2023年12月13日至15日，“2023第二屆數據治理年會(huì )暨博覽會(huì )”在北京展覽館隆重舉辦。本屆大會(huì )由中國電子信息行業(yè)聯(lián)合會(huì )主辦，以“數據強基、智領(lǐng)未來(lái)”為主題，展示中國數據治理成果。上海羅盤(pán)公司作為數據治理行業(yè)先行者，也應邀參加此次博覽會(huì )，集中展示數據治理體系和能力建設成果。

在數字化轉型大背景下,“數據是企業(yè)的核心戰略資產(chǎn)”已然成為社會(huì )共識。然而金融行業(yè)數據資產(chǎn)運營(yíng)目前普遍存在“錨不定”,缺少企業(yè)級數據戰略,業(yè)數融合不足;“驅不動(dòng)”,缺少業(yè)務(wù)和運營(yíng)思維,以技術(shù)為驅動(dòng)的推進(jìn)模式,缺乏升級活力;“配不對”,數據資產(chǎn)運營(yíng)沒(méi)有形成閉環(huán)機制,高質(zhì)量數據供給不足,導致供給和需求錯位匹配等諸多問(wèn)題,金融行業(yè)要想充分挖掘數據潛能,更好的實(shí)現數據驅動(dòng)和數據資產(chǎn)入表,離不開(kāi)數據資產(chǎn)運營(yíng)在背后的“百煉成金”。

針對這些問(wèn)題，上海羅盤(pán)憑借多年的行業(yè)積累和先進(jìn)的技術(shù)實(shí)力提出了自己的解決方案，并且榮獲了“2023數智杯數據管理創(chuàng )新應用大賽智能化數據治理應用賽道優(yōu)秀獎”。這表明上海羅盤(pán)的數智化解決方案已經(jīng)獲得了行業(yè)內的高度認可。

具體問(wèn)題具體分析，上海羅盤(pán)為客戶(hù)解決實(shí)際痛點(diǎn)

據悉，本次上海羅盤(pán)獲獎項目的具體客戶(hù)是上海期貨交易所。

需要指出的是在證監會(huì )發(fā)布《證券期貨行業(yè)分類(lèi)分級指引》以后，交易所作為證券期貨行業(yè)的核心機構，它的職能除了提供交易場(chǎng)所確保公平交易以外，還有一個(gè)很重要的職能是進(jìn)行監管。

因此他的分類(lèi)分級要求是要做到全覆蓋，但是客戶(hù)的數據量又比較龐大，也是百萬(wàn)級的元數據，并且項目一期做了比較長(cháng)的時(shí)間，二期的資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn)人力投入還是比較大，主要工作就是將系統中的表和字段與前期項目中梳理出來(lái)的資產(chǎn)目錄和資產(chǎn)項進(jìn)行物理映射，另外就給表和字段分配相應的安全級別以滿(mǎn)足后續對數據安全的精細化管理，因此客戶(hù)期望能夠通過(guò)智能化手段來(lái)完成這一過(guò)程。

為了解決客戶(hù)的這一痛點(diǎn)，首先在模型的構建上，上海羅盤(pán)創(chuàng )新性的將百度的ERNIE模型和DPCNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型進(jìn)行融合。這兩大模型各有各的優(yōu)勢，其中百度的ERNIE模型，它是一個(gè)基于知識遮蔽策略的語(yǔ)言表征預訓練模型，在上海羅盤(pán)的測試當中，他的效果超過(guò)了Google的BERT模型，而DPCNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，則在解決文本的長(cháng)距離依賴(lài)上比較有優(yōu)勢。

其次在模型的訓練上，上海羅盤(pán)采用了k折交叉驗證、數據增強及分詞等方法來(lái)不斷增強模型的泛化能力和輸出效果。

最后在智能化落地上，可以分為以下幾個(gè)步驟，第一步是自動(dòng)捕獲元數據的變更，然后創(chuàng )建盤(pán)點(diǎn)任務(wù)，提交給AI模型進(jìn)行盤(pán)點(diǎn)，盤(pán)點(diǎn)結果可以導出進(jìn)行人工復核和調整，調整結果經(jīng)過(guò)評審以后就可以一鍵提交入庫了。其中AI模型盤(pán)點(diǎn)的結果給出了表和字段對應資產(chǎn)目錄和資產(chǎn)項的推薦映射關(guān)系及安全級別，可以分為已有資產(chǎn)項、新增資產(chǎn)項和新增資產(chǎn)目錄三大類(lèi)，已有資產(chǎn)項的判定標準是表匹配度達到40%，字段匹配度達到80%，新增資產(chǎn)項的判定標準是表的匹配度已達40%但是字段匹配度未達80%，新增資產(chǎn)目錄的判定標準是表的匹配度沒(méi)達到40%，這就意味著(zhù)現有的資產(chǎn)目錄已經(jīng)不能滿(mǎn)足該表的分類(lèi)需求，需要增加新的資產(chǎn)目錄了。至于這個(gè)匹配度的判定閾值還可以進(jìn)行參數化設置。

正是因為上海羅盤(pán)為客戶(hù)找準了真正的痛點(diǎn)、提供了有針對性的方案，使得整個(gè)項目獲得了客戶(hù)和行業(yè)的認可。而這背后則是上海羅盤(pán)長(cháng)年深耕這一行業(yè)帶來(lái)的實(shí)踐積累。

知中行、行中知，上海羅盤(pán)商業(yè)化進(jìn)程不斷加快

眾所周知，做學(xué)問(wèn)不能只一味的空談，要從實(shí)踐中來(lái)到實(shí)踐中去，實(shí)現知行合一；做企業(yè)亦是如此，要平衡好技術(shù)開(kāi)發(fā)和商業(yè)化之間的關(guān)系，為客戶(hù)創(chuàng )造價(jià)值，從而獲得長(cháng)期發(fā)展的動(dòng)力。

