一、解决方案简介

本方案是面向商业银行资产托管业务深度数字化转型的一站式数据平台，以“数据打通、场景驱动、生态协同”为核心，成功改善托管业务长期存在的报表手工依赖重、数据价值挖掘浅、跨部门协同效率低三大难题。方案创新性地将底层数据治理、中台模型服务与前端场景应用深度融合，构建覆盖“管理决策-业务运营-客户服务”全链路的智能化能力矩阵：通过搭建托管领域专属数据集市，整合估值核算、渠道营销、产品账户等9大主题模型，实现托管业务267个核心业务指标的计算与动态展示，支持总分行决策者一键获取考核排名、行业对标、产品结构等多维度经营洞察；打造北京银行首个托管生态撮合中心，支持经营单位第一时间共享投融信息，撮合成功率较传统模式大幅提升，拓展更广阔的业务合作领域。方案支持数据权限精细化管控，灵活匹配不同经营单位，确保业务数据在安全合规的前提下高效流通。以数字化、专业化为引领，进一步扩大北京银行托管品牌的市场影响力，助力托管业务持续转型发展和价值提升，截止12月托管规模达到2万2千亿+，较年初增长近超40%；帮助北京银行将监管报表生成时效压缩3个工作日，实现自动化率87.5%。

二、应用场景痛点简介

在金融领域数字化转型持续深入的背景下，资产托管行业虽在数据应用方面有所探索，但仍面临一系列阻碍行业高效发展与创新的关键问题。以下将从四个主要方面对其进行深入剖析。

1.数据资产化程度不足

当前，诸多资产托管机构尚未建立起完备的数据资产管理框架。数据广泛分布于各类相互独立的系统之中，格式与标准呈现出显著的异构性。这种数据离散状态如同分散在各处的拼图碎片，难以构建出完整且清晰的业务全景视图。数据整合面临巨大挑战，难以有效沉淀为可供深度挖掘与利用的数据资产。以不同部门的数据收集情况为例，由于各部门依据自身业务需求制定数据收集策略，在数据定义、采集频率及存储方式等方面存在较大差异，导致估值核算数据与市场行情数据难以实现无缝对接。这使得数据在跨部门、跨业务场景的流转过程中遭遇重重障碍，无法形成协同效应，充分释放数据资产的潜在价值，进而对基于数据洞察的业务创新与精细化管理形成了严重制约。

2.客户价值挖掘缺乏深度

资产托管机构在客户数据收集方面已具备一定规模，但分析方法相对滞后，主要停留在基础客户信息统计与简单交易行为分析的层面。对于客户复杂的投资偏好、风险承受能力的动态变化趋势以及潜在服务需求等深层次信息的挖掘明显不足。例如，机构仅了解客户过往投资产品的类型，却未能深入探究其在不同市场周期下投资决策的逻辑与偏好转变，难以据此为客户量身定制个性化、差异化的资产托管服务方案。这种粗放式的客户价值挖掘方式导致客户资源利用效率低下，客户粘性与忠诚度提升乏力，使得机构错失通过深度客户价值挖掘拓展业务、增强市场竞争力的重要机遇。

3.管理决策支持时效性滞后

传统的数据处理流程繁琐且耗时较长，从数据收集、整理到生成可供决策参考的报表，往往需要耗费大量时间。当管理层获取数据时，市场形势可能已发生显著变化，导致决策依据的时效性大打折扣。此外，数据呈现形式较为单一，多以静态报表为主，缺乏对数据的动态分析与可视化展示，难以直观呈现业务全貌以及关键指标的变化趋势。在市场突发波动的情况下，管理层难以迅速从海量数据中提取关键信息，准确洞察业务受到的影响并及时调整经营策略。这种决策迟缓的状况可能导致机构错失市场机遇或无法有效应对风险，对其在激烈市场竞争中的应变能力与发展进程产生不利影响。

4.生态协同能力受限

资产托管行业涉及银行、基金公司、证券公司、信托公司等多个主体，然而，目前各机构之间的数据共享机制尚未建立，数据壁垒依然森严。由于缺乏统一的数据交互标准以及安全可靠的共享平台，不同机构的数据难以实现互联互通，这给跨机构的协同业务开展带来了极大困难。以托管生态撮合业务为例，资金端与资产端由于数据无法顺畅流通与精准匹配，导致撮合效率低下，无法充分发挥资产托管业务在金融生态中的桥梁纽带作用。这不仅限制了行业整体资源配置效率的提升，也阻碍了生态协同创新发展，难以形成多方共赢的良好局面，对行业向更高层次迈进构成了阻碍。

