【编者按】为深入贯彻落实党的二十大精神，引导基金行业机构践行《证券期货业科技发展“十四五”规划》，共促基金行业数字化转型，按照中国证监会总体工作部署，于2022年11月开展“证券期货业数字化转型主题宣传月”活动。通过开展“证券期货业数字化转型主题宣传月”活动，搭建交流平台，展现数字化转型成果案例，激发金融科技创新活力，营造金融科技长效发展新生态。该篇为“证券期货业数字化转型主题宣传月”系列宣传之七。
“流程+系统+数据”三位一体
数据治理探索与实践
——鹏华基金
一、当前概况
鹏华基金管理有限公司是一家拥有20余年发展历史，业务范围涵盖基金募集、基金销售、资产管理及中国证监会许可的其他业务，具备公募、社保、专户、QDII、保险资金及基本养老金管理资质全牌照的基金公司。
在过去的信息化时代，为满足公司业务的快速发展需求，我们构建了许多相对独立的烟囱式系统，导致系统之间数据孤立，同样数据重复录入，系统间数据不一致、数据指标打架等问题。随着公司资产管理规模的快速增长和系统复杂度的不断提升，这些问题日益突出，已严重制约了运营效率的提升，迫切需要通过数字化转型来改变这种现状。
数据治理作为通用数据问题的根本解决之道，2021年公司把数字化转型纳入到公司发展战略，开始正式启动数据治理落地项目。我们希望通过对业务对象、业务流程、业务规则等进行梳理规整，实现业务过程标准化管理，以“流程驱动、数据驱动”为系统建设指导原则，逐步建立物理世界发生的业务在虚拟数据世界完整且有效的映射，以业务对象为载体，实现数据互联互通，从而最终实现从传统企业向数字化企业转型。
在数字化转型过程中，数字化是基础，转型才是关键，而转型必然会带来工作习惯及认知的巨大变化，无法一蹴而就，它是一个长期持续提升的过程，当前鹏华当前还处于初级阶段。
二、落地实践
我们践行“系统+流程+数据”三位一体的方式推进系统落地建设，将系统建设与业务流程紧密结合，全面梳理业务流程、数据标准、数据权责等信息，以产品、员工主数据管理系统重构项目为试点，逐步实现公司全域数据的全生命周期标准化管理，通过增强数据管理能力，沉淀中台共享能力，夯实数字化转型基础。
（一）数据管理方面
各家公司都有各自数据的特殊性和定制化管理需求，很难通过简单引入第三方数据治理平台或厂商来解决所有问题。相对而言，我们自有人员对公司具体业务和数据情况相较于厂商人员会更加了解，而且公司将数字化转型定为重点发展战略之一，在管理层已达成数据治理的共识，在数据治理的推进工作上，阻力相对较小。考虑到数据治理是一个公司数据知识、文化沉淀的长期过程，经过综合对比评估之后，我们决定采用借鉴华为数据治理的思想理念，结合自身组织架构及数据情况，以信息技术治理委员会作为数据治理的领导组织，以自有人员组成的数据治理小组为数据治理及落地平台建设的推进组织，推进数据治理相关制度发布和治理落地。
在制度上，我们先后发布了《鹏华基金数据管理办法》、《数据分类分级指引原则》等制度规范。在平台落地建设上，我们自研了数字资产管理平台作为数据治理的落地支撑平台，实现了数据标准管理、主数据管理、元数据管理、数据变更管理、数字资产盘点、数据质量管理、数据分类分级、数据血缘分析等管理功能，将数据治理与开发设计过程紧密结合，形成数据模型变更设计、评审、事后审计、定期量化评分的管理闭环，以数据治理为抓手，保障数据完整性、准确性、一致性，从而形成数据质量提升的长效机制。
我们按“点线面体”的方法推进数据治理落地，从数据源头系统开始全面治理，撇弃“头痛医头、脚痛医脚”临时解决方案。点是对点状的自研业务系统逐个治理，线是推进系统间数据及流程互通，面是结合大平台化系统建设思路，以业务支撑基本面全局视角去完善治理体系，体是最终构建起数据共享、互联的高质量数据体系。
当前数字资产管理平台已覆盖40个系统，且对于新增或重构的系统，我们已实现数据标准覆盖率95%以上。
（二）中台能力方面
中台能力是公司内部共享资源所能提供业务、技术、数据能力水平的综合体现。基金公司业务相对比较稳定，构建稳定中台能力契合基金公司的需求，加强中台共享能力建设，沉淀业务及服务能力，将是未来的核心竞争力。
我们将业务能力、技术能力、数据能力以技术视角映射成了业务中台、技术中台、数据中台3大中台技术能力，通过三者紧密协同合作，对业务运营进行全面赋能。
1、业务中台：
