实现“数据资产当日达”，国泰君安证券做数据平台的逻辑与实践

金融业务和数据的深度融合，不仅仅是数字化转型的一次技术升级，更是为了更好地响应用户需求，实现用户服务体验的全面提升。在国泰君安，数据治理不再是一个抽象的名词，而是通过切实行动融入到业务价值链的各个环节。

在日前举办的FCon 大会期间，国泰君安证券数据平台运营部副总经理苑博接受 InfoQ 采访，分享了国泰君安证券数字化转型和数据平台运营方面的实践经验。

在苑博看来，数据团队的使命是“让公司没有难用的数据”。如果业务部门的人在使用数据时遇到困难，拿不到需要的数据，甚至对数据的应用一头雾水，那么企业整体数字化转型的效果将大打折扣。其次，要让业务部门内的数据使用者感到有成就感，这不仅仅是技术层面的问题，更涉及到整个数据服务链的打通。

从“数据资产当日达”到“数据空间”，苑博所在的团队一直在推行内部实现“全民用数”，并采取了“1+N+X”数据人才能力提升的创新模式，以打造“有数、用数、治数”的良性循环。

以下是对话全文（经 InfoQ 进行不改变原意的编辑整理）：

证券行业数字化转型的背景和挑战

InfoQ：结合整个证券行业现状来看，现在推动数字化转型的背景和最大的挑战在哪里？

苑博：我认为主要存在两个方面的挑战。首先，在组织意识方面面临比较大的挑战，数字化转型的最大特点是科技与业务的深度融合，转型首先要转意识，业务负责人需认识到数字化转型的意义，并主动参与到数字化转型的全过程中。

这与过去建设系统的方式有很大不同，以前业务领导不必过多操心系统建设，但在数字化转型的进程下，业务领导需要更多地参与牵头协调，包括流程设置、权责划分，平台愿景和使命的制定，这要求业务领导更深度地参与。因此，数字化转型特别需要关注组织意识和领导能力的提升，这也是数字化转型与以往的数字化和信息化工作有所不同的地方。

其次，行业整体的趋势也构成了数字化转型的挑战。近年来，整个证券行业头部化的趋势日益明显，同时监管力度逐渐增加。在受到强监管和降费的双重压力下，数字化转型的挑战在于如何提升公司的整体运营效率。

因此，我认为数字化转型当前所面临的挑战之一是在不同业务模式中找到提升效率、提升用户体验和确保安全的通用路径。这一路径并非特定于某一业务模式，而更注重公司整体的运营能力。目前，行业里比较热的话题是机构客户服务，那么面向 B 端市场时，必须应对处理周期长、见效慢、个性化要求高等多重挑战。

InfoQ：该怎么去应对这些挑战？有哪些策略？

苑博：我觉得可以从几个方面看。首先，从意识层面来看，数字化转型是“科业融合”的事情，需要着重解决科技和业务融合的问题。其关键点和落脚点可能还是在于组织能力、流程、以及效率的提升。这是一项需要“练内功”的工作。

其次，虽然公司已经认同数字化转型的重要性，并愿意为此投入资金和资源，但科技部门可能还需要更主动地走多一步，积极推动这项工作。

总的来说，数字化转型要求业务领导需要思考战略布局，而科技部门则需要更主动地投入并推动这一进程，要有换位思考、全局意识和服务意识。在这一层面上，需要双方共同努力。

InfoQ：在数字化的投入产出比这方面，目前会有哪些明确的要求吗？

苑博：在评估投入产出比时，业务和科技视角可能涉及不同的考量。从科技角度来看，我们关注一些关键指标，比如创新业务的首批上线率。举例来说，在新业务推出时，我们关注的是能否迅速上线，抢占市场先机，这反映了我们的自主研发能力。特别是在应对监管政策调整时，我们需要进行业务、流程和系统的改造等等。这时候，能否在行业首批上线新业务就展现了我们的自主研发水平。

