一、项目背景、目标、方案及做法

1.项目背景

数字经济时代，数据已成为银行的重要资产和核心竞争力，在银行经营管理中起着重要的作用。近年来，长春农商银行加速推进数字化转型进程，多元化、复杂化的业务模式对数据应用提出了更高的要求，数据孤岛、数据质量参差不齐、数据门槛高等问题日益凸显。为打破数据壁垒，实现数据的互联互通和共享共用，亟待构建高效、统一、安全的数据应用体系，以充分发挥数据价值，提升服务质效、增强风险防控能力，支撑业务的持续发展。

2.项目目标

通过数据应用体系建设项目，实现数据治理与数据能力双提升。业务层面，通过业务、数据与技术三者深度融合，打破数据孤岛，降低数据门槛，实现业务用数“简易快”；数据治理层面，通过优化数据架构，统一数据标准、完善数据资产，提升数据质量和处理效率，为业务提供全面、准确的数据支持；数据能力层面，通过引入先进的数据分析工具和技术手段，提升数据分析能力，推动数据驱动的业务创新与发展，支持精准决策和风险控制，增强市场竞争力。

3.项目方案

梳理我行已有数据应用及业务使用数据现状，一方面行内现有数据平台、统一报表平台已具备整合多类数据源，统一数据视图，提供数据服务的基础能力；另一方面，数据应用未得到充分运用，与业务需求相脱节，手工管理数据情况仍然存在，数据的完整性和准确性有待完善，数据分析能力有待提升等。综合以上实际情况，结合业内数据应用体系建设成功经验，采取“以结果为导向，分条线迭代建设”的方式开展实施工作。

第一条线数据驱动型组织建设，重点解决业务需求与数据应用脱节的问题。强化数据应用与业务融合，提升研发质效，增强数据应用信任，推广全员数据意识，形成业务需求与数据应用建设互相反哺的良性循环。

第二条线深化数据治理体系建设，重点解决数据门槛高、业务手工管理数据和数据质量问题。强化数据标准、数据资产管理和数据质量共同提升。一是统一数据标准与数据应用规范，在数据安全的前提下降低业务使用数据门槛。二是建设数据补录平台，完成手工数据向系统管理模式的转变，实现数据资产统一管理与业务数据化。三是搭建数据质量监控机制，完善数据质量问题解决流程与机制，有效保障数据的完整性与准确性。

第三条线智能数据分析与可视化平台建设，着重解决数据分析能力提升问题。引入智能数据分析工具，提供可视化的数据分析结果，推动业务决策智能化和精准化。

4.具体做法及系统功能

第一条线数据驱动型组织建设。强化数据应用与业务融合，一方面组建专业数据分析团队，构建数据驱动型组织，建立敏捷的数据开发与迭代机制，确保数据应用能够快速响应业务需求的变化。另一方面注重数据应用成果的宣贯与推广，建立多渠道需求及问题反馈机制，利用“数据服务热线”、“需求回访”等渠道提炼业务需求反向推动数据应用建设，形成业务需求与数据应用建设有效结合互相反哺的良性循环。

第二条线深化数据治理体系建设。强化数据标准、数据资产管理和数据质量共同提升。

1．统一数据标准与数据应用规范。一方面在业务与技术、业务与业务之间统一数据标准，建立数据应用安全规范，包括数据应用开发规范、数据展示规范、数据脱敏规范等。另一方面强化数据标准与规范的落地，同时在应用端直接展示数据标准、口径说明及使用方法，使业务人员直观感受使用数据的便捷性。

2．建设数据补录平台。以对公贷款业务补录场景为切入点开展平台建设，实现数据录入、校验、审核等功能，实现数据资产的统一管理与整合，极大提升业务人员数据统计效率。

3．搭建数据质量监控机制。在原有数据平台模型层数据校验机制基础上，建立应用层数据质量规则库、报表展示层数据校验规则库等多种数据质量监控模式，完善数据质量问题解决工作流程与机制，有效保障数据的完整性与准确性。

第三条线智能数据分析与可视化平台建设。引入智能数据分析工具，集成各种数据源，进行快速、高效的数据分析，提供可视化的数据分析结果，并将数据分析结果应用于营销、风控等实际业务中，推动业务决策智能化和精准化。

以上三条实施路径是互相影响、互相促进的关系。如第二条线统一数据标准与数据应用规范完成后，有效推动了业务与技术的融合，提升数据驱动型组织建设的成效；补录平台建设投产后，引发一系列基于补录数据的数据应用建设；智能数据分析平台建设，引发数据平台模型数据构建等。整个项目建设过程一直在根据业务发展需要和市场变化，不断优化和改进。

