南京银行数字银行管理部总经理  徐小锋

  数字金融作为金融与数字技术深度融合的产物，正在催生新产品、新服务和新业态，进而推动金融业的广泛革新与全面重构。在这一进程中，数据作为新型生产要素，其放大、叠加和倍增效应为数字金融的发展注入了不可或缺的价值。2024年，南京银行围绕“贴近一线、贴近市场、贴近客户、贴近业务”的指导思想，积极探索数据资产在获客、产品、运营、风控等关键领域的赋能作用，不断夯实数据资产管理底座，为新时期高质量发展提供澎湃动力。

  一、深耕数据要素，探索数字赋能新格局

  2024年，南京银行通过数据资源梳理、数字化产品建设、数据策略应用三方面的实践，为业务发展和经营管理效能提升提供了从数据要素出发的新思路，深入探索了数字赋能的新格局。

  1.梳理数据资源，激活数据潜能

  经过盘点整理，能共享复用、有业务价值的数据资源才能成为数据资产。南京银行聚焦盘点、服务和监测三个方面，逐步盘活海量数据资源。在数据资产盘点方面，一是从数据类应用、数仓集市、业务系统自上而下逐层盘点识别数据资产;二是将业务发展及经营管理过程中需要使用的外部数据、数据接口、指标标签、数据库表等，分别识别后纳入统一的数据资产目录并发布;三是结合日常数据类需求研发的分析登记、模型设计、代码开发和换版上线过程，同步新增数据资产。2024年，南京银行结合受理的2000多个数据类需求共计发布2万余项数据资产。在数据资产服务方面，一是构建业务视角目录，将各类型中的精品、热点数据资产按业务人员熟悉的场景、流程节点等进行展示，供直接使用数据的业务人员快速选用;二是嵌入开发工具，打通数据资产平台与统一数据开发平台，双向同步指标的业务与技术口径，确保指标资产业务和技术口径的一致性;三是嵌入数据类应用，将数据资产知识库能力包装成服务接口，嵌入自主分析平台等热点数据类应用前端，确保业务人员及时了解各项数据口径。截至目前，南京银行已构建约80个业务场景的数据资产，数据资产查询服务月均调用8000次。在数据资产监测方面，南京银行通过从数据资产血缘、热度、更新时效等维度进行汇总统计，及时发现热点资产、问题资产和冷冻资产，更新数据资产内容，实现数据资产保鲜，基本构建了数据资源从产生到使用和监测的闭环管理流程，逐步盘活海量数据资源。

  2.丰富数字化产品，打造多元特色服务

  2024年，按照“数据+算法+场景”的建设思路，南京银行通过适配内外部数据资源、部署特色算法模型和搭建多维场景，逐步打造了一批符合自身特色的数字化产品，为业务发展和经营管理提供多元化特色服务。在科技金融方面，南京银行上线科创金融专区，优化科创子模型，升级营销地图功能，助力精准触达科技型企业。在绿色金融方面，上线绿色金融获客专区，部署绿色置信分模型，挖掘绿色企业1万余家，助力绿色企业精准化营销。在普惠金融方面，构建电力快贷、社保贷、苏农贷等线上标准化产品，“中小企业资质分模型数据”等四项数据产品的核心模型获得江苏省数据知识产权登记证书。在养老金融方面，聚焦老年客群的金融需求和风险承受能力，探索更多更好的养老金融方案，推出多个场景的数字人民币硬钱包，支持“碰一碰”无网支付，满足老年客户的日常支付和出行需求。在获客能力方面，挖掘多条产业链上超百万户企业，以上下游撮合业务带动批量化获客。在风险管理方面，推进风险数据集市和智能风控中台建设，实现了风险条线内外部数据的统一汇聚，建设了全行风险标签体系;搭建了包括风险识别与分析、风险计量与评估、风险监测与报告、风险缓释与处置在内的四大能力工具，全面提升风险管理质效。在优化流程与提升客户体验方面，将隐藏于系统背后的流程数据全面数字化，提供全视角、全旅程、全产品的流程资产地图和流程效能透视分析功能。截至2024年末，南京银行已监测80多支重要产品端到端的流程数据，为关键业务接断点、消堵点、提质效提供有效支撑，充分发挥流程类数据资产应用价值。

