来源：2022年第六届农村中小金融机构科技创新优秀案例评选

获奖单位：江南农村商业银行

荣获奖项：数据平台创新优秀案例

一、项目背景、目标及相关规划

1.项目背景

数字经济时代，大数据资源已成为驱动经济转型发展、服务民生建设、创新社会治理模式的核心要素，是培育新经济、新动能的土壤。然而,随着互联网技术的发展和人们金融消费场景的拓展,原本以部门为单位相对割裂的数据建设与服务模式逐渐落后,数据孤岛现象严重,数据价值难以发挥。江南银行亟需打造一套符合自身发展特色的数据中台基础设施。在数据层面,打破部门之间相互割裂的数据壁垒,在保障安全合规的前提下,让银行的每一个业务、每一个组织、每一个员工都能高效快速的看数、用数。

2.项目目标

通过数据中台的建设，期望在以下几个方面的提升：

（一）打造数据团队

通过数据中台的建设，锻炼、磨合江南银行数据团队，形成一支可持续发展的专业化队伍；

（二）盘活数据资产

基于数据治理以及行内数字化转型重点项目所涉及到的领域，梳理数据资产，支持业务场景实现，发挥资产价值。

（三）整合数据服务

在数据中台的建设过程，整合数据服务需求到实现的全过程，规范数据服务的管理，为各业务场景的使用提供支持。

（四）提升数据智能

通过大数据与人工智能相关能力的建设，结合江南银行的业务场景，在智能营销、智能风控、智能运营方面发挥数据智能的价值。

3.整体规划

对于江南银行而言，数据中台的建设是一个全局视角的基建工程,主要包括五大核心数据能力的建设：数据的采集与交换能力、加工与整合能力、大数据与人工智能能力、数据服务输出能力、数据资产管理能力。通过五大核心能力的建设，搭建一条从数据产生到使用的高速公路。在数据全面统一和融通的基础上,保障数据的高度复用和共享，将原本沉睡的数据真正盘活运用于前端业务,通过数据加速推动业务的发展与创新。

（一）数据采集和交换能力:能够接入银行内外部各种来源的数据，并支持数据在不同系统、不同部门之间快速、安全的流转。

（二）数据整合与加工能力:能够将全行的结构化数据、非结构化数据进行合理的存储，并按照设定的规则进行加工、整合，以方便后续的查询和分析。

（三）大数据与人工智能能力:能够对整合、加工好的数据进行大数据与人工智能分析，从中提炼出高价值的数据能力。

（四）数据服务输出能力：基于数据的使用场景，快速的寻找数据资源与数据能力，快速输出数据服务。

（五）数据资产管理能力：通过统一的数据标准和质量体系，对数据进行管理，实现数据向优质资产的转变。

4.方案设计

（一）数据采集和交换能力

数据采集与交换能力的定位是能够接入银行内外部多种来源的数据，并支持数据在不同系统之间进行流转，在采集与交换的过程中可能涉及数据的简单处理与存储，但是该存储只是为了支持数据交换为目的而进行的临时存储。在数据采集与交换相关系统平台的设计方面，江南银行重点要考虑以下方面：

（1）支持多样化的数据采集方式。

（2）提供可视化的数据采集与交换任务配置界面。

（3）提供有效的数据采集与交换监控管理手段。

（4）保障数据采集与交换过程的可靠性、完整性和及时性。

（5）采集与传输过程中需要确保数据的安全性。

（二）数据加工与整合能力

江南农商银行数据加工与整合能力的定位是将全行的结构化的数据、非结构化的数据进行统一的存储，并按照一定的规则进行加工、整合，以方便后续的查询和分析。作为数据集中存储、整合的能力中心，避免系统之间数据的重复存储和加工，以实现数据共享。在数据加工与整合能力建设方面，江南银行主要采用分区设计的原则，按照不同的用途、加工过程，进行分层存放与处理：

（1）贴源数据层：存放与源系统数据结构、内容相同的原始数据文件，包括实时数据、T+1 数据、外部数据、非结构化数据；

（2）公共明细层：跨应用领域的共性数据，按照客户、协议、交易等主题进行加工的原始数据的扩展存储，按照便于业务理解的方式进行呈现；

（3）通用汇总层：基于机构、产品、渠道、科目、币种、日期等维度进行聚合，避免数据重复加工计算、冗余存储，需要重点关注指导通用汇总建设的统计指标标准;

