工商银行数据管理能力建设实践

10198 20 2024-06-23

工商银行始终将数据视为基础要素和战略资源,历经“数据大集中”“银行信息化”“信息化银行”和“智慧银行数字工行”四个阶段。尤其是近年来,随着数据规模的快速膨胀以及数据赋能业务发展的迫切需求,工商银行围绕“做实、做强、做活”数据资源,依托人工智能、大数据、隐私计算等技术和方法积极推进数据管理能力创新,并在2021年成为金融行业首家获评国家数据管理能力成熟度(DCMM)五级的机构,2022年度获评“中国数据管理十大名牌企业”奖项,在集团数据整合、管理、治理、运营、应用赋能等方面取得了积极进展。

1.扩大数据供给,建设数据中台。自2018年起工商银行加快推进大数据平台升级换代,并于2019年在同业中率先实现数据仓库产品自主可控,基本建成以数据湖、数据仓库和集团信息库为核心的大数据服务云体系,提供了包括即席查询、批量加工、挖掘建模和数据API等多种形式的数据服务能力。在继承我行已有数据资源管理与智能化应用成果的基础上,以共享、复用、创新为目标,建设以贴源层、聚合层、萃取层为核心的数据中台分层体系,以业务视角搭建并夯实数据中台的数据资源底座。其中,贴源层通过全域数据整合,在依法合规的前提下实现数据应入尽入,在支持跨应用数据共享的同时,也为聚合层、萃取层建设提供支撑;聚合层打造企业级的公用数据层,为全行重点业务系统提供数据支持;萃取层形成标签、画像、指标、模型等通用领域数据资源,并为全行专业领域建设共享数据指标。

2.建立大数据资源管理系统,实现全行数据“一图尽览”。为解决全行数据“在哪里?有什么?怎么用?”的问题,工商银行基于人工智能、知识图谱等技术建立了大数据资源管理系统,打造面向数据使用人员和数据管理人员的数据资源查询、分析、价值展示、管理门户。一是建立了完善的全行数据资源元数据管理体系,为数据表、客户标签、分析模型、统计指标等各类数据建立了资源凭证,涵盖技术、业务和管理属性,并实现相关属性自动化盘点,通过可视化的方式呈现数据资源凭证,实现行内外、总分行各类数据资源的沉淀、共享和复用;二是基于知识图谱技术建立了表级和字段级数据血缘关系视图,全面展示数据从加工到使用的上下游关系;三是建立了灵活的数据权限管控流程,能够满足单数据表权限申请、重点区域数据共享、异地客户信息协同管理维护等场景。

3.加强人工智能、大数据等技术在数据治理、标准贯标和数据安全管理等方面的应用。在数据治理方面,通过综合运用大模型、OCR文字识别、数据分析、隐私计算等技术,开展智能化数据治理实践,覆盖信贷、大零售、大对公等40余个领域,全行当年新增个人客户信息综合完整率、对公客户信息综合完整率、法人客户受益所有人信息完整率等指标已连续多年保持在99%以上。在标准贯标方面,构建数据标准贯标识别与推荐AI模型,利用模型自学能力逐步迭代升级,建设自动化贯标工具并嵌入到线上业务需求审核流程。在数据安全管理方面,强化技防措施,实现个人客户信息安全控制措施审核与征信信息应用合规审核刚控,有序推进数据安全风险自评估,引入隐私计算新技术建设工行隐私计算平台,保障数据提供方的数据所有权,实现数据要素的安全流动。

4.做好数据资源运营与赋能,提升数据要素价值。工商银行成立数据中台运营中心,建立专业团队依托数据中台基础能力服务各业务条线发展,围绕营销赋能、风控赋能、运营赋能、决策赋能四大板块,打造智能化数据应用体系,同时坚持问题导向,以客户为中心深耕数据应用场景。在数字营销方面,依托大数据等手段建立个性化的顾客沟通服务体系,通过技术手段寻找精确的目标客户进行营销服务,实现客户个性化产品精确推荐。在数字风控方面,基于大数据及人工智能技术,融入机器学习、图谱分析等技术,挖掘海量客户行为数据,提升风控处理时效性和准确性,实现风险交易实时拦截。在数据运营方面,借助数据分析提升业务运营效率,推进客户运营、互联网产品运营、营销活动运营和金融产品运营,加强数据化思维和数字化运营,实现精细化管理、优化客户体验。


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