A+作为鹏华的直销APP平台，当前为百万+客户提供基金销售服务。为提升系统交付速度和交付质量、更好地为客户提供精准贴心服务，我们对A+平台承载的所有服务进行梳理、抽象，采用容器+微服务技术架构，根据业务域进行服务细化、拆分，逐步沉淀营销服务、投顾服务等中台服务能力，减少系统重复功能建设和维护带来的资源浪费，同时，在获得客户授权前提下，结合客户在APP上的操作记录，历史交易行为、个人资产分布情况、投资风险偏好等信息，运用技术中台提供的大数据AI算法能力，为不同偏好及投资风格的客户提供历史盈亏分析，交易行为诊断，定投策略建议等个性化服务。
运营一点通作为公司基金业务的运营支撑综合管理平台，采用微服务+微前端的技术架构，对TA、估值、资金清算等中后台运营支撑系统中的运营管理服务进行归集整合，实现登记结算部门日常工作（如：任务分配、团队协作、分红事项跟进等）集中式、标准化统一管理，通过沉淀的运营管理类数据资产，结合运营管理大屏可视化展示，让运营管理工作变得更加直观、高效，以数据驱动运营提效，有效规避日常运营工作中的风险及问题。
2、技术中台：
为统一开发技术栈，避免各系统建设过程中在公共技术工具上重复“造轮子”，部门成立了技术中台小组，专门负责公共服务能力沉淀及建设、新技术引入、架构评审等工作，通过标准化通用能力的输出，为各业务系统建设赋能，其中主要包括应用技术赋能和AI算法赋能。
当前技术中台已发布消息投递服务、统一用印服务、统一数据网关、服务注册中心、工作流引擎等公共技术服务，以及NLP、机器学习相关算法、智能机器人等AI智能服务，这些服务已被广泛应用于产品管理系统、投研一体化、智能客服、协同办公平台等多个下游业务系统中。
3、数据中台：
数据作为公司重要的生产要素之一，是公司发展的核心引擎。为应对数据的快速增长、解决数据存储算力瓶颈和数据信息孤岛等问题，我们基于Hadoop技术生态体系，采用湖仓一体的数据技术架构，构建了公司级的数据湖和数据仓库，根据数据治理制定的相关数据标准规范，按主题对业务数据进行统一清洗、整合。同时，为了保障数据出口的一致性，提升数据存储、消费安全，我们基于数仓清洗整合后的标准数据，采用微服务架构，自研了数释平台，实现了数据服务接口开发、测试、验证、发布、授权、下线全生命周期在线管理，以在线数据服务接口方式为多种数据消费场景进行数据赋能。
此外，借助数据治理对各类指标进行梳理定标，明确指标的定义及统计口径，构建全局的指标体系，统一数据出口标准，实现“数出一孔”，避免不同数据消费场景“数据打架”的问题。
三、实施路径
我们分3个阶段进行数据治理落地及应用系统适应性改造，以数据治理为牵引，全局规划数据蓝图，建立起企业级数据标准规范，对数据应用系统采用“控制存量、保障增量”的管理原则，避免“边污染边治理”的情况发生，从严、有序地推进数据应用落地。
各阶段具体情况如下：
第1阶段：启动数据治理，成立数据治理推进组织，制定并发布数据管理制度及规范，以产品、员工主数据管理系统为试点，梳理产品、员工数据全生命周期，与业务部门相关人员进行数据讨论定标，明确数据归口部门及数据权责等问题，加强数据模型、数据标准、元数据等模块治理管控，建立起完整的数据治理保障体系，再由试点系统推广至所有主数据管理系统。
第2阶段：梳理各业务系统中主数据的维护及使用情况，对非主数据管理系统中承载的主数据维护功能进行适应改造，从主数据管理系统源头获取相关主数据信息，打通主数据到各业务系统的数据流通通道，避免业务系统各自“挖井取水”。
第3阶段：完成公司全域数据的数据标准全覆盖，整合内外部数据，统一数据实体ID，实现数据的互联互通，在此基础上，借助大数据技术及智能算法模型，赋能核心业务环节，支持公司管理决策，变现数据价值。
四、问题及建议
1、当前IT系统大部分为存量系统，并非从0到1开始构建，历史包袱沉重，所有存量系统按数据治理的数据标准进行彻底改造成本大、风险高，且部分核心系统为外购系统，厂商配合改造可能性低，建议在自主可控的第一手数据获取源头开始数据治理管控，优先重点保障新系统建设，再根据自身开发资源情况或合适契机，逐步完成存量系统升级改造，为数字化转型奠定数据基础。
2、数字化转型是企业的顶层核心战略，涉及多个部门之间互相配合协作，建议采用自上而下方式实施推进，在管理层达成共识之后，再推进全域数据治理及系统升级改造工作，这样阻力相对较小，进展也相对会顺利。
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