「摘要」為深入貫徹落實黨的二十屆三中全會精神，把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展新趨勢新特點，發(fā)揮數(shù)據(jù)要素倍增作用，結合農(nóng)發(fā)行數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和規(guī)劃，本文圍繞“治數(shù)、管數(shù)、用數(shù)”，從數(shù)據(jù)治理體系、數(shù)據(jù)統(tǒng)計體系、數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系、數(shù)智服務體系、數(shù)據(jù)平臺體系五個方面提出工作舉措，加快推動數(shù)字金融落實落地，全力服務于業(yè)務發(fā)展，推進數(shù)字服務、數(shù)字決策、數(shù)字管理、數(shù)字運營、數(shù)字監(jiān)督實現(xiàn)重點突破，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素新質(zhì)生產(chǎn)力作用，為農(nóng)發(fā)行高質(zhì)量發(fā)展提供數(shù)智動力引擎。
「關鍵詞」數(shù)字金融?新質(zhì)生產(chǎn)力?高質(zhì)量發(fā)展 ?數(shù)據(jù)要素 ?數(shù)據(jù)戰(zhàn)略
為深入貫徹落實黨的二十屆三中全會精神，把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展新趨勢新特點，發(fā)揮數(shù)據(jù)要素倍增作用，農(nóng)發(fā)行加強上云、用數(shù)、賦智，深化數(shù)智模式改革，創(chuàng)新業(yè)務服務模式，加快推進全行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動數(shù)字金融蓬勃發(fā)展，支持全行聚焦主責主業(yè)，深耕“三農(nóng)”、服務“三農(nóng)”，充分發(fā)揮政策性金融作用，更好服務鄉(xiāng)村全面振興，助力農(nóng)業(yè)強國建設。
一、充分認識數(shù)據(jù)是重要生產(chǎn)要素的重要意義
（一）數(shù)據(jù)是新質(zhì)生產(chǎn)力的重要生產(chǎn)要素。黨的二十屆三中全會指出，“健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制?！睌?shù)據(jù)要素因其顯著的乘數(shù)效應和創(chuàng)新引擎作用，逐漸被認定為新質(zhì)生產(chǎn)力的核心生產(chǎn)要素。與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素相比，數(shù)據(jù)具備可復制、可共享、無限增長和供給的稟賦，打破了傳統(tǒng)要素有限供給對增長的制約，為持續(xù)增長和永續(xù)發(fā)展提供了基礎與可能。數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素和重要戰(zhàn)略性資源，通過與其他生產(chǎn)要素協(xié)同聯(lián)動并滲透生產(chǎn)、分配、流通、消費各環(huán)節(jié)，將顯著促進生產(chǎn)資料的提質(zhì)升級，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構，提升全要素生產(chǎn)率，進而引發(fā)生產(chǎn)力的躍遷和全域經(jīng)濟的顛覆性變革。
（二）做好數(shù)據(jù)工作是推動農(nóng)發(fā)行高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。近年來，農(nóng)發(fā)行高度重視數(shù)據(jù)管理和服務工作，先后制定農(nóng)發(fā)行“十四五”科技發(fā)展規(guī)劃、全行數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及規(guī)劃，大力推進實施數(shù)字賦能工程，健全數(shù)據(jù)治理體系，優(yōu)化數(shù)據(jù)管理機制，加強數(shù)據(jù)質(zhì)量管控，一體推進依法治數(shù)、協(xié)同管數(shù)、共享用數(shù)，進一步夯實了發(fā)展數(shù)字金融的數(shù)據(jù)基礎，取得了積極成效。但與新形勢下建立數(shù)據(jù)基礎設施、促進數(shù)據(jù)共享、進行數(shù)據(jù)產(chǎn)權歸屬認定等要求相比，農(nóng)發(fā)行還面臨著不少問題和挑戰(zhàn)，需要堅持問題導向和目標導向，圍繞“治數(shù)、管數(shù)、用數(shù)”，從數(shù)據(jù)治理體系、數(shù)據(jù)統(tǒng)計體系、數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系、數(shù)智服務體系、數(shù)據(jù)平臺體系五個方面變革，多措并舉，加強體系設計和重點突破，完善相關制度機制，優(yōu)化數(shù)智支撐工具，打造數(shù)智創(chuàng)新場景，推進數(shù)據(jù)要素在業(yè)務領域廣泛應用，為農(nóng)發(fā)行高質(zhì)量發(fā)展提供數(shù)智動力引擎。
