一、项目背景及目标

1.宏观经济变革催生数字人才需求持续扩大

根据国家互联网信息办公室2024年最新数据，我国数字经济规模已突破60万亿元，占GDP比重超过41%。随着人工智能、大数据等技术的深度融合应用，数字人才需求呈现结构性增长特征。《中国数字经济发展与就业白皮书（2024）》显示，数字化相关岗位缺口已扩大至3400万，其中既懂业务又掌握数字技能的复合型人才缺口占比达65%。特别是在金融、制造等重点领域，数字化人才供需比已降至1:2.5，人才短缺正成为制约产业数字化转型的关键因素。

2.行业竞争加速银行业数字化转型进程

2024年麦肯锡全球银行业报告指出，数字化转型领先的银行其ROE（净资产收益率）平均高出同业3-5个百分点。当前银行业正经历"双轨转型"：一方面，头部银行数字化投入占比已超营收的4.5%，重点布局AI中台、数据资产化等前沿领域；另一方面，区域性银行通过特色化数字服务实现差异化竞争，超60%的城商行将数字渠道交易占比提升至85%以上。我行亟需构建"客户旅程+数据智能+数字渠道"数据驱动模式，通过数字化实现客户体验提升与运营效率优化的双重突破。

3.政策持续强化数据要素业务赋能要求

2024年人民银行发布的《金融科技发展规划（2024-2026年）》明确提出"数据要素×金融服务"的创新导向，要求金融机构将数据资产纳入公司治理体系。银保监会最新监管指标显示，2023年银行业数字化风控投入同比增长28%，数据治理合规达标率需在2025年前达到100%。我行需要把握"数据二十条"政策机遇，在确保符合《个人信息保护法》《数据安全法》等法规要求的同时，加快建立数据要素流通机制。

4.数据对业务赋能进入攻坚阶段

根据2024年IDC银行业数字化转型调研，超过75%的银行面临"技术-业务"协同难题。

从自身发展来看，我行在数字化转型道路上面临诸多挑战。大数据、业务数据化等关键技术领域的研发与应用，需要投入大量的人力、物力和财力资源；技术迭代速度快，对技术团队的创新能力和响应效率提出了更高要求。此外，数字化转型对人才的需求与现有人才结构之间存在显著矛盾，专业数字人才短缺问题突出。业务人员普遍存在数据获取难、理解难、使用难等问题，亟需打造一支兼具数字化技能与创新思维的专业团队，以突破技术与人才瓶颈，推动数字化转型顺利开展。

二、项目/策略方案

1.数据架构搭建

贵州银行已完成数据治理一期工程建设，现全力推进二期工程落地，通过重点工作夯实数据治理根基，驱动数字化转型，搭建 “一仓三集市” 数据架构，以企业级数据仓库为中枢，构建财务监管、营销、风险三个主题数据集市，实现数据的集中存储、分类管理与高效利用。

2.数据标准搭建及落地

制订范围覆盖全行，定义业务、技术、指标、管理等属性的数据标准，从业务层面、技术层面及管理层面对数据进行统一定义，并将数据标准落标于贵州银行业务系统及数仓集市，实现数据录入、存储、流转的标准化，消除数据孤岛、提升数据质量、降低协作成本。

3.搭建数据质量控制机制

构建制度对数据质量管理工作形成制度约束，搭建组织结构及人员配备保障数据质量管理正常运行，搭建系统将数据质量纳入日常管理，提高数据质量管理水平。形成数据质量问题发现、分析、整改、复查等工作环节的闭环。

4.基础设施建设

部署高性能自助分析集群与离线计算集群，采用分布式架构设计，提升数据处理效率与存储容量，直接支撑 “源系统数据-大数据平台-数据仓库-数据集市”的数据架构运行。优化网络架构，采用专线互联、负载均衡等技术手段，保障数据传输的稳定性与安全性。建立同城双活、异地灾备体系，制定完善的数据备份与恢复策略，防范数据丢失风险，为数据治理与应用提供坚实的技术底座。同时，逐步搭建BI商业智能分析平台、智能报表平台、数据仓库、数据综合管理平台、大数据分析平台、机器学习平台、大数据分析实验室等基础工具、场地及设施。

5.推动数据应用

以业务需求为导向，强化数据应用场景建设与标准化分析模型底座搭建。基于个人客户、对公客户、财务经营、商户运营等核心场景，整合内外部数据资源，构建涵盖客户画像、风险评估、营销预测、价值评估等能力的模型库，通过试点应用、效果评估、迭代优化实现全行推广。

在零售业务领域，依托模型开展精准营销与客户分层管理；风险管理方面，利用数据驱动实现风险监测与预警；经营管理中，通过数据可视化平台实时展示关键经营指标，辅助管理层决策，并通过数据挖掘发现业务增长点与潜在风险点，为战略规划提供数据支持。总行数据部门牵引，鼓励业务部门主动挖掘数据价值，推动数据深度融入业务流程，形成 “用数据说话、用数据决策、用数据创新” 的氛围，全面推动经营管理从经验驱动向数据驱动转变。