三、解决方案亮点介绍

本方案聚焦于商业银行资产托管业务的核心痛点，围绕经营决策支持、客户精准服务、业务效率提升与数据治理。赋能四大场景构建智能化应用：

1.经营决策全景监控

本系统全面覆盖全行托管规模、收入、客户及产品等关键业务领域的 267 个核心指标，构建了多维度可视化看板体系。通过可视化界面，以直观、易懂的图表形式，将各类数据清晰呈现。总分行管理层借助该看板，能够实时洞悉业务动态，精准把握托管规模的增减变化、收入的波动趋势，深入了解客户群体的结构分布与产品销售的市场表现。同时，系统提供强大的行业对标功能，将本行数据与同行业优秀机构数据进行对比分析，使管理层清晰认识到本行在行业中的地位与差距。此外，看板还能展示考核完成情况，以量化数据直观反映各部门、各业务线在既定考核指标下的进展程度。基于这些实时、全面的数据洞察，管理层能够科学合理地辅助资源精准投放，针对优势业务加大资源投入以进一步扩大领先优势，对薄弱环节精准施策，优化业务策略，从而全方位提升银行资产托管业务的运营效率与市场竞争力。

2.客户深度洞察与精准营销

深度整合托管、金融市场以及零售条线多元数据，运用数据挖掘与分析技术，通过对海量数据深度清洗、关联与聚合，将分散在不同业务条线的客户信息融合，涵盖基本属性、股权结构、交易行为等多维度数据，构建全面精准的客户全景画像；在此基础上，系统精细化分析客户合作规模，精准衡量其在托管业务、金融市场交易及零售产品购买等方面的资金投入规模与动态变化，深入剖析客户在不同市场环境下对权益类、固定收益类或理财产品等各类金融产品的偏好差异；除此之外，系统具备跨部门业务机会联动分析能力，能敏锐捕捉客户在不同业务条线间的潜在需求关联，如发现某客户在托管业务中有大规模资金托管且在零售条线对高端理财产品展现兴趣，便能精准识别出提供一站式 “托管 + 高端理财规划” 服务的潜在业务机会，为一线业务人员提供切实有效的营销抓手，助力精准定位客户需求、制定个性化营销方案，有力推动 “托管 +” 生态场景拓展，在提升客户服务质量的同时，促进银行整体业务的协同增长与创新发展。

3.业务线上化与自动化升级

对以往依赖人工操作的手工数据调整流程以及固定报表的生成进行了全面系统化改造。通过构建高度自动化的工作流体，依据预设规则及接入业务数据，精准且高效地执行手工数据调整任务，显著降低了人工干预所导致的误差以及时间成本。此外，系统借助数据传输与处理技术，支持考核数据的线上更新，确保管理层及相关人员能够随时获取最新、最准确的考核信息，为决策提供及时的数据支撑。实施半年以来，该系统的应用成功削减了人工操作成本，释放了人力资源，使员工得以专注于更具价值的工作。在系统运行过程中，通过对数据源头的监控、校验与修正，同步推进源系统的数据质量治理，持续优化数据的准确性、完整性与一致性，为后续业务流程的高效开展奠定了坚实的数据基础。

4.行业竞争力强化

系统接入银行业协会数据，构建全面且深入的多维度行业视图体系，对海量行业数据深度挖掘与分析，从业务规模、产品结构等维度精准定位本行资产托管业务短板，如在业务规模维度对比行业平均及头部机构数据洞察增长瓶颈，于产品创新维度分析行业新型托管产品推出趋势与市场反响找出本行产品体系不足；同时依托撮合看板，整合不同渠道投融需求信息，实现资金端与资产端高效对接，极大提升投融业务匹配效率与成功率，为托管业务拓展提供有力支撑；在实际业务推进中，通过对业务短板的精准定位与持续改进，以及投融信息的高效流转与合作促成，有力助力北京银行托管规模稳健增长，随着业务拓展与优化，北京银行资产托管市场的份额逐步突破，在激烈竞争中占据更有利地位，进一步提升行业影响力与市场竞争力。

5.应用部署架构解析

方案基于“底层治理—中层服务—上层应用”三层架构设计，实现数据资产化与业务价值闭环：

①数据集市层

依托2023年建成的资产托管数据集市，建立标准化指标体系，通过数据血缘管理确保加工可追溯性，并通过安全脱敏、分级权限控制保障合规性。

②服务支撑层

指标引擎：支持监管/考核双口径动态计算，灵活适配政策变动；

权限中心：构建“功能+数据”双重权限体系，实现页面级数据隔离；

对接中枢：无缝集成行内CRM、数据湖等，打通客户与产品数据流。

四、金融行业客户名单

北京银行。

五、客户评价

通过搭建托管数据看板，让业务方可以更深入的进行客户洞察，捕捉更精准的托管合作机会，为经营单位提供精准营销的抓手，也为客户提供更加个性化、多元化的服务支持，项目实施获得客户最高满意度评价。