在数字化浪潮的冲击下，金融行业从金融信息化、互联网金融，进化到金融与数字技术全面深度融合的金融科技时代，这意味着传统银行业的生产方式、治理方式将面临一次脱胎换骨式的变革。在此时代背景下，“数字化转型”成为企业战略的重中之重。

企业架构具备“一体”和“敏捷”两大特点。

• “一体”：企业架构天然具备企业级视角，在方法论上，业务、IT 一脉相承，流程、数据融会贯通；

• “敏捷”：复用的业务，支持乐高积木式拼装。企业架构建设过程先解构、再重构，提炼共享我们认为，数字化转型的目标形态，应是无边界企业。无边界企业具备的几个特点包括：开创性的业务平台与生态系统、科学和数据主导的创新、扩展的智能化工作。流程、可持续发展与社会影响、包容性的人机偕行、开放安全的混合云与网络。数字化转型的过程，即实现无边界企业的过程。而要实现转型成功，需要解决的实质性问题是：围绕客户诉求，如何将业务、数据、技术拧成一股绳，充分发挥合力，敏捷且高质量地响应外部复杂变化。

企业架构在数字化转型过程中，既是能够看到全局视野的望远镜，也是能够见微知著的显微镜，更是撬动银行数字化转型的支点。

01

中国银行业企业架构实施现状分析

中国银行业运用业务建模方法论实施完整的企业架构设计，最早起于 2009 年。在此后的10 年间，几家国有大行、部分股份制银行、头部城商行及农信银行纷纷投入企业架构的建设当中。我们看到，在企业架构建设过程中，驱动因素不同，范围选择也不尽相同，参与项目实施的资源配置结构和数量也会有所差异：

从实施模式看企业架构实施策略

企业架构实施的不同策略选择与企业的战略意图、长短期目标决策及相应的组织投入约束有关。我们将从实施目标出发点、组织资源投入、合作模式等方面客观阐述几种典型的实施模式，识别出影响企业架构实施策略选择中的“变”与“不变”的因素。

1. 实施目标出发点

按照不同企业架构项目建设的出发点，实施模式大体可以分为以下 3 种方式：

• 以业务战略落地为出发点：以企业架构建设作为推动战略落地和管控的重要抓手，将业务战略分解落实到业务架构，并通过深层次的流程、产品、数据和 IT 整合，将战略能力转化为流程能力、应用能力，从而推动整体转型落地实现。如某大型银行的企业级新一代转型工程，该工程是全行业务全覆盖并实施到最细颗粒度的业务建模（5 级）+IT 系统整体重构。

• 以整体金融科技转型为出发点：利用企业级业务架构驱动IT 架构转型，打造企业级中台，落实 IT

建设核心能力，建立业务与IT深度融合的科技治理机制，为数字化转型和科技赋能业务奠定基础。如某股份制银行围绕双中台的转型项目，该项目是全行级高阶业务架构（3 级）+领域级业务建模（4 级）+IT 架构规划（含业务中台、数据中台设计）。

• 以单个 IT 系统建设为出发点：随着业务的迅速发展，旧系性出现性能瓶颈、架构设计不合理，难以支撑业务快速创新和持续发展，且存在硬件设备老化，运维困难且风险较高等问题，采用企业级业务建模及模型驱动的实施工艺建设新一代信息系统，实现分布式架构转型。如某大型银行的新一代核心系统转型项目，该项目通过企业架构构建高阶业务架构框架（3级）并聚焦新核心系统范围的相关领域细化建模（5 级），形成业务需求，并指导新一代核心系统建设。

对比以上 3 种方式，第 1 种方式虽然整体转型效果显著，但整体投入时间长、成本高、资源多，目前较少使用。第 2 和第 3 种方式都是目前较为常用的“T”型模式，T 的“一横”，构建全行级高阶业务框架，实现企业级横向覆盖；T 的“一竖”，针对重点领域进行细化建模，实现纵向深入。两种方式的主要差异在于“一竖”选取的业务范围和细化建模的颗粒度上有所不同，这与银行对实施企业架构的目的和出发点有关。除此之外，业务架构实施过程中通常会根据业务战略选择相关业务专题进行专题方案设计，并将方案所形成的业务需求落实到目标模型成果中。

