一、项目背景及目标

1.项目背景

为贯彻落实重庆市以大数据智能化为引领创新驱动发展战略规划，重庆银行坚定不移推进数字化战略转型，金融科技创新技术在我行各业务系统全面布局，创造了新的银行业务及管理生态，为我行运营管理带来新的挑战和机遇，主要存在以下三方面挑战：

数据运用挑战：快速的发展导致各业务系统建立分散、无统一管理机制，运营数据沉睡在各业务系统，数据洞察手段不足，以简单的报表统计为主，未能深度挖掘数据价值。

管理质效挑战：运营事务智能化程度较低，以线下、手工操作方式为主，管理决策以经验判断为主，缺少数据支撑，运营管理与数字化技术融合空间较大。

风险防控挑战：内外部环境及监管形势变化迅速，运营风险更加多元、隐蔽，现有风险监测维度单一，监督方式以人工和经验判断为主，对运营风险挑战增压明显。

2.项目目标

为有效应对我行运营管理存在的三大挑战，基于数字化转型背景，提出运营数字化管控平台的构建目标，具体包括五大目标体系：

数字化-精益管理：将运营管理与数字化技术深度融合，重构运营事务流程，实现运营事务线上化、电子化、无纸化，并辅助量化管理决策。

集约化-高度聚合：聚合行内各业务系统数据，打通数据内在逻辑联系，深度串联各业务模块，构建运营数据指标体系，深度挖掘数据价值。

智能化-精准风控：引入大数据、人工智能、知识图谱等新技术，以“数据+模型”逻辑量化识别风险，实现智能化精准风控。

全景化-持续拓展：全面梳理运营管理要素及风控场景，不断拓展运营管理辐射半径，实现全景数据共享、全视流程管理、全域风险监测。

移动化-打破边界：建立适配多端的管理门户，强化便捷化工具运用，覆盖PC端、平板端、手机端、大屏端，打造全员全场景工作台。

二、项目方案

1.业务模式

本项目基于数字化技术和思维，对运营管理要素及风控场景统一梳理、分层设计，系统基于统一平台底座、模块化灵活组装，向左延伸至数据源、基础技术底座，中间构建数据指标工厂、孵化运营管理和风险监测功能模块，向右延伸至应用组合及场景应用,同时基于连接器打通数据内在逻辑联系，促成模块间组合效应，打造成运营数据全聚合、运营管理全流程、运营风控全覆盖的一体化管控平台。

运营数据全聚合：聚合行内23个业务系统数据，对运营业务、风险、管理等信息数据进行采集、清洗、加工、整合，构建运营数据指标体系—运营数据集市；将数据下钻、分析算法、可视化控件等技术，与运营管理及风控场景有效融合，建立运营监控仪表盘，实现运营机构、人员、业务全视画像，深度挖掘数据价值，为运营管理及风控提供量化决策依据。

运营管理全流程：全面梳理运营管理数字化应用场景，重构运营业务流程，将运营事务由线下向线上迁移，主要涵盖运营人员管理、运营事务处理、运营物品管理、运营考试培训等业务功能模块，实现运营人、事、物全要素管理，运营全流程线上化、电子化、无纸化，为总分支三层运营人员提供一个高效、智能、协同的工作台。

运营风控全覆盖：引入大数据、人工智能、知识图谱等新技术，以“数据+模型”逻辑量化识别风险，建立以风险预警为主的运营风险监测体系，目前已上线风险预警模型162个，范围覆盖支付结算、账户管理、现金管理、员工行为等9大象限，实现系统自动监督与人工审核相结合，并将处理结果纳入差错质量管理，实现运营风险全流程闭环监控。

2.技术架构

总体技术方面：采用信雅达SUNIF基础平台，能快速构建服务并交付使用；展现层采用表现力极强的HTML5技术开发，提供了操作性极强的系统界面；服务端采用BS架构，支持系统负载均衡。

数据集成方面：使用信雅达SUNETL任务调度平台进行数据加工处理，支持多数据源切换配置运行，执行器分布式部署架构可动态调整服务资源，集成运营数据，打通数据内在逻辑联系，构建运营数字指标体系。

数据挖掘方面：通过规则、识别、报表、智能预测等引擎组件，建立数据挖掘及分析规则，并融合大数据平台技术，实现海量数据存储及规则运算，从而实现数据多维度分析、智能化决策。

三、创新点

本项目以五大目标体系为指引，将数字化技术和思维与运营管理及风控场景深度融合，共实现4个维度15项创新应用：

1.数据运用创新

数据可视化展现-监控仪表盘：聚合行内23个业务系统数据，构建统一的运营数据集市，建立运营监控仪表盘，支持数据逐层下钻，全方位、立体展示运营全视画像。

量化评价体系-运营画像：搭建运营人员、机构综合评价积分体系，涵盖工作效率、工作质量、服务质量、业务能力等多项维度及指标，标准化、量化指标积分规则，实现运营人员和机构全视画像，并将评价结果应用于岗位调整、绩效考核、检查管理等方面，辅助量化管理决策。

2.智能风控创新

关联关系挖掘-知识图谱：对接行内大数据、图计算平台，建立异常账户通路监测、疑似涉赌涉诈账户团伙监测等知识图谱，串联相关风险集群，挖掘疑似风险样本。

现金业务趋势-智能预测：利用机器学习、智能预测等技术，根据机构现金收付历史交易数据，结合存款规模、客户数量及属性等因素，对现金收付趋势进行预测，指导机构合理控制现金库存。

