银行研发管理平台建设意义（银行运营创新项目）

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本文目录一览：

• 1、银行统一智能管理平台价值体现在哪里
• 2、银行敏捷？从研发管理到业务管理，从技术角度看这场管理场景变革
• 3、如何做好银行金融大数据治理平台建设？

银行统一智能管理平台价值体现在哪里

1、银行统一智能数据服务平台作为全行级数据交互平台，其价值在于打破行内数据壁垒，重塑数据使用流程，实现对数据的统一访问及管理，推动银行数据的融合应用，达成数据集聚与增值目的。
2、统一授信管理系统承载了评级授信全流程管理以及全授信产品的额度管控，是统一授信管理机制在邮储银行的全面实施落地。

银行敏捷？从研发管理到业务管理，从技术角度看这场管理场景变革

最近看到敏捷银行的概念，因为看到敏捷，作为开发者就会想到敏捷开发，或者精益制造，目的是小步持续的完成一个项目。没错，敏捷的要求之一是有目的的建模，而一个组织如果按照敏捷构建是无法预测的。因为向银行这类组织并不是都是项目为主的机构，很多都是被动的日常机构。

看一些研究报告,描述敏捷银行：

我相信上面只是这位研究员的一厢情愿，起码敏捷只是诞生于软件的项目开发领域，他也对组织并没有什么强力改造，他的目的只是生产流程改造，和他的前辈精益制造一样，是有着很强的目的性的，适用于项目管理领域。
银行在 科技 金融的大趋势下，近些年提出很多的概念，敏捷银行只不过是比较新的一种，类似的还有：数字银行、智能/智慧银行、开放/平台银行（API）银行等等，其实这些银行大多数都是伪概念，银行的数字化应该是不仅仅金融行业，甚至包括IT行业在内，数字化相当高的，应用也是最多，对数据的整理、汇总、采集也都是非常先进的，开放API银行不过是一种IT对接方式，直接叫CRM银行更合理一点。智能/智慧银行稍微有点新内容，通过人工智能、大数据、机器人技术提升银行的服务质量和手段，这个是唯一有前瞻和可落地的。

以敏捷项目管理为诉求的组织，一定是面临不可控的需求，所以才提出拥抱变化的敏捷理念，如果拥抱变化，那么一切都是可变的，包括组织流程，之前看到很多银行 科技 或者证券 科技 等等再找scrum的项目经理，还要scrum的培训，这是一件很可笑的事情，所谓scrum并不是万能药，scrum也需要随机而动，随势而动，随境而动，唯一不变的是变化，而经过scrum标准培训的项目经理们是不是守株人，是不是求剑人，最佳实践只能有少数规则，其他都需要团队自身的把握和努力，显然这不适合银行这样的组织。

所以我们看到敏捷需要优秀的团队成员，如何成为敏捷组织的一员，如何参与到建设和改造中去，如何生产工具和测试模型，如何快速响应查看结果，如何准确了解受众，这些需要优秀的员工去发现组织、调查、测试、迭代升级，如何进入一线是一个十分复杂的问题，需要前端的员工能够更有自主权去验证想法。也需要多团队合作。

所以其实不需要银行整体架构的敏捷，而是中前端的敏捷。那么我理解的应该是智慧后端，敏捷中前端，和智能终端。互联网化改造，数字链管理交流，技术业务的整合搭配，需要什么就智造什么，小型的内部创业管理模式是比较适合的。

我看到银行当前银行业务变化的问题是 科技 改变了人群整个对现金的态度，从而连锁式的把很多基本场景改变了，如何用 科技 的力量去抵御 科技 的力量，用业务的能力重新夺回阵地才是银行业面对的大挑战。
敏捷不是一路狂奔，就像在软件开发中敏捷最经常的工作是code view和重构，那么在银行业风控和监察也必不可免，任何对风险的控制都必不可少。

敏捷只是让组织在变化的现实中体验真实，看到规律，及时调整，快速适应，持续走在正确的路上，持续产出，但是不一定能提高效率，当然整体看效率提升的肯定的，但执行敏捷过程期间，效率不是第一考虑顺位，而是扎实的输出。我相信这不仅仅是软件研发的思想。

如何做好银行金融大数据治理平台建设？

大数据、云计算、互联网等技术，将人类带入了一个以PB为单位银行研发管理平台建设意义的大规模生产、分享和应用数据银行研发管理平台建设意义的新时代。当治理的对象发生变化时，治理体系也应进行改进以适应大数据的发展变化。
（1）完善数据管控相关标准，提升相关系统控制能力
大数据时代，银行数据除了从传统的客户、协议、账户等结构化数据外，已经逐步扩展到非结构化数据的存储管理及应用，因此需从数据标准、数据模型、元数据、数据质量、数据生命周期等方面依据非结构化数据的特点，补充相关治理管控标准，并通过相应的管控系统实现控制，确保非结构化数据得到有效的管控和应用。
（2）利用大数据技术提升数据集成及共享能力
海量数据给银行数据治理带来挑战，但也是一种机遇，利用大数据技术，可使数据治理的方法和手段更加丰富，数据价值可以获得更大的发挥。
一方面，采用分布式计算等大数据技术，构建开放、高效、异构、弹性的大数据平台，实现“全渠道、全客户、全产品”信息的综合分析与快速共享，提升客户拓展、风险管控和创新营销能力。
另一方面，利用大数据技术，重点完善补充银行业务以外的其它基础信息（如行外政府部门、第三方合作机构等各类有价值的数据），并按照统一的客户标准进行客户信息整合，形成更加完善的客户视图；通过大数据技术实现“数据地图”等可视化服务，提升数据资产易用性；通过元数据的统一管理和分析，提供信息检索、指标灵活定制等数据服务，提升数据资产的一致性和可用性。
亿信华辰在数据治理领域也持续深耕，从数据质量管理平台、元数据管理平台，到发布智能数据治理平台-睿治，实现了数据治理全场景覆盖，包含九大核心模块银行研发管理平台建设意义：元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等，所有模块可自由组合，并支持本地或云上使用，全面满足客户各类治理需求。

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