重慶銀行八年數(shù)據(jù)進(jìn)化史：從打通孤島到AI驅(qū)動(dòng)，一家城商行的務(wù)實(shí)探索

對(duì)于一家資產(chǎn)規(guī)模突破萬億的城商行來說，數(shù)據(jù)意味著什么？

重慶銀行給出的答案是：從“可用”到“好用”，再到“智能驅(qū)動(dòng)”。這條歷時(shí)八年的數(shù)據(jù)能力建設(shè)之路，沒有太多炫技成分，更多是一家區(qū)域銀行在數(shù)字化浪潮中的務(wù)實(shí)摸索。

第一階段：先把數(shù)據(jù)“聚”起來

故事要從2019年講起。彼時(shí)，重慶銀行資產(chǎn)規(guī)模剛過5000億元，但內(nèi)部各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)相互割裂——客戶信息、交易記錄、風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)里，誰也連不通誰。

數(shù)據(jù)用不起來，數(shù)字化就無從談起。

重慶銀行的做法很直接：組建專職數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，定下三年大數(shù)據(jù)規(guī)劃，先解決“車同軌、書同文”的問題。統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，落地客戶主數(shù)據(jù)項(xiàng)目，確保核心數(shù)據(jù)“數(shù)出一源、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一”。同時(shí)建立“識(shí)別-分析-整改-監(jiān)測-考評(píng)”的數(shù)據(jù)質(zhì)量閉環(huán)管理機(jī)制，常態(tài)化推進(jìn)數(shù)據(jù)治理專項(xiàng)攻堅(jiān)。完成了千萬級(jí)的歷史數(shù)據(jù)治理和整合、60多個(gè)系統(tǒng)、200余個(gè)信息的標(biāo)準(zhǔn)化和互聯(lián)互通，客戶數(shù)據(jù)得以跨渠道實(shí)時(shí)同步，為精準(zhǔn)洞察客戶需求打下了基礎(chǔ)。

有了標(biāo)準(zhǔn)，下一步是夯實(shí)底座。通俗地說，重慶銀行通過四大配套體系夯實(shí)數(shù)字化底層根基。這好比建了一個(gè)“數(shù)據(jù)中央廚房”：數(shù)據(jù)交換平臺(tái)是“物流傳輸線”，每日自動(dòng)完成數(shù)億條各類原始數(shù)據(jù)的統(tǒng)一傳輸調(diào)度；Hadoop數(shù)據(jù)湖是“食材倉庫”，實(shí)現(xiàn)底層數(shù)據(jù)兜底留存；MPP數(shù)據(jù)倉庫是“加工間”，對(duì)原始數(shù)據(jù)開展清洗、分揀、規(guī)整加工；數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)則是“出餐口”，把加工好的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)和能力封裝好，按需供給營銷、風(fēng)控、管理等環(huán)節(jié)使用。四者協(xié)同，讓原本雜亂的數(shù)據(jù)變成標(biāo)準(zhǔn)可用的“大餐”，按需送到業(yè)務(wù)一線。

在此基礎(chǔ)上，重慶銀行還搭建了零售、對(duì)公、普惠、風(fēng)險(xiǎn)等多個(gè)領(lǐng)域的專屬數(shù)據(jù)集市，相當(dāng)于為不同業(yè)務(wù)條線準(zhǔn)備了“數(shù)據(jù)服務(wù)包”。配合“瞰云”數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺(tái)，對(duì)內(nèi)盤點(diǎn)高價(jià)值數(shù)據(jù)資產(chǎn)，對(duì)外融合工商、司法、稅務(wù)等外部數(shù)據(jù)。如今，這個(gè)平臺(tái)年均數(shù)據(jù)服務(wù)調(diào)用量已超過7億次。

到這一階段結(jié)束時(shí)，數(shù)據(jù)不再單純躺在系統(tǒng)里，而是從被動(dòng)輔助資源升級(jí)為驅(qū)動(dòng)經(jīng)營決策的核心要素，重慶銀行數(shù)據(jù)能力正式邁入“可用、可控”的全新階段。

