项目背景

新联银行是一家以零售金融为核心业务的城市商业银行，业务快速拓展带来数据来源复杂、系统间壁垒严重、风控建模滞后等问题。为提升整体风险识别效率与数据使用价值，银行于2019年启动数据治理体系建设工程，并以信用风险和欺诈识别为核心场景，推动风控建模系统性优化。

核心做法

项目以“统一标准、集中治理、智能应用”为主线，首先设立全行级数据资产目录和主数据管理规范，推动核心系统字段统一与数据清洗。搭建数据中台，对接信贷、支付、风控、运营等系统，实现横向整合。风控建模方面，引入机器学习算法，在模型训练中融入行为标签、非结构化信息与交互行为数据，大幅提高模型识别能力。上线实时风控引擎，支持“事件触发+模型调用+风险决策”全过程自动运行，并具备模型自动迭代与规则预警机制。所有模型使用情况、命中率、误判率等指标每日归档用于监管报送与内部审计。

取得成效

项目完成后，信用评分模型预测准确率提升至92.4%，欺诈识别召回率提升15%，实时反欺诈系统处理延迟控制在1.8秒以内。原人工审批耗时从20分钟缩短至不到2分钟，日均自动审批比例提高至83%。监管报送数据一致性提升至99%以上，为新业务产品设计与精准营销提供数据支撑。项目获评市级金融数字化优秀工程案例。

经验启示

金融机构的数据治理不能只停留在表层整合，而要贯穿架构设计、治理机制与模型实用效果全过程。本案例表明，通过扎实的数据基础建设与模型联动优化，可构建具有前瞻性、可持续的智能风控体系。