一、项目背景及目标

1.项目背景

当前河南农商银行线上信贷系统、市县行社网贷系统已接入企业数据、个人社保、征信、司法涉诉等多类外部数据，但受限于传统数据管理模式，存在三大核心痛点：一是数据源接入碎片化，不同业务系统点对点对接外部数据，导致接口标准不统一（如征信数据接口格式差异达15种以上），数据复用率不足30%；二是数据服务能力薄弱，缺乏统一的服务发布与共享机制，业务部门获取外部数据平均耗时超48小时，无法满足信贷审批、反欺诈等实时业务需求；三是管理与监控缺失，无统一计费对账、流量控制与安全审计功能，外部数据使用成本核算模糊，且存在数据泄漏风险（如未脱敏的征信数据直接传输）。

在此背景下，建设企业级外部数据管理平台，并非简单整合现有数据接口，而是通过技术创新突破传统管理瓶颈：探索多协议数据源动态接入技术，解决“一源一开发”的效率难题；构建国产化微服务架构，打破国外技术对金融核心系统的依赖；研发全链路智能管控体系，实现数据“采集-存储-服务-监控”全生命周期的标准化与智能化，最终形成可复用的金融行业外部数据管理解决方案，助力河南农商银行在县域普惠金融、精准风控等领域构建竞争优势。

2.项目目标

为了实时快速地获取外部数据资源，形成统一规范、统一采集、统一存储、统一监控与管理的外部数据创建本项目。并进一步实现行外与行内数据整合共享，挖掘数据价值、服务于河南农商银行各种复杂的业务场景。助力河南农商银行在竞争激烈的市场中获得竞争优势。预期示意图如下：

二、创新点

1.多协议数据源自适应接入技术

研发“协议特征提取-动态脚本生成-自动解析”的三级引擎，支持HTTP、Socket、JMS、SOAP、MQ、sftp等10+种协议的自动识别与解析，新增数据源无需定制开发，仅通过界面配置即可完成接入，接入效率提升80%以上，突破传统“一源一编码”的技术瓶颈；

2.数据全链路智能管控技术

创新“数据轨迹追踪+异常预警”模型，实时监控数据采集、传输、存储、服务4个关键环节，实现异常交易（如超时、数据篡改）的秒级定位与自动隔离，故障处理效率提升90%，同时集成国密算法（SM1-SM4），实现敏感数据“传输加密+存储脱敏+访问授权”三级防护，满足金融数据安全合规要求。

3.国产化微服务弹性架构

基于信创服务器（海光）、VastBase数据库、宝兰德中间件，麒麟操作系统，设计“服务动态扩缩容+故障自动隔离”机制，支持每秒5000+笔交易的高并发处理（CPU使用率≤60%、内存使用率≤60%），且可根据业务量（如信贷高峰期）实现5分钟内弹性扩容，打破国外架构对金融系统的性能限制。

三、项目技术方案

绿色信贷系统基于SpringCloudAlibaba微服务构建，集成Nacos、SpringCloudGateway及多层安全防护，支持多数据源与高效开发；前端使用Vue框架实现组件化与多终端兼容；达梦数据库以共享存储模式支撑高并发业务数据存储；部署上通过分布式集群及F5负载均衡，确保了系统的高可用性、扩展性与安全性。

1.应用架构

网关服务：负责外部数据接入API&内部数据接出API网关，实现服务定义、注册、审核和发布功能，实现资源监控，网关监控等。

管理端：针对数据源的管理，接口管理，服务管理，运维监控，日志审计等。

数据存储：请求的外部数据，系统可进行数据的结构化储存，同时支持把数据存储到缓存中，关系型数据库中，或是大数据平台中。

计费管理：通过设置计费的类型与方式，把每笔请求的外部数据进行计费的处理，同时对费用进行部门的分摊。

费用报表：根据费用规则，对调用外部数据产生的费用进行计费统计，按照年度、季度、月度生成费用报表。

2.后端架构

外数管理平台采用先进技术架构，具有高度先进性、可扩展性、灵活性和可维护性。主要分4层设计，表现层、应用层、数据持久层、数据层。具体技术架构图如下：

①功能架构：新增“技术创新层”

在原有功能架构基础上，新增“技术创新层”，包含3个核心模块：

协议自适应解析引擎：实现多协议自动识别与解析，支持新增数据源配置化接入（对应2.1技术创新目标）；

智能安全管控模块：集成动态脱敏、国密加密，解决数据全链路安全问题；

微服务弹性调度中心：基于业务量自动调整服务器资源，实现国产化架构下的高并发处理。

②技术架构：强调国产化创新适配

应用层：采用“SpringCloudAlibaba（国产微服务框架）+服务网格（Istio国产替代方案）”，开发“微服务弹性调度算法”，支持根据CPU、内存使用率自动扩缩容，解决国产服务器资源调度效率低的问题；

