一、项目背景及目标

在银行业数字化转型纵深推进的背景下，数据已成为驱动经营决策的核心生产要素。然而，传统银行长期面临数据孤岛林立、指标口径不一、基层“看数难、取数难、用数难”等痛点，决策模式仍高度依赖经验判断，数据价值未能有效传导至业务一线。与此同时，监管对数据治理与风险防控要求日趋严格，市场对精准营销、敏捷响应的需求持续升级，全行亟需构建覆盖总分支三级的数字化经营视图，以数据赋能实现管理精细化与决策科学化。

基于此，天津银行启动“数看天行”一站式、综合化数据服务平台建设，当前重点围绕经营管理决策建设线上化数据看板。项目明确以“三延伸”为目标：一是服务向基层延伸，紧扣分支机构经营管理核心痛点，完善数据服务场景，切实为基层减负增效；二是服务向客户延伸，以用户为中心，依托数智化技术打造个性化、便捷化、智能化的数据服务桌面，降低数据使用门槛；三是服务向业务延伸，聚焦决策、营销、考核、风控等核心场景，以条线专区为抓手，赋能各领域经营管理质效提升。通过构建全域统一、标准规范、资产化管控的指标管理体系与主题化数据看板，致力于实现经营数据从“碎片化”到体系化、决策模式从“经验驱动”到“数据驱动”的根本转变，形成“全行看一张表、一张表看全行”的管理新格局，为全行高质量发展注入强劲数字动能。

二、创新点

（1）经营数据多维分析全局可视

“数看天行”打破传统模式下条线竖井化、数据割裂的服务模式，站位全行整体，以全域数据融合为目标构建支撑全行经营管理决策的指标体系。当前围绕客户、业务、事务、风险四大领域，已整合跨条线2,500余项内外部指标，包含了规模、效益、风险、产品、客户、考核、资讯、人力等11大类数据。围绕核心经营管理场景，平台搭建了十余项主题看板，涵盖经营总览、领域专区、考核专区、主题任务、外部资讯等六大领域。基于“三横N纵”的建设模式，平台各项看板横向覆盖总、分、支三层架构，按高管层、执行层、一线员工提供差异化服务；纵向围绕领域条线，建设零售、法人、运营、网金等7大专区，并围绕全行核心产品线、攻坚任务不断拓展多元主题服务，使经营视图紧扣行内重点战略，按横向到边、纵向到底的模式，推动经营数据从“局部可见”到“全局可视”、从“口径割裂”到“全行统一”、从“静态展示”到“动态洞察”升级，让数据成为驱动经营决策与高质量发展的核心引擎。

（2）数字化运营实现实现千人千面服务

为有效推进数据共享，将数据价值向业务价值转化，充分发挥数据要素乘数效应，“数看天行”以数据安全为前提，秉持服务应开尽开的原则构建自动化赋权体系，服务上架同步开通用户使用权限，适配高管层、执行层、一线人员看数、取数、用数差异化视角，各级用户支持自主发起服务订阅。基础服务之外进一步打造个人服务桌面，“日播快报”、“数看头条”开展个性化服务推荐，数据服务从被动响应到主动触达；指标收藏支持差异化需求下的千人千面服务，将用户关注数据自动推送桌面案头，无需四处拼凑即可获取集成化、可视化数据信息；多维度沉淀关键领域经营分析重点，向法人、零售领域人员推出多主题业务分析报告、向财务领域提供经营分析汇报材料一键获取，替代基层人员传统手工整理数据的低效模式，使数据汇报准备时间从小时级缩减至分钟级。

图1.数据快报

（3）智能应用降低数据门槛加快数据解读

运用AI技术、数据分析模型，“数看天行”打造智能分析助手，用数智化手段不断推进服务提质增效。核心指标加挂归因，支持波动分析溯源，从机构、产品、客户等多维度实现数据快速精准拆解，大幅缩减业务分析与定位时间；零售存款流失分析自动追踪用户资金流向，洞悉客群走款行为，助力营销策略调整；对话式问答支持用户问数、查数、找数，可视化展示数据分析结果，用知识库支撑指标多维关联分析；指标收藏服务，支持快速集成展示用户关注数据；基于用户问答偏好、用户收藏偏好，进一步沉淀用户画像，为精准推送服务、智能推荐提供依据；自主打造智能化运营小工具，不断分析“数看天行”使用情况、检视功能效果，“用数据说话”挖掘数据服务效能。

