一、项目背景

随着我行信贷业务规模和客户经理数量的日益增长，传统的人员管理方式已难以满足精细化管理需求，目前的管理方式存在以下短板：一是数据较分散，目前与客户经理相关的数据分散在多个部门、多个条线，且各个系统之间尚不能互联互通；二是数据不在线，各类数据在不同时点/时期，多以OA系统公告通知中附件的形式或者邮件中表格的形式进行传递/提示；三是数据不累积，数据使用者很难直观的对数据进行周期性的跟踪、观察和判断，统计口径和综合评价缺失。

基于以上情况，为进一步提升系统的应用推广程度、提高系统的扩展性、减少人力成本投入，且此系统需借助省联社相关平台的支撑，我行拟采用与省联社联合创新的方式推进信贷从业人员综合评价系统的研发建设。

二、项目方案

1.整体架构

整体架构图

如图所示，系统主要分为四个重要组成部分：

①数据归集和主题模型：数据来源主要为行内应用系统结构化数据、非结构化数据以及部分由前台页面导入的数据。对于非结构化数据和导入数据由解析程序处理后统一加载到数据湖中。数据湖是依托于省联社DAAS平台搭建，归档程序和调度使用省联社的归档和MOIA调度。主题模型主要在DAAS中加工和归集。原则上按照下表的方式组织成一级主题5项，二级主题14项。另外包含维度建设，至少包含时间、机构、产品、客户、客户经理等维度。也就是DWS层和DIM层都在DAAS里面建设，直到形成宽表。

②特征或标签管理：特征和标签的创建、加工、管理依托于标签管理平台，通过维度和宽表加工形成基础标签，通过基础标签形成衍生标签，终形成“1+N”的数据格式对应用提供数据。这里的“1”是指从业者固定的、不易发生变化的特征或者标签，比如性别、出生年月、婚姻状况等，此类特征或者标签以宽表形式存放并对外提供数据，“N”是指各种随时间或者事件发生波动性变化的特征或者标签，此类特征或者指标以窄表的形式存放并对外提供数据。

③积分管理：这一步是从特征或者指标到积分的一步。依托于积分计算引擎，输入为以上的宽表或窄表，输出为期次积分。从输入到输出依托于积分规则配置。另外积分规则配置和管理沿用积分系统的页面，整个积分计算体系尽量贴近目前积分计算引擎的模式，减少对引擎和页面要素的改动，总体原则是数据结构贴近计算引擎，而不是计算引擎贴近数据结构。

