激活数据要素潜能 高质量推进转型发展

近几年，随着大数据、云计算、人工智能等新技术的蓬勃发展和广泛应用，中国银行业的数字化转型之路从小步到快跑一路高歌猛进。如何利用海量化、多样化的数据挖掘更大的应用价值成为众多银行的新挑战。鄞州银行在信息化建设过程中始终坚持“业务数据化、数据业务化”的建设思路，夯实数据基础，构建数据平台，通过获取、处理、存储、分析、供数等手段让数据从业务中来、再反哺到业务中去，最终实现数据应用的良性循环和可持续建设。

夯基础 累经验

随着核心、信贷、清算平台、贷记卡、借记卡等系统的陆续投产，银行各类数据散落于各系统中，管理不统一、数据无法有效利用的问题日益凸显。

2009年，鄞州银行开始进行数据仓库系统建设，对行内各系统数据进行抽取、汇总、加工、分析，最后形成所需的报表及业务数据，并尝试通过数据分析来协助业务运营和管理决策。实践证明，数据仓库的建设在指导业务和提升工作效率等诸多方面均发挥了积极作用，使业务人员对数据应用有了更清晰的认识。同时也培养了一支有数据视角和数据思维的队伍，在数据挖掘、工具使用、模型设计、应用分析等方面逐步积累了经验。从无到有、从有到优，不断发现问题、解决问题，为下一步建设更为先进的大数据平台夯实基础、积累经验。

建平台 搭应用

随着数据仓库的深入应用，业务开展与数据的依赖越发紧密，数据逐步成为鄞州银行的核心资产，与此同时，大数据分析、应用方面的难点逐步显现。

首先，数据仓库系统无法方便、快捷地提供深层次的数据查询服务，并且数据报表展示功能单一，缺乏一定灵活性，无法更好地满足业务要求，也无法为后续实施其他复杂系统提供有效的数据支持。其次，随着数据规模和访问量的快速增长，传统的数据仓库技术无法满足更多的数据存储与计算要求，迫切需要寻求技术上的突破。最后，数据的价值来源于对海量数据的高效深层挖掘和分析，根据不同的分析结果设计不同的金融产品和金融服务，这些都需要高性能的大数据平台来支撑。

基于以上多种原因，鄞州银行于2016年启动了大数据平台建设工作并于当年建成投产。新的大数据平台支持海量数据，具备高效的数据处理能力，同时符合金融级别的可靠性和安全性要求，有效满足了鄞州银行在数字化转型过程中对数据的需求。

建设数据平台，实现高度自动化。鄞州银行大数据平台采用Hadoop作为底层基础，平台包含两大核心层：模型层和汇总层。模型层结合行业实践和本行特色建立了客户、事件、协议、财务、相关方等9大主题，汇总层基于模型层进行协议、客户、机构等各层汇总处理，在数据处理流程上高度自动化和标准化。主要是应用ETL工具将各源系统数据进行转换、清洗后落库到Hive中，使用标准化开发工具进行逻辑编写，根据数据的不同应用场景将结果数据存放于Hbase、Solr或ES中，利用Hbase、Solr及ES的高速查询性能提供账户明细、客户画像标签等应用的灵活、快速查询。

重建报表系统，提升决策分析效能。为改变原有数据仓库系统报表模块功能单一的情况，重建报表模块。鄞州银行通过帆软固定报表平台和可视化分析平台共建，构建了包含报表、自主分析、数据挖掘和业务监控于一体的数据应用中心，固定报表平台以领导决策分析为向导，从管理的视角呈现各类业务指标和数据报表；可视化分析平台通过基础和汇总数据的开放提供可拖拉拽功能，使业务人员进行自主的数据分析和挖掘，更加高效地为经营管理提供数据支撑。

