在數字化浪潮的澎湃推動下，銀行業遇到了前所未有的數據挑戰。特別是在海量數據的洪流面前，如何高效地治理并激發數據的深層潛能，已成為銀行業迫切需要解答的關鍵問題。

“數據飛輪”作為近兩年被多次提及的技術概念，代表著一種全新的數據驅動模式。但是，數據飛輪究竟是什么，能否在銀行業機構落地，仍是一個未知數。為了尋找答案，我們邀請到了某銀行總行數字金融資深專家魏生，共同探討數據飛輪在銀行業的應用前景。

數據飛輪：用數據驅動業務增長

在找到“數據飛輪能否在銀行業落地”的答案之前，首先需要了解什么是數據飛輪。

魏生介紹道，“數據飛輪”這一概念最早起源于亞馬遜，亞馬遜擁有豐富的數據資源，通過數據不斷迭代以優化客戶體驗，形成一個持續改進、自我增強、良性循環的“輪子”。

具體來說，數據飛輪是將數據生產、治理和應用三個環節緊密結合，形成一個自我增強的循環。這種循環不僅解決了業務痛點，還通過規范化的數據治理，使得數據即插即用，能夠直接被企業的不同系統和平臺利用，從而實現數據消費。

數據飛輪的核心理念在于數據消費，從而發揮數據的價值。數據消費是互聯網企業利用數據和算法來提供個性化服務、增強用戶體驗、并實現業務增長的一種戰略。通過這一過程，企業能夠更好地滿足用戶需求，同時保持其在快速變化的互聯網市場中的領先地位。

此外，數據消費不僅是企業內部的數據應用，還包括對外的交互、輸出和銷售，使得數據變成有價值的標準化產品，最終推動業務發展和價值創造。

數據飛輪是高階的數據中臺？

自從數據飛輪被提出后，許多人都用數據飛輪與數據中臺作比較，并認為數據飛輪是下一代數據中臺。針對數據飛輪與數據中臺的關系，魏生認為，“數據飛輪本質是數據中臺更高階段的呈現形式，是更成熟的數據中臺。”

數據中臺可以幫助企業整合不同維度、不同系統的數據，同時提供治理數據的能力。而數據飛輪則是在此基礎上，不僅能夠解決數據中臺存在的數據孤島、難以處理復雜數據、沒有統一標準維度等問題，還能通過不斷優化和應用數據，推動企業業務的持續增長和創新。因此，數據中臺是數據飛輪落地的基礎，兩者相輔相成，才能共同構成企業數字化轉型的重要支柱。

此外，魏生認為企業若想實現數據飛輪，還有幾個關鍵要素：

第一，具備高質量數據的獲取和標注的能力。企業需要整合來自不同來源的客戶數據，并識別出最新和最準確的客戶信息進行高質量標注，從而達到數據消費的標準。

第二，實現自動化標注。企業中存在一些復雜數據難以靠人工進行處理和標注，而自動化標注不僅可以減少人為介入，還可以快速處理、標注和迭代數據。

第三，具備完善的云基礎設施。由于企業的數據來源多種多樣，而數據的處理、應用、甚至交易，需要無縫自動實現，這就要求企業所有的系統可以實現自動打通、自動處理和自動對接，因此企業可以利用云原生架構來實現系統之前的打通。

此外，企業還需思考如何形成數據資產的管理和挖掘的體系，如何構建以客戶為中心的數據應用，如何實現全生命周期的數據管理等等。

總之，數據飛輪代表數據中臺的高階階段，需要企業具備在數據文化、技術實力、管理架構和人才儲備等方面的綜合能力，最終實現企業業務持續增長和自我增強的循環。

數據飛輪能否在銀行業落地？

了解數據飛輪后，我們再回到最初的問題：數據飛輪能否在銀行業落地？魏生給出了自己的見解：現階段的數據飛輪在銀行業落地應用仍有一些挑戰。

第一個面臨的挑戰是銀行作為傳統機構，科技技術人才占比較少，難以支撐數據飛輪落地以及后續的迭代、更新。

第二個挑戰是銀行難以將數據形成資產納入銀行的報表或財務體系，因為無法預估數據的價值形成整套的定價，也缺乏相應的質量管控體系。

第三個挑戰是銀行受到嚴格的監管，在客戶未授權的情況下，銀行禁止泄露客戶的任何信息。所以即使銀行有許多有價值的數據，但在嚴格的政策制約和監管下，很難以數據要素的形式與外部形成消費或交易場景。不過，這些有價值的數據可以在銀行內部進行交互，且已形成了數據驅動業務的場景。

例如銀行在收集到客戶數據后，會對數據“貼標簽”。標簽可以是營銷類標簽，比如客戶對某種或某類產品感興趣，那么銀行后續會根據標簽進行精準營銷或推薦，從而實現業務增長。或者是風險標簽，比如銀行認為客戶屬于高風險人員，那么當銀行的貸款系統調用到帶有風險標簽的數據時，風控系統會避免為該人員辦理貸款，或是降低授信額度等，避免對銀行造成損失。

隨著對數據飛輪深入的探討，我們認識到雖然這一概念在技術和理論上具有創新性，但對于傳統且監管嚴格的銀行業來說，還需要逐步探索釋放數據潛能的路徑。未來，隨著數據飛輪技術的成熟和監管環境的適應，或許我們能夠見證數據飛輪在銀行業的落地應用。