6.数据人才培养

组建由内部业务骨干、技术专家构成的数字化内训师团队，结合贵州银行实际业务场景与数据治理需求，研发覆盖数据基础理论、工具实操、业务应用等领域的数字化课程体系。采用线上线下融合教学模式，开展定制化培训项目。与高校、科研机构建立战略合作关系，联合高端数据人才。定期举办数据分析竞赛、行业交流活动，激发队伍活力，为全行培养既懂数据技术又精业务逻辑的复合型人才，提升员工数据应用能力与数字化思维。

三、创新点

1.数据分析能力建设推广

总行数字金融部牵头推进BI商业智能分析平台与大数据分析实验室向地区分行延伸，构建数据系统级分析应用生态化运营体系，打破数据壁垒，推动数据应用平民化、民主化、生态化与社交化。同时推动数据服务从被动响应向主动引领创新转型，通过融合数据、服务与平台，业务构建、科技、运维人员互动协作的数据生态，引入模型共享、技术研讨、经验分享等互联网管理模式，提升 BI 平台访问流量与用户活跃度。

2.数据人才培养模式创新

总行数字金融部和人力资源部协同总行25个部门、9家分行，总分协作、业技融合，通过体系化的培养解决“查数难、取数难、用数难”的痛点，帮助“表哥表姐”转身为“数哥数姐”，提高全行数据认知和应用能力。

（1）培训机制：通过“推荐-考试-面试”选拔机制，从全行选拔兼具数据潜力与业务基础的优秀员工，开展为期3个月全脱产培训，定向培养数据技术与业务逻辑兼备的复合型人才。

（2）培训规模：2024年以来，按照“分批培育、实战赋能”原则，累计完成两批次共58名种子人才培训。学员为各分支行及总行核心业务条线，均为业务骨干与潜力员工，为全行数据应用储备了核心力量。

（3）培养模式：采用“理论筑基+实战赋能+场景落地”三维体系，前期联合高校开展SQL编程、数据建模等理论教学，后期依托总行大数据实验室，围绕数据分析提升营销准确度、风险管理、业务经营分析、账户管理等不同视角，结合客户在银行生态内的全生命周期寻找切入点，如新客拓展、存量经营和挽留召回等场景，在数据分析下的客户需求洞察、营销策略支持、渠道触达等真实业务场景开展课题研究与学习，确保“学用结合”。

（4）培训机制：建立“过程评估+成果答辩”双考核模式，通过阶段性作业、实操演练、结业课题汇报三重检验，两批次学员综合合格56人，合格率达97%。

3.数据质量提升：在数据分析模型的构建过程中，通过统一数据口径，确保总行、分行、支行至经营性支行数据同源同频，消除总分支行之间因数据来源不同导致的“数据打架”问题；

4.数据敏捷开发：突破传统开发模式桎梏，将原本需立项、评审、开发、测试等多环节、耗时3个月的需求响应周期，压缩至业务人员1周内自主完成看板开发与投产，显著降低人力与时间成本。

四、项目过程管理

1.数据架构搭建：我行自2022年开始建设“一仓三集市”数据架构，当前我行已上线数据仓库及营销集市，财务监管集市及风险集市即将上线。

2.数据标准构建：我行遵循全覆盖、匹配性、持续性及有效性的原则规范全行数据标准，并根据业务发展及监管动态动态开展数据标准的维护。自2021年起每年发布全行级数据标准；现我行数据标准涉及基础数据标准2209个，标准词根库4571个，标准扩展代码26577个，为全行数据标准化奠定了基础。数据标准已落标于我行核心业务系统及数仓集市，将来我行将根据数仓集市建设进度将数据标准全面覆盖数仓集市，并力求将数据标准覆盖全行业务系统。

3.数据质量控制体系：我行发布了《贵州银行数据管理组织架构体系》《贵州银行数据质量管理办法》《贵州银行数据治理考核办法》等17个数据管理制度，为数据管理工作建立了工作规范，加强数据质量工作考核力度。我行设立数据治理团队，负责牵头组织全行的数据治理工作，并设置了专职人员从事数据质量工作。通过搭建数据综合管理平台，执行了3997条检核规则开展基础数据质量验核，从而将数据质量管理工作纳入日常管理范畴，提高了数据质量管理的工作的效率及质量。

4.基础设施建设：我行搭建了自助分析集群与离线计算集群，在总行及下属8家支行建设了大数据分析实验室并部署了BI商业智能分析平台、智能报表平台、数据仓库、数据综合管理平台、大数据分析平台、机器学习平台等数据分析及可视化展示工具。根据数据分析实际的性能需求不断扩充计算及存储资源，保障数据分析体系技术上的正常运行。

