八年层层进阶，重庆银行把数据变成银行核心竞争力

出品｜中访网

审核｜李晓燕

当一家城商行资产规模跨过万亿门槛，支撑体量持续扩张的内核究竟是什么？网点数量、信贷规模、客户存量固然是显性指标，但在金融数字化深度渗透的当下，数据治理与智能应用能力，早已成为衡量银行软实力的关键标尺。扎根成渝腹地的重庆银行，用整整八年时间走完了一条从数据孤岛破壁，到数据赋能业务，再到AI深度重构经营模式的漫长路径。不同于不少机构热衷于追逐前沿科技噱头，这家区域头部城商行始终坚守务实路线，分阶段拆解数字化难题，一步步将零散的数据资源，打磨为驱动全行经营的核心资产，也为国内一众区域性银行的数智转型，提供了一套可落地、可复刻的本土化样本。

时间回溯至2019年，彼时重庆银行总资产刚刚突破5000亿元关口，业务版图稳步扩张的背后，数据割裂的痛点已经愈发凸显。零售客户信息、对公交易流水、信贷风控指标、柜面业务记录分散在数十套相互独立的业务系统之中，各条线数据标准各行其是，口径互不统一。一线业务想要调取一份完整的客户信息，需要跨系统反复对接；管理层研判经营态势，只能依靠层层上报的静态表格，数据滞后、口径冲突成为常态。数据躺在服务器里无法流转，再庞大的数据体量，都无法转化为经营价值，数字化转型自然无从落地。

直面数据孤岛难题，重庆银行没有盲目上马大型智能化项目，而是选择回归基础治理，开启数据聚合的第一阶段建设。该行组建专属数据运营团队，出台三年大数据整体规划，首要目标便是完成全行数据的标准化统一，完成“车同轨、书同文”的底层改造。依托客户主数据专项项目，确立全行统一的数据基准，敲定“数出一源”的核心准则，同时搭建起覆盖识别、分析、整改、监测、考核的闭环数据质量管控体系，以常态化专项整治补齐历史数据短板。

历时数年深耕，该行完成海量历史存量数据梳理治理，打通60余套业务系统，完成200余项信息要素的标准统一与互联互通，实现客户全渠道信息实时同步流转。在打通表层联通之后，重庆银行着手搭建四大协同体系，构筑起业内形象称之为“数据中央厨房”的底层技术底座。数据交换平台承担数据流转调度职能，每日承载数亿条数据的自动化传输；Hadoop数据湖负责全量原始数据统一存储；MPP数据仓库完成数据清洗、规整与深度加工；数据服务平台则作为统一输出端口，将标准化加工后的数据按需输送至营销、风控、运营各个业务场景。

依托这套底座，零售、普惠、对公、风险管理等多条线分别搭建专属数据集市，搭配“瞰云”数据资产平台，对内盘点梳理自有高价值数据资产，在合规前提下审慎引入工商、司法、税务等外部合规数据，构建起内外联动的数据资源池。如今该平台年均数据调用量突破7亿次，原本沉寂在系统深处的数据，正式完成身份转变，从单纯的业务附属记录，升级为支撑全行决策的可控可用核心资源，为后续的数据深度应用筑牢根基。

底座搭建完成，通畅的数据链路已经成型，如何让数据真正走进业务、创造实际价值，成为2022年之后重庆银行数字化转型的核心命题。该行摒弃粗放式的数据推送模式，确立标准化、产品化的打造思路，按照决策层、管理层、执行层、数据分析人员四类使用群体，量身打造差异化数据工具，让不同岗位员工都能高效用好数据。

面向高层管理者，“领行者”管理驾驶舱替代传统层层报送报表，将全行经营效益、信贷资产质量、风险迁徙趋势等核心指标进行整合，搭载穿透式分析与实时预警功能，相当于为全行经营装上全天候数据雷达，异常指标能够及时预警，经营态势可以实时把控，彻底解决传统管理的数据滞后难题。针对中层管理人员，“悟空”报表平台与轻量化BI分析工具落地，终结了手工汇总、跨系统拼凑数据的低效模式，各类业务报表一键生成，管理数据随取随用，极大解放中层管理人员的统计压力，使其能够聚焦业务统筹。

