中国光大银行数据资产管理部副总经理 黄登玺

  2024年是贯彻落实二十大精神、推进中国式现代化的重要之年，也是推动我国社会全面走向数字经济的攻关之年。党中央、国务院高度重视数字经济建设工作，党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》提出健全促进实体经济和数字经济深度融合制度，对加快推进新型工业化、加快构建促进数字经济发展体制机制、完善促进数字产业化和产业数字化政策体系等作出新的部署。光大银行坚决贯彻落实党的二十届三中全会精神，锚定建设金融强国目标，将数据这一新型生产要素作为激发“第二增长曲线”的突破口，通过数据战略顶层设计、数据底层强化支撑、数据应用机制保障的体系化布局，大力发展新质生产力，加速推动数据要素价值释放，抢占新一轮银行业高质量发展“智高点”。

  一、战略引领：坚持业务驱动，塑造数字光大发展体系

  2019年，光大银行通过金融科技战略的顶层设计和统筹规划，加快推进数据资产管理运营并首次提出数字光大发展体系，正式迈入大数据赋能业务的新发展阶段。2022年，光大银行设立数字化转型委员会并成立数据资产管理部，确立“全行战略引领、数字化转型规划实施、金融科技战略保障”三位一体数字光大战略框架，制定了以“让数据创造更多财富”为愿景的战略蓝图，通过实现数据资产“可信化、敏捷化、数智化、货币化”的十大举措，加速提升数据资产价值贡献，不断完善以业务价值为导向的光大特色数据资产管理机制。

  二、底层支撑：强化基础建设，筑牢数据创新应用底座

  为确保数字光大战略的有效落地，光大银行持续建立健全数据共享应用工作机制，优化升级数据中台科学作业模式，完善数据资产管理运营体系，全面保障数据创新应用的高效运行。

  1.构建数据共享管理机制，加快数据要素合规有序流动

  为加速数据资产在行内的流通和共享应用，光大银行以“无例外，必共享”为指导思想，确立内部数据“1+4”共享原则，即以“共享默认”为核心原则，以“应入尽入、限制清单、安全管控、监测审计”为基本原则，构建内部数据共享管理机制，打破业务间的数据壁垒，推动数据的协同优化、复用增效、融合创新。

  以“共享默认”为核心原则，即全行数据默认开放共享，共享活动围绕统一数据平台进行;以“应入尽入”为全面共享原则，推动数据全面主动入湖入仓，实现总分行、跨条线、跨部门、跨机构数据的开放互联、全面统筹管理;以“限制清单”为清晰共享原则，建立内部数据共享“限制清单”举手机制，将确因相关法律法规及业务要求无法共享的数据纳入“限制清单”统一管理，明确数据共享范围;以“安全管控”为放心共享原则，实施分级管理、安全评估、查改隔离、常规检查的管控手段，确保数据共享安全可控;以“监测审计”为合规共享原则，以敏感数据识别、异常访问告警、事件追溯定责、恶意操作追溯为管控重点，加强事中监测、事后审计，全面提升数据安全合规管控能力，形成全面、清晰、安全、合规的数据共享格局，带动数据高质量供给、合规高效流动。

  2.优化数据中台作业模式，加强数据科学运营系统建设

  光大银行依托“数据湖+数据仓库”的数据基础底座，持续加强数据资产加工能力和数据交付能力建设：构建企业级、业务领域级数据分层加工体系，形成数据资产单点加工、多点可用的高效复用机制;落实数据交付标准化工作，在多数据应用系统中采用统一标准交付模式，通过数据报表、分析报告、原始数据等形式向用数人员输出数据结果，或以批量接口、准实时、联机API等形式将数据交付至用数系统，满足不同用数对象的数据需求;建设数据需求统一管理，数据资产统一口径加工、统一时间部署、统一模式运营、统一标准交付的“能力共享、生态共建”数据中台运营体系，为全行数据应用分析提供准确、高效、敏捷的数据底座保障。

  3.增强数据资产管理能力，做好数据创新应用基础服务

  光大银行以数据资产管理为理念，搭建全流程数据资产管理平台，从所属业务类型、业务系统、数据特征、用数场景等多个维度对数据资产进行全面盘点、逐个登记、分类统计，生成面向业务人员、数据人员的统一数据资产目录，助力摸清全行数据资产家底;同时，从业务视角出发，基于数据资产管理平台为各数据表提供数据指标定义、指标构建规则、统计周期等详细信息，持续完善数据要素与业务之间的映射关系，帮助数据科技人员理解数据含义及业务意义;以模型设计为抓手，利用智能落标功能，实现数据资产事前、事中、事后全流程管控，并持续更新迭代，全面解决全行业务和数据科技人员“查数—懂数—用数—管数”全流程中的堵点、难点、痛点问题，为后续数据应用工作有序开展提供数据管理支持。