④　应用系统：应用系统前台使用VUE，后台主要使用Springboot。考虑使用工作流以及集成积分计算引擎的前台规则管理的页面。

2.硬件架构

系统硬件架构图

①ETL服务器：使用省联社云平台机器，安装归档、MOIA调度客户端以及数据交换应用服务。

②调度数据库服务器：存储调度信息数据，使用云平台机器。

③DAAS集群：使用省联社DAAS集群，开紫金租户，作为数据集市的载体。

④标签管理平台：使用GBASE数据库作为标签管理（创建、生成、计算、管理、修改等），以及部分可视化工作。

⑤积分计算引擎：剥离和迁移省联社积分管理系统中的计算引擎，独立部署，目前已部署到行内应用服务器。

⑥数据库服务器：使用省联社数据库服务器资源，为关系型数据库，目前使用DAAS上的Mysql数据库。

⑦应用服务器：使用云平台服务器资源，为suse12sp5操作系统，部署tomcat中间件，目前已迁移部署到行内服务器。

3.数据架构

根据上图确定以下数据链路的原则：

①正常流向：ODS->DWD->DWT->DWA->LAB->APP，当出现跨层流向时，说明其下数据层不够完善。

②避免出现DWA款表中使用DWD又实用DWT的表。

③同一主题域内对于DWT生成DWT的表，原则上要尽量避免，否则会影响到ETL的效率。

④DWT、DWA以及上层表禁止直接使用ODS表，ODS表只能被DWD引用。

⑤禁止出现反向依赖，例如DWT的表依赖于DWA的表。

三、创新点

1.项目首创性

①业内调研情况：目前省内农商行暂无类似系统，对标南京银行、江苏银行，无成熟经验可循。

②市场调研情况：通过询问长期服务于金融行业的科技公司，目前市场上通过外部大数据对客户进行画像的系统较多，银行内部员工画像管理系统体系化建设的较少。

③风险管理部与金融科技部经过深入探讨，为进一步提升系统的应用推广程度、提高系统的可扩展性，计划通过与省联社联合创新的方式进行自研推进。

2.主要思路

借鉴互联网“用户画像”思维，综合应用行内外数据，将多个系统、多个维度的客户经理指标/数据，整合到一个画像系统，定制客户经理“数字身份证”。通过构建科学的客户经理评价体系、有效运用评价结果，实现客户经理管理的科学化、数字化、智能化，锁定“关键人”“关键少数”，构建可延伸至二级支行行长及其他人员的全行画像体系，达到“全员覆盖、多维分析、精准评估、立体画像”效果。

3.建设原则

①数据优先。此原则体现在三个方面，一是接入认证数据，保证数据源头的准确性；二是研磨指标体系，保证指标体系能够全面、准确、真实的反映现状；三是加强数据验证，利用历史数据反复测试，保证上线运行效果。

②迭代原则。此原则体现在建设过程的里程碑设计，以应用为导向，使用原型方法进行快速迭代。

③复用原则。此原则体现在整体设计上复用省联社已有的应用服务，对于改造难度较大的服务，通过变通的方式适应解决。

④成本效益原则。此原则体现在对于指标的设立上，对于手工补录成本很高的指标或者数据尽量不予使用。

四、项目过程管理

项目从2022年5月初开始持续推进，通过自主研发方式实施。分两个阶段分批上线：V1.0版本项目研发周期为2022年5月—2022年9月，于9月底完成整体上线；V2.0版本项目研发周期为2023年5月—2023年7月，于7月底投产试运行。

五、运营情况

从2022年9月试运行至今：

（1）用户角色：涉及行领导、总行部门领导、分（支）行领导、二级支行行长、客户经理等全行各个条线和岗位；

（2）用户总数：700+人；

（3）用户总登陆次数：70000+；

六、项目成效

建设此系统的目的是综合应用行内外数据，对客户经理作出综合评价，让客户经理了解自身在某些考量维度上的优势和不足，以及在横向上的比较情况，找准发力点和进步空间，同时为管理部门提供全方位的数据参考，在客户经理管理，绩效评价、考核评价、晋升选拔等方面提供支撑，以进一步提升信贷从业人员的精细化考核水平。

主要应用的场景包括：

七、经验总结

通过客户经理画像-信贷从业人员综合评价系统的建设，为行内考核激励、风险干预、不良管控、内部审计、干部选拔任用等领域提供参考依据，为各层级开展从业人员管理工作起到数据支撑作用。

数据安全方面：本项目主要涉及数据安全风险，为提高对员工外部信息的敏感性。主要从外部征信、治安案件、异常行为等信息入手，由外而内的研判员工的综合素质，抽丝剥茧，进而折射延伸到日常工作和个人成长情况，数据目前更新频率为半年一次，在员工行为合规监控等方面取得了不错的效果。此外，因涉及外部征信和数据安全问题，较为敏感，我们采取关键数据加密、关键信息标签化展示等措施进行防控，既保证数据信息安全，又实现对个人征信信息的隐私保护。

数据应用方面：充分梳理整合637底层标签，持续打磨评价模型，形成清晰准确的客户经理角色画像，从多角度展示和评价客户经理的强弱项及综合评分。升级2.0版本，通过对标签数据的持续跟踪，实现预警信号输出，根据监测偏好，调整预警对象；分析预警结果，确定重点关注群组，系统态势感知监测能力。

下一步将紧扣行内重点业务和工作安排，一是“画像”体系深入建设，由客户经理画像延伸到全行各个角色岗位画像，拓展应用范围；二是差异化权限管理，有效区分“关键人”的属性和范围，根据标签设计者、结果运用者的不同，对查询权限进行加密设置；三是系统间有效融合，将客户经理画像系统与我行自建的其他营销类或风控类系统间进行数据分享呈现。