来源：第三届中小金融机构数智化转型优秀案例评选

获奖单位：苏州农商银行

荣获奖项：专家好评TOP10优秀案例奖

一、项目方案

1.第一步：明确转型愿景

数智化转型是企业的顶层战略，需要科技的驱动。对以农商银行为代表的中小银行而言，由于历史原因，多远的存量客户结构、薄弱的IT能力和数据基础、较少的可投入资源等都对数智化转型提出了挑战，因此战略先行、统筹布局对中小银行开展数智化转型尤为重要。首先战略性的分析明确了数智化的定位和目标，统一全行目标，更方便促进前、中、后台的紧密配合；其次通过战略分析定制科学、可行的实施计划，提供持续性的资源保障，最后战略分析平衡了长期目标和短期收益的关系。

我行因地制宜提出《-年信息科技发展规划》，发展目标是：深化金融科技建设，加强科技创新与应用，建设开放、弹性、高效、安全的新一代银行信息科技架构；以客户为中心，提升客户体验，加强精细化管理，推动数字化转型，建立本行特色的智慧银行体系；完善信息科技治理体制，推动市场化改革，建立一支结构合理、技术过硬，具有强大的凝聚力、高效的执行力、卓越的创新力的科技队伍。

中小银行信息科技架构应牢记提升经营能力的使命，明确“先进性、开放性、扩展性、前瞻性、安全性、持续性”的愿景，将打造数智化能力最终转化成业务价值，真正把科技赋能落实到实处。

先进性：符合当前业界主流的与公认先进的数据中心架构、技术架构、业务架构特点，满足未来五到十年业务的发展需要。

开放性：构建面向生态的开放式架构，打造互联网链接器，推动金融互联网+战略的落地，实现银行内部系统与互联网的无缝对接，通过API、H5、SDK等方式将自身能力输出给第三方、同业机构等，通过服务的开放，打破银行服务的门槛和壁垒，构建全渠道协同的互联架构。

扩展性：通过模块化、组件化、参数化设计原则，便于以较低的再投入扩充新的业务功能，同时不影响系统的原有功能。实现应用服务器资源的实时计算和动态扩充，构建安全可靠的系统运行环境。

前瞻性：除了满足我行目前业务发展的要求，还立足于满足未来潜在的业务发展要求。

安全性：符合业界安全标准，支持多级安全、保密、权限控管机制，确保业务数据的正确性、完整性、一致性和安全性。

持续性：在支撑现有业务快速发展的同时，能够满足业务创新和拓展的要求，快速响应市场需求变化。

新一代中小银行信息科技架构研究与实践项目应把数字化转型作为实现金融高质量发展的关键驱动力，加快科技与业务深度融合，不断提高金融服务实体经济的能力和水平，增强本行竞争优势，有效防范化解金融风险的前提下进行。整体规划思路是：深化金融科技建设，加强科技创新与应用，建设开放、弹性、高效、安全的新一代银行系统；以客户为中心，提升客户体验，加强精细化管理，推动数字化转型，建立具有本行特色的智慧银行生态体系。

2.第二步：规划数智化转型方案

新一代中小银行信息科技架构从前台、中台、后台的维度，介绍覆盖底层架构到上层应用的全栈式技术平台解决方案。

后台规划方案：为提升支撑和客户服务能力，建设具有弹性敏捷部署、资源灵活调度、分布式等特点的企业混合云平台。云平台的建设应覆盖全行的IT资源池，把IT基础设施颗粒度细化，各条线应用以租户方式使用云平台提供的资源，从而在云平台满足不同的IT需求，为业务铺就高速、可持续的发展之路。苏农银行确定了“技术先行、规范实施、安全运行、如期落地”的指导原则，在物理部署上遵循“两地三中心”的国家标准，构建了“两地三中心”的基础架构，数据中心服务能力由传统主备服务能力向“双活”或“多活”中心服务能力提升，集中优势资源建设五个底层云平台，包括虚拟化平台、容器云平台、云监控平台、云安全平台以及云备份平台，系统化地构建全行级安全可靠的系统运行环境。

中台规划方案：中台建设以数据、技术及工具为核心，提炼出各业务条线的共性需求，进而将上述元素打造成组件化、模块化的资源包，并以接口的形式提供给前台各种业务作战单元使用，最终使前台在更新迭代、创新拓展的过程中可以实现快速试错，最大限度的减少“重复造轮子”的时间与资源浪费。在对各部门各业务系统负责人进行调研后，结合苏农银行实际情况，构建“微服务平台”、“DevOps平台”、“数据中台”、“AI中台”、“业务中台”五大中台。

“微服务平台”：结合现有科技系统架构与中台架构的融合思想，将不同的系统以技术能力组件的形式提供上层结构应用，微服务平台减少冗余模块和组件的开发及维护，构筑企业级技术支撑平台。提供诸如服务注册、服务治理、服务调用跟踪等基础能力赋能微服务开发。

