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专访宜信卢山巍:再过几年,中台的天花板将是它本身

201910月21日

专访宜信卢山巍:再过几年,中台的天花板将是它本身

现场拟邀请数字化转型代表企业、数字服务商等作为分享嘉宾,共同探讨数字中台的搭建实践和教训经验。

在卢山巍的预测里,这个路子是对的,且潜力很大。

亿欧产业互联网系列精品沙龙门票1张,现场聆听业内各界专家从不同角度分享数字中台搭建实践和教训经验,并有机会参与圆桌讨论和一对一专家答疑。

在讨论和答疑中,贡献“金点子”或提问“金问题”者,将获得精美礼品一份,你所代表的企业也将获得亿欧的持续关注。

从战国到大一统,自建中台之路的玉汝于成数据中台和业务中台仍为核心,AI中台将会异军突起中台的天花板:有可能是中台本身活动推荐丨“一起来聊聊:产业下的数字中台创新”

算法中台:提供算法能力,帮助提供更加个性化的服务,增强用户体验。

对比而言,比较相似又比较会混淆的概念其实是“数据湖”和“数据仓库”。

根据目前市面上的定义,大概可把这些概念解释为:

至今为止,中台最被广为认知的是数据中台和业务中台,俗称双中台。但除此以外,还有几种常见的中台分别是算法中台、技术中台、研发中台和组织中台。

研发中台:提供自建系统部分的管理和技术实践支撑能力,帮助快速搭建项目、管理进度、测试、持续集成、持续交付。

业务中台:提供重用服务,例如用户中心、订单中心之类的可开箱即用可重用能力。

数据中台:提供数据分析能力,帮助企业从数据中学习改进,调整方向。

技术中台:提供自建系统部分的技术支撑能力,帮助解决基础设施、分布式数据库等底层技术问题。

各个企业的中台内容都是不可复制的。比如宜信的AI中台目前一部分就是业务性不强,又是非常基础的技术服务;另一部分就是与业务强相关的推荐、风控。但总的说来,AI中台偏向于将AI技术沉淀为可复用、通用的产品模型,平台化之后形成一个闭环。

综上,如果有一天,中台这个概念不再有,打败它的不是其他概念,而是由于新技术的冲击导致它无法承受它本身的概念。谁说不可胜在己,可胜在敌?

目前,宜信的中台部门一共分为两块,数据中台和AI中台。数据中台常被人提及,AI中台是2019年刚成立的,外界对此的认知也还处在觉得新颖的阶段。

这种供需和推广的磨合使得他的团队愈发打磨中台产品,朝着简单、易用和高性价比的方向努力。但再好的产品也无法使整个集体完全主动选择地做到统一,因此在推广和沟通成本上还是有所损耗。

在这一点上,宜信的中台搭建还要感谢一个人,即2018年8月到任的CTO向江旭。

2018年,市场上中台论风生水起。宜信也基于四大开源平台和中间件等技术,开始开发数据中台,并在宜信内部推广使用。彼时的宜信由于市场环境和自身业务考量,对内散养式管理,鼓励内部创新。这对卢山巍及其团队来说,是“艰难困苦,玉汝于成。”

值得一提的是,本期专访对象卢山巍也将作为分享嘉宾为我们带来更多他与宜信台前幕后的“中台故事”。

“你加入宜信的时候还没有数据平台?” 

胜己也许才是最高境界。

追本溯源,中台最早是阿里提出的,并附带了“大中台、小前台”的概念。意思就是说,以往每条业务线都配备有技术人员,会形成“重复造轮子”的情况,中台就是将所有的技术统一到一个平台中,不同业务可以根据需求进行技术匹配和复用,从而做到灵活分工、精准打击、管理高效和资源整合。

“不是没有平台,是平台太多。”

“我是技术出身,当然认为是偏技术。”

沉淀、复用都是关键词。

卢山巍直言,每个公司都有自己的解读。而在他的解读中,数据中台需要抽象业务需求背后的数据能力,并用技术梳理成一个个能力场景,再将这些场景沉淀复用为产品,这样中台才会与业务越来越近,所以最终拼的还是技术和产品。

卢山巍认为,中台是用来沉淀能力,并能将这些能力进行复用的产品。宜信敏捷数据中台的定位则是:从数据技术和计算能力复用,到数据资产和数据服务复用,敏捷数据中台会以更大价值带宽,快、准、精让数据直接赋能业务。 

