一、项目背景及目标

针对传统金融数据散乱、口径不一、用数门槛高、风控滞后、决策低效等痛点，东营银行搭建基于千问32B大模型的智能数据门户。项目完成1456个核心指标标准化治理，搭建27张全层级、多终端可视化大屏体系，落地AI智能问数、智能风控预警核心功能，实现数据治理、智能分析、全景展示、风险预警全流程优化，有效降低用数与沟通成本，赋能全行精细化运营、智能风控与科学决策，扎实助推全行数字化转型。

（一）项目背景

数字经济时代下，金融行业全面迈入数据驱动的精细化运营新阶段，数据指标已成为银行战略决策、业务经营、风险防控、条线考核的核心生产要素。但传统银行数据管理模式存在诸多行业共性痛点，严重制约数智化转型落地。

一是数据指标体系散乱无序。全行数据分散于核心系统、CRM、风控系统、报送平台等各类异构系统，存在大量同名不同义、同义不同名、口径模糊、命名混乱的指标问题，指标重复开发、逻辑冲突、数据失真现象频发，缺乏统一的标准规范与集中管理体系。二是数据应用门槛极高。传统数据分析依赖技术人员手工取数、建模、制表，业务人员自主用数能力缺失，需求对接链路长、响应慢，报表制作、数据溯源、异动分析耗时费力，严重影响运营效率。三是风险防控被动滞后。原有风控模式以人工排查、事后复盘为主，缺乏实时数据监测、智能预警与根源追溯能力，难以适配监管常态化、风险复杂化的管控需求。四是决策支撑能力不足。传统经营决策多依赖经验判断，数据整合度低、展示形式单一、缺乏多维度下钻分析能力，无法为总行、分支行、各业务条线提供实时、精准、全面的数据支撑。

基于上述痛点，结合市场变化、客户经营、精细化管理、全面风控的核心需求，东营银行启动基于大模型的数据门户建设项目，以“数据标准化、展示可视化、分析智能化、风控主动化、决策科学化”为核心方向，全面激活全行数据资产价值。

（二）项目建设目标

1、基础目标：搭建企业级标准化数据指标体系，完成全行核心业务指标梳理、口径统一、规范治理，构建分层级、全场景的数据集市底座，彻底解决数据散乱、口径不一、重复建设问题，夯实全行数据底层能力。

2、赋能目标：建成覆盖行级、条线、实时、移动端、分行的全场景可视化大屏体系，实现业务数据全景展示、多维度下钻、实时更新，全方位赋能管理层科学决策、条线精细化运营。

3、智能目标：深度融合AI大模型，打造高阶智能问数能力，实现自然语言自助数据分析、智能归因、报告生成，打破技术壁垒，实现“人人可用、实时用数、智能用数”。

4、风控目标：搭建智能化全面风险监测预警体系，构建分级预警、自动溯源、闭环处置的风控机制，实现风险事前预警、事中管控、事后复盘，提升全行风险防控智能化水平。

5、治理目标：建立数据全生命周期治理体系与安全合规机制，形成标准化、可复用、可推广的数据管理模式，稳步推进全行数据治理规范化、体系化建设。

二、创新点

项目依托大数据技术与AI大模型能力，结合全行真实业务场景，完善数据开发流水线与可视化应用体系，搭建标准化、智能化、场景化的数据服务与风险管控体系，覆盖数据治理、加工开发、全景展示、智能问答、风险预警全流程，开展多维度优化创新，有效补齐全行数据应用短板，持续提升数据服务业务、赋能管理的实际效能。

（一）AI大模型深度赋能，优化智能问数交互应用

项目对接千问32B-R1金融大模型，搭建智能问数助手，有效缩短业务与技术的数据使用链路，降低数据分析门槛。平台内置专属金融指标知识图谱，覆盖1200+核心指标逻辑关系、口径定义、计算规则，支持常规业务场景下的自然语言交互查询。

