将数据分析真正融于银行管理，宁波银行打通智能化风控的最后一公里。以数据资产管理为导向，以内部管理系统为抓手，打造“BI+AI”互通互联的全行性一站式分析管理平台。
宁波银行是国内首批上市的城市商业银行之一，“2022年度全球银行1000强”榜单中排名第87位，迈入全球银行百强行列。截至2022年9月末，宁波银行总资产2.3万亿，是唯一一家连续十年盈利增速在15%以上的A股上市银行。
宁波银行是一家上市头部城商行，成立以来，对公、零售等业务取得长足发展，资产规模在国内银行中名列前茅。近年来，宁波银行不断加大金融科技资源投入，全面深化科技与业务融合，坚持以系统化、数字化、智能化推动商业模式变革，实现为业务赋能、为客户赋能。
宁波银行不断创新，探索BI+AI+图谱的新模式
为加强宁波银行精细化、智慧化服务管理能力，实现数据化战略价值，同时精细化管理运营效率，宁波银行携手观远数据，整合数据开发平台、智能数据分析平台、AI平台，共同构建一站式AI+BI分析管理平台。进一步强化数据治理、降低分析门槛、提高大数据AI模型的应用程度，实现智能化一站式数据分析。
打造从数据开发到数据分析、增强分析的一站式智能数据分析平台
以AI算法为支撑，BI平台实现智能化数据分析挖掘。在观远数据的帮助下，宁波银行从0到1构建了评分卡、时序预测等模型结构，在对产品功能进行了定制化改造的基础上，将AI能力集成到智能数据分析平台中，从而助力业务人员更便捷地替换数据源或调参。业务人员通过简单的拖拉拽即可获取所需数据、实现数据分析，有效提升数据分析挖掘的智能化水平。
宁波银行通过算法场景化，帮助业务人员以低门槛创建了BI平台四类人工智能模型——归因、分类、预测以及关联模型：
● 归因（即数据解释）模型：探寻数据异动原因。当业务出现关键指标波动时，业务人员只需要在仪表盘、报表等载体上点击，平台即可从指定业务宽表中各维度出发，对客户客群批量特征进行算法分析，自动搜寻对业务核心指标影响最大的维度组合，快速定位波动原因，反哺业务策略；
● 分类模型：宁波银行以算法插件产品化简化算法模型构建流程，助力业务人员快速实现需求。以评分卡模型为例，能够助力业务人员通过拖拉拽完成评分卡自助建模，协助业务人员在业务营销前做好客群分析，助力精准营销、提升客户体验；
● 利用预测（时序预测）模型：预测业务发展趋势。基于COX（比例风险模型），宁波银行能够预测风险程度及损失、对风险化解手段进行成效分析，甚至挖掘更深层次的风险指标；
● 依托关联（即知识图谱联动BI）模型：寻找与特定客户存在关联的客群。宁波银行业务人员能够一键快速查询公司、个人客户之间的潜在关联信息，针对优质客户，进行关联营销，针对不良客户，提前开展风险防控
精细化权限管控和数据动态脱敏，保障数据安全
● 权限管控：从用户角色和资源隔离两个角度保障了数据安全——用户角色层面，支持平台管理员、项目管理员、普通用户三种不同权限集合的角色；
● 资源隔离：默认按照分支行和业务部门进行隔离，支持项目内的资源保护以及项目间资源分享场景；
● 数据脱敏：一方面，将智能数据分析平台与银行内部审批系统对接，在走完审批流后，通过接口方式，可快速进行数据的非脱敏展示；另一方面，支持敏感数据智能化自动脱敏，能够在不需要分辨手机号、身份证号等敏感数据是否需要脱敏的前提下，自动探测数据并处理。
降低数据分析门槛，增加数据分析深度，提升数据价值
该项目建设上线后，在全行各业务条线风控场景下投入使用，用户覆盖上千人，应用效果得到验证。
● 业务使用：该平台降低了技术门槛，只需少数IT人员做算法插件化，大量业务人员可进行自助分析，有效提升深度分析能力，赋能更多业务用起来；
● 数据安全：支持敏感数据自动脱敏及精细化权限管控；监测场景方面，支持行内外数据资产灵活合规使用、支持“BI（商业智能）+AI（人工智能）+KG（知识图谱）”互相融合；
● 应用效能：支持移动轻应用，包括手机、PC、PAD端，消除时间和空间的限制，无论是管理层、技术骨干还是业务基层，都可以随时随地使用移动端查看数据，实现“运筹帷幄之中，决胜千里之外”。
未来，宁波银行与观远数据将着力于“AI+BI”平台的完善优化与拓展。AI方面，提升产品复用能力，优化算法；BI方面，进行底层资源隔离、数据解释以及数据脱敏能力的升级，从业务出发，不断优化客户体验。
与此同时，宁波银行在经过总行风控部门的实施验证后，正在逐步将平台推广至分行，为全行风控业务深度赋能，提升全行数据价值。
