「摘要」為深入貫徹落實(shí)黨的二十屆三中全會精神，把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展新趨勢新特點(diǎn)，發(fā)揮數(shù)據(jù)要素倍增作用，結(jié)合農(nóng)發(fā)行數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和規(guī)劃，本文圍繞“治數(shù)、管數(shù)、用數(shù)”，從數(shù)據(jù)治理體系、數(shù)據(jù)統(tǒng)計體系、數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系、數(shù)智服務(wù)體系、數(shù)據(jù)平臺體系五個方面提出工作舉措，加快推動數(shù)字金融落實(shí)落地，全力服務(wù)于業(yè)務(wù)發(fā)展，推進(jìn)數(shù)字服務(wù)、數(shù)字決策、數(shù)字管理、數(shù)字運(yùn)營、數(shù)字監(jiān)督實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)突破，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素新質(zhì)生產(chǎn)力作用，為農(nóng)發(fā)行高質(zhì)量發(fā)展提供數(shù)智動力引擎。
「關(guān)鍵詞」數(shù)字金融?新質(zhì)生產(chǎn)力?高質(zhì)量發(fā)展 ?數(shù)據(jù)要素 ?數(shù)據(jù)戰(zhàn)略
為深入貫徹落實(shí)黨的二十屆三中全會精神，把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展新趨勢新特點(diǎn)，發(fā)揮數(shù)據(jù)要素倍增作用，農(nóng)發(fā)行加強(qiáng)上云、用數(shù)、賦智，深化數(shù)智模式改革，創(chuàng)新業(yè)務(wù)服務(wù)模式，加快推進(jìn)全行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動數(shù)字金融蓬勃發(fā)展，支持全行聚焦主責(zé)主業(yè)，深耕“三農(nóng)”、服務(wù)“三農(nóng)”，充分發(fā)揮政策性金融作用，更好服務(wù)鄉(xiāng)村全面振興，助力農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)。
一、充分認(rèn)識數(shù)據(jù)是重要生產(chǎn)要素的重要意義
（一）數(shù)據(jù)是新質(zhì)生產(chǎn)力的重要生產(chǎn)要素。黨的二十屆三中全會指出，“健全勞動、資本、土地、知識、技術(shù)、管理、數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素由市場評價貢獻(xiàn)、按貢獻(xiàn)決定報酬的機(jī)制?！睌?shù)據(jù)要素因其顯著的乘數(shù)效應(yīng)和創(chuàng)新引擎作用，逐漸被認(rèn)定為新質(zhì)生產(chǎn)力的核心生產(chǎn)要素。與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素相比，數(shù)據(jù)具備可復(fù)制、可共享、無限增長和供給的稟賦，打破了傳統(tǒng)要素有限供給對增長的制約，為持續(xù)增長和永續(xù)發(fā)展提供了基礎(chǔ)與可能。數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素和重要戰(zhàn)略性資源，通過與其他生產(chǎn)要素協(xié)同聯(lián)動并滲透生產(chǎn)、分配、流通、消費(fèi)各環(huán)節(jié)，將顯著促進(jìn)生產(chǎn)資料的提質(zhì)升級，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提升全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而引發(fā)生產(chǎn)力的躍遷和全域經(jīng)濟(jì)的顛覆性變革。
