參賽單位：重慶農村商業銀行股份有限公司

案例名稱：用大數據、云計算、人工智能構建的智慧大腦

案例簡介：

智能數據決策系統是重慶農村商業銀行于2020年重點打造的將“大數據、云計算、人工智能”技術相互融合的全行級“智慧大腦”。運用大數據平臺對行內外海量數據進行分析加工并結合機器學習算法，建立智能化數據決策模型，再通過分布式引擎進行實時決策計算。實現了數據自動化采集、模型智能化迭代、客戶需求實時化響應的業務發展模式，是我行金融數字科技致力于服務三農、服務中小微企業、服務縣域經濟、落實普惠金融戰略的典型案例。

創新技術/模式應用：

一、大數據分析：利用我行在私有云上搭建的大數據平臺，對各源系統數據進行了標準化清洗、治理，構建了高整合度的且與源系統數據松耦合的大數據匯總層和標簽層，為客戶畫像、機器學習建模提供了金融數據基礎。

二、外部數據一站式采集：決策系統一站式采集了包括征信、司法、稅務、公積金、通訊運營商等二十幾家合法外部數據源，為客戶畫像、機器學習建模提供了非金融數據基礎。

三、機器學習自動化建模：采用機器學習對海量歷史數據進行挖掘建模，快速輸出決策模型，通過PMML格式直接導入決策引擎，支持決策模型的快速化、智能化迭代。

四、多引擎、熱插拔、高可用：實現了商業決策引擎和開源決策引擎同時部署的多引擎方案，達到了多決策引擎并行、結果比對及熱切換，核心部件“高可用、低風險”的目標；

五、分布式部署、高并發作業：采用先進的微服務架構模式，將主災備三地機房服務器組成大集群，通過獨立的產品微服務、客戶端負載均衡、排隊、熔斷、限流等手段保證最大限度利用硬件資源，且各產品間互不影響、獨立運行，同時通過多服務、多線程等方式保證業務快速處理；

六、業務場景在線回放：業務部門優化模型后，可在生產環境對歷史交易數據進行模擬決策，通過對比查看新舊模型決策結果，評估優化效果；

七、模型實驗室：業務部門優化模型后，可與舊模型并行試運行，通過對比查看新舊模型決策結果，評估優化效果；

八、模型可視化管理：實現了策略模型可視化配置及讀寫權限的分層、分級管理，簡化了模型配置方式、降低了模型泄露風險；

九、全天候響應：業務人員可24小時圖形化調整和驗證模型，實時生效；

十、敏捷開發：實現了代碼版本7X24小時不間斷業務的熱布署。

項目效果評估：

項目投產以來，已為對公、對私、小微、信用卡條線等共14個產品提供決策服務，業務范圍涵蓋信貸審批及額度計算、信用卡“秒批秒用”及自動調額、貸款資金用途監控、優質客群篩選、風險預警、貸后智能催收、潛客營銷、客戶挽留、智能化業務路由等業務產品或相關服務。

截止2021年3月底，已上線的旺農貸、煙農貸、渝快貸、小微自主支用及續貸、稅快貸、信用卡、小微信貸等面向城鄉居民“秒批”類產品累計決策370萬次，今年以來日均近1.3萬次。所有產品累計決策服務3766萬次，今年以來日均近20萬次，平均決策耗時小于1秒，決策成功率達99.999%。

預計今年內智能數據決策系統將為全行近30個產品提供決策服務。

項目牽頭人：

徐靜秋

重慶農村商業銀行數據管理部副總經理

項目團隊成員：

項目經理：紀龍、田俊峰

項目組成員：程娜、劉引、逯玥、陳紅、彭勝銀、卿殊杉、陳鴻鑫、韓瑩、張雅琪、何卓

責任編輯：方杰