一、项目背景

（一）国家政策及监管要求
当前，数字化转型已被纳入国家战略，党和国家对“十四五”时期我国科技创新发展和数字化转型做出了一系列重要战略谋划和部署。“十四五”规划指出，要稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型。2021年中国人民银行发布了《金融科技发展规划（2022—2025年）》，2022年银保监会发布了《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，明确了银行业数字化转型整体框架，聚焦转型痛点与难点，对须重点关注的事项作了全面要求，为银行业数字化转型指明了方向，成为银行业数字化转型工作实践的引领性文件。
（二）外部环境挑战
银行业的内外部竞争日趋激烈。当前整体经济增速放缓，银行业内部竞争白热化，国有大型银行和全国性股份制银行利用自身科技与定价的优势，争相布局县域及以下，业务“下沉”争夺区域内普惠客群；与此同时，外部金融科技企业纷纷拿到行业“入场券”抢占银行服务的市场和业务份额，银行尤其是农信社（农商银行）亟待通过数据赋能提升自身综合竞争力。同时银行客群和客户行为偏好发生巨大变化。客户体验日趋多样化，渠道和产品线上化、多元化比例增大。通过数字化转型对客群进行全方位的、精细化管理，针对性地改善和提升客户体验是银行业，尤其是区域性中小银行当前的必然选择。
（三）新技术应用带来的机遇
伴随着大数据、云计算、人工智能、5G、物联网等新技术的广泛应用，人类社会进入科技爆发、产业变革、模式创新的数字经济时代。互联网金融产业打破了传统银行业发展格局和模式，银行业产品和服务不断推陈出新，“互联网+”银行业创新发展冲击传统业务格局，新技术撬动了传统银行业的发展基础，引领银行业朝着数字化方向转型发展，数字化转型是银行业快速健康发展的大势所趋。
（四）省联社业务发展的迫切需要
自2006年省联社启动综合业务系统建设以来，积累了大量的业务和交易数据。由于核心系统、信贷系统、银行卡等各个应用系统采用不同的开发平台工具，不同的技术标准和数据规范，数据的分散设计、获取、处理、存储、传输、加工、呈现等，导致数据服务未沉淀共享，长此以往，造成各系统和平台之间数据字典各成体系，数据标准相互不一致；各个系统间相互孤立，形成了各个应用系统相互间一个个孤立的“烟囱”形态，整个IT系统形成了大量的数据孤岛。数据没有经过系统性的数据治理，数据的统一性规范性不足、可利用性较差，不能满足业务对数据进行深入挖掘和利用，进行客户管理、风险防控和产品创新的诉求。

二、项目方案

基于数据中台理念进行建设，通过引入大数据技术对我行数据架构进行重建，搭建大数据基础平台，以数据开发平台为基础，支撑数据采集系统、数据仓库、数据集市、历史数据平台、实时数据平台等系统平台建设，实现全行金融数据模型的落地，配合数据管控平台落实数据治理相关工作，为我行数字化转型战略做好支撑。利用大数据的海量数据处理和并行计算优势，结合监管报送及数据应用的实际需要，搭建监管和应用两集市，通过数据服务平台对外提供数据服务，为全行数据应用、分析、挖掘等打下坚实基础。

数据仓库的数据架构体系包含：缓冲层、贴源层、模型层、汇总层。

缓冲层，数据来源于各上游业务系统，并与上游系统的结构保持一致，作为上游业务系统与贴源层的数据缓冲区。
贴源层，数据来源于缓冲层，经抽取、转换、加载后，以拉链表的形式存放于本层，该层不对数据做过多处理，只做简单的清洗工作。
模型层，根据数据治理确定的数据标准完成数据的落标工作，结合河北农信的业务现状，完成金融数据模型的主题建设工作。
汇总层，结合河北农信各业务系统的发展现状及未来发展需要，构建公共粒度汇总表，为下游提供相关公共汇总数据。

三、创新点

本项目基于HADOOP+MPP混合技术体系建设大数据平台，依托大数据技术实现数据存储、数据管理、数据分析、数据挖掘、数据展现等数据应用，通过大数据基础平台，采集交换平台，数据仓库平台，数据开发平台，数据服务平台，实时计算平台，历史数据平台，提升大数据分析和数据洞见能力，为实现管理决策、量化经营、风险管控、精准营销、客户体验、产品创新等核心能力的跨越提升提供坚实的数据引擎和平台支撑。

