一汽金融數智化轉型方法與路徑研究

曾小輝 菅中尉 李凱

[摘 要]數字經濟時代，數智化轉型不再是一項選擇，而是發展的必然。基于此，一汽資本控股有限公司通過重塑業務運營體系架構，創新數智化轉型的工具和方法，全面推進產品、業務和客戶管理數字化進程，探索出一條富有特色的轉型路徑，實現了生產方式無人化、決策方式智慧化、生態協同在線化，極具推廣價值。

[關鍵詞]金融業務數智化；數智化轉型；重塑業務運營體系

作為一汽集團旗下專門從事融資、保險、投資的金融業務板塊，一汽資本控股有限公司（簡稱“一汽金融”）及所管理的各金融主體自成立之初，就立足于服務一汽集團發展，全力打造行業領先的汽車產業金融集群。

“十四五”期間，面對復雜多變的市場經營環境，公司確立了“以金融科技為核心力量，打造企業核心競爭力”的高質量發展戰略，并明確提出要加快產品數字化、業務數字化和客戶數字化進程，持續以數字化手段鍛造體系能力，不斷提升公司核心競爭力，全面實現企業數智化轉型。

在推進數智化轉型的這幾年，一汽金融不僅探索出一套成熟的工作方法，形成了一套新的業務模式，還創造出一系列領先的金融服務產品，圓滿達成了“雙百目標”，核心競爭力不斷增強。

一、聚焦一體化頂層設計，建立科學數智化轉型方法

在數智化轉型中，一汽金融通過重塑企業架構模型，打通公司戰略、頂層設計、業務架構、組織資源、流程、制度、信息架構、應用架構、技術架構、安全架構10個要素，構建基于企業戰略的運行價值流和業務能力及與之匹配的數智化轉型體系架構。（如圖1所示）

其中，業務架構以業務戰略為導向，對企業的關鍵業務流程、組織架構進行整體規劃，明確彼此之間的關系，確保業務戰略與頂層設計、業務能力的緊密匹配。

同時，業務架構界定公司全域業務的范圍和邊界，并確定其在組織中的定位分布，并從業務視角更好地規劃系統，從全局和頂層加以考慮，做到體系和數字化的總體協同。具體包括如下幾方面工作：

（一）建立L6級業務架構全景

通過業務架構明確各業務單元頂層設計、關鍵價值流，明確每項價值流的關鍵價值、利益相關者以及度量指標，同時按照上下結合方式將價值流進行業務能力解構至業務活動級，明確每項業務能力的業務模型、操作標準以及資源匹配情況，建立操作級標準，沉淀每個業務單元核心業務組件。

目前，一汽金融總體梳理業務架構超過1萬個，并基于此建立了企業治理、客戶、營銷、產品、風控、經營控制、財務管理、資本資金、體系、組織資源、數字化建設、信息安全、數據管理等13大能力中心。

（二）建立L6級流程架構（在活動級與業務架構保持一致）

通過流程將業務能力串聯起來，形成每個角色的工作流程和標準，同時與角色和崗位對應，在100%系統化的前提下，自動獲取崗位工時、負荷、質量、能力等評價要素數據，建立崗位管理模型，實現崗位負荷及能力智能化識別，進行精準資源匹配。

同時，啟動端到端流程重構工作，建立“端到端流程優化九步法”，開展流程優化工作，解決流程效率低，標準缺失問題。在這一過程中，打破部門墻，明確流程管理部門、流程所有者、流程主責部門、流程參與部門職責，實現體系的橫連縱通。目前，公司35個L1級流程下的L2級主要業務流程已達126個，可平均提效50%。

（三）以架構為核心構建制度管理框架

建立業務架構層級與制度層級的對應關系，通過流程架構清晰制度間的輸入輸出接口，解決制度層級不清晰、內容不一致等問題，提升制度結構科學性。

（四）將業務架構與信息架構做對應

根據業務架構確定應用架構層級和數據對象，將數據對象全部解構為管理要素和管理規則，并全部系統化，實現業務模型化，使信息架構真正成為沉淀業務能力的載體。

其中，應用架構與業務架構在業務能力層面對齊，描述了各項系統功能與業務能力的對應關系以及實現邏輯；信息架構定義了業務能力管理的業務對象，并在數據邏輯實體設計層面對業務對象進行要素解構，建立數字孿生基礎；技術架構定義了軟件和硬件運行的技術平臺和技術組件。四者對齊，共同描述了一個組織的業務及運行全景。

二、聚力“ 雙百”建設目標達成，構建業務數字孿生體

（一）確立“業務效率至少提升100%，業務能力100%數字孿生”的雙百數字化建設目標

按照 “一切崗位作業均應系統化”的大原則，明確“一切沒有上系統的手工作業均應看做是沒有價值的作業”的工作總基調。以業務架構為基準，識別線下手工作業流程，通過業務架構解構，形成操作標準，涵蓋每項業務能力的角色、崗位、工時、輸入、輸出以及作業工序，同時識別流程中全量業務對象，解構為管理要素，并與作業工序相關聯進行應用架構、信息架構設計，形成對組織、用戶在虛擬空間的映射，并反映相對應業務的全生命周期管理過程。