2. 组织资源投入

在组织资源投入方面，因选择的企业架构建设范围不同，投入的资源也会有较大不同。但整体来说，因企业架构项目是站在企业级的视野高度，需多条线、多部门通力合作，因此一般需要高层领导推动，业务投入与 IT 投入接近 1:1 的比例。某银行在项目实施过程中，除了全职项目成员，也投入了部分兼职人员，作为项目支持的“后援团”，一方面为项目提供了更完备的银行内部信息，另一方面也对项目的宣贯起到了积极作用。

3. 合作模式

在合作模式方面，企业架构项目从战略到 IT 规划涉及面广、实施过程复杂度高、专业性强，且每个环节都有比较严谨的依赖关系和承接关系，要求遵循统一方法打造完整企业架构体系，因此各银行均选择引入外部咨询。常见的合作模式，一种是多家联合各取所长，另一种是一家一以贯之。多家联合带来的优势毋庸赘述，但也同时会在方法衔接、职责分工等方面带来沟通成本。外部咨询与银行内部的职责分工上，根据工作内容要求不同，职责分工也会不同，一般业务建模部分由银行内部主导执行，其他部分由外部咨询主导执行。

综上所述，在现阶段成功实施一个企业架构转型项目，实施策略的考量因素中，“变”的是：各银行现状及未来发展目标不同，对应的项目实施范围选择和实施颗粒度可能会不同；“不变”的是：项目实施整体方法指导和业技融合的团队协同是项目成功的必要因素。

从实施成果看企业架构带来的收益和影响

企业架构实施能够给各银行带来的影响主要有以下几个方面：

• 战略分解：通过战略解析全面理解整体战略要求，精准把控战略方向、跟踪战略执行情况；

• 统一语言：企业级业务模型为业务之间、业务与IT 之间提供了公共的语言规范；

• 流程贯通：通过对业务的结构化、标准化表达、识别不同客户、渠道、产品、合作方的端到端业务流程，提炼业务本质，形成支持不同业务场景的统一业务流程，提升集中运营流程效率，提供一致的客户体验；

• 数据标准：通过建立全行统一标准的实体模型（业务数据模型），落实银行内部数据治理要求、指导银行内部数据集成、形成企业级数据资产、指导设计应用系统数据模型；

• 组件化设计：承接业务建模成果的IT 架构及 IT 服务设计，融入了业务建模成果对 IT的要求，以构建高内聚、松耦合，扩展性良好的企业信息系统体系；

• 统筹管理：组织、机制方面，对于过往已经建设企业架构的银行，主要由新设立的科技相关部门承担企业架构统筹管理工作。需求编写与管理，均需遵循架构管控机制，以提高需求编写质量、需求整合程度，解决业务需求与技术实现的衔接问题；

• 人才历练：在企业级架构建设过程中，投入业务、数据、技术各部门不同经验背景的人员“联合作战”，跨出传统的单一专业、单一领域的限制，不但具有企业级视野高度和体系化思维，而且横向拓展了专业能力，打造出一支业务、数据、科技高度融合的复合型人才队伍，是一次难得的人才培养和历练的机会。

总体来看，企业级架构建设，从战略规划到 IT 实施落地，从经营模式转变到人才队伍建设，对实施企业来说，是一次全链条、全方位的升级改造，为加快数字化转型奠定了坚实基础。

02

生态化企业架构深化银行数字化转型

过去十年，企业架构建设的重点在于突破银行内部业务与 IT 边界，构建业技融合的一体化架构体系，推动银行战略落地和数字化能力建设。随着疫情影响、外部变化加剧、数字化技术日趋成熟，企业的数字化转型加速进入新阶段，企业架构也将从现在的 1.0 阶段演进到2.0 阶段，突破企业内部局限，逐步向生态化企业架构转变。

