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苏州正规银行放款——苏州贷款

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苏州农村商业银行：基于信贷创新架构的数据中台

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获奖单位：苏州农村商业银行

获奖：数据平台创新优秀案例

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一、项目背景

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近年来，数字变革的兴起对各行各业固有的业务和服务模式产生了巨大的影响，银行业也不例外。面对日益激烈的竞争环境，中小银行只有积极拥抱变革，抓住机遇，转变观念，转变观念，充分利用数字智能手段，有效提高服务客户的能力，才能进一步创造价值，实现更好的发展。在数字化转型过程中，数据作为一个重要的生产要素，其价值受到银行、监管机构甚至国家的重视。但银行从不缺少数据，缺少的是使用好数据的工具和技能。在数字化转型的实践中，中小银行起步较晚。同时，由于自身规模、地域、资金等客观因素的限制，各方面的发展还不成熟，面临着数据分散、数据使用困难、挖掘不深的困境。如何走出适合自己的数字化转型之路仍存在诸多困惑，也面临诸多困难和挑战。普惠贷款可靠吗。

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以华为高斯数据仓库为基础，构建数据中台系统，是本行开展信创探索以来的第一个完整方案，实现了硬件(坤鹏服务器) 操作系统(银河麒麟V10) 数据库软件（Gaussdb）数据资产管理平台(自主研发) BI(帆软)深度融合。前端数据资产管理平台主要以元数据为驱动，以数据架构管理为核心，提供元数据管理、数据血缘影响分析、数据标准、数据质量、数据服务、数据可视化等方面的集成、在线流程管理和数据应用工具。同时，围绕系统梳理、标准制定、流程标准化、持续培训、加强检查考核等方面，建立符合中小型银行特点的长期数据治理机制，有效提高银行自身数据资产管理能力，为数据应用挖掘和实现提供更可靠、更有价值、更高质量的数据，提供专业、敏捷的数据服务能力。

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二、项目方案

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数据中心平台是一套完整的系统，位于底层存储计算平台与上层数据应用之间，屏蔽了底层存储平台计算技术的复杂性，有效降低了数据使用过程中对技术专业的依赖，降低了数据的使用成本。数据中心实现数据收集和开发，有效管理企业数据资产，通过数据业务系统对数据进行重构和分层存储，将数据资产转化为数据服务能力，应用于不同的业务场景。项目结构主要分为以下几部分：

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(1)数据存储与计算系统

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数据平台本身不生成数据，所有数据都来自各业务系统的数据库、日志和文件。这些数据最初分散在不同的网络环境和存储平台上，难以使用和产生业务价值，因此需要通过统一的收集和存储来存储。以华为高斯数据仓库为基础的数据存储和计算，是本项目信创的核心基础。华为数据库软件（Gaussdb）它是一个分布式分析数据库，具有更大的存储能力和更强的计算能力，具有灵活的横向扩展能力，满足高可用性、高性能、高安全性的要求。

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(2)数据架构系统

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业务数字化是数据工作的前提。通过业务对象、规则和流程数字化，结合各种辅助外部数据的访问，不断提高数据质量，建立清洁、可靠、完整的数据源。数据平台结合范式建模和维度建模的概念，建立适合中小型银行数据稳定存储的标准模型，推动内外数据按相应标准进入湖泊，结合数据清洁和质量检验机制，形成标准化、标准化的数据基础。捷信金融。

(3)数据资产系统

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数据中心平台的模型存储数据更倾向于技术，业务友好性不足，数据资产管理需要以业务人员更好地理解的方式向企业业务人员展示数据资产。本项目开发的数据资产管理平台作为银行的数据资产门户，在线规范数据治理系统的流程，可以有效提高银行对自身数据资产的管理和应用能力，帮助数据挖掘和价值实现。

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(4)数据服务系统

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数据服务系统将数据转化为一种服务能力，使数据通过数据服务参与业务链接，从而激活整个数据平台。数据服务系统是数据平台的重要组成部分。本项目采购国内软件，开发数据敏捷共享平台、数据可视化大屏幕、数据应用交付流程，整合数据服务和数据资产管理平台，全面提供数据服务能力。小额贷款哪里最可靠。

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三、创新点

数据仓库标准区模型设计：数据仓库标准区从业务角度设计数据模型，降低数据分析门槛，降低数据难度，实现前台数据应用的快速响应。同时，结合多种外部数据，提高数据的全面性、准确性和独特性。例如，数据仓库标准区域构建统一的基本客户视图、传统的仓库范式建模和维度建模，实现客户ONEID，统一数字口径，避免下游重复开发，消除源系统字段值不统一的数据质量问题、标准化字段命名、字段类型，为下游提供标准化的数据模型。

图 1 设计数据仓库标准区

数据资产管理平台：在整个数据资产管理工作中，利用有形平台工具统一数据资产管理相关功能，构建数据资产管理平台的特点，涵盖元数据管理、数据标准、数据质量、数据服务、外部数据、数据报表、监管提交、数据记录、数据运维等重要功能子模块。

图 2 数据资产管理平台功能设计平台

四、整体功能

（1）数据处理人员：数据平台在数据处理功能方面提供数据标准和数据质量管理功能，方便用户维护数据标准，并在业务系统实施过程中实施数据标准。目前，本行实现了756项基本标准、527项指标、8802项词根标准和1176项代码值标准的在线流程管理，将业务交易系统数据模型变更流程与项目实施一体化对接，初步实现了全行模型控制数据标准的实施，形成了从数据质量问题登记到整改效果监控的全过程在线闭环管理。