（二）通過管理者工作臺和專業工作臺建設實現全部業務線上化

構建管理者工作臺，實現一站式智能化管理。通過業務架構將戰略目標、任務管理、部門建設和能力支撐全面解構，梳理各個崗位管理要素，實現各種管理指標全面、即時觸達。同時結合實際管理需求，設計預測等智能模型算法，輔助管理智慧決策，提升管理智慧化程度。

構建專業工作臺，提升各領域工作效率和體驗。將解構后的業務流程和操作標準與角色進行對應，通過專業工作臺實現全面線上化。在此基礎上結合機器學習、RPA、OCR、NLP、生物識別、電子簽約等前沿技術，打造三條核心數智化產品生產線，核心業務效率效益大幅提升，持續保持行業領先。

其中，零售業務線構建從申請到還款全過程智慧化生產線，實現貸款申請的自助化、少人化，一張身份證，一次到店即可完成申請；實現審批自動化，構建自動審批模型，秒級審批，通過率達94%；實現放款審核自動化，應用OCR智能識別等技術，打通業財流程，實現秒級放款，總體貸款批復時間從2天降到20秒。

供應鏈金融業務線構建數智化供應鏈平臺，為產業鏈企業提供全場景金融服務，實現融資和結算全部線上化，部分業務實現自動化，單筆結算業務處理時長從5分鐘降到5秒。

保險業務線構建從投保到理賠的全過程智慧化生產線，大幅提升業務處理效率和質量。實現保險承保、核賠自動化，秒級核保、自動賠付，自動核保率達97%，并建立定價模型，定價偏差率低于3%，案件處理周期縮短27%，最短10分鐘完成賠付。

三、強化數智賦能，大力提高企業數字“三力”

在業務全面實現在線化、自動化的基礎上，一汽金融深入推進生產工具全面變革，持續釋放企業創新活力。公司通過布局“GPT”為代表的大模型技術，并在各個應用場景持續落地，推動營銷、風控、服務、辦公、生態、決策等向智能化進階，加快實現生產方式無人化、決策方式智慧化、生態協同在線化，

（一）提高企業“智慧化”服務能力

一是落地AI+營銷模式，基于AIGC實現千人千面的智能營銷推薦。建立個人客戶和企業客戶的用戶畫像，根據客戶差異化的信用和需求特征，依托AIGC能力智能定制產品方案，實現產品價格、期限的精準需求匹配，同時通過個性化的營銷方案和渠道實現精準觸達。

二是探索AI+生態模式，構建消費者用車綜合服務生態。打通經銷商終端數據，輔助經銷商建立智能運營體系，打通主機廠智能網聯數據，建立面向車主的銷售加金融的綜合經營生態；打通主機廠供應鏈數據，建立面向全供應鏈的智能金融服務體系。

（二）提高企業“智慧化”運營能力

一是探索AI+服務模式，在現有語言類智能客服基礎上融和大模型技術，打造虛擬數字人，提升客戶服務效率和質量。

二是落地AI+風控模式，在現有風控模型基礎上，基于大模型和視頻技術優化風控模式，建立AI視頻信審模式，通過客戶定位、語義分析、微表情識別等方式有效防控欺詐風險。

（三）提高企業“智慧化”管理能力

一是落地AI+決策模式，開展數據治理，完成底層業務數據打通和定標，并基于底層業務數據建立公司全域指標體系，指標層層拆解到最小業務單元，實現數據一屏可視、實時可達。同時，建立智慧決策引擎，通過決策模式輔助經營分析和決策，將經營分析和決策時間比從7：3變為3：7，使公司管理層能夠把更多精力投入到業務決策中，大幅提升業務管理效率。

二是落地AI+辦公模式，探索大模型技術在智能會議紀要、智能報告、智能制度編寫和執行等方面的應用。打造 “數字員工”，替代一部分崗位，釋放生產線勞動力向更高級管理及創新業務轉型。

四、堅持技術創新，構建“智慧化”技術底座

（一）自主可控的技術架構建設

一是建立自主可控的“云原生”技術架構，集成容器、微服務、分布式計算等底層技術。同時將OCR、語義識別、流程引擎、圖像、日志監控、消息管理、數據服務引擎等一系列應用技術進行原子化封裝，為業務應用建設提供標準的運行、監控、治理平臺。

二是升級數據中臺，提升數據匯聚覆蓋率和質量。完善一汽金融數據中臺及數據管理體系，完成數據資產盤點及數據標準制定并納入數據資產平臺管理，并通過自動化手段完成全部業務數據匯聚及集中管理，根據定義的數據標準開展對標檢查和數據質量稽核，提升數據質量。建設數據中臺門戶及數據服務平臺，構建開放、靈活、可擴展的企業級統一數據管理和存儲平臺，對數據進行有效的集中存儲、處理、分類和管理，數據匯聚率達到90%。