智能问数具备智能提示、条件自解析、数据可视化、相似问题推荐、SQL日志导出、自动归因分析、智能报告生成七大核心能力。业务人员无需掌握SQL编程、数据建模技术，通过日常自然语言提问，即可快速完成存贷款、不良率、客户规模、盈利指标等各类业务数据的查询与分析。平台可自动筛选校验查询条件、精准匹配指标口径、动态生成图表数据，针对数据异动自动识别核心影响因素，输出专业化分析结论。

（二）搭建分级智能风险预警体系，推动风控从事后处置向事前预判转型

项目搭建全覆盖、智能化的全面风险管理系统，构建“指标监测-阈值管控-分级预警-自动溯源-闭环处置”的全流程智能风控模式，优化传统人工风控作业方式。项目累计梳理156项风险指标，包含51项监测类指标、105项报告类指标，全面覆盖信用风险、流动性风险、市场风险等核心风控场景。

项目划定5大类29个核心预警指标，采用“固定周期+动态适配”双模式阈值调整机制，适配监管政策更新与行业市场波动变化。搭建定量预警评分模型，落地黄、橙、红三级分级预警机制，对应不同风险严重程度配置标准化响应流程，通过多模态渠道推送预警提醒。依托指标血缘追溯技术，可在5分钟内自动溯源定位问题根源，相较传统1天人工排查模式效率提升显著，能够及时发现、预警和处置潜在风险，稳步提升全行风险管控质效。

（三）优化指标工厂流水线模式，提升数据开发效率与复用率

项目搭建“指标工厂”标准化开发流水线，建立原子、派生、复合、自定义四大类指标全流程开发体系，以模板化配置替代传统手工编码开发，优化数据开发作业模式。目前平台累计沉淀57个基础原子指标，基于原子指标快速衍生丰富业务指标，派生指标复用率达85%左右。同时配套建立指标版本管理、血缘追溯、口径校验机制，保障指标可溯源、可校验、可迭代，有效改善指标开发零散、复用性低、口径不统一的行业常见问题。

（四）搭建全层级多终端可视化体系，提升数据全景赋能能力

项目摒弃传统单一展示模式，规划建设18张一级核心大屏+多终端专属大屏，构建“行级统筹、条线细分、实时监测、移动赋能、分行落地”的全层级数据展示体系。包含6张行级核心大屏、12张条线专属大屏、3张实时监测大屏、5张移动端大屏、1张分行专属大屏，覆盖12个业务条线、11个核心业务部门。支持数据多维度拆解、层层下钻、跨周期对比、跨机构对标，兼顾高层全局决策与条线精细化管理需求，实现全行核心业务数据可视化全覆盖。

（五）完善全生命周期数据治理体系，构建合规可控数据生态

项目搭建制度、技术、安全、伦理四位一体的数据治理模式，制定《指标管理规范》《数据标准管理办法》等专项制度，搭建企业级数据字典，完成1456个指标“定义、口径、编码”三统一。依托元数据自动采集、ETL质量校验、指标血缘图谱，实现数据采集、加工、应用全生命周期规范化治理。同时落地“三员分立”权限管控、国密SM4数据加密、展示层自动脱敏机制，契合《个人信息保护法》及金融监管合规要求，搭建安全规范、可控可用的数据流通生态。

三、项目技术方案

（一）整体规划

项目秉持“底座夯实、标准统一、可视化赋能、智能化升级、风控闭环”的建设思路，分三阶段落地实施：第一阶段完成全行业务需求调研与指标梳理，搭建标准化指标体系与数据集市底座；第二阶段完成可视化大屏、指标管理平台、风险管理系统开发上线，实现数据标准化应用；第三阶段完成大模型深度对接，落地智能问数、智能预警、自动分析等智能化功能，持续迭代优化场景应用，构建完整的数据价值赋能体系。

（二）技术架构

项目采用模块化、分布式、国产化适配的技术架构，整体分为七大核心环节，形成闭环数据处理链路：系统卸数供数、文件服务器存储、ETL数据集成加工、数据集市整合、指标开发治理、门户可视化展示、三方系统订阅调用。整体架构兼容麒麟OS、达梦数据库等信创生态，支持Flink、Kafka等主流数据工具链，通过开放API实现与行内CRM、风控系统、报送平台等多系统无缝对接。