二、健全數(shù)據(jù)治理體系，提升數(shù)據(jù)治理效能
深入貫徹全行數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與規(guī)劃，持續(xù)完善“1+6”數(shù)據(jù)管理模式，健全覆蓋數(shù)據(jù)管理全生命周期、明確各參與主體職責的數(shù)據(jù)管理總體治理機制，優(yōu)化數(shù)據(jù)口徑制定、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題整改等6項重要數(shù)據(jù)工作機制，進一步補數(shù)據(jù)治理短板、強數(shù)據(jù)管理弱項，精益求精，持續(xù)完善數(shù)據(jù)治理工作機制。
（一）頂層設計，構建“總分聯(lián)動、職責清晰、高效務實”的數(shù)據(jù)治理機制。一是聚焦數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的薄弱領域，探索建立源頭數(shù)據(jù)認責機制。如涉農(nóng)貸款、存款客戶等，深入研究業(yè)務管理與系統(tǒng)建設實際，合理明晰相關業(yè)務數(shù)據(jù)的管理責任部門，依次推動重要數(shù)據(jù)產(chǎn)權歸屬認定，實現(xiàn)“數(shù)有所屬、責有所依”，解決現(xiàn)有部分業(yè)務數(shù)據(jù)治理職責不清、流程不暢等問題。二是強化業(yè)務部門和條線的數(shù)據(jù)治理責任意識，逐步加強總行部門協(xié)同管數(shù)機制。通過機制的約束，使“數(shù)據(jù)-業(yè)務”二者有機統(tǒng)一、不可分割的思想深入人心，促進總行各部門的橫向協(xié)同、四級行縱向貫通，營造全行協(xié)同“治數(shù)”“管數(shù)”的良好氛圍。三是持續(xù)完善省級分行分組協(xié)作機制，鞏固深化省級分行治數(shù)協(xié)同。支持牽頭行在數(shù)據(jù)治理、監(jiān)管報送、報表減負方面發(fā)揮更大統(tǒng)籌引領作用，優(yōu)先開展報表上收等新方法的試點，不斷探索數(shù)據(jù)管理新路徑，總結提煉優(yōu)秀經(jīng)驗做法，并在片區(qū)內(nèi)推廣應用，切實以點帶面提升全行數(shù)據(jù)管理能力。
（二）夯實根基，筑牢“標準全、架構優(yōu)、管控嚴”的數(shù)據(jù)治理基礎。一是制定新版數(shù)據(jù)標準，保障系統(tǒng)中關鍵數(shù)據(jù)規(guī)范一致。結合監(jiān)管報送制度和業(yè)務管理需要，加緊豐富完善企業(yè)級數(shù)據(jù)標準，加快推進企業(yè)級數(shù)據(jù)標準V3.0發(fā)布，并持續(xù)推進標準在源頭系統(tǒng)落標和行內(nèi)經(jīng)營分析中的應用，支持數(shù)據(jù)交互一致語言，提升數(shù)據(jù)共享共用力度。二是加強數(shù)據(jù)標準管控，提升數(shù)據(jù)落標全流程管控能力。結合統(tǒng)一技術開發(fā)平臺建設，將落標工作前移并嵌入系統(tǒng)建設全流程，加強對源頭系統(tǒng)數(shù)據(jù)落標的管控和評價，打通睿尋數(shù)據(jù)管控平臺與統(tǒng)一開發(fā)平臺，實現(xiàn)企業(yè)級數(shù)據(jù)標準到各系統(tǒng)開發(fā)環(huán)節(jié)的自動化推送、自動化管控，為提升源頭系統(tǒng)中關鍵數(shù)據(jù)的規(guī)范性和一致性提供關鍵保障。三是推進數(shù)據(jù)架構治理，實現(xiàn)系統(tǒng)間數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。將數(shù)據(jù)架構作為企業(yè)級架構設計和管控重要內(nèi)容，繪制全行架構資產(chǎn)統(tǒng)一視圖，重點優(yōu)化客戶、機構、員工等領域數(shù)據(jù)架構，將架構管控要求貫穿系統(tǒng)設計、研發(fā)和上線全過程，深入解決系統(tǒng)間數(shù)據(jù)不關聯(lián)、不互通、不一致等突出問題。
