一、项目背景及目标

2018年四川农信数字化转型建设工作取得初步成效，四川农信围绕智慧银行建设的思路，基于分布式云原生架构的新一代大数据智能决策平台（下称“智能决策平台”）按照分层解耦思想，由依托云计算、大数据、人工智能技术构建的综合数据交换平台、海量数据整合平台、人工智能模型平台和全链运营管理平台四部分有机组成。一是具备领先实时和批量采集交换行内外数据的综合数据交换平台，实现内外部数据融合的同时，进行完善的客户个人信息安全保障。二是夯实“数据全面、信息共享”的海量数据整合平台，实现数据全量集成，为全行的智能化业务创新提供充裕且高复用的数据原材料。三是构建“即插即用、准确高效”的人工智能模型平台，助力客服营销、运营管理、产品创新、风险管理、金融生态的全面智能发展。四是可于数据全生命周期进行数据标准统一、数据可见可运维的全链运营管理平台。融合以上四大平台建设的智能决策平台提供了及时、高效、便捷、智能、稳定的数据服务，点燃了数字化转型的“数据引擎”，有效支撑了我社业务的全面数字化转型。

截至2023年5月，四川农信累计投产运行蜀信e贷多款线上智能贷款产品，以及线上信用卡产品、内部评级等多个智能模型和系统，智能化产品和模型在支撑我社业务发展中的作用日益显著，亟需完善业务运营支撑能力。目前，存在各信贷产品信用风险运营管理分散、报表类型定义未统一、数据权限未统一管控、基础报表确实、实时性不高。由此带来使用体验差、数据不全、更新维护困难等问题。项目建成后实现以下目标：从决策层、管理层、执行层分层视野构建运营体系。开发信用风险运营系统实现省联社领导、业务人员、科技人员能实时查看业务运营风险、实时感知信用风险、保障信贷风控业务服务稳定性与持续性。系统首页如下图所示：

二、创新点

（一）系统设计理念兼具实用性和前瞻性，技术架构先进。

一是底线思维：信用风险信息不漏报、不误报、全覆盖、系统高可用。业务关注业务风险，通过率、拒绝率、不良率等质量指标；科技专注系统运维、模型性能等技术指标。二是闭环思维：监控能力建设前移至架构、开发、测试过程，监控运行覆盖策略制定与部署、故障定位与处置、事后分析与反馈等完整流程，形成闭环持续优化；三是技术思维：技术是监控系统建设核心驱动力，通过大数据、AI分析等新技术的运用带动管理能力提升，满足信用风险预警、发现、定位的管理要求。四是核心功能：实时监控。依托数据基础平台能力，关注新IT技术的发展和运用，研究相应的监控手段与管理方法，满足快速交付、效率提升、安全运营的管理需求，适应开发运维一体化

（二）实现多维度精准的权限管理，确保数据和客户信息安全。一是用户访问权限：产品、机构、岗位、员工四级交叉权限管控，小粒度访问权限控制。二是数据权限：落实制度办法，在访问权限基础上，匹配监测指标访问权限，实现“仅能见到权限范围内所见”的数据访问控制。三是敏感交易明细授权查询：如交易明细查询、风险剖析等敏感数据授权，除岗位、数据控制外，与行内审批流程结合，授权查询。

（三）可复制性强，支持低代码扩展。新增产品模板化配置，快速部署；新增监控参数化设计、快速上线（单产品已达到352项监测指标）监测指标灵活调整，组合，适应业务发展需要。

（四）嵌入人工智能能力，实现数字化运行态监控：通过历史数据进行学习，使用AI来代替传统静态阈值（预警、异常监测）设置，充分挖掘数据价值。

三、项目技术方案

信用风险运营监测系统在四川农信智能决策平台（含决策引擎平台、数据挖掘平台、数据中台（数据仓库、数据集市、实时计算平台））上构建并落地实施，部署在智能决策系统，系统不依赖于任何特定的软、硬件基础产品，基础产品包括但不限于操作系统、数据库、中间件和硬件平台等。