标准化业务-RPA自动监督：利用RPA机器人、OCR图像识别等技术，对标准化流程的运营业务，实现机器自动识别和核对，减少人力监督资源投放。

高风险业务-准实时监测：对接行内镜像库数据，对高风险业务及账户准实时监测，并及时核实和处置，实现风险监测前移。

模型灵活配置-规则实验室：结构化、参数化监测指标，通过拖、拉、拽等方式自定义、灵活配置监测模型，快速响应内外部监管变化。

3.业务管理创新

“涉赌涉诈”账户风险防控：搭建“涉赌涉诈”账户风险预警组合模型，量化账户风险分值、分级排查，网点日均预警量低于10笔/日，对涉案账户命中率超90%。

账户风险全生命周期管理：以账户开立、变更、销户及每次交易信息作为节点，由点及线，在系统建立链条式账户风险管理体系，可视化展现账户全生命周期风险全貌。

账户风险分级管理：对风险账户在系统进行标识，建立风险账户库；根据账户风险类型和级别，自动生成不同类型和频率的监督任务，强化账户风险精准监测。

4.运营流程创新

审批事项-定制化场景：根据业务场景定制审批流程，将线下审批流程线上化，实现运营审批事项移动化、无纸化，目前已建立操作员管理、数据报送、业务审批等应用场景。

调研事项-自动归集汇总：重构运营报表与数据报送流程，支持发布定制化实时或定时调研任务，实现调研事项线上报送及审核、数据自动归集汇总等功能，显著提升运营事务处理效能。

检查事项-闭环管理：通过运营数据分析、风险模型过滤等方式，对风险机构、人员、业务实现线上闭环检查，全流程留痕管理，并将检查结果纳入运营质量管理，提升运营风控质效。

考试培训-结果应用：建立培训园地，搭建内外部资料库及案例库；搭建业务知识、业务技能线上考试和练习平台，记录员工学习时长及成绩，设立标准化的积分规则，为运营画像提供数据支撑。

工作平台-移动运营：接入移动办公系统，支持运营事务移动端处理；对接短信平台，实时通知待办事项及风险预警信息，提升信息共享效率。

四、项目过程管理

1.整体规划调研

在项目启动前期，我行针对本项目开展深入调研，包括市场调研、同业考察、内部座谈等，提升项目整体建设视野，并结合我行实际业务诉求开展需求分析，制订项目详细建设方案。

2.项目实施过程

项目于2020年5月开始启动，分为运营风险监测体系、运营综合事务管理、运营数据分析应用三个阶段开发实施，严格按照项目规划迭代进行、分步上线，并根据实际情况适度调整计划或相关项目内容，以保障整体项目顺利有序进展。项目首次上线时间为2020年11月，目前运营风险监测、运营管理模块已整体上线，数据分析应用模块部分功能已上线。

3.项目优化过程

项目上线后，实现平台持续精益优化机制，广泛征集各层级使用意见，持续开展平台缺陷修正、弱项增强和功能扩展，确保平台业务延续性、功能先进性，不断提升平台用户体验度。

五、运营情况

系统已实现运营全员接入，平台整体运行情况良好，交互展现效果突出。其中在风险监测方面，已核实风险预警业务21万笔，确认问题业务5104笔，核实风险预警账户25万户，发现风险账户4971户；在运营事务方面，已发起2016笔业务审批事项、1318项数据调研任务，组织开展48场业务知识考试、162场业务技能考试；在数据分析方面，已聚合23个业务系统数据，建立可视化报表27个、表格类报表63个，对全行148家机构、883个柜员进行运营画像，成为运营条线粘性高的统一管理门户。

六、项目成效

本项目以五大目标体系为指引，着力解决我行面临的三大挑战，项目成效突出，主要包括以下五个方面：

打造运营全员工作台。系统目前已有用户2797人，实现总分支三层运营条线人员及管理人员全接入，并覆盖PC端、移动端、监控大屏，真正成为运营全员体验式工作台。

突破数字化洞察瓶颈。聚合行内23个业务系统数据，建立运营监控仪表盘，对全行148家机构、883个柜员进行运营画像，并建立现金预测、模型规则实验室等数字化应用场景，提高管理决策及风控数字化水平。

助力运营风险精准防控。系统建立风险预警模型162个、知识图谱模型11个，对高风险业务准实时监督，对标准化业务通过RPA自动监督，实现账户风险全生命周期和分级管理，风险防控更加全面、立体，其中“涉赌涉诈”账户预警命中率超90%。

助力运营高质效管理。对运营数据报送、审批、检查等事项，实现线上化全流程处理，其中全行数据报送和检查事项线上率超80%、审批事项线上率超60%，并将处理结果纳入运营质量管理，提升运营工作质效。

助力员工业务素质提高。搭建线上业务知识和技能学习平台，记录员工学习时长及成绩，通过学习结果应用，促进员工自觉主动学习，实现业务技能能手率提升10%、业务差错率降低27%。

七、经验总结

本项目采取基于统一平台底座、模块化搭建、分步上线的建设模式，其中项目统筹规划是关键，在全面规划的基础上分层设计、层层递进；业务需求调研与分析是基础，管理功能的张力与合力都要详细论证、系统性梳理；数据分析及建模能力是核心，建立数据采集、清洗、加工、整合、展现等端到端服务机制；项目管控及交付能力是保障，多元化人才支持及管控机制为系统运行提供强有力支撑。