2014年10月，江蘇銀行夏平董事長確立了利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)彎道超車的發(fā)展戰(zhàn)略，將大數(shù)據(jù)應(yīng)用提升到全行發(fā)展的戰(zhàn)略層面。2015年上半年，江蘇銀行完成了大數(shù)據(jù)平臺選型和建設(shè)，選擇發(fā)布版hadoop進(jìn)行底層數(shù)據(jù)存儲加工。接著，進(jìn)行內(nèi)外部數(shù)據(jù)整合。

三個階段的完成，意味著大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)工作已完成，如果把大數(shù)據(jù)建設(shè)工作看做一顆大樹，前兩個階段完成意味著樹干和樹枝已長成，接下來的大數(shù)據(jù)應(yīng)用像樹枝上的樹葉一樣，熱點(diǎn)頻出，精彩紛呈。業(yè)務(wù)的創(chuàng)新帶來大量新增的大數(shù)據(jù)分析需求，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫工具和報表工具遭遇瓶頸。

傳統(tǒng)的取數(shù)模式是業(yè)務(wù)用業(yè)務(wù)語言提出需求，科技人員和業(yè)務(wù)部門就業(yè)務(wù)語言如何轉(zhuǎn)換成科技語言進(jìn)行口徑確認(rèn)，之后開發(fā)報表提供業(yè)務(wù)測試，測試中常常發(fā)現(xiàn)報表實(shí)現(xiàn)和業(yè)務(wù)需求有差距，還要反復(fù)溝通，從業(yè)務(wù)提出報表需求到最終投產(chǎn)，快則三五天，慢則個把月，而且做出的報表，到了分支行，還會有口徑上的調(diào)整，分支行人員還要導(dǎo)出excel再自行加工。

傳統(tǒng)方式的缺點(diǎn)顯而易見，因此，我們希望對于業(yè)務(wù)口徑一次性的加工成主題包，將定制好的主題包以可視化的方式、業(yè)務(wù)的語言提供給業(yè)務(wù)部門，業(yè)務(wù)人員根據(jù)自己的需要拖拉拽即可自由探索數(shù)據(jù)，不僅總行人員可以探索，分支行的人員都可以自由探索，這就是江蘇銀行智多星的由來。

周期／節(jié)奏

2015年9月到12月，針對業(yè)務(wù)自助分析進(jìn)行需求探討、廠商交流、測試，最終定下適合江蘇銀行當(dāng)前形勢的產(chǎn)品finebi，并且由江蘇銀行數(shù)據(jù)團(tuán)隊全權(quán)負(fù)責(zé)自助查詢、分析的項目建設(shè)推廣；

2015年12月到2016年3月，針對業(yè)務(wù)部門需求，提供出第一批主題分析包，面向計財進(jìn)行試點(diǎn)，通過溝通、培訓(xùn)等方式完成了ERP多維盈利分析主題，針對ftp、成本分?jǐn)傔M(jìn)行多維度自助分析，得到計財部領(lǐng)導(dǎo)認(rèn)同，開始進(jìn)入小步快跑階段；

2016年3月到2016年6月，逐步完成了計財部理財、中收檢測、資產(chǎn)負(fù)債等模塊，同時針對營運(yùn)部設(shè)計并完成了電話客服、在線客服、智能語義、集中作業(yè)等主題；

2016年6月到2016年底，逐步推廣總行風(fēng)險部、公司部、卡部、零售部、網(wǎng)金部、小企業(yè)金融部等部門，總行層次業(yè)務(wù)部門認(rèn)可參與度不斷提高，達(dá)到千人千創(chuàng)意的雛形；

2016年底至2017年4月份，針對帆軟進(jìn)行了升級處理，改變以往純粹index模式，index+direct的方式，協(xié)同處理，優(yōu)化了響應(yīng)時間，提高業(yè)務(wù)滿意度。同時平臺用于輔助串串盈業(yè)務(wù)的推廣分析，并及時發(fā)現(xiàn)了惡意刷豆行為，降低了行內(nèi)的無效損失；

