天津滨海农商银行 打造数据中台 加速数字化转型

路沙

2020年春节，突如其来的新冠肺炎疫情使全国乃至全球经济受到了严重影响。为了保障防疫信贷需求，保障企业复工复产，帮助受疫情影响的企业渡过难关，天津滨海农商银行快速响应天津市政府发布的《天津市支持中小微企业和个体工商户克服疫情影响保持健康发展若干措施》，第一时间出台惠民惠企“十大措施”，通过资金保障、资金划转到开通防疫绿色通道、降低融资成本、推出特色线上产品等方式，打好支农支小“组合拳”，经过9天奋战，成为全市首家全面完成支农支小再贷款再贴现任务指标的法人银行。

具体来讲，在疫情期间，天津滨海农商银行推出的惠民惠企“十大措施”：线上预约办理业务、定期到期自动延期、线上个人经营贷利率下调、线上小微贷、线上开证融资、线上保险通道，线上免费诊疗、逾期不违约、专项资金保障、免减免手续费等多项线上业务，确保了业务连续、客户关系不断、员工队伍不散、营销劲头不减。截至上半年，各项存款比年初增加221.3亿元，比年初增长20.01%，贷款比年初增加93.09亿元，比年初增长10.92%。

为何天津滨海农商银行能快速响应疫情，化危机为转机？自2019年起，天津滨海农商银行响应相关政策，开展数据治理工作，加强数据治理，提高数据质量，利用大数据建设数据中台，充分发挥数据价值，提高精细化管理和科学决策水平，助力银行数字化转型。

数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径，其核心思想是数据共享。如果把数据比作能源，数据中台就是发电厂，把能源转化为标准化的电能输送给用户。在数据开发中，数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大;但业务创新的速度、对数据提出的需求变化，是非常快速的。数据中台作为连接业务前台和数据后台的桥梁，具有统一数据服务接口，灵活、随意组合数据接口，降低数据模型重复建设，提高数据模型复用率，提升运营效率的优势，弥补数据开发和应用开发之间，由于开发速度不匹配，出现的响应力跟不上的问题。

建设资产、模型及应用的三层数据中台

天津滨海农商银行的数据中台设计分为三层：数据资产层、数据模型层、数据应用层。

数据资产层：用于盘点数据资源、规划数据资源、获取数据资源，为数据模型层和数据应用层提供坚实的数据基础。将本行所有数据资源例如：数据仓库、ECIF、CRM等内部数据源和工商、法院、征信、税务、公安、多头借贷、运营商等外部数据源等进行整合，打破数据孤岛;通过元数据信息收集、数据血缘探查、数据权限管控、指标管理等手段，解决“有哪些数据可用”、“到哪里可以找到数据”的难题，并且提升数据资源的利用率。目前，已完成2927项数据标准，完成41个源系统的整合，完成7个主题和1321个指标的开发，初步完成内外部数据资产的数仓建设。

数据模型层：主要根据应用场景沉淀标准化的数据模型，为数据应用层提供支持。融合模型是维度建模，主要实现跨越数据的整合，例如：基础属性、资产负债、交易行为、关系圈刻画、综合预测、关系参考等。目前，已初步完成基础模型建模，挖掘股权、担保、资金、社会等客户关系，为客户风险传递提供依据，并将客户关系进行可视化直观展示，提高客户经理服务效率。

数据应用层：用于建设数据应用体系，生成客户画像API、客户标签API、反欺诈API、信用风控API、智能推荐API、客群圈选API等标准API接口，为后续贷款业务、风险预警、场景营销等各种业务场景分析提供数据服务。目前已实现大数据风险预警、运营操作风险预警，实现了全行信贷客户范围的预警监测，有效降低了信贷业务从贷前、贷中、贷后各个环节的风险。实现客户标签的应用，以客户为中心，细分客户，为客户提供有针对性的服务和营销，包括社保客户定制服务、潜在客户服务、睡眠客户激活服务、滨聚付客户定制服务等。

实现“四化”建设

打破数据孤岛

天津滨海农商银行通过数据中台的建设，打造数字化转型，通过客户画像、客户标签、智能推荐、客群圈选等营销API和反欺诈、反洗钱、信用风控、行为风控等风控API接口的自由组合，降低数据模型重复建设，提高数据模型复用率，打破数据孤岛，实现“业务流程标准化、业务过程无纸化、营销主动化、风控自动化”。

业务流程标准化：通过业务流程沉淀，将业务流程标准化、移动化、场景化，通过开放平台嵌入消费金融公司等合作公司的应用场景，客户跟随引导自助操作即可完成存款、贷款、缴费等业务办理。同时，客户经理可以通过PAD进行移动办公，提高效率。

业务过程无纸化：通過将业务过程中所需留档的材料影像化、数字化，使得业务过程无纸化，节约资源，提高业务办理效率。

营销主动化：通过数据中台的大数据分析，圈定目标客户群体，从互联网、微信、官网、税务等多方入口引流中小微企业及个人客户办理相关业务。

风控自动化：通过数据中台实时从工商、法院、公安等权威数据源核准客户信息，获取客户主体资格、经营情况、舆情等风险信息，主动探测客户风险，及时处置风险，可进一步加强银行风险防控工作。

多元化能力

保障数据风控和精准营销

数据中台是连接业务前台和数据后台的桥梁，数据挖掘是大数据核心的应用，利用数据挖掘技术建立数据中台架构的数据分析体系，不断解决前端应用的场景变化，建立多变量、多因素的复杂网络预测，可更有效地支撑场景化的分析、传统商业智能的转型升级、大数据的应用落地。

天津滨海农商银行的数据中台建设，截至2020年8月，对接对公信贷系统、零售信贷系统、柜面系统等行内管理系统，实现了贷前、贷中、贷后全流程信贷大数据风控，以及精准营销的及时触达。

其中，在安全性、可靠性及可扩展性方面的能力，很好的保障了数据中台的部署实施和业务支撑。具体来讲，来安全性方面，平台通过应用安全管理（网络多重防火墙、权限控制、防DDos攻击）、通信安全管理（HTTPS双向认证、数据签名）、用户安全管理（企业和个人的开发者用户信息管理和秘钥Appkey的管理）等多维度保障系统的安全可控。在可靠性方面，各基础设施模块具备与该系统重要性相适应的高可用性机制。支持负载均衡，能够与主流网络硬件负载均衡设备实现良好集成。在可扩展性方面，基于hadoop大数据平台，具备了良好的水平扩展能力，可在线扩展大数据集群。

最终，通过数据中台，为天津滨海农商银行提供了智能风控和智能营销服务，通过沉淀客户行为、存贷款业务通性和特性，提供一系列风控API接口和客户画像、客户标签等营销API接口，推出一系列创新产品，实现让数据多走路，客户少跑腿。

总体来看，数据新时代的到来，对中小银行来说既是一份挑战，也是一个机遇。通过基于大数据的数据中台建设，可降低数据模型重复建设，提高数据模型复用率，打破数据孤岛，充分发挥数据价值，创新数据产品，加速银行数字化转型。