（三）精準治數(shù)，建立“事前、事中、事后”數(shù)據(jù)質(zhì)量管控機制。一是事前把好數(shù)據(jù)產(chǎn)生環(huán)節(jié)質(zhì)量關。聚焦監(jiān)管校驗規(guī)則以及業(yè)務應用要求，開展溯源分析，持續(xù)增設源頭系統(tǒng)數(shù)據(jù)錄入剛性控制規(guī)則。推動業(yè)務部門對于重要源頭數(shù)據(jù)進行釋義，加強業(yè)務培訓和錄入指導，確保業(yè)務認定準、錄入操作準。二是事中做好常態(tài)化數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測。根據(jù)監(jiān)管報送、業(yè)務管理和數(shù)據(jù)一致性要求，制定和部署源頭數(shù)據(jù)質(zhì)量系列校核規(guī)則，對源頭數(shù)據(jù)實時動態(tài)監(jiān)測，實現(xiàn)按機構自動分發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，支持問題整改全流程數(shù)字化管控。三是事后做好數(shù)據(jù)質(zhì)量問題整改。對于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題深入分析、精準溯源，標本兼治，在源頭端、加工端、報送端多端發(fā)力，既解決報表端問題，又解決源頭端問題，對問題進行歸因分析，完善數(shù)據(jù)標準，豐富校核規(guī)則，深化治本之策。
三、完善數(shù)據(jù)統(tǒng)計體系，提升統(tǒng)計工作質(zhì)效
按照統(tǒng)一規(guī)范、準確及時、科學嚴謹、實事求是的原則，加強統(tǒng)計基礎建設，持續(xù)完善統(tǒng)計管理制度、統(tǒng)計業(yè)務制度和統(tǒng)計調(diào)查、分析、報送和信息服務流程，豐富統(tǒng)計指標體系，加強統(tǒng)計數(shù)智賦能，探索統(tǒng)計監(jiān)督工作，不斷提升監(jiān)管報送水平和統(tǒng)計分析質(zhì)效。
（一）提質(zhì)增效，全力推進監(jiān)管報送即抽即用。一是完善監(jiān)管統(tǒng)計制度體系，提升監(jiān)管報送質(zhì)效。按照即抽即用工作方式，完善組織架構，強化職責分工，優(yōu)化報送流程，重點開展數(shù)據(jù)異動監(jiān)測和統(tǒng)計報備，提升監(jiān)管問詢答復時效和質(zhì)量。二是優(yōu)化報送管理模式，提升精細化管理水平。推進現(xiàn)行報表層層填報、層層審核調(diào)整為月初各級行同步審核、定點解鎖，報表修改填報轉(zhuǎn)變?yōu)楸O(jiān)測核查，實現(xiàn)工作重心由后置報表填制、審核轉(zhuǎn)移至前置的源頭數(shù)據(jù)維護、監(jiān)測和治理，推動報送工作重點從“填數(shù)”到“管數(shù)”轉(zhuǎn)變。三是加強報送指導，形成報送工作合力。做好口徑文檔、校驗規(guī)則、填報指南等知識積累和傳導，迭代更新和發(fā)布成果，運用AI大模型技術探索以機器人問答等多種方式指導全行報送工作，持續(xù)提升監(jiān)管報送水平。
（二）守正創(chuàng)新，全力提升統(tǒng)計分析服務質(zhì)效。一是拓寬統(tǒng)計數(shù)據(jù)服務場景，實現(xiàn)統(tǒng)計數(shù)據(jù)復用共享。以智能數(shù)據(jù)分析平臺、農(nóng)發(fā)智勤APP等為發(fā)布載體，推動目前各類統(tǒng)計分析報告自動化生成，實現(xiàn)全行復用和共享，推進統(tǒng)計數(shù)據(jù)智能化服務。二是加強政策理解，提升統(tǒng)計專業(yè)分析能力。深入研究國家政策文件、行業(yè)發(fā)展趨勢和行內(nèi)業(yè)務熱點，開展專題數(shù)據(jù)分析，建立部門間協(xié)作研究機制，加深業(yè)務技術融合，提高專項統(tǒng)計分析深度和產(chǎn)出效率。三是完善分析框架，提升統(tǒng)計分析權威性。根據(jù)行領導講話等關注的行內(nèi)熱點，及時調(diào)整完善統(tǒng)計分析框架，豐富分析內(nèi)容，確保統(tǒng)計分析材料的及時性、聚焦性和權威性，切實發(fā)揮統(tǒng)計分析服務經(jīng)營管理和決策的價值。
四、優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系，推進全域統(tǒng)一管理