2017年4月至今，將智多星逐步推廣至分行科技、計財、營運(yùn)、公司部門，消除以往集中式響應(yīng)的低效弊端，同時上線了計財部門微信推送及直銷銀行實(shí)時大屏監(jiān)控。

客戶名稱／所屬分類

江蘇銀行／大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)

目標(biāo)及任務(wù)

銀行定制一張報表分析某個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)模式，主要通過業(yè)務(wù)部門提出需求，科技部門編寫程序?qū)崿F(xiàn)的。從提出需求到科技部最終開發(fā)完報表，中間存在反復(fù)的口徑溝通、試驗取數(shù)的過程。一張報表，從考慮排期問題，提出需求，到最終完成快則一兩周，慢則幾個月。

先進(jìn)的數(shù)據(jù)方式主要是科技人員和業(yè)務(wù)人員共同定制好業(yè)務(wù)可理解的主題包，由業(yè)務(wù)人員自行設(shè)計報表。其先進(jìn)性主要體現(xiàn)在平臺、工具和理念三個方面。如果通過這種方式進(jìn)行統(tǒng)計分析，在定制數(shù)據(jù)包的基礎(chǔ)上由業(yè)務(wù)人員自主查詢數(shù)據(jù)，所見即所得，在數(shù)據(jù)查詢、統(tǒng)計的過程中分析，可以大大提高工作效率。

在推出系統(tǒng)之外，還需在各個業(yè)務(wù)條線培養(yǎng)具有數(shù)據(jù)分析挖掘能力的人才，才能發(fā)揮智多星平臺的作用，真正解決日常工作中數(shù)據(jù)分析和報送的難題。

智多星平臺的建設(shè)目標(biāo)主要有以下三個方面：

1、降低數(shù)據(jù)挖掘分析的門檻

智多星平臺提供各類智能化的分析工具，并且將技術(shù)的語言翻譯成了業(yè)務(wù)語言，使得數(shù)據(jù)分析的門檻大為降低，數(shù)據(jù)分析工作可以下沉到最基層。不需要了解數(shù)據(jù)庫，甚至不需要懂太多數(shù)理統(tǒng)計的專業(yè)知識，只要了解業(yè)務(wù)的人員，都可以根據(jù)自己的一個關(guān)注點(diǎn)自定義分析和挖掘，并可以分享給其他員工。

2、實(shí)現(xiàn)離散式管理

傳統(tǒng)模式的報表開發(fā)維護(hù)和管理都集中在部分開發(fā)和管理人員身上，面對日益增長的數(shù)據(jù)分析需求，這種模式顯露出響應(yīng)能力的不足和資源的瓶頸。智多星平臺打破原來總行定制固定報表，分支機(jī)構(gòu)只能查詢的集中式管理模式，變?yōu)榱巳巳硕伎梢允菆蟊黹_發(fā)員的離散式管理模式，實(shí)現(xiàn)千人千創(chuàng)意，讓數(shù)據(jù)發(fā)揮最大價值。

3、數(shù)據(jù)安全和便捷的平衡

提升數(shù)據(jù)分析便捷性的同時，數(shù)據(jù)安全問題也是銀行關(guān)注的重點(diǎn)。智多星平臺在權(quán)限管理中也需做到智能化。

首先，對敏感字段，如客戶名稱、地址、手機(jī)等，在定義報表的同時就可實(shí)現(xiàn)自動脫敏；

其次，數(shù)據(jù)權(quán)限有報表和機(jī)構(gòu)兩個維度，不同分支機(jī)構(gòu)的用戶，即使獲得了同一張報表的權(quán)限，也僅能查看自己機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，避免了數(shù)據(jù)的任意傳播。

挑戰(zhàn)

1、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析門檻高的挑戰(zhàn)

