安徽农信：“金农云数”普惠金融大数据平台

一、项目背景及目标

随着大数据浪潮席卷全球，各行各业纷纷拥抱大数据技术，创新大数据应用，推动自身数字化转型之路。安徽省联 紧跟“数据为王”的时代步伐，积极推动适合农信体系的大数据战略探索和应用实践，坚持以“立足农村，服务三农”为根本，以“普惠金融”为目标，推动“数据中台”的建设，加快省联 理事会“数字银行”战略的落地。

“数据中台”的建设可打破行内数据孤岛现象，有效整合行内、行外多方数据源，实现数据的关联融合；同时通过对数据的加工和挖掘等，提升数据应用价值；再依托平台在数据推送、接口服务等方面的能力，满足行内日益迫切的数据应用需求，实现在客户画像、精准营销、线上信贷、风险防控等多个业务场景的大数据支撑，推动业务流程的自动化、线上化、智能化。

二、创新点

一是以普惠金融作为大数据建设的目标和方向。坚持农信体系服务小微、服务三农的定位，将大数据建设的首要目标定位为提升普惠金融的能力，在大数据平台的整体规划、建设和应用等层面，围绕当前农商银行普惠金融的实际场景，有力支撑了传统业务的线上化、自动化和数字化，极大提升了金融服务的范围和效率。

二是逐步构建了农村地区信用体系。在自有金融数据的基础上，发挥农商银行线下 点多、人脉地缘优势，通过 格化实现数据的人工采集，同时引入当地 保、公积金、不动产、生活缴费等政务数据及外部优质第三方数据，实现客户的360度精准画像，解决了当前普惠金融领域普遍存在的信息缺失、渠道分散、客户同质化严重等问题，构建了较为全面、客观的信用体系，有力支撑了信用村建设，推动了整村授信工作的全面开展。

三是打造了全流程的风险管控能力。针对农商银行风险防控工作中普遍存在的信息不足、手段单一等问题，通过内外部数据的融合应用，构建贷前、贷中、贷后的风控模型，实现全生命周期的风险管控。在平台的支撑下，打破了时间和地域的限制，实现了普惠金融业务的线上申请、审批、办理，有效降低了内外部风险。

四是探索两级法人体系下大数据建设的新路线。在当前农商银行信息化水平较低、金融科技人才储备不足等客观条件下，省联 、农商银行在数字化转型中的角色和定位暂不明朗。“金农云数”平台的整体规划中，将平台定位为全系统统一的大数据基础平台，省联 负责平台的建设、运营和管理，农商银行负责数据的分析、挖掘和应用，通过多租户的方式实现农商银行之间数据和资源的隔离，避免了农商银行大量重复性的基础建设投入。农商银行结合自身需求，聚焦应用层面的拓展和数据应用场景的创新等。

三、技术实现特点

1.分布式架构

“金农云数”平台采用市场主流的分布式数据架构，在数据存储、计算、服务等多个层面实现了性能和能力的显著提升，解决了当前行内传统关系型数据库存在的数据计算能力的瓶颈，实现了对行内、外海量数据的采集、加工、整合、应用等全流程的数据管理，为“数据中台”的建设提供了平台及架构层面的强力支撑。

2.租户模式

“金农云数”平台充分发挥省联 的平台作用，采用租户模式打造“大平台、小银行”的两级法人管理体系，实现了省联 和农商银行的优势互补，避免了农商银行在数据建设方面的重复投入、资源浪费。由省联 负责平台用户的管理和数据资源的调度，各农商银行以独立租户的方式接入“金农云数”平台使用，实现各法人数据隔离、资源隔离，保障数据使用安全。

3.可视化操作

为了改变业务人员提出需求、技术人员加工数据的现状，解决业务人员无法触达数据、缺乏数据提取能力等难题，“金农云数”平台通过开发可视化页面，用户使用拖拉拽方式即可快速完成数据需求的开发和上线，降低了数据加工的技术门槛，打造了业务人员也可灵活使用的数据工具，优化行内人才能力结构。

