過去，銀行依托完善的電算化會計核算體系,實現(xiàn)了現(xiàn)金等資產(chǎn)的數(shù)字化經(jīng)營與管理；而今，數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，與傳統(tǒng)資產(chǎn)一樣，也可以通過復(fù)用與現(xiàn)金資產(chǎn)相似的核算體系，來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化管理。在金融科技與數(shù)字化建設(shè)委員會2022年第二次會議上，張金良行長提出“數(shù)字化經(jīng)營不是在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)之外重新建立一個新體系，而是為了進(jìn)一步適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代用戶和市場需求的變化，運用新金融理念，通過數(shù)字科技手段，以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵生產(chǎn)要素和驅(qū)動力，進(jìn)行管理模式、運營模式適應(yīng)性轉(zhuǎn)型，把數(shù)字化經(jīng)營打造成實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長的重要基礎(chǔ)和工具方法”，并強調(diào)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型其實就是管理模式、服務(wù)模式、文化建設(shè)的升級”。知識庫是建設(shè)銀行重要的智慧資產(chǎn)，而企業(yè)級員工響應(yīng)則是服務(wù)建設(shè)銀行內(nèi)部員工的重要平臺，如果借鑒傳統(tǒng)現(xiàn)金資產(chǎn)管理方式，把知識與響應(yīng)數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素進(jìn)行賬務(wù)化管理，將其升級為有序的、可駕馭的數(shù)字資產(chǎn)，同樣可以實現(xiàn)與現(xiàn)金資產(chǎn)一樣的數(shù)字化經(jīng)營與管理。筆者結(jié)合在遠(yuǎn)程智能銀行中心知識管理與員工響應(yīng)工作實際，通過建立其管理數(shù)據(jù)賬務(wù)體系，搭建企業(yè)級知識管理與員工響應(yīng)場景化數(shù)字核算平臺，從而實現(xiàn)數(shù)字的資產(chǎn)化管理。

一、知識管理、員工響應(yīng)概況

在全行“數(shù)字化經(jīng)營”戰(zhàn)略大背景下，“知識管理”與“員工響應(yīng)”兩大業(yè)務(wù)版塊基礎(chǔ)數(shù)據(jù)薄弱矛盾愈發(fā)凸顯，從數(shù)字準(zhǔn)確性、全面性、長效性、實用性等方面看，均難以支撐相關(guān)業(yè)務(wù)向數(shù)字化經(jīng)營縱深發(fā)展。不足之處主要有三點：一是知識管理與員工響應(yīng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計架構(gòu)不統(tǒng)一，表內(nèi)數(shù)據(jù)重復(fù)嚴(yán)重，部分基礎(chǔ)數(shù)據(jù)缺失；二是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理分散，分析工具陳舊落后，難以對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理；三是系統(tǒng)迭代升級重頭不重尾，忽視相關(guān)數(shù)據(jù)的配套基礎(chǔ)建設(shè)，難以滿足經(jīng)營數(shù)據(jù)整理的精準(zhǔn)快速變化需求。企業(yè)級需求統(tǒng)籌要講求實效。通過引入會計核算方式來建立新型的數(shù)字核算體系，變流水式數(shù)據(jù)為過程式賬體，將結(jié)果管理轉(zhuǎn)向為流程管理，在充分發(fā)揮傳統(tǒng)模式對數(shù)據(jù)精準(zhǔn)定位的同時，可有效避免系統(tǒng)迭代取數(shù)頻頻變化、數(shù)據(jù)下載備受資源限制等弊端，實現(xiàn)全周期、分層級、多維度無限數(shù)據(jù)應(yīng)用，最大滿足管理對數(shù)據(jù)的多種實效性需求提供可能。

二、數(shù)據(jù)建賬實踐

以銀行會計體系為指引，我們把會計核算方法應(yīng)用于知識管理與員工響應(yīng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建設(shè)，將業(yè)務(wù)運營與管理關(guān)鍵要點分解成量化場景，采取按日結(jié)算方式，建立關(guān)鍵場景與數(shù)據(jù)指標(biāo)的統(tǒng)計關(guān)聯(lián)，改進(jìn)數(shù)據(jù)指標(biāo)與系統(tǒng)報表間的加工整理規(guī)則，再輔以流程化、自動化、參數(shù)化的數(shù)據(jù)管理來保障，完成了包括工單池和知識池兩項流動數(shù)據(jù)電算化總分類賬建設(shè)初步實踐。通過從“體系頂層設(shè)計”到“業(yè)務(wù)場景歸納”，從“指標(biāo)規(guī)則制定”到“統(tǒng)計算法研發(fā)”的摸索，不僅實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高效獲取以及知識與響應(yīng)數(shù)據(jù)的有序集成，也使后續(xù)的運營趨勢分析、模型建設(shè)、姿態(tài)捕捉以及數(shù)據(jù)成效多維測控成為可能。通過該數(shù)字核算體系實踐，搭建了多類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，推動了知識管理與員工響應(yīng)數(shù)據(jù)的運營生態(tài)建設(shè)，為后續(xù)業(yè)務(wù)管理能力提升奠定了基礎(chǔ)。