（二）做好數(shù)據(jù)工作是推動農(nóng)發(fā)行高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。近年來，農(nóng)發(fā)行高度重視數(shù)據(jù)管理和服務(wù)工作，先后制定農(nóng)發(fā)行“十四五”科技發(fā)展規(guī)劃、全行數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及規(guī)劃，大力推進(jìn)實(shí)施數(shù)字賦能工程，健全數(shù)據(jù)治理體系，優(yōu)化數(shù)據(jù)管理機(jī)制，加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管控，一體推進(jìn)依法治數(shù)、協(xié)同管數(shù)、共享用數(shù)，進(jìn)一步夯實(shí)了發(fā)展數(shù)字金融的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，取得了積極成效。但與新形勢下建立數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、促進(jìn)數(shù)據(jù)共享、進(jìn)行數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)歸屬認(rèn)定等要求相比，農(nóng)發(fā)行還面臨著不少問題和挑戰(zhàn)，需要堅(jiān)持問題導(dǎo)向和目標(biāo)導(dǎo)向，圍繞“治數(shù)、管數(shù)、用數(shù)”，從數(shù)據(jù)治理體系、數(shù)據(jù)統(tǒng)計體系、數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系、數(shù)智服務(wù)體系、數(shù)據(jù)平臺體系五個方面變革，多措并舉，加強(qiáng)體系設(shè)計和重點(diǎn)突破，完善相關(guān)制度機(jī)制，優(yōu)化數(shù)智支撐工具，打造數(shù)智創(chuàng)新場景，推進(jìn)數(shù)據(jù)要素在業(yè)務(wù)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，為農(nóng)發(fā)行高質(zhì)量發(fā)展提供數(shù)智動力引擎。
二、健全數(shù)據(jù)治理體系，提升數(shù)據(jù)治理效能
深入貫徹全行數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與規(guī)劃，持續(xù)完善“1+6”數(shù)據(jù)管理模式，健全覆蓋數(shù)據(jù)管理全生命周期、明確各參與主體職責(zé)的數(shù)據(jù)管理總體治理機(jī)制，優(yōu)化數(shù)據(jù)口徑制定、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題整改等6項(xiàng)重要數(shù)據(jù)工作機(jī)制，進(jìn)一步補(bǔ)數(shù)據(jù)治理短板、強(qiáng)數(shù)據(jù)管理弱項(xiàng)，精益求精，持續(xù)完善數(shù)據(jù)治理工作機(jī)制。
（一）頂層設(shè)計，構(gòu)建“總分聯(lián)動、職責(zé)清晰、高效務(wù)實(shí)”的數(shù)據(jù)治理機(jī)制。一是聚焦數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的薄弱領(lǐng)域，探索建立源頭數(shù)據(jù)認(rèn)責(zé)機(jī)制。如涉農(nóng)貸款、存款客戶等，深入研究業(yè)務(wù)管理與系統(tǒng)建設(shè)實(shí)際，合理明晰相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的管理責(zé)任部門，依次推動重要數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)歸屬認(rèn)定，實(shí)現(xiàn)“數(shù)有所屬、責(zé)有所依”，解決現(xiàn)有部分業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)治理職責(zé)不清、流程不暢等問題。二是強(qiáng)化業(yè)務(wù)部門和條線的數(shù)據(jù)治理責(zé)任意識，逐步加強(qiáng)總行部門協(xié)同管數(shù)機(jī)制。通過機(jī)制的約束，使“數(shù)據(jù)-業(yè)務(wù)”二者有機(jī)統(tǒng)一、不可分割的思想深入人心，促進(jìn)總行各部門的橫向協(xié)同、四級行縱向貫通，營造全行協(xié)同“治數(shù)”“管數(shù)”的良好氛圍。三是持續(xù)完善省級分行分組協(xié)作機(jī)制，鞏固深化省級分行治數(shù)協(xié)同。支持牽頭行在數(shù)據(jù)治理、監(jiān)管報送、報表減負(fù)方面發(fā)揮更大統(tǒng)籌引領(lǐng)作用，優(yōu)先開展報表上收等新方法的試點(diǎn)，不斷探索數(shù)據(jù)管理新路徑，總結(jié)提煉優(yōu)秀經(jīng)驗(yàn)做法，并在片區(qū)內(nèi)推廣應(yīng)用，切實(shí)以點(diǎn)帶面提升全行數(shù)據(jù)管理能力。