四、项目过程管理

1.需求分析和设计阶段

此阶段时间段为2019年6月至2019年7月，其间主要完成了业务需求分析、业务功能和技术构架的高层设计。提交了业务需求说明书、软件需求说明书、技术构架等文档。

2.系统编码与自测阶段

此阶段起始时间为2019年7月至2019年9月，其间主要完成了“金农云数”平台的编码、单元测试和集成测试等工作，提交了相关测试 告等文档。

3.用户验收测试阶段

此阶段起始时间为2019年9月至2019年10月，其间完成了“金农云数”平台业务测试及试点行上线准备工作，提交了业务测试 告、上线方案、系统设置等文档。

4.试点推广阶段

五、运营情况

1.系统运行情况

“金农云数”平台每日从30多个系统同步600多张数据表，运行数据加工调度作业约500多个，且根据农商银行数据需求增多仍在不断增长，实现了数据加工的集约化。通过日常查询监控、异常预警短信等方式对平台的业务运行、资源占用、性能情况等进行监测，可及时发现平台异常问题并快速响应解决，保障系统运行稳定。

2.数据服务情况

“金农云数”平台为省联 “金农信e贷”产品以及农商银行个性化应用提供实时数据接口服务，平均每日实现约2.5万户客户的政务数据及外部数据需求，且将继续推进政务数据和外部数据的接入。“金农云数”平台“一点接入”外部数据，实现全系统数据接口的统一管理，通过授权与禁用、接口管理、阈值控制、并发控制等方式对下游应用进行管理，保障数据服务的稳定。

3.用户使用情况

目前已有51家农商银行接入“金农云数”平台使用，通过平台数据查询及分析功能，实践了在推广营销、风险防控、经营考核等方面近20个成功案例，并通过省联 的平台分享推广给全系统，后续将继续推进平台推广工作，提升平台数据应用成效。

六、项目成效

一是平台目前日均处理数据调度作业500多个，实现了数据采集、清洗、加工等的全自动化管理，通过可视化的操作页面使得业务人员参与到日常数据运营中，打破了传统的技术壁垒，日常数据分析可由业务人员独立完成。

二是构建了公共、风险、营销、经营、信用等5大主题近1000个数据指标；根据实际应用场景，形成了21类、110项数据标签；实现了22个数据模型，支撑了客户的准入、授信、风控等多个环节。

三是“金农云数”平台上线后，在系统内农商银行引起了巨大反响，通过在部分农商银行的试点，取得了较好的效果，实现了建设预期。目前正在全系统分批次进行推广，已实现在51家农商银行的顺利落地。

四是目前已实现了与“金农信e贷”、信用卡自动审批等系统的对接，为下游系统提供精准、及时的数据加工服务，实现了100多项指标的T+1推送，支持“金农信e贷”累计贷款发放约1200亿；通过“一点接入”的方式，实现了全系统外部数据的统一接入、统一管理、统一计费，与司法大数据研究院、百行征信、银联、移动等8家优质数据服务商开展外部数据合作，引入了涉案涉诉、个人征信、银行卡、运营商、企业纳税、互联 多头借贷等共六类外部数据，并实现为下游应用系统提供实时数据查询服务。

七、经验总结

“金农云数”平台充分借鉴主流商业银行大数据平台建设经验，结合自身信息建设、大数据战略的整体布局，探索了适合农商银行体系的“数据中台”实践之路，实现了数据资源、业务逻辑、服务方式的整合和创新，有力支撑了农商银行数据化转型发展，探索了两级法人体系下大数据建设的新路线。下一步，安徽省联 将继续按照大数据的整体规划，稳步推动“数据中台”的持续完善和数据能力的迭代升级，为农商银行的数字化转型提供有力支撑。