2024年工商银行大数据技术及应用白皮书

2024年工商银行大数据技术及应用白皮书前言在数字经济快速发展、金融科技深度迭代的当下，数据已成为商业银行核心竞争力的关键组成部分，大数据技术则成为激活数据要素价值、推动银行数字化转型的核心引擎。2024年，工商银行紧跟国家数字经济发展战略，落实中央金融工作会议“做好数字金融大文章”的部署要求，立足“数字工行（D-ICBC）”建设目标，持续深化大数据技术研发与应用，推动技术能力与业务场景深度融合，在数据治理、平台建设、场景落地、安全保障等方面取得一系列成果。本白皮书系统梳理了2024年工商银行在大数据技术领域的发展现状、技术架构、应用实践、安全体系及未来规划，全面展现工商银行在大数据领域的技术积累与创新成果，旨在为金融科技从业者、银行IT部门员工、数据分析师及研究人员提供理论支撑与实践参考，助力推动大数据技术在金融行业的规范化、深度化应用。本白皮书由工商银行软件开发中心发布，立足全栈国产化技术路线，聚焦数据驱动的业务转型，真实呈现工商银行大数据技术应用的全貌与思考。一、行业发展背景与工商银行战略定位1.1行业发展态势随着大数据技术的不断迭代优化，数据处理速度、存储容量及分析精度实现显著提升，与人工智能、机器学习、云计算等前沿技术的深度融合，正逐步解锁数据深层价值，推动金融行业业态与服务模式的深刻变革。当前，金融行业作为数据密集型行业，面临着数据量爆发式增长、数据类型日益多元、业务需求更加精准的发展态势，大数据技术已广泛应用于风险管理、客户服务、产品创新、运营优化等核心领域，成为商业银行实现差异化竞争、提升核心竞争力的关键支撑。政策层面，2024年政府工作报告提出数字经济创新发展，加快发展新质生产力，开展人工智能+行动，将人工智能、大数据等技术上升为国家战略，为金融行业大数据应用指明了方向。同时，监管部门对金融数据安全、数据治理的要求不断提升，推动商业银行在合规前提下深化数据应用，实现技术创新与风险防控的协同推进。行业层面，大数据技术正朝着存算分离、批流一体、湖仓一体、云数智融合的方向演进，有效解决了传统数据架构存在的数据冗余、一致性差、运维成本高的问题，为商业银行大数据应用提供了更高效、灵活的技术支撑。1.2工商银行战略定位作为国内领先的商业银行，工商银行高度重视大数据技术的战略价值，将大数据作为推动数字化转型的核心驱动力，纳入“五化转型”战略布局，立足“数据驱动、智能引领、生态共荣”的发展理念，系统性推进大数据技术体系建设与应用落地。2024年，工商银行持续强化“数字工行”建设，以企业级数据中台为核心，打通数据孤岛，实现数据资产的统一管理、共享与服务化，推动数据从“资源”向“资产”转化，助力业务流程自动化、运营决策智能化和客户服务个性化。工商银行大数据战略的核心目标是：构建全栈自主可控的大数据技术体系，夯实数据治理基础，深化大数据与业务场景的融合应用，提升风险防控能力、客户服务质量和经营管理效率，同时发挥技术溢出效应，向同业输出大数据技术能力，打造“人工智能+金融”新生态，助力金融行业高质量发展。二、工商银行大数据技术架构体系2.1整体架构设计2024年，工商银行大数据平台采用分层架构设计，涵盖数据采集层、数据存储与计算层、数据管理层、数据分析与应用层四个核心层级，各层级协同联动，形成“采集-存储-管理-分析-应用”的全流程闭环，具备高可用性、高扩展性和高安全性，能够满足银行复杂业务场景下的海量数据处理与智能分析需求，支撑企业级数字化转型战略落地。2.2各层级技术实现2.2.1数据采集层数据采集层作为大数据平台的入口，负责实现内外部多源数据的全面、高效采集，打破数据孤岛，为后续数据处理提供基础。工商银行构建了庞大的数据采集系统，覆盖内部交易数据、客户行为数据、业务系统数据等核心内部数据，同时合规引入政务、运营商、征信、舆情等外部数据资源，实现结构化与非结构化数据的统一采集。采集技术方面，采用实时采集与批量采集相结合的方式，针对高频交易数据、实时监控数据等，引入实时采集框架，实现数据的秒级采集与传输；针对批量报表数据、历史数据等，采用批量采集模式，提升数据采集的效率与稳定性。