需要將技術(shù)語言翻譯成業(yè)務(wù)語言，降低數(shù)據(jù)分析門檻，將數(shù)據(jù)分析工作下沉到最基層。業(yè)務(wù)人員不需要了解數(shù)據(jù)庫，甚至不需要懂太多數(shù)理統(tǒng)計的專業(yè)知識，只要了解業(yè)務(wù)的人員都可以自定義分析。

2、分支行日常報表、分析需求響應(yīng)疲累的挑戰(zhàn)

都可以根據(jù)自己的一個關(guān)注點(diǎn)自定義分析和挖掘，并可以分享給其他員工。將原來總行定制固定報表，分支機(jī)構(gòu)只能查詢的集中式管理模式，變?yōu)榱巳巳硕伎梢允菆蟊黹_發(fā)員的離散式管理模式，實(shí)現(xiàn)千人千創(chuàng)意，讓數(shù)據(jù)發(fā)揮最大價值。

3、數(shù)據(jù)安全和便捷的挑戰(zhàn)

在權(quán)限管理中也需要做到智能化。對敏感字段，如客戶名稱、地址、手機(jī)等，在定義報表的同時就可實(shí)現(xiàn)自動脫敏；同時數(shù)據(jù)權(quán)限有報表和機(jī)構(gòu)兩個維度，不同分支機(jī)構(gòu)的用戶，即使獲得了同一張報表的權(quán)限，也僅能查看自己機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，避免了數(shù)據(jù)的任意傳播。下載報表需要申請授權(quán)、并且有水印。

實(shí)施過程

平臺架構(gòu)

（一）技術(shù)先行，做好架構(gòu)設(shè)計

1、大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)：

對于大體量內(nèi)外部數(shù)據(jù)的高度自由的實(shí)時查詢，需要有可靠的底層數(shù)據(jù)處理平臺的支撐。從經(jīng)濟(jì)成本和未來數(shù)據(jù)的非線性增長趨勢的角度分析。我們設(shè)計的架構(gòu)時，傳統(tǒng)的交易系統(tǒng)運(yùn)用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫處理OLTP事務(wù)操作，產(chǎn)生的交易數(shù)據(jù)通過異構(gòu)數(shù)據(jù)的批量復(fù)制方式或消息隊列的準(zhǔn)實(shí)時方式更新至Hadoop平臺，Hadoop平臺可以進(jìn)行大體量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，并提供基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)時檢索的模式。

2、數(shù)據(jù)資源整合：

持續(xù)整合核心系統(tǒng)、信貸管理系統(tǒng)、信用卡系統(tǒng)、個貸系統(tǒng)等幾十個業(yè)務(wù)的交易數(shù)據(jù)、賬戶數(shù)據(jù)和客戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)治理體系，開發(fā)風(fēng)險數(shù)據(jù)集市、資產(chǎn)負(fù)債管理集市、監(jiān)管報送集市等多個內(nèi)部數(shù)據(jù)集市。行外引入包括監(jiān)管部門的客戶風(fēng)險預(yù)警信息、人行客戶征信報告數(shù)據(jù)、工商總局企業(yè)注冊信息數(shù)據(jù)、企業(yè)納稅信息、海關(guān)進(jìn)出口交易數(shù)據(jù)、法院客戶涉訴信息、失信被執(zhí)行人信息、環(huán)保不達(dá)標(biāo)信息、欠稅信息、工商處罰信息、公民身份證信息、個人學(xué)歷學(xué)籍信息、公共媒體負(fù)面信息等19項外部數(shù)據(jù)源，幾千項外部數(shù)據(jù)字段，并運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)和命名實(shí)體識別技術(shù)，抓取公共網(wǎng)絡(luò)媒體輿情信息，形成海量的外部數(shù)據(jù)集市；

通過在大數(shù)據(jù)平臺上整合行內(nèi)與行外數(shù)據(jù)，線上與線下數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，有效解決了傳統(tǒng)銀行普遍面臨的“信息孤島”問題。在數(shù)據(jù)整合的基礎(chǔ)上，利用智能化大數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行各類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、分析、查詢和建模成為可能。

