案例名稱

工商銀行數據治理數字化轉型項目

案例簡介

數字化時代，數據作為生產要素成為推動經濟社會發展及轉型的新動能。工商銀行踐行大行職責，積極探索監管報送等創新治理新模式，實現數據治理體系不斷迭代提升；運用大數據、人工智能等技術，提升數據治理效率，滿足監管機構數據報送要求及業務用數需求。通過實施數據治理數字化轉型項目等措施，數據治理能力不斷提升，工商銀行在2021年成為國內首家獲得DCMM5級認證的銀行，并在銀保監會對銀行信息科技監管評級中連續八年同業排名第一。

創新技術/模式應用

本項目通過構建監管報送能力成熟度評估創新機制，基于數據中臺實現數據治理成果共享復用的創新模式，運用大數據、人工智能等技術提升數據治理效率，實現數據治理體系不斷迭代提升。

創新模式：一是全面梳理各類監管報送流程總結提煉出監管報送標準流程模型，明確監管報送需求須涵蓋數據加工、校驗、出口三大類規則，并建立三層數據治理機制（下游系統負責快速響應監管與業務要求、數據中臺負責質量監測與治理成果共享、上游系統負責源頭治理），實現對各類監管報送進行全流程標準化數據治理。二是構建監管報送能力成熟度評估模型，建立涵蓋組織管理、流程管控、研發實施、產品技術，數據治理的五維能力成熟度評價指標，全面評估各類監管報送的潛在問題與風險，建立起長效的監管報送能力成熟度迭代提升機制。三是基于數據中臺進行明細交易對手信息自動補齊等基礎數據治理，實現數據治理成果共享復用，避免重復加工，并通過交易對手交易白名單方式實現增量管控，提升各類監管報送數據質量。四是通過構建企業級數據資產管理平臺，實現全行數據資產統一管理和可視化展現，并支持數據血緣分析等，提升數據資產管理及治理能力。

創新技術：一是廣泛應用OCR文字識別等技術到數據采集環節提升源頭數據采集質量。如應用OCR文字識別技術實現銀行賬戶戶名、賬號等憑證要素智能識別和采集，大幅提升數據采集質量和效率。二是應用深度學習、自然語言處理、知識圖譜等技術推動數據治理工作的智能化、自動化。例如對于“企業歸屬行業”數據，通過構建企業客戶行業歸屬精準分類模型，大幅提升數據質量。三是應用自然語言處理技術助力數據標準貫標。構建了表字段標準貫標智能推薦模型、數據字典智能維護識別模型，解決了系統研發過程人為判斷貫標工作量大、不夠精準問題，降低了表字段數據字典維護遺漏情況。四是通過大數據技術構建企業級數據質量管理平臺，對監管報送規則與貼源數據校驗規則的穿透式管理，支持上下游各應用系統在線部署檢查規則，支撐貼源數據與報送數據的全方位質量自動監測，及時發現數據質量問題，并實現線上閉環治理。

項目效果評估

· 創新模式效果：隨著大數據、人工智能等監管科技的發展，金融監管呈現出全面監管、實時監管、自動監管、穿透監管、精準監管等特征，對金融機構數據質量治理能力與數字化轉型能力的考驗。本項目通過構建監管報送能力成熟度評估創新機制，基于數據中臺實現數據治理成果共享復用的創新模式，推動治理全行各項監管報送流程200多個問題，減少約85人年的人員重復加工工作量。有效管控監管報送系統風險，實現監管報送數據治理體系不斷迭代提升。為銀行業滿足監管數據報送提供了一套可借鑒可復制的創新模式，促進銀行業實現數字化轉型。

· 創新技術效果：一是在憑證信息集中處理場景中，運用OCR、機器學習等技術，實現戶名、賬號等憑證要素智能識別。目前機器月均處理憑證1700余萬筆，準確率98%，憑證處理智能技術替代率達到49%，減少了60人年的人員工作量。二是在數據治理工作的智能化、自動化方面，對于“企業歸屬行業”數據，通過構建企業客戶行業歸屬精準分類模型，準確率達96%，大幅提升數據質量。三是應用自然語言處理技術助力數據標準貫標方面，通過構建了表字段標準貫標智能推薦模型、數據字典智能維護識別模型，字典識別模型準確率達91%，解決了系統研發過程人為判斷貫標工作量大、不夠精準問題，降低了表字段數據字典維護遺漏情況。四是通過企業級數據質量管理平臺從多個維度部署了8萬余條數據質量規則，守護3萬多張業務表的數據質量，累計發現并治理了8000多個數據質量問題。

項目牽頭人

張海軍 工商銀行軟件開發中心資深經理

項目團隊成員

徐民、王志琪、楚建波、李錚杰、徐伶俐、周寅、戴明海、周洪菊、張宇鴻、李甲長、陳石軍、譚俊璐、李煥升、李洪洋、黃天奇、丁斌、周靖峰、張桂榕、章文輝、吳垠、鄧洪文、王穩、劉捷、黃劍輝、刁發城、李強、陳鵬翼、管濤

責任編輯：韓希宇