中小金融机构经过多年数字化转型的积累，在基础设施建设、金融产品升级、线上渠道建设、客户体验优化等方面取得阶段性成果，但仍面临战略同质化明显，特色战略尚未建立；组织机制僵化，敏捷程度不足；基础架构有待优化，运营质效亟须提升；数字基础能力薄弱，数据治理能力有待增强；生态运营能力不足，生态系统难以完善等困难和挑战

　　中小金融机构经过多年数字化转型的积累，在基础设施建设、金融产品升级、线上渠道建设、客户体验优化等方面取得阶段性成果，但仍面临战略同质化明显，特色战略尚未建立；组织机制僵化，敏捷程度不足；基础架构有待优化，运营质效亟须提升；数字基础能力薄弱，数据治理能力有待增强；生态运营能力不足，生态系统难以完善等困难和挑战。

　　面对国家和监管层面的的高度关切和自身生存发展的紧迫需求，中小金融机构急需加快步入数字化转型之旅的优化创新阶段，扩大数据智能等新技术的使能范围，促进其与业务的深度融合，进而实现更为切实有效的规模化创新。

　　为推动中小金融机构切实把握数字经济、数字金融的理念，以新金融模式推进自身数字化转型进程，探寻中小金融机构数智化发展的新路径、新方法，金科创新社连续3年举办“中小金融机构数字化转型优秀案例评选”活动。2022年的评选活动得到江苏省支付清算服务协会、山东省支付清算协会、重庆市支付清算协会的大力支持和广大银行、保险、证券等金融企业的广泛关注和积极参与，共计收到73家金融机构150个参选方案。

　　案例内容涉及IT架构、云计算、信息安全、数据智能应用等多个领域，全面反映了我国金融机构在数字化转型“全面再造阶段”在技术新赛道探索、技术平台赋能、创新支撑体系优化等方面深耕细作：数据智能与金融的结合更加紧密，智能化已成为金融应用的标配；云原生技术逐步成熟，云计算技术应用在金融领域再次升级；金融科技在产品创新、场景服务、数据支撑十大互联网理财平台、风险识别、渠道拓展、流程优化、安全生产等方面的业务价值全面提升……

　　回顾“2022十大中小金融机构数智化转型优秀案例”，探索深度数字经济环境下金融服务的新模式，金融企业以科技驱动、数据驱动、AI驱动的差异化发展路径和实践，洞悉数字金融新趋势。

　　重庆银行星链营销平台作为新一代基于大数据面向线上零售客户的数字化营销获客工具，依托海量大数据积累以及在此基础上开发的特征标签，实现了对不同类型客户的分层识别管理，分组配置营销策略和分类优惠权益投放，构建起一整套以数据为驱动，能够快速灵活支持多种线上活动开展并自动化采集效果反馈的智能化营销运营体系，能够有效提升客户触达效率，整体优化营销资源投放，打通客户关系管理断点。平台已在线上消费业务中试点应用，成效显著，后续具备良好的推广潜力和应用价值。

　　苏州自贸片区集聚了5000余家外资企业，每年有大量短期入境的商旅客人到访。伴随RCEP协定生效的持续推进，各成员国商务人员将可享受签证便利，在我国境内获得一定居留期限，开展各类贸易投资活动。然而，无工作许可的短期入境外籍人士普遍存在无法开户、无法将境外与电子支付平台账号绑定消费、外币兑换周期长费用高等困扰。苏州自贸片区与苏州银行联合研发便利性移动支付工具——Su-Pay，消除了外籍人士在小额消费场景缺少便捷移动支付工具的痛点，采用了全线上审核技术突破“不见面审批”的难点，解决了外籍人士开户身份核验的堵点，属于全国首创的金融创新服务方案。

　　Su-Pay将外卡收单与国内小额移动支付结合，客户通过Su-Pay微信公众号产生的银联二维码，在支持银联的商户进行消费，或将Su-Pay绑定到银联云闪付、微信支付或支付宝，通过绑定的支付渠道进行消费。苏州银行利用金融科技手段，基于大数据算法、人工智能等系统，开发微服务应用，为客户提供从开户到充值、消费、销户的一整套全线.恒丰银行：基于海量监控和日志数据的银行智能运维设计与实现

　　日志大数据平台主要解决了如下问题：一是满足了监管对商业银行日志保存期限的要求；二是监控和日志产生的数据量巨大，传统的IT技术手段无法解决数据量大和数据复杂性等问题，监控数据和日志数据既有结构化数据也有非结构化数据，每天会产生TB级数据，传统的数据处理平台无法处理复杂的数据和大量的数据，如何从大量的数据剥离出来有价值的数据，需要大数据平台技术来实现；三是传统的银行运维是一种被动的、救火式的运维，运维人员总是在处理问题或者在处理问题的路上，导致运维工作疲于奔命，通过对海量监控和日志数据的挖掘和分析构建运维“大脑”，推动银行从被动运维、半自动化运维向智能运维发展，将人员从日常、繁琐的工作中解脱出来。