3、工具選型：

調(diào)研了市場上各類數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，針對不同需求不同數(shù)據(jù)分析能力的人集成了多種工具提供使用：

數(shù)據(jù)挖掘和建模人員：提供SAS和分布式R語言工具，可以使用專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行挖據(jù)和建模；

具有數(shù)據(jù)庫操作能力的人員：提供類SQL方式的自定義快速報表開發(fā)工具，所有報表設(shè)計和菜單控件均通過瀏覽器可視化配置；

對于了解業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)人員：提供智能BI多維分析工具FineBI，通過拖拽方式即可實(shí)現(xiàn)各類復(fù)雜的統(tǒng)計和圖表功能；

對于普通一線員工：可以方便的查詢平臺上已設(shè)計好的各類模板，并且可以使用客戶關(guān)系圖譜、互聯(lián)網(wǎng)輿情分析等可視化查詢工具。

（二）分步建設(shè)，快速發(fā)揮效用

智多星平臺于2015年7月開始建設(shè)，為實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的快速上線，采用迭代開發(fā)模式，分沖刺階段制定開發(fā)目標(biāo)和投產(chǎn)功能，從同年10月起開始至次年2月，快速報表、固定報表集成、多維分析、關(guān)系圖譜、互聯(lián)網(wǎng)語義等主要功能模塊陸續(xù)投產(chǎn)，在新一輪功能開發(fā)期間，同步對上一輪的功能進(jìn)行培訓(xùn)和推廣，在極短時間內(nèi)完成應(yīng)用的普及。

（三）以點(diǎn)帶面，逐步推廣應(yīng)用

初期首先選取有需求、專業(yè)人員較充裕的分行和條線進(jìn)行試點(diǎn)；

業(yè)務(wù)部門則選擇計劃財務(wù)部，因為其日常需要對全行經(jīng)營、成本、業(yè)績等數(shù)據(jù)進(jìn)行多種維度的分析和挖掘；

分行選擇蘇州、南通、北京三家基層業(yè)務(wù)分析需求較多、科技實(shí)力較強(qiáng)的分行進(jìn)行試點(diǎn)。

計財部首先在智多星平臺上自主實(shí)現(xiàn)多維盈利分析，無錫、南通、北京三家分行分別開發(fā)了《公私理財?shù)狡诿骷?xì)》、《柜員客戶信息未維護(hù)日報表》、《企業(yè)網(wǎng)銀可拓展客戶明細(xì)》等一系列貼近一線訴求的快速報表。

在試點(diǎn)過程中，我們聽取用戶使用意見，不斷優(yōu)化和完善系統(tǒng)功能，在單位取得一定成效后，開始從條線橫向覆蓋，從分行縱向延伸，逐步覆蓋全行的各個層面。

主題設(shè)計：包括各個部門實(shí)際業(yè)務(wù)包及對應(yīng)指標(biāo)設(shè)計，以業(yè)務(wù)看得懂的方式提供數(shù)據(jù)，并用于業(yè)務(wù)自助取數(shù)、自助多維分析。

數(shù)據(jù)脫敏：

1）針對每一張報表，業(yè)務(wù)部門在一體化平臺提出數(shù)據(jù)需求并指定一名業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)管理員。如果需對該報表開放下載權(quán)限，需在數(shù)據(jù)需求中勾選：

□PDF下載權(quán)限：【如需分配請?zhí)顚懝ぬ?#xff0c;并說明原因】

□EXCEL下載權(quán)限：【如需分配請?zhí)顚懝ぬ?#xff0c;并說明原因】

2）數(shù)據(jù)需求經(jīng)審批后，信息科技部門按照需求定制開發(fā)數(shù)據(jù)報表，將開發(fā)好的報表交付業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)管理員，交付前報表需根據(jù)安全管理要求，對如下字段進(jìn)行默認(rèn)脫敏設(shè)置：

