实战 | 商业银行一级分行外部数据管理平台建设

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文 / 中国建设银行上海市分行  王梦迪  李鹏

国家“十四五”规划中明确指出要发挥数字经济的优势，发掘海量数据中所蕴藏的巨大价值，同时党的十九大和十九届历次全会精神也指出，我们要立足新的发展阶段和格局，以数据为关键要素，以数字技术与实体经济深度融合为主线，加强数字基础设施建设，通过实体经济和数字技术的融合，将数字经济应用到更丰富的场景。

在此背景下，建行率先提出金融科技战略，通过实施金融科技战略（TOP+），能够丰富和完善商业银行数据治理体系，提升金融数据价值的创造力。其中外部数据因为来源众多、标准不一以及落地运维等难题，被建行列为数据管理平台建设的重中之重。为此，建行推出了“总分一体化外部数据管理平台计划”，设计理念是统一标准，挖掘外部数据的业务价值和内涵，发挥大数据对于商业银行蓬勃发展的基础性、先导性和战略性作用。上海分行作为建设银行的一级分行机构，其依据总行架构支持，搭建出服务实体经济、连接政府端和总行端的分行外部数据管理平台，其致力于实现商业银行惠民惠政、服务客户、创新产品、内部管理的特色数据服务。

外部数据管理平台的发展现状

及创新应用

1.外部数据管理平台发展现状。分行原有的数据管理方式存在短板，不足以应对当前大数据时代的海量数据的需求。原有外部数据管理方式，仅依赖于分行本地数据库、分行自有数据开发环境、分行本地服务器进行数据开发、存储及管理，没有形成统一标准、互相融合的数据管理平台。因此，原有的数据利用方式具有历史局限性，不能满足当下大数据与人工智能化的场景应用需求。其局限性主要表现为存储数据易冗余、与总行和外单位之间的连接不稳定、项目迭代更新迟缓、报文交易和代码管理不满足新规范要求。此外，外部社会各行各业的数据是由总行外部数据管理组件统一接入的，历史数据管理方式与总行外部数据连接通道单一，由于近年来数据使用量激增，导致外部数据管理任务日益繁重，分行需求无法取得总行的及时响应。

为适应新形势下金融IT系统建设，建行决定将外部数据组件作为分行与外部数据供应商之间的数据通道，分行根据总分一体化的方针实现分行特色外部数据管理平台建设。在搭建出上海分行外部数据管理平台后，上海分行已经与多家政府机构和第三方公司完成对接，建设了政府机构数据、客户数据、信贷数据、第三方数据等数据库，具体涉及税务数据、公积金数据、担保数据、电子证照数据、工商数据、司法数据等维度外部数据。

2.科技赋能与场景应用创新。上海分行外部数据管理平台作为建行首批落地一级分行，持续推动科技赋能与场景创新。首先，与同业公会的对接完成了云税贷大型重构迁移，完善了总行外部数据管理平台框架在分行的适配，进一步拓展了总分一体化的合作场景，在某种意义上也为实现客户办事“减环节、减时间、减材料”贡献出上海建行的力量。其次，与担保基金管理中心的合作完成的担保贷项目，加深了银担合作，强化了双方“资源共享、风险共担”的合作机制，服务了更多中小微企业，为客户提供了便捷的业务办理场景。此外，分行通过外部数据管理平台与公积金管理中心对接完成了分期通业务，通过“精准营销”平台推送50万＋公积金客户测额邀约短信，为客户经营开展做好铺垫，提高客户体验。

值得一提的是，上海分行创造性地运用外部数据管理平台对接汽车经销商，首次实现购车分期直连系统，完成线上购车分期业务，提升了建行在高端品牌汽车领域的影响力。相信随着外部数据管理平台的成熟，外部数据价值的体现，会有越来越多业务场景应用的创新。