持續(xù)推進基礎數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)、指標數(shù)據(jù)、報表數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)資產(chǎn)識別、盤點和統(tǒng)一管理，推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、資產(chǎn)服務化、服務智慧化，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和價值發(fā)揮由局部探索、破冰突圍到全面深化轉(zhuǎn)變。
（一）優(yōu)化機制，推進全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)統(tǒng)一管理。一是優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理機制。明確數(shù)據(jù)資源發(fā)現(xiàn)與采集、資產(chǎn)盤點與發(fā)布、資產(chǎn)運營與管理等環(huán)節(jié)的流程與各方主體職責邊界和工作機制，豐富數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息，實現(xiàn)跨機構、跨部門、跨行業(yè)數(shù)據(jù)資源有序共享。二是優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點工作機制。結合數(shù)據(jù)湖建設，探索建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)識別盤點落地的合理路徑，實現(xiàn)入湖數(shù)據(jù)全部納入數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理。三是構建全行數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄。綜合不同系統(tǒng)平臺數(shù)據(jù)目錄的優(yōu)點，進一步完善資產(chǎn)平臺數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，實現(xiàn)源頭數(shù)據(jù)、數(shù)倉數(shù)據(jù)、報表數(shù)據(jù)、指標數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)、模型數(shù)據(jù)等統(tǒng)一展現(xiàn)。四是實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)一體化管理和應用。打通數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄與具體數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺的互聯(lián)互通，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄查詢、數(shù)據(jù)查詢及申請調(diào)用的一體化應用，為全行各類人員查詢、使用數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供統(tǒng)一、有效的支持。
（二）動態(tài)更新，推進指標體系持續(xù)豐富和有效應用。一是優(yōu)化指標體系建設。結合前期指標管理工作成果，以指標庫建設為抓手，按照體系化推進和重點突破的思路推進指標體系建設。梳理整合行內(nèi)分析和監(jiān)管報送所需指標，形成指標標準3.0。二是推進指標應用場景落地。分步推進共享指標、統(tǒng)計簡要分析、信貸等級行、固定資產(chǎn)等專題分析場景中指標的建設落地，動態(tài)補充豐富指標庫內(nèi)容，推動“一次加工、多處使用”模式的落地。三是推動關鍵數(shù)據(jù)“一口出”。實現(xiàn)全行關鍵指標的統(tǒng)一定義、統(tǒng)一發(fā)布、統(tǒng)一加工、統(tǒng)一管理，并以此為契機推動業(yè)務用數(shù)模式轉(zhuǎn)變，推進報表指標化管理和場景化展現(xiàn)。
