近年来，盐城农商银行顺应数字经济发展大势，主动谋划数字化转型，发展数字金融，实现便捷、高效、低本的金融服务，打造以数字为核心的普惠金融信贷新模式。

加强信贷数据治理，整合数字化信息源头。一是治理内部数据。明确系统录入要素规则，提高手工录入导致系统源数据的准确性，以信贷系统为切入点，找到系统缺乏数据校验的功能点，通过完善系统功能，抓住数据治理这个“牛鼻子”，提高系统数据完整性。二是整合外部数据。“大数据”和“小数据”兼得，根据已整合的征信、工商、公积金、税务、汇法网、融安E信等多个渠道的外部数据及法人的名单库，集中力量搭建大数据仓库，根据业务规则，形成客户级与产品级系列外部数据标签。三是与第三方合作。积极与政府、互联网公司等合作，获取外部数据，整合优质社会资源，多维度打通数据壁垒与数据隔阂，建立客户事实特征与行为特征的关联关系，丰富客户数据，提高客户360全域信息视图的精确度。

搭建信贷数据中台，开启数字化转型通道。一是构建数据体系。以ODS数据仓库及大数据平台为基础，打破数据孤岛，汇聚数据价值，形成信贷特色主题数据集市，从信贷营销、信贷管理角度发出，构建以信贷客户产品、风险、管理等维度体系架构，建立健全科学、有效、适用的分层分类决策指标体系。二是生命周期管理。以建设信贷业务数据中台为着力点，全流程管理数据体系架构数据，对信贷数据的产生、运用、销毁等生存运用链进行高效、规范、安全的管理，通过动态图表和仪表盘，形成驾驶舱视图，直观展示信贷数据管理情况，提高精细化管理能力。三是运用定制平台。使用定制功能，使用模块化、参数化“产品工厂”自定义数据填报表单，发起任务流程，发布客户经理走访任务，快捷采集全辖客户信息，建立线上线下协同的“数据+走访”模式，打造普惠金融产品的敏捷开发流程。

建设信贷模型体系，聚焦数字化应用场景。一是信贷线上化。全面实现足不出户皆可通过手机银行、网上银行、E路有我、微信小程序完成自助办理30万以内信用贷款、小额零售贷款实现在线申请、发放、无纸化办结。二是建立目标客群。通过信贷数据中台，定制化一系列模型规则及AI算法模型训练，分层分类筛选信贷目标客户群体，根据不同群体实现所有零售产品定制化、普惠化场景。三是输出API接口。根据信贷业务发展前景，自定义筛选规则，生成目标客户群体，向外围系统、法人提供价值数据，便于下游系统及时发起营销任务，法人可根据不同精准客户开展专项营销。

整合信贷数据知识，建立数据化知识图谱。一是整合信贷案例。按法人整合信贷营销、信贷管理、信贷风控等数据化转型案例，沉淀信贷业务知识，在法人间共享信贷优秀案例，形成“对标促提升”的良好机制，营造“比学赶帮超”的浓厚氛围。二是精准数字化解读。动态解析客户基本信息、授信合同、借据合同，按照制定的解析规则，通过文字向数字化转变，对统一客户资料进行智能识别，并将识别结果归档存放。三是形成信贷知识图谱。生成贷款客户画像图谱，以客户基础信息属性、电话、工作单位 、地址等为媒介向外延伸拓展。生成信贷客户关系图谱，有效挖掘潜在客户。生成关联方图谱，根据对公客户的股东、法人、实际控制人等相关信息形成向下钻取三层的关联关系，多方位丰富客户风险数据信息。

建立数据共享机制，推动数字化普惠金融。一是共建数据模式。通过建立客户基础标签、客户衍生标签、产品维度标签等，加强标签的组合与运算，呈现数据应用的新模式；在信贷创新方面，根据不同的地理区域、经济发展程度、政企合作深度，实现数据资源共建共享，打造“金融+政府+企业”的数据合作新模式。二是提供风控支持。在风险管理中，将风险管控与数字化指标紧密结合，提升风险监测的有效性、前瞻性、智能性。三是打造开发银行。搭建数据化开发生态，实现银行内部各业务部门的开发整合，向客户输出整体金融服务能力，主动对接金融科技公司以及各类非金融服务提供商，进一步实现系统的连接和数据互联互通，将金融服务植入到各种信贷场景中，融入各类数字经济，打造普惠金融生态圈。（韩晶晶 刘鑫）