参赛单位：中国银行股份有限公司

案例名称：中银慧聚大数据应用平台

案例简介：

大数据平台是目前中国银行重点建设的三大技术平台之一，定位为全行统一的大数据分析与应用平台。在技术层面搭建全行大数据基础设施，构建企业级数据湖存储和处理海量异构数据，实现对银行传统数据处理技术的补充和突破；在数据层面融合贯通内外部数据，建立全行统一共享的标签体系，解决银行内外部数据融合和应用的难题，数据的可获得性增强，数据维度极大丰富；在应用层面实现PB级大数据可视化分析探索，建立数据沙箱首次推动全员分析和应用数据，释放数据的流动性和价值，支持复用平台的数据和计算能力快速构建大数据应用，目前已在数字化营销和风控等领域取得成效。

项目背景：

数据已成为重要的生产资料，数字化成为银行下一个十年的战略重点。为落实中国银行“科技引领、创新驱动”战略要求，我行打造业内一流的大数据分析及应用平台，从技术、数据、应用等多个层面推动全行数字化银行转型。

创新技术/模式应用：

通过大数据平台建设，逐步丰富完善中行大数据技术体系，具备运用分布式和流计算的快速计算能力，形成对传统数据处理技术的补充。运用大数据流计算等新技术基于大数据应用平台建立的“收支记录”业务应用，实现“所有账户、所有记录及客户个性化记录”全景视图，实时自动分类记账和实时统计形成分析报告。通过手机银行向客户提供实时收入和支出信息服务，增强中行手机银行客户服务能力，提升客户体验。通过数据管理和技术上的突破实现了大数据应用的价值。

风控模式由原有的规则模式向大数据模型转变。依托大数据平台，建立新一代网络金融事中风控系统。通过采集大数据平台中的行内网络金融业务系统数据、互联网和外部数据等多维度数据，利用大数据平台实时计算和建模的能力，为网络金融事中风控应用提供风险判定的基础支撑。保障业务平稳运行，切实提升业务运营成效。

打造企业级机器学习平台，推动全员动手挖据数据价值。基于银行海量数据和标签体系支撑，引入大数据算法、机器学习、可视化技术，实现数据发现、商业智能、预测分析及建模训练等功能。支持业务人员对海量数据进行高效便捷地抽取、分析、转换、模型化处理等，为市场和产品发展提供决策支持。

依托大数据平台建设的数字化营销应用“跃升计划”,采用大数据分布式架构，利用大数据机器学习方法进行全线上精准营销，便捷业务操作，一站式线上完成业务营销、运营管理工作。

解决行业哪些痛点：

（1）银行业在大数据存储和应用方面存在基础建设薄弱、分析能力不足等问题，通过大数据平台全面整合内外数据，实现全行共享复用，可实现PB级规模下的大数据可视化分析探索，最大程度释放数据的流动性和挖掘数据的价值。全面提升银行数据的存储、计算，以及数据管理的能力。从根本上提升中行的数据存储计算能力。

（2）银行业传统构建大数据应用过程中需要重复进行数据和应用建设，本项目为中行大数据应用提供基础支撑，支持各业务条线在大数据平台之上根据需求快速构建大数据应用，应用场景包括精准营销、实时授信、风险控制、内部决策等领域。有助于全行深入挖掘数据价值，以大数据创造生产力，促进业务发展。

（3）银行根据业务发展需要引入多种外部数据，但都分散在各应用系统中，并未集中存储管理，难以共享和重复使用。本项目将融合贯通内外部数据，实现外部数据“一点管理，全行共享”。

（4）银行业客户标签在各系统分散，难以有效利用，本项目建立统一共享的标签管理体系。有效改善现有标签各系统分散的现状，实现对客户画像的标签进行统一管理及可视化展示，提供全行统一、全面、共享的标签管理及服务。

（5）银行业传统营销方式多为广撒网式普遍营销，多个活动对客户造成打扰，且业务操作繁琐，活动成本攀高。“跃升计划”通过大数据精准营销的方法准确定位目标客户，对比原有广撒网营销方案，有效降低成本与客户打扰，提升活动效率和效果。

执行过程及风险控制：

1、 执行过程：

在技术层面，通过大数据平台建设，逐步丰富完善中行大数据技术体系，具备运用分布式和流计算的快速计算能力以及机器学习、实时决策、数据沙箱、可视化等技术实现数据分析和挖掘能力，形成对传统数据处理技术的补充。

在数据层面，不断完善大数据平台，随着大数据项目的实施，逐步纳入行内、行外大量的半结构化和非结构化数据，不断拓展大数据平台的数据范围。

在业务应用层面，通过挖掘预测、实时处理来增强或延伸传统BI分析应用场景及功能，加强与渠道的互动协同能力，构建精准客户营销与推荐服务体系，试点推进互联网征信及反欺诈等领域应用，与传统银行数据进行关联以发挥更大业务价值。将人工智能等先进技术合理布局到各种金融服务场景中，充分发挥创新应用的示范作用，加速变革和转型。

2、 风险控制：

在风险控制方面，为加强大数据平台基础服务建设与应用管理，我行先后制定发布了关于外部数据服务、客户标签服务以及数据沙箱服务的应用管理办法，在制度层面上规范大数据平台应用管理，保障数据安全使用，确保大数据平台依法合规运行。

效果评估：

基于大数据应用平台推出的“收支记录”功能首先通过手机银行向个人客户提供服务，该项服务功能以客户为中心，充分运用大数据平台能力，支持客户通过手机银行实时查询收入和支出信息。自上线以来，该功能使用量快速上升，使用占比在手机银行所有产品服务中位居前列。

“跃升计划”打造从客群群筛选、规则定制营销、实时事件式营销、到活动配置、渠道触达、效果分析的线上全流程闭环营销工具。运用大数据手段进行首期ATM客群全线上闭环营销试点活动，营销效果较传统方法显著提升。二期活动扩大至全国范围，引入机器学习建模来提升精准营销效果，签约率相比专家规则的营销方式提升了3倍，模型筛选客群的活动效果显著。

基于大数据应用平台和“跃升计划”应用服务系统投产了手机银行“千人千面”功能，在手机银行首页、理财页频道等上百个功能中为每一个客户智能呈现出最适合的交易功能首选组合（“千人千面”），降低客户功能找寻难度，提升客户在手机银行功能使用中的体验感。

利用大数据沙箱和标签系统支持“网御”事中风控实时反欺诈项目，实现对手机银行、网上银行、微银行渠道及银行卡银联线下POS渠道高风险交易的实时风控监测和处置。在现有专家规则模型基础上，运用机器学习平台与数据模型提升风险识别处置能力，建成主动实时、智能高效、业界领先的企业级事中风控平台和运营体系。

责任编辑：方杰