图 3 数据标准-代码标准

图 4 数据质量管理

(2)数据资产管理人员和数据开发人员:元数据管理功能为用户全面梳理数据资产，提供统一的数据资产视图。元数据的自动采集和检索、数据血缘的自动分类、模型变化的影响分析、数据分类等功能可以帮助用户掌握使用过程中的数据信息，通过血缘分析可以跟踪和记录关键数据，影响分析可以帮助分析人员了解下游数据信息，快速掌握元数据变化的可能影响，有效评估元数据变化的风险，成为数据资产发展的关键驱动力。

图 5 数据管理-元数据查询

图 6 数据管理-数据血缘

（3）数据运维人员：数据中心提供数据脱敏、数据在线应用、数据运行统计等技术工具，结合银行各部门之间的功能系统，有效连接数据部门与技术部门之间的协调，大大降低协调成本。

图 7 数据运维-数据脱敏

（4）面向数据服务对象：数据中心平台通过设置数据申请流程来规范数据申请和交付流程。在服务数据呼叫需求时，数据资产管理平台充分发挥数据中心平台的可视化功能，为下游系统和数据应用提供批量订阅和API的数据查询服务。

图 8 API接口服务-API接口

在满足业务人员和数据决策者的数据查询需求时，数据中心为用户提供了各种数据结果分析和显示页面，如固定报表、自助分析、数据可视化（大屏幕）等丰富的数据服务模式和工具。

图 9 数据报表

图 10 数据可视化-驾驶舱大屏幕版

（5）对于外部数据管理人员：数据平台针对外部数据接入接口不统一、管理困难、统计困难等复杂因素，建立了专门的外部数据管理模块，对接外部数据产品，整合接入、呼叫、测量和统计功能，统一管理外部数据，为银行数据应用和业务系统提供标准化、统一的外部数据服务。

图 11 外部数据管理

此外，数据中心还结合银行的管理特点，整合了监管提交、数据记录、定期任务等辅助功能，实现了各种数据功能的一站式服务。

图 12 监管报送

目前，数据平台仍处于不断迭代和改进的过程中。银行将继续探索和实验如何释放数据价值，实现银行数字转型的重要课题，帮助银行逐步清理障碍，充分有效挖掘数据价值，帮助银行数字转型。

五、项目流程管理

本行于2021年1月启动数据中台信创项目，2021年5月推出自主研发的数据资产管理平台。华为高斯数据仓库架构于2022年9月启动试运行，将于10月中旬进入数据中台信创项目正式运行。

六、经营情况及效果

本行数据中台信创项目自推出以来，需要3900多个数据申请，600多份在线报告和81个自助分析，为全行65个业务系统提供了更加敏捷的数据服务能力，为下游系统提供了1960个批量订阅数据服务和386个API接口。

以数据平台为起点，建立统一的决策引擎，建立在线风险控制模型，如访问、配额和定价，促进信贷产品流程的创新。建立全面的风险管理系统和统一的建模平台，覆盖公司、零售和银行间三条业务线路的预警信号系统，加强对客户财务状况、经营状况、利息还款行为等各种风险点的监控，降低不良贷款率。

基于准入模型、信用模型和定价模型，批量推出一系列信用产品，重点服务于当地城乡居民，让更多当地人享受苏州农村商业银行包容性金融的新成果。结合企业环境保护评级、污水排放清单等外部数据，引导资金流向绿色领域，为绿色金融改革创新服务。积极响应吴江区探索，率先实现农业和农村现代化三年行动计划，实施

“党建联合建设助力农村振兴金融服务启动会”会议精神启动“阳光信贷”项目，开展全面数据备案、全村信贷、优质客户筛选、短信/电话/微信等批量综合营销，集中办理贷款。

结合大数据挖掘建模和金融知识地图技术，发布各种营销名单，使数据运行更多，使客户经理运行更少，帮助准确的营销。深入分析客户群体的特点，准确定位目标群体，改善客户视图，建立“移动银行”一站式服务平台。客户经理可以轻松完成客户视图、客户营销、产品推荐、业务处理、绩效管理等服务。

七、经验总结

数据平台建设不是一个简单的技术和产品堆积，而是一套匹配的数据处理产品，符合银行自身特点的支持运营系统，回归数据平台建设的初衷，以业务质量和效率为目标，建设以业务价值释放为驱动，“整合、统一”理念，建设数字时代企业新业务发展模式的数据能力中心。项目建设主要分为以下步骤：

（1）对各部门的数据需求进行研究和交流，整理和完善数据标准体系，促进数据的统一、标准化和可持续运行，实现数据资产的可控性和可管理。根据金融业务的现状，充分考虑重用性和可靠性，结合银行的总体规划，完成整个方案设计。

（2）利用工具和产品的授权打破数据障碍，实现数据的统一访问、存储、应用和管理。提供外部数据服务，实现现有数据资产的库存、整理、整合和业务应用的全过程管理。通过微服务架构，构建数据资产系统，支持后续项目建设。

(3)分析业务场景，整理全行数据指标，逐层钻取各项指标数据，为业务决策提供充足的数据支持。

“专业能力” 好用的工具在“丰富经验”的三重帮助下，实现数据中台信创项目的实施；在帮助业务提高质量和效率的同时，也为全行数字化转型和数字化管理改革奠定了良好的基础。

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