一、项目背景及目标

1.项目背景

为深入贯彻中央金融工作会议关于“科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融”五大领域协同推进的战略部署，深化金融供给侧结构性改革，本行将数字化转型作为核心引擎，以数据要素为核心驱动力，构建全场景覆盖、全链路协同的“数字普惠金融服务体系”，旨在提升金融服务包容性与精准性，实现金融资源的高效配置与可持续发展。

此外，本行目前在业务发展与技术能力之间的矛盾愈发明显：技术上，传统架构过时、供应链风险累积、数据冗余和孤岛效应导致存储成本与规模失衡，缺乏高效存储和分析多模态数据的能力；业务上，报表查询效率低下、监管报送滞后、数据处理周期过长、数据获取和使用流程复杂等问题，限制了普惠金融服务的精准覆盖和业务创新。

2.项目目标

本项目旨在通过架构重塑与技术突破双轮驱动，构建“数据湖（海量存储）+数据仓库（高效治理）+数据集市（场景建模）”的统一融合架构，实现全量金融数据（结构化/半结构化/非结构化）的统一纳管与分层治理，打破传统架构的存储孤岛与计算性能瓶颈，全面整合与优化数据资产；在此基础上，强化对业务的高效支撑能力，快速响应取数用数需求、缩短数据处理周期，同步创新数据应用模式，推动普惠金融服务的精准触达与价值提升，最终形成技术驱动、业务协同的数字化能力闭环。

二、创新点

1.融合创新的一体化数据架构

本行基于前瞻性技术布局与行业深度洞察，在数据架构领域实现了核心突破，采用“统一收敛、物理融合、统一分层、逻辑隔离”的架构设计思想，突破传统Hadoop+MPP技术栈限制，创新性的实现了整体数据架构集群的统一规划、集中部署和统一管理。通过构建五层数据湖（缓冲/贴源/历史/实时/非结构化数据区）与四层数据服务（模型/汇总/接口/集市），实现全域数据的物理集中与逻辑分层治理。

在业内，本行较早地将此方案落地并应用，此举有效减少了行内数据类集群的数量和规模，缩减率超60%以上。显著降低了硬件设备、软件许可、学习管理和人力资源等方面成本，年均节省成本超百万。

2.全模态数据统一管理

本行借助国产领先的大数据基础平台与金融级分布式分析型数据库，采用分布式数据管理系统，统一管理多个数据模型，突破传统数据整合限制，避免数据跨库导入导出，实现原始数据、加工中间态数据与模型化数据在统一物理空间的逻辑分层共存。在湖仓集统一数据平台中构建动态可扩展的混合存储池，依托分布式存储底座实现冷热温数据的智能分层压缩（压缩率提升75%），结合跨域数据血缘分析与处理，使数据全局冗余度降低70%。

通过统一的资源管理系统进行存储与元数据管理，实现多模数据（结构化/半结构化/非结构化）的集中存储，在金融同业中，较早实现“湖、仓、集”数据加工流水线"零搬迁"运行。相较于多集群模式，可减少跨集群数据搬运量80%。

3.自主可控的安全管理体系

本行构建的全国产化湖仓集一体数据融合平台，基于ARM架构服务器集群、麒麟操作系统、国产分布式数据库与大数据平台，打造从芯片、操作系统到数据库的100%自主可控技术体系。在金融同业中较早实现数据平台“国芯国魂”国产化替代，关键组件国产化率达100%，避免了核心技术"卡脖子"风险。该平台利用字段级权限控制与动态数据脱敏技术，基于SQL语义解析的实时风险拦截机制，实现敏感数据有效遮蔽（支持身份证/银行卡等28种敏感模式识别），使得数据泄露风险进一步下降，满足金融行业等保三级与《数据安全法》双重合规要求，形成覆盖硬件设施、数据流通、应用访问的全栈安全防护闭环。

三、项目技术方案

1.系统业务架构

整体业务架构划分为三大层级，各层级之间紧密协作，共同构成了一个高效、稳定的业务支撑体系。

数据源层：是业务数据产生的源头，汇聚了如核心业务系统、信贷管理系统、支付清算系统、第三方数据等多种业务系统，为后续数据处理和分析的源泉。

数据平台层：负责数据的整合与管理，将海量数据有序归纳，并构建了客户、财务、产品、渠道、资产等多个主题模型。

应用层：是业务架构的“前沿阵地”，支持日常业务操作和决策，让数据真正转化为业务价值，包含了风险预警、监管报送、反洗钱、自助分析、反欺诈、报表分析、流水查询、客户画像、精准营销和驾驶舱等丰富多样的应用功能。

图1 湖仓集一体数据平台系统业务架构图

2.系统应用架构

该平台整体应用架构，涵盖了湖仓集一体数据融合平台本身、数据资产管理、数据治理、数据开发以及数据交换等系统，为数据使用者，包括业务人员、开发人员、运维人员和管理人员，提供固定报表、自助分析、监管报送、风险预警、客户画像和精准营销等功能，帮助管理层进行决策和优化运营。