（二）夯實(shí)根基，筑牢“標(biāo)準(zhǔn)全、架構(gòu)優(yōu)、管控嚴(yán)”的數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)。一是制定新版數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，保障系統(tǒng)中關(guān)鍵數(shù)據(jù)規(guī)范一致。結(jié)合監(jiān)管報送制度和業(yè)務(wù)管理需要，加緊豐富完善企業(yè)級數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，加快推進(jìn)企業(yè)級數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)V3.0發(fā)布，并持續(xù)推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)在源頭系統(tǒng)落標(biāo)和行內(nèi)經(jīng)營分析中的應(yīng)用，支持?jǐn)?shù)據(jù)交互一致語言，提升數(shù)據(jù)共享共用力度。二是加強(qiáng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管控，提升數(shù)據(jù)落標(biāo)全流程管控能力。結(jié)合統(tǒng)一技術(shù)開發(fā)平臺建設(shè)，將落標(biāo)工作前移并嵌入系統(tǒng)建設(shè)全流程，加強(qiáng)對源頭系統(tǒng)數(shù)據(jù)落標(biāo)的管控和評價，打通睿尋數(shù)據(jù)管控平臺與統(tǒng)一開發(fā)平臺，實(shí)現(xiàn)企業(yè)級數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)到各系統(tǒng)開發(fā)環(huán)節(jié)的自動化推送、自動化管控，為提升源頭系統(tǒng)中關(guān)鍵數(shù)據(jù)的規(guī)范性和一致性提供關(guān)鍵保障。三是推進(jìn)數(shù)據(jù)架構(gòu)治理，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。將數(shù)據(jù)架構(gòu)作為企業(yè)級架構(gòu)設(shè)計和管控重要內(nèi)容，繪制全行架構(gòu)資產(chǎn)統(tǒng)一視圖，重點(diǎn)優(yōu)化客戶、機(jī)構(gòu)、員工等領(lǐng)域數(shù)據(jù)架構(gòu)，將架構(gòu)管控要求貫穿系統(tǒng)設(shè)計、研發(fā)和上線全過程，深入解決系統(tǒng)間數(shù)據(jù)不關(guān)聯(lián)、不互通、不一致等突出問題。
（三）精準(zhǔn)治數(shù)，建立“事前、事中、事后”數(shù)據(jù)質(zhì)量管控機(jī)制。一是事前把好數(shù)據(jù)產(chǎn)生環(huán)節(jié)質(zhì)量關(guān)。聚焦監(jiān)管校驗(yàn)規(guī)則以及業(yè)務(wù)應(yīng)用要求，開展溯源分析，持續(xù)增設(shè)源頭系統(tǒng)數(shù)據(jù)錄入剛性控制規(guī)則。推動業(yè)務(wù)部門對于重要源頭數(shù)據(jù)進(jìn)行釋義，加強(qiáng)業(yè)務(wù)培訓(xùn)和錄入指導(dǎo)，確保業(yè)務(wù)認(rèn)定準(zhǔn)、錄入操作準(zhǔn)。二是事中做好常態(tài)化數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測。