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近年來，鹽城農商銀行順應數字經濟發展大勢，主動謀劃數字化轉型，發展數字金融，實現便捷、高效、低本的金融服務，打造以數字為核心的普惠金融信貸新模式。

加強信貸數據治理，整合數字化信息源頭。一是治理內部數據。明確系統錄入要素規則，提高手工錄入導致系統源數據的準確性，以信貸系統為切入點，找到系統缺乏數據校驗的功能點，通過完善系統功能，抓住數據治理這個“牛鼻子”，提高系統數據完整性。二是整合外部數據?！按髷祿焙汀靶祿奔娴茫鶕颜系恼餍?、工商、公積金、稅務、匯法網、融安E信等多個渠道的外部數據及法人的名單庫，集中力量搭建大數據倉庫，根據業務規則，形成客戶級與產品級系列外部數據標簽。三是與第三方合作。積極與政府、互聯網公司等合作，獲取外部數據，整合優質社會資源，多維度打通數據壁壘與數據隔閡，建立客戶事實特征與行為特征的關聯關系，豐富客戶數據，提高客戶360全域信息視圖的精確度。

搭建信貸數據中臺，開啟數字化轉型通道。一是構建數據體系。以ODS數據倉庫及大數據平臺為基礎，打破數據孤島，匯聚數據價值，形成信貸特色主題數據集市，從信貸營銷、信貸管理角度發出，構建以信貸客戶產品、風險、管理等維度體系架構，建立健全科學、有效、適用的分層分類決策指標體系。二是生命周期管理。以建設信貸業務數據中臺為著力點，全流程管理數據體系架構數據，對信貸數據的產生、運用、銷毀等生存運用鏈進行高效、規范、安全的管理，通過動態圖表和儀表盤，形成駕駛艙視圖，直觀展示信貸數據管理情況，提高精細化管理能力。三是運用定制平臺。使用定制功能，使用模塊化、參數化“產品工廠”自定義數據填報表單，發起任務流程，發布客戶經理走訪任務，快捷采集全轄客戶信息，建立線上線下協同的“數據+走訪”模式，打造普惠金融產品的敏捷開發流程。

建設信貸模型體系，聚焦數字化應用場景。一是信貸線上化。全面實現足不出戶皆可通過手機銀行、網上銀行、E路有我、微信小程序完成自助辦理30萬以內信用貸款、小額零售貸款實現在線申請、發放、無紙化辦結。二是建立目標客群。通過信貸數據中臺，定制化一系列模型規則及AI算法模型訓練，分層分類篩選信貸目標客戶群體，根據不同群體實現所有零售產品定制化、普惠化場景。三是輸出API接口。根據信貸業務發展前景，自定義篩選規則，生成目標客戶群體，向外圍系統、法人提供價值數據，便于下游系統及時發起營銷任務，法人可根據不同精準客戶開展專項營銷。

整合信貸數據知識，建立數據化知識圖譜。一是整合信貸案例。按法人整合信貸營銷、信貸管理、信貸風控等數據化轉型案例，沉淀信貸業務知識，在法人間共享信貸優秀案例，形成“對標促提升”的良好機制，營造“比學趕幫超”的濃厚氛圍。二是精準數字化解讀。動態解析客戶基本信息、授信合同、借據合同，按照制定的解析規則，通過文字向數字化轉變，對統一客戶資料進行智能識別，并將識別結果歸檔存放。三是形成信貸知識圖譜。生成貸款客戶畫像圖譜，以客戶基礎信息屬性、電話、工作單位 、地址等為媒介向外延伸拓展。生成信貸客戶關系圖譜，有效挖掘潛在客戶。生成關聯方圖譜，根據對公客戶的股東、法人、實際控制人等相關信息形成向下鉆取三層的關聯關系，多方位豐富客戶風險數據信息。

建立數據共享機制，推動數字化普惠金融。一是共建數據模式。通過建立客戶基礎標簽、客戶衍生標簽、產品維度標簽等，加強標簽的組合與運算，呈現數據應用的新模式；在信貸創新方面，根據不同的地理區域、經濟發展程度、政企合作深度，實現數據資源共建共享，打造“金融+政府+企業”的數據合作新模式。二是提供風控支持。在風險管理中，將風險管控與數字化指標緊密結合，提升風險監測的有效性、前瞻性、智能性。三是打造開發銀行。搭建數據化開發生態，實現銀行內部各業務部門的開發整合，向客戶輸出整體金融服務能力，主動對接金融科技公司以及各類非金融服務提供商，進一步實現系統的連接和數據互聯互通，將金融服務植入到各種信貸場景中，融入各類數字經濟，打造普惠金融生態圈。（韓晶晶 劉鑫）