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    广西北部湾银行:数据应用赋能平台

    来源:中国电子银行网 2022-05-07 16:03:55 广西北部湾银行 数据治理
         来源:中国电子银行网     2022-05-07 16:03:55

    核心提示广西北部湾银行数据应用赋能平台以数据作为重要的生产要素,从业务端到端数字化改造、数据生成、数据治理、数据加工、数据资产、数据要素场景应用、迭代等方面入手构建数据要素融合应用赋能闭环。

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    案例名称

    数据应用赋能平台

    案例简介

    广西北部湾银行数据应用赋能平台以数据作为重要的生产要素,从业务端到端数字化改造、数据生成、数据治理、数据加工、数据资产、数据要素场景应用、迭代等方面入手构建数据要素融合应用赋能闭环,实现数据要素融合应用赋能金融产品、服务及管理创新,推进全行向智能感知、智能营销、智能决策、智能服务、智能运营、智能风控、智能管理的数字化、精细化模式转型。

    创新技术/模式应用

    广西北部湾银行数据应用赋能平台方案通过业务规划设计、夯实数据要素融合应用基础设施建设、落地数据质量管理、数字化人才培养、推进场景赋能应用,实现数据要素融合应用赋能金融产品、服务及管理创新。具体数据应用营运模式(见图1)及赋能数字化转型应用架构(见图2)

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    图1:北部湾银行数据应用闭环

    2

    图2 北部湾银行数据应用赋能数字化转型应用架构

    一、业务设计规划

    广西北部湾银行以客户为中心推进业务数字化经营,结合数字化端到端客户旅程改造,前置数据要素融合应用环节,以重点转型项目为契机,通过客户旅程梳理,分析数据要素产生、应用节点,从源头总概数据要素应用全貌及落地数据质量管理,贴合经营角度构建数据要素赋能业务价值链,改变重单一产品研发轻营运设计的现状,做到数据要素融合应用环节中数据要素生成完整性有保障、数据质量源头把控有保障、数据应用贴合经营有保障、数据应用赋能业务运营全链条有保障、数据要素更新迭代有保障。

    二、数据要素融合应用基础设施建设

    以数据要素融合应用赋能支撑业务创新发展为导向,通过构建企业级大数据平台及全栈式云平台为技术底座、数据中台为数据应用服务融合基石、可视化建模平台+决策引擎平台为应用链接器、数据治理及全生命周期管控体系强化质量管理,夯实数据要素融合应用技术支撑基础。

    (一)构建企业级大数据平台及云平台,搭建敏捷、融合、共享、开放数据中台服务。引入海量数据信息处理及平台底座,通过数据中台技术架构整合,推进数据萃取、数据融合的落地应用,不断提升数据应用基础,让数据需求响应更加迅速、数据资产沉淀与共享更加高效。

    (二)数据应用平台,打造数据要素与业务融合应用链接器。

    统筹优化运用数据资源、算法模型、算力资源等平台核心资产,逐步降低业务人员进行数据分析及建模应用的门槛,通过借鉴引入及应用积累,稳妥推进AI+BI技术与业务深度融合,切实推进数据要素应用赋能业务发展。

    (三)数据质量管理

    1.推进数据治理落地及数据全生命周期平台化管控体系建设。通过定标准、抓落实、做监测等系列治理措施,数据治理效果得到显著提升,解决了数据标准不统一、取数效率低、系统数据缺失、数据不能复用等问题,夯实数据应用赋能业务基础。以数据管控平台、外部数据管理平台推动数据治理管控自动化、可视化工作,保障数据服务基础安全可控。

    2.打造数据要素应用全生命周期管理制度体系。配套发布数据治理考核、数据质量管理、数据治理管理、数据标准管理、元数据管理、数据生命周期管理等系列制度,构建数据治理制度体系,提升数据治理及全生命周期应用管控能力。