根據(jù)監(jiān)管報送、業(yè)務(wù)管理和數(shù)據(jù)一致性要求，制定和部署源頭數(shù)據(jù)質(zhì)量系列校核規(guī)則，對源頭數(shù)據(jù)實(shí)時動態(tài)監(jiān)測，實(shí)現(xiàn)按機(jī)構(gòu)自動分發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，支持問題整改全流程數(shù)字化管控。三是事后做好數(shù)據(jù)質(zhì)量問題整改。對于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題深入分析、精準(zhǔn)溯源，標(biāo)本兼治，在源頭端、加工端、報送端多端發(fā)力，既解決報表端問題，又解決源頭端問題，對問題進(jìn)行歸因分析，完善數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，豐富校核規(guī)則，深化治本之策。
三、完善數(shù)據(jù)統(tǒng)計體系，提升統(tǒng)計工作質(zhì)效
按照統(tǒng)一規(guī)范、準(zhǔn)確及時、科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)、實(shí)事求是的原則，加強(qiáng)統(tǒng)計基礎(chǔ)建設(shè)，持續(xù)完善統(tǒng)計管理制度、統(tǒng)計業(yè)務(wù)制度和統(tǒng)計調(diào)查、分析、報送和信息服務(wù)流程，豐富統(tǒng)計指標(biāo)體系，加強(qiáng)統(tǒng)計數(shù)智賦能，探索統(tǒng)計監(jiān)督工作，不斷提升監(jiān)管報送水平和統(tǒng)計分析質(zhì)效。
（一）提質(zhì)增效，全力推進(jìn)監(jiān)管報送即抽即用。一是完善監(jiān)管統(tǒng)計制度體系，提升監(jiān)管報送質(zhì)效。按照即抽即用工作方式，完善組織架構(gòu)，強(qiáng)化職責(zé)分工，優(yōu)化報送流程，重點(diǎn)開展數(shù)據(jù)異動監(jiān)測和統(tǒng)計報備，提升監(jiān)管問詢答復(fù)時效和質(zhì)量。二是優(yōu)化報送管理模式，提升精細(xì)化管理水平。推進(jìn)現(xiàn)行報表層層填報、層層審核調(diào)整為月初各級行同步審核、定點(diǎn)解鎖，報表修改填報轉(zhuǎn)變?yōu)楸O(jiān)測核查，實(shí)現(xiàn)工作重心由后置報表填制、審核轉(zhuǎn)移至前置的源頭數(shù)據(jù)維護(hù)、監(jiān)測和治理，推動報送工作重點(diǎn)從“填數(shù)”到“管數(shù)”轉(zhuǎn)變。三是加強(qiáng)報送指導(dǎo)，形成報送工作合力。做好口徑文檔、校驗(yàn)規(guī)則、填報指南等知識積累和傳導(dǎo)，迭代更新和發(fā)布成果，運(yùn)用AI大模型技術(shù)探索以機(jī)器人問答等多種方式指導(dǎo)全行報送工作，持續(xù)提升監(jiān)管報送水平。
（二）守正創(chuàng)新，全力提升統(tǒng)計分析服務(wù)質(zhì)效。一是拓寬統(tǒng)計數(shù)據(jù)服務(wù)場景，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計數(shù)據(jù)復(fù)用共享。以智能數(shù)據(jù)分析平臺、農(nóng)發(fā)智勤APP等為發(fā)布載體，推動目前各類統(tǒng)計分析報告自動化生成，實(shí)現(xiàn)全行復(fù)用和共享，推進(jìn)統(tǒng)計數(shù)據(jù)智能化服務(wù)。二是加強(qiáng)政策理解，提升統(tǒng)計專業(yè)分析能力。深入研究國家政策文件、行業(yè)發(fā)展趨勢和行內(nèi)業(yè)務(wù)熱點(diǎn)，開展專題數(shù)據(jù)分析，建立部門間協(xié)作研究機(jī)制，加深業(yè)務(wù)技術(shù)融合，提高專項(xiàng)統(tǒng)計分析深度和產(chǎn)出效率。三是完善分析框架，提升統(tǒng)計分析權(quán)威性。根據(jù)行領(lǐng)導(dǎo)講話等關(guān)注的行內(nèi)熱點(diǎn)，及時調(diào)整完善統(tǒng)計分析框架，豐富分析內(nèi)容，確保統(tǒng)計分析材料的及時性、聚焦性和權(quán)威性，切實(shí)發(fā)揮統(tǒng)計分析服務(wù)經(jīng)營管理和決策的價值。
四、優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系，推進(jìn)全域統(tǒng)一管理
