：支持数据业务用户、数据分析师和工程师的协同工作，共享数据和工具，加速分析模型和报告的开发。
▪ 持续数据集成与交付：自动化数据的采集、清洗、转换和交付流程，确保数据在整个组织中的畅通流通。
▪ 自动化数据质量监控：实时监测数据质量，自动识别和修复问题，保障数据的准确性和一致性。
▪ 跨部门协作与共享：通过统一的数据服务和数据资产管理，打破数据孤岛，促进不同部门之间的协作和数据共享。
通过DataOps的实施，区域银行能够将数据转化为真正的竞争优势，实现统一的数据资产管理和数据服务。这不仅包括批量数据处理和实时数据分析，也涵盖移动端的轻量级数据访问。统一的数据服务降低了数据使用门槛，改变了数据消费模式，促进了数据的快速流通和共享，从而提高了数据的使用效率和业务响应速度。
以某银行为例，基于数据能力体系，该银行建立了统一的数据分析平台和数据资产管理平台，构建了统一的数据服务层。该行员工的数据使用率从20%提升到超过50%，业务报表开发人员中有66%来自业务部门，并贡献了一半的在用报表。这种“人人用数”的战略不仅提升了银行的业务效率和客户体验，而且显著增强了风险管理能力。
在区域银行数据能力体系的建设中，“云数智算融合”扮演着至关重要的角色，它主要涵盖以下四个方面：
1. 资源调度最优化，实现云和数的融合：
通过云原生的数据仓库和数据湖实现数据分析的实时性和一致性，同时确保资源的弹性调度。这一过程中，数据平台的多样性计算能力发挥着关键作用。
从传统的以CPU为中心的架构演变到多样性算力协同的对等计算架构，现代数据平台支持CPU、GPU、NPU等多种计算单元，针对不同场景形成高效的协同关系，以更加灵活和高效地处理数据。
例如，考虑到一个银行在特定时期内需要处理大量数据，但处理量难以预测。在传统模式下，这可能要求银行投资于大量硬件设施，造成成本和资源的浪费。而在云数融合模式下，银行可以利用云原生技术架构在云端存储和处理数据，系统根据需求自动分配和释放资源，从而降低成本，提高整体效率。
2. 高效释放数据价值，实现数和智的融合：
在云数智算的融合框架下，智能化数据治理和分析应用扮演着核心角色，它们共同推动对数据的深度挖掘和价值提升。
区域银行经常面临一个挑战：不同业务系统之间的建设和数据处理存在时间差异。各业务条线通常独立进行数据获取和处理，导致“烟囱式”数据架构的形成，这进一步导致了数据孤岛、数据与AI架构不互通和业务流程的穿透困难。
传统方法中，处理好的数据需要搬迁到AI架构进行训练，这个过程不仅耗时（增量数据迁移需6-8小时，全量迁移可达4-7天），而且增加了大量的开发和维护成本。
为了解决这些问题，需要采用新的方法，支持数据在数据湖、数据仓库、AI和开源系统等多个引擎间的自由共享，实现元数据的互通。新方法不仅促成了数据与AI的共存，而且通过元数据的管理和应用，提升了数据标准的定义、存储和执行监督，从而指导和优化整体系统的建设。
3. 软硬件开放协同，实现数和算的融合：
当银行在软件层面的优化达到一定水平后，进一步提升效率的关键在于硬件层面的创新。面对日终跑批、数据分析、监管报送等时效性要求高的业务，硬件的优化变得尤为重要。
随着数据量的不断增长，诸如日终跑批的时长增加，数据分析的复杂度提升，使得数据处理的响应时间变长。例如，一些银行的数据查询中只有67%能在30秒内完成，而约5%至10%的查询需要超过5分钟的时间。这种情况直接影响了业务的流畅性和效率。
通过采用无损网络、加速包等创新技术，银行能够在数据平台和算力网络之间实现更紧密的协同，有效应对高并发、大数据量和复杂数据处理的挑战。这不仅提升了处理效率，也优化了整体业务的运行效率。
4.大模型存算网部署，实现智和算的融合：
在当前的金融科技领域，大模型的应用已经引领行业进入一个新时代，但这同时带来了不少挑战，尤其在大模型的部署上。面对数据采集、标注、清洗以及模型的再训练和推理等一系列复杂的工程问题，银行需要端到端的解决方案来高效地实施这些大模型。
大模型的一个显著特点是其训练参数量的巨大增长，例如，GPT-3.5的参数量为1750亿，而GPT-4的参数量则达到了万亿级别。随着数据级别从GB升至TB，这要求在大模型、计算、存储和通信等方面实现高效的融合，以加速大模型的训练和推理过程。
这种融合不仅涉及到算力的提升，也包括对存储和通信技术的优化，确保大规模数据的快速处理和流通。通过这种全方位的融合，银行能够更有效地应用大模型，提升智能化服务的能力，同时降低运维成本和提高运营效率。
这种融合不仅涉及到算力的提升，也包括对存储和通信技术的优化，确保大规模数据的快速处理和流通。通过这种全方位的融合，银行能够更有效地应用大模型，提升智能化服务的能力，同时降低运维成本和提高运营效率。
经过三个融合层面的深入实施，区域银行能够建立起强大而灵活的数据能力体系。这不仅将促进决策的智能化，还能够重塑数字化治理的新范式，并构建起一种简洁而高效的架构，从而显著的提升业务效率、客户体验，并强化风险管理。
在未来，区域银行将继续深化业数融合、产线融合、架构融合，以实现在数据消费、治理、架构、安全和人才管理等五大维度的全面提升。这将帮助金融机构在决策智能化方面取得更大突破，同时借助科技赋能，确保银行可以高效利用每一份数据。
数据生产力的提升将成为区域银行战略发展的核心动能。这不仅支撑着业务运营和风险管理，还极大地优化了客户体验，为数字化转型提供动力。作为数据生产力的关键支柱，数据能力体系的持续发展和对新技术的应用将是银行应对未来数字化竞争挑战的关键。区域银行需要紧跟发展趋势，持续创新，以适应不断变化的市场环境和客户需求。
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