同时，建立数据采集校验机制，对采集的数据进行实时清洗、去重、格式标准化处理，确保采集数据的准确性与完整性，为后续数据存储和分析奠定基础。2.2.2数据存储与计算层数据存储与计算层是大数据平台的核心支撑，负责实现海量数据的安全存储与高效计算，兼顾数据存储的扩展性与计算的实时性。工商银行采用分布式存储技术，支持结构化与非结构化数据的统一管理，结合云原生架构实现资源的弹性调度与高效利用，有效解决了传统集中式存储面临的容量瓶颈与性能限制。计算层面，构建了批流一体的计算架构，整合Spark、Presto、Hive等多种计算引擎，实现批量计算、实时计算、交互计算的协同推进，满足不同业务场景的计算需求。其中，实时计算主要用于个人储蓄存款准实时计算、实时风险监测等场景，实现数据的准实时处理与响应；批量计算主要用于历史数据统计、报表生成、模型训练等场景，提升数据处理的效率；交互计算主要用于数据查询、数据分析等场景，满足业务人员的灵活用数需求。同时，积极探索存算分离架构的应用，通过将存储与计算解耦，提升资源利用效率和系统灵活性，适配未来大数据技术发展趋势。2.2.3数据管理层数据管理层聚焦数据治理与数据服务，核心目标是实现数据资产的统一管理、共享与服务化，提升数据质量与数据使用效率，为数据分析与应用提供可靠支撑。2024年，工商银行持续深化数据治理体系建设，依据本行数据特点、规模及质量状况，从源头开展元数据管理，搭建完善的数据资产管理系统，实现数据资产价值最大化。具体而言，建立了统一的数据标准体系、元数据管理体系、数据质量管理体系和数据安全体系，制定发布信息标准10万余项，部署数据质量规则超9万条，应用AI技术提高智能贯标有效性，获中国电子信息行业联合会“2024年度中国数据管理十大名牌企业”称号。同时，强化企业级数据中台建设，加快标签、指标、模型、知识图谱等萃取共享，数据中台服务覆盖40余个业务线，实现跨部门、跨系统、跨业务的数据融合与协同应用，不仅支撑了传统业务的数据分析需求，还为智能风控、精准营销等创新应用提供了强大的数据基础。2.2.4数据分析与应用层数据分析与应用层是大数据价值转化的核心环节，负责将数据资源转化为业务价值，支撑各类业务场景的创新应用。工商银行依托大数据分析技术、人工智能技术，构建了多层次的数据分析与应用能力，涵盖描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析，实现从“数据洞察”到“业务行动”的转化。同时，搭建了标准化的数据分析与应用平台，整合数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术，为业务部门提供灵活的数据分析工具与服务，降低业务人员用数门槛。此外，依托“工银智涌”大模型应用开发平台，将大数据与大模型技术深度融合，打造规划-平台-场景“端到端”服务体系，实现从顶层设计到业务价值转化的完整闭环，进一步提升数据分析与应用的智能化水平。三、工商银行大数据典型应用场景2024年，工商银行坚持“技术赋能业务”的核心导向，推动大数据技术在个人金融、公司金融、风险管理、运营管理、营销服务等多个核心业务领域的深度落地，打造了一批可复制、可推广的典型应用场景，实现了业务效率提升、客户体验优化和经营价值增长。3.1个人金融领域：精准服务与体验升级3.1.1个人储蓄存款准实时计算通过引入实时计算框架，工商银行实现了对个人储蓄存款数据的准实时处理与展示，打破了传统批量计算的时效性限制，提升了客户资金管理的时效性与透明度。客户可实时查询自身储蓄存款的变动情况、余额信息，银行可及时掌握客户资金流向，为后续的精准服务提供数据支撑，进一步增强了客户对银行服务的信任度与满意度。3.1.2精准营销与个性化服务基于大数据分析的客户画像与行为预测模型，工商银行推出了“码上赢”营销模式，通过二维码等数字化渠道精准触达客户，实现营销资源的精准投放，大幅提升营销转化率。