    (四)数字化人才培养

    从能力模型化、层级化、实战化,构建数字化人才基础标准,推进可实战人才阶梯培养。构建数字化人才成长体系,适配数字化人才培养知识及应用能力模型,制定数字化人才培养计划,战训结合,提供数字化转型的人才保障。

    项目效果评估

    广西北部湾银行以点面结合推进数据应用新基建赋能,前中后台联动提升数据应用效能。贴合产品场景应用实际,结合行内外数据融合,依托可视化建模平台,科学指导业务决策和运营,推进平台应用及数据用例,在智能营销、智能风控、智能营运等方面推进数据应用赋能。

    (一)智能营销

    广西北部湾银行在业务运营分析、客群分群运营等方面均依托数据要素融合应用赋能业务发展。例如针对代发薪业务,运用数据开展代发薪客群识别及可视化分析,剖析客群经营现状,洞察客户行为及需求,构建客群分析及建模指标体系,将数据应用成果陆续转化成客户精准营销要素中的服务渠道智能推荐、服务人员或团队智能选择、个性化产品研发及推荐、智能营销活动策略推荐等四维要素,联动CRM触达营销,并开展营销服务作业过程监测。在拓新获客方面:深挖网络价值链,拓展高价值代发薪公司客群。在促活留存方面:剖析客群营运情况,明确提升方向及精准定位潜在高价值目标客户,实现精准营销和客户价值提升,存量代发薪客户代发薪留存率提升6%。在预警与挽失方面:通过客户洞察及流失预警模型构建,预测客户流失,辅助客户经理开展客户服务跟踪及挽失,模型查准率可达80%以上。在营销作业管理及效率提升方面:营销作业全链路、全流程数字化管理,通过项目的实施落地,将实现代发薪业务价值提升模型的数据应用效果(触达率、转化率等)可视化,推进模型持续优化迭代等营销作业全流程的数字化管控。

    (二)智能风控

    依托内外部数据整合,利用决策引擎高效实时计算能力,推进数字风控应用赋能。在零售智能风控领域,运用策略+模型手段进行身份识别、反欺诈、智能审批、差异化定额定价、智能贷后监测、智能催收等环节推进数字化风控,提升零售信贷业务数字化风控能力。在公司智能风控领域,构建集团关系识别、智能财报分析等专项模型,从企业的经营、财务、信用、舆情、关联人监测等维度分别开展贷前辅助风险识别、贷后风险预警监测,赋能信贷审批流程优化及提升数字风控能力。

    例如基于法人客户财务报表开展智能辅助分析,采用大数据+专家研判双引擎分析,结合财经数据文本化技术及多模型量化分析技术,分别构建财务基础数据分析、财务粉饰识别、财务风险分析等多个模型,依托法人信贷客户财务数据进行分析,同时模型中还融合了分析目标企业基础工商信息、公开股权穿透信息、财务报表审计信息、指标行业数据等,集成200+行业的财务行业对比、200+行业财务指标及100+财务分析规则,自动生成分析报告。从数据上传到模型运行再到模型分析结果返回对接业务系统呈现完整流程,可在40秒内完成,与纯手工作业相比极大缩短分析工作耗用时间。从而提升数字化风控能力及信审效率。

    (三)智能营运

    结合中后台部门数字化流程优化需求,开展数字化应用分析,依托工商、税务、社保等政务数据,运用数据构建模型开展对公客户运营风险及关联交易识别,将内部营运流程与数据、科技有机结合,增强内控管理效能及客户服务效率。例如利用数据模型赋能对公总线,提升运营部门服务客户效能。依托对公总线服务体系,通过对整体对公开户、年审等业务端到端全流程梳理,分析各节点存在的问题,分别运用数据建模及金融科技赋能各节点效能提升,从而提升对公账户服务效率。通过线上自助采集、信息自动校验、基于模型应用信息预审核、账户自动报备、辅助年检、账户风险监测等,提升对公账户服务类业务能力,整体服务效率提升5倍以上。

    项目牵头人

    粟尉廷、数字金融管理部总经理


    责任编辑:韩希宇

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