图2.指标变动归因

图3.智能运营工具

（4）资产化管控的指标体系

作为经营决策关键支撑工具，“数看天行”沉淀跨领域指标千余项，以关键业务场景为抓手推进数据治理、以用促治也是“数看天行”承载的关键使命。平台搭建资产管控工具，从建设源头落实数据规范化管理与指标资产化管控，按增量、存量形成差异化管理策略，新建设数据指标在需求入口严格按标准梳理与纳管，登记业务口径、加工逻辑、管理归属、加工维度、开放权限等多维属性；存量指标依据重要性与优先级，梯次推进治理与纳管；所有主题服务看板按规范同步实现登记，与数据指标资源相关联，共同实现全周期、线上化清晰资产台账。内部管理之外，为用户搭建服务资源地图展示服务能力全景，支持指标快捷搜索，清晰呈现热点指标，对指标分布、指标属性、所在看板进行介绍，让数据“看到、看清、看懂”，支持用户快捷跳转服务，并联动“申请--审批”流程。基于应用视角对数据指标重新组合，形成知识库沉淀数据关联性，进一步试点建设问数服务，自动化实现业务数据的多维分析。

图4.指标查询

图5.指标管理

图6.指标收藏

（5）精细化运营推动服务质量升级

打造“数看天行”专属服务阵地，集成新手指南、使用小贴士、新功能介绍、使用情况分析报告等多元服务。新功能发布开展多种形式宣传推介，向用户个性化推介“头条”、“快报”，用海报与宣传视频生动呈现服务功能，实现用户主动触达；建立数据质量多重监测机制，包括指标阈值监测、关联指标比对、服务横向校准等逻辑，综合运用RPA等智能技术，模拟人工使用并抓取页面数据，全面对实时数据等关键服务开展旁路监测，第一时间发布预警通知，及时发现核心经营指标异常。

三、项目技术方案

（1）项目规划与实施

数看天行平台是我行为满足数据可视化、分析和决策支持需求而构建的综合性数据平台。平台以“数据驱动业务”为核心思想，通过模块化、分层化的架构设计，实现了从数据接入、处理、计算到展示的全流程管理。平台旨在为业务部门提供高效、灵活、安全的数据服务，支持实时数据监控、动态报表生成、多维度数据分析等功能，助力行内业务决策和运营优化。

项目采用迭代优化的分期建设策略。一期聚焦核心经营指标体系，完成经营总览、绩效考核等主题看板上线，打通存贷、中收等关键业务数据链路；二期拓展至零售、对公等条线专区，实现全业务域覆盖；三期加强数智化应用，深化智能归因及自然语言交互能力，推动数据服务向主动智能演进。实施过程遵循“调研—设计—开发—试点—推广”闭环机制，优先在核心条线试点验证，联动业务条线逐步推广至总分支各级机构。

（2）系统架构

平台的技术框架采用前后端分离的设计模式，前端基于H5技术实现丰富的用户交互体验，后端通过分层架构实现高效的数据处理和业务逻辑。平台在安全性、可扩展性和性能方面进行了深度优化，能够满足行内对数据服务平台的高标准要求。结合AI技术应用，平台后端分层架构中预留AI能力接口，对接行内私有大模型，为智能问答、异常检测等核心AI功能提供稳定技术支撑，兼顾数据安全与性能需求，实现架构与AI能力的轻量化适配。

平台采用标准化分层架构设计，兼顾实用性、安全性与可扩展性。应用架构基于前后端分离模式，明确划分数据应用、数据分析、数据建模三大核心模块，支撑平台数据处理全流程。技术架构采用分层设计，前端依托HTML5、CSS3、JavaScript（ES6+），搭配Vue.js或React.js框架及ECharts等图表库，通过Webpack完成打包；后端选用Java（Spring Boot）、Python（Django/Flask），搭配MySQL等数据库、Redis缓存及Kafka等消息队列，结合Quartz等定时调度工具与Spring Security等权限管理机制，接入层采用HTTP/HTTPS协议与RESTful API设计，支持WebSocket实时推送，同时部署行内私有化AI大模型基座。安全架构方面，平台部署于本行内网，通过防火墙实现网络隔离，配备完善网络安全设备并优化安全策略，安全日志保存1年以上，接入行内网络级安全管理平台集中管控。

