台州银行数据建设,打造小微金融治理新标杆

简介: 台州银行数据建设,打造小微金融治理新标杆

近期,台州银行与阿里云智能集团瓴羊智能科技有限公司合作构建的数据平台建设项目,被评选为“中国信通院铸基计划2023年高质量数字化转型典型优秀案例”,同时也获得数字化研究机构沙丘社区“2024中国数据资产管理最佳实践案例”。这些荣誉不仅是对台州银行在数据驱动业务创新、提升服务效能方面所取得卓越成就的高度认可,更是对其运用先进技术与创新能力推动小微银行业务全面数字化转型升级的肯定。


台州银行携手瓴羊打造的数据中台解决方案,有力地整合了内部数据资源,实现了数据的整体采集、统一标准、共享计算、共享应用,促进数据服务敏捷化。未来,双方将继续深化合作,提升数据治理在防范金融风险和内控水平,进一步发展精细化运营,持续支持台州银行“1125”战略目标的实现和推动金融行业的数智化进程。


image.png


【厘问题 应挑战】

携手瓴羊深挖痛点,从全局设计


作为深耕小微金融的代表性银行,成立于1988年的台州银行一直坚守小微市场定位,以客户为中心,提供简单、方便、快捷的优质服务。早在90年代,台州银行就用当时领先的风控技术为小微企业提供便捷的贷款服务。步入数字经济时代后,台州银行积极拥抱变化,响应国家大数据战略,将金融科技和数据资产作为重要生产力。

在推进数智化升级的过程中,台州银行深知,如果未能在根基上打造稳固的数据架构,数据问题将会是业务发展效率提升的拦路虎。

比如银行内常见的数据问题:数据标准缺失,数据产出将受到监管部门的严重挑战,从而面临严厉的追责;指标口径不统一,造成指标理解和使用歧义,大幅降低业务报表的可信度;缺失统一清晰的数据资产盘点,业务部门找不到、看不清、用不准数据;数据管理在流程机制、责任分工等方面存在不足,拖慢业务响应速度;行内数据治理咨询产出的内容,缺少平台工具支撑,无法形成长效机制,变成运动式工作;......

面对诸多挑战,台州银行与瓴羊共同开启了数据平台建设:从全行视角建立统一的数据治理机制和体系,并通过建设银行内部的大数据平台工具来落地,同时向上完善数据应用体系构建,促进数据应用价值发挥。在提升数据质量和增强用数效率的基础上,开展数据人才培育,让银行的数据治理的实践不仅仅是一个起点,而是一个连续的、充满活力的发展过程。

【建机制 强管理】

数据建设,从机制出发用工具落地  


数据治理是一项全行性的工作,有效的机制和组织架构是数据治理成功与否的有力保证,从数据战略目标,建立完善的数据治理制度和管理机制,以及体系化的组织架构、明确职责的分工是非常必要的。台州银行成立数据治理委员会,构建治理制度,通过银行内部发文强化规则,确保数据治理工作的开展与落实,让治理工作“有法可依”、“有法必依”。

有了机制和组织,少不了平台化工具来支撑和承接。台州银行基于瓴羊Dataphin、QuickBI构建统一数据中台门户,包含数据研发与治理、数据资产管理、智能分析等模块,实现与行方用户体系的打通,同时连接各个产品、OA系统接口,承接数据治理体系落标以及全流程数据管理贯标。同时通过基于Dataphin构建的统一资产管理功能模块,可统一进行全行的数据资产目录管理、数据上下架和数据消费,为业务部门及分支机构提供便捷数据智能分析。

image.png

(台州银行数据应用平台建设架构)

目前,台州银行已制订全行级基础类数据标准1600+项,覆盖10大业务领域、14个主题域、100+业务过程,包含EAST、金数、1104等核心监管标准;并线上化管理数据资产目录,覆盖15+系统;完成2500+全行级指标体系,涉及全行各业务管理部门中的所有重要报表指标,覆盖村居金融部、 授信管理部、 国际业务部、平台金融部、渠道管理部等各个业务部门。

【促应用 强人才】

让业务见成效,让治理可持续 


数据治理的最终目的是为了“用好数据”,台州银行前期的底层数据建设已在银行内部管理、存贷款业务分析、交易与风控等关键领域显现出切实的效益。

通过瓴羊QuickBI,台州银行搭建了全行业务管理的可视化驾驶舱,确保了从行长到中层管理者目标准绳一致,从总行到支行每一层级的业务数据清晰,让数据观测不再支离破碎,让部门间的沟通更加高效。

在银行贷款领域,台州银行以精确的用户信用评分系统以及风控地图,为小微企业减轻资金运营成本,通过数据驱动实现金融的普惠化。

在一线业务分析领域同样也实现了能力大飞跃。过去,银行内部业绩管理通常通过线下方式操作,缺乏实时追踪和深入分析的能力。现在,通过QuickBI分析师可以独立构建分析看板,进行个性化的数据探索,未来还将扩展至全行。

