八年層層進階，重慶銀行把數據變成銀行核心競爭力

出品｜中訪網

審核｜李曉燕

當一家城商行資產規?？邕^萬億門檻，支撐體量持續擴張的內核究竟是什么？網點數量、信貸規模、客戶存量固然是顯性指標，但在金融數字化深度滲透的當下，數據治理與智能應用能力，早已成為衡量銀行軟實力的關鍵標尺。扎根成渝腹地的重慶銀行，用整整八年時間走完了一條從數據孤島破壁，到數據賦能業務，再到AI深度重構經營模式的漫長路徑。不同于不少機構熱衷于追逐前沿科技噱頭，這家區域頭部城商行始終堅守務實路線，分階段拆解數字化難題，一步步將零散的數據資源，打磨為驅動全行經營的核心資產，也為國內一眾區域性銀行的數智轉型，提供了一套可落地、可復刻的本土化樣本。

時間回溯至2019年，彼時重慶銀行總資產剛剛突破5000億元關口，業務版圖穩步擴張的背后，數據割裂的痛點已經愈發凸顯。零售客戶信息、對公交易流水、信貸風控指標、柜面業務記錄分散在數十套相互獨立的業務系統之中，各條線數據標準各行其是，口徑互不統一。一線業務想要調取一份完整的客戶信息，需要跨系統反復對接；管理層研判經營態勢，只能依靠層層上報的靜態表格，數據滯后、口徑沖突成為常態。數據躺在服務器里無法流轉，再龐大的數據體量，都無法轉化為經營價值，數字化轉型自然無從落地。

直面數據孤島難題，重慶銀行沒有盲目上馬大型智能化項目，而是選擇回歸基礎治理，開啟數據聚合的第一階段建設。該行組建專屬數據運營團隊，出臺三年大數據整體規劃，首要目標便是完成全行數據的標準化統一，完成“車同軌、書同文”的底層改造。依托客戶主數據專項項目，確立全行統一的數據基準，敲定“數出一源”的核心準則，同時搭建起覆蓋識別、分析、整改、監測、考核的閉環數據質量管控體系，以常態化專項整治補齊歷史數據短板。

歷時數年深耕，該行完成海量歷史存量數據梳理治理，打通60余套業務系統，完成200余項信息要素的標準統一與互聯互通，實現客戶全渠道信息實時同步流轉。在打通表層聯通之后，重慶銀行著手搭建四大協同體系，構筑起業內形象稱之為“數據中央廚房”的底層技術底座。數據交換平臺承擔數據流轉調度職能，每日承載數億條數據的自動化傳輸；Hadoop數據湖負責全量原始數據統一存儲；MPP數據倉庫完成數據清洗、規整與深度加工；數據服務平臺則作為統一輸出端口，將標準化加工后的數據按需輸送至營銷、風控、運營各個業務場景。

依托這套底座，零售、普惠、對公、風險管理等多條線分別搭建專屬數據集市，搭配“瞰云”數據資產平臺，對內盤點梳理自有高價值數據資產，在合規前提下審慎引入工商、司法、稅務等外部合規數據，構建起內外聯動的數據資源池。如今該平臺年均數據調用量突破7億次，原本沉寂在系統深處的數據，正式完成身份轉變，從單純的業務附屬記錄，升級為支撐全行決策的可控可用核心資源，為后續的數據深度應用筑牢根基。

底座搭建完成，通暢的數據鏈路已經成型，如何讓數據真正走進業務、創造實際價值，成為2022年之后重慶銀行數字化轉型的核心命題。該行摒棄粗放式的數據推送模式，確立標準化、產品化的打造思路，按照決策層、管理層、執行層、數據分析人員四類使用群體，量身打造差異化數據工具，讓不同崗位員工都能高效用好數據。

面向高層管理者，“領行者”管理駕駛艙替代傳統層層報送報表，將全行經營效益、信貸資產質量、風險遷徙趨勢等核心指標進行整合，搭載穿透式分析與實時預警功能，相當于為全行經營裝上全天候數據雷達，異常指標能夠及時預警，經營態勢可以實時把控，徹底解決傳統管理的數據滯后難題。針對中層管理人員，“悟空”報表平臺與輕量化BI分析工具落地，終結了手工匯總、跨系統拼湊數據的低效模式，各類業務報表一鍵生成，管理數據隨取隨用，極大解放中層管理人員的統計壓力，使其能夠聚焦業務統籌。

