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隨著信息技術的高速發(fā)展，一場數字化的風暴正在席卷銀行業(yè)，數據收集能力和分析能力將在很大程度上決定著銀行未來的生存和發(fā)展。面對海量結構化和非結構化數據的襲來，如何充分挖掘和利用好這個豐富的“數據寶藏”，加速布局大數據分析技術在營銷、風控、客戶管理等多個場景的應用，是銀行業(yè)面臨的重大機遇和挑戰(zhàn)。XX農商銀行積極響應國家號召以及省聯社工作部署，堅持立足中小銀行機構實際，堅持充分整合自身數據和借力大數據資源和大數據技術，積極實施數字化轉型戰(zhàn)略，于2021年啟動數字化轉型咨詢項目及相關基礎建設和數字化應用嘗試，取得初步成效，為未來數字化轉型深入推進奠定了良好基礎。
一、有序推進數字銀行建設項目
按照“高點定位、自主開發(fā)、統籌安排、急用先行”的基本原則，目前已重點開展三個方面的工作。
（一）搭建衍生變量數據集
基于本行新核心、信貸等XX個重要系統的源數據，經過數據采集、診斷、清洗、整合，搭建衍生變量數據集，形成客戶級的各類客戶資產負債情況、產品簽約使用情況等匯總及歷史數據，衍生變量數據集是數字銀行一期項目最重要的成果之一，為以后各種場景下的查詢、分析、供數工作打下重要基礎。
（二）以零售客戶細分管理、構建客群輪廓助力精準營銷
根據零售客戶資產及交易行為，重新劃分客戶層級，梳理客戶管理歸屬規(guī)則，協助零售團隊差異化為不同層級客戶提供服務，有針對性地營銷高凈值客戶、長尾客戶等客群。搭建客戶標簽體系，為客戶打下超過XX個基礎屬性標簽和XX個交易行為標簽，通過這些標簽描繪客戶輪廓和客戶XXX視圖并向網格化營銷平臺供數。除此以外，還利用客戶標簽構建長尾客戶和個人小額貸款精準營銷模型，并產生營銷清單分發(fā)給零售和小微貸團隊，根據收集的營銷反饋情況優(yōu)化迭代模型。截至今年X月末，全行零售客戶數XXX萬戶，較上年末增長XX%，儲蓄存款余額XX億元，較上年末增長XX%。長尾客戶提升顯著，僅上半年就有XXXXX戶長尾客戶成功遷移至日均X萬以上，存款提升XX億元，占全行儲蓄增存總額的XX%。核心客戶（儲蓄存款年日均X萬元及以上的客戶）XX萬戶，較上年末增長XX%，核心客戶存款余額XXX億元,較上年末增長XX%，占全行儲蓄存款總額的XX%。
（三）加快培養(yǎng)數字化人才
組織各部室及分支行一批具有數據素養(yǎng)的骨干，成立定量分析培訓班，截至目前已成功開展五期課程培訓，通過大數據分析理論與案例、業(yè)務應用實踐等課程，幫助學員構建定量分析思維和流程框架，了解常用方法和常用數據資源以及各業(yè)務部門協同工作框架。
二、科學規(guī)劃下一步數字化轉型
（一）豐富全行數據資產
圍繞數據的采集、整合、應用三個層次，積極開展跨界數據合作工作。具體可以分為三個部分。
人工采集數據接入與治理。數字銀行部與零售業(yè)務部、風險管理部、人力資源部、董辦共同探討家庭數據、員工及其關系人數據接口標準，針對采集到的數據進行相關審計，通過分析相關數據字段分布，診斷數據的采集質量，形成相關采集優(yōu)化建議，進一步完善數據質量，并通過設計采集方案形成長效治理機制。
外部平臺數據接入與治理。開展外部平臺數據接入，對接外部平臺包括公積金、啟信寶、匯法網、大數據局等，將外部平臺數據接入之后進行加工清洗匯總處理，形成業(yè)務部門需要的個人或企業(yè)標簽，滿足日后的分析或者建模需要。
衍生數據平臺的數據豐富以及匯總口徑優(yōu)化調整。
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