“現在我們的模型已初步完成構建，這是我行原創的應用于客戶經營和價值挖掘的模型組。”張達言語間充滿自豪，眼中有光。作為郵儲銀行個人金融部數據分析團隊的一員，這是她第三次參加全國郵政金融數據建模大賽。這次她與總行管理信息部、金融科技創新部的同事聯合組成團隊，從全國314支參賽隊伍中脫穎而出，并且在最后的總決賽中排名第五，榮獲二等獎。 

　　今年的全國郵政金融數據建模大賽已是第三屆，郵銀協同、總分聯動、業技融合成為參賽隊伍的主趨勢。他們中有業務人員，也有科技人員；有總行的，也有分支行的；有郵儲銀行的，還有代理金融專業人員。雖然身份各異，但很多人戲稱自己為數據“挖礦人”。 

　　隨著規模日益增長、影響日益擴大，如今一年一度的數據建模大賽已成為郵儲銀行植根于員工、賦能于業務的重要活動，也成為郵政金融數據建模人的盛會。 

　　破壁 

　　郵儲銀行擁有超6.5億客戶，如何提升客戶服務水平，推動全行轉型發展？答案就是數據賦能。數據建模需要多專業條線協同，以取長補短，發揮多領域協同效能。建模大賽提供了打破壁壘、實現業技融合的絕佳契機。 

　　大賽積極鼓勵參賽人員打破條線、機構和地域的限制，靈活組隊參加。首屆大賽跨機構、條線組隊的隊伍占比達56%；今年進一步提高，跨機構或跨條線組隊的隊伍占比達73%，郵銀協同的隊伍占比達16%。 

　　作為廣東參賽團隊，廣東省分行運管部聯合科技部門嘗試建立機器學習模型去預警涉案賬戶。在建模時，業務和科技人員發生了分歧。是以客戶維度還是賬戶維度，雙方各執一詞，誰也不能說服對方。于是，雙方決定讓事實來說話，分別建立模型進行測試，在經過3周的核驗后，最終達成一致：以賬戶維度建立模型，提取指標。運管部全程參與建模過程，一線網點人員全力配合反饋意見，使得技術人員對模型予以高效優化，模型的召回率及精確率顯著提升。 

　　去年，云南參賽團隊是郵銀聯合組隊，團隊內有云南省分行信管部、公司部及云南省郵政分公司市場部大數據中心員工，還有總行網絡金融部員工。為發揮郵銀協同優勢，雙方選題定位于服務鄉村振興。公司部的周春麗對第一次開會討論時的情景記憶猶新：“對建模討論，自己跟聽天書一樣，全是計算機術語，但又感覺很有趣，仿佛打開了一個新的世界之門。”“考勤打卡機為什么能自動識別出你是誰，這背后是數據算法的功勞?！贝髷祿行膯T工張天浩無意中的一句話，一下就把周春麗吸引進了建模這個新的世界。而在張天浩等人調研了4個月后仍在切入點上苦無思路時，周春麗專業背景的優勢得以展現，她之前做過的一個茶產業信貸報告給了大家啟發，最終確立了基于“云品”產業振興的郵銀深度融合模式探索課題。 

　　今年，為了使課題更貼合基層和業務的需求，云南參賽團隊邀請了兩位業務人員，集結了一級支行行長、一級分行小額貸款中心負責人、總行級數據分析青年人才、機器學習博士等專業骨干，組成了一支郵銀協同、總分支聯動、業技融合的“全功能”團隊。不同專業背景的隊員們在數次頭腦風暴、耐心講解、唇槍舌劍中實現了業務和技術的充分碰撞融合。 

　　這種以郵銀協同、總分支聯動、業技融合為顯著特征的組隊模式和“多人一職、一人多職”工作模式，無疑滿足了數據建模的本質需求，打通了技術和業務條線的壁壘，使團隊運作發生了乘數效應，發揮出更大價值。 

　　賦能 

　　數據建模大賽建模領域均聚焦國家戰略及郵儲銀行發展方向，以郵儲銀行新一輪大數據五年發展規劃中應用場景藍圖為指導，從業務實際痛點出發。建模領域緊扣業務發展和數字化轉型需要，聚焦“零售金融、鄉村振興、服務實體經濟、金融風險防控”四大關鍵領域，建模主題涉及個人金融、“三農”金融、小企業金融、公司金融、代理金融、內控合規、風險管理等業務領域，覆蓋寄遞、投資理財、票據、信用卡、小額貸款等產品。參賽隊伍積極運用大數據建模技術手段，為客戶精準畫像、自動獲客、智能營銷、智能風控等數字化轉型工作提供了有力支撐。 

　　在第一屆數據建模大賽中，郵儲銀行個人金融部組建了“心中有‘數’”團隊，她們聚焦經常在互聯網購買理財產品的客戶，利用機器學習算法，根據客戶購買行外理財產品的行為特點構建模型，發掘購買郵儲銀行理財產品可能性更高的客戶，實現高效率低成本精準營銷。去年，她們更進一步，進行了客群分析，鎖定女性客群為目標客群，建立了“她經濟”個人客戶挖掘模型，助力保險開門紅。今年，她們再次突破，去解決一些更基礎、更本質，也更有難度的基層營銷人員關心的問題，為此構建了IVL模型：“I”指的是客戶親密度，“V”指的是客戶的潛在價值，“L”指的是客戶在郵儲銀行的生命周期階段。這些問題不僅是她們在與一線營銷人員溝通時發現的，也是行業的痛點。她們計劃后續把建模成果開發成三維“大字”標簽，精準地勾勒客戶畫像，讓營銷人員一眼便可洞察客戶。 