第二階段：再把數(shù)據(jù)“用”起來

正所謂“馳道通，良驥馳”。數(shù)據(jù)底座這條“馳道”修通了，接下來要讓各類數(shù)據(jù)應(yīng)用這匹“良驥”在上面跑起來。2022年起，重慶銀行開始按照“標(biāo)準(zhǔn)化、產(chǎn)品化”的思路，面向四類核心用戶——決策層、管理層、執(zhí)行層和分析師分別打造數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

面向高層決策者，推出“領(lǐng)行者”管理駕駛艙，整合全行經(jīng)營效益、信貸資產(chǎn)、風(fēng)險(xiǎn)遷徙等核心指標(biāo)，支持指標(biāo)穿透分析和實(shí)時(shí)預(yù)警。過去看經(jīng)營數(shù)據(jù)，靠層層上報(bào)的靜態(tài)報(bào)表，看到時(shí)往往已經(jīng)滯后；現(xiàn)在就像給管理者裝了一個(gè)“數(shù)據(jù)雷達(dá)”，關(guān)鍵指標(biāo)實(shí)時(shí)可見，異常變動(dòng)提前預(yù)警。

面向中層管理者，“悟空”報(bào)表平臺(tái)和“寬表+BI”輕量分析工具替代了傳統(tǒng)手工統(tǒng)計(jì)。過去做一張業(yè)務(wù)報(bào)表，要從不同系統(tǒng)調(diào)數(shù)據(jù)、手工匯總、反復(fù)核驗(yàn)，費(fèi)時(shí)費(fèi)力；現(xiàn)在報(bào)表一鍵生成，管理數(shù)據(jù)隨取隨用，將基層管理者從繁瑣的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中解脫出來。

面向一線執(zhí)行層，“魔方智繪”標(biāo)簽平臺(tái)提供全維度客戶畫像，幫助精準(zhǔn)篩選客群、發(fā)現(xiàn)營銷機(jī)會(huì)。過去憑經(jīng)驗(yàn)“拍腦袋”找客戶，能不能成常常靠運(yùn)氣；現(xiàn)在被數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)畫像作業(yè)取代，客戶可能有什么需求、該推薦什么產(chǎn)品，系統(tǒng)提前作好產(chǎn)品資料準(zhǔn)備，一線人員服務(wù)時(shí)可快速調(diào)取。

面向數(shù)據(jù)分析和建模人員，則開放了安全的數(shù)據(jù)分析環(huán)境和豐富的分析工具。過去想做數(shù)據(jù)探索，申請權(quán)限流程長、可用數(shù)據(jù)有限，想法落地周期很長；現(xiàn)在有了專門的研究陣地，數(shù)據(jù)資產(chǎn)隨需調(diào)用，從產(chǎn)生想法到形成模型驗(yàn)證的過程大幅縮短，降低了數(shù)據(jù)創(chuàng)新的門檻。

這一階段的建設(shè)使全行數(shù)據(jù)正式步入“好用、易用”的價(jià)值賦能期。當(dāng)然，相關(guān)成果也獲得了行業(yè)認(rèn)可：重慶銀行連續(xù)六年獲得DAMA數(shù)據(jù)治理創(chuàng)新實(shí)踐獎(jiǎng)，是川渝地區(qū)首家通過DCMM數(shù)據(jù)管理能力成熟度三級(jí)認(rèn)證的金融機(jī)構(gòu)，也是國內(nèi)首家同時(shí)拿到數(shù)據(jù)管理能力成熟度和外部數(shù)據(jù)管理能力雙認(rèn)證的地方法人銀行。累計(jì)取得發(fā)明專利5項(xiàng)，各類獎(jiǎng)項(xiàng)36項(xiàng)。

第三階段：依托AI，讓數(shù)據(jù)“靈”起來

2026年，重慶銀行資產(chǎn)規(guī)模站上萬億臺(tái)階，新的命題隨之而來：數(shù)據(jù)能力如何再進(jìn)一步？零散的智能化試點(diǎn)已經(jīng)不夠了，如何讓AI體系化地嵌入全行？

