重慶銀行八年數據進化史：從打通孤島到AI驅動，一家城商行的務實探索

對于一家資產規模突破萬億的城商行來說，數據意味著什么？

重慶銀行給出的答案是：從“可用”到“好用”，再到“智能驅動”。這條歷時八年的數據能力建設之路，沒有太多炫技成分，更多是一家區域銀行在數字化浪潮中的務實摸索。

第一階段：先把數據“聚”起來

故事要從2019年講起。彼時，重慶銀行資產規模剛過5000億元，但內部各業務系統的數據相互割裂——客戶信息、交易記錄、風控數據分散在不同系統里，誰也連不通誰。

數據用不起來，數字化就無從談起。

重慶銀行的做法很直接：組建專職數據團隊，定下三年大數據規劃，先解決“車同軌、書同文”的問題。統一數據標準，落地客戶主數據項目，確保核心數據“數出一源、標準統一”。同時建立“識別-分析-整改-監測-考評”的數據質量閉環管理機制，常態化推進數據治理專項攻堅。完成了千萬級的歷史數據治理和整合、60多個系統、200余個信息的標準化和互聯互通，客戶數據得以跨渠道實時同步，為精準洞察客戶需求打下了基礎。

有了標準，下一步是夯實底座。通俗地說，重慶銀行通過四大配套體系夯實數字化底層根基。這好比建了一個“數據中央廚房”：數據交換平臺是“物流傳輸線”，每日自動完成數億條各類原始數據的統一傳輸調度；Hadoop數據湖是“食材倉庫”，實現底層數據兜底留存；MPP數據倉庫是“加工間”，對原始數據開展清洗、分揀、規整加工；數據服務平臺則是“出餐口”，把加工好的標準化數據和能力封裝好，按需供給營銷、風控、管理等環節使用。四者協同，讓原本雜亂的數據變成標準可用的“大餐”，按需送到業務一線。

在此基礎上，重慶銀行還搭建了零售、對公、普惠、風險等多個領域的專屬數據集市，相當于為不同業務條線準備了“數據服務包”。配合“瞰云”數據資產平臺，對內盤點高價值數據資產，對外融合工商、司法、稅務等外部數據。如今，這個平臺年均數據服務調用量已超過7億次。

到這一階段結束時，數據不再單純躺在系統里，而是從被動輔助資源升級為驅動經營決策的核心要素，重慶銀行數據能力正式邁入“可用、可控”的全新階段。

第二階段：再把數據“用”起來

正所謂“馳道通，良驥馳”。數據底座這條“馳道”修通了，接下來要讓各類數據應用這匹“良驥”在上面跑起來。2022年起，重慶銀行開始按照“標準化、產品化”的思路，面向四類核心用戶——決策層、管理層、執行層和分析師分別打造數據產品。

面向高層決策者，推出“領行者”管理駕駛艙，整合全行經營效益、信貸資產、風險遷徙等核心指標，支持指標穿透分析和實時預警。過去看經營數據，靠層層上報的靜態報表，看到時往往已經滯后；現在就像給管理者裝了一個“數據雷達”，關鍵指標實時可見，異常變動提前預警。

面向中層管理者，“悟空”報表平臺和“寬表+BI”輕量分析工具替代了傳統手工統計。過去做一張業務報表，要從不同系統調數據、手工匯總、反復核驗，費時費力；現在報表一鍵生成，管理數據隨取隨用，將基層管理者從繁瑣的數據統計中解脫出來。

面向一線執行層，“魔方智繪”標簽平臺提供全維度客戶畫像，幫助精準篩選客群、發現營銷機會。過去憑經驗“拍腦袋”找客戶，能不能成常常靠運氣；現在被數據驅動的精準畫像作業取代，客戶可能有什么需求、該推薦什么產品，系統提前作好產品資料準備，一線人員服務時可快速調取。

面向數據分析和建模人員，則開放了安全的數據分析環境和豐富的分析工具。過去想做數據探索，申請權限流程長、可用數據有限，想法落地周期很長；現在有了專門的研究陣地，數據資產隨需調用，從產生想法到形成模型驗證的過程大幅縮短，降低了數據創新的門檻。

這一階段的建設使全行數據正式步入“好用、易用”的價值賦能期。當然，相關成果也獲得了行業認可：重慶銀行連續六年獲得DAMA數據治理創新實踐獎，是川渝地區首家通過DCMM數據管理能力成熟度三級認證的金融機構，也是國內首家同時拿到數據管理能力成熟度和外部數據管理能力雙認證的地方法人銀行。累計取得發明專利5項，各類獎項36項。

第三階段：依托AI，讓數據“靈”起來

2026年，重慶銀行資產規模站上萬億臺階，新的命題隨之而來：數據能力如何再進一步？零散的智能化試點已經不夠了，如何讓AI體系化地嵌入全行？

答案是“置郡縣，行天網”。讓AI成為覆蓋全行的“天網”，從零星試點走向體系化部署。因此該行搭建了“1+1+N”人工智能架構——1套AI算力底座、1個大模型中臺、N類落地場景；配套企業級知識庫頂層規劃，力圖打通數據采集—模型訓練—知識賦能—場景落地全鏈路，推動全行從傳統的數字化階段，邁向數據可推理、知識可復用、業務可智能決策的數智化全新躍遷。以合同合規審查為例，通過將歷史數據“喂”給大模型，即可訓練出能精準識別風險的合規審查模型。過去法務逐字核對，一份合同要審好幾天；現在系統自動掃描、高亮風險條款并給出修改建議，幾分鐘就能完成初篩。

目前，企業級智能平臺“重銀曉AI”已在信貸按揭風控、公文智能撰寫等多個業務場景落地。這些應用并非“為了AI而AI”，而是堅持“業務導向、價值驅動”，切實嵌入日常業務流程，比如，客戶經理辦信貸業務遇到疑難時，在系統中提問，AI便能實時調取相關規則和案例，給出答案與操作建議；在OA辦公場景，它輔助自動校稿、排版并生成摘要，將原本需要半小時的案頭工作壓縮到幾分鐘。

另一個值得關注的產品是“重銀數寶”。它融合了自然語言處理和語義解析技術，在安全合規的前提下，用戶可以直接提問，系統自動完成數據查詢、運算和可視化呈現。簡單說，就是讓“非技術人員也能隨時問數據”。當一位網點負責人想摸清周邊客群結構時，不再需要提工單、等報表，在“重銀數寶”對話框輸入“近半年，來我們網點開戶的企業分布在哪些行業”，系統便能自動調取數據、完成運算，幾秒鐘彈出一張餅狀圖，連同比變化和排名也一并呈現。過去跨部門溝通、苦等數日的流程，現在在使用人的數據權限范圍內動動手指就能完成。

從數據聯通到產品賦能，再到數智引領，重慶銀行用八年時間完成了數據能力的三級跳。這條路談不上驚天動地，但每一步都踩得比較實。對于同樣處于數字化轉型進程中的區域性銀行而言，或許提供了一種可參考的路徑——在很難追求一步到位的前提下，分階段、分層次地推進數智化轉型，讓數據能力真正服務于業務本身，為金融發展貢獻更大力量。

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