（三）加強探索，推進數(shù)據(jù)資產(chǎn)和業(yè)務場景有效融合。一是強化業(yè)務場景數(shù)據(jù)建模。打破部門銀行壁壘，深入挖掘數(shù)據(jù)價值，提升數(shù)據(jù)洞察能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能業(yè)務。圍繞全行用數(shù)需求，分析提煉應用場景，重點推進貸款、風險領域分析場景的建設及推廣。二是嘗試對數(shù)據(jù)應用場景進行應用評估和價值評估。為后續(xù)參與數(shù)據(jù)要素流通、發(fā)揮數(shù)據(jù)要素做好先期儲備，也為數(shù)據(jù)管理資源分配提供參考。三是加強外部數(shù)據(jù)引用。加強與同業(yè)、廠商、政府等的合作，加大各類數(shù)據(jù)產(chǎn)品的引入力度，豐富完善外部數(shù)據(jù)資源，助力服務鄉(xiāng)村振興和農(nóng)業(yè)強國建設。
五、加強數(shù)智服務體系建設，釋放數(shù)據(jù)要素價值
融合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，深化數(shù)據(jù)和人工智能融合應用，通過寓數(shù)于服、因數(shù)而創(chuàng)、向數(shù)而行、用數(shù)增效、聚數(shù)賦能，加強數(shù)智服務體系建設，統(tǒng)一規(guī)劃和持續(xù)豐富數(shù)智服務場景，不斷提升數(shù)字服務、數(shù)字決策、數(shù)字管理、數(shù)字運營、數(shù)字監(jiān)督能力。
（一）寓數(shù)于服，提升數(shù)字服務能力。一是助力以客戶為中心的金融服務轉(zhuǎn)型。堅持以客戶為中心，將大數(shù)據(jù)、智能模型與客戶服務全生命周期相結合，充分挖掘資金支付交易鏈條中的價值信息，分析支付鏈中的上下游企業(yè)數(shù)據(jù)，挖掘潛在客戶需求，實現(xiàn)金融服務精準觸達。二是強化內(nèi)外部數(shù)據(jù)要素融合應用。構建客戶統(tǒng)一畫像，開展精準客戶分析，洞察客戶行為偏好，探索“大模型+大數(shù)據(jù)”技術在金融客戶服務領域的高價值應用，構建基于AI技術的智能應答客戶服務，構建智慧客戶服務。三是構建“數(shù)字員工”服務，持續(xù)推動基層減負增效。深入AI智能算法等前沿技術，打造以“智能問答機器人”為代表的高效、精準的“數(shù)字員工”隊伍，通過記錄并學習資深員工的工作流程和決策邏輯，為員工入職培訓、日常業(yè)務開展等提供智能化、標準化服務。
（二）因數(shù)而創(chuàng)，提升數(shù)字決策能力。一是構建全視圖數(shù)據(jù)即席查詢體系。依托智能數(shù)據(jù)分析平臺即席查詢和自助查詢等功能，構建信貸、財務、存款、支付等全業(yè)務視角即席查詢主題，降低全行自主用數(shù)分析決策門檻，推動數(shù)據(jù)價值釋放。二是優(yōu)化完善高管駕駛艙。引入外部數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，緊密貼合農(nóng)發(fā)行戰(zhàn)略目標，完善開發(fā)關鍵業(yè)績指標（KPI）分析展示，形成企業(yè)級價值云圖，探索建立動因變化價值預測實驗艙，為高管層科學決策提供數(shù)智支持。三是助力數(shù)字化風險決策支持。采用“大數(shù)據(jù)+AI”構建高時效、高精準的項目貸款風險預警、風險限額控制、資產(chǎn)質(zhì)量下遷預警等風險識別預警模型，為業(yè)務風險防控提供重要數(shù)據(jù)服務支持。
（三）向數(shù)而行，提升數(shù)字管理能力。一是加強資產(chǎn)負債統(tǒng)籌管理。以數(shù)據(jù)賦能提升流動性監(jiān)管指標前瞻預測的科學性，逐步實現(xiàn)事前規(guī)劃、事中監(jiān)測和事后歸因分析的全鏈條資產(chǎn)負債組合管理。優(yōu)化定價管理流程，完善FTP傳導機制，提升定價管理效能，運用智能模型實現(xiàn)政策性讓利與財務可持續(xù)的精準平衡。二是推動流程信息化、自動化和財務事項全生命周期管理。通過大數(shù)據(jù)支持ERP管理平臺建設，推動企業(yè)資金、物資、信息、人力等資源充分有機結合，實現(xiàn)業(yè)務功能集成貫通和數(shù)據(jù)價值挖掘應用，利用智能化分析技術，加大數(shù)據(jù)挖掘應用力度，實現(xiàn)企業(yè)資源數(shù)據(jù)的充分應用和融合共享。
（四）用數(shù)增效，提升數(shù)字運營能力。一是強化運營管理智能化水平。通過深度整合ICR（智能識別）等AI技術，實現(xiàn)業(yè)務處理流程的自動化與智能化升級。減輕基層員工在數(shù)據(jù)錄入、文件處理等方面的工作量，大幅提升工作效率與質(zhì)量，縮短業(yè)務處理周期，在提高客戶滿意度的同時，有效降低運營成本、增強市場競爭力。二是推進運營風險數(shù)字化監(jiān)測與管控。引入AI智能分析模型等工具，實現(xiàn)運營的集中智能監(jiān)控、預警和統(tǒng)計，各業(yè)務的核算、清算全流程監(jiān)控、自動預警，反電詐事中預警和攔截，滿足智能運營風險管控需求，提升稽核監(jiān)測能力。