生态化企业架构有三个特点：

• 范围更大，涵盖全客户、全产品、全渠道的场景服务；

• 领域更宽，由内而外延伸了企业价值链；

• 层次更深，以共享的数据要素和新兴技术驱动业务创新。

接下来，我们将从生态场景构建、扩展的智能化流程运营、数据驱动的业务创新、安全开放的混合云和微服务架构搭建、生态架构治理体系打造 5 个方面，介绍生态化企业架构如何持续深化银行数字化转型和金融生态协同发展。

无界的生态场景

平台与生态系统是无边界企业战略理念中的核心，也是生态化企业架构与 1.0 企业架构的核心差异。银行经营模式向生态场景建设转变，是银行回归本源、服务实体经济的主动担当，也是经营转型的必然选择。通过生态场景建设，激发生态参与者的集体智慧、能力和技术，能够提升价值创造潜力、促进敏捷性与弹性，提升可持续发展能力。生态场景建设的特点是以价值为导向，以用户体验为驱动，首要关注的是某个特定时空情景下所激发的客户诉求，而非传统产品、交易。因此，银行需要一套方法体系，能够贯通用户到客户的转化、场景到产品的转化、行为到交易的转化，同时能够串联金融产品与非金融服务、整合G（政府）/B（企业）/C（个人）端资源并相互赋能。因此，生态化企业架构相较传统企业架构方法论，需要能够融合前端场景信息及其关联关系，并将其作为需求收集、分析和解决方案设计的重要数字资产。

扩展的智能化工作流程

扩展的智能化工作流程，是串起无边界企业各要素的“金线”，是指将智能化工作流程的范围进一步扩展到客户、供应商、生态合作伙伴等其他利益相关者，而不仅仅是企业内部流程，整合虚拟组成部分和生态系统，产生更大的收益、为客户提供综合、一致的体验。智能化工作流程，是以数据为驱动力，融合自动化、AI 等新技术与端到端流程和前端到后端流程，获得实时洞察和预测，在虚拟化环境中运营，从而提高效率、准确性和安全性，帮助企业快速建立差异化优势。

工作流程经建模形成企业架构中的流程模型。流程模型的目的是识别业务本质，定义业务价值，不区分人机操作。生态化企业架构中的流程模型，承载扩展的智能化工作流程，一是要能够体现生态场景中流程涉及的不同参与方，并且根据业务发展需要梳理外部参与方间的交互，而不仅仅是银行与外部参与方的交互，有助于从整体视角进行流程优化，并且为能力输出打下基础；二是要能够定义并且在操作层面区分智能化工作流程（包括处理流程的员工是否为数字化角色），如人工、自动化，或者智能流程，或在流程建模成果中进行标识，以帮助银行准确评估流程智能化程度，识别进一步流程智能化的潜在机会，从而更好地投入数字化建设，并且将新技术与业务流程建立关联关系，提高数字资产使用效果。

共享的数据要素和业务服务

无边界企业具有外向性和前瞻性的特征，强调基于海量数据的预测性分析和前瞻性分析以及生态系统中的集体智慧开展创新或推动决策，而非仅基于历史或内部信息。除了帮助企业内部开展洞察分析和流程改进，也可以在平台层面通过分析各个合作伙伴数据源，发现更深层的商机，还可以在生态系统层面促进发明创造活动的执行。共享的数据要素和服务加速了无边界企业数据主导创新的实现。

共享数据要素，首先要确保数据质量，保障数据的准确性、完整性、一致性和时效性；其次要依托业务场景，构建企业级、标准化数据资产；最后以产品工厂的运作思路、市场化机制，将数据资产包装成数据产品进行共享流通。

