“数智化”征信之路如何趟？全国首家省级征信机构这样做……

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“征信行业天然需要一套非常扎实的大数据基础设施、流程和方法论，数据只有通过工具进行处理、分析和挖掘才能得产生价值，这是我们数字化转型的原始驱动。”日前，在杭州召开的2023网易数字+大会上，安徽征信公共信用部（平台办）负责人梁龙向中国证券报记者介绍。

安徽征信公共信用部（平台办）负责人梁龙（右）和数据管理中心负责人聂梦婷接受中国证券报记者采访。本报记者 张鹏飞 摄

不同于银行、保险或券商等传统金融机构，征信公司从2014年在国内产生就伴随着大数据成长，在产业链上又处于从海量数据到评估报告的中间环节，因而对金融科技的需求和变化格外敏感。作为全国首家省级征信机构，安徽征信也为类金融企业数智化转型提供了一个样本。

用好数据中台 产品研发提质增效

安徽省征信股份有限公司是由安徽省政府主导成立并通过人民银行备案的全国首家省级国有控股征信机构，其主要业务是通过采集各类的数据，经过分析形成相关的征信产品，帮助有关金融机构服务客户。

除了向银行提供的一些传统的征信产品如信用报告、信用评分以及关联图谱、银行预警类产品之外，安徽征信还凭借自身省属平台优势，将政府的政策和相关数据通过场景串联的形式对金融机构产品进行优化，将金融政策叠加到金融服务中，在金融协同机制中发挥作用。

公司近年来依托大数据、云计算等先进技术寻求数智化转型，围绕更多下游场景建立需求模型。其中，公司从原先的数据资产各阶段分散管理转变为打造标准统一的全流程数据中台，在产品创新和研发效率方面有望带来较大助力。

“一套标准统一的全流程数据中台，以及它的私有化、大模型的研发，为我们打造更多的创新型的征信产品提供了更多的可能性。”安徽征信数据管理中心负责人聂梦婷介绍，随着大数据技术的提升，大模型对人机交互的广泛影响，公司产品从早期以接口形式提供征信报告，已经发展到提供更系统性的服务甚至金融顾问产品，产品形态日益广泛。

此外，统一的数据中台避免了技术在部门之间的重复建设，使得不同部门开发的技术可以在类似的场景或者需求上复用，并形成标准的技术方案和研发规范，提升了公司的创新效率，降低了数据合规方面的风险。

据介绍，大数据中台的应用可帮助一些金融客户实现数据开发周期平均缩短3-5天，开发人力消耗减少30%。

征信企业如何趟出“数智化”之路

尽管征信公司与数字化相伴而生，在基础设施上天然地具备数字化的属性，但早期确实存在数据源相对分散、链路不够畅通、创新研发成本较高的问题。从数据采集、清洗治理，到形成标准的数据产品包括信用报告评分和风控或营销模型，每一个阶段都是分散的、低效的。

基于提质增效的考量和下游应用场景的不断丰富，公司急需打造一个统一的数据中台，数据的采、建、管、用整个周期按照一套规范的标准流程，像生产线一样完善起来。

“如果我们有一套完整的工具，我们的人员可以从一些低价值的工作中解放出来，有更多的精力做相关类型的研发；有这些工艺之后，所有的操作流程化，可审计可追踪，在降低内控成本、提升操作效率方面会有很大改观。”聂梦婷坦言，经过对市场上众多的数据中台厂商的筛选，公司最终选择了具有互联网大型企业背景的技术与服务公司网易数帆。

而之所以选择网易数帆合作，聂梦婷分析，“最重要的原因是这套数据中台本身应用于网易自己的业务领域，会有更多的场景去实践它的研发产品，所以它能够更好地优化和迭代升级，而不仅是通过客户诉求来被动地进行产品优化升级，这是我们觉得很重要的一点。”此外，这套产品在网易自身的游戏、音乐等大规模业务领域也得以应用，“在to C那么大量的情况下能够经受住数据处理性能、数据处理流程和准确性的考验。”