　　云南參賽團隊去年“基于‘一縣一品’的云南特色產業振興模式探索”的參賽課題以郵銀協同的方式，運用大數據、人工智能技術獲取并整合了多方內外部數據，通過“一縣一品”地圖優化、特色產業客戶識別、客戶風險態勢感知三個任務，形成了云南特產名錄和特產競爭力分析模型，并以“云茶”產業為例，從存量1600萬客戶中甄選出約20萬優質茶產業客戶名單，為這些客戶提供資金支持，試點應用取得了良好成效。 

　　今年，該團隊在去年課題的基礎上進行了延伸和擴展，基于去年輸出的“一縣一品”地圖及特產競爭力分析模型，選取了具備較強產業競爭力的鳳慶縣滇紅茶和核桃兩條產業鏈，以“農業產業鏈高潛客戶挖掘”課題申報參賽，從生產、加工、銷售環節分別評估產業鏈客戶（尤其是有電商銷售渠道的客戶）涉農貸款資質及AUM（管理個人客戶資產）潛力，從而高質量獲客、活客，在增加涉農貸款發放量的同時，提升AUM。 

　　大賽各環節通過分享建模路演視頻、將優秀模型和應用案例納入數據成果共享平臺、面向全行開放建模培訓和交流等方式，推動建模成果的共享。前兩屆大賽評選出的近百個優秀模型與應用案例，為各級機構和單位的內部管理及經營發展提供了堅實的數據支撐，有力地促進了郵政金融的數字化轉型。 

　　成長 

　　在參賽過程中，參賽者有過退縮、放棄的念頭，但都堅持了下來，最終收獲了成長。 

　　“越是走進建模大賽，越是容易被吸引。雖然在比賽的過程中累得就像脫了一層皮，但痛并快樂著，當最后模型成果出來時感到由衷的滿足和充實。”張天浩直言，參加大賽對每個人都是極大的挑戰。去年他們參賽時，雖然確定了服務鄉村振興這個大方向，但技術路線到底該怎么做一直無法確定。調研了4個月，時間過半，“第一問”都沒答出來。那段時間大家常常討論到深夜，因為著急焦慮，一些人甚至出現了失眠的癥狀和產生了放棄的念頭。團隊牽頭人、云南省分行信管部的王靜芳及時組織了一次討論，分析利弊，梳理思路，讓大家冷靜了下來，再次堅定了信心。團隊重拾斗志，后在一次次溝通討論碰撞中捕捉到一絲靈感，找到了解決方案，終于趕上了進度?！澳翘齑蠹覐霓k公室出來走路都是輕飄飄的，雖然疲憊，但突破難題的成就感卻讓我們心中異常興奮?！睆執旌普f。 

　　問題源于實際，每個模型的背后都是集體智慧的結晶，凝聚了團隊成員無數的汗水和心血。王靜芳說出了科技人員的心聲：“參賽最大的收獲不是證書，更多的是數據理論、新技術運用于實際的機會。感謝大賽給科技人員提供了一個平臺，并給予指導，讓我們用數據科學的知識去發現并解決企業發展中的一些熱點問題，提高了我們綜合運用數據模型、計算機語言解決實際問題的能力，不僅在技術層面有了提高和突破，也讓我們深刻意識到技術在應用于解決業務痛點難點時的價值。這為我們數據分析技術人員指明了未來努力的方向——主動走出去，深入學習業務，成長為一專多能的復合型人才，助推業務發展，助力數字化轉型?！?nbsp;

　　張達所在的團隊在參加第一屆數據建模大賽時，大家心里都比較忐忑。“那段時間早晨一睜眼就在琢磨如何進行數據分析，在成果展示前，團隊成員一起逐字逐句研究匯報的內容，直到大家幾乎都倒背如流。”今年，她們的IVL模型需要的數據量大、分析耗時長，還要利用隱私計算技術和外部機構開展聯合建模，難度很大，極富挑戰性。但是經過兩屆的歷練，她們現在更為自信。“我們已拿了兩次獎，這次大家想做點不一樣的，而且前兩屆的獲獎也讓我們有底氣去做更難但是更有意義的事?！?nbsp;

　　數據建模大賽猶如一座熔爐，優勢互補、資源共享是爐火，讓數據建模人在業技融合實踐磨煉中快速成長，一批高水平的人才脫穎而出，成為大數據應用工作的中堅力量。他們像一顆顆種子，不斷開枝散葉；像一點點星火，漸成燎原之勢。第一屆有129支隊伍、461人，第二屆增加至228支隊伍、1113人，第三屆再次擴容達到314支隊伍、1664人。數據建模大賽促進了企業員工跨部門、跨地域協同合作，進一步凝聚企業數字化轉型共識，增強數字化轉型動能，為轉型過程中降本增效貢獻力量。大賽推出的優秀分析模型和成熟應用案例，在實際中應用，讓數據賦能的事半功倍的效果在各層級各條線更容易感知，“會用分析技術，樂用數據分析，善用數據決策”的大數據應用氛圍在企業內部越來越濃郁。