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    上海銀行:聚焦數字化創新,為轉型發展注入新動能

    2020-08-17 11:30:46 和訊 

      今年上海市發布了《加快推進上海金融科技中心建設實施方案》,力爭用5年時間,將上海建設成為具有全球競爭力的金融科技中心。作為扎根上海、輻射全國的商業銀行上海銀行高度重視金融科技創新引領,將數字化轉型作為推動創新的重要實踐,圍繞精品銀行戰略,深入探索科技與業務的融合,為全行業務的轉型發展注入持續增長的新動能。

      適應轉型要求 打造金融科技創新體系

      為更好支持金融科技創新,上海銀行成立了以行長擔任主任委員的信息科技管理委員會,下設創新管理辦公室,全面部署金融科技創新規劃;并于2019年重塑信息科技研發組織架構,強化信息科技“業務需求把控能力、敏捷交付能力、中臺支撐能力、技術研發能力、運營安全能力”等五大能力建設。

      在金融科技創新機制上,上海銀行堅持“自下而上”、“自上而下”雙維度驅動創新,通過設置年度金融科技創新專項資金、發布金融科技創新管理規章制度、理順創新項目快速落地流程等一系列舉措,構建金融科技創新包容失敗、容錯與激勵并行的內部創新生態環境。

      固本浚源 打造大數據資產體系

      為實現大數據資產體系更廣泛的應用,上海銀行整合行內外數據:底層數據向內對接全行所有業務系統共80余個,全面納入客戶信息、賬戶信息等數據;向外對接上海市公共數據開放平臺,整合工商、稅務、司法、人行征信等外部信息,接入13個合作方共60多個外部數據接口。

      基于數據湖中的海量原始信息,該行建立了9個主要數據集市,包括零售業務集市、公司業務集市、風險集市等,利用大數據和算法,構建營銷、風控和監管預警模型,打造人工智能模型訓練平臺,廣泛服務于客戶征信、營銷管理、風險管理、監管合規等領域。

      數據賦能 經營風控能力再突破

      在客群分析上,上海銀行基于大數據提煉客戶特征,完成零售客戶畫像,結合人工智能建模平臺,預測客戶行為偏好,在存款、理財、信用卡等領域提升客戶服務效率。如定期存款精準營銷模型,實現定期存款余額增長122億,模型價值貢獻度達到12%。

      在零售信貸上,上海銀行利用大數據和人工智能等技術,構建支撐互聯網生態下全流程、高并發、大客群、海量交易的線上化零售貸款業務處理體系,相較原系統,同時支撐在線業務處理吞吐能力提升10倍。

      在智能風控上,上海銀行基于人工智能構建全行全流程智能風控“外腦”,全方位識別企業風險特征,精準量化客戶風險水平,敏捷捕捉風險預警信號,構建貫穿貸前、貸中和貸后的智能化風險管控體系。實現預警推送的準確度達到96%,風險信號推送時效平均提早5-6個月。

      在監管合規上,上海銀行構建信用卡反欺詐防控體系,在線監控發現信用卡交易風險事件884起,攔截風險資金1200多萬元。

      生物識別 創享至臻用戶體驗

      目前,上海銀行生物識別和智能語音技術在柜面各類業務辦理等場景中已廣泛落地。全行累計有70余萬手機銀行客戶開通了人臉認證識別服務,97萬用戶開通指紋功能;各渠道調用人臉認證識別服務近3000萬余次,調用指紋認證識別服務近3800萬余次,柜面高風險業務客戶身份比對超過20萬次,成功阻止16次高危風險業務的辦理。

      最新推出的上海銀行手機銀行6.0版本在登錄、轉賬等場景中應用智能語音技術,實現基于語音和自然語言交互功能,給客戶創造輕松愉悅的交互體驗。

      流程自動化 運營成本顯著降低

      上海銀行通過在眾多場景中應用RPA(機器人流程自動化)技術,大幅降低人力和運營成本。如信用卡中心約10萬客戶的風險評級、資料補錄工作已完全不需人工操作,借助RPA技術大幅提高了處理準確度和審核效率。客服中心每天要生成大量繁雜的日常管理類報表,比如坐席產能、問題解決效率等,人工處理平均耗時3.5小時,目前已應用RPA技術完全替代人工統計。

      此外,在企業開戶過程中采用AI OCR(光學字符識別)技術,可自動識別營業執照、證件等影像數據;在事后監督處理中,通過OCR識別原始憑證信息,大量人工操作被機器替代,有效降低了人力成本。

      智慧運營 提升安全生產保障能力

      上海銀行搭建運維大數據平臺,通過建立綜合運營管理視圖,實現平臺應用場景從運維到運營的突破。據悉,該行的運維指標智能故障檢測系統大幅提升監控覆蓋面及準確度,實現了交易級數據實時采集分析,5秒內對異常交易進行報警,同時實現對全行三大核心系統、企業網銀、智能機具處理及手機銀行等重要應用系統的日常巡檢內容可視化實時展示。

      業務運營數字化移動APP是上海銀行開發的一款集數據整合、運算比對、全景展示、異常監測等功能于一體的“運營助手”,可實時展現全行各層級運營、交易數據,支撐各級網點人員日常管理行為,實現數據驅動管理的要求。

      

    (責任編輯:李崢 )

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