区域银行数据能力体系建设白皮书：全面融合，化繁为简，推进智能化升级

区域银行数据能力体系建设 白皮书 全面融合化繁为简推进智能化升级 2023年9月 顾问： 聂丽琴 编委会成员： 曹冲、陈昆德、饶争光、来利顺、柳元鑫、尤鹏、曹广智、刘训艳、梁斌、向民、闫显、刘超、尤俊、张功臣、顾志鹏、郭良、黎江、杨志勇、彭贵平、于海军、马思乐、赵宏亮、李祖炎、黄本涛 编写组成员： 朱并队、倪琲、方伟、侯伟、周涛、张垚、唐菊香、王明迪、杨华、徐旭、周倩、李咏、付胄、刘志民、赵锋、黄世友、侯荣沏、罗长江、谭晓光、胡玉福、杨霞、张倩、姜海、高鹏、陈超、王钢、李旭、孙洁、王海涛、尹卓英、张国瑞、赵克强、魏冲、王强、曾令超、张加华、滕一勤、唐洪华、刘宝龙 业务指导单位： 北京金融科技产业联盟秘书处 主编单位： 华为技术有限公司 参编单位： 上海银行股份有限公司江苏银行股份有限公司 威海市商业银行股份有限公司陕西省农村信用社联合社 贵州省农村信用社联合社 江苏江南农村商业银行股份有限公司齐鲁银行股份有限公司 晋商银行股份有限公司 北京先进数通信息技术股份有限公司上海安硕信息技术股份有限公司 深圳索信达数据技术有限公司 深圳兔展智能科技有限公司 目录 P1前言 P4区域银行面临的数据能力建设的挑战与机遇 P4区域银行的特点 P5外部政策要求与技术变革 P7银行自身的变革与困境 P11解决之道：全面融合，化繁为简，构建“实时、智能、共享”的数据能力体系 P11P12 “1-2-3”数据能力体系蓝图规划数据能力体系建设的核心目标 P15 P15P25P30P38 区域银行数据能力建设的核心 业数融合跃升决策智能化 产线融合实现数据治理新范式云数智算融合构建智简架构数据能力体系实现五维升级 P40实施路径：数据能力体系建设的长效方案 P40P41 规划与路径5阶15步实施方法 P45实践案例 P45P48P51P55 威海市商业银行，五维升级，全面转型 陕西农信，凝练数据基因，推动数字化变革 贵州农信，数据能力体系铸就数字化转型新引擎江南农商行，数据高效驱动业务，使转型再提速 P58未来发展趋势与建议 前言 前言 数据是数字经济时代的核心生产要素，围绕数据要素的生产转化是各行各业当前要面对的问题。在宏观层面上，数据资产将释放数据资源价值，有助于真实反映经济运行状态；在中观层面上，数据资产将培育数字产业，助力营造繁荣发展的数字生态；在微观层面上，数据资产将促进数据流通使用，有助于实现按市场贡献参与分配。金融行业作为数字化水平领先的行业，已经识别到了客户需求和市场的变化，各金融机构纷纷启动了数字化转型战略，推进“一切业务数据化，一切数据业务化”的建设，加速实现从数据到数据资源、数据资产的转化。 数据的价值在于应用，而应用的关键在于行动。从数据化到行动化，一般需要经历四个阶段的跃升： 数据化：基础阶段，区域银行要做好数据的采集、存储和管理，保证数据的完整和准确地在线使用。 信息化：提升阶段，区域银行要通过数据分析和可视化，通过分析将数据转化为有价值的信息，为决策提供依据。 知识化：深化阶段，区域银行要构建智能，深入挖掘客户画像、客户和产品关系及行为，为业务产品创新和个性化服务提供支持。 行动化：高级阶段，区域银行要利用大模型等AI智能技术优化业务流程，智能响应市场变化，提高业务效率和客户满意度。 区域金融机构则面临着自身的挑战和机遇，需要从标准化、产品化向个性化、智能化的方向发展。如何利用数据的力量，实现业务的创新和转型，是区域银行必须思考和解决的问题。数据不仅提升了银行的核心竞争力，还为区域经济发展注入了活力。优化的金融资源配置、高效的金融服务、降低的风险、普惠金融的推动，以及跨区域的合作与交流，都是数据生产力提升所带来的明显益处。以某区域银行为例，通过深入的数据分析，该银行成功地识别了农村地区的小微企业融资需求，进而推出了一系列贴合实际的金融产品，如“农户便捷 1 前言 贷”、“柑橘网棚贷”、“强村贷”等，利用先进的数据分析技术，该银行的融资成功率提高了20%。