張家港農商銀行數字化轉型實踐與探索

　　隨著信息技術的高速發展，一場數字化的風暴正在席卷銀行業，數據收集能力和分析能力將在很大程度上決定著銀行未來的生存和發展。面對海量結構化和非結構化數據的襲來，如何充分挖掘和利用好這個豐富的“數據寶藏”，加速布局大數據分析技術在營銷、風控、客戶管理等多個場景的應用，是銀行業面臨的重大機遇和挑戰。張家港農商銀行積極響應國家號召以及省聯社工作部署，堅持立足中小銀行機構實際，堅持充分整合自身數據和借力大數據資源和大數據技術，積極實施數字化轉型戰略，于2019年啟動數字化轉型咨詢項目及相關基礎建設和數字化應用嘗試，取得初步成效，為未來數字化轉型深入推進奠定了良好基礎。

　　一、有序推進數字銀行建設項目

　　按照“高點定位、自主開發、統籌安排、急用先行”的基本原則，目前已重點開展三個方面的工作。

　　（一）搭建衍生變量數據集

　　基于本行新核心、信貸等15個重要系統的源數據，經過數據采集、診斷、清洗、整合，搭建衍生變量數據集，形成客戶級的各類客戶資產負債情況、產品簽約使用情況等匯總及歷史數據，衍生變量數據集是數字銀行一期項目最重要的成果之一，為以后各種場景下的查詢、分析、供數工作打下重要基礎。

　　（二）以零售客戶細分管理、構建客群輪廓助力精準營銷

　　根據零售客戶資產及交易行為，重新劃分客戶層級，梳理客戶管理歸屬規則，協助零售團隊差異化為不同層級客戶提供服務，有針對性地營銷高凈值客戶、長尾客戶等客群。搭建客戶標簽體系，為客戶打下超過20個基礎屬性標簽和80個交易行為標簽，通過這些標簽描繪客戶輪廓和客戶360視圖并向網格化營銷平臺供數。除此以外，還利用客戶標簽構建長尾客戶和個人小額貸款精準營銷模型，并產生營銷清單分發給零售和小微貸團隊，根據收集的營銷反饋情況優化迭代模型。截至今年9月末，全行零售客戶數123萬戶，較上年末增長2.22%，儲蓄存款余額503.8億元，較上年末增長22.39%。長尾客戶提升顯著，僅上半年就有68492戶長尾客戶成功遷移至日均1萬以上，存款提升19.52億元，占全行儲蓄增存總額的24.61%。核心客戶（儲蓄存款年日均1萬元及以上的客戶）38.27萬戶，較上年末增長12.56%，核心客戶存款余額485.33億元,較上年末增長23.72%，占全行儲蓄存款總額的96.33%。

　　（三）加快培養數字化人才

　　組織各部室及分支行一批具有數據素養的骨干，成立定量分析培訓班，截至目前已成功開展五期課程培訓，通過大數據分析理論與案例、業務應用實踐等課程，幫助學員構建定量分析思維和流程框架，了解常用方法和常用數據資源以及各業務部門協同工作框架。

　　二、科學規劃下一步數字化轉型

　　（一）豐富全行數據資產

　　圍繞數據的采集、整合、應用三個層次，積極開展跨界數據合作工作。具體可以分為三個部分。

　　1.人工采集數據接入與治理。數字銀行部與零售業務部、風險管理部、人力資源部、董辦共同探討家庭數據、員工及其關系人數據接口標準，針對采集到的數據進行相關審計，通過分析相關數據字段分布，診斷數據的采集質量，形成相關采集優化建議，進一步完善數據質量，并通過設計采集方案形成長效治理機制。

　　2.外部平臺數據接入與治理。開展外部平臺數據接入，對接外部平臺包括公積金、啟信寶、匯法網、大數據局等，將外部平臺數據接入之后進行加工清洗匯總處理，形成業務部門需要的個人或企業標簽，滿足日后的分析或者建模需要。

　　3.衍生數據平臺的數據豐富以及匯總口徑優化調整。

　　（二）構建全行級維度與指標體系

　　1.基于客戶維度的數據模型。以目前正在建設“中央定理管理平臺”和“對公知識圖譜”為契機，把全行客戶的各類身份信息、資產負債信息、關建標簽信息等作一次整合，同時打通與各前臺業務系統的共享通道，建立基于客戶維度的數據模型，作為數據中臺服務的第一步。

　　2.基于銀行卡維度的數據模型。銀行卡是行內客戶的重要載體，涉及銀行卡的數據維度也非常廣，今年下半年開始規劃基于銀行卡維度的數據模型，以便進行基于卡相關的統計、分析和風控管理。

　　3.信貸業務數據模型。這是本行使用最為廣泛的一塊數據，目前已經在數據倉庫建設了一份信貸業務數據模型，但主要還是滿足監管報送使用，信息維度相對來說有局限性。今年本行開始建設新信貸業務系統，將在建設信貸業務系統的同時，同步建設信貸業務數據中臺，整合所有信貸業務相關數據，形成一套適合前臺業務開展的數據集市，滿足準入、貸中、貸前、風控和集中度等多種管理需求。

　　（三）數字化督導管理

　　數字化督導管理平臺的建設，立足“監督”“指導”兩個關鍵詞，結合國家政策、制度和行內政策、制度以及數字化轉型戰略舉措要求，將基于各主要業務部室關鍵督導指標建立一個全面可拓展的指標體系，讓客戶經理、網點管理者、分支行管理者、總行管理者均能及時掌握關鍵指標的當前執行情況、歷史情況、同級別人員（機構）執行情況以及全行平均水平，核查各級管理單元業務管理、核算質量、流程執行、平臺使用等方面過程，以及時糾正問題、調整方向、表彰先進，為數字化督導管理建設提供精細化數據基礎支持。

　　張家港農商銀行高管層對數字化轉型具有堅定的決心，組織科技與業務方面的力量共同參與攻堅工作，有信心在數字化轉型落地上收獲巨大的成效。