數據智能時代降臨，各行各業的業務決策過程都在從人力驅動轉向數據驅動，中臺能力逐漸成為跨行業共識。在這一進程中，金電聯行瞄準了數據處理環節，憑借十余年歷練，向金融、政府和產業客戶輸出技術中臺能力。

2018年以來，隨著國內信息化從流程化系統向智能決策系統轉變，數據智能時代真正降臨。

數據智能為各行各業帶來了深刻的改變，業務決策從人工向數據驅動轉變。例如，美團通過“超級大腦”直接形成最佳調度?式，自動完成決策環節，將任務下發給騎?。

這一趨勢正從新興行業向傳統產業滲透，數據智能落地場景日漸豐富，中臺逐漸成為產業標配，這也為有能力服務多個場景的數據智能公司帶來了巨大的機遇。

金電聯行，正是通過技術中臺能力跨場景的標桿企業，在金融、政府、產業中均占有重要的一席之地。

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金電聯行作為央行征信備案的大數據公司，銀行是其最早開拓的客群。早期，金電聯行為銀行提供的更多是征信和風控服務。而隨著技術和業務場景的演化，銀行需求本身也在不斷變化中，金電聯行也向中臺搭建發展。

在金電聯行董事長范曉忻看來，銀行對科技服務商的需求，正在從過去的單一場景應用，向平臺構建轉變。

具體來講，金融科技第一階段，科技服務商主要為銀行提供單一場景應用，如線上的反欺詐、精準營銷等。而在業務場景全面線上化和實時計算基礎設施提升兩大因素的驅動下，銀行的實時決策需求全面提升，金融科技進入第二階段，業務實現的基礎架構開始變化，即銀行開始從底層的數據治理做起，向上實現數據處理、建模的實時化和自動化。

決策過程中，銀行不僅需要調用行內數據，也需要實時調用外部數據，對于數據治理和數據處理能力要求極高。而這一點恰好是金電聯行經歷過去若干年歷練，所積累下的核心技術，金電聯行將之稱為“數據工廠”和“建模工廠”。

面向銀行，金電聯行橫向輸出的主要是五層架構底下三層，即外部數據接入、數據治理和數據處理。由于銀行底層架構調整涉及到全行業務架構調整，金電聯行可依據銀行客戶應用場景與四大咨詢或其他合作伙伴綁定，為銀行提供數字化解決方案縱向封裝。

長期來看，銀行對于金電聯行的價值并不在于收入層面。銀行客戶需求領先且實現難度高，通過服務銀行，金電聯行能夠大大提升技術中臺能力，從而更好實現跨場景輸出。

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向政府、產業跨場景輸出，金電聯行具有代際優勢

銀行客戶需要科技服務商開放數據處理過程，而政府和產業客戶需求主要是結果，以服務于業務。因此，金電聯行服務幾類客戶的產品形態并不相同。服務政府和產業客戶，需要低成本快速落地并有能力隨時切換場景，因此產品化相對重要。

目前階段，針對政府信用場景，金電聯行已經實現產品化封裝。即，將政府信用領域通用的外部數據接入、數據治理和數據處理能力封裝在標準產品中，按照場景需求進行調整。范曉忻表示，在政府信用領域，金電聯行的產品相比競爭對手具有代際優勢。

而需求更為多變的產業場景中，相比競爭對手，金電聯行的技術中臺能力更加成熟，場景切換能力強，因此在競標中具有足夠的技術和成本優勢。

長期來看，政府和產業市場空間極為廣闊，在基礎平臺之上金電聯行可以不斷構建應用場景。例如政府信用領域，金電聯行不僅能夠提供整體的社會信用體系建設全案能力，還能夠為政府搭建各區域、行業的大數據信用平臺，如：家政服務業信用平臺、數據驅動的投融資平臺等，正在從單純的技術服務商向聯合運營方向發展。