“DevOps平台”：项目整体目标为建立统一化的DevOps平台，打通并整合项目需求管理、开发、测试、部署、运维5个环节的流程链路，联结项目需求管理、研发、测试团队、运维4种角色的线上高效协作，将软件流程工具化、标准化，提升工作质效，实现快速、高效、有质量的业务价值交付。

“数据中台”：对全域数据进行采集、加工、存储，形成统一口径的数据服务中间层，进而为业务层和决策层提供高效的数据支撑。建设数据标准区重构数据模型，整合内外部信息形成标准数据，提升数据共享和数据服务能力；打通全行数据通道，建设面向业务的统一数据服务，通过数据资产管理平台实现数据资产全流程管理。推动数据质量问题整改，配置数据质量监测任务，通过质量问题登记、监测任务、整改任务、告警下发、质量盘点报告等关键功能，实现数据质量的闭环管理；以数据API、数据订阅及交互查询等灵活组合的方式为业务提供多样性数据服务，优化了数据服务的交付效率，更快支持前台业务创新。

“AI中台”：将机器学习、深度学习、OCR识别、知识图谱、自然语言处理、智能语音语义等AI能力进行平台化整合，降低重复投入，实现全行级共享。平台提供先进的AI技术，包括语音识别与合成、自然语言理解、知识图谱和OCR识别等，对内助力业务部门流程优化、机器替代人工、降本增效，对外为客户提供自然逼真的拟人化数字交互体验。

“业务中台”：打破原有交易银行渠道系统的重复建设，降低开发成本，对不同的业务做到渠道协同快速响应，微服务通过沉淀形成资产化，可以通过服务的复用减少开发，同时通过对原有各个系统客户数据的统一，打破数据孤岛，保证客户在各个渠道上使用体验一致，大大提高客户体验，精细客群划分，规划服务群组，支撑业务部门业务单元（BU）化发展趋势。

3.第三步：设计落地路线

中小银行信息科技架构转型中各个应用的建设目标，基于银行转型步调的要求，设计分批次的项目实施工作任务。建立转型统筹协调组织，梳理各参与部门的协作关系，结合具体项目制定项目沟通机制，确保科技架构转型工作的顺利开展。项目领导小组监督各项目的建设进度，处理和化解转型过程中的各类矛盾和冲突。基于中小银行的可调配资源的现状，从时间维度为各建设领域制定明确清晰的资金和人力资源调配计划。

二、创新点

1.业务中台化思维，助力交易银行业务发展：按照领域驱动设计的微服务划分方法，建设交易银行业务中台项目，打破原有交易银行渠道系统的重复建设，沉淀用户中心、额度中心、账户中心等若干领域服务，实现对不同的业务在APP、PC、小程序等多种渠道做到协同响应。在建设过程中，通过对原有各个系统客户数据进行领域故事分析提取出领域对象，打破数据孤岛，实现数据通用能力的平台化和数据能力的服务化。

2.数据中台化思维，助力业务创新发展：通过数据中台体系的建设，汇聚行内外数据资源，构建数据仓库标准区，并梳理形成数据资产目录。以“全面整合数据资源、信息高度集成共享、敏捷数据交付流程、贴近前台业务需求”为指导思想，全面推动全行数据标准化工作，确保数据质量提升，进一步规范数据采集、数据资产共享交换，最终安全的实现数据资产可见、可用，数据产品敏捷交付。

3.智能中台化思维，助力数字化运营能力提升：智能中台将机器学习、深度学习、OCR识别、知识图谱、自然语言处理、智能语音语义等AI能力进行平台化整合，降低重复投入，实现全行级共享。平台提供先进的AI技术，包括语音识别与合成、自然语言理解、知识图谱和OCR识别等，对内助力业务部门流程优化、机器替代人工、降本增效，对外为客户提供自然逼真的拟人化数字交互体验。

4.技术中台化思维，构筑企业级技术支撑平台：结合现有科技系统架构与中台架构的融合思想，将不同的系统以技术能力组件的形式提供上层结构应用，减少冗余模块和组件的开发及维护，当前已完成消息推送中台的构建和应用，截止目前完成全行消息推送中台、客户敏感信息标记化平台等的建设。

5.数字化运营思维，打造精准营销服务体系：为了适应本行未来五至十年的业务发展需要，在金融云平台的基础上综合业务中台、数据中台、智能中台、技术中台的能力建设本行新一代移动作业平台。该平台会综合客户画像信息、产品工厂、网格化营销、移动信贷、移动办公、移动展业等于一体的综合性移动作业平台，营销人员可以以客户为中心给客户提供全场景的金融服务。积极探索大数据挖掘建模、知识图谱等技术，助力精准化营销。

6.数字化风控思维，打造企业级风控体系：在交易反欺诈方面，建立了全渠道交易反欺诈系统。基于黑灰名单、集团数据、资金交易等大量数据，对欺诈特征的提取与识别，搭建全渠道交易反欺诈系统，对符合欺诈特征的交易进行高风险预警，智能动态地采取恰当的安全措施干预，进而提高风险管理的水平。全渠道欺诈系统已对接个人手机银行、

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