拓展数据对接，完善数据维度。前期，大数据平台主要汇集和处理行内数据，包括业务产品数据、客户信息、交易信息等，但随着业务的发展，行内自身的数据无法完全满足相关业务要求。根据这一现状，鄞州银行大数据平台积极实现与第三方平台对接，将央行征信、司法、税务、多头借贷、运营商等外部数据进行同构化处理，实现行内外数据的拉通，使之成为大数据平台的有机组成部分。结合三方数据，形成对用户或用户群体的完整性描述，更好地认识、理解、分析用户或用户群体行为，从而实现有针对性地客群营销和风控策略。

强化风控引擎，提升核心竞争力。风控能力是银行的核心竞争力。为此，鄞州银行利用大数据的优势，结合大数据流式处理、风控建模、流程引擎、规则引擎等技术，在信贷贷前、贷中、贷后全生命周期过程中形成一站式、集成式风险决策服务中心。在贷款的不同阶段分别引入不同的数据源，从各个不同方面分析客户的经营状况。比如税银通业务，在贷前准入阶段引入税务、征信、司法等数据来判断客户是否符合该产品的准入条件和反欺诈判定；在授信阶段，引入征信、税务以及客户在行内的历史交易行为情况为客户评分，最终综合确定客户贷款的额度和利率。同时，结合行内的交易信息和资产信息和行外的司法、工商、多头借贷等信息，形成标准的客户风险报告，在授信阶段为业务提供风控支撑。

实施数据治理，确保数据质量。数据质量高低直接关系到大数据平台的运行效率与服务水平，没有高质量的数据保障，大数据平台的应用能力将无法实现。为完善数据治理架构、统一数据标准、加强数据分析应用、全面提升数据治理能力，鄞州银行于2019年启动了数据治理项目、于2020年成立了数据治理管理委员会并实现了数据治理平台的投产应用；编制了《数据治理体系总体规划方案》，内容包括基本制度、组织架构、管理办法、管理流程等。为最大限度地使用好数据资产，鄞州银行将继续加强行内数据标准化和治理工作，形成大数据治理的良好生态。

求创新 助发展

建设日志运维平台，问题处理更加敏捷。建设日志运维平台，全行业务系统的日志数据都已纳入大数据平台，实现日志的自动化采集与分布式存储，对日志进行集中解析处理与集中分析，通过定义规则对日志进行横向和纵向关联，通过自动化分析找出潜在安全问题，通过将事件、操作、访问日志的关联定位问题、确认责任。

打造智能CRM系统，客户管理更加智慧。依托大数据和知识图谱技术建设对公智能CRM系统，在企业客户画像标签的基础上建立贡献度模型、忠诚度模型、相似客户模型以及结合行内外数据来挖掘客户的潜在关系，包括上下游关系、黑名单关联关系、集团关系、异常担保形态等，为客户风险识别和精准营销提供决策支持，使客户管理更加智能化。

深化人工智能应用，打造智能数据平台。随着技术发展及数字化转型的加快推进，银行业正朝着“体验为王、技术制胜”的方向发展，利用 AI 技术治理数据打造智慧数据平台。目前，鄞州银行正在积极实践人工智能项目、探索机器学习算法，已经完成零售信贷违约模型、贷记卡申请评分卡、贷记卡行为评分卡、ATM网点现金管理模型、备付金模型等开发，逐步指导业务开展。利用知识图谱和自然语言解析技术，基于图数据库图结构的关系网络，通过语义分析与推理有效分析复杂事务关系中存在的潜在风险。同时，建立基于外部数据的企业集团关联关系图谱、基于行内客户资金交易和担保客户上下游关系图谱，并以此为基础建立风险传导图谱，有效识别客户关联关系。

随着科技和金融的不断融合，数字化、智能化是银行转型的必经之路。鄞州银行将积极推动数字技术在营销、运营、产品、服务和内部管理等方面的有效运用，充分挖掘和应用数据资源，提升获客效率，降低运维成本，优化客户服务体验，最大限度地实现数据价值化，探索一条适合鄞州银行自己的实践之路，全面促进鄞州银行高质量可持续发展。