? 后段脫敏-客戶名稱

? 中段脫敏-證件號碼、地址、聯(lián)系方式電話、賬號（卡號）等

3）業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)管理員有權(quán)向其他普通用戶下發(fā)相關(guān)數(shù)據(jù)的查詢權(quán)限，并可針對部分使用人員解除脫敏。信息科技部門默認(rèn)提供脫敏后的數(shù)據(jù)，如有解除脫敏的要求，請在需求中明確要求并說明理由。

4）報表的下載權(quán)限由信息科技部門報表開發(fā)員扎口管理，由需求人員提出書面申請并由其主管審批后提交信息科技部門，開發(fā)員根據(jù)需求進(jìn)行分配。

5）信息科技部門需定期梳理相關(guān)業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)下載的使用狀況，控制數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。如轄內(nèi)發(fā)生從智多星平臺中下載數(shù)據(jù)對外泄漏的問題，各級信息科技部門需承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。

多終端推送：

為深入挖掘?qū)崟r數(shù)據(jù)的價值，充分運(yùn)用數(shù)據(jù)的實(shí)時性特點(diǎn)，我行在智多星平臺上繼續(xù)引入了FineReport，該工具可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的統(tǒng)計分析，并將分析結(jié)果以圖表化、可定制化的方式呈現(xiàn)在用戶的移動終端或大屏幕上，實(shí)時為使用者提供智慧化的決策依據(jù)，進(jìn)一步體現(xiàn)智多星平臺的建設(shè)初衷。

智多星實(shí)時數(shù)據(jù)分析工具的數(shù)據(jù)處理模塊建立在hadoop平臺的流處理引擎之上，利用StreamSQL處理kafka上的消息隊列，實(shí)現(xiàn)實(shí)時統(tǒng)計的需求，并且支持分布式擴(kuò)展。另外相對于編程方式的流處理應(yīng)用，如Spark Streaming、Storm等，StreamSQL通過類SQL語句進(jìn)行流計算，具有易用性高、遷移成本低等優(yōu)勢。

1） 微信推送：只需在智多星平臺上簡單配置，實(shí)時數(shù)據(jù)就可以通過手動或定時的方式以微信的方式推送至移動客戶端，為用戶提供更實(shí)時、便捷的交互方式。后續(xù)分析工具還將實(shí)現(xiàn)移動端移動縮放、鉆取聯(lián)動等功能。

2）數(shù)據(jù)大屏：利用智多星實(shí)時數(shù)據(jù)分析工具，用戶可以構(gòu)建強(qiáng)大、全面的“管理駕駛艙”，簡單拖拽就可以將企業(yè)的數(shù)據(jù)管理信息完美地投放在任何屏幕，比如生產(chǎn)運(yùn)維中心等地的LED大屏上，單塊或拼接LED屏幕，不論大小，均可以自適應(yīng)。同時大屏可視化組件可實(shí)時刷新，可以及時監(jiān)控、及時預(yù)警。

效果總結(jié)：

平臺上線至今，日均分析量在300左右，參與分析人員30人次。

（一）手工報表線上化，釋放生產(chǎn)力

在使用智多星平臺之前，總行信科部開發(fā)的固定報表針對的是全局性的統(tǒng)一數(shù)據(jù)查詢，分行、網(wǎng)點(diǎn)的特色化需求只能依靠線下統(tǒng)計，或?qū)潭▓蟊斫Y(jié)果手工再篩選加工。智多星在分行推廣使用后，分行科技部運(yùn)用其將大量手工統(tǒng)計遷移至線上，釋放了基層的生產(chǎn)力。

（二）業(yè)務(wù)自主分析，讓理解業(yè)務(wù)的人分析業(yè)務(wù)

業(yè)務(wù)部室通過多維分析工具，可以自由分析各類業(yè)務(wù)指標(biāo)，目前有計財、營運(yùn)、卡部、網(wǎng)金、公司等部門在使用，并自定義了總共約100張報表，內(nèi)容涵蓋對標(biāo)上市銀行分析、ERP多維盈利分析、重點(diǎn)客戶利潤分析、客服中心話務(wù)信息分析、集中作業(yè)分析、理財客戶分析、網(wǎng)貸客戶信息分析等。