下面筆者將從響應(yīng)工單池、知識管理池的建設(shè)實踐進(jìn)行闡述。

（一）響應(yīng)工單池建設(shè)基于員工響應(yīng)《當(dāng)日受理工單》、《歸檔工單多行》等報表，設(shè)計專用業(yè)務(wù)統(tǒng)計場景，將工單關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行組裝，按需自動日結(jié)生成運營總分明細(xì)賬，為每一筆工單的全過程運行搭建起明細(xì)支撐和核算基礎(chǔ)。

通過響應(yīng)工單池賬務(wù)體系建設(shè)，我們重構(gòu)了全行員工響應(yīng)運營情況的數(shù)據(jù)架構(gòu)，無需依托響應(yīng)系統(tǒng)，我們即可實現(xiàn)全行響應(yīng)運營的回溯統(tǒng)計、本級響應(yīng)運營的趨勢分析和監(jiān)測預(yù)警；首次實現(xiàn)人工內(nèi)容時效標(biāo)準(zhǔn)區(qū)分，為科學(xué)評價響應(yīng)效率與監(jiān)測運營壓力提供數(shù)據(jù)支撐；支持多種時間維度查閱統(tǒng)計數(shù)據(jù)，全面兼容周、旬、月、季、年報等數(shù)據(jù)應(yīng)用場景；實現(xiàn)了按需自助查閱指定時段數(shù)據(jù)統(tǒng)計，為領(lǐng)導(dǎo)決策提供便捷數(shù)據(jù)應(yīng)用。

（二）知識管理池建設(shè)基于知識平臺《知識回顧統(tǒng)計表》、《知識操作流水》等報表，設(shè)計多維知識關(guān)鍵場景指標(biāo)和統(tǒng)計規(guī)則，以按需自動日結(jié)生成明細(xì)賬、分類明細(xì)賬、總賬等方式，記錄每一條知識的全生命周期與應(yīng)用數(shù)據(jù)。

通過知識池建設(shè)，為便捷查詢?nèi)兄R儲量與分布、便捷查詢?nèi)懈鳈C(jī)構(gòu)知識運營、多維測控全行活躍知識專家與內(nèi)容、多維統(tǒng)計全行知識用戶行為與效果提供可能，極大提升我行對知識全景狀態(tài)的管控能力。首次實現(xiàn)海量知識行為數(shù)據(jù)的便捷抓取和綜合應(yīng)用，實現(xiàn)了時間、機(jī)構(gòu)、知識維護(hù)等多維度數(shù)據(jù)需求：時間維度上，支持“單日”“自然月”；機(jī)構(gòu)維度上，支持“28個總行機(jī)構(gòu)”、“37家分行”、“245種二級機(jī)構(gòu)”；展示維護(hù)維度上，支持“專家”、“機(jī)構(gòu)”、“內(nèi)容”。創(chuàng)新了多詞庫連續(xù)與合并抽取、多字典交叉引用（點擊量回溯知識創(chuàng)建機(jī)構(gòu)），實現(xiàn)了應(yīng)用圖表拓展（漏斗圖）。

此外，以上方法還應(yīng)用到“員工行為數(shù)據(jù)池建設(shè)”中，實現(xiàn)了知識管理與響應(yīng)員工行為數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。

三、給數(shù)據(jù)建本賬的展望

給數(shù)據(jù)建本賬，使我們對知識管理與員工響應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、指標(biāo)規(guī)則進(jìn)行了全面梳理，加深了數(shù)據(jù)體系的系統(tǒng)性、全面性認(rèn)識。

給數(shù)據(jù)建本賬，使我們創(chuàng)新了數(shù)據(jù)的架構(gòu)與組裝方式，在多維基礎(chǔ)數(shù)據(jù)通用性得到有效保障的同時，進(jìn)一步豐富了數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用場景，實現(xiàn)了員工行為數(shù)據(jù)的明細(xì)管理。給數(shù)據(jù)建本賬，使我們的隊伍在攻克一個個困難的實踐中不斷積累業(yè)務(wù)技術(shù)經(jīng)驗，全面數(shù)據(jù)深加工意識和數(shù)據(jù)運維能力得到加強，為后續(xù)知識平臺建設(shè)打下良好基礎(chǔ)。綜上所述，隨著視野啄開、需求加速，數(shù)據(jù)模型的迭代必然加速實施，對原始的、多維的數(shù)據(jù)要求也更高。我們將以新思路、新工具、新視野為引領(lǐng)， 不斷總結(jié)、開拓知識管理與員工響應(yīng)的應(yīng)用場景，擴(kuò)大其核算范圍與應(yīng)用，將未來知識管理與員工響應(yīng)的數(shù)字資產(chǎn)化成果做得更加豐富。