科技方面还有其他维度，如技术领先性，包括交易速度、系统吞吐量等关键指标。此外，我们还关注是否参与行业标准的建设，以及获得行业奖项和评级等方面的成就。

从业务视角来看，关键在于效率。当我们所谓的能力达到市场领先地位时，整体运营效率、开发和交付效率，以及数据获取的效率等指标是否达到预期，都是值得密切关注的要素。

数据平台建设和价值

InfoQ：数据是驱动企业数字化转型核心要素，国泰君安在强化数据能力方面有哪些部署和创新？

苑博：我们在强化数据能力方面，主要着眼于有数、用数和治数三个方面，通过平台化能力的提升，将更好地支持数据的应用和整体逻辑的实现。

在“用数”方面，我们目前是希望平台的用户越来越多、平台服务效率越来越高，并得到用户好评。

所以这里的“用”有两个要点，第一点是数据平台在集团内部的用户渗透率，在过去三年里，这一比例呈现稳定的增长趋势，每年平均增长率约为 10%。我们预计今年可以实现 70% 左右的使用率。第二点，数据平台的服务目标是让所有员工都能够充分利用数据平台所提供的服务。为此，我们需要积极开展运营工作，因此打造了能够为数据人才提供全面培训和发展的“1+N+X”的运营体系：

1：一个统一的智慧化数据中台

N：培养 N 个集团数据分析核心用户，通过线上 + 线下的方式，培养数据人才

X：吸引 X 个数据产品用户，通过经营管理驾驶舱、智能报表、经营指标卡、企业画像、数据学堂等产品打造全方位数据产品矩阵，吸引更多集团用户参与到数据价值的挖掘中来

“1+N+X ”相当于我们强化数据能力的抓手和触手，一方面，它能够收集问题；另一方面，它能够将数据服务普及开来。因此，我们的平台是开放的，平台并非为用户直接呈现最终结果，而是让用户能够在这之上自主开发报表、进行数据分析，找到问题的解决方案。

“治数”方面，数据治理是一项高度专业且体系化的任务，同时也是非常务实的工作。其主要目标是解决问题并确保数据质量。以“1+N+X”为触点，将从一线收集到的问题整理成数据治理的问题列表，并通过组织机制和流程有针对性地解决。

在解决问题的过程中，我们通过平台和端到端的流程来保障工作效率。数据平台的建设服务于“用数”、“治数”和“有数”，遵循“四全四可”的理念，即“全员工可用、全数据可通、全流程可见、全领域可管”。我们希望，数据平台可以像京东一样提供服务，无论用户走到哪里都能轻松查阅。此外，数据平台不仅解决数据团队服务的问题，也帮助各个部门单位的数据治理专员、甚至科技团队解决问题。

简而言之，国泰君安做数据平台的目标是将复杂性留给平台，将简单性留给用户。不仅仅关注技术视角，还着眼于全领域的可管理性，包括安全资产和权限。通过以数据为引导，通过治理解决问题，通过数据工作提升效率。效率本身就是标准化、SOP 和端到端。在不同阶段，我们会侧重这三点中的的不同方面来应对。

InfoQ：在国泰君安构建和运营数据平台的过程中，有什么让您和团队特别影响深刻的故事（问题、经验、成就等）可以分享？

苑博：近两年我们在推行“数据资产当日达”计划。尽管这个愿景可能有些理想化，但数据平台是为全员提供服务的，我追求的目标是在用户提出数据请求的同一天内予以响应。

我认为做数据平台，就要致力于为用户提供可靠的服务承诺。比如用户在上午提出了数据需求，我们在当天下午能够满足他们的需求，并在整个流程中保持透明，确保用户能够清晰地了解申请进度，随时查看流程的每一个步骤。

这看似简单的目标实际上涉及到许多挑战。首先，需要“打破部门墙”，实现科技与业务的紧密融合。其次，必须提高数据交付的效率，确保用户能够在需要时迅速获得所需的数据。

科技和业务的融合还涉及到权限的管理，需要判断用户是否具备获取所需数据的权限。进一步地，如果用户有权限，科技端是否能够高效地交付数据也是一个关键问题，因此，需要建立完善的端到端流程。

为了确定用户是否有权限获取数据，还需要建立一套公司级机制。同时我们又希望最大程度地减少审批流程，因此也需要对公司的数据资产进行盘点、分级分类，然后根据分级设定共享审批机制。