同时,台州银行十分注重数据人才培养,结合系统化的数据培训课程和轻量友好的工具,即便是普通业务人员也能在短短一天内独立创建出涵盖收益、资产状况等关键信息的业务报表,提高了工作自主性和业务响应速度。

概而言之,台州银行的数据平台建设是台州银行数智化升级的重要环节,后续将会持续深化业务数智化,为金融业务线上化探索新模式。本次项目确立了台州银行数据治理制度和管理机制,以瓴羊Dataphin、Quick BI为核心的场景式数据治理布局,不仅加速了银行内部决策的敏捷度,同时提升了客户的服务质量。台州银行董事长黄军民也表示台州银行将坚持深耕小微市场,坚定地通过数据驱动来实现业务创新和提升服务效率。

台州银行正逐步实现数据的深度利用,徐徐揭开银行数智化服务的新篇章。瓴羊也将持续同行业内外客户深度合作,共创银行数据治理的新未来。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
相关文章
|
Linux Perl
Linux centos7升级内核(两种方法:内核编译和yum更新)
Linux centos7升级内核(两种方法:内核编译和yum更新)
5201 1
Linux centos7升级内核(两种方法:内核编译和yum更新)
|
SQL 存储 数据采集
数据中台建设方法论
数据中台建设方法论
|
SQL Java 数据库连接
Hive教程(08)- JDBC操作Hive
Hive教程(08)- JDBC操作Hive
2123 0
|
10月前
|
自然语言处理 算法 安全
从“是什么”到“为什么”:Aloudata Agent 智能归因的底层逻辑与配置指南
Aloudata Agent 是 Aloudata 推出的一套分析决策智能体,将 NoETL 明细语义层作为数据底座,以指标为中心进行语义一致的对话式数据分析。通过自然语言即刻获取数据结果,支持智能数据结果解读,以及智能多维归因和因子归因分析,让企业深层次洞察异常数据波动原因。
|
数据采集 存储 机器学习/深度学习
数据融合是什么?进行数据融合的4大关键环节!
当业务数据分散、格式不一,难以统一分析时,数据融合成为关键。它通过整合多源数据,形成统一、高质量的数据集,为AI模型提供精准输入。本文详解数据融合的定义、类型、挑战及应对方法,助你打破数据壁垒,挖掘深层价值,推动业务创新。
数据融合是什么?进行数据融合的4大关键环节!
|
数据采集 数据可视化 数据管理
【企业实践】台州银行携手瓴羊Dataphin共建数据平台,打造小微金融治理新标杆
台州银行数据治理项目携手瓴羊Dataphin,荣获中国信息通信研究院评为“2023年铸基计划高质量数字化转型典型优秀案例”、数字化研究机构沙丘社区选为“2024中国数据资产管理最佳实践案例”双重认可。
1279 4
【企业实践】台州银行携手瓴羊Dataphin共建数据平台,打造小微金融治理新标杆
|
开发者 异构计算
高效部署通义万相Wan2.1:ComfyUI文生/图生视频实战,工作流直取!
通义万相Wan2.1开源不到一周,已登顶HuggingFace Model 和 Space 榜双榜首,在HuggingFace和ModelScope平台的累计下载量突破100万次,社区热度持续攀升!为响应小伙伴们对ComfyUI工作流运行Wan2.1的强烈需求,社区开发者整理了实战教程👇
16403 23
高效部署通义万相Wan2.1:ComfyUI文生/图生视频实战,工作流直取!
|
人工智能 机器人 开发者
实现定制化 AutoGPT 实战
在前期学习基础上,本文指导如何运用AutoGPT完成如生成文件及查询信息并输出到文件等ChatGPT难以实现的任务。首先确保拥有稳定网络、已配置好的AutoGPT环境及可用token。
|
存储 安全 Java
javax.security.auth.login.LoginException: Cannot locate KDC
`亲测可用,之前搜索了很多博客,啥样的都有,就是不介绍报错以及配置用处,根本不懂照抄那些配置是干啥的,稀里糊涂的按照博客搭完也跑不起来,因此记录这个。` `项目背景`:公司项目当前采用http协议+shiro+mysql的登录认证方式,而现在想支持ldap协议认证登录然后能够访问自己公司的项目网站。 `举例说明`:假设我们公司有自己的门户网站,现在我们收购了一家公司,他们数据库采用ldap存储用户数据,那么为了他们账户能登陆我们公司项目所以需要集成,而不是再把他们的账户重新在mysql再创建一遍,万一人家有1W个账户呢,不累死了且也不现实啊。
590 8
|
关系型数据库 MySQL
启动和停止MySQL服务
1.  启动MySQL服务 启动MySQL服务的命令为: /etc/init.d/mysqld start 命令执行后如图7-5所示,表示启动MySQL服务成功。
5180 0