上海羅盤(pán)也是深諳此道，其始終致力與為企業(yè)提供最佳數據服務(wù)，一直秉承“從理論到實(shí)踐，再從實(shí)踐到理論的飛躍”。

以前文提及的上海期貨交易所為例，上海羅盤(pán)助力其實(shí)實(shí)在在實(shí)現了降本增效。根據上海羅盤(pán)的估算，上線(xiàn)智能化盤(pán)點(diǎn)功能以后，數管部用戶(hù)不用再頻繁去找業(yè)務(wù)部門(mén)用戶(hù)核對資產(chǎn)項信息了，整體資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn)流程工作效率提升達到30%以上。減少了兩個(gè)專(zhuān)職崗位，到目前為止給客戶(hù)節約成本超過(guò)120萬(wàn)，這個(gè)是按照人均30萬(wàn)年成本，從功能上線(xiàn)到現在估算出來(lái)的，而且還沒(méi)有考慮和業(yè)務(wù)部門(mén)溝通占用的業(yè)務(wù)部門(mén)資源成本，上海羅盤(pán)也因此獲得了客戶(hù)的高度認可。

此外這個(gè)項目的另一層意義還在于提供了一個(gè)可復制的商業(yè)模式和案例。管理學(xué)大師彼得·德魯克曾說(shuō)過(guò)：“當今企業(yè)之間的競爭，不是產(chǎn)品之間的競爭，而是商業(yè)模式之間的競爭”。

在企業(yè)成長(cháng)的過(guò)程中，將優(yōu)秀的商業(yè)模式和案例復制到新的項目中，成為很多企業(yè)做大做強歷程中的必經(jīng)之路。并且選擇可復制的商業(yè)模式還可以幫助企業(yè)節省大量的成本。

根據賽迪顧問(wèn)《金融科技發(fā)展白皮書(shū)》數據，2016-2020年，我國金融科技市場(chǎng)規模保持增長(cháng)態(tài)勢，增速保持在10%左右。2022年，中國金融科技整體市場(chǎng)規模達到5423億元左右。也就說(shuō)2023年中國金融科技的整體市場(chǎng)規模在6000億左右。

面對這樣一個(gè)廣闊的市場(chǎng)，有優(yōu)秀的可復制的商業(yè)案例，將為上海羅盤(pán)持續拓展客戶(hù)提供有力的支撐。

面對不同的客戶(hù)需求，上海羅盤(pán)具有差異化服務(wù)能力

在此背景下，面對不同的客戶(hù)需求，能否具有差異化服務(wù)能力變成了決定企業(yè)能否具有長(cháng)期生命力的又一關(guān)鍵。

而上海羅盤(pán)的EDGS自2016年投產(chǎn)至今，成功服務(wù)200+大型客戶(hù)，已經(jīng)積累較多用戶(hù)群體，涉及金融、類(lèi)金融、互聯(lián)網(wǎng)、制造業(yè)等不同領(lǐng)域。并且也在不斷地升級更新當中。

能服務(wù)不同領(lǐng)域的不同客戶(hù)，說(shuō)明了上海羅盤(pán)公司的產(chǎn)品已經(jīng)有了差異化和精細化的優(yōu)勢。

產(chǎn)品差異化上，在數據資產(chǎn)治理系列產(chǎn)品上，面對數據治理工作專(zhuān)業(yè)化、獨立化程度提升，上海羅盤(pán)產(chǎn)品能夠解決企業(yè)全面綜合數據治理和專(zhuān)題數據治理多樣性、專(zhuān)業(yè)化訴求。其是由多個(gè)模塊組成的整套解決方案，致力于幫助企業(yè)控制數據風(fēng)險、運營(yíng)數據資產(chǎn)、發(fā)掘數據價(jià)值。產(chǎn)品以元模型為核心、元數據為基礎、AI算法為支撐，數據管理流程為紐帶，實(shí)現了數據從被創(chuàng )建到退役全生命周期管理。EDGS自2016年投產(chǎn)至今，已經(jīng)積累較多用戶(hù)群體，涉及金融、類(lèi)金融、互聯(lián)網(wǎng)、制造業(yè)等領(lǐng)域。并且也在不斷地升級更新當中。

在數據資產(chǎn)應用系列產(chǎn)品上，在相較市場(chǎng)大多提供的封閉且重型數據中臺應用產(chǎn)品，難以滿(mǎn)足大量探索性強、需求變化快且反復、難以固化成專(zhuān)業(yè)數據系統的分析需求，上海羅盤(pán)產(chǎn)品能夠以低耦合的架構，低成本AI場(chǎng)景賦能、短平快持續交付、全流程安全管理，解決數據最后一公里的廣泛業(yè)務(wù)訴求。

隨著(zhù)技術(shù)的不斷進(jìn)步和市場(chǎng)的不斷變化，數據資產(chǎn)運營(yíng)將面臨更多的挑戰和機遇。未來(lái),企業(yè)需要更加注重數據的活性管理和綜合評價(jià),釋放數據價(jià)值。為此，上海羅盤(pán)也將在數據資產(chǎn)運營(yíng)領(lǐng)域持續創(chuàng )新，結合數據能力優(yōu)勢,幫助金融機構推進(jìn)數據資產(chǎn)的創(chuàng )新實(shí)踐，真正實(shí)現數據資產(chǎn)化、數據要素化，打造金融機構數字時(shí)代的新引擎。