图1 数据整合方案

1、多源数据采集层：构建四维数据来源体系，依托联盟数仓、联盟实时分发平台、行内外围系统、人工补录窗口，实现核心业务数据、客户行为数据、监管报送数据、外部合作数据的全方位采集，保障数据全面性、时效性。

2、数据集市底座层：搭建四层标准化数据分层架构，依托6台Doris分布式数据库，完成贴源层、公共层、宽表层、指标层的分层加工。贴源层完成多源数据同步归集，公共层完成机构、币种、企业规模等通用维度标准化处理，宽表层搭建多主题大宽表实现基础数据整合，指标层完成全类型指标开发与存储，为上层应用提供坚实数据底座。

3、指标治理开发层：通过指标管理平台实现四大类指标标准化开发，搭配指标血缘追溯、版本管理、口径校验功能，实现指标全生命周期管控，保障指标数据精准、可追溯、可复用。

4、智能应用服务层：基于千问32B-R1大模型搭建智能分析引擎，集成智能问答、自动归因、报告生成能力；同时搭建风险预警引擎、多终端可视化引擎，实现数据智能化、场景化赋能。

5、前端展示交互层：涵盖PC端行级大屏、条线大屏、实时大屏，移动端专属大屏及分行大屏，搭配指标热度排名、大屏热度分析、自助查询中心，为不同层级用户提供个性化数据服务。

（三）业务模式

构建“数据整合-治理标准化-智能加工-场景赋能-价值输出”的全新业务模式。以全域数据归集为基础，以标准化治理为保障，以AI智能分析为核心，覆盖高层战略决策、条线业务运营、基层业务执行、全域风险防控四大核心场景，实现数据从“被动查询”向“主动赋能、智能预判”转变。同时推出数据服务超市模式，支持业务部门自助订阅指标API、自定义预警阈值，实现数据服务按需供给。

（四）商业模式

项目采用“标准化底座+定制化场景”的可复制推广模式，技术架构模块化、标准化，能够适配多数城商行、农商行、村镇银行及泛金融机构的数据环境。基础功能可快速部署落地，同时可根据机构业务特色、管控需求定制指标体系、大屏场景、风控规则。目前项目已形成成熟的数智化数据治理与应用解决方案，具备良好的行业参考与推广价值。

四、运营情况

（一）系统整体运行情况

东营银行数据门户已全面正式上线，系统运行稳定、响应高效、功能完善，上线以来无重大故障、无数据安全事故，数据更新实时精准，各项功能运行状态良好。目前平台沉淀标准化指标1456个，上线各类大屏27张，覆盖全行12个业务条线、所有分支机构及总行管理部门，常态化支撑全行日常经营、决策、风控、分析等工作。

（二）用户使用运营数据

平台用户活跃度持续稳定，全行日均登录人数503人，日均访问次数1500余次，成为全行员工核心数据办公工具。平台内置指标热度排名、大屏热度分析、指标订阅等功能，精准反映用户使用偏好与业务核心关注点。运营数据显示，平台单指标最高浏览次数达5000余次，核心业务大屏最高访问量达1200余次，累计用户指标订阅次数1000余次，充分体现平台对全行业务运营的核心支撑作用，用户常态化用数、订阅用数氛围逐步形成。

智能问数是平台核心智能化模块，可支持指标口径查询、业务数据自助检索、经营异动归因分析、可视化图表生成及简易分析报告输出，全面覆盖零售、普惠、公司、风险、运营等核心业务条线。上线以来，平台累计承接全行各部门自助用数需求数百次，依托大模型能力，自然语言生成SQL准确率稳定在80%以上，业务自助分析效率较传统人工取数、制表模式提升75%，可减少60%以上数据技术人员的基础工作量与跨部门沟通成本，大幅缩短数据分析响应周期，已逐步形成全员常态化自助用数模式，有效提升了全行数据应用效率与用数体验。