图2 湖仓集一体数据平台系统应用架构图

3.系统技术架构

该平台是多模型技术架构，支持 10 种存储引擎、 11 种存储模型。通过分布式数据管理系统 TDDMS，统一管理多个数据模型，避免数据跨库导入导出，减少数据冗余，保障多个模型使用数据的高度一致。平台实现了存储和计算完全解耦，可按需申请计算和存储资源。平台所使用的工具组件让系统的安装部署、扩容升级、安全防卫、风险告警、权限管理等工作变得更便捷。

图3 湖仓集一体数据平台系统技术架构图

4.系统数据架构

数据湖存放全行83个业务系统2400+张贴源表及1200张历史数据表；数据仓库共有银行卡、票据、信贷、资金、公共、客户、存款、理财、财务、渠道10大主题86个模型以及报表模型等；数据集市目前已接入零售集市有零售集市、监管集市及风险集市。整体湖仓集平台通过JDBC、API及文本数据推动等方式对外统一提供数据服务。

图4 湖仓集一体数据平台系统数据架构图

四、项目过程管理

1.2023年9月，完成可行性研究、分析及立项工作。

2.2023年12月，完成需求调研及分析工作。

3.2024年2月，完成技术选型和软硬件采购工作。

4.2024年4月，完成系统详细设计工作。

5.2024年10月，完成系统编码、测试及上线前准备工作。

6.2024年11月，系统正式上线。

五、运营情况

1.数据架构革新，助力本行IT水平跃迁

创新性将数据湖、数据仓库、数据集市等集群的统一规划、集中部署和统一管理，实现了深度融合，缩短了数据流转链路，从而显著提升了数据处理与分析的效率。湖仓集一体数据融合平台是多模型技术架构，支持 10 种存储引擎、 11 种存储模型。通过分布式数据管理系统，统一管理多个数据模型，避免数据跨库导入导出，减少数据冗余，保障多个模型使用数据的高度一致。平台实现了存储和计算完全解耦，系统上线后，批处理时间从原来的16小时以上缩短至9小时左右，效率提升了约一倍，报表查询效率提升了90%。

独特的混合列存分析型数据库技术与多源异构数据的存储管理技术，解决了原数据平台诸多痛点。数据迁移至该平台后，数据压缩率提升75%。

2.数据资产释放，助力本行业务提质增效

通过构建"数据-模型-决策"三级价值释放体系，使得数据资产运营实现业务质效双升。目前已承载1200余张报表，80余个应用系统数据处理，全面覆盖本行19个核心业务部门、5家直属分行，71家支行以及7家村镇银行数据分析与应用，工作日日均查询量20000余次，日均会话数1000余次。通过多模数据协同，为业务部门在营销与管理短信渠道方面，实现了多维分析与优化，年均降低短信成本48%。通过多源数据整合，构建客户风险预警模型并嵌入信贷系统全流程，有效实现了客户预警的精准识别、及时反馈和全程跟踪管理，风险管理效率提升20%。基于零售集市实施精准营销，营销触达率67%，带动儿童家庭客群增长15%。

六、项目成效

该平台的建设落地在多个方面展现了其深远且广泛的社会效益。

一是积极推动普惠金融的发展，通过高效的数据分析能力，显著提升了金融服务的效率。通过精准触达小微客户、农户等群体，提升金融服务效率、降低服务成本，推动普惠金融发展，实现了新增普惠小微贷款3.75亿元，普惠涉农贷款较年初增加1.87亿元，增速7.21%。

二是在增强区域经济韧性方面发挥了重要作用，通过优化资源配置，提供了及时的风险预警与纾困服务，并大力支持绿色金融的发展，为实体经济的稳健增长提供了强有力的支撑。

三是在金融风险防控方面，基于大数据建模及规则引擎，实现了个人授信审批的自动化，通过人行征信、第三方征信数据与行内数据的综合评估，制定出完善的风控模型，为每位申请人提供快速而准确的信用评估结果，减少了人为干预，确保了审批流程的公平与透明。

四是积极推动数字人才的培养，深化“高校科研+金融机构场景落地”模式，通过产学研用和东西部科技合作，联合天津大学、宁夏大学成功获批宁夏首个金融领域自治区重点研发计划重点项目《面向金融实时风控场景的数据与知识混合驱动高级认知模型研究及应用》，搭建金融与人工智能交叉学科实践平台，培养既懂金融业务逻辑又掌握大数据分析、知识图谱技术的复合型人才，填补宁夏金融科技高端人才缺口。

总之，该平台不仅仅是技术架构上的重大革新，更成为了城市商业银行连接政府、企业、居民等多方主体的协作枢纽。其产生的社会效益已经远远超越了单一金融机构的范畴，通过数据的顺畅流动，促进了资源的优化配置、风险的共同治理和服务的均等化，最终有力推动了区域经济的高质量发展和社会治理的现代化进程。

七、经验总结

本项目建设经验表明，区域性银行的数字化转型需坚持"技术自主可控、架构前瞻设计、业务价值闭环"三位一体策略。通过湖仓集架构实现数据要素的高效配置，不仅解决了传统金融机构的系统性痛点，更创造了"降本、增效、合规、创新"的复合价值，为中小银行探索差异化的数字金融发展路径提供了可复制的案例。