涉及服务开发应采用分布式及微服务架构设计，满足高并发、高性能、可扩展性等要求；设计符合SOA整体架构规范，按照J2EE框架进行开发和部署，具备跨平台特性，基于阿里私有云平台，采用蚂蚁PaaS组件和SOFA微服务中间件进行设计开发，日志分析、监控告警和链路跟踪等与行内运维监控系统进行对接；支持主流操作系统平台（支持Linux）、数据库产品（支持OceanBase、ORACLE、MySQL）、中间件平台（支持weblogic平台上的应用集群部署）及主流硬件厂商设备。系统支持基于X86架构的PCServer和其他类型服务器集群部署，保证高伸缩性；支持虚拟机部署及容器化部署方式。支持监控告警系统进行集成和基于云平台技术规范进行数据中心多活、单元化方式部署；支持跨平台进行整合，基于DevOps平台进行代码托管、打包构建、发布部署及测试的流水线操作；具备良好的扩展性、可配置性、开放性、可用性，能对新增或变更需求快速响应，提供完整的接口和二次开发等相关文档资料，进行全面的技术转移等。

通过系统层级关系与分类图（图1），可以看到信用风险运营系统定义的由高到低的层级关系，其中模块/目录层级，通过对各系统的报表类型识别，抽出了公共部分作为系统模块/目录,以此让法人或用户能够快速的查看到想要看到报表。

图1信用风险运营系统层级关系与分类图

信用风险运营系统自己定义了员工管理和机构管理以及权限分配的功能，后台管理人员可以统一去管理不用产品报表的数据以及功能查看权限，解决了数据权限没有统一管理控制，导致的权限也无法做到一致化问题。报表管理中通过配置报表路径，可以让各系统存量报表直接集成到信用风险运营系统，同时信用风险运营系统也提供了公共报表制作方案，通过现有bi工具制作增量的报表，比bi工具也提供了丰富的接口，数据源，数据集，可以直接引用，让开发和维护人员制作报表更方便，解决了各系统指标报表的工具或者手段不一致，导致维护困难的问题。

四、项目过程管理

项目各阶段的实施周期

五、运营情况

截至2023年5月，系统支撑省、市、县三级机构的信用风险运营监测能力，实现对5个线上智能化产品的集成化监测、预警和分析。

省联社领导、业务、科技人员高频访问，已接入蜀信e.贷，蜀信e小额农贷、商e贷、创业担保贷和信用卡等5个线上贷款产品全流程风险分析，线下信贷业务风险分析接入中，终实现线上线下全域信用风险运营监控。累计用户达200+，累计访问量10万+；单个产品包含30余张BI报表和350+监测指标，示例如下：

六、项目成效

通过信用风险运营监测系统的构建，为智能贷款产品运营和数字化运营提供了有力的工具支撑，充分发挥了数据服务能力。系统通过关键功能解决了各系统信用风险运营分散、报表类型未统一定义、数据权限没有统一管理控制、报表制作手段不统一等痛点问题，进一步提升四川农信信用风险感知能力，奠定四川农信在信贷产品进行科学准确识别的基础，实现对客户、业务、产品的全覆盖以及全省的统一集成管理。

七、经验总结

信用风险运营监测系统兼具先进性和实践性，可快速复制推广。

先进性方面。一是建立了配套的管理制度和系统，构建了信用风险运营监测体系，支撑全面应用为智能决策体系的良好运行保驾护航。二是平台关键技术突破，自研跨平台、易使用、易维护、高效率、多功能、可扩展的动态执行方法，并行处理多样化的异构数据。三是重点环节自主可控。解决卡脖子难题，夺取创新发展主动权阵地。四是数据平台基础能力大幅提升，性能和灾备能力得到全面增强。

推广性方面。信用风险监测运营体系是基于云平台、大数据、人工智能技术构建的支撑银行业业务决策解决方案，能够数据接入整合的同时，提供自动化、智能化和实时的监测分析。该技术虽然是针对银行的业务场景进行孵化，但可以推广应用于各种行业和领域，如银行、证券和保险等。