借力深度学习  破解海量数据管理

得益于信息技术的迅猛发展，新一轮数字化转型周期不断缩短，技术迭代也在不断加快，数字化转型范围也由金融内部扩展到与银行保险机构相关的各参与主体，这对农村银行保险机构的战略规划调整、风险控制体系和人才队伍建设提出更高要求。信息积累和数据挖掘是农村数字金融发展的关键要素，如何进行有效数据治理，重新获得“小而美”优势成为当前农村中小银行科技创新亟待研究的重要课题。

农村中小银行数据应用蹒跚起步

重系统建设、轻数据应用成为普遍现象。随着金融科技的快速发展，金融创新逐步由支撑业务向引领业务转变，大多数银行保险机构科技创新均要经历以ATM为代表的电子化阶段，以网上银行和电子支付为代表的信息化阶段，以及金融科技赋能移动终端的数字金融阶段。目前信息化阶段科技创新建设基本完成，但受限于技术积累较少、投入成本较高以及广大客户基础金融服务的现实刚需，农村中小银行对数据治理及应用普遍存在重视不够、研究不多、应用不深等问题，导致科技创新更偏好于软硬系统建设以及打造自身金融服务支付链环。

个人信息保护法落地带来新挑战。随着个人信息保护法正式落地实施，个人数据应用被套上“紧箍咒”，收集客户信息和大数据推荐应用变得更加规范和严格，对银行保险机构数据治理的应用与创新提出更高的合规性要求。2022年8月，银保监会下发《关于开展银行保险机构侵害个人信息权益乱象专项整治工作的通知》，要求对银行保险机构侵害个人信息问题进行专项整治，对科技创新及数据治理进行明确规定，其中部分银行保险机构因数据保护措施不当受到处罚通报，意味着以往通过技术购买、科技外包等形式推进科技升级的模式将会受到巨大影响。下一步，数据治理需兼顾科技与合规，数据治理创新门槛进一步提高。

人才短板成为制约数据应用创新的主要因素。在以往依赖系统软件打造全链条金融服务的科技模式下，银行保险机构可通过大量购买服务、多方合作研发等方式加强科技创新。在新一轮科技创新浪潮中，数据治理及应用与业务紧密结合，同时受法律敏感性、商业机密性等因素影响，银行保险机构从内部培养对口专业人才成为当务之急。数据治理及应用创新的关键在算法、核心在人才，因此需要兼具金融、科技、法律等能力的复合型人才队伍，其中仅科技就涉及计算机软件、数学、统计学、社会学、信息学等多方面知识储备。农村中小银行处于数字化转型初期，单一的科技人才队伍结构已无法满足数据治理创新要求，加之多年的经营习惯导致科技思维模式固化，科技人才引进难、培养难，短期内难以形成生产力。

数据生产力亟待释放

“金字塔”架构为触顶科技天花板奠定基础。不同于银行系金融科技子公司的科技架构模式，农村中小银行的科技架构大多内生于内设部门，与银行业务整体联动性较强，容易适应市场的激烈竞争环境，也比较容易与业务各方配合下出市场化“好棋”。如以农信社为代表的农村中小银行，通过省联社与农商银行上下联动，以县级法人机构需求作为内在驱动，省级科技服务作为底层依托，搭建“小法人+大平台”的金字塔体系架构，在自主性、能动性、创造性、机动性等方面具备一定的优势。

数据治理撬动多元化业务“新兴市场”支点。随着信息科技的高速发展，“互联网+”“App+”正成为过去式，农村中小银行与他行在产品端、支付结算渠道等方面的差距逐步缩小，甚至个别出现反超。同时，经过多年发展，传统产品和产业经营已基本饱和，同业竞争集中在比价格、比利率、比成本等方面，并呈现出高度同质化的局面。农村中小银行迫切需要独特的竞争优势，在科技支撑精准营销与量身定做产品等方面因地制宜、扬长避短，这也正是数据治理与应用擅长的领域。数据治理与应用技术能够深度挖掘客户及产品价值，助力银行保险机构聚焦业务逻辑和决策管理，帮助机构选择更适合的客户、研发更专业的产品、提供更精准的服务，在市场中逐步撬动多元化的业务，实现异军突围。

机器学习促使海量数据从“睡眠资源”变为“高价值资产”。由于我国银行保险机构特有的属性定位，形成各类银行保险机构地域分布不同、面向群体不同、价值导向不同的特有发展形态，农村中小银行作为下沉县域的主要金融组织，一直担负着服务“三农”与县域的职责和使命，但由于种种历史原因，其金融技术特别是金融科技的发展远不能匹配其发展规模和市场影响。农村中小银行客户群体广、数据体量大、结构分层复杂，在行业分布、群体分布、地域分布等方面积累了丰富的数据资源。在机器学习等信息技术的支持下，依托计算机辅助技术实施无差别计算，庞大的数字资源可迅速转变为巨大的数字财富，为最广大、最基层的客户群体提供更精准、更多样、更高质的金融服务。