数据架构构建五级分层体系，实现数据全链路高效流转与复用。贴源数据层全面接入行内及外部数据，保障数据完整性；基础数据层对传统三范式模型进行宽表化改造，减少表间关联、缩短加工路径，坚持应用驱动迭代优化；汇总数据层基于维度建模，加工各类“半成品、成品”数据预制菜，支持一次加工、多次使用；主题集市层复用基础及汇总数据，以视图方式灵活装配，形成轻量化业务主题数据；应用接口层按需封装数据，敏捷支撑业务需求，最终通过仪表盘、报表等形式展示数据，助力决策者高效决策。

系统性能表现优异，上线后以200笔/秒的TPS高效处理交易，响应时间控制在200ms以内；资源利用率峰值可控，CPU、I/O均低于80%，网络资源低于60%，内存使用率稳定，能够保障系统高负载下持续稳定运行。

四、运营情况

为全面推广“数看天行”服务，借鉴互联网思路开展精细化运营。建设上常态化开展用户特别是分支机构基层一线调研，通过互动交流挖掘用户数据使用痛点，有针对性地开展功能宣贯，营造总分联动、需求共建良性文化；每周开展使用情况分析，不断评估、检视功能服务适配性、基层赋能变化趋势；配套服务上新发布线上海报与视频，总结核心服务价值，基于用户角色开展个性化服务推荐，查看功能介绍同时还可一键直达服务；打造用户专属服务阵地“数看PLAY”，集成新手服务指南、使用情况分析、各类热点服务介绍，用数据证明数据服务价值。截至2026年一季度末，平均每月为近2700人提供超10万次数据服务，覆盖全行近40%员工。

五、项目成效

（1）经济效益

一是降本提效，通过数据可视化看板与多维度业务主题体系，缩短数据获取与解读时间，减少业务决策试错成本，同时依托根因溯源精准定位问题，降低无效投入，提升资源利用效率。二是业务赋能，基于业务数据洞察输出的优化方案，可针对性改进运营策略（如精准营销、流程优化），助力提升客户转化等指标，间接带动业务收益增长，强化数据对业务领域的支撑作用。

（2）社会效益

一是强化业务竞争力，项目落地后可提升企业数据驱动能力，快速响应市场变化与客户需求，增强行业内差异化竞争优势，树立“数据赋能业务”的标杆形象。二是提升决策公信力，通过规范的业务主题框架与严谨的根因分析，确保决策基于真实数据与客观结论，减少主观判断偏差，增强内外部对决策的信任度。三是沉淀实践经验，形成“数据整合-可视化呈现-价值落地”的完整方法论，可为同行业提供可复制的实践参考，推动行业整体数据应用水平提升。

六、经验总结

“数看天行”线上数据看板通过主题化的经营指标体系、上下贯通的穿透式数据、可视化的图表，为各级管理层提供了全方位、多视角、及时准确的数据可视化服务，为全行实现精细化运营和智慧决策提供了有力支持。一是突破了传统银行经验决策的局限，通过建立覆盖全业务链条的指标中枢体系，实现了经营数据从“碎片化”到“体系化”、决策模式从“经验驱动”到“数据驱动”的质变，打破了原有的数据孤岛，实现了经营数据的统一管理和共享使用。这不仅提高了数据获取的效率，更确保了数据的准确性和一致性。二是通过建立指标权属管理机制和同源数据校准体系，系统性解决了我行数据标准不统一、质量难保障等痛点。构建统一加工链路，配套数据质量检查机制。这些举措使数据质量显著提升，价值有效传导至业务一线。三是作为一项新的“一站式”数据服务体系，“数看天行”通过构建“行为分析-智能推送-反馈闭环”的立体化服务体系，将传统被动式数据服务升级为主动式智慧服务，越来越多的使用者开始依赖数据分析而非主观经验，全行逐步形成“用数据说话”的文化氛围。