同时，通过对各种风险因素进行严格的量化评估，其坏账率也下降了0.5%，远低于同行业平均水平。这不仅有效地支持了当地小微企业的发展，还为该区域的经济增长做出了积极贡献。 区域银行传统的数据能力建设存在一些不足，如数据资源和能力的复用程度不高，数据平台的定位不清晰等。目前，银行的平台尚未成为真正意义上的数据平台，仅承载了一些前台业务系统的数据计算服务，缺少对数据采集和数据应用等内容规划，没有真正做到数据采集、清洗、存储、挖掘、分析和处理，没有真正发挥建立数据平台的作用。 这些不足导致了区域银行的数据能力建设面临着诸多挑战，比如数据质量不高，数据安全风险较大，数据智能化能力不强等。为了解决这些问题，区域银行需要转变数据能力的建设思路，从传统的数据平台建设模式向数据能力体系升级转变。 本文基于多家区域金融机构数据能力建设实践，用更全面、更立体的视角去探索数据的技术和业务价值，提出区域银行需要转变数据能力的建设思路，从传统的数据平台建设模式向数据能力体系升级模式转变，旨在帮助银行实现数字化和智能化转型，提升数据能力，创新业务模式，应对市场竞争和监管要求。本文从政策背景、内部需求、数据能力体系蓝图、五维升级、实施路径、实践案例和未来趋势等七个方面，全面解析了区域银行数据能力体系的建设方案，为区域银行数据能力建设提供参考，从而更好地服务客户，提升效率，实现长期、稳健的发展。 2 区域银行数据能力建设面临的挑战与机遇 区域银行数据能力建设面临的 挑战与机遇 区域银行的特点 区域银行起源于20世纪90年代的城市商业银行和农村信用社改制，作为中国银行业的重要组成部分，具有以下显著特点： •经营区域聚焦：区域银行业务区域相对较小，主要服务本地中小企业与居民。由于对本地经济发展与客户需求更加熟悉，它们能提供定制化的金融服务，满足区域内客户的特殊需求。 •聚焦本地客群：区域银行的主要客户群体是中小微企业和广大居民，建立了深厚的客户关系，客户基数稳定。但同时，由于中小企业和当地居民风险集中度相对较高，获客难度大，区域银行需要加强风险管理和客户维护。这也决定了区域银行在数据采集与应用上更注重个性化定制。 •稳健经营：区域银行普遍采取稳健跟随的发展战略，但这也意味着区域银行容易滞留在传统业务，缺乏创新动力，转型升级较慢。这使得区域银行在数字化转型中压力较大，亟需寻找新的增长点与动能。 •激烈竞争：随着科技创新与政策开放，区域银行不仅面临来自同业的激烈竞争，还需要应对金融科技企业与大型银行的挑战。这要求区域银行加快自身转型与创新，提升竞争力。 •转型迫切：在外部监管政策指导银行业加速数字化与创新转型的同时，区域银行内部也需要提高科技与数据智能应用能力，实现业务产品、运营和模式创新。 区域银行一般会把战略愿景定义为建设成区域 价值领先、客户信赖的银行，会立足于市民、中小企业和政府，在业务上会关注县域、绿色、普惠、中小企业和传统的工业领域。数据的应用和管理与科技并列，共同构成区域银行发展战略的基石。 当前国家对区域银行要求两端控制：一端是在对大规模企业贷款方面进行控制，5亿以上的单笔贷款严控；另一端是对于优质（大规模）个人单笔贷款进行控制，1亿以上的单笔贷款严控。这就导致了过去较低风险的优质贷款投放比例下降，更多贷款额度会被投放到两端之外的高风险且多场景的业务中，对于区域银行数字化转型的能力（营销能力和风控能力）提出了更高的要求。 在这一章节中，我们将从外部驱动和内部需求两个维度，深入探讨区域银行在数字化转型下面临的机遇与挑战，以及随之而来的数据能力建设中所面临的实际问题。 外部政策要求与技术变革 政策发文加速数据能力建设 近年来，国家政策对银行业的数字化转型给予了高度重视。以“十四五”规划为例，其中明确提出了数字化转型的重要性，并为之设定了明确的目标。同时，银保监会和央行也陆续发布了一系列政策和指导意见，为整个行业的数字化转型提供了具体的操作指南。 