因此,数据中台至少还可以承担在3~5年内的新技术。不过卢山巍也坦言,在中台的最初始的数据治理,一直是个难题,也就是企业的“系统遗留冰山。”他也正在研究这一领域。

而这些,都可被笼统地称为“数字中台”。

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现在的他,是宜信自建的数据中台部负责人,从0发展到现在的70人团队,2019年旗下还独立拆分出一个“AI中台部”,与数据中台部行政等级上并驾齐驱。

2015年,卢山巍从上海赶往北京,正式加入宜信。2017年,卢山巍带领团队在宜信推出了一系列大数据开源工具,包括DBus、Wormhole、Moonbox、Davinci。这一阶段的宜信的烦恼正如卢山巍所说,是各业务线间的系统数据平台太多导致的重复建设。

今年的数字中台热,围观者和参与者都“不亦乐乎”。

据卢山巍介绍,AI中台起源于一个项目。当时有客户遇到诉求向客服提问,客服需要寻找知识库并进行答疑匹配才能进行回答,过程缓慢繁琐。宜信因此基于知识库开发了问答机器人,解决了客户难题之后“一发不可收拾”,从单纯的问答机器人又开始研发了聊天机器人、任务机器人等,对话场景不局限于客服。还将其他AI技术比如图片扫描转文本等都沉淀为一个个AI产品,形成一条全链路的平台。这就是“AI中台”。

图3

“中台是一个比较务实的产品。”面对外界对中台的捧杀也好,唱衰也罢,卢山巍一直笃定产品为王。从魔都到北京,作为一名技术出身的架构师,他一直在寻找解决企业重复建设和扩宽数据赋能业务的方案,直到在2018年遇到了中台。

图1

“你认为中台是偏管理?还是偏技术?”

本文作者龚晨霞,微信Gcx847076575,欢迎关注企业服务和产业互联网的朋友加微信交流。 

你将获得:

值得一提的是,从一个项目,沉淀一个产品,再到成立一个部门,AI中台的诞生,其实是中台核心价值“沉淀、复用”最好的阐释。

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亿欧自年初开始,持续不断地跟踪采访了业内不少数字中台的行业改革者。时隔近一年,想和大家一起聊聊“产业下的数字中台创新”该怎么做?

卢山巍在来北京前,是在eBay上海研发中心付费广告团队担任高级数据架构师。自从在宜信内部“创业”做数据中台,不仅要做好产品架构的研发,还要向公司内部介绍、推动中台产品的使用,相当于进入了成本中心,从业务方到了平台方。“推广一个平台产品,不是那么容易的事。”

图2

宜信官网显示,这是一家成立于2006年从事普惠金融和财富管理业务的金融科技企业,主要涉及信贷科技、财富管理科技、保险科技等领域,目前已在全国近300个城市以及农村地区建立起协同服务网络,并在全球主要金融市场设有分支机构。

组织中台:为项目提供投资管理、风险管理、资源调度等支持。 

如果以一个企业的整体数据为单位1,那么数据湖就是这个100%的数据集合,数据仓库则是根据对数据的理解和知识认识(可能只有30%的全部数据),对数据进行建模、沉淀形成有标签特征、下游建设也会需要使用的数据资产。数据中台就是结合了API接口、微服务等技术,拥有统一管理业务出口,拓宽数据对业务赋能带宽的产品体系。

他坚信:中台建设不应和概念绑定,而与愿景绑定。一个概念是否成立取决于它是否会被新技术所冲击,取决于它的天花板在哪儿,技术是否会冲击它的天花板。“至少在3~5年内,数据中台还可以承担这段时间的技术,等再过几年,中台的天花板将是它自己。”

公开资料显示,向江旭曾在软件、通信网络和互联网行业拥有20多年专业经验,其中18年在美国硅谷,尤其擅长大数据、人工智能、移动互联等基础技术的应用研究,曾担任苏宁云商IT总部执行副总裁兼苏宁技术研究院院长 。

2015年,卢山巍刚加入宜信,离他刚接触“中台”还有三年。

向江旭对中台是有预见性的,当他看到宜信内部有人在做这件事的时候,立马给予了大力支持。从管理层的官方平台全方位推动,最终使得中台从各自为政的战国时代形成了大一统。

一两年的时间,从对中台陌生、熟识,再到改革、创新,没有人会想到谁会在某一天,遇到怎样的人,发生怎样的故事,卢山巍也是。

回到中台本身,其实就是一千个的哈姆雷特之争。

国外很早就有数据湖和数据仓库的概念了,而中台是真正的中国创造。卢山巍将这三点的区别作了简单的介绍:

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