农业银行：基于大数据+AI体系的数据治理实践
2019-07-294077
项目背景
过去十年，农业银行信息化建设积累了海量的数据。为了盘活这些数据资源，充分发挥数据价值，在大数据平台和AI建设过程中，农业银行采取“统筹规划、顶层设计、分步实施”的策略，不断发展和完善数据治理内容，摸索出基于大数据+AI体系下的“一保八维”的数据治理框架，打造了全流程智能化的一站式数据治理平台，逐步解决了数据的全面性、准确性、完整性、一致性、及时性等问题，提升了数据资产管理水平和数据质量，提高了数据服务能力，为全行数据管理、产品创新、数字化转型等提供数据支撑。
项目方案
1.提出“一保八维”的数据治理框架，全面促进高质量发展
数据治理是一个系统工程，通常采用自顶向下指导，自下而上推进。在农业银行大数据+AI建设过程中，逐渐摸索建立了涵盖研发、数据、业务、安全的企业级的“一保八维”的数据治理框架，为高效的数据质量、稳定的数据服务奠定基础。“一保”是指数据质量保障体系，包括建立高效的数据治理组织架构，为数据治理各项活动提供强有力的组织保障；建立全面严谨的制度章程，为数据治理快速有序推进提供制度依据；建立全流程、全生命周期的闭环数据治理流程，为全面进行数据治理提供标准化、规范化的闭环流程机制；打造数据治理平台，为数据治理提供自动、自助、智能化的平台支撑。“八维”是指企业级的数据模型管理、数据标准管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据服务管理、数据安全管理和数据生命周期管理八大核心领域，实现对数据治理保障机制的支撑与落地。
2.采用数据质量闭环治理机制，有效提升数据质量
数据质量是指通过技术、业务手段使数据符合业务规则、数据标准等要求，保障数据的完整性、准确性、及时性和一致性的活动。农业银行在大数据平台数据治理过程中，通过建立数据质量闭环治理机制，以组织架构为保障，以流程制度为依据，落实责任主体，同规同源，稳步推进，有效提升数据质量。通过建立数据质量闭环治理机制，主要解决“是不是问题”“谁的问题”“谁来整改”“如何良性循环”等一系列痛点，形成健全的数据管控长效机制,推动数据问题标本兼治，全面提升数据的全面性、完整性、准确性、及时性、一致性，降低数据管理成本，提升数据质量，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失（见图1）。
图1数据质量闭环治理机制
3.建立智能化数据治理平台，提供全流程一站式数据服务
借助大数据和AI技术，以元数据管理为基础，提升数据质量为目标，搭建智能化数据治理平台（见图2），有效提升了数据服务质量和能力，支撑了产品创新、服务创新、数字化转型等。
图2数据治理平台总体架构
数据治理平台构建了9大功能模块，包括数据标准、元数据管理、数据质量、数据处理、主数据管理、数据资产管理、数据交换、数据生命周期管理、数据安全模块。解决了8大问题，包括业务系统缺少统一标准、数据质量差、变更对应的影响分析困难、业务系统间资产共享差、数据安全无保障、数据管理体系不完善、数据价值利用低、数据管理成本高且效率低等问题。凸显8个能力，包括海量存储和高效的数据处理能力、全面的数据覆盖能力、自动化的元数据采集能力、立体的数据管理能力、全流程一站式数据治理能力、自助式服务能力、智能化数据服务能力、数据安全管理能力。
4.借力AI技术，实现数据治理向“智能化”转变
5.通过业技联动，推进数据治理工作，提升数据质量
大数据平台下数据治理工作具有长期性、艰巨性和复杂性。农业银行数据治理工作遵循“顶层设计、问题驱动、急用先行、标本兼治、业技联动”的原则，采取“摸家底、建机制、搭平台”三步走方针，将数据治理分为常规数据治理和专项数据治理。在常规数据治理方面，优先通过技术手段解决数据问题；保证业技联动，一是联合信息管理部进行客户、合约、内部核算等业务主题的数据监测，提交质量监测报告；二是参与个金部、公司部等业务部门的检查规则制订；三是完成客户信息治理等多项数据管控的工作，初步形成问题发现、收集、分析、报告、整改、验证的协作机制，有效避免了数据“边治理、边污染”。在专题数据治理方面，根据业务部门的需求，开展个人客户、对公客户、个人账户、AI账户、非居民客户、信贷业务、交易对手、微捷贷等专题治理，形成了近千条质量监测规则，有效提升了数据质量。
总结与展望
基于大数据和AI体系的数据治理是银行业实施大数据+AI战略的重要基础和保障，它对数据价值挖掘、产品创新、服务创新、数字化转型等工作提供重要支撑。农业银行在大数据+AI建设过程中，采取“摸家底、建机制、搭平台”三步走方针，探索出“一保八维”的数据治理框架，搭建了基于大数据和AI技术的智能化的数据治理平台，为数据治理工作提供坚实的技术支撑，有力提升了数据资产质量、数据管理能力以及系统研发运维效率，形成了数据管控的长效机制，满足了大数据背景下商业银行精细化管理和产品创新、服务创新。未来，农业银行将更加深入研究和应用大数据和AI等金融科技技术，加快科技转换能力，利用科技赋能传统数据治理，加快农业银行的数字化转型。
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