企业架构实体模型（数据模型）是形成数据资产的重要输入。在数据建模形成业务需求过程中，可考虑同步开展数据资产盘点生态化企业架构生态场景的构建，可借助服务模型梳理业务服务，建立服务目录，进行服务标准化，形成共享的业务服务。共享业务服务与共享数据要素可独立运营，但又相互赋能，共享业务服务为共享数据要素提供应用场景、沉淀共享数据资产，共享数据要素为共享业务服务提供业务洞察，形成新的增长动能。

基于生态化企业架构方法论构建的共享数据要素和业务服务，沉淀为企业数字资产，为数字孪生的建设提供了基础，也为银行管理增效和业务创新创造更多可能。在企业数字资产的基础上，录入现实业务数据，即可模拟出业务办理的预期结果，获得业务洞察，理解业务行为，有效识别业务改进机会、预测成本收益。此外，对于未来创新业务/产品，银行还可通过配置业务镜像沙盘模拟运行，推导创新模式的可行性。

混合云及微服务架构

未来面向生态化的企业架构一定是构建在灵活、开放、安全的混合多云平台之上，以支撑企业创新战略更快速落地实施，实现从“求稳”到“求变”、从“封闭”到“开放”的转型。混合云是所有数字化能力最基础的支撑性能力，融合了区块链、人工智能 (AI)、物联网 (IoT)、大数据、智能分析等新兴技术，其所具备的成本灵活性、业务扩展性、市场适应性、隐蔽复杂性、环境可变性、生态系统连通性，不仅可以帮助提升业务效率、促进业务创新，还能全面推进企业数字化转型，创造竞争优势，实现经济效益。

构建在混合云之上的云原生微服务架构，依据业务架构和建模成果进行企业级、组件化、服务化设计开发，实现了业务与 IT 的深度融合，提供了类似“乐高积木”的服务化功能封装，可以根据客户需求进行灵活的业务设计和拼装，从而支持业务的快速创新和敏捷交付。同时，通过统一的开放服务平台，可以将银行提供的服务开放给生态合作伙伴，也可以引进合作伙伴的服务，通过场景、流程、服务的融合，进一步实现银行与其他行业合作伙伴的金融生态无缝衔接。

生态化架构治理体系

生态化企业架构沉淀的架构资产，需要一套完善的治理体系，以保障架构成果完整准确、持续有效、灵活可扩展。架构治理框架可以从治理对象、治理组织、治理流程、治理工具等方面着手构建：

• 治理对象包括架构成果、原则、规范、模板等；

• 治理组织可以根据治理对象的影响性大小组建不同团队，分级管控；

• 治理流程需覆盖企业架构全生命周期，确保架构可追踪、可执行、可落地；

• 治理工具是全行数字化架构资产的唯一载体，为企业架构资产提供了存储、展示、管理、应用的平台，从而实现业务架构与 IT 架构的端到端打通和敏捷联动，提升架构管理的效率和质量，支持和保障企业架构的持续保鲜以及应用价值的充分释放。

生态化企业架构，除了具备传统企业架构的优势外，通过构建无界生态场景、扩展的智能化流程运营、共享的数据要素和业务服务、安全开放的混合云和微服务架构、打造生态化架构治理体系，有利于打通企业和客户、企业之间甚至行业间的壁垒，进一步深化数字化转型，提高社会整体运行效率。

结束语

未来几年，生态化企业架构将推动银行业数字化转型进入新阶段。对于未实施企业架构的企业，可根据银行内部发展战略直接面向现有生态环境和体系，构建生态化企业架构；对于已实施企业架构的企业，可以在现有架构成果基础上进一步拓展升级为生态化企业架构。

企业架构最终只是企业数字化转型的一种工具，是推进企业、企业所在行业及行业间生态系统良性循环的一种手段。企业须确充分理解企业架构的意义与价值，确保架构治理持续有效运行、架构资产“数尽其用”，并以此在全行范围推动具有企业级视角、架构思维的数字化转型人才培养，在持续协作与科学创新中寻找增长新动力，为可持续发展保驾护航。

本文素材来源：IBM 官方媒体/网络新闻