同时，依托客户交易数据、行为数据，构建多维度客户画像，精准识别客户需求与偏好，为客户个性化推荐理财、贷款、信用卡等金融产品，实现“千人千面”的服务体验。此外，手机银行推出全新10.0版本和原生鸿蒙版，创新智能应用AI管家，结合大数据分析为客户提供一站式、个性化的金融服务，移动端月活超2.6亿户。3.2风险管理领域：智能防控与合规保障3.2.1内外部数据融合的风险控制模式工商银行通过整合内部交易数据与外部征信、舆情等数据资源，构建了多维度的风险评估模型，涵盖信用风险、市场风险、操作风险等多个领域，显著提升了信贷审批与反欺诈能力。在信贷审批环节，通过大数据分析客户的信用状况、还款能力、交易行为等信息，实现信贷风险的精准评估，提高审批效率与审批质量；在反欺诈环节，实时监测客户交易行为，及时识别异常交易、欺诈交易，采取相应的防控措施，保障客户资金安全。同时，加快建设和应用企业级智能风控平台，融合应用机器学习、知识图谱、AI大模型等技术，涵盖企业级风险视图、计量、监测预警、决策功能，推动对各类风险提前感知、精准识别、及时预警和高效处置，打造安全稳健的银行标杆。此外，加强自主研发产品“融安e防”的应用，打造零代码用数平台和数字化运营视图，实现全自然语言交互“对话即分析”的数据分析新范式，提升风险防控的智能化水平。3.2.2实时数仓报送解决方案为满足监管报送的时效性要求，工商银行构建了实时数据仓库体系，实现了数据的自动采集、清洗、转换与报送，大幅提升了数据报送的效率与准确性。该方案依托实时计算技术，将各业务系统的监管相关数据实时汇聚至实时数仓，自动完成数据校验与格式转换，按照监管要求及时报送相关数据，有效降低了人工报送的工作量与出错率，确保监管报送工作的合规、高效开展，呼应了监管部门对金融数据规范化管理的要求。3.3运营管理领域：效率提升与成本优化3.3.1地理空间信息助手应用结合GIS技术与大数据分析，工商银行开发了地理空间信息助手，为网点选址、客户分布分析、服务路径优化等提供可视化支持。通过分析区域内客户分布、经济水平、竞争格局等大数据，精准规划网点布局，提升网点服务的覆盖面与服务效率；同时，基于客户地理位置信息，优化服务路径，为客户提供更便捷的线下服务，降低运营成本，提升运营管理的精细化水平。3.3.2运营流程自动化与智能化依托大数据与人工智能技术，工商银行推动运营流程的自动化与智能化升级，优化柜面服务、后台处理等核心运营环节。例如，“柜面通”全新上线智能终端3.0，业务预约服务客户超6000万人，提升了柜面服务效率；“工银e办公”发布全新6.0版本，实现企业级协同智能办公模式，通过大数据分析优化办公流程，提升内部协同效率。同时，通过大数据分析运营过程中的痛点、难点问题，优化资源配置，降低运营成本，实现运营管理的提质增效。3.4大模型融合应用：智能化能力升级2024年，工商银行建成千亿级金融大模型技术体系“工银智涌”，在同业率先完成DeepSeek最新开源大模型的私有化部署，算力、算法、数据等核心要素处于业界领先，已赋能20余个主要业务领域、200余个场景。在大数据与大模型融合应用方面，打造了知识检索、数据分析、文档编写、智能搜索等“X种专业范式”，端到端赋能业务创新应用。具体而言，在文档编写场景，实现尽职调查报告、信贷审批报告、反洗钱报告等结构化报告的自动编写，提升报告编写效率与准确性；在数据问答场景，实现数据的自主灵活查询，无需传统需求开发环节，解决传统模式时效性不足的问题；在业务问答场景，根据知识库自动回答问题，解决传统问答系统需大量维护问答对、人工咨询方式时效性不足的问题；在智能办公场景，提供文档总结、润色、扩写、多语言互译等辅助功能，提升办公效率。截至2024年，金融复杂任务执行成功率90%，金融知识问答满意度90%，对话式指标查询准确率95%以上，均达到业界领先水平。四、大数据安全与合规体系4.1安全体系建设工商银行在大数据平台建设过程中，始终将数据隐私与系统安全放在首位，构建了多层次、全方位的数据安全防护体系，确保数据在采集、存储、传输、使用等各个环节的安全可控。