数据战略
北京农商银行的数据战略旨在实现“标准能统一、信息全入库、客户能画像、营销能使用、风险能识别、考核能应用、信息能共享”，以支撑其“智慧农商、繁荣生态、联结亲情、共创幸福”的发展愿景。
组织架构
- 数字化转型组织架构：设立专门的组织架构以决策和实施数据治理，总行各部门和分支行均配备数据治理师、数据分析师和建模师。
- 数据治理组织架构：明确数据责任链，由业务归属部门负责数据项的定义、质量管理和应用需求确认。
人才体系
- 专业人才队伍：总行各部门及分支行组建数据治理师、数据分析师和建模师队伍，并采用数字化专用人才管理模式。
- 网格团队：总行和分支行划分数据管理网格，设立数据官（每机构至少1名）和数据管理专员，负责数据生产线建设和数据源治理。
数据治理制度体系
- 数据责任链：明确数据业务管理方、生成方、使用方等角色的质量职责，实现问题追溯和整改闭环。
- 数据质量管理机制：建立常态化检查、监管报送质量检核、治用并举的长效机制，通过专项行动攻坚难点问题。
- 数据标准管理：制定并发布8个主题的基础数据标准（参与人、产品、合约等），将落标嵌入软件开发流程，从源头保障数据质量。
数据生产线
设计不同数据产品的生产线，覆盖数据需求提出到应用的全生命周期管理。
模型统筹管理与共享应用
- 协助式建模：业务部门可自主建模，数据部门提供工具、特征库和技术支持。
- 自助式建模：业务部门使用自助平台，数据部门提供建模服务或全程协助。
数据服务基础设施
- 数据中台建设：构建数据中台，提供数据标签、指标、外部数据等企业级服务，支持精准营销、智慧经营、智能风控等业务。
- 指标管理体系：建成全行统一共享的指标体系，为经营分析提供数据支撑。
- 客户标签体系：整合客户信息，构建千人千面的客户画像，赋能精准营销和风险控制。
- 外部数据管理：实现“统一采购、接入、存储、共享”，降本增效。
- 数据自服务平台建设：
- 业务侧自助建模平台：支持自动化、可视化、编码式建模，构建通用特征库，部署安全沙箱环境。
- BI自助数据分析系统：通过“拖拉拽”自助分析数据，搭建业务主题集数据底座。
数据服务
开展“为表哥表姐减负”专项行动，通过数据查询分析、敏捷报表等方式减少手工统计，快速响应业务用数需求。
