案例名稱

(資料圖)

中信銀行零售智能決策平臺

案例簡介

中信銀行零售智能決策平臺是支撐零售數字化轉型和財富管理的重要項目之一。該項目針對中信銀行零售業務“管理決策缺依據、策略聯動未閉環”的痛點，通過打造指標驅動的經營決策體系和策略賦能的經營診斷體系，服務于全行零售板塊，既已指標驅動的方式支持各層級管理人員分析決策，又以策略賦能為抓手支持業務人員和一線隊伍提升產能。

創新技術/模式應用

一、業務模式創新方面

中信銀行構建指標驅動的智慧經營決策體系，服務于全行零售板塊，既支持各層級管理人員分析決策，又支持業務人員和一線隊伍提升產能，實現“先知-先覺-先行”。具體描述如下：

?先知：建立“全業務、全場景、全鏈路”的業務洞察，整合零售板塊所有部門的全量指標，實現“全業務”數據洞察。其次，設計“全場景”的分析主題，全面賦能總行、分行、一線用戶。最后，從關注管結果，升級為涵蓋結果、過程、行為的“全鏈路”管理。

?先覺：通過“定問題、定原因”，加強對經營結果的分析和指導，在日常業務經營過程中對零售板塊經營管理中的常見問題進行異動監測，發現問題，下鉆根因。在指標歸因分析方面，構建“1+3+N”的指標圖譜體系，即：以1個大零售營收圖譜為牽引，串聯3大業務條線核心KPI圖譜和N個業務專題圖譜。

?先行：策略與經營目標相勾稽，形成完整的經營閉環。將經營指標分層化，指標關聯任務，任務關聯策略，形成勾稽；同時，將策略復盤和沉淀標準化，反哺策略的智能推薦。

二、平臺技術創新性方面

中信應用大數據、云原生等新技術，集成了行內各能力中心，滿足行內架構轉型要求和信創要求，在以下方面實現了創新價值：

?指標管理“ABC”核心能力：統一的“指標管理”和“指標消費”，建立指標管理A(AI人工智能)、B(BI數據分析)、C(Content內容管理)三大核心能力。

?應用容器架構技術：以新一代虛擬化技術將微服務應用和依賴包封裝到一個可移植的輕量級標準化容器，以更小單元管理，實現應用與基礎架構分離，支持跨平臺快速部署和遷移，實現了跨開發、測試和生產的環境一致性。

?挖掘大數據OLAP分析計算的加速能力：采用基于hadoop體系的hdfs、spark技術，充分利用和挖掘數據湖底座的存儲和計算能力，同時采用大數據開源分布式OLAP分析引擎Apache Kylin，利用其超大規模離線數據計算調度管理能力作為指標的預計算加速引擎，滿足指標在線查詢的高性能、高響應、準確性等要求，支持指標體系的靈活配置和自助管理。

項目效果評估

一、踐行中信銀行數字化戰略

針對我行“管理決策缺依據、策略聯動未閉環”的痛點，依托統零售智能決策平臺構建指標驅動的智慧經營決策體系。既支持各層級管理人員分析決策，又支持業務人員和一線隊伍提升產能，實現“先知-先覺-先行”。

?先知：建立“全業務、全場景、全鏈路”的業務洞察；

?先覺：通過“定問題、定原因”，加強對經營結果的分析和指導；

?先行：策略與經營目標相勾稽，形成完整的經營閉環。

二、解決數據治理痛點問題

以指標治理為抓手，促進數據治理工作，在業務使用數據的過程中，確保數據的完整性、準確性、一致性和時效性，提升業務的使用體驗。具體效果如下：

?指標管理：細化全行指標數據管理，依托智能決策平臺按照指標的產生、應用、運營環節，做指標全生命周期管理，沉淀近1.4萬項指標及維度信息；

?統一指標數據底座：建立統一領域數據集市，做到數據完整、數據源統一、數據口徑一致；

?規范數據模型：建立規范、靈活的數據模型，以實現指標靈活敏捷的構建和簡單高效的查詢。

三、打造低門檻數據應用場景

基于零售智能決策平臺，中信銀行通過模板化、AI智能化的場景應用，讓業務人員能夠以較低的門檻開展數據分析。例如，業務人員可以1分鐘內基于關鍵詞搜索快速找到需要的業務指標，僅需2-3分鐘就能拖拽出美觀的數據看板，并大量智能化的應用場景融入，讓業務人員也可開展指標歸因、指標預測等專題分析。

截至目前，中信智能決策平臺項目平穩運行，開通用戶數近6.8萬人，沉淀數據卡片和看板總量超2.3萬個，沉淀分析數據集超2千個。集合了全行近300位數據分析師共同參與數據內容建設，平臺共完成112個應用專題分析看板上線、超1萬項指標定義及發布，并完成25家分行的試點及應用推廣。

四、打造“目標-指標-策略”的完整閉環

為有效實現策略與經營目標相勾稽，形成完整的經營閉環，零售智能決策平臺聯通策略平臺，打通策略平臺全流程下發及反哺的閉環，實現了“指標驅動策略，策略賦能經營”的效果。

項目牽頭人

黃河 中信銀行財富管理部數據團隊負責人

項目團隊成員

中信銀行財富管理部：黃河、邵帥、倪凡、顏志良、張琳、陳婉璐、雷鑫、劉智、孟琳、倪凡、王璐、魏文琴、張海波、張鑫龍、趙思奇

中信銀行大數據中心：馬寧、徐優、唐可、梁新斌

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