持續(xù)推進(jìn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)、指標(biāo)數(shù)據(jù)、報表數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)資產(chǎn)識別、盤點(diǎn)和統(tǒng)一管理，推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、資產(chǎn)服務(wù)化、服務(wù)智慧化，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和價值發(fā)揮由局部探索、破冰突圍到全面深化轉(zhuǎn)變。
（一）優(yōu)化機(jī)制，推進(jìn)全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)統(tǒng)一管理。一是優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理機(jī)制。明確數(shù)據(jù)資源發(fā)現(xiàn)與采集、資產(chǎn)盤點(diǎn)與發(fā)布、資產(chǎn)運(yùn)營與管理等環(huán)節(jié)的流程與各方主體職責(zé)邊界和工作機(jī)制，豐富數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息，實(shí)現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)、跨部門、跨行業(yè)數(shù)據(jù)資源有序共享。二是優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點(diǎn)工作機(jī)制。結(jié)合數(shù)據(jù)湖建設(shè)，探索建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)識別盤點(diǎn)落地的合理路徑，實(shí)現(xiàn)入湖數(shù)據(jù)全部納入數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理。三是構(gòu)建全行數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄。綜合不同系統(tǒng)平臺數(shù)據(jù)目錄的優(yōu)點(diǎn)，進(jìn)一步完善資產(chǎn)平臺數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，實(shí)現(xiàn)源頭數(shù)據(jù)、數(shù)倉數(shù)據(jù)、報表數(shù)據(jù)、指標(biāo)數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)、模型數(shù)據(jù)等統(tǒng)一展現(xiàn)。四是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)一體化管理和應(yīng)用。打通數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄與具體數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺的互聯(lián)互通，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄查詢、數(shù)據(jù)查詢及申請調(diào)用的一體化應(yīng)用，為全行各類人員查詢、使用數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供統(tǒng)一、有效的支持。
（二）動態(tài)更新，推進(jìn)指標(biāo)體系持續(xù)豐富和有效應(yīng)用。一是優(yōu)化指標(biāo)體系建設(shè)。結(jié)合前期指標(biāo)管理工作成果，以指標(biāo)庫建設(shè)為抓手，按照體系化推進(jìn)和重點(diǎn)突破的思路推進(jìn)指標(biāo)體系建設(shè)。梳理整合行內(nèi)分析和監(jiān)管報送所需指標(biāo)，形成指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)3.0。二是推進(jìn)指標(biāo)應(yīng)用場景落地。分步推進(jìn)共享指標(biāo)、統(tǒng)計簡要分析、信貸等級行、固定資產(chǎn)等專題分析場景中指標(biāo)的建設(shè)落地，動態(tài)補(bǔ)充豐富指標(biāo)庫內(nèi)容，推動“一次加工、多處使用”模式的落地。三是推動關(guān)鍵數(shù)據(jù)“一口出”。實(shí)現(xiàn)全行關(guān)鍵指標(biāo)的統(tǒng)一定義、統(tǒng)一發(fā)布、統(tǒng)一加工、統(tǒng)一管理，并以此為契機(jī)推動業(yè)務(wù)用數(shù)模式轉(zhuǎn)變，推進(jìn)報表指標(biāo)化管理和場景化展現(xiàn)。
