汇聚数据之力赋能银行4.0 时代

徐 民

银行业是科技密集型企业，金融科技推动银行不断转型升级，催生了银行业的一次次自我进化，在提升银行运营效率、降低运营成本、化解金融风险、普惠金融服务方面发挥了越来越重要的作用。从传统营业网点服务，到以网上银行为支撑的自动化服务，再到通过手机银行承载的移动化服务，银行的服务模式不断革新。目前银行进入4.0 时代，金融服务无处不在，呈现出数字化、智能化、开放化的显著特征。银行通过数据、技术等要素的应用，为数字社会全客户提供了随时、随地、随需的无界金融服务。

作为数字经济社会的血脉，银行业与经济社会各个产业交融互动，产生了各式各样的海量数据，催生了丰富的金融场景需求，为数据应用创新提供了沃土。工商银行数据智能建设经历了自动化、数据化、智能化、生态化四个阶段。在自动化、数据化阶段，主要是将业务数据化，数据用来辅助支持决策；在智能化、生态化阶段主要是数据资产业务化，向数据驱动业务决策的模式转型。数据智能驱动的“数字员工”由点到面快速参与到银行的产品创新、业务运营、客户营销、风险防控等各个环节。为满足全行数据智能化应用实际需要，工商银行通过建立企业级数据应用管理平台、组建数据科学团队，解决数据规模化应用遇到的数据、场景、人才挑战，持续提升数据大规模、智能化创新应用能力，建成全行统一的企业级大数据应用体系。

一、加快数字新基建，打造业务创新动力引擎

工商银行大数据应用体系按照智慧银行生态系统（ECOS）总体布局，以可靠、高效、可扩展的大数据平台为基础，以企业级数据应用管理平台为核心，对外输出丰富多样的数据服务，打造数字生态，形成集技术、数据、服务于一体的大数据服务生态体系，具备“资源弹性供给、技术全栈覆盖、数据跨域聚合、服务沉淀共享、生态开放共建”五大特点。

（一）技术平台支撑

工行大数据及人工智能技术平台由云边端基础设施提供算力支撑，屏蔽了底层计算、存储和网络资源，云端采用存算分离和存算一体混部，实现了存算资源弹性扩展、按租户动态灵活分配，有效节约资源成本。该技术平台面向全行22 个业务条线的200 余个总分行应用，融合了数据集成、数据存储、数据计算、数据分析等全栈能力，提供了批量计算、流式计算、联机查询、即席分析、机器学习、深度学习等多种自主可控的分布式引擎及框架，通过数据虚拟化构筑的统一访问引擎，为大数据规模化、智能化的高效便捷创新应用提供了一站式的存储、算力、算法保障。

技术平台立足于技术全栈、稳定高效的底层服务。一是面向分析师、数据科学家、研发工程师等不同用数群体，进一步提供了“一站式”AI、BI 自助用数平台，构筑了线上DataOps 和MLOps 研发流水线，支撑了数据的持续集成、自助获取、灵活加工、持续交付、可视化展现、结果发布、服务封装等全链路数据价值挖掘；二是不断优化完善线下的Devops 流水线，助力研发工程师专注于功能研发、深化云原生能力，建立面向安全生产的研发质量保障体系，促进平台和共享服务又好又快平稳发展；三是构建丰富、便捷、共享的金融算法库，进一步丰富智能决策、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等AI 垂直领域服务能力，提升人工智能感知、认知能力，为智慧产品、智慧服务、智慧风控、智慧运营等金融智能服务生态提供有效技术支撑。

（二）数据体系及资产运营

企业级数据应用管理平台是工商银行数据资产高效赋能业务创新的“新基建”，是工商银行数字时代数据价值创造的核心平台。该平台以共享、复用、创新为目标，通过“一提升，两沉淀”，识别可共享复用的数据服务，通过低成本转换和标准化输出，建立客户画像、统计指标等企业级数据服务，形成大零售、大公司等专业级的数据服务，面向总分行进行共享使用，满足总分行业务创新需要。

在基础数据建设方面，继承工行各业务系统的实体建模成果，根据管理分析对数据要求的不同以及数据特性的差异，优化了数据整体布局，整合了沉淀多种数据资产和服务，满足数据分析挖掘需要。一是首家以批流融合方式，纳入上游200+应用的2.9 万张数据表，大幅提升数据时效，突破非结构化数据存储管理的挑战，实现全量贴源数据湖。二是提炼百余个业务主题的聚合数据、近百亿点边规模的知识数据等作为企业级共享数据基础，减少数据应用在企业级数据大规模使用时的整合难度和重复建设。

