“銀行數字化轉型需高度重視數據治理工作，全面激活數據要素潛能”。
——劉峰 中國銀行業協會秘書長
2021年12月和2022年1月，兩份關于銀行數字化轉型的重量級指導文件——中國人民銀行的《金融科技發展規劃（2022—2025 年）》和銀保監會的《關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見》先后印發。“發展規劃”中指出，“數字經濟的蓬勃興起為金融創新發展構筑廣闊舞臺”，“數字經濟浪潮已勢不可擋”；“指導意見”中指出，“加快數字經濟建設，全面推進銀行業保險業數字化轉型”。二者都將數字金融發展的目標指向對數字經濟發展的支持，明確的提出了“數字化轉型”應當是金融機構發展的重中之重。目前已有超過90%的銀行著手開展數字化轉型，超半數仍處于起步階段，銀行業正處于全面深度數字化轉型的關鍵階段。
銀行業作為國家經濟體系的重要組成部分，對促進經濟發展、完善投融資體系起了顯著的作用。然而我國銀行業所處的環境已發生了巨變，與過去有著極大的差別，來自內部和外部的多重力量正在重塑和改變金融服務市場，也使得銀行在業務、技術、客戶、競爭、監管等方面都面臨全新的挑戰。
金融機構資金業務“數字化轉型”的四大挑戰
自2018年以來，我國圍繞數字化轉型進行深度規劃改革，商業銀行普遍對金融科技發展提高重視，加大金融科技投入，2020年我國銀行業信息科技資金總投入2078億元。在對商業銀行數字化轉型的調查與研究中發現，數字化轉型戰略落地實施的初期階段，我國銀行的數字化轉型面臨以如下挑戰：
數據基礎建設不完備
為了滿足不同的業務需求，銀行內各部門的數據質量不一，數據難以統一對接，產業數據獲取困難。對于底層數據，缺乏行業共性標準，缺乏全面、科學、有效的數據治理組織架構。難以避免的手工化作業，也極大阻礙了銀行業務部門數據挖掘、數據分析工作的開展。數據基礎建設的不完備，使得數據的統一管理和應用存在困難，難以做到讓數據賦能業務發展。
數據處理實時性不強
目前銀行業大多數采用T+1日的數據處理方式，各類指標監測結果在第二日呈現，非實時的數據處理導致機構缺乏實時響應和動態交易決策的能力，不利于銀行進行實時高效的運營管理和全面的風險合規管理。
數據驅動業務場景的應用不豐富
雖然銀行業在科技能力上有單點單線的提升，但頂層驅動力不足，業務人員參與感弱，導致數據化驅動業務場景動力不足，無法將資金運營過程中產生的數據價值充分挖掘，難以將其運用到資金業務的投研、合規風控和投后的全流程管理之中，難以構建數字化運營閉環。
組織支撐體系不健全
金融機構數字化轉型是一個需要業務、數據、技術層面緊密配合來實現的“系統工程”，同時也需要專業的復合型人才支持。目前在銀行的組織機制中，各條線有明確的分工，各條線間存在業務壁壘，員工較難跨條線協作。組織內部缺乏精通業務與科技能力的數字化復合人才，解決業務與技術融合所面臨的突出困難。
面對金融行業數字化轉型浪潮、監管力度加大和銀行競爭壓力劇增的現狀，為協助中國金融機構克服數字化轉型道路上的重重困難，作為在資金資管領域既擁有完整自主產品能力也能無縫整合國際產品解決方案的專業本土供應商，凱美瑞德基于國內外領先企業的最佳實踐經驗和專業團隊的潛心研究早已展開技術攻堅，推出VIVA新一代資金業務數字化解決方案。
VIVA：用科技創新拉開金融領域數據革命的序幕
VIVA新一代資金業務數字化管理平臺構建統一的資金交易業務數字管理與治理體系，將數據變為數字資產助力金融機構全面深度的數字化轉型，使用新一代數據技術架構，建設數字化驅動的業務場景實現智能以及實時化的投資分析、投資交易、投資決策、風險合規能力提升，通過“數據+技術”雙輪驅動幫助金融機構創新發展，提升資金業務數字化建設水平。
數字化賦能深度數據治理
VIVA新一代資金業務數字化管理平臺提供標準化的數據治理和管理功能，整合內外部數據，建設數據治理體系，將離散的數據孤島進行整合、加工、清洗。系統基于不同的業務場景，應用不同主題的數據模型，如交易主題、證券主題、市場行情主題、風險主題、產品主題等，全面支持各類數據的擴展及變化，以支撐后續投資交易的展業。
數字化賦能資金業務
在數據治理的基礎之上，VIVA新一代資金業務數字化管理平臺引入先進的技術架構以及金融數據模型，并借助AI予以賦能。通過實時采集數據，完成對各項業務指標的實時計算，以支持數字化驅動業務場景，包括：本外幣交易策略觀測、債承可視化管理、流動性可視化、風險合規應用、實時風控、實時風險限額等。平臺擁有機構級實時風控視角、流動性監測視角、債承管理視角、本外幣交易視角等不同需求的駕駛艙，助力用戶動態跟蹤和判斷業務的實時變化以及時調整應對策略。
數字化協同實時智能風控