（三）加強(qiáng)探索，推進(jìn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)和業(yè)務(wù)場景有效融合。一是強(qiáng)化業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)建模。打破部門銀行壁壘，深入挖掘數(shù)據(jù)價值，提升數(shù)據(jù)洞察能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)。圍繞全行用數(shù)需求，分析提煉應(yīng)用場景，重點(diǎn)推進(jìn)貸款、風(fēng)險領(lǐng)域分析場景的建設(shè)及推廣。二是嘗試對數(shù)據(jù)應(yīng)用場景進(jìn)行應(yīng)用評估和價值評估。為后續(xù)參與數(shù)據(jù)要素流通、發(fā)揮數(shù)據(jù)要素做好先期儲備，也為數(shù)據(jù)管理資源分配提供參考。三是加強(qiáng)外部數(shù)據(jù)引用。加強(qiáng)與同業(yè)、廠商、政府等的合作，加大各類數(shù)據(jù)產(chǎn)品的引入力度，豐富完善外部數(shù)據(jù)資源，助力服務(wù)鄉(xiāng)村振興和農(nóng)業(yè)強(qiáng)國建設(shè)。
五、加強(qiáng)數(shù)智服務(wù)體系建設(shè)，釋放數(shù)據(jù)要素價值
融合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，深化數(shù)據(jù)和人工智能融合應(yīng)用，通過寓數(shù)于服、因數(shù)而創(chuàng)、向數(shù)而行、用數(shù)增效、聚數(shù)賦能，加強(qiáng)數(shù)智服務(wù)體系建設(shè)，統(tǒng)一規(guī)劃和持續(xù)豐富數(shù)智服務(wù)場景，不斷提升數(shù)字服務(wù)、數(shù)字決策、數(shù)字管理、數(shù)字運(yùn)營、數(shù)字監(jiān)督能力。
（一）寓數(shù)于服，提升數(shù)字服務(wù)能力。一是助力以客戶為中心的金融服務(wù)轉(zhuǎn)型。堅(jiān)持以客戶為中心，將大數(shù)據(jù)、智能模型與客戶服務(wù)全生命周期相結(jié)合，充分挖掘資金支付交易鏈條中的價值信息，分析支付鏈中的上下游企業(yè)數(shù)據(jù)，挖掘潛在客戶需求，實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)精準(zhǔn)觸達(dá)。二是強(qiáng)化內(nèi)外部數(shù)據(jù)要素融合應(yīng)用。構(gòu)建客戶統(tǒng)一畫像，開展精準(zhǔn)客戶分析，洞察客戶行為偏好，探索“大模型+大數(shù)據(jù)”技術(shù)在金融客戶服務(wù)領(lǐng)域的高價值應(yīng)用，構(gòu)建基于AI技術(shù)的智能應(yīng)答客戶服務(wù)，構(gòu)建智慧客戶服務(wù)。三是構(gòu)建“數(shù)字員工”服務(wù)，持續(xù)推動基層減負(fù)增效。深入AI智能算法等前沿技術(shù)，打造以“智能問答機(jī)器人”為代表的高效、精準(zhǔn)的“數(shù)字員工”隊(duì)伍，通過記錄并學(xué)習(xí)資深員工的工作流程和決策邏輯，為員工入職培訓(xùn)、日常業(yè)務(wù)開展等提供智能化、標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)。
