商业银行数字化转型实践与探索

1、商业银数化转型践探索随着信息技术的高速展，银行渠道快速渗透至社交网 络、移动终端等新媒工具，各家银行积累的客户数据、交 易数据、管理数据等爆炸式增长之势。一场数字化的风暴 正在席卷银行业，数收集能力和分析能力将在很大程度上 决定着银行未来的生和发展。面对海量结构化和非结构化 数据的袭来何充挖掘和利用好这个丰富的数据宝藏”， 加速布局大数据分析术在营销、风控、客户管理等多个场 景的应用，是银行业临的重大机遇和挑战。某农商银行积 极响应国家号召以及行决策部署，坚持立足中小银行机构 实际，坚持充分整合身数据和借力大数据资源和大数据技 术，积极实施数字化型战略，于 2019 年动数字化转型 咨询项目及

2、相关基础设和数字化应用尝试，取得初步成 效，为未来数字化转的深入推进奠定了良好基础。一、有序推进数字银建设项目某行按照“高点定位自主开发、统筹安排、急用先行 的基本原则，稳步推数字银行建设，目前已重点开展了以 下三个方面的工作：（一）搭建衍生变量据集基于某行新核心、信等 15 个重系统的源数据，经 过数据采集、诊断、洗、整合，搭建衍生变量数据集，形 成客户级的各类客户产负债情况、产品签约使用情况等汇 总及历史数据，衍生量数据集是数字银行一期项目最重要 的成果之一，为以后种场景下的查询、分析、供数工作打1下重要基础。未来在合各部门推进数字化转型工作中，也 可以根据实际情况不丰富数据源，扩展衍生变

3、量数据集。（二）以零售客户细管理、构建客群轮廓助力精准营 销根据零售客户资产及易行为，重新划分客户层级，梳 理客户管户归属规则协助零售团队差异化为不同层级客户 提供服务，有针对性销高净值客户、长尾客户等客群。搭 建客户标签体系，为户打下超过 基础属性标和 80 个交易行为标签过这些标签描绘客户轮廓和客户 360 视 图并向网格化营销平供数。除此以外，还利用客户标签构 建长尾客户和个人小贷款精准营销模型，并产生营销清单 分发给零售和小微贷队，根据收集的营销反馈情况优化迭 代模型。某行零售客数 123 万户，较年末增长 2.22%， 储蓄存款余额 503.8 亿元，较上年末增长 22.39%长尾客

4、 户提升显著半年有 68492 户长尾客户成功迁移至均 1 万上，存款提升 19.52 亿元，全行储蓄增存总额的 24.61%。核心客户（蓄存款年日均 1 万元及以上的客户） 38.27 万，较上年末增长 12.56% ，核心客户存余额 485.33 元较上年末增 23.72%全储蓄存款总额的 96.33%。项目二期将基于客户实及衍生数据支撑，继续丰富客 户标签数据，包括客基础信息类标签、资产类标签、负债 类标签、流水类标签行为类标签，搭建客户标签应用框架 并形成动态的客户标数据衍生机制；另一方面，构建数字2网格客户指标体系及格化客户画像框架，形成标签驱动的 洞察。通过专题营销策略营销以及大数

5、据无场景营销三种 模式，定期为零售团提供各类存款理财产品的精准营销支 持。（三）加快培养数字人才为了给全行培养一支备基本定量分析实施和应用能 力的分析团队，某行织各部室及分支行一批具有数据素养 的骨干，成立定量分培训班，截至目前已成功开展五期课 程培训过大数据析理论与案例业务应用实践等课程， 帮助学员构建定量分思维和流程框架，了解常用方法和常 用数据资源以及各业部门协同工作框架。后续将继续开展 课程，重点提升学员实际动手处理数据、分析数据能力。二、科学规划下一步数字化转型（一）丰富全行数据产围绕数据的采集、整、应用三个层次，某行将积极开 展跨界数据合作工作实施人工采集、外部平台引入以及内 部平

6、台留存的数据接标准和编码设计、数据审计和融合工 作、数据回流和整合作，不断丰富某行数据资产维度，根 据业务管理调整需求调整基础数据平台及衍生数据平台相 关数据汇总口径，更相关基础及应用数据，以适应管理与 业务流程优化与升级具体可以分为三个部分：一是人工采集数据接与治理数字银行部与零售业务 部、风险管理部、人资源部、董办共同探讨家庭数据、员 工及其关系人数据接标准，针对采集到的数据进行相关审3计，通过分析相关数字段分布，诊断数据的采集质量，形 成相关采集优化建议进一步完善数据质量，并通过设计采 集方案形成长效治理制。二是外部台数据接入治理。 开展外部台数据接 入，对接外部平台包公积金、启信宝、汇

7、法网、大数据局 等，将外部平台数据入之后进行加工清洗汇总处理，形成 业务部门需要的个人企业标签，满足日后的分析或者建模 需要。三是衍生据平台的数丰富以及汇总径优化调整 着眼深化数字化应用进一步提取和诊断相关核心系统引进 数据譬如 FTP 关数据等结合核心系统数人采集 数据、外部接入数据接入与治理工作，不断拓展衍生数据 平台的覆盖业务与管数据范围。（二）构建全行级维与指标体系一是基于户维度的数模型以目前正在设中央定 理管理平台和对公知识图”为契机，把全行客户的各类身 份信息、资产负债信、关建标签信息等作一次整合，同时 打通与各前台业务系的共享通道，建立基于客户维度的数 据模型，作为数据中服务的第

8、一步。二是基于行卡维度的据模型。行卡是行内客户的 重要载体，涉及银行的数据维度也非常广，计划在今年下 半年开始规划基于银卡维度的数据模型，以便进行基于卡 相关的统计、分析和控管理。三是信贷务数据模型。是某行使用最为广泛的一块4数据，目前已经在数仓库建设了一份信贷业务数据模型， 但主要还是满足监管送使用，信息维度相对来说有局限 性。今年某行开始建新信贷业务系统，将在建设信贷业务 系统的同时，同步建信贷业务数据中台，整合所有信贷业 务相关数据，形成一适合前台业务开展的数据集市，满足 准入、贷中、贷前、控和集中度等多种管理需求。信贷业 务数据中台的前置，可以快速响应业务需求，也可以提前 暴露信贷业务

9、数据的量问题，为数据仓库提供高质量的信 贷业务数据。四是建设全行指标化系目前某行报表集群平台上累 计共有报表近千张，且还在不断增加，但是每个部门的报 表都存在很大的冗余增大了科技部门报表开发维护的工作 量和维护成本。按照划，从今年四季度开始启动全行指标 化体系建设，先推进标化体系建设咨询方案，由咨询公司 对某行现有的报表进分析，梳理出一份能满足某行现有需 求的指标体系，在 2021 年四度前完成指标体系的落地。 在报表集群平台保留要的明细报表，汇总类指标都由指标 体系完成，同时支持务部门基于现有指标体系进行自定义 查询。（三）数字化督导管数字化督导管理平台建设，立足监督“指导两个关键词，结合国家政策、制度行内政策、制度以及数字化转型战略举措要求，将基于各要业务部室关键督导指标建立一个全面可拓展的指标体系让客户经理、网点管理者、分支行管5理者、总行管理者均及时掌握关键指标的当前执行情况、历史情况级别人机构行况以及全行平均水平，核查各级管理单元业管理、核算质量、流程执行、平台使用等方面过程，各层上下一心，以督导指标为标杆，及时纠正问题、调整方向表彰先进，为数字化督导管理建设提供精细化数据基础支，加强业务