（4）深度加工层：以业务需求为导向，专门面向下游应用或主题供数的区域，主要涉及数据集市、指标、标签等；

（5）数据归档层：对各区中有价值的数据以及各业务系统产生的原始数据进行归档保存。

（三）大数据与人工智能能力

江南银行大数据与人工智能能力的定位是对加工、整合好的数据资产进行大数据与人工智能分析，从中挖掘数据价值。主要建设能力点有以下几个方面：

（1）智能数据分析：能够按多个维度进行深入分析，并且通过自助式灵活的数据分析探索，提高分析人员的分析效率和用户体验；

（2）图计算：提供完整的图谱构建、图谱分析、图谱应用等功能，对各部门构建的图谱进行有效管理；

（3）智能检索：对不同种类的数据提供智能化的检索能力，如文档、知识库等；

（4）实时决策：提供营销、风控、运行等领域的决策支撑；

（5）大数据分析建模：依托大数据平台上的常规统计学算法以及ETL工具，挖掘数据中蕴含的规律，辅助业务运营与智能决策；

（6）人工智能：包括“听，说，读，看”的能力、业务场景智能化能力，以及统一的AI模型管理能力。

（四）数据服务输出能力

江南银行数据服务输出能力的定位主要体现为四个方面，分别为数据服务的服务封装、服务运行、服务治理、服务运营。主要功能包括服务接入、服务路由、协议转换、消息格式转换、服务目录管理、元数据管理、服务组合编排、服务治理管控、服务结果缓存、服务安全认证、服务调用控制、服务监控检查、日志管理与分析等。

（五）数据资产管理能力

江南银行数据资产管理能力的定位是一方面通过数据治理，提升数据的资产的质量；另一方面通过数据资产运营，支撑以价值创造为导向的数据资产应用。其中数据治理主要包括元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理等功能模块；数据资产运营包括数据资产的盘点、检索、订阅、使用、评价、估值等。

二、创新点

江南银行数据中台项目不是一个单纯的数据平台或系统的建设，而是充分利用金融科技的力量，通过打造企业级可复用的能力中心，配合对应的组织、流程变革，形成一套“让数据用起来”的机制，为全行提供面向全业务、多维度的数据共享服务。

1.打造可复用能力

按照企业级架构设计的理念进行组件化设计，包括五类能力。五大能力又细化为“28项子能力”，每个之能力又可以在细分，通过一项项能力的建设与优化，形成数据中台的整体架构，为所有的系统赋能。

2.核心技术自主可控

引入国产分布式数据库进行底层数据平台的搭建，升级服务器为鲲鹏服务器，升级操作系统为欧拉操作系统，使江南银行数据条线系统实现全面国产化。

3.打通数据使用闭环

通过数据采集与交换、数据加工与整合，将全行的业务数据化；通过数据资产管理，使得数据资产化；通过大数据与人工智能能力，使得资产服务化；通过数据服务共享能力，使得服务业务化。打通业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化的数据使用闭环。

三、项目过程管理

2020年10月完成数据服务平台与数据资产平台的投产试运行。2020年12月完成数据加工与整合：智融、智芯等平台的投产与切换。2021年10月信创软硬件部署到位，2021年12月完成一阶段内容投产运营。2022年6月份完成大数据与人工智能能力：图平台升级、企业级建模平台的投产运营。

四、运营情况

1.业务数据加工

在国产融合数据湖上形成存款、贷款、中间业务、总账、借记卡、交易、客户、贷记卡、公共、票据共计10个主题的数据。建设数据集市共20余个，持续为核心，柜面，ECIF，国结，信用卡，小微贷等主要业务系统提供数据集成服务。

2.数据资产管控

实现数据质量的全流程线上化管控，并使用大数据技术高效的从各类系统中采集数据资产。基于智能算法模型，智能的预判数据资产所属的分类与目录。通过智能检索算法，促进行内人员快速的检索资产、了解数据资产、使用数据资产。截止到2022年8月底，共盘点资产数量55286个。