具体而言，采用数据脱敏、访问控制、加密传输、审计日志等多重安全机制，对敏感数据进行分级分类管理，实现敏感数据的加密存储与传输，防止数据泄露、篡改与滥用；建立完善的访问控制体系，基于角色的权限分配，确保不同岗位人员只能访问其职责范围内的数据，实现数据访问的可追溯、可管控；部署安全审计系统，对数据操作行为进行实时监测与日志记录，及时发现并处置安全风险。同时，关注AI系统网络安全治理，呼应《2024年AI系统的网络安全治理实践报告》等行业安全文件的内容，从模型安全、数据安全、应用安全等三个方面建立全域守护的安全平台。在模型合规可靠方面，在网信办已备案大模型基础上构建金融安全专项测试级，涵盖金融安防、金融知识理解等一万余个问答对数据，确保模型可靠可用；在应用可控可用方面，建立专项的知识库，通过知识检索、红线问题代答等方式进行客观作答，实现应用输出结果的可信可查。4.2合规管理实践工商银行严格遵循《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规及监管要求，建立健全大数据合规管理体系，规范数据采集、存储、使用、传输等全流程行为。在数据采集环节，坚持合法、正当、必要的原则，明确数据采集的范围与目的，获得客户的知情同意，严禁非法采集、获取数据；在数据使用环节，严格遵守数据脱敏、分级分类管理要求，严禁违规使用客户数据、泄露客户隐私；在数据传输与共享环节，建立严格的审批流程，确保数据传输与共享的合规性，防范数据合规风险。同时，加强合规培训与宣传，提升全员数据合规意识与安全意识，建立合规审查机制，对大数据相关业务、技术方案进行合规审查，及时发现并整改合规隐患，确保大数据技术应用的合规、有序开展。五、技术创新与合作生态5.1技术创新实践2024年，工商银行持续加大大数据技术创新投入，聚焦存算分离、实时数仓、云数智融合等前沿技术方向，开展技术研发与实践探索，不断提升大数据技术能力。在存算分离架构方面，积极探索分布式存储与计算的解耦，提升资源利用效率和系统灵活性，适配海量数据存储与计算的需求；在实时数仓方面，持续优化实时数据处理技术，提升数据处理的实时性与准确性，满足业务对实时数据分析的更高要求；在云数智融合方面，将云计算、大数据与人工智能技术深度融合，推动银行智能化转型进程，打造面向未来的智能银行体系。同时，采用商用+开源并行路线，利用海量金融数据和金融大模型预训练微调等技术，建成多层次、多模态、多模型协同融合的千亿级金融大模型算法矩阵，实现不同参数不同能力模型的质优调控，满足金融业务场景复杂多样化的需求。此外，打造适配大模型的企业级金融知识工程，建成世界、行业、领域、企业、任务五层知识架构，构建质量优、覆盖广的万亿Token金融数据级，数据规模达到1.2TB，利用数据智能处理技术，创新打造采集、清洗、管理、应用知识工程全生命周期智能化流水线，革新金融知识高效运营模式，整体数据生产效率较传统模式提升十倍以上。5.2合作生态建设工商银行坚持“开放合作、共建共赢”的理念，积极构建大数据技术合作生态，与华为、阿里巴巴等行业领先企业开展深度合作，整合各方技术资源，推动大数据技术的创新与应用。例如，与阿里巴巴深化大模型领域合作，将阿里Qwen模型应用于智能风控，基于通义千问多模态大模型推出“商户智能审核助手”，提升业务价值；阿里巴巴通义灵码成功中标工商银行智能研发平台项目，为工商银行提供代码补全、代码问答及单测智能体等服务，提升研发效率与工程规范性。同时，积极参与行业标准制定与技术交流，分享大数据技术应用实践经验，推动金融行业大数据技术的规范化发展；加强与科研机构、高校的合作，开展大数据技术研发与人才培养，为大数据技术的持续创新提供人才支撑，构建“技术研发-人才培养-场景应用-生态共建”的良性循环。六、未来发展展望展望未来，随着数字经济的持续发展和金融科技的不断迭代，大数据技术将迎来新的发展机遇与挑战，工商银行将持续深化大数据技术的研发与应用，聚焦“智能化、一体化、安全化、生态化”的发展方向，推动大数据技术与业务场景的