（二）因數(shù)而創(chuàng)，提升數(shù)字決策能力。一是構(gòu)建全視圖數(shù)據(jù)即席查詢體系。依托智能數(shù)據(jù)分析平臺即席查詢和自助查詢等功能，構(gòu)建信貸、財務(wù)、存款、支付等全業(yè)務(wù)視角即席查詢主題，降低全行自主用數(shù)分析決策門檻，推動數(shù)據(jù)價值釋放。二是優(yōu)化完善高管駕駛艙。引入外部數(shù)據(jù)和實(shí)時數(shù)據(jù)，緊密貼合農(nóng)發(fā)行戰(zhàn)略目標(biāo)，完善開發(fā)關(guān)鍵業(yè)績指標(biāo)（KPI）分析展示，形成企業(yè)級價值云圖，探索建立動因變化價值預(yù)測實(shí)驗(yàn)艙，為高管層科學(xué)決策提供數(shù)智支持。三是助力數(shù)字化風(fēng)險決策支持。采用“大數(shù)據(jù)+AI”構(gòu)建高時效、高精準(zhǔn)的項(xiàng)目貸款風(fēng)險預(yù)警、風(fēng)險限額控制、資產(chǎn)質(zhì)量下遷預(yù)警等風(fēng)險識別預(yù)警模型，為業(yè)務(wù)風(fēng)險防控提供重要數(shù)據(jù)服務(wù)支持。
（三）向數(shù)而行，提升數(shù)字管理能力。一是加強(qiáng)資產(chǎn)負(fù)債統(tǒng)籌管理。以數(shù)據(jù)賦能提升流動性監(jiān)管指標(biāo)前瞻預(yù)測的科學(xué)性，逐步實(shí)現(xiàn)事前規(guī)劃、事中監(jiān)測和事后歸因分析的全鏈條資產(chǎn)負(fù)債組合管理。優(yōu)化定價管理流程，完善FTP傳導(dǎo)機(jī)制，提升定價管理效能，運(yùn)用智能模型實(shí)現(xiàn)政策性讓利與財務(wù)可持續(xù)的精準(zhǔn)平衡。二是推動流程信息化、自動化和財務(wù)事項(xiàng)全生命周期管理。通過大數(shù)據(jù)支持ERP管理平臺建設(shè)，推動企業(yè)資金、物資、信息、人力等資源充分有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)功能集成貫通和數(shù)據(jù)價值挖掘應(yīng)用，利用智能化分析技術(shù)，加大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用力度，實(shí)現(xiàn)企業(yè)資源數(shù)據(jù)的充分應(yīng)用和融合共享。
（四）用數(shù)增效，提升數(shù)字運(yùn)營能力。一是強(qiáng)化運(yùn)營管理智能化水平。通過深度整合ICR（智能識別）等AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)處理流程的自動化與智能化升級。減輕基層員工在數(shù)據(jù)錄入、文件處理等方面的工作量，大幅提升工作效率與質(zhì)量，縮短業(yè)務(wù)處理周期，在提高客戶滿意度的同時，有效降低運(yùn)營成本、增強(qiáng)市場競爭力。二是推進(jìn)運(yùn)營風(fēng)險數(shù)字化監(jiān)測與管控。引入AI智能分析模型等工具，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營的集中智能監(jiān)控、預(yù)警和統(tǒng)計，各業(yè)務(wù)的核算、清算全流程監(jiān)控、自動預(yù)警，反電詐事中預(yù)警和攔截，滿足智能運(yùn)營風(fēng)險管控需求，提升稽核監(jiān)測能力。
（五）聚數(shù)賦能，提升數(shù)字監(jiān)督能力。一是健全數(shù)字化合規(guī)監(jiān)督體系。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動，基于大量交易數(shù)據(jù)構(gòu)建非現(xiàn)場監(jiān)測模型，對預(yù)警信息進(jìn)行查詢查證、分類處置、統(tǒng)計分析，推動各類突出問題和風(fēng)險早識別、早預(yù)警、早化解、早處置，切實(shí)提升內(nèi)控合規(guī)管理質(zhì)效。二是建立智能監(jiān)督風(fēng)險監(jiān)測模型。建設(shè)智能化的監(jiān)督分析模型，自動收集、整理和分析各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，運(yùn)用算法模型進(jìn)行風(fēng)險評估和預(yù)警，減少人工干預(yù)，降低操作風(fēng)險，大幅提升監(jiān)督工作的時效性和準(zhǔn)確性。三是加強(qiáng)財務(wù)監(jiān)督數(shù)字化水平。綜合運(yùn)用財務(wù)大數(shù)據(jù)，進(jìn)行精準(zhǔn)財務(wù)特征畫像和預(yù)測，對違規(guī)財務(wù)事項(xiàng)進(jìn)行預(yù)警，提升潛在財務(wù)風(fēng)險和疑似合規(guī)問題事項(xiàng)的智能識別的財務(wù)監(jiān)督能力。