計財部定制了幾十張ERP多維分析模型，可以從產(chǎn)品、網(wǎng)點(diǎn)、部門、財務(wù)管理等不同維度挖掘分析數(shù)據(jù)，如多維盈利分析，可以分析撥備前利潤超1億的產(chǎn)品，可以利用各類圖形形象展現(xiàn)某產(chǎn)品在各分行機(jī)構(gòu)的分布情況及由哪些客戶貢獻(xiàn)及該客戶的明細(xì)數(shù)據(jù)等。

業(yè)務(wù)人員積極利用該平臺獲取大量有價值的信息，提升了數(shù)據(jù)需求的響應(yīng)速度，減少了手工報表工作量，增加了基層網(wǎng)點(diǎn)的精細(xì)化管理。

企業(yè)介紹

江蘇銀行

江蘇銀行是在江蘇省內(nèi)無錫、蘇州、南通等10家城市商業(yè)銀行基礎(chǔ)上，合并重組而成的現(xiàn)代股份制商業(yè)銀行，開創(chuàng)了地方法人銀行改革的新模式。江蘇銀行于2007年1月24日正式掛牌開業(yè)，是江蘇省最大的法人銀行。

江蘇銀行秉承“融創(chuàng)美好生活”的使命，以“融合創(chuàng)新、務(wù)實(shí)擔(dān)當(dāng)、精益成長”企業(yè)文化為引領(lǐng)，致力于建設(shè)“特色化、智慧化、綜合化、國際化”的一流商業(yè)銀行，已成長為一家綜合實(shí)力和市場競爭力較強(qiáng)的現(xiàn)代股份制銀行。截至2016年末，資產(chǎn)總額達(dá)15983億元，各項存款總額達(dá)9074億元，各項貸款總額達(dá)6494億元。

江蘇銀行下轄13家省內(nèi)分行、4家省外分行，服務(wù)網(wǎng)絡(luò)輻射長三角、珠三角、環(huán)渤海三大經(jīng)濟(jì)圈，實(shí)現(xiàn)了省內(nèi)縣域全覆蓋。營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)541家，員工1.4萬人。發(fā)起設(shè)立了蘇銀金融租賃公司和丹陽保得村鎮(zhèn)銀行。2016年8月2日，江蘇銀行首次公開發(fā)行A股在上海證券交易所成功上市，股票代碼600919。

江蘇銀行的發(fā)展得到了社會各界的肯定，獲得江蘇省委省政府“江蘇省優(yōu)秀企業(yè)”、銀監(jiān)會“全國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)小微企業(yè)金融服務(wù)先進(jìn)單位”、《金融時報》“最具競爭力中小銀行”等多項榮譽(yù)稱號。在英國《銀行家》雜志2016年度全球1000強(qiáng)銀行排名中，按一級資本列126位，是中國排名提升最快的銀行之一。被美國《環(huán)球金融》雜志評為中國最佳城市商業(yè)銀行。

帆軟軟件

帆軟軟件有限公司（以下簡稱帆軟）成立于2006年，帆軟軟件是中國國內(nèi)商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析平臺提供商，沉淀數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域十余年，致力于為全球企業(yè)提供一站式數(shù)據(jù)分析解決方案；同時也是行業(yè)優(yōu)質(zhì)交流平臺的組織者。經(jīng)過10余年的發(fā)展，帆軟在數(shù)據(jù)分析行業(yè)的品牌領(lǐng)導(dǎo)力和品牌影響力上已遙遙領(lǐng)先。

企業(yè)客戶企業(yè)客戶總計超過6000家，增量、總量均為業(yè)內(nèi)第一。用戶開發(fā)者超20萬，每天有超過100萬人使用帆軟產(chǎn)品。

總結(jié)

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