答案是“置郡縣，行天網(wǎng)”。讓AI成為覆蓋全行的“天網(wǎng)”，從零星試點(diǎn)走向體系化部署。因此該行搭建了“1+1+N”人工智能架構(gòu)——1套AI算力底座、1個(gè)大模型中臺(tái)、N類落地場景；配套企業(yè)級(jí)知識(shí)庫頂層規(guī)劃，力圖打通數(shù)據(jù)采集—模型訓(xùn)練—知識(shí)賦能—場景落地全鏈路，推動(dòng)全行從傳統(tǒng)的數(shù)字化階段，邁向數(shù)據(jù)可推理、知識(shí)可復(fù)用、業(yè)務(wù)可智能決策的數(shù)智化全新躍遷。以合同合規(guī)審查為例，通過將歷史數(shù)據(jù)“喂”給大模型，即可訓(xùn)練出能精準(zhǔn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的合規(guī)審查模型。過去法務(wù)逐字核對(duì)，一份合同要審好幾天；現(xiàn)在系統(tǒng)自動(dòng)掃描、高亮風(fēng)險(xiǎn)條款并給出修改建議，幾分鐘就能完成初篩。

目前，企業(yè)級(jí)智能平臺(tái)“重銀曉AI”已在信貸按揭風(fēng)控、公文智能撰寫等多個(gè)業(yè)務(wù)場景落地。這些應(yīng)用并非“為了AI而AI”，而是堅(jiān)持“業(yè)務(wù)導(dǎo)向、價(jià)值驅(qū)動(dòng)”，切實(shí)嵌入日常業(yè)務(wù)流程，比如，客戶經(jīng)理辦信貸業(yè)務(wù)遇到疑難時(shí)，在系統(tǒng)中提問，AI便能實(shí)時(shí)調(diào)取相關(guān)規(guī)則和案例，給出答案與操作建議；在OA辦公場景，它輔助自動(dòng)校稿、排版并生成摘要，將原本需要半小時(shí)的案頭工作壓縮到幾分鐘。

另一個(gè)值得關(guān)注的產(chǎn)品是“重銀數(shù)寶”。它融合了自然語言處理和語義解析技術(shù)，在安全合規(guī)的前提下，用戶可以直接提問，系統(tǒng)自動(dòng)完成數(shù)據(jù)查詢、運(yùn)算和可視化呈現(xiàn)。簡單說，就是讓“非技術(shù)人員也能隨時(shí)問數(shù)據(jù)”。當(dāng)一位網(wǎng)點(diǎn)負(fù)責(zé)人想摸清周邊客群結(jié)構(gòu)時(shí)，不再需要提工單、等報(bào)表，在“重銀數(shù)寶”對(duì)話框輸入“近半年，來我們網(wǎng)點(diǎn)開戶的企業(yè)分布在哪些行業(yè)”，系統(tǒng)便能自動(dòng)調(diào)取數(shù)據(jù)、完成運(yùn)算，幾秒鐘彈出一張餅狀圖，連同比變化和排名也一并呈現(xiàn)。過去跨部門溝通、苦等數(shù)日的流程，現(xiàn)在在使用人的數(shù)據(jù)權(quán)限范圍內(nèi)動(dòng)動(dòng)手指就能完成。

從數(shù)據(jù)聯(lián)通到產(chǎn)品賦能，再到數(shù)智引領(lǐng)，重慶銀行用八年時(shí)間完成了數(shù)據(jù)能力的三級(jí)跳。這條路談不上驚天動(dòng)地，但每一步都踩得比較實(shí)。對(duì)于同樣處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中的區(qū)域性銀行而言，或許提供了一種可參考的路徑——在很難追求一步到位的前提下，分階段、分層次地推進(jìn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，讓數(shù)據(jù)能力真正服務(wù)于業(yè)務(wù)本身，為金融發(fā)展貢獻(xiàn)更大力量。

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