三是打造智能運維平臺，提升運維效率和質量。以ITIL運維管理標準為指引，建設智能運維平臺，把運維各要素、各環節全部數字化打通，構建云化環境下一體化運維管理體系，并將業務能力統一集成到智能運維平臺上，提升運維服務能力和運維服務效率，保障業務連續運營。完成CMDB、全棧監控、自動化作業等建設，實現資產、運維、安全一體化管理，探索AIOPS、異動檢測、根因分析等智能應用，實現運維智能化，力爭運維自動化率達到90%。

（二）自主可控的智能技術研發

一是在引入行業成熟智能技術基礎上針對特定業務場景做自主模型和算法優化，確保技術的可用性和與業務的匹配性。例如，在引入某互聯網公司的OCR識別技術后，在適配特定業務場景基礎上，不斷優化識別算法，識別率從94.5%提升到97.2%。通過對語義分析模型訓練，提升視頻信審的AI調查機器人的識別和回答準確率。

二是AI中心升級，擴大算力，提升能力，支撐智能化場景。通過基礎設施、算力與計算、數據模型算法、AI服務能力等方面推動AI中心能力升級，為上層應用提供AI服務能力，提升系統的智能水平。完成數據庫、服務器升級替換、網絡改造、存儲擴容、交換機升級等基礎設施升級改造，以提供更強大的計算和存儲能力。基于AIGC探索專業領域大模型基礎訓練能力建設，并尋找應用場景，持續推動AI服務能力升級，力爭支撐AI服務數量達到30個。

五、做好轉型機制建設、團隊培養和知識管理，持續培育轉型動力

在數智化轉型過程中，一汽金融通過運用數智化一體化推進方法，開展業務架構梳理和流程優化，打造基于EA（企業架構）的能力駕駛艙，實現了體系能力可視和量化評價，形成了包括業務數字孿生、業務變革管理、企業架構管理、數據管理、新技術研究、產品及客戶體驗管理、研發全生命周期管理、企業全面數智化轉型推動在內的8大核心能力，為公司轉型升級注入強大動力。

（一）強化數智化轉型推進組織建設，為數智化轉型提供組織保障

首先建立數字化轉型辦公室，負責轉型工具方法建設、整體轉型規劃、協調和監督轉型工作推進，促進跨部門的合作和協調。 其次建立業務、IT一體化戰隊，負責重點領域攻堅并建立核心業務能力，推動公司核心領域數智化轉型破局，快速解決經營管理關鍵難題。

（二）完善數智化轉型管理機制，為數智化轉型提供機制保障

構建數智化轉型管理文件體系，明確各項轉型管理的流程、工作標準、職責和決策權限等。建立知識管理和信息共享機制，鼓勵并促進組織內部不斷地學習和創新。

（三）加大數字化資源投入和后評價管理，為數智化轉型提供資源保障

加大數字化投入，保證每年數字化總體投入占營收3%及以上，特別是在AI算力提升、數據價值挖掘、生態鏈接等方面投入占比增加至總投入的20%以上。

同時，強化IT投資管理，建立全流程IT投資管理機制，建立健全投資項目的可研論證、投資決策和后評價全過程管理。嚴肅資源投入的費效比考核，建立費效比評價指標體系和業務計劃管理機制，將經營目標拆解至業務計劃，同時將業務計劃的數字化資源投入進行量化，建立經營目標與數字化投入的關聯關系，實現費效比管理閉環。

（四）持續培養數字化專業人才，為數智化轉型提供人才保障

首先，加大人工智能領域人才招聘力度，包括模型算法工程師、AI技術工程師等人才，同時加強校企合作，促進產研結合，打造一支覆蓋行業技術專家和骨干技術人才的AI團隊。

其次，面向全員開展技術賦能，持續提升全員低代碼研發、產品設計、數據分析和建模能力。

（五）加強一汽集團范圍內技術和數據共享力度，為數智化轉型提供生態保障

首先，依托一汽集團搭建的基礎技術能力，補強大數據平臺技術能力和算力。

其次，在合規和安全的基礎上，以數據可用不可見為原則，共享集團范圍內如車聯網等相關數據，并在脫敏后用于模型訓練支撐，實現數據全面流通，為業務創新提供更全面的數據支持。

六、結語

數智化轉型是一場全方位、全要素的革命性變革。企業數智化轉型的對象是整個業務運營體系，是一場融合數智化思維和技術重新構建業務模式的過程，并不斷提升業務效能的系統性、長期性的工作。

接下來，一汽金融將繼續堅持把數智化轉型作為推動企業高質量發展的核心動力，創新數智化一體化推進工作方法，不斷進行自我業務否定和重構，持續打造企業最核心的業務能力，全面增強企業核心競爭力。

編輯/車玉龍 統籌/晨光