InfoQ：截至目前，这个项目的实施成果如何？

苑博：目前，在非受控类数据资产方面，我们已经基本实现 90% 以上申请的当日达效果。从今年年中开始试行以来，我们进行了流程优化、运营推广和宣传等工作。

当前，大家普遍认为数据是数字化转型的基础，但要实现这一目标，有几个前提条件。首先，你必须能获得想要的、所需的数据。第二点，获取数据的效率应尽可能高，第三，获得的数据必须是可用且可分析的。

我认为这就是数字化转型的核心。我们在建设系统的过程中，流程往往会出现割裂和断裂的情况，因为每个部门都希望建立自己的流程。但从用户的角度来看，我们的目标是将这些流程串联起来，从需求提出开始，一直到通知用户任务已完成，确保每一个步骤都在用户的视野范围内，这实际上也是一项基本的要求。

InfoQ：数据从沉淀到价值挖掘，期间还有很多工作要做，您认为影响数据赋能业务的主要因素有哪些？在处理大数据时，团队是如何进行数据治理和确保数据质量的？

苑博：首先，关于数据发挥价值的问题，我理解是要让“做数据的人都很爽”。如果业务部门的人在使用数据时感到困扰，无法顺利获取数据或提出的问题得不到解决，这显然是不可接受的。

第二，我们要让业务部门里使用数据的人感到有成就感，并且他们的价值在组织中得到认可。

第三，为了发挥数据的乘数效应，我们需要增加数据的维度。这意味着在数据分析中要考虑更多维度的指标和要素，让分析结果更为全面和准确。

至于数据质量的问题，我认为关键在于标准的制定和源头管理。一方面要确保数据的标准化，使口径统一。其次，从源头开始管理数据质量，从录入数据的环节就着手管理。

InfoQ：在您看来国泰君安在数据治理方面，在行业内是处于一个什么样的水平？

苑博：我们最近获评 DCMM4 级（量化管理级），是国内证券行业首家获评 DCMM4 级的证券公司，也是国内证券公司目前在该领域获评的最高等级，它标志着国泰君安在数据管理和应用方面是处于行业领先水平的。

当然，我们也应意识到，数据治理工作是一项长期、系统性工程，是一个随着市场、公司发展以及组织能力提升而不断深化的过程。我们需要保持清醒的头脑打好攻坚战和持久战，持续提升数据作为重要生产要素的支撑作用。

未来发展与规划

InfoQ：在国泰君安的数据平台上，融合了哪些前沿技术（如人工智能等）？接下来会有哪些新的动态吗？

苑博：我们也关注一些前沿技术，比如 ChatGPT，还有存算分离和湖仓一体化。

我们的目标是为全员提供数据服务，现阶段希望为每个人创建一个数据空间，使其能够有效地管理和充分利用自己的数据，实现数据的增值。

这个数据空间并非虚拟概念，对于国泰君安的人来说，它是一个实际的功能。员工在公司参与了多个业务，留下了许多业务足迹，他们应该拥有自己的数据。我们希望能提供这样的一个平台，让员工能够轻松查看和管理他们所涉及的数据，而不必到处寻找数据。

尽管这个想法很简单且实用，但涉及到复杂的管理问题和技术挑战。这与存储、管理、机制和工具等多个方面都有关联。我们希望员工可以在平台上查看和加工数据，同时确保数据不会被随意传播。

InfoQ：随着 GPT 浪潮的到来，您认为大模型的流行会给证券行业数字化带来哪些影响？国泰君安在这方面有哪些布局和规划？

苑博：首先，对于证券行业而言，可能采用行业大模型与小模型相结合的方式来解决这个问题会更实在。

其次，从长期来看，大模型可能会带来颠覆性的变革。然而，短期内它仍受到很多限制，例如数据治理、数据标准化流程以及 SOP 建设等工作，这些都需要得到有效实施才能更好地发挥大模型的价值。

目前来看最有潜力的应用场景可能在客户服务方面，特别是对于互联网用户。我们可以通过协助他们进行投资研究，提供建议。鉴于证券公司的数据基础相对较好，这是一个优势，可以辅助用户进行投资。在短期内，这可能是比较有价值的方向。

当然，对于内部的经营分析、报告撰写等工作也会有应用场景，但这些工作仍然需要回归到我们组织能力的提升和业务执行效率的提升上，这也是全面数字化转型的应有之义。

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