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案例名称

“风语”智能数据分析管理平台

案例简介

“风语”智能数据分析管理平台以数据资产管理为导向，以内部管理系统为抓手，打造“BI+AI+KG”互通互联的全行性一站式分析管理平台。

平台包括两个部分：一是智能化数据分析挖掘，支持业务人员快捷分析建模，解决“业务不懂科技，科技不懂业务”的行业痛点；二是线上化过程管理，实现解决“业务流程缺乏闭环管理”的经营难点。

平台创新点在于首次实现商业智能、人工智能、知识图谱三大平台及数据互通，将数据解释、AI算法插件化等功能产品化落地，并通过精细化权限管控及数据脱敏保障信息安全。形成“线下流程线上化、人员管理数字化、机构评价智能化”的全新管理体系，助力银行前中后台真正实现数字化经营。

创新技术/模式应用

一、智能化的数据分析挖掘

“风语”平台通过算法场景化，帮助业务人员以低门槛创建人工智能模型，提升经营分析和管理的智能化水平，具体抽象为四大类：归因（即数据解释），探寻数据异动原因；分类（算法插件产品化），客群分层分类；预测（时序预测），预测业务发展趋势；关联（知识图谱联动BI），寻找与特定客户存在关联的客群。

一是归因（数据解释），针对传统模式下“业务对报表关键指标波动解读和分析，需要进行复杂查询、对比、制作报告”的痛点，基于博弈论里中经典的Shapley Value理论，从指定业务宽表中各维度出发，对客户客群批量特征进行算法分析，自动搜寻对业务关心指标影响最大的维度组合，快速实现对关键指标波动的解释说明。

以业务资产质量监测场景为例，当某分行逾期率出现骤升时，平台调用数据解释模型，从该分行业务结构、客群特征、与历史时点的纵向对比、与兄弟分行间的横向对比等维度开展自动分析，定位导致逾期率波动的关键因素（如，进件渠道、特定产品异动），同时归纳梳理各类客群画像，反哺业务策略。

二是分类（算法插件产品化），针对传统业务分析需借助科技开发及第三方参与，经历“业务需求撰写、双方沟通对齐、科技建模反馈”的漫长步骤才能应用算法模型的痛点，“风语”平台实现了算法插件产品化。

以评分卡插件化为例，摆脱传统建立评分卡复杂的代码设计，让业务通过拖拉拽完成自主建模，产品化后的建模简化为四步：一键数据集替换 → “人工+机器学习”特征选择 → 不同算法模型效果自动对比选择 → 模型评价指标可视化展示。

便捷构建的评价可协助业务人员在业务营销前做好客群分析，精准营销。通过模型高效快速反馈潜在优质客户，提升营销成功率，提高客户满意度。

三是预测（时序预测），基于COX（比例风险模型）作为主要算法，“风语”平台设计并独创了特色化时序预测模型在金融场景的应用。

以风控场景为例，时序预测可以对风险化解手段进行成效分析，助于挖掘深层次、隐藏的风险指标。适用场景主要覆盖三类：一是预测风险程度及利润损失，二是对风险化解手段进行成效分析，三是挖掘更深层次、更隐蔽的监测指标。

四是关联（知识图谱联动BI），“风语”平台开创性地实现了BI与知识图谱之间的联动，打通了知识图谱与BI的数据和技术壁垒。业务人员可以在“风语”平台一键处理图数据、加工图算法、查询客户关联信息。同时，图谱支持联动下钻分析，极大地降低了业务使用门槛，提升了数据挖掘的解释性、说服力。

例如，对于已知的行内客户，可通过流水、票据、股权关系、外部诉讼等数据，找到公司、个人客户之间的潜在关联关系。前台可用于拓展关联营销，中后台可用于防控风险传导。

二、线上化的业务生态闭环

为更好地推进银行数字化转型，“风语”平台创造性构建了以智能监测分析为触点、以模型库管理为抓手、以数据安全管控为核心，形成数据分析线上管理的闭环，提升了管理效率、任务处理效率、机构工作质量。

一是智能监测分析，“风语”平台数据异动触发预警后，自动发布分析排查任务。与以往的线下报送的监测月报相比，一方面，提高任务触发的精准率，减少分行工作量，提高分析效率；另一方面，实现过程管理线上化，便于后续的信息统计和原因分析。

二是模型库管理，将优秀监测分析模型纳入全生命周期管理，涵盖新增立项申请、开发计划填报、验收报告提交、操作手册撰写、上线计划审批、优化意见填报等环节，大幅提升了模型开发质量和效率，实现了项目开发的规范化管理。

三是数据安全管控，基于用户、角色的差异化模板配置，通过精细化权限管控和数据脱敏，满足科技数据开发、业务人员、分支行管理层、总行管理层不同人员的看数、用数需求，保障数据安全。

项目效果评估

“风语”平台上线以来（2020.1-2022.4），经不断应用与优化，已成为宁波银行数字化的重要抓手，实现了人工智能下的业务模式的创新，构建了大数据智能化下的风险业务生态闭环。

性能架构方面，“风语”平台支持全行各条线超千人使用；数据安全方案，支持敏感数据自动脱敏及精细化权限管控；监测场景方面，支持行内外数据资产灵活合规使用、支持“BI（商业智能）+AI（人工智能）+KG（知识图谱）”互相融合；在应用效能方面，支持移动轻应用（手机、PC、PAD端）。

当前“风语”平台对接全行信贷、核心、信用卡、人力等20余个系统，整合了客户、业务、流水、征信、担保、票据等9大数据主题，形成了3万余张数据分析表，构建了400余个监测分析模型，实现了全行级别的数据资产管理及融通体系。

项目牵头人

施道明 宁波银行风险管理部总经理

项目团队成员

何文岳、詹静文、韦达、虞豪杰、陈丹瑶、张禹勋、金俊杰、刘帅、鲍舒宁、王梦悦、陈亮、王敏、杨心恬、张尤明、陈元凯、施文凯、周可欣、周洪锋、李高叠

[Source]

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