齐商银行：数字化转型升级提升金融服务质效

齐商银行以“数智齐商”为愿景，对内强化“自上而下、协同推进”，逐渐改善组织架构和机制流程，以数字化转型升级提升金融服务质效。目前，齐商银行通过规划、制定数字化转型战略和实施路径，稳妥开展金融科技的应用和新模式探索，并取得了阶段性成效。

推进战略规划实施与组织流程优化

该行成立数字化转型委员会，将数字化转型工作提升到全行战略层面。自委员会成立以来，已多次通过现场会议决策、部署数字化转型具体工作；开展业技融合试点，推动实现业务条线与技术条线的深度融合，由该行科技部派出技术专家骨干，在普惠金融部、个人金融部开展业技融合试点，杜绝业务科技两张皮的问题，确保试点工作取得实效。

通过“走出去、请进来”，学习借鉴经验做法，将数字化转型工作的发力点优先集中在产业金融、零售金融、普惠金融、场景建设、运营服务的数字化建设和流程再造，以数字化转型赋能产品和服务创新，稳步推进数字化转型战略实施。

多方位提升业务经营管理的数字化水平

该行加强对数字化运营模式的探索，依托客户数据建立客群模型，对客户属性、交易和行为等维度进行分析与应用，借助对客户数据的分析总结，为产品设计、限额控制、考核措施等业务管理环节提供数据支撑，同时通过分析分解营销目的与目标，有针对性地建设目标客群，通过数字化手段将营销信息进行精准触达，提高营销效率。

依托线上供应链平台、互联网贷款平台等线上化业务系统，该行持续开展数字化信贷产品创新，通过“智能零售数字贷款”项目建设，建成了覆盖产品、风控、数据、运营、营销、贷后全环节一体化的科技平台，推出了首款数字零售信贷产品“e齐贷”，开启了零售贷款由线上化向数字化转型的新征程。

在以信贷产品支持普惠业务发展的同时，该行先后与多个电商平台、供应链交易平台开展深入合作，拓宽批量获客渠道，逐步打造交易银行生态圈，提供“交易+融资+结算”的综合金融服务，打造开放平台与场景赋能能力。

在数字化转型推动下，该行完成客服系统信用卡相关功能、视频银行架构升级两项专项系统建设，建立“客户日常需求总行专门团队服务，赋能分支行场景化定向服务”工作模式，进一步提升数字化服务水平。

下一步，齐商银行计划针对传统电话按键菜单进行智能化升级，依托对话机器人平台和AI能力平台，基于语音识别（ASR）、自然语言理解（NLU）、语音合成（TTS）等人工智能核心技术，通过拟人化语音与客户进行人机对话，快速识别客户意图，将常用业务进行场景化、流程化配置，助力用户快速完成业务办理、信息查询。实现菜单扁平化，一语直达，提高自助分流率，减轻人工服务压力，提升客户的服务体验。

建设与数字化转型匹配的智能风控体系

该行建设数字化智能风控平台，构建了全方位、立体化智能风控体系，将数字化、智能化风控工具嵌入业务流程，提升风险数据服务、模型策略管理、风险监测预警等智能化水平；通过数字化智能风控平台，接入征信、社保、公积金、司法、工商、税务等30余种数据，构建反欺诈和各类信用评分卡模型，实现了智能准入、便捷申请、“人+机”审批、自动放款、智能预警等功能，提升了风险管控能力和授信作业效率。

在交易风险方面，该行与城商行联盟在手机银行端建立了电子渠道智能风控平台，通过规则及精准模型算法，毫秒级极速响应，实现风险决策，加强对电子银行业务监测和交易限额等方面的风控力度，调整优化企业网银转账限额、企业网银代发限额、个人电子银行限额，补充完善业务监测与风险预警系统、智能风控平台、企业网银交易等风控模型及监测规则。通过对客户登录设备、地理位置、操作时间、交易信息等多维度数据进行模型匹配，对可疑交易进行预警、认证或阻断，保障客户资金安全，为客户金融服务保驾护航。

目前，齐商银行正在推进智能风控在合规管理、客户识别、反欺诈、反洗钱、消费者权益保护等方面的应用落地，为数字化转型新业态新模式的发展提供有力支撑。

加强数据能力建设和数字资产整合应用

该行成立了数据管理室专职负责数据相关工作，通过建设相关的数据平台，实现数据的统一加工处理及服务，以及内外部数据的集中管理和应用。当前，该行正在着力推进数据中台整体建设，为数据应用提供体系化支撑。

强化金融科技基础设施和科技能力建设

逐步推动分布式微服务架构建设。2020年开始，该行搭建了基于容器云的分布式微服务应用架构，并逐步推广应用。同年，基于此架构研发的客户关系管理系统和新一代中间业务平台，取得了中华人民共和国国家版权局计算机软件著作权。

加大自主研发力度。近年来，齐商银行着力引进金融科技人才，加大自主研发力度。相继自主研发建设了智慧运营平台、推荐码管理系统、利率定价系统等11个系统，其中，自研架构搭建智慧运营平台，并基于平台建设了智慧运营报表、智慧运营大屏和智慧运营数据服务三个子系统，为多家分行及总行部室提供了定制化、特色化的数据展示前端，补足了明细穿透、指标派生、数据补录等传统报表短板，并建立了一屏统览、图表分析等数据可视化能力。同时，在非零售内评、FTP、供应链等多个系统实现了二次开发。不断加强数据能力和算力能力建设，持续推进大数据、人工智能、生物识别以及分布式微服务架构落地应用，相继建立了大数据平台、智能客服等多个应用平台。