3.资产价值提炼

投产22个智能营销模型，为一线的业务营销形成精准指导。通过智能分析助力风险管控，为支行和客户经理提供风险预警，累计推送243528户风险客户名单。建设供应链网络，结合1.5亿行内转账、300万票据业务数据及行外关联数据，挖掘优质营销目标。建设零售图谱，整合行内800万零售客户数据及阳光贷采集信息，应用于阳光贷等名单输出，助力营销。

4.数据服务共享

按照业务主题进行数据服务的梳理，以服务目录的形式进行沉淀，可以开放给到各个系统直接使用。目前数据服务平台已介入数字化管理平台、智慧江南、驾驶舱APP、手机银行、柜面系统等10多个系统渠道，提供1077个数据服务，1000万次以上服务调用。

五、项目成效

以数据日常需求受理、管理数字化转型、信贷业务数字化转型等为例。

场景1：助力数据日常需求受理，显著提升出数效率

2022年上半年共受理出数需求2010个，占全行运维平台查询出数的82%，出数响应时间一般控制在2小时内完成，基本做到当天提出的需求当天完成。

场景2：助力管理领域数字化转型，切实提升管理质效

数字化管理平台在精准营销、智能风控、指标分析、账户管理、机具管理、授信流程监控、协同办公管理、知识检索、智能问答等方面进行一系列数据应用实践，极大地缓解了基层干部取数难、用数难的困境，切实提升了经营管理质效。2021年截至到12月底，存贷款营销成效达2125.04亿元，效果显著。

场景3：全流程数据驱动，加速零售信贷业务数字化转型

通过行内外数据的支撑，如工商、司法、税务、社保、公积金、电子营业执照，助力信贷业务客户信息收集、客户信用评价等环节实现线上化、智能化。一方面大大减轻了客户经理的案头工作，释放其营销生产力，同时降低了操作风险，提升了客户经理的工作效率；另一方面通过大数据驱动、数字化风控，深度挖掘客户需求，为每个客户和小微企业提供个性化金融服务方案，提升了客户服务体验，提升了江南银行金融服务的速度和精度。

场景4：数据赋能产业金融，激活商业银行增长新引擎

开展汽车行业专项活动，通过行内数据、征信数据完成主动授信企业1092户，主动授信总金额99亿元。其中纯新增授信882户，62亿元。利用图计算平台、外部数据管理平台等挖掘常州市地区汽车行业上下游企业2050余家，通过行内数据、征信数据完成主动授信企业1092户，主动授信总金额99亿元。其中纯新增授信882户，62亿元，下一步计划将该模式复制至其他地区，实现能力的复用。

六、经验总结

在以客户为中心的时代，数据中台对数字化转型具有重要作用，随着江南银行数据中台各个能力的投产与运营，以数据中台为基础的数据系统逐渐成个各个应用系统的核心，为江南银行在客户体验、降本增效、风险管理等方面为带来了显著的成效。

尤为重要的是，江南银行在此过程中取得了丰富的实践经验。

1.一定要建立配套的数据管理体系

首先，要建立数据治理委员会，设置在行长室下面，负责重大事项的协调和决策。其次，要在重点业务部门设置数据接口人，如信贷、风险、零售、公司、同业、互联网、计财等分管业务部门，接口人负责数据治理、数据报送、业务数据需求等，归属数据分析部管理，派驻到各个业务部门。这种管理模式，一方面方便调配，另一方面数据接口人不至于和业务脱节，随着人员的成长，又逐步提升了部门的数据能力。最后，数据管理相关的制度也要建立，要明确绩效考核机制，落实下去。

2.一定要与业务紧密结合

中台能力的建设，如果与业务脱离，就没有人用。江南银行基于场景驱动的方法，共设计了28个一级场景，98个二级场景，实现从一线基层员工到总行领导的全员覆盖。从场景中挖掘数据需求、从业务视角中提炼公共能力，让数据能力的建设融入到业务流程中，嵌入到业务系统中，真正的让数据用起来。

3.一定要重视运营工作

做好的系统、做好的平台，如果不运营，就不知道数据是否准确，是否解决了用户的痛点。时间长了以后，系统没人用，数据没人看，前期的投入就无法得到很好的收益。我行在数据中台及数字化场景的建设过程中，同时成立了运营团队及快速响应运维团队，深入进行各个数字化场景的运营及快速支撑。对用户黏性高、部门支持力度大的场景，集中资源进行功能的迭代与优化，确保已投产的功能真正用到实处。

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