2022年1月，央行的《金融科技发展规划 （2022-2025年）》为金融科技的发展定下了新的方向。与之前的版本相比，这次规划更加注重数据有序共享和综合应用，强调了数据要素在数字化转型中的核心地位。这不仅为金融机构提供了指引，更为区域银行指明了前进的方向。 同月，银保监会发布《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》在坚持回归本源、坚持统筹协调、坚持创新驱动、坚持互利共赢、坚持严守底线的原则下，从战略规划与组织流程建设、业务经营管理数字化、数据能力建设、科技能力建设、风险防范、组织保障和监督管理六个方面提出27条具体措施，旨在进一步引导银行业保险业数字化转型，推动银行业保险业高质量发展，构建适应现代经济发展的数字金融新格局，不断提高金融服务实体经济的能力和水平，有效防范化解金融风险。 数字化转型不仅仅是简单地将业务上线或采用新技术，它包括了深度的数据治理和数据技术创新，因此，数据能力的建设构成了数字化转型的核心内容。 数据已经成为银行的一项核心资产。为此，数据治理和合规性也成为了银行不得不面对的问题。2021年央行发布《金融业数据能力建设指引》，其 中包括了数据战略、数据治理、数据架构、数据规范、数据保护、数据质量、数据应用、数据生存周期管理等八项能力域和29个对应能力项。这一指引详细描述了每个能力项的建设目标和思路，为金融机构开展金融数据工作提供了全面的指导。 值得注意的是，同年9月银保监会发布的《商业银行监管评级办法》已将“数据治理”纳入评价体系，权重占比5%。这意味着“数据治理”已被正式列入商业银行风险监管的评价指标，成为“严监管”的重要领域。对于区域银行而言，其数据治理的要求并不亚于大型银行。由于其业务较为集中，对于数据的准确性和完整性的要求更为严格。同时，区域银行还要面对更加复杂的地方政策和法规，这无疑增加了其数据治理工作的难度。 技术创新释放数据生产力 技术创新是释放数据生产力的关键因素，也是区域银行实现转型发展的重要途径。区域银行应该把握技术创新的机遇和挑战，加强数据建设和应用，提升科技能力和水平，为客户提供更优质、更智能、更个性化的服务。 大数据平台、MPP数据库、AI技术等先进技术，为银行的数据建设提供了新的可能性和选择。这些技术不仅提高了数据处理和分析的效率，还极大地提高了数据的价值和应用场景。例如，大数据平台可以实现海量数据的快速存储、查询和分析，支持银行的风险管理、营销推荐、智能客服等业务场景；MPP数据库可以实现高并发、高性能、高可用的数据服务，支持银行的实时决策、报表分析、审计监管等业务场景；AI技术可以实现数据的智能化 处理，支持银行的反欺诈、客户画像、产品创新等业务场景。 此外，信息技术创新也在推动区域银行技术架构的转型升级，增强区域银行的科技人员的技术能力。区域银行面临着资源有限、成本压力、竞争激烈等挑战，需要通过信息技术创新来提升自身的竞 争力和服务水平。通过引入云计算、微服务、容器等新技术，区域银行可以实现技术架构的灵活性和可扩展性，降低运维成本和风险，提高业务响应速度和创新能力。通过培训、引进、合作等方式，区域银行可以提升科技人员的专业素养和创新意识，增强科技团队的凝聚力和战斗力。 银行自身的变革与困境 随着数字化转型的深入，数据能力成为区域银行竞争力的关键因素。数据工程是数据能力的基础，它涉及到数据的采集、存储、计算、管理和应用等多个环节，每个环节都有不同的技术和工具，构成了复杂的数据生态系统。 数据生态系统的复杂性表现在以下几个方面： 1、业务需求与数据技术匹配复杂 银行数据体系需要满足不同层次和部门的数据需求，如业务管理、风险控制、决策支持等，这些需求可能随着市场环境、政策法规、业务策略等因素而发生变化，不同的业务需求需匹配相应的数据技术。 2、多样化数据高效处理复杂 银行数据体系需要从不同的业务系统、外部机构、市场信息等渠道获取数据，这些数据的格式、质量