  3.打磨数据策略，精准满足一线需求

  除数据资源和数据产品之外，南京银行还精心打磨数字化运营策略，结合一线经营特点与数据需求，开展有针对性的“数据陪跑”行动，“一行一策”定制数字化运营策略，并现场实地跟踪验证策略的获客能力。在对数字化运营策略进行多轮次打磨后，南京银行进一步结合各分行的区域客群和特色业务，打造可复制的获客场景和客群经营模型，形成批量化的数据策略。2024年，在旺季营销专题项目和小微价值客户陪跑专项行动中，南京银行在批量化获客、客户价值提升和预防客户流失等业务领域制定了多条营销策略，积极响应一线业务的数据需求，定期定向投放新挖掘的客群名单，构建新客户引入后运营机制，有效提升一线分支行的营销效能。

  二、夯实数据资产管理底座，护航行稳致远

  在数字与金融加速融合的背景下，南京银行深知“根基不稳，一失万无”的道理，因此一手抓应用，一手抓管理，以技术工具、质量安全、梯队建设为重点，从深层次上保障数据资产在全行落地生根。

  1.完善工具链，提升内部效能

  在工具支撑方面，南京银行初步构建DataOps工具体系，实现GP、Gauss、Impala数据研发全流程线上化，实现数据仓库与数据集市在模型设计、开发、投产上的全生命周期管理，大幅提高业务响应速度和开发效率;全面推广低代码平台，上线70多个内部运营管理场景，推进内部组织生产方式变革;持续推进智能中台服务体系建设，扩展大模型、语音、语义、图像、多模态等AI能力，丰富服务种类，提升服务效能，基于私有大模型和云端API，探索落地客户经理助手、制度问答助手、培训助手、代码生成辅助等多个场景化应用,初步完成大模型建设规划。

  2.筑牢质量安全防线，加强源头管控

  在数据治理方面，南京银行坚持“先预防，后治理”“先科技，后人工”的治理思路，不断完善数据质量事前、事中、事后全生命周期管理闭环机制，持续推动数据质量提升;在优化数据安全管理机制方面，发布、修订数据安全相关制度规范10余项，在系统建设过程中嵌入数据安全管控措施，完成与个人客户信息强相关系统的数据安全盘点。2024年，南京银行成功通过中国质量认证中心(CQC)的数据资产质量评估认证并获得卓越级评级。

  3.深化数字文化传播，增强品牌影响力

  南京银行持续打造数字文化软实力，建设“初—中—高”阶梯式人才队伍培养体系，面向全行开展数字化人才培养及认证工作，累计孵化数据分析师500余名;组织分支行数字化产品训练营，通过实战演练和案例讲解，培养数字化工具和数据策略的标杆用户，提升数字化产品在分支行的推广应用，为业务发展提供数字化能力支撑，提高全员的数字化思维意识和能力。

  三、拥抱新形势，开启新篇章

  数据是新质生产力发展的基础性和战略性资源，对于南京银行而言，数据资产的价值挖掘才刚刚起步，在数据资产管理领域仍面临技术、合规和人才等多重挑战。下一步，南京银行将继续积极参与数据要素市场建设，深度整合内外部数据资源，坚持以客户为中心开展精细化、智能化、线上化运营，着力完善数字化产品，满足客户与一线用户的数字化需求;深度融合AI，加快探索大模型在各业务及管理领域的智能化应用，推动数字化人才培养成果落地，助力分支机构实现数字化发展;进一步释放数据资产的潜力，提高数据使用效能，为数字金融的持续高质量发展提供强劲动力。