（三）功能落地应用情况

1、可视化大屏全面落地：6张行级大屏全面覆盖资产负债、盈利指标、全面风险、每日头寸、计划考核五大核心领域，支撑行领导全局决策；12张条线大屏精准赋能零售、普惠、公司、风控、运营等11个业务部门精细化管理；3张实时大屏实现实时存贷款数据、重点客户动态监测；移动端大屏满足员工移动办公、随时随地看数分析需求，实现多终端协同办公。

图2 全面风险大屏示例

2、智能风控高效运转：平台实现156项风险指标常态化监测、29项核心预警指标动态管控，上线以来累计触发分级风险预警34次，可依据预设阈值规则自动触发分级风险预警。依托完善的指标血缘溯源与闭环处置机制，能够快速定位风险成因、规范处置流程，及时排查运营隐患与合规短板，有效解决传统人工排查覆盖不全、响应滞后等问题，持续提升全行风控精细化、自动化作业能力，夯实内控合规管理基础。

3、指标管理常态化应用：标准化指标体系已在全行逐步落地推广，成为报表制作、数据统计、条线考核分析、监管报送的核心数据依据，有效改善以往指标口径混乱、数据不一致、标准不统一等问题，大幅提升全行日常数据应用的规范性与数据一致性。

五、项目成效

（一）经济效益

项目以数据标准化、自动化、智能化建设为核心，全方位实现降本、提质、增效，形成显著经营价值。

1、有效降本减负，通过统一数据标准、智能自助分析、线上风险预警，大幅减少人工统计、报表制作、风险排查工作量，降低数据偏差、合规隐患带来的潜在损失，持续优化运营成本结构。

2、赋能业务增收，依托精准数据分析赋能客户经营与信贷投放，优化营销模式、提升客户转化，助力普惠金融业务扩容。

3、优化资源配置，通过全景数据研判精准区分优质业务与低效业务，优化信贷、人力、渠道资源布局，持续提升全行整体资产质量与经营效益。

（二）社会效益

项目落地带来多元社会价值，有效赋能实体经济与行业发展。

1、深耕普惠金融，依托大数据建模与智能授信能力，破解中小微企业融资难、融资慢问题，以数据信用助力企业便捷融资，精准赋能实体经济发展。

2、筑牢金融防线，依托智能化全流程风控体系，实现风险早识别、早预警、早处置，有效防范化解各类金融风险，维护区域金融市场平稳有序运行。

3、输出行业范本，项目沉淀的标准化数据治理、AI智能问数、场景化风控落地模式，形成中小银行可复制、可落地的数字化转型方案，为金融行业数据规范化、智能化应用提供实践参考。

六、经验总结

1、业务导向，精准统筹建设：项目立足全行真实经营痛点与用数需求，前期开展多轮全域业务调研，覆盖管理层、业务条线、风控岗位等多层级场景，按需规划、精准落地，杜绝无效建设，确保平台功能贴合一线、适配经营、务实管用。

2、标准先行，夯实数据底座：坚持数据标准为建设核心前提，通过全域指标梳理、口径统一、制度规范与全生命周期治理，彻底规整传统数据乱象，搭建可溯源、可复用、可迭代的企业级数据资产体系，为智能化场景应用筑牢底层基础。

3、科技赋能，务实轻量化创新：立足业务刚需引入AI大模型、大数据技术，依托标准化指标底座，落地智能问数、分级预警、自动溯源等轻量化实用创新功能，以技术赋能驱动业务运营、风险管控、决策模式升级。

4、场景聚焦，深度释放价值：摒弃重建设、轻应用的建设误区，聚焦经营决策、条线运营、风险防控、客户营销四大核心场景落地功能应用，推动数据从静态存储转向动态赋能，切实释放数据资产价值，助力全行精细化管理落地。

5、迭代运营，合规长效发展：建立常态化迭代优化与合规管控长效机制，持续结合业务发展、用户反馈、监管更新优化平台功能与指标体系，兼顾数据价值释放与安全合规管控，保障平台长期稳定赋能全行数字化转型。