  三、机制保障：优化组织机制，构建数据人才文化体系

  为充分发挥数据分析作为数业融合纽带的作用，光大银行构建了“三真”数据文化，以全面提升数据分析能力为目标，加快补齐数据型人才，培养复合型人才，搭建完善的数据产品服务体系。

  1.秉持求真务实态度，构建“三真”数据文化

  为切实赋能业务发展，光大银行秉持求真务实的态度，坚守数据中立站位，构建“真用数据说话、用真数据说话、用数据说真话”的“三真”数据文化：其一，全面对接业务人员及管理层用数需求，将数据要素深度融合至业务经营管理的全流程，营造“以数据管理、用数据决策”的真用数氛围;其二，加强数据治理，以“灯塔工程”和“基石工程”为核心全方位开展数据质量提升工作，确保数据资产真实、可信、可用;其三，脚踏实地，不追求表面数字繁荣，以数据标准口径下的客观数据说真话，真实反映各业务领域经营现状，为业务精准识别、定位真实问题，助力管理层科学调整战略布局及经营方向，形成及时发现问题、审慎提出问题、精准分析问题、快速解决问题的问题管理长效机制，充分发挥数据要素赋能作用，推动各项业务踏踏实实在正确的经营方向行稳致远。

  2.加快数据分析人才梯队建设，加强复合型人才培养

  为充分发挥数据在银行数字化转型中的支撑作用，光大银行面向总分行构建了“培训—考试—认证—竞赛”的人才建设体系，持续加强数据型人才梯队建设，扩大数字化转型关键人才规模。一是以体系化课程培训为基础，以“提升整个组织数字化能力”为目标，通过现场集中培训及线上学习等形式，组织开展“用数据说话-ASKDATA全行数据分析培训”，推动全行累计近万人参与学习，有效提升业务人员的数据分析专业化水平;二是构建数据人员分层选拔机制，结合培训考试结果及机构推荐情况，分层选拔认证人才，推动执行人员持证上岗，形成从普通到高级的阶梯型数据分析师队伍;三是以竞赛成果共享积累经验，开展数据分析案例竞赛，挖掘数据分析优秀案例，促进分析成果共享，助力数据人员学习多业务领域内容，提升数业融合中数据需求沟通效率，推动数据需求高质量落地。

  3.构建联动协同组织机制，敏捷支持全行重点工作攻关

  一是组建柔性敏捷团队，攻关重点工作。针对战略重点攻关工作，光大银行主动连接业务、数据、科技，落实数业融合举措，在总行层面组建高效率数据加工、高质量数据分析及高水平业务管理的跨条线、跨部门柔性敏捷团队，为全行重点工作的落实开展提供更具前瞻性和敏捷性的数据支持，实现“用数而智(业务决策智)、用数而活(数据资产活)、用数而通(科技支撑通)”。

  二是以总分行陪跑体系赋能一线经营。为加强总分行协同联动并形成发展合力，光大银行以“总行强赋能、分支行强经营”为工作思路，建立总分行陪跑体系，持续输出总行数据分析能力，在陪跑中立足分支机构当地特色，重点加强对经营机构数据应用、分析思维的服务指导，助力经营机构释放数据要素动能;同时，充分总结萃取在分行陪跑中积累的辅导经验及分析结果，筛选优秀分析案例，及时迭代优化并在分行间复制推广，为一线数据分析全面赋能。

  4.全力推进数据产品落地，发挥数据乘数效应

  为进一步提升和延展数据分析服务的价值创造能力，光大银行秉持数据产品经营理念，建立面向不同主题的数据服务产品体系，做好数据产品定位服务规划、做细数据产品需求调研，并以数据自动化报告和可视化看板的形式提升数据产品敏捷交付能力，形成全链路的数据产品经营流程，高效对接零售、对公、风险等重点业务领域，加快高质量数据分析产品落地，以“一次分析，反复可用”的乘数效应充分释放分析成果的业务价值。

  四、应用增效：聚焦重点方向，有效助力业务经营发展

  光大银行将数据应用分析作为连接业务的数据前线，通过高质量数据服务输出发挥赋能作用，聚焦公司业务、零售业务经营，在客户规模、业务营销与经营效益的正向反馈下，进一步提升数据洞察能力，推动形成数据应用与业务经营相互赋能的螺旋惯性，实现飞轮效应。