数据持久层：研发“多源数据同步适配器”，支持VastBase与行内原有数据库的实时同步（非简单数据迁移，而是通过算法解决数据格式差异与同步延迟问题），同步延迟≤100ms；

数据层：采用“冷热数据分离”策略，基于国产大数据平台存储冷数据（如历史征信记录），Redis存储热数据（如实时黑名单），兼顾存储成本与访问效率。

3.物理架构

外数管理平台的物理架构如下图：

依上图所示，我们将外数管理平台网管3台服务器、缓存模块3台服务器，管理调度端两台。DMZ区与外部数据源直接对接。配置明细如下表：

4.数据库架构

数据库为海量数据库，采取共享存储模式进行部署，存放外部数据、系统平台基础数据、用户调用接口数据以及操作日志数据。能满足高并发、突发、高频请求场景。

四、项目过程管理

项目整体采用瀑布模型交付，整体分为9个阶段，项目交付周期6个月，上线后试运行3个月平稳度过，目前处在运营阶段，进入整体的实施里程碑计划如下图：

启动规划阶段：2024.12.01-2024.12.31

需求分析阶段：2024.12.15-2025.02.07

系统设计阶段：2024.12.31-2025.02.07

编码开发阶段：2024.12.15-2025.2.12

集成测试阶段：2024.1.31-2025.2.28

用户测试阶段：2024.1.31-2025.4.16

系统上线阶段：2025.4.16-2025.5.16

试运行初验：2025.5.16-2025.8.16

项目收尾阶段：2025.8.16-至今

五、运营情况

1.系统运行稳定性

平台自2025年5月16日正式上线以来，已稳定运行超4个月，系统稳定运行率达99.99%，未发生重大故障（如服务中断、数据泄露）。通过国产化集群部署（3台网关服务器、3台Redis缓存服务器、3台VastBase数据库服务器）与F5负载均衡机制，成功应对信贷高峰期（如春耕贷款旺季）的高并发需求，日均核心交易笔数超2万笔，峰值时段（9:00-11:00）每秒处理交易达5200笔，CPU平均使用率52%、内存平均使用率55%，均低于60%的预设阈值，满足业务连续性要求。

2.业务覆盖与推广应用

截至2025年9月，平台已接入12类核心外部数据源（含人行征信、百行征信、政务数据、百度地图、启信宝等），覆盖河南农商银行8大业务部门（风险管理部、信贷部、零售业务部、运营管理部等），支撑3类核心业务场景：

信贷风控场景：为全省17个市县行社的网贷系统、信贷系统提供实时征信核验服务，累计调用征信数据超50万次，协助识别高风险客户3200+户，风控审批效率提升60%；

客户画像场景：整合政务数据（社保、公积金）与工商数据，生成县域客户标签120+个，支撑“普惠贷”“乡村振兴贷”等产品精准营销，累计触达客户8万户，营销转化率提升20%；

合规审计场景：通过全链路日志审计与区块链存证功能，记录数据访问操作超100万条，顺利通过人行河南分行、银保监分局的2次专项合规检查，无任何不合规记录。

3.运维与迭代优化

建立“日常监控+定期优化”的运营机制：

实时监控：通过运维监控模块实时跟踪接口调用量、响应时间、异常率等指标，设置阈值告警（如接口异常率超0.5%触发短信告警），累计拦截异常请求（如恶意高频调用）1.2万次，故障平均排查时间缩短至15分钟；

迭代优化：基于业务反馈完成2次版本迭代，新增“县域特色数据源接入模板”（如农业补贴数据、农机设备登记数据），优化智能计费对账功能，支持按乡镇网点分摊数据使用成本，进一步降低基层行社的运营管理难度。

4.用户使用与培训推广

面向全行员工开展3轮专项培训，覆盖技术人员、业务人员、风控人员共50余人次，编制《平台操作手册》《数据源接入指南》等培训材料，确保各部门熟练使用平台功能。目前，业务部门通过“数据服务市场”自主申请数据服务的占比达75%，无需技术人员介入，实现“自助式用数”，业务用数耗时从原来的48小时缩短至1小时内，极大提升了业务决策效率。

六、项目成效

1.社会效益

本项目的研发成果不仅服务于河南农商银行，更将推动金融行业外部数据管理的技术升级与标准化发展：

破解行业共性难题：项目研发的“配置化接入”技术，解决中小银行“外部数据接入慢、成本高”的共性问题，预计可帮助同类机构将接入效率提升80%，降低研发成本50%；

推动金融信创落地：通过国产化组件的深度适配与性能优化，形成金融行业外部数据管理系统的国产化技术规范，为后续信创项目（如核心系统国产化）提供参考，打破国外技术垄断；

助力数据要素流通：项目建立的“合法接入+合规使用”流程，符合《数据安全法》《个人信息保护法》要求，可引导金融机构规范使用外部数据，推动数据要素在金融领域的安全流通与价值释放。