對于直面客戶的一線客戶經理，“魔方智繪”客戶標簽體系構建起立體化客戶畫像，告別過往依靠經驗判斷客戶需求的粗放營銷模式。依托多維度標簽精準圈定目標客群，預判客戶潛在金融需求，前置匹配適配金融產品，讓線下服務從盲目推介轉向精準對接。而面向全行數據建模與分析人員，專屬安全分析環境全面開放，大幅縮短數據權限申請與模型驗證周期，降低內部數據創新的門檻，激發全行數據探索的內生動力。

腳踏實地的數據應用落地，也讓重慶銀行收獲了行業權威認可。連續六年斬獲DAMA數據治理創新獎項，成為川渝地區首家取得DCMM數據管理能力成熟度三級認證的金融機構，更是全國首家同步拿下DCMM與外部數據管理雙重認證的地方法人銀行。在知識產權層面，累計拿下5項發明專利，各類行業榮譽共計36項，用實打實的認證與成果，印證數據應用階段的建設成效，全行數字化正式邁入好用、易用的價值賦能周期。

伴隨資產規模在2026年邁入萬億層級，原有數據應用模式再次迎來升級窗口。單一的數據查詢、報表生成、客戶畫像，已經無法適配萬億體量銀行精細化運營的需求，碎片化AI試點難以支撐全行深度數智化轉型。重慶銀行再度調整轉型思路，提出“置郡縣，行天網”的建設方向，推動人工智能從零散試點轉向體系化全域部署。

全行正式落地“1+1+N”AI整體架構：一套統一算力底座、一個企業級大模型中臺，疊加N個貼合業務的落地場景，同步推進企業級知識庫頂層規劃，打通數據采集、模型訓練、知識沉淀、場景落地的完整閉環，推動銀行從傳統數字化，邁向具備推理能力、知識復用能力、智能決策能力的全新數智階段。AI落地始終緊扣業務痛點，杜絕技術空轉，以合同合規審查為例，依托海量歷史合規數據訓練大模型，系統可自動識別合同風險條款、標注隱患并給出優化建議，將原本法務人員數日的人工審核工作，壓縮至數分鐘完成初篩，風控效率實現質的飛躍。

自研智能平臺“重銀曉AI”與數據交互工具“重銀數寶”成為體系化AI落地的兩大核心載體。前者深度嵌入信貸風控、公文處理、日常辦公等場景，客戶經理處理疑難信貸業務時可即時調取規則案例獲取解決方案；OA辦公中自動完成文稿校對、摘要生成，大幅壓縮行政辦公耗時。后者依托自然語言解析技術，打破數據查詢的技術壁壘，在權限合規范圍內，網點管理者、業務員工以自然語言提問，系統自動完成數據調取、運算分析與可視化圖表輸出。網點負責人想要梳理周邊開戶企業行業分布，無需走工單、等審批，一句簡單提問便可快速獲取分析結果，極大降低全行的數據使用門檻。

八年時光，三段進階，從破除數據孤島、搭建統一底座，到分層打造數據產品賦能全員業務，再到構建全域AI體系實現智能驅動，重慶銀行的數智化道路沒有激進的跨越式躍進，每一步都扎根業務實際需求，以解決真實經營痛點為首要目標。國內大量區域性城商行、農商行在數字化轉型過程中，普遍面臨資源有限、場景繁雜、系統老舊、人才短缺等現實困境，很難照搬大型國有銀行、股份制銀行的智能化改造路徑。

重慶銀行八年探索給出了一條極具參考價值的轉型范式：不追求一步到位的科技炫技，按照基礎治理、場景應用、智能升級的節奏分層推進，先理順數據根基，再挖掘數據價值，最終依靠人工智能激活數據潛能，始終堅持技術服務業務、數據錨定經營的核心邏輯。在金融行業全面邁向數智化的大背景下，這種穩扎穩打、務實落地的轉型思路，或許正是一眾地方商業銀行實現高質量數字化發展的最優解法之一。