来源：鑫智奖·2026第七届金融机构数智化转型优秀案例评选
获奖单位：江苏农商联合银行
荣获奖项：专家好评TOP10优秀案例奖
一、项目背景及目标
当前金融数字化转型加速推进，数据已成为金融机构核心生产要素，监管对数据安全、数据质量与合规治理的要求持续提升。江苏农商联合银行作为服务“三农”与地方中小微企业的主力金融机构，数据海量增长、类型日趋多样，传统治理依赖人工梳理、规则固化，存在底数不清、标准不一、安全难控、效率低下等问题，同时面临普惠金融“小额、高频、快速”需求与传统治理滞后矛盾突出、跨机构数据协同困难、敏感信息安全管控压力大、专业治理人才短缺等挑战。为此，江苏农商联合银行以大模型技术重构治理范式，打造自动化、智能化、一体化数据对标与治理体系，旨在全面提升治理效率、降低人力投入、统一数据标准、提高数据质量与资产盘点覆盖率，强化数据安全分类分级以满足监管合规要求，为普惠金融、智能风控、精准营销等业务高质量发展提供坚实支撑。
二、创新点
本项目实现五大创新突破：一是治理范式创新，从传统“规则+人工”转向大模型智能驱动，实现自主学习、自动执行与持续优化；二是架构体系创新，构建“大模型+元数据+智能体”协同架构，三大智能体闭环作业，替代传统烟囱式治理工具；三是对标技术创新，首创“三级语义拆解”结合“自上而下+自下而上”双层对标机制，显著提升复杂字段匹配精度；四是场景落地创新，深度适配农商行区域特色与跨机构协同需求，形成普惠金融场景定制化治理方案，可快速复制推广；五是合规保障创新，将监管规则嵌入模型训练与推理全流程，实现动态合规、自动响应监管更新。
三、项目技术方案
本项目采用“大模型+元数据+智能体”协同架构（如图1所示），以国产Qwen2.5-72b大模型为核心引擎，融合深度元数据分析、RAG、知识图谱及规则引擎，构建“特征赋能+智能决策”双引擎数据治理体系。
核心技术包括三大模块：
一是深度元数据分析，打造特征、函数依赖、主键（如图2、3所示）、外键（如图4、5所示）、维度（如图6所示）“五维一体”量化体系，客观挖掘数据关联与真实形态。
二是三大智能体，数据资源盘点Agent实现资产自动识别、标签与补全（如图7所示），智能对标Agent通过“三级语义拆解+自上而下+自下而上”双层机制提升标准匹配精度（如图8、9所示），数据安全分类分级Agent采用“规则+AI”双驱动完成自动定级（如图10所示）。
三是大模型深度适配，通过领域知识增强、任务流程封装、合规约束嵌入与轻量化优化，提升金融场景理解与推理能力。
项目按“总体规划、分步实施、试点先行、全面推广”路径，分需求调研、技术研发、集成测试、试点应用、成果推广五阶段落地，已在徐州、南通农商行试点验证。业务上以统一数据标准为核心，打通跨机构数据共享，支撑普惠金融、智能风控、监管报送等场景。
技术实现具备自主可控、模块化、高自动化、强适配、可进化特点，支持端到端自动化治理，可快速适配多机构、多业务场景，有效实现治理提质、降本、合规、增效。
四、运营情况
目前项目系统已全面完成研发、集成与全面测试，整体功能、性能及合规性均达到生产运行标准，现已在徐州、南通两家农商行正式上线试点并保持稳定运行。系统已成功完成与核心业务系统、数据中台、账户风险管理系统等关键内部系统的对接，实现对全行主要业务数据的全域覆盖与高效治理，可稳定支撑日常业务开展与监管数据报送需求。系统上线后，实现了单字段智能对标、批量数据对标、数据安全自动分类分级的全流程自动化处理，替代传统人工操作，大幅提升数据治理效率，运行状态稳定、响应速度快，能够满足日均海量数据治理与高并发处理要求，有效支撑普惠金融、信贷风控、客户管理等核心业务场景的数据需求。项目在试点运行期间不断优化迭代，已形成一套成熟、标准化的部署流程、操作培训体系及运维保障机制，可快速支撑全省农商银行系统统一落地、批量推广，为后续在全省范围内复制应用、全面提升数据治理能力、统一数据标准、强化数据安全管控奠定了坚实基础。
五、项目成效
项目实施后取得了显著的经济效益、社会效益与业务成效，全面实现提质、降本、增效、合规的建设目标。经济效益方面，系统通过智能化能力替代60%-70%的重复性人工治理工作，数据资产盘点人力投入由原先5人/月大幅降至1人/月，年度直接节约人力成本超百万元；数据资产盘点覆盖率从传统模式的70%提升至95%以上，数据标准对标准确率稳定达到90%以上，显著减少数据返工、标准不统一带来的效率损耗与合规损失。社会效益方面，项目将监管规则解读与数据调整周期从1-2周大幅缩短至1-2天，显著提升监管响应速度，有效降低合规风险与运营隐患；同时统一全系统数据标准，有力推动跨区域、跨机构数据共享与业务协同，大幅提升普惠金融服务效率与精准度，切实助力乡村振兴战略落地与地方中小微企业高质量发展，形成了大模型在金融数据治理领域可复制、可推广的标杆案例，为行业数字化转型提供重要实践参考。业务促进方面，高质量治理成果全面支撑智能风控、精准营销、监管报送、信贷管理等核心业务场景，数据质量、完整性与可用性显著提升，为江苏农商联合银行数字化转型、科技金融与数字金融落地筑牢了坚实可靠的数据底座，有效驱动业务高质量发展。
六、经验总结
本项目在建设与推广过程中积累了可复制、可推广的宝贵经验，为金融行业智能化数据治理落地提供了清晰实践路径。技术路线上，始终坚持国产大模型+自主可控的核心方向，全面采用国产化大模型与自研算法组件，确保技术底座安全可控，在兼顾系统性能、推理效率的同时，严格满足金融行业数据安全与合规监管要求，为关键技术自主创新树立了典范。业务导向上，坚持数据治理紧贴业务实际、聚焦真实痛点，优先围绕普惠金融、监管报送、智能风控等高频高价值场景开展建设，让技术创新真正服务业务、支撑业务，避免技术与业务脱节，确保项目价值快速落地。实施策略上，采用试点先行、小步快跑、快速迭代的稳健方式，先选取徐州、南通农商行开展试点验证，在真实业务环境中打磨功能、优化体验，逐步完善后再分批次推广，大幅降低大规模落地风险，保障系统平稳上线与高效运行。人机协同方面，构建“智能为主、人工为辅”的运行模式，由系统自动化完成数据盘点、标准对标、安全分级等重复性高强度工作，人工专注于结果审核、策略优化、规则迭代，实现效率与质量双提升。合规优先贯穿项目全流程，将监管政策、数据安全规范深度嵌入架构设计、模型训练、业务流程与系统运行各环节，真正做到治理即合规、运行即合规。项目最终形成了标准化、模块化、可快速复制的区域金融机构数据治理范式，具备极强的通用性与适配性，可广泛推广应用至全国同类中小金融机构，为行业数字化转型提供成熟参考。
更多金融科技案例和金融数据智能优秀解决方案，请在数字金融创新知识服务平台-金科创新社案例库、选型库查看。
热门跟贴