大连银行以数据要素锻造智慧之钥持续深化数字金融发展质效

数字金融的推进对于提升金融服务效率、风险管理能力有着重要促进作用。近年来，大连银行不断加快数字化转型脚步，沉淀内外部数据资产，探索实践大数据和人工智能技术应用，打造了基于数据要素的智能化数字金融服务体系，全面提升内部管理水平和金融服务效率。

绘制数据体系蓝图，锚定发展新航向

该行围绕全行数字化转型与金融科技发展核心战略，制定了“1334”数据体系建设规划，即升级“湖仓一体”一个数据底座，打造数据分析、标签管理、智能学习三大核心平台，提升数据资产管理、数据分析、数据服务三项关键能力，实现业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化四化建设目标，为做实数字金融明确了更为清晰的实践路径。

强化数据平台运营，探寻价值新内核

打造新型数据平台。大连银行基于数据仓库，探索架设与数据湖相结合的“湖仓一体”数据底座，形成了11大主题、260套基础整合模型，基于8个业务条线搭建了68套汇总层模型，投产风险、监管两大主题集市，实现了数据集中存储与聚合共享。同时，大连银行构建了10亿量级数据的知识图谱基础网络，应用于风控、审计、反洗钱等业务场景，有效提升了复杂场景问题的分析决策效率。

推行数据资产管理。大连银行进一步完善数据治理体系，强化数据标准管控，形成了数据生命周期闭环管理，有效提升了数据质量，增强了数据的安全性和合规性。同时，该行还构建了“盘、管、用”一体的数据资产管理平台，已实现了60套业务系统、8万张表、160万个字段信息的数据资产自动化盘点和对标检核，管理敏感资产14万项，并具备了数据资产的展示、检索和使用等功能，让数据在流动中 产生价值。

加强外部数据引入。针对线上化业务，该行重点引入了模型专用的欺诈、评分类数据，全面提升信用风险全流程预警水平，提高信用风险管理综合能力；积极与国家产融和地方融资平台开展合作，在合法合规的前提下打通数据接口，尝试共享数据资源，识别潜在风险。

深化数据智慧应用，开启转型新篇章

加大重点领域信贷支持力度。大连银行将大数据综合应用到信贷业务全生命周期，集成风控模型及规则上千套，满足不同业务场景需求。特别是在支持普惠小微客户方面，系统融合了外部工商、司法、征信及行内数据，应用大数据智能预警模型，实现了全生命周期风险识别与监控，与线下服务形成了有机互补，切实提升了数字普惠金融服务质效。截至2024年8月末，该行普惠贷款余额较年初增长11.8%。

推动供应链金融服务再升级。大连银行通过应用“金融科技+供应链场景”搭建了供应链金融平台，实现了核心企业及其上下游企业主体信用、交易标的、交易信息的一体化管理。供应链金融平台以大数据技术为核心，建立了人工智能审批模型，让用户“足不出户”体验在线申请融资、智能审批、线上签约、OCR发票识别验真、自动化放款等“一站式”供应链金融服务，扩大了企业融资惠及面。截至2024年8月末，该行年内供应链金融表内外新增投放超过74亿元。

数据联防全力保障资金安全。大连银行利用建模技术对交易数据进行实时分析，识别异常交易，及时阻止欺诈行为，并通过终端数据交叉验证客户身份，防止身份盗用，年均识别欺诈事件超3万件，涉及资金过亿元。与此同时，大连银行不断建立健全数据质量控制机制，积极探索完善了38类可疑模型、610套可疑规则，及时筛查潜在洗钱行为，主动识别可疑资金流动，打击洗钱犯罪，为维护经济社会秩序稳定贡献了金融力量。

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