青岛农商银行： 治理、融合、应用，释放数据生产力

为推动数字化转型，让数据赋能业务发展，青岛农商银行提出“治理、融合、应用”的数据治理理念，全面建立从数据采集、数据交换、数据处理、数据存储、数据分析、数据应用及数据治理的全生命周期数据管控体系，稳步实现业务数据化、数据资产化、资产价值化的转型蜕变。

筑牢根基，科学构建“三化”治理体系

青岛农商银行高度重视数据治理工作，通过统筹规划、扎实推进，科学构建长效化、标准化、自动化的数据治理体系。一方面，该行明确职责边界，强化部门协同，通过制定涵盖数据标准、数据质量、元数据管理、数据安全等领域的管理办法，明确各数据治理领域的工作流程，确保数据治理保障机制的长效化。另一方面，建立参与人、产品、协议、机构等10大主题的数据标准体系，统一基础数据定义、数据口径、加工方式等，实现“书同文、车同轨”，打造数据资产“通用语言”，确保数据资产共享应用过程中的一致性和准确性，实现数据治理标准化。同时，该行积极建设应用数据治理平台，实现了数据标准线上管理和自动对标检查、元数据血缘/影响分析，数据安全分类分级以及数据质量问题检核分发、整改跟踪的全流程闭环管理，通过先进技术工具和数据管控流程的无缝结合实现数据治理自动化。

搭建平台，持续强化数据融合能力

数据平台是支持海量数据分析和价值挖掘的基础。经过近两年的持续建设，青岛农商银行已建立了数据整合平台、数据运营平台、外联数据平台和数据API服务平台，实现了内外部数据的互联互通和有效整合，打破了数据孤岛壁垒，为有效激活数据资产提供坚实的基础保障。基于“MPP+Hadoop”的双擎架构，该行整合了行内50余个系统近5000张表的关键数据和10余类外部数据，持续积累扩充数据资产，实现日增数据量约260G。借助数据API服务平台，封装运用大数据存储能力和高性能计算能力，成功搭建数据应用和数据平台之间的桥梁，使数据服务以应用编程接口（API）的方式发布，安全、合规、可控、快速的实现数据服务的共享应用，为数据中台的落地打好了技术基础。

拓展应用，着力发挥数据内在价值

按照“问题导向、业务导向、需求导向、基层导向”的原则，青岛农商银行采用“小步快跑”“迭代优化”的方式快速拓展数据应用。

在数字化营销方面，累计完成500余项标签建设，构建覆盖基础信息、等级信息、业务信息、偏好信息等多维度的客户标签体系，建立起客户360度全景画像视图，并通过理财、存款、贷款、卡片激活和交易频率等提升各类精准客群的筛选，从直销银行、小微云、微信银行等多渠道实现客户触达，为零售客户提供了更为精准化、个性化的营销服务。

在数字化风控方面，该行积极采用大数据建模与新技术，全面整合运用行内数据以及政府权威数据、互联网大数据，广泛开展综合分析挖掘，交叉验证多维风险评估系数，建立多场景风控模型，为全行线上贷款、金融市场、信用卡等业务风控提供大数据支持。

在数字化决策方面，以业务决策分析需求为驱动，加大“业技融合”，积极开展固定报表、业务指标的研发应用。青岛农商银行通过专业报表工具和RPA（机器人流程自动化）相结合的方式，实现了290余张个性化分析报表及150余项业务管理指标，覆盖零售金融、公司金融、网络金融、国际业务、风险管理等十余个业务条线，为全行经营决策提供有效数据支撑，进一步提高数据分析服务响应能力。

秉承“科技兴行、数据驱动”的战略指引，青岛农商银行未来将进一步运用大数据、人工智能、云计算等新兴技术，探讨构建“数据+AI”的数据中台，着力打造智能化数据产品体系，持之以恒地锻造数字化能力，更好的推动数据与业务的深度融合。

（供稿：青岛农商银行）

值班主编：高寒

关键词： 农商银行