金融机构数字化工具包含哪些？具体情况怎样？

数字化工具主要包含数据分析平台、自动化报 表、智能监控与预警平台、客户标签及内控稽核系统等。

1.数据分析平台

宁波银行建立的“风语”智能数据分析管理平台是以数据资产管理为导向，以 内部管理系统为抓手，打造“BI+AI+KG”互通互联的全行性一站式分析管理平台。 其包括两个部分：一是智能化数据分析挖掘，支持业务人员快捷分析建模，解决“业 务不懂科技，科技不懂业务”的行业痛点；二是线上化过程管理，实现解决“业务 流程缺乏闭环管理”的经营难点。平台实现了商业智能、人工智能、知识图谱三大 平台及数据互通，形成了“线下流程线上化、人员管理数字化、机构评价智能化” 的全新管理体系，助力银行前中后台真正实现数字化经营4。

盛京银行信用卡中心开启数字转型新阶段，基于 MPP 架构自研大数据仓库平 台，构建含有 600 项标签的“数据资产”，建设数字化风控平台，搭建风险数据集 市和 EVA 评估体系，上线具备 35 个多轮交互、328 个 FAQ、近 60000 条扩展数据 的智能外呼机器人系统，通过科技赋能信用卡发展新格局。 哈尔滨银行构筑的零售客户数据智能客户分析平台是以零售客户为核心的数 据采集、融合、分

析一体化平台。对零售客户智能化分析，实现线上客户流程改善， 通过构建热力分析、漏斗分析、留存分析等高阶段分析模型，分别从精准获客（产 品端）和智能化推荐（客户端）两个方面，快速打造基于智能化模型的精益化服务 生态圈。尤其重要的是填补了哈尔滨银行实时流数据分析处理能力的空白，同时为 零售条线内各部门提供科学的、成熟的客户数据模型深度分析工具箱和基于标签、 分群的客户画像管理体系，是推动业务发展的新生力量，也是数据化运营的重要组 成 5。

2.智能监控与预警平台

光大银行新一代智能监控报警管理平台以数字化、智能化、服务化为总体方向， 综合运用分布式、大数据流处理和 AI 技术提升平台处理能力，在监控效能量化评 估的基础上实现全闭环监控管理模式，确保监控覆盖度和有效性，加强数字化和智 能化报警处理能力，实现监控报警智能压缩和故障根因分析定位。

中原银行企业级反欺诈平台通过大数据风险模型、复杂监控规则等实现对各类 交易的实时风险精准识别，并在交易过程中进行风险特征分析及风险预警，同时能 对预警的风险交易进行直接干预。在风险控制领域具备从事前、事中、事后各阶段 进行风险侦测、识别和处理的能力。

青岛银行自主设计研发了“鹰眼 360 智能风险监控平台”，在合规前提下，通 过对内外部数据、全渠道数据、平台自身数据的整合应用，利用大数据、知识图谱、 机器学习等技术实现了数据建模、风险监测、风险预警、风险处置、评估分析等一 体化功能，打造了全业务、全维度、全流程、全线上的数字化风控工具，上线后已经连续 9 个月实现存量客户“0 涉案”，累计控制具有出租出借及涉赌涉诈嫌疑的 重大风险账户近 7000 余户7。

3.自动化报表

光大银行运用 RPA 技术，使报表整理化繁为简，服务与管理能力双升级。对公 上收的业务分析月报表，包含了业务效率、业务量、业务趋势、开户服务等八大模 块的统计数据。全行对公业务运营情况的月度通报，是 RPA 技术在运营业务领域广 泛运用的又一成果：通过 RPA 自动整合多个报表数据来源文件，完成数据分析，生 成效率报表的结果，并自动排版生成 Word 版本和 Excel 版本，处理时间由人工的一 天缩减至 20 分钟8。

承德银行通过梳理监管报送流程薄弱环节、分析监管报送无法智能化的原因、 搭建满足监管报送需要的简易数仓、引进 RPA（机器人流程自动化）技术、开发智 能复核工具、推进报表自动化开发、创新工作方式方法等举措，对原有报送体系、 填报方法及报送流程进行了优化，取消了基层统计人员填报、复核、上报等工作， 打造了“RPA 和智能符合工具”9。

4.客户标签

民生银行的智慧银行新服务全面升级。其中：数字化营销强化数据规模化应用 和工具平台支撑。在数据与平台方面，建立多维客户画像，丰富行为数据，完善标 签体系；在数字化工具赋能方面，围绕对公、零售、小微客户，打造伴我行 3.0、魔 方、理财经理专属工作台以及营销管理、线索管理、在线陪伴、AI 智能外呼、数字 员工等数字化营销工具；在智能化营销服务方面，基于算法和策略细分客户需求， 提升营销效率和客户体验。

哈尔滨银行打造了全渠道客户 360 画像体系，实现了多渠道客户数据的融合。 以业务经验出发，基于定性、定量、聚类、分类预测等方法银行客户数据分析，建 立客户定性类标签、定量聚类标签、洞察预测类标签，实现全方位洞察感知客户。 提供完善的标签画像体系，建立十大类，300 余种客户标签，使之成为数据中台核 心数据资产。