二、创新点

数据应用体系建设是一个综合性工程，涉及数据驱动型组织建设、数据治理、智能数据分析平台等多个方面。本次项目不仅是技术项目的落地，更是围绕数据在全行范围进行的一次全方位工作模式、机制流程的转型。

1．实现数业技融合。数据驱动型组织架构的优势在于通过优化组织架构，利用专业数据分析团队形成连接业务与技术的纽带中枢，实现“数据、业务、技术”三者的深度融合与高效协同，实现业务与数据应用建设互相反哺的良性循环。

2．跨部门协作。以数据为纽带，协调跨部门协作工作机制，打破数据孤岛，促进数据在各部门之间的流动和共享。

3．全员数据文化。推动全行各级人员对数据的认知、挖掘和运用，提高全行数字化分析与应用能力，增强数字化转型的数据驱动力，形成全员参与数据应用的良好氛围。

4．提升研发质效。优化需求、研发、测试专岗专职人员结构，利用需求优先级管理、敏捷开发与迭代实施，快速响应业务需求变化，通过多轮迭代实施，不断优化数据应用体系的功能和性能，有效保障数据应用的产品质量和效能。

5．整合数据资源。数据应用平台整合各业务条线、经营管理、客户管理、账务管理等八大数据板块，提供基础类、统计分析类、智能看板等多维度数据服务，为管理决策、经营分析、绩效考核等提供强有力数据支撑。

6．智能分析平台。集成多种数据分析算法和模型，提供直观、易用的数据可视化工具，使业务人员能够更便捷地进行数据探索和洞察。

7．数据驱动业务创新。通过数据分析挖掘新的业务增长点，如个性化推荐、智能风控、精准营销等，推动银行业务模式和产品服务的创新。

三、项目过程管理

为确保项目按时按质完成，我们制定了详细的建设规划和实施路径，以及其中每个数据应用项目的过程管理，包括需求分析、系统设计、开发实施、测试验收等多个阶段。在项目执行过程中，我们注重团队协作和沟通，确保项目信息的透明度和准确性。同时，我们还建立了严格的项目监控机制，及时发现并解决问题，确保项目顺利进行。长春农商银行数据应用体系建设项目自2023年启动，截止2024年8月已初步实现初期规划的项目目标。

第一条线数据驱动型组织建设。2023年1月至2023年6月，专业数据分析团队与敏捷开发团队紧密结合、总分支不同维度数据应用宣贯、多渠道需求机制搭建，业务已逐步适应数据驱动型组织架构及数据应用建设工作机制，实现业务需求与数据应用有效结合互相反哺的良性循环。

第二条线数据治理体系建设。

1.2023年1月制定数据标准与数据应用规范，为后续数据应用建设提供统一规范。

2.数据补录平台2023年4月启动建设，7月投产。

3.数据质量监控机制，应用层质量规则库于2023年7月投产，报表展示层检验规则库于2024年4月投产。

第三条线智能数据分析平台于2024年5启动建设，至8月陆续投产全行数据经营看板、科技条线设备分析报告，以及业务条线数据分析应用。

四、运营情况

目前，数据应用体系已完成基础建设并投入运营。系统稳定运行，数据处理效率显著提升，数据质量得到有效保障。各业务部门能够便捷地获取所需数据支持业务决策和运营优化。同时，基于数据分析结果，银行已成功推出多项创新业务和服务，受到市场和客户的好评。

五、项目成效

通过数据应用体系建设项目的实施，我行数据应用取得了显著的成效，主要包括以下几个方面：

1．数据治理能力提升：建立了完善的数据治理体系和流程，数据质量得到显著提升。

2．业务决策效率提高：通过数据驱动的业务决策支持，管理层能够更快速、准确地做出决策。

3．客户精准营销：利用数据分析结果，业务能够更精准地了解客户需求和行为习惯，提供个性化服务。

4．风险防控能力增强：通过实时监测和分析交易数据，银行的风险防控能力得到有效提升。

5．业务创新能力增强：基于数据分析结果，不断探索新的业务模式和服务，增强了市场竞争力。

六、经验总结

作为一家中小农商银行，我们一直在积极探索适合本行特色的数据应用体系建设路径。本次项目的实施，使长春农商银行提升了数据治理与数据服务能力，构建了数据驱动业务创新的能力基础。接下来，我们将在基础体系之上持续推进数据应用建设，在数据层完善数据模型，丰富数据标签体系；在工具层不断提升现有工具能力，满足不断变化的业务发展需要；在应用层拓宽渠道和场景，实现更多数据驱动业务的场景落地。