以网易数帆的EasyData为例，其底层产品基于最新的开源技术，内置多种存储计算引擎，并在Hadoop、Spark、Impala、Kyuubi等核心组件做了功能和新能增强，实现智能运维和任务治理，支持企业级安全管控。而该平台的亮点产品指标中台则集数据准备、指标定义、指标加工、资产管理、指标维护和共享为一体，为企业提供准确、一致、可信的指标服务，帮助企业进行数据资产的整合和标准化，以及对经营管理过程和结果的度量，实现基于指标的“业务数据化”“管理数字化”。

网易数帆EasyData+有数BI全链路数据生产力平台。公司供图

在数据中台应用中，安徽征信明显感受到了数据清洗、数据管理的技术和时间成本在减少，产品开发逻辑清晰化和过程标准化；平台还可以预计行业用户的应用场景，通过数据应用建设方法，让业务快速用起来；稳定可控的数据中台能够为管理者提供多维度管理视角，帮助企业沉淀核心数据资产；在企业人才培养、数据文化建设以及持续性运营工作上亦有所助力，更好地促进数据资产流通和价值释放。

梁龙表示：“我们的基础产品很多是给银行做评分的，以及做风险的量化，本身也存在从数据到特征、到未来预期预测指标的特点，这样的过程就是一个人工智能应用的场景。基于数据中台提供底层的支撑能力，从而更好地把数据效应转化为业务能力，为客户端提供一种场景化的征信产品。”

类金融行业加码“数智化”为产业增值

“我们的金融机构客户数字化、智能化、线上化的程度都在提升，我们的服务能力必须要达到足够的水平。”梁龙对记者表示，在整个金融生态里面，征信是更为靠后的服务支撑者。银行服务于实体经济，而征信公司服务于银行和政府。征信公司的参与发挥了金融协同机制，使整个生态链条更加顺畅，这也是安徽征信相比其他征信公司来说比较有特点的地方。

由于同时服务银行和政府，安徽征信不仅可以在对银行的征信产品中叠加政策因素，也能够在政府服务体系中叠加金融属性，给终端客户尤其是处理和加工信息能力相对薄弱的中小企业主带来更好的帮助和体验。

“通过人工智能、数据治理、BI分析等技术的应用，用底层能力形成智能的产品，做一些具体、精准的匹配和推荐，结合企业具体的诉求、行业属性、企业的发展阶段等，帮助其快速匹配政策和金融产品，效率更高。”梁龙如是介绍公司借力数智化的产品和服务方案。

截至2023年6月，全国共备案企业征信机构148家。金融机构运用各企业征信机构提供的各类涉企信用信息，更加快速、准确、全面地评价企业的还款意愿和还款能力，提高企业获贷能力。此外，全国已建成28个省级地方征信平台，从而进一步拓宽涉企数据共享部门和数据项，推动银企精准对接，提升小微企业融资可得性，为地方经济发展注入新动能。

央行官网曾发表文章表示，目前，央行征信系统已经成为世界规模最大、收录信息全面、覆盖范围和使用广泛的信用信息数据库，基本上为国内每一个有信用活动的企业和个人建立了信用档案。通过建立企业和个人信用信息共享机制，有效解决了金融交易中的信息不对称问题，全面精准助力放贷机构防范和化解信贷风险，帮助企业和个人获得融资，基础核心产品信用报告已成为反映企业和个人信用行为的“经济身份证”。

而在人民银行备案的征信公司通过各类特色征信服务与征信系统互为补充，进一步满足了金融领域多元场景的信用信息需求，也证明了安徽征信等征信机构深挖数据潜能、打造新型企业征信服务体系的价值，金融企业和金融科技公司积极拥抱前沿技术投身数智化升级的实践，正在推动我国数字金融生态走上一个新的历史台阶。

编辑：亚文辉

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