中国工商银行牡丹卡中心产品创新部总经理 卢海涛

  “十四五”规划明确提出“建设数字中国”“加快金融机构数字化转型”的目标，党的二十大对加快数字经济发展、建设数字中国提出了更高的要求。工商银行党委高度重视，要求全行持续、深入推进“数字工行”建设。工商银行牡丹卡中心积极响应号召，于2022年全面开启了数字化转型，力求通过数字化转型全面提高效率、提升体验，构建信用卡业务发展的新模式、新业态，赋能业务高质量发展。

  随着银行数字化转型进程的不断加快，业务发展对数据价值的诉求越来越强烈，对数据使用的灵活性、时效性要求也越来越高。同时，数字化监管体系不断升级，对银行数据的穿透式核查已成为新常态，这为信用卡进一步深化数据治理与应用、充分发挥数据要素价值带来了新机遇和新挑战。

  一、信用卡数据资产应用面临的挑战

  1. 数据思维及数据驱动的理念有待进一步提升

  数字经济时代，数据思维是必备能力。不同于数据知识和数据技能，数据思维是用数据提出问题和找到解决问题的办法。在数据思维方面，传统商业银行尚存在一定不足：一是缺乏科学的数据观，容易走向经验主义或唯数据论的极端;二是数据敏感度不足，尤其是在从数据洞察业务背后的规律、从繁杂数据中发现业务价值方面;三是作为传统金融机构，与数字原生行业相比，缺少数据驱动的企业文化，对数据资产核心价值的认知不足，缺乏“数据导向”的决策理念。

  2. 缺乏数据人才和数据价值创造能力

  业务和数据都有一定门槛。对于数据部门来说，具备数据知识但往往不从事具体业务，对于核心业务缺乏深层次业务思路;对于业务部门来说，缺少技术和数据知识，不具备用数据思维思考业务场景以及进行价值转化的能力。“既懂业务、又懂技术、还懂数据”的复合型人才是业务与数据融合发展、实现价值创造的关键，但其培养周期普遍较长，商业银行急需建立跨学科、跨领域的复合型数据人才队伍。

  3. 数据质量不高，数据治理需要加强

  一是数据采集、流转不规范。数据采集不完整、录入不规范，前端系统对数据质量控制不足，不同业务部门、系统应用存在“数据孤岛”。二是数据标准不统一。未建立全面、准确、统一的数据标准和视图，从数据的“物理集中”到“逻辑整合”还有很长的一段路要走。三是数据治理难度大。治理范围大、涉及部门多，组织推动存在一定难度，急需建立规范的治理流程和机制。

  4. 需加强数据安全及隐私权益保护

  数字化社会离不开数据，数据的流通、使用促进了价值创造，但随之而来的客户信息安全、个人隐私保护等问题也使银行面临着考验。数据使用的边界在哪里?如何保障在安全合规的前提下，促进数据流通、实现数据价值最大化?这些问题给商业银行的数据应用带来了挑战。

  二、工银信用卡数据资产管理与应用实践

  信用卡数字化转型的关键核心基础是数据，作为商业银行最具数字基因的产品线，信用卡具有海量数据优势，如何进行数据资产管理，加速数据价值释放已经成为推动信用卡业务数字化转型发展的关键。近几年，在监管机构的指导下，工商银行实施“数字工行”建设战略，在数据管理与应用领域不断探索前行，建成了在容量、算力、功能、算法等方面业内领先的大数据服务平台，打造了共享开放的企业级数据中台，在金融行业首家完成大数据平台全面转型、首家纳入全集团全量贴源数据的数据湖，形成全行用数赋智新生态，初步具备了基础的数据资产管理及应用能力。

  1. 信用卡数字资产化、资产数字化是什么?

  在全行数据中台的统一框架下，工商银行牡丹卡中心于2022年启动了信用卡大数据基础建设，通过对信用卡业务全流程数据要素的梳理，将业务要素及实体要素沉淀为数据资产，实现全量数据可视可用、全流程数据服务共享、营销决策可信赖，搭建支撑业务发展的数据中枢，实现资产数字化和数字资产化。

  2. 信用卡数字资产化、资产数字化怎么做?

  信用卡数字资产建设主要围绕数据资产、模型资产、标签资产、清单资产、资源资产、策略资产、报表资产等的盘点和建设，着力构建以大数据为基础的信用卡数字化运营体系。其中主要遵循以下几个原则：一是统一框架，重构数据架构，形成全方位的数字资产视图;二是统一标准，实现数据采集、传输、存储、应用、评价全数据流的标准化、规范化;三是统一管理，健全信用卡数字资产统一管理制度和流程，实现全量数据的全链路闭环管理。

  3. 信用卡数字资产化、资产数字化的实施路径

  针对数字资产建设目标，工商银行牡丹卡中心规划了四项具体工作任务，挂图作战，逐一推动落地实施。

  任务一：基础信息数据采集和治理

  根据外部监管要求及内部管理需要，升级信用卡数据采集维度，建立数据治理长效机制。基于客户信息、交易信息、行为信息、内部业务流程及外部信息来源，实现金融数据及生态数据采集、治理全覆盖。完善数据采集校验控制、数据质量管控流程，实现日常数据处理的标准化、自动化。

  任务二：标签体系建设

  在全行标签体系基础上，建设标准规范、有效共享、快速复用的信用卡标签体系。以客户生命周期为链，形成信用卡客户标签，完善信用卡客户画像;依托信用卡产品、权益、服务体系，建立与客户标签关联对应的信用卡业务标签，实现客户精准触达。

  任务三：模型和规则管理

  在对接智慧大脑、图灵平台等全行平台的基础上，搭建灵活配置的信用卡模型和规则管理平台，支持模型自动化监控预警及可视化展示，支持规则文档上传、规则版本管理、规则授权流转，形成完整的规则处理路径;建立智能模型引擎，提升模型精准度及覆盖范围;开展模型全生命周期管理，实现模型迭代优化。

  任务四：产品业务策略

  结合业务场景深度应用数据资产，依据数据分析结果制定“千人千面”的产品策略、营销话术、权益策略等差异化策略集，嵌入发卡、收单、消费、资产、风控、服务等业务流程，实现信用卡服务与客户需求的智能化、精准化匹配。

  经过一年多的努力，工银信用卡资产数字化和数字资产化基础得到全面夯实，将信用卡各业务板块、全量产品进行数字化沉淀，建成涵盖基础数据、标签、模型、清单、策略、报表六大类数据资产的数据底座，为数字化、智能化、实时化业务决策及流程闭环打下了坚实的数据基础。

  尤其是在实践中，工商银行牡丹卡中心聚焦业务和基层的用数痛点难点，搭建了分层分类、灵活配置、逐层钻取的信用卡智能数据分析和运营体系，覆盖经营战略的核心指标，打通总分行、部门间数据壁垒，实现数据开放共享，提供用数便利，支持横向可比、纵向可查，一方面充分释放了数据挖掘分析人力资源价值，另一方面有效赋能了经营决策。