2.应用效果

外部数据：将外部数据定义为企业过去的交易或者事项形成的、由企业合法获取、拥有或使用的、预期会给企业带来经济利益的数据资源。

外部数据范围：即企业的数字财产，包括物理和电子文件两种形式记录的数据。例如设计图纸、合同订单、交易数据以及任何涉及到使用电子文件作为载体的各类业务数据，都属于企业的外部数据。

合法合规：在企业经营过程中产生或者外部合法获取，由企业合法控制或被授权使用（数据成为外部数据需要明确控制权，避免法律风险）。

可利用：符合可利用状态（不可利用的数据不可衡量价值，未能带来利益，是数据“资源”，而不是“资产”）。

为企业拥有或控制：能够为企业带来经济利益或潜在经济利益（外部数据应能产生实际价值）。

有经济价值：企业具有所有权或者使用权，这些对数据的权利将保障数据产出的经济利益可以归属到企业。

3.外部数据管理效果

项目研发的核心技术成果将直接提升河南农商银行的外部数据管理效果，具体体现在3个维度：

效率提升：协议解析引擎使外部数据接入周期从1个月缩短至1周，智能数据清洗组件使数据处理效率提升90%，业务部门获取数据服务的时间从48小时缩短至1秒，彻底解决传统管理模式下“效率低”的问题；

风险管控：数据全链路智能审计模型实现异常操作秒级预警，国密加密与动态脱敏技术保障数据传输、存储安全，预计可将数据泄漏风险降低95%，同时满足监管审计要求（如人行征信数据的使用追溯）；

业务价值：行内外数据融合模型支撑信贷风控场景，通过外部征信数据与行内信贷数据的实时整合，风控坏账率降低15%；支撑客户画像场景，通过政务、地图数据精准定位县域客群，营销转化率提升20%，实现外部数据从“成本项”向“价值创造项”的转型。

七、经验总结

1.技术创新层面

坚持“国产化适配+场景化突破”双轮驱动。农村金融机构在数据平台建设中，需平衡“信创合规”与“业务实用性”：一方面，应优先选择成熟的国产软硬件组件（如VastBase数据库、宝兰德中间件、海光服务器），通过深度性能优化（如线程调度策略调整、分区表设计）破解国产化架构“高并发能力弱”的痛点，本项目通过多次性能测试，最终实现与国外架构相当的处理能力；另一方面，需聚焦农村金融特色场景，避免“技术空转”，例如本项目针对县域客户数据分散的特点，新增农业相关数据源接入模板，让技术创新真正服务于乡村振兴业务。

2.项目管理层面

强化“甲乙协同+阶段管控”保障交付质量。农村金融机构信息化团队规模有限，项目建设需注重与供应商的协同配合及全阶段的质量管控：一是在需求阶段组建“甲方业务专家+乙方技术架构师”联合小组，通过20+场需求研讨会明确核心诉求（如多协议接入、县域数据适配），形成书面需求规格说明书并经双方签字确认，从源头避免后期需求变更；二是严格遵循瀑布模型的阶段划分，在系统设计、编码开发、测试验收等关键节点组织专项评审会，邀请行内技术、业务、风控部门共同参与，累计出具评审意见48条，确保各阶段成果符合预期；三是上线后建立“7×24小时联合运维机制”，乙方技术人员远程支持占比95%，紧急问题（如数据源中断）现场响应时间≤4小时，保障系统稳定运行，有效降低项目交付风险。

3.价值落地层面

聚焦“数据融合+业务赋能”，避免“重建设轻应用”。外部数据平台建设的核心目标是释放数据价值，而非单纯技术堆砌：一是需打通“外部数据-行内数据-业务应用”的链路，本项目通过“多源数据同步适配器”实现外部数据与行内信贷系统、风控系统的实时融合，避免数据“孤岛化”；二是需建立“业务价值反哺”机制，通过计费对账功能核算各部门数据使用成本与业务收益（如风控部门通过数据调用减少坏账损失1200万元），让业务部门主动参与数据平台优化；三是需形成“标准化+可复用”的成果，本项目提炼的“协议解析引擎”“弹性调度算法”已形成技术组件库，计划在河南省农信系统内推广，预计可帮助同类机构缩短60%的项目建设周期。

4.行业推广层面

立足农村金融特色，打造“低成本、易落地”方案。农村金融机构资金、技术资源有限，数据平台建设需避免“大而全”：一是优先聚焦高频刚需场景（如征信核验、合规审计），控制项目造价（本项目造价109万元，低于行业同类项目平均成本30%）；二是采用“配置化+低代码”设计，让基层分支行无需技术开发即可完成数据源接入（如通过界面配置10分钟完成某县政务数据接入）；三是加强与地方政府、同业联盟的合作，本项目已与河南省金服共享平台达成数据互通协议，未来将进一步整合乡村振兴相关数据，为农村金融机构外部数据管理提供“低成本、易落地、高价值”的参考范式。