5.推动数据应用：我行于2025年初步建设于个人客户、对公客户、财务经营、商户运营等核心场景的分析模型并在全行发布。计划在未来持续扩充并深化业务场景及服务，推动数据深度融入业务流程，形成 “用数据说话、用数据决策、用数据创新” 的氛围，推动经营管理从经验驱动向数据驱动转变。

6.数据人才培养：我行自2024年开始启动数据分析培训项目，截至2025年共培养58名数据分析人才，为数据应用培养核心力量。后续我行将在未来3年内在行内持续挖掘并培养数据分析人才，实现全行培养100名数据分析人才的目标。

五、运营情况

1.数据场景建设

总行牵头整合数据资源、实践经验、治理体系、技术与工具，分行参与构建《贵州银行财务经营分析模型》《贵州银行个人客户数字化运营分析模型》《贵州银行对公客户数字化经营分析模型》，形成基础分析模型底座，并向全行推广并持续迭代。对数据模型通过自动化数据处理与展示，大幅减少人工重复查询、统计工作量，基于全行四级架构的精细化权限分配，精准匹配各级人员使用需求。

2.BI商业智能分析

组织全行BI培训，平台经过总行数字金融与各分行、总行部门近3年联动运营，平台整体使用率都得到了较高的增长。截止2025年5月底，共发布数据产品192个。

组织召开总行部门、技术部门、分行平台技术沟通会议，加速大数据分析实验室、BI商业智能、数据安全运营会议，BI落地4768个数据集，开发460个BI应用看板，推广全行级数据应用场景18个。

六、项目成效

1.数据应用文化初步建立

（1）数据应用频度提升：活跃用户由2023年年初的191人增长至2294人，增长超过11倍，2025年1-9月操作频次达90万余次，增长超过40倍；通过传统方式调取数据的频次较2024年同比下降24%，较2023年下降55%；数据获取从原来的1-6个月变成1-3小时。

（2）数据应用意愿提高：全行组织数据分析及BI专项培训7期，覆盖全行830余人次，并通过以赛代训组织专项竞赛4期，共计125支队伍参赛。其中，2025年BI数据分析应用大赛，总分行共计48支队伍230人参赛。业务部门和分行一线深度参与，参赛者们用智慧和激情点亮了数据的未来，以独特的视角和深入的洞察力，挖掘出了数据的巨大价值。

2.人才培养初现成效

（1）人才梯队成型：构建起“总行引领、分支行联动”的数据分析人才网络，学员均具备独立完成业务数据分析、报表制作及可视化呈现的能力，填补了全行数据人才缺口。

（2）业务赋能显著：两批次学员累计输出客户分层营销、存款稳定性分析、风险预警模型等实用课题成果46项，其中23项已落地应用，助力分支行决策效率提升30%以上，实现数据价值向经营实效转化。

（3）数据文化普及：数据分析人才在各条线发挥“传帮带”作用，带动近240余名员工参与全行BI数据分析应用大赛等实践，推动全行形成“用数据说话、靠数据决策”的工作氛围。

3.数据应用获得行业高度认可

（1）贵州银行财务分析模型获得2025FineBI财务分析挑战赛最具业务价值奖【二等奖】；

（2）《企业级数据管理与应用体系创新实践》入选中国金融传媒2025年案例库，获得2025年中国创新方法大赛贵州赛区优秀奖。

七、经验总结

在数字经济浪潮加速奔涌的时代背景下，企业级数据服务共享体系正迈向更深层次的变革。未来，贵州银行将聚焦数据深度挖掘与应用创新，以更精准、个性化的数据服务满足多元业务需求。通过持续优化数据分析模型，提升支撑平台性能，进一步缩短数据处理周期、增强分析精准度，让数据洞察成为驱动业务增长、产品创新的核心引擎。

人才是数字化转型的根基。数据分析人才培养项目将锚定“数字 + 科技 + 专业”复合型人才培育目标，打破学科与业务边界，构建系统化、阶梯式培养体系。通过定制化课程、实战化演练与前沿技术培训，全方位提升员工数字化应用能力，锻造一支既懂数据规律、又精业务逻辑的高素质人才队伍，为数据驱动战略提供坚实的人力保障。

贵州银行将全力构建数字运营体系，以营造全员数据分析文化为抓手，打造“学工具、学数据、用数据、建场景、创价值”的良好氛围。依托数据分析竞赛、业务场景实战等多样化形式，激发员工创新热情，让数据分析从“少数人的专长”转变为“全行的集体智慧”。随着数字运营体系的深入推广，数据分析将深度融入业务全流程，形成“数据决策-业务优化-价值创造”的良性循环，为全行高质量发展注入持久动能，助力贵州银行在数字化转型征程中书写新篇章。