深度学习或成“超车赛道”。目前，在科技前沿领域的数据治理技术日新月异，深度学习作为其中的一个子领域，因其“能够像人一样学习样本数据的内在规律和表示层次”的重要特点而受到业界高度关注，并在风险预警、辅助决策、客户价值评估、潜在市场研究等方面进行了诸多有益实践。该项技术的普及应用将为农村中小银行数据治理与应用创新开辟新的“超车赛道”。

精准突围，降低与大行竞争的门槛。相较于大型银行，农村中小银行整体上缺乏完善的金融产品研发机制，在市场研究、产品设计方面较为薄弱，为本土客户量身打造的金融产品往往难以发挥出核心优势。运用神经网络等深度学习算法进行深入挖掘，能够帮助农村中小银行聚焦核心客户和基础客户，对全量金融数据资源进行深度学习，站在更高维度了解客户，进而实现对客户群体精准画像，在客户关怀、业务拓展、产品设计等方面获取更加全面的统计分析，促进农村中小银行寻找到需要的潜在客户，推动精准营销，创造综合收益。

改变规则，探索未知问题成为可能。传统的银行管理模式需要大量经验丰富、理论扎实、了解市场的专业人才做好数据管理，但随着深度学习技术应用落地，以及沉淀的海量数据资源被“唤醒”，一切既有规则或将被打破。深度学习技术通过大量的数据学习帮助机构在研发个性化金融产品、开展精准化风控预警、实施精细化降本增效等方面自动匹配适宜的管理模型，使银行保险机构在新产品、新服务、新领域更加得心应手。例如，信用卡风控管理对于大多数农村中小银行而言是新领域，拿来即用的风控模型可能会“水土不服”，短期内培养专业团队又难以满足现实需求，深度学习技术的出现将弥补这一短板。通过对少批量风险客户以及所有数据的关联分析，由计算机自动推导计算出风控管理模型，在对新客户实施营销、发卡后管理时可采用相关模型进行研判分析。

因地制宜，助力“小而美”精细管理。在深度学习提供的大数据技术基础上，通过对营业网点的客户数据、业务数据、人力成本、网点价值贡献等实施多维度深度计算，可为一线管理人员在经营决策、人员配备、个性化服务等方面提供特色化管理建议。从以往依靠个人经验模式向依靠数据支撑模式转变，不仅从总体上降低管理成本支出，为管理人员的轮岗、晋升、经验总结提供一手资料，减少日常调查研究的时间耗费和成本花销，集中精力进行管理研究，也能够从网点区域入手，解决以往传统管理模式下所忽略的一些关键问题，在网点运营、客户引流、招牌特色打造等方面探索行之有效的管理路径，因地制宜打造“小而美”阵地。

规避风险，实现信息保护与价值创造的双赢。区别于其他统计分析和调查分析方法，深度学习还具备另一项优势——技术应用的个人客户信息无关性，即在缺失个人敏感信息的前提下，可对已去标识化的信息进行规模学习，提取与个体无关的数据特征用于统计分析和经营决策，实现大数据应用的完美演绎。这对于合规管理相对薄弱的农村中小银行而言无疑是一大利好，深度学习的应用不仅能够规避信息泄露风险，从源头实现数据安全管控，同时也可以降低内部科技创新、营销管理创新等方面的管理成本和合规成本，集中优势资源聚焦业务和市场。

挖掘价值，拓展轻资产经营模式的额外收益。在深度学习等数据治理技术的应用支撑下，农村中小银行可逐步改变重资产的经营模式，转向由数字驱动、科技驱动的轻资产运营模式。从管理质效角度看，技术应用可大幅压降人力、费用等管理成本，并以模型替代人力提升工作效率，减少对外部各类专业咨询服务、科技服务的依赖。从资产增值角度看，深度学习等技术的应用可创造巨大的商誉价值、科研价值和社会价值，既为技术输出创造新的空间，也在政银合作、银企合作方面掌握更多数字优势、拥有更多话语权，实现多层次的价值升值。

数据治理及应用技术方兴未艾，在创新浪潮的分水岭，唯有精准研判形势、准确把握方向，以积极的心态拥抱数据治理新技术，方能走出一条适合农村中小银行的数字化转型之路。