（五）聚數(shù)賦能，提升數(shù)字監(jiān)督能力。一是健全數(shù)字化合規(guī)監(jiān)督體系。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動，基于大量交易數(shù)據(jù)構建非現(xiàn)場監(jiān)測模型，對預警信息進行查詢查證、分類處置、統(tǒng)計分析，推動各類突出問題和風險早識別、早預警、早化解、早處置，切實提升內(nèi)控合規(guī)管理質(zhì)效。二是建立智能監(jiān)督風險監(jiān)測模型。建設智能化的監(jiān)督分析模型，自動收集、整理和分析各類業(yè)務數(shù)據(jù)，運用算法模型進行風險評估和預警，減少人工干預，降低操作風險，大幅提升監(jiān)督工作的時效性和準確性。三是加強財務監(jiān)督數(shù)字化水平。綜合運用財務大數(shù)據(jù)，進行精準財務特征畫像和預測，對違規(guī)財務事項進行預警，提升潛在財務風險和疑似合規(guī)問題事項的智能識別的財務監(jiān)督能力。
六、打造數(shù)據(jù)平臺體系，加強數(shù)智技術賦能
通過數(shù)據(jù)中臺、服務平臺和管控平臺的統(tǒng)一規(guī)劃和建設，推進實現(xiàn)數(shù)據(jù)平臺工具的系統(tǒng)性重塑和整體性優(yōu)化，打破數(shù)據(jù)壁壘，沉淀通用數(shù)據(jù)服務能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享和流通，促進不同業(yè)務流程之間的數(shù)據(jù)協(xié)同，打造企業(yè)級數(shù)據(jù)服務新模式。
（一）整體重塑，打造“湖倉一體”的數(shù)據(jù)中臺。采用分布式、湖倉一體及云服務等新型架構建設數(shù)據(jù)中臺，集“采、存、管、用”四位一體，對海量、多源、異構的數(shù)據(jù)進行采集、存儲、計劃、治理，構建集成數(shù)據(jù)整合、提純加工、建模分析、質(zhì)量管控、可視交互等功能的綜合型數(shù)據(jù)中臺。通過架構優(yōu)化和整合，優(yōu)化數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)鏈路設計，補齊實時計算能力短板，提升內(nèi)外部數(shù)據(jù)融合服務能力。
（二）優(yōu)化整合，構建數(shù)字化智能服務平臺。結合大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)湖、人工智能等平臺技術，構建即席數(shù)據(jù)查詢、經(jīng)營統(tǒng)計分析、高管駕駛艙、數(shù)據(jù)挖掘分析、數(shù)據(jù)提取等功能于一體的數(shù)字化智能服務平臺，提供面向全行的基礎數(shù)據(jù)服務、標簽畫像服務、算法模型服務、智能決策服務，豐富數(shù)智服務場景，提升業(yè)務決策效率與精準度。
（三）持續(xù)完善，提升監(jiān)管數(shù)據(jù)報送平臺質(zhì)效。以基層減負為目標，以提升報送質(zhì)量為主線，采用現(xiàn)代技術棧提升系統(tǒng)架構的靈活性和可擴展性，通過自動化與智能化手段增強數(shù)據(jù)處理和報送的效率與準確性，優(yōu)化報送功能與交互體驗，提升用戶滿意度，實施計算資源自動管理，持續(xù)優(yōu)化平臺性能，全面提升監(jiān)管數(shù)據(jù)報送質(zhì)效。
（四）逐步擴展，加強人工智能平臺基礎能力建設。以算力平臺為支撐、決策式和生成式為兩式，圍繞6大組件領域和大模型的融合建設，支撐N個AI場景效果，形成一套自主可控人工智能全場景統(tǒng)一體系，建設具有“架構好、框架優(yōu)、能力廣、效能高、建模快”等特點的企業(yè)級人工智能平臺。平臺融合生成式與決策式AI的強大能力，支持內(nèi)容的“生成”“理解”和“推理”，通過跨范式的融合實現(xiàn)不同模型范式的統(tǒng)一開發(fā)、管理和應用，形成“看、聽、說、想、做”智能決策能力。
（五）迭代完善，打造功能完備的數(shù)據(jù)管控平臺。注重從數(shù)據(jù)治理工作實踐中總結提煉治理工具的優(yōu)化需求，以需求驅(qū)動睿尋數(shù)據(jù)管控平臺建優(yōu)建強，打造自主可控、性能優(yōu)異、功能強大的數(shù)據(jù)治理工具，為企業(yè)級數(shù)據(jù)標準管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測、數(shù)據(jù)血緣分析、數(shù)據(jù)分類分級等工作提供全方位支撐，持續(xù)提升數(shù)據(jù)治理工作自動化水平。