　　云原生线上业务中台搭建了符合最佳实践的微服务架构，建立了适合的开发、运维管理流程，打造了一个技术中台系统作为公司级能力复用平台，起到支撑和链接的作用，为各类前台如PC、App、H5等提供功能，与后台各类交易系统进行链接，为客户提供除实时交易类以外的服务，并在不同的客户端提供统一的视图。该项目的实施更利于业务沉淀，降低研发成本，提高研发效率，打破不同产品之间壁垒，实现了“大中台银行理财亏损案例，小前台”的整体架构。

　　“京智大脑”以企业级人工智能平台为支撑，引入语音、图像、文本等智能识别引擎，形成“左脑”感知能力；通过各类机器学习模型、知识图谱和大规模预训练模型的自主建设，打造“右脑”认知能力；以RPA流程机器人、客服机器人、外呼机器人、质检机器人、虚拟数字人等机器人和智能化API服务为“躯干”应用载体。

　　“京智大脑”是全行统一、集中、智能的AI中台，通过打造四个中心（数据处理中心、模型交付中心、算法部署中心、模型管理中心），形成行内模型开发运营一体化模式。不仅改变了传统的竖井式数据加工及AI服务开发模式，更通过MLOps的模型开发及运营，实现从数据源管理、数据标注、数据加工、模型训练到模型管理、服务发布、全服务监控等 AI 建设，有效满足各业务领域对人工智能应用需求，并大大降低AI服务的交付周期。

　　华泰人寿空中柜面系统采用私有云部署，支持内网设备发起互动视频会话能力，实现媒体流内网传输，保障业务数据及用户数据的安全。空中柜面系统支持视频业务办理的全程录音录像，支持视频流传输加密，信令流支持国密加密，在远程视频业务办理基础上，在音视频底层及应用层实现视频及数据的安全加密，满足监管要求。在视频业务办理结束后，将业务办理音视频以及文件资源统一上传至核心内容管理平台，实现业务数据的安全存储以及管理员后台审核等功能。

　　绿色金融管理平台基于金融GIS（地理信息管理系统）框架，将企业的环境表现、行业属性、状态、资金和股权关联信息、能耗信息、碳排放信息等绿色金融相关大数据附着在地理坐标上，通过可视化大数据分析，为绿色金融拓客、绿色信贷管理、环境和气候风险预警及管理提供辅助。通过分析客户信贷资产分布与不同时段和区域的大气、水、生态红线等环境表现信息，区域环境表现与各区域、行业资产分布的契合性，为信贷资产在气候等因素下的摆布提供参考。

　　项目以“深化金融科技建设，加强科技创新与应用，建设开放、弹性、高效、安全的新一代银行系统；以客户为中心，提升客户体验，加强精细化管理，推动数字化转型，建立具有本行特色的智慧银行生态体系”为目标。一是业务中台化，按照领域驱动设计的微服务划分方法，建设交易银行业务中台项目，沉淀用户中心银行理财亏损案例、额度中心、账户中心等若干领域服务，实现对不同业务在App、PC、小程序等多种渠道的协同响应；二是数据中台化，通过数据中台体系的建设，汇聚行内外数据资源，构建数据仓库标准区，并梳理形成数据资产目录；三是智能中台化，将机器学习、深度学习、OCR识别、知识图谱、自然语言处理、智能语音语义等AI能力进行平台化整合，实现全行级共享；四是技术中台化，结合现有科技系统架构与中台架构的融合思想，将不同的系统以技术能力组件的形式提供上层结构应用；五是数字化运营，在金融云平台的基础上综合业务中台、数据中台、智能中台、技术中台的能力建设新一代移动作业平台；六是数字化风控，建立了全渠道交易反欺诈系统。

　　态势感知平台是主动安全防御体系的“指挥中心”，结合企业资产，通过威胁情报、机器学习、用户和行为分析等技术对动态的流量、日志等海量信息进行深度分析，同时关联企业信息资产的漏洞、所面临的威胁，可视化地实现全网的安全风险态势感知、事件响应以及资源协同联动。网络安全风险态势感知系统将极大程度降低企业内部安全运维人员的时间成本，有效提升高级威胁事件的发现和处理能力。

　　非车险有着险种多样十大互联网理财平台、风险复杂的特点，热点险种在高增长的同时，也面临高赔付、高成本的压力，因此对保险公司有更高的专业化经营能力要求。要在非车险市场取得长远发展，必须对传统非车业务进行转型升级，为应对非车险业务的变革，同业各保司纷纷规划建设了非车新一代核心业务系统和配置化产品工厂，从而在作业流程、报价管理、产品管理等方面显著提升业务能力。

　　为了支撑阳光产险未来5-10年的非车业务发展需求，解决当前产品创新与管理的诸多痛点，产险在集团公司指导下，选取行业领先咨询公司对非车业务及技术蓝图整体设计，产险财产险部、意外险部联合集团科技中心、产险信息技术部，自主设计研发了非车新一代产品工厂，并成功应用于非车新一代承保和理赔系统建设当中，短时间内实现技术突破、赋能业务的目标，无论是在投产效率还是技术先进性上都达到业内领先水平。