在共享服务赋能方面，通过低成本转换和标准化输出，沉淀6000 多个客户特征、上万统计指标，形成200 多个客户画像、智能推荐、搜索中心等企业级数据服务，形成个金、对公等10 个专业级的数据服务，面向总分行共享使用，通过积木式的数据服务封装，可快速适应企业商业智能应用的多样化需求。

在加强数据资产运营和管控能力方面，通过资产可视化分析、资产智能化管控、资产价值化运营，实现科学的资产闭环管理机制，支持数据“智慧化”运营转型发展。一是整合纳入数据中台主题聚合、统计指标、客户特征、数据服务等近20 类数据资产，形成数据地图、资产运营报告、资产价值看板等资产信息服务，面向总分行分析师、科技研发人员提供数据中台推广应用中的数据资产运营能力。二是推出数据质量规则在线部署服务，打通科技与业务数据质量问题的流转，基于数据湖部署2 万余条数据质量规则，实现规则管理、规则部署、数据质量问题自动流转治理的全流程闭环管理，保障我行数据的全面性、一致性、完整性。

二、加深数字化应用，科技驱动创造业务价值

工商银行的大数据应用体系已服务于180 余个总行应用和40 余家境内外分行及子公司，助力全行万余名分析师、数据科学家开展高效数据分析，广泛应用于客服、运营、风险、产品创新等场景，在获客增收、风险防控、降本增效、生态共建等方面初见成效。

在产品创新方面，以跨域融合的全行数据为基础，推出了智能投顾“AI 投”产品，识别客户风险偏好，为客户提供投资组合，改变了传统的理财产品销售模式，为我行6.7 亿客户提供了低门槛、低费用、低风险、高收益的个性化投资理财服务，月均使用3000 万余次，客户满意度较专家规则模式提升30%以上。为更好地解决小微企业融资难、融资贵问题，工行整合来自政府、企业等的相关数据，建立了中小微企业精准画像，面向中小微全部企业客户创新推出了秒批秒贷的经营快贷、e 抵快贷、数字供应链等融资业务产品。年内新增贷款3500 亿元，普惠贷款余额已达6170.9 亿元，贷款利率低于金融同业190 个BP，为中小微企业提供了有温度、有情怀的可持续金融服务。

在风险防控方面，基于实时数据的获取，建设了涵盖信用卡、电子银行等高频资金交易场景的实时交易欺诈防控系统，累计拦截欺诈交易约1089 万笔，为客户避免损失金额约550 亿元；基于知识图谱技术，构建股权、抵押、担保、授信等七大客户关联关系图谱以及资金流向时序图谱等，实现“一点出险，全面防控”；建立数据驱动的模型自学习体系，使模型在线快速自动适应生产数据变化，持续提升模型服务的精准度。

在客户服务方面，工行基于客户画像，运用人工智能算法，实现了千人千面的智能推荐服务，目前已经广泛应用于线上手机银行、融e 购电商平台等渠道，同时对接线下客户经理营销方案，形成线上线下一体化服务，成效显著。譬如融e 购商品推荐中的准确率达到18%，转化率近12%。通过对客户购买意向预测排序，为客户经理的营销方案提供的头部客户的购买概率高于尾部客户几十倍到上百倍，助力客户经理提高营销效率。

在运营管理领域，工行以全域数据为模型训练基础，通过综合运用RPA、OCR、NLP 等技术，实现信用卡发卡的自动核查，发卡效率提升2.5 倍；凭证影像OCR 识别准确率97.7%，月均处理3200 万凭证碎片，年节省人力320 人。

在供应链融资方面，通过构建基于资金流、物流的全链路供应链图谱，拓展获客范围，提升产品市场竞争力，落地数字供应链1022 条，中小微企业融资余额由2018 年的173.56 亿提升至543.52 亿。

在数字金融生态建设方面，工行通过API 和SAAS 云服务两种方式，持续加大数字智能金融服务的输出，嵌入用户的生产、生活场景中，为客户提供无界、贴心金融服务。去年疫情期间，工行推出“在家就能办”的20 多项“零出行、无接触”便民金融服务。创新推出融安e 信、工银BRAINS 等智能风控金融产品，为200 余家金融同业、5.5 万余家企业提供金融风险服务，为化解系统性风险，助力诚信社会建设做出了自己的贡献。

三、未来展望

作为金融行业数字化建设的领跑者，工商银行率先建立了自主可控的集团大数据平台，广泛赋能各领域业务发展。随着社会数字生态的快速发展，如何深化内外部数据在经营发展中的全面融合应用成为银行业对接新时代发展要求的关键变量。工商银行将以“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念为指导，对内促进业务与科技的深度融合，形成高效、和谐的内部生态圈，对外通过跨界融合、优势互补，打造合作共赢的开放生态圈，不断提高数据智能服务的适应性、竞争力和普惠性，让数据生产要素成为赋能数字工行创新发展的新资产、新动能、新能力、新价值。