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      1. 龔晨霞

        億歐 B2B企服專欄作者。持續關注 B2B,SaaS、產業互聯網領域。微信Gcx847076575,歡迎行業人士交流。

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        專訪宜信盧山巍:再過幾年,中臺的天花板將是它本身

        大數據企業智能應用B2B
        億歐
        龔晨霞
        昨天 · 21:15
        [ 億歐導讀 ] 沒有人會想到誰會在某一天,遇到怎樣的人,發生怎樣的故事,盧山巍也是。
        盧山巍,中臺,宜信,創新 圖片來自“特定授權”

        2015年,盧山巍剛加入宜信,離他剛接觸“中臺”還有三年。

        現在的他,是宜信自建的數據中臺部負責人,從0發展到現在的70人團隊,2019年旗下還獨立拆分出一個“AI中臺部”,與數據中臺部行政等級上并駕齊驅。

        一兩年的時間,從對中臺陌生、熟識,再到改革、創新,沒有人會想到誰會在某一天,遇到怎樣的人,發生怎樣的故事,盧山巍也是。

        中臺是一個比較務實的產品。”面對外界對中臺的捧殺也好,唱衰也罷,盧山巍一直篤定產品為王。從魔都到北京,作為一名技術出身的架構師,他一直在尋找解決企業重復建設和擴寬數據賦能業務的方案,直到在2018年遇到了中臺。

        圖1

        他堅信:中臺建設不應和概念綁定,而與愿景綁定。一個概念是否成立取決于它是否會被新技術所沖擊,取決于它的天花板在哪兒,技術是否會沖擊它的天花板。“至少在3~5年內,數據中臺還可以承擔這段時間的技術,等再過幾年,中臺的天花板將是它自己。

        從戰國到大一統,自建中臺之路的玉汝于成

        宜信官網顯示,這是一家成立于2006年從事普惠金融和財富管理業務的金融科技企業,主要涉及信貸科技、財富管理科技、保險科技等領域,目前已在全國近300個城市以及農村地區建立起協同服務網絡,并在全球主要金融市場設有分支機構。

        “你加入宜信的時候還沒有數據平臺?” 

        “不是沒有平臺,是平臺太多。”

        2015年,盧山巍從上海趕往北京,正式加入宜信。2017年,盧山巍帶領團隊在宜信推出了一系列大數據開源工具,包括DBus、Wormhole、Moonbox、Davinci。這一階段的宜信的煩惱正如盧山巍所說,是各業務線間的系統數據平臺太多導致的重復建設。

        2018年,市場上中臺論風生水起。宜信也基于四大開源平臺和中間件等技術,開始開發數據中臺,并在宜信內部推廣使用。彼時的宜信由于市場環境和自身業務考量,對內散養式管理,鼓勵內部創新。這對盧山巍及其團隊來說,是“艱難困苦,玉汝于成。”

        盧山巍在來北京前,是在eBay上海研發中心付費廣告團隊擔任高級數據架構師。自從在宜信內部“創業”做數據中臺,不僅要做好產品架構的研發,還要向公司內部介紹、推動中臺產品的使用,相當于進入了成本中心,從業務方到了平臺方。“推廣一個平臺產品,不是那么容易的事。”

        這種供需和推廣的磨合使得他的團隊愈發打磨中臺產品,朝著簡單、易用和高性價比的方向努力。但再好的產品也無法使整個集體完全主動選擇地做到統一,因此在推廣和溝通成本上還是有所損耗。

        在這一點上,宜信的中臺搭建還要感謝一個人,即2018年8月到任的CTO向江旭。

        公開資料顯示,向江旭曾在軟件、通信網絡和互聯網行業擁有20多年專業經驗,其中18年在美國硅谷,尤其擅長大數據、人工智能、移動互聯等基礎技術的應用研究,曾擔任蘇寧云商IT總部執行副總裁兼蘇寧技術研究院院長 。

        向江旭對中臺是有預見性的,當他看到宜信內部有人在做這件事的時候,立馬給予了大力支持。從管理層的官方平臺全方位推動,最終使得中臺從各自為政的戰國時代形成了大一統。

        數據中臺和業務中臺仍為核心,AI中臺將會異軍突起

        目前,宜信的中臺部門一共分為兩塊,數據中臺和AI中臺。數據中臺常被人提及,AI中臺是2019年剛成立的,外界對此的認知也還處在覺得新穎的階段。

        值得一提的是,從一個項目,沉淀一個產品,再到成立一個部門,AI中臺的誕生,其實是中臺核心價值“沉淀、復用”最好的闡釋。

        至今為止,中臺最被廣為認知的是數據中臺和業務中臺,俗稱雙中臺。但除此以外,還有幾種常見的中臺分別是算法中臺、技術中臺、研發中臺和組織中臺。

        根據目前市面上的定義,大概可把這些概念解釋為:

        數據中臺:提供數據分析能力,幫助企業從數據中學習改進,調整方向。

        業務中臺:提供重用服務,例如用戶中心、訂單中心之類的可開箱即用可重用能力。

        算法中臺:提供算法能力,幫助提供更加個性化的服務,增強用戶體驗。

        技術中臺:提供自建系統部分的技術支撐能力,幫助解決基礎設施、分布式數據庫等底層技術問題。

        研發中臺:提供自建系統部分的管理和技術實踐支撐能力,幫助快速搭建項目、管理進度、測試、持續集成、持續交付。

        組織中臺:為項目提供投資管理、風險管理、資源調度等支持。 

        而這些,都可被籠統地稱為“數字中臺”。

        盧山巍認為,中臺是用來沉淀能力,并能將這些能力進行復用的產品。宜信敏捷數據中臺的定位則是:從數據技術和計算能力復用,到數據資產和數據服務復用,敏捷數據中臺會以更大價值帶寬,快、準、精讓數據直接賦能業務。 

        沉淀、復用都是關鍵詞。

        據盧山巍介紹,AI中臺起源于一個項目。當時有客戶遇到訴求向客服提問,客服需要尋找知識庫并進行答疑匹配才能進行回答,過程緩慢繁瑣。宜信因此基于知識庫開發了問答機器人,解決了客戶難題之后“一發不可收拾”,從單純的問答機器人又開始研發了聊天機器人、任務機器人等,對話場景不局限于客服。還將其他AI技術比如圖片掃描轉文本等都沉淀為一個個AI產品,形成一條全鏈路的平臺。這就是“AI中臺”。

        圖2

        各個企業的中臺內容都是不可復制的。比如宜信的AI中臺目前一部分就是業務性不強,又是非常基礎的技術服務;另一部分就是與業務強相關的推薦、風控。但總的說來,AI中臺偏向于將AI技術沉淀為可復用、通用的產品模型,平臺化之后形成一個閉環。

        在盧山巍的預測里,這個路子是對的,且潛力很大。

        中臺的天花板:有可能是中臺本身

        回到中臺本身,其實就是一千個的哈姆雷特之爭。

        “你認為中臺是偏管理?還是偏技術?”

        “我是技術出身,當然認為是偏技術。”

        盧山巍直言,每個公司都有自己的解讀。而在他的解讀中,數據中臺需要抽象業務需求背后的數據能力,并用技術梳理成一個個能力場景,再將這些場景沉淀復用為產品,這樣中臺才會與業務越來越近,所以最終拼的還是技術和產品。

        圖3

        追本溯源,中臺最早是阿里提出的,并附帶了“大中臺、小前臺”的概念。意思就是說,以往每條業務線都配備有技術人員,會形成“重復造輪子”的情況,中臺就是將所有的技術統一到一個平臺中,不同業務可以根據需求進行技術匹配和復用,從而做到靈活分工、精準打擊、管理高效和資源整合。

        對比而言,比較相似又比較會混淆的概念其實是“數據湖”和“數據倉庫”

        國外很早就有數據湖和數據倉庫的概念了,而中臺是真正的中國創造。盧山巍將這三點的區別作了簡單的介紹:

        如果以一個企業的整體數據為單位1,那么數據湖就是這個100%的數據集合,數據倉庫則是根據對數據的理解和知識認識(可能只有30%的全部數據),對數據進行建模、沉淀形成有標簽特征、下游建設也會需要使用的數據資產。數據中臺就是結合了API接口、微服務等技術,擁有統一管理業務出口,拓寬數據對業務賦能帶寬的產品體系。

        因此,數據中臺至少還可以承擔在3~5年內的新技術。不過盧山巍也坦言,在中臺的最初始的數據治理,一直是個難題,也就是企業的“系統遺留冰山。”他也正在研究這一領域。

        綜上,如果有一天,中臺這個概念不再有,打敗它的不是其他概念,而是由于新技術的沖擊導致它無法承受它本身的概念。誰說不可勝在己,可勝在敵?

        勝己也許才是最高境界。

        本文作者龔晨霞,微信Gcx847076575,歡迎關注企業服務和產業互聯網的朋友加微信交流。 

        活動推薦丨“一起來聊聊:產業下的數字中臺創新”

        今年的數字中臺熱,圍觀者和參與者都“不亦樂乎”。

        億歐自年初開始,持續不斷地跟蹤采訪了業內不少數字中臺的行業改革者。時隔近一年,想和大家一起聊聊“產業下的數字中臺創新”該怎么做?

        現場擬邀請數字化轉型代表企業、數字服務商等作為分享嘉賓,共同探討數字中臺的搭建實踐和教訓經驗。

        值得一提的是,本期專訪對象盧山巍也將作為分享嘉賓為我們帶來更多他與宜信臺前幕后的“中臺故事”。

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        在討論和答疑中,貢獻“金點子”或提問“金問題”者,將獲得精美禮品一份,你所代表的企業也將獲得億歐的持續關注。

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