基于大數據流處理框架，引入流批一體處理技術，對多路實時數據的抓取與并行計算，并通過系統內置的計算模型和風險計量引擎計算各敏感性指標和估值信息。平臺提供風險駕駛艙功能，以可視化大屏的形式展示各部門資產持倉與盈虧情況、全機構風險敞口情況、全機構資產規模情況、全機構風控指標情況等。
數字化提供高效決策
基于實時數據驅動，平臺及時響應市場數據、交易數據、行情數據的變化，對當前價差及目標價差進行監測，動態挖掘套利機會，實現動態投資決策。
數字化支撐高效運營
基于VIVA新一代資金業務數字化管理平臺，搭建投資數據集市和風險數據集市，以應用場景為導向，建設運營指標標簽，建設指標庫體系，搭建運營數據分析體系。平臺通過對運營相關數據分析挖掘，實現運營指標的自動監控、數據的自動勾稽核對、運營任務及流程統一管理、運營事件提醒、數據可視化展示等相關功能，充分規范運營管理流程，提高運營管理效率、降低運營風險。
數字化強化合規監管
平臺根據可自定義的規則引擎，內置監控模型，動態監測滿足條件的異常交易及交易組合如關鍵值異常變動到組合久期，組合DV01監控等并生成切片快照報表，監測粒度細，可準確定位到精確時刻的交易員或單筆交易等不同維度。同時，為滿足內外部監管需求，對外可為EAST等監管報表提供治理好的數據，滿足監管要求；對內可實現對部門內部市場風險及操作風險的管理，滿足個性化監控需求。
VIVA新一代資金業務數字化管理平臺基于新一代數據技術架構，通過深度數據治理將數據變為數據資產助力金融機構進行全面深化的數字化轉型。該平臺致力于為投資研究、投資交易、投后分析，風險管理、監管報送、數字化運營、數據全景視圖等的數字化發展賦能，釋放金融機構數據應用創新的能量。VIVA新一代資金業務數字化管理平臺在以下幾方面獨具優勢：
全面性：整合有關交易、市場和投資研究的信息，以及通過電子郵件、語音電話和即時消息等各渠道的市場觀點。將所有數據整合一處并規則化治理后，沉淀海量數據為全面投資管理提供基礎。
先進性：平臺采用先進的lambda流批一體技術架構實現高性能實時全域的業務洞察。
連接性：將規模化高業務復雜的數據連接到不同投資管理業務場景。
專業性：在中國人民銀行發布的《銀行數據標準定義規范》基礎上進行深度的數據治理。數據驅動各類金融業務引擎（簿記引擎、授信引擎、余額引擎、限額引擎、估值引擎、風險引擎、會計引擎、績效引擎、清算引擎、流動性引擎等）。
一體化：實現投資業務數字化驅動數據采集、數據治理、數據管理、數據服務以及數字化應用場景建設。
場景化：在投資分析、決策、投資運營、風控合規領域不斷構建貼合業務的數據驅動場景。
VIVA新一代資金業務數字化管理平臺定位于以投資交易為目的金融機構，主要的客戶對象有銀行、券商、公募基金、信托、保險、集團公司及其財務公司、金控公司等。平臺能夠滿足多功能、多類型客戶的數據治理需求，在落地部署上可以靈活定制、自由組裝，對國內金融機構來說具有普適性、便捷性，也可以有效降低實施成本。同時，VIVA新一代資金業務數字化管理平臺通過客戶不斷驗證的實時風控能力，兼顧金融機構投資盈利和內部合規管理的雙重需求，避免機構因投資資金頭寸管理不當而帶來流動性不足的狀況。
金融領域數據革命的序幕，正在被緩緩拉開。
凱美瑞德致力成為金融機構數字化轉型的加速器
緊跟國際金融市場的變化以及國內金融機構的實際需求，順應數字化轉型浪潮，凱美瑞德依托強大的科研實力和豐富的項目經驗，致力于為金融機構提供專業化、定制化的新一代資金業務數字化解決方案，為加速金融機構全面深化的數字化轉型助力。凱美瑞德致力于以全量數據為基礎，以大數據、人工智能等新技術為手段，探索快速提升數據價值與業務管理能力的新模式，實現新技術對數字化業務發展的賦能。在業務發展過程中，應用所搭建的不同計算模型，在底層完成業務專家和技術專家的能力整合，實現業務管理所需的不同場景應用，并通過不斷的迭代，持續支撐業務和管理需求的發展，以及對前沿場景的探索。
金融機構數字化轉型卻絕非一日之功，任重而道遠。這更需要國內金融服務商能夠承擔起拓荒者的角色，不斷打破金融科技天花板，一步步探索金融數字化變革的新路徑、新價值。
篳路藍縷，以啟山林。在科技創新為金融機構數字化轉型賦能的道路上，凱美瑞德始終砥礪前行。
參考資料：
1. 中國人民銀行《金融科技發展規劃(2022-2025年)》
2. 中國銀保監會辦公廳關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見
3. 以架構視角解讀和落實銀行數字化轉型的兩份重磅指導文件_阿里云
4. 區域性銀行數字化轉型白皮書_騰訊云&畢馬威
5. 中國區域性銀行數字化轉型白皮書_IDC
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