四、技术实现特点及优势

一是建设完善大数据基础平台，夯实数字化转型基础。基于华为FusionInsight+ GaussDB 构建大数据平台底座,提供一站式大数据集群云服务，快速构建海量数据信息处理系统。通过GaussDb、hive、hbase、spark、flink、kafka、es、hetuengine等大数据组件的配合，实现数据的批量采集、存储、交换、加工、挖掘等工作，可以实时生成并展示河北农信各项经营指标及业务运行状态，辅助提升管理决策能力，助力河北农信成功且高效的实现数字化转型。
二是实现数据仓库建设，提供坚实技术支撑。结合数据治理的数据标准做好数据标准的落标工作，并根据河北农信的数据现状、业务系统现状、未来发展需求等，打造河北农信自己的数据仓库分层建设理念，包括缓冲层、贴源层、模型层、汇总层的建设。同时，完成存量系统历史数据的迁移工作及入仓工作。
三是建立数据查询集群，强化数据供给能力。各类应用系统可以通过数据服务平台的接口调用大数据平台的算力，高效实现各类数据应用系统对各类基础数据、历史数据、经营指标等数据的查询功能，满足下游系统对各类数据的高时效查询需求。
四是建立实时计算平台，加强数据支撑能力。通过华为大数据平台flink实时计算组件，结合实时采集工具和kafka等工具，实现数据的实时采集、计算、分析等功能。支持风险控制、管理驾驶舱、实时营销、数据大屏等相关实时业务场景的数据应用，为时效性较高的应用提供数据基础。
五是打造数据应用平台，满足多样数据需求。通过整合河北农信现有系统数据查询类功能，调研各法人行社数据需求，利用华为大数据平台GaussDb、kafka、es、hbase等技术，建立数据应用平台，实现数据的统一订阅、查询等功能。简化数据使用流程，提供更加高效、及时的报表推送服务，提高河北农信数据应用能力。

五、项目过程管理

河北农信于2022年1月启动河北农信数字化转型大数据平台项目，受新冠疫情影响，2023年5月完成了系统编码、测试和上线准备，在5月31日正式投产上线，目前处于试运行阶段。

六、运营情况

该项目自投产上线后，完成了大数据平台的历史数据核对工作，验证了模型层及汇总层数据的准确性，完成数据仓库和企业级金融模型的验证工作。数据仓库目前已通过离线集成和实时采集接入上游44个业务系统，包含核心业务系统、二代支付清算系统、新信贷管理系统、信用卡前置系统、综合柜面系统等。配合完成向反欺诈系统供数的工作，目前正在开展根据指标管理系统、数据应用子项目和监管集市、综合收单等提出的供数需求开展分析和对接工作。

七、项目成效

经济效益：河北农信大数据平台建成后，通过不断提升运行效率，完善数据模型，沉淀数据分析经验，提供更加强大的数据基础服务。在组织机构内部管理展示层，展示更加便捷、直观、全面和真实的经营分析数据，同时在数据订阅的灵活和准确度方面更加贴近和注重用户体验和自定义需求；在服务基层行社和提升运营支撑层，满足基层运营管理需要，服务三农，助力金融业务发展。深度挖掘数据价值，服务精准营销、客户积分管理等，真正实现数据层的金融赋能；在基础数据开发层，统一组织级数据标准规范，制定数据管理实施细则，在组织级数据治理方面实现显著成效，为体现更真实、更高效地数据指标理清关系，同时收敛数据类开发工作的技术路线，为数据类系统自主掌控水平地提升奠定坚实的基础。
社会效益：紧跟国内数字化转型发展的浪潮，响应国家数据化转型的政策，制定我省联社数据化转型规划，积极推动我省联社数字化转型工作，践行河北农信的责任担当；在数据监管报送层，利用大数据平台成熟的数据模型、准确的基础数据和标准的数据规范，提高各类数据的报送质量和报送效率。

八、经验总结

通过河北农信数字化转型大数据平台项目的建设，让河北农信消除了“数据孤岛”困境，解决了数据冗余问题，满足了辖内各机构差异化的数据需求，具备了应用大数据的能力。接下来，我们将持续推进大数据平台应用的构建，通过工程化的“数据采集、数据存储、数据加工、数据应用”等能力体系建设，提升大数据分析和数据洞见能力，为实现管理决策、量化经营、风险管控、精准营销、客户体验、产品创新等核心能力的跨越提升提供坚实的数据引擎和平台支撑。