  1.公司业务：聚焦重点业务及营销分析，夯实公司客户经营基础

  为推进公司金融上量提质，光大银行以数据为纽带，聚焦重点业务，赋能一线业务营销及获客，持续夯实客户经营基础。

  一是专注重点业务分析，加快沉淀优质存款。为推动低成本资金结算归行，光大银行基于客户交易流水，对其近一年销售回款、采购支出等交易结算行为进行分析，构建相关指标评价体系，并结合对公业务数据分析，挖掘活跃客户，助力分行沉淀优质存款，有效降低公司存款成本。

  二是聚焦营销环节赋能，助力多元立体获客。光大银行结合外部产业链、供应链、工商基本信息及行内存贷数据，通过计算营销推荐指数并配套推荐原因，构建绿色金融优质企业库，切实服务我国绿色低碳经济建设;围绕对公与零售指标，构建综合评分模型，开展代发客户分析，获取优质客户集中特征并筛选营销名单，有效带动年日均存款的增长。

  2.零售业务：深化数据应用场景探索，赋能零售金融高质量发展

  光大银行不断深化数据应用场景探索，聚焦零售财富、信用卡、养老金等核心零售业务，强化数据分析服务，深挖客户价值，提升运营效率，赋能零售业务经营决策。

  一是加强多要素数据分析，提升一线服务能力。光大银行引入地理位置要素分析模型，丰富养老客户分群分层经营维度，通过分析客户画像数据、消费行为数据、客户活跃区域数据，准确了解养老客户的行为特征和消费习惯，助力银行构建更贴近客户需求的金融场景，提升客户的金融服务体验。

  二是开展多产品联动分析，推进业务沙盘拓客。光大银行采用“智能分析+风险评估”的方式，持续开展双卡联动信用卡沙盘拓展分析，计算不同特色客群对信用卡的开卡倾向性分数，并考虑同类已持卡客户的历史风险表现，挑选低风险客户进入信用卡沙盘。

  三是探索多场景共建分析，赋能一体化经营。光大银行以便民缴费为切入点，有机融合缴费场景与金融场景，通过深挖云缴费用户交易行为数据，对客户资质、基金需求、财富潜力等进行分析研判，建立从缴费客户到金融客户的梯度培育体系，为客户提供多部门交叉立体金融服务，加快实现综合化经营。

  3.风险管理：依托内外数据要素，全面推动风险管理升级

  光大银行持续强化前置风险防控，加强对经营机构的风险研判，在管控中预防、发现并解决问题，持续优化风险管控体系，稳步加强数据支撑。

  一是构建集团知识图谱，提升风险预警能力。光大银行整合行内共享客户数据，集合外部工商信息，沉淀出企业股权投资、工商风险等多维度属性，构建集团知识图谱、风险传导复杂模型，实现全行集团客户关联关系识别认定，揭示潜在风险。

  二是构建智能体检机制，强化贷后风险管理。光大银行通过整合行内共享的客户基本信息、集团成员信息、账户交易流水等数据及外部工商、司法、税收、征信等数据，深度挖掘数据价值，为总分行评估客户和机构风险情况提供全面、标准、智能的分析报告，为一线贷后管理相关工作人员减负，提升全行授信后检查工作质效。

  三是优化大数据反诈策略，加快风险处置速度。光大银行依托企业级反欺诈平台，接入行内外多维数据，对可疑账户进行风险检测，精准识别欺诈行为，并依托分支机构联动处置机制，有效提升反欺诈风险防控能力;同时，综合客户多维信息，构建客户非柜面额度动态评估工具，为账户管理提供有效的技防支撑，大幅提升分行账户管理效能。

  4.经营管理：扎实增强经营管理能力，夯实高质量发展根基

  一是厘清业务营收逻辑，提升一线经营水平。光大银行持续推动部门间协同联动，聚焦私人银行代理业务，厘清应收费用计算逻辑，并了解其规模，构建私人银行代理中收预测模型，提升私人银行代理业务的精细化管理水平，实现业务管理和财务管理的有机融合，切实提升管理决策能力。

  二是健全机构洞察能力，助力全行经营管理。光大银行通过整合存贷款、零售业务、公司业务、特殊资产及资产质量等领域数据，自动形成机构经营分析画像，并持续优化迭代，提升机构洞察能力，助力管理者依据所属分行的经营情况作出科学决策。

  革故鼎新，砥砺前行。在数字经济新时代下，光大银行将持续深化总分行上下协同、条线间左右联动，积极开展多业务、多场景共建分析，加速数据要素交叉有序流动，实现数据分析产品上量提质，加倍释放数据要素业务价值，赋能业务经营向专、向优、向好，助力全行迈入高质量发展快车道。