对于直面客户的一线客户经理，“魔方智绘”客户标签体系构建起立体化客户画像，告别过往依靠经验判断客户需求的粗放营销模式。依托多维度标签精准圈定目标客群，预判客户潜在金融需求，前置匹配适配金融产品，让线下服务从盲目推介转向精准对接。而面向全行数据建模与分析人员，专属安全分析环境全面开放，大幅缩短数据权限申请与模型验证周期，降低内部数据创新的门槛，激发全行数据探索的内生动力。

脚踏实地的数据应用落地，也让重庆银行收获了行业权威认可。连续六年斩获DAMA数据治理创新奖项，成为川渝地区首家取得DCMM数据管理能力成熟度三级认证的金融机构，更是全国首家同步拿下DCMM与外部数据管理双重认证的地方法人银行。在知识产权层面，累计拿下5项发明专利，各类行业荣誉共计36项，用实打实的认证与成果，印证数据应用阶段的建设成效，全行数字化正式迈入好用、易用的价值赋能周期。

伴随资产规模在2026年迈入万亿层级，原有数据应用模式再次迎来升级窗口。单一的数据查询、报表生成、客户画像，已经无法适配万亿体量银行精细化运营的需求，碎片化AI试点难以支撑全行深度数智化转型。重庆银行再度调整转型思路，提出“置郡县，行天网”的建设方向，推动人工智能从零散试点转向体系化全域部署。

全行正式落地“1+1+N”AI整体架构：一套统一算力底座、一个企业级大模型中台，叠加N个贴合业务的落地场景，同步推进企业级知识库顶层规划，打通数据采集、模型训练、知识沉淀、场景落地的完整闭环，推动银行从传统数字化，迈向具备推理能力、知识复用能力、智能决策能力的全新数智阶段。AI落地始终紧扣业务痛点，杜绝技术空转，以合同合规审查为例，依托海量历史合规数据训练大模型，系统可自动识别合同风险条款、标注隐患并给出优化建议，将原本法务人员数日的人工审核工作，压缩至数分钟完成初筛，风控效率实现质的飞跃。

自研智能平台“重银晓AI”与数据交互工具“重银数宝”成为体系化AI落地的两大核心载体。前者深度嵌入信贷风控、公文处理、日常办公等场景，客户经理处理疑难信贷业务时可即时调取规则案例获取解决方案；OA办公中自动完成文稿校对、摘要生成，大幅压缩行政办公耗时。后者依托自然语言解析技术，打破数据查询的技术壁垒，在权限合规范围内，网点管理者、业务员工以自然语言提问，系统自动完成数据调取、运算分析与可视化图表输出。网点负责人想要梳理周边开户企业行业分布，无需走工单、等审批，一句简单提问便可快速获取分析结果，极大降低全行的数据使用门槛。

八年时光，三段进阶，从破除数据孤岛、搭建统一底座，到分层打造数据产品赋能全员业务，再到构建全域AI体系实现智能驱动，重庆银行的数智化道路没有激进的跨越式跃进，每一步都扎根业务实际需求，以解决真实经营痛点为首要目标。国内大量区域性城商行、农商行在数字化转型过程中，普遍面临资源有限、场景繁杂、系统老旧、人才短缺等现实困境，很难照搬大型国有银行、股份制银行的智能化改造路径。

重庆银行八年探索给出了一条极具参考价值的转型范式：不追求一步到位的科技炫技，按照基础治理、场景应用、智能升级的节奏分层推进，先理顺数据根基，再挖掘数据价值，最终依靠人工智能激活数据潜能，始终坚持技术服务业务、数据锚定经营的核心逻辑。在金融行业全面迈向数智化的大背景下，这种稳扎稳打、务实落地的转型思路，或许正是一众地方商业银行实现高质量数字化发展的最优解法之一。