外部数据平台框架与技术特色

1.总分一体化平台下的外部数据框架。总分一体化项目研发实施后，总行与分行能够做到统一架构、统一实施，能够及时响应分行外部数据的使用需求，为分行外部数据提供统一的管理与支持。如图所示为外部数据管理平台的整体架构，主要包括外部数据处理—联机平台和统一接入模块，其中外部数据处理—联机平台对行内业务组件提供联机服务，通过联机服务注册寻址平台发布，供其他应用组件调用，对联机查询的数据的缓存与加工逻辑部署也均在外部数据处理联机平台实现的，按照新一代标准对外部联机数据进行加工处理。总行端的统一接入模块可接入互联网的公开数据、互联网的专有数据、总行的专线数据，分行端的统一接入模块可接入分行的专线数据，二者均是通过代理实现统一建立外部联机交易连接。

图  外部数据管理平台的整体架构

基于此框架，总分行的需求、技术设计、项目实施、开发测试和上线运维都能够与统一标准有机结合。分行既能够与总行形成整体应对外部单位有技术难度的需求，又能够在框架下拥有自主设计与开发的自由性。最重要的是，外部单位的数据能够在行内特定形式下共享，并能够与行内其他类型数据有效糅合，为业务方应用中数据的分析与挖掘提供坚实的基础。

2.基于人工智能创新数据管理模式。外部数据管理平台在技术方面的特色体现在，通过人工智能助力外部数据全生命周期管理，利用机器学习和神经网络模型，挖掘出外部数据和行内数据的信息价值，筛选出具有业务创新价值的特征，预测外部数据在存储、查询、应用状态下的规律，反馈数据状态异常的原因和快速提供最优化的解决方案。

在数据获取与衍生过程中，运用外部数据平台的特征工程工具清洗原生数据，过滤噪声和异常数据，填补缺失数据，监控数据量级和质量，保证落地数据的有效性。在数据存储与反馈过程中，利用平台的回归预测工具构建时间序列数据，基于线性回归、梯度上升树和循环神经网络模型，预测出云上系统、软件、数据库、接口和应用主要参数的运行波动范围，在交易量、存储空间、日志、消息队列等超出警戒值时发出告警，必要时触发熔断机制。在数据应用过程中，平台提供特征衍生和模型训练的功能，对风控、信用卡、普惠和运营等场景提供公共基础特征变量、场景参考（训练、测试和验证）数据集、标准分类与回归模型。

外部数据管理平台的实践

1.普惠金融云税贷。为了与银税平台更好对接，继续扩大业务范围，建行上海市分行在外部数据管理平台按照总分一体化方案实施普惠金融云税贷项目。与银税平台的对接实现了分行与总行、分行与同业公会的自定义联通，开启外部数据灵活引入的新模式。

普惠金融云税贷项目搭载了总行先进的外部数据管理平台，通过交易封装的形式，快速获取和反馈外联单位数据。项目在分行范围内首次创新实现业务前端平台与外部数据管理平台进行数据动态交互，实现数据可视化和交易一键化，极大地简化了业务人员的日常操作。在全行范围内首次成功部署外联单位呼入报文适配器，能够灵活转换外联单位任意格式报文，并创新开发了外部数据框架不能实现的定时批量跑批功能。将历史数据迁移到外部数据管理平台，利用平台在短时间内完成大批量数据的抽取、清洗和装载，成功跨越数据库版本的差异和技术难点，实现了历史数据和业务应用不断层。

项目的完成深化了我行与同业公会的合作，实践了总行和分行外部数据的对接，增加了“总分一化”合作的经验，创新了可实现业务应用的场景。

2.运营经验及展望。目前上海分行外部数据管理平台已经实现与多家政府机构和第三方公司对接，有效处理具有业务范围广、数据来源复杂、数据内容繁冗、数据量级大的项目需求。在接入了互联网数据、总行专有数据和分行专线数据后，丰富的数据种类和复杂的数据来源给外部数据平台的有效管理带来了挑战。而分行联合总行框架，结合自身实际情况，利用大数据与人工智能新技术，搭建的具有自己特色道路的外部数据管理平台就能很好完成对数据的管理运营工作。具体来说，就是通过内外部联机交易查询接口来获取行内外金融数据，并通过数据集成与精准投放可插拔分布式数据库，完成内外部与总分行的数据交互，再经过外联接口进行数据反馈，以此来完成对数据全生命周期的管理和运营。基于目前分行外部数据管理平台的建设以及现状，期望未来充分利用平台现有的资源，高效地完成数字技术与实体经济深度融合。

（栏目编辑：韩维蜜）

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