六、打造數(shù)據(jù)平臺體系，加強(qiáng)數(shù)智技術(shù)賦能
通過數(shù)據(jù)中臺、服務(wù)平臺和管控平臺的統(tǒng)一規(guī)劃和建設(shè)，推進(jìn)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)平臺工具的系統(tǒng)性重塑和整體性優(yōu)化，打破數(shù)據(jù)壁壘，沉淀通用數(shù)據(jù)服務(wù)能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享和流通，促進(jìn)不同業(yè)務(wù)流程之間的數(shù)據(jù)協(xié)同，打造企業(yè)級數(shù)據(jù)服務(wù)新模式。
（一）整體重塑，打造“湖倉一體”的數(shù)據(jù)中臺。采用分布式、湖倉一體及云服務(wù)等新型架構(gòu)建設(shè)數(shù)據(jù)中臺，集“采、存、管、用”四位一體，對海量、多源、異構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲、計劃、治理，構(gòu)建集成數(shù)據(jù)整合、提純加工、建模分析、質(zhì)量管控、可視交互等功能的綜合型數(shù)據(jù)中臺。通過架構(gòu)優(yōu)化和整合，優(yōu)化數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)鏈路設(shè)計，補(bǔ)齊實(shí)時計算能力短板，提升內(nèi)外部數(shù)據(jù)融合服務(wù)能力。
（二）優(yōu)化整合，構(gòu)建數(shù)字化智能服務(wù)平臺。結(jié)合大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)湖、人工智能等平臺技術(shù)，構(gòu)建即席數(shù)據(jù)查詢、經(jīng)營統(tǒng)計分析、高管駕駛艙、數(shù)據(jù)挖掘分析、數(shù)據(jù)提取等功能于一體的數(shù)字化智能服務(wù)平臺，提供面向全行的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)、標(biāo)簽畫像服務(wù)、算法模型服務(wù)、智能決策服務(wù)，豐富數(shù)智服務(wù)場景，提升業(yè)務(wù)決策效率與精準(zhǔn)度。
（三）持續(xù)完善，提升監(jiān)管數(shù)據(jù)報送平臺質(zhì)效。以基層減負(fù)為目標(biāo)，以提升報送質(zhì)量為主線，采用現(xiàn)代技術(shù)棧提升系統(tǒng)架構(gòu)的靈活性和可擴(kuò)展性，通過自動化與智能化手段增強(qiáng)數(shù)據(jù)處理和報送的效率與準(zhǔn)確性，優(yōu)化報送功能與交互體驗(yàn)，提升用戶滿意度，實(shí)施計算資源自動管理，持續(xù)優(yōu)化平臺性能，全面提升監(jiān)管數(shù)據(jù)報送質(zhì)效。
（四）逐步擴(kuò)展，加強(qiáng)人工智能平臺基礎(chǔ)能力建設(shè)。以算力平臺為支撐、決策式和生成式為兩式，圍繞6大組件領(lǐng)域和大模型的融合建設(shè)，支撐N個AI場景效果，形成一套自主可控人工智能全場景統(tǒng)一體系，建設(shè)具有“架構(gòu)好、框架優(yōu)、能力廣、效能高、建模快”等特點(diǎn)的企業(yè)級人工智能平臺。平臺融合生成式與決策式AI的強(qiáng)大能力，支持內(nèi)容的“生成”“理解”和“推理”，通過跨范式的融合實(shí)現(xiàn)不同模型范式的統(tǒng)一開發(fā)、管理和應(yīng)用，形成“看、聽、說、想、做”智能決策能力。
（五）迭代完善，打造功能完備的數(shù)據(jù)管控平臺。注重從數(shù)據(jù)治理工作實(shí)踐中總結(jié)提煉治理工具的優(yōu)化需求，以需求驅(qū)動睿尋數(shù)據(jù)管控平臺建優(yōu)建強(qiáng)，打造自主可控、性能優(yōu)異、功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)治理工具，為企業(yè)級數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測、數(shù)據(jù)血緣分析、數(shù)據(jù)分類分級等工作提供全方位支撐，持續(xù)提升數(shù)據(jù)治理工作自動化水平。
