区域性银行数字化转型白皮书：新连接、新智能、新基建、新敏捷(20)

外部数据的应用并不局限于数据本身，它的价值在于准确、及时地将外部数据与行内数据进行整合，把跨 业、跨界多维度的数据集聚起来，发挥行业数据各领域所长打造数据生态圈，实现数据价值与业务深度融合， 促进智能风控、智能营销、智能运营、智能决策等各大应用场景最大化效果提升。为了更好地运用第三方数据 并确保自身数据的隐私保护，区域性银行可以考虑引入联邦学习/计算产品。通过联邦学习，区域性银行可以针 对机器学习算法进行定制化的隐私保护改造，保证数据不出本地即可完成模型训练，最大化各个合作企业在安 全基础上的数据价值，有效解决业界数据孤岛的难题。

2. 升级数据应用“新思维”
在实现数据资产化管理的基础上，区域性银行可通过打造数据智能服务体系，实现数据集中化、平台化、 服务化、场景化运营，满足业务用户对数据“随处可见”、“随处可查”、“随处可用”等基础数据诉求，并 为数字化风控、数字化营销、数字化运营、数字化决策等深度应用提供数据智能技术体系支撑。
打造基于业务场景的数据产品，实现数据价值赋能，是区域性银行数字化转型的关键。数据场景化的应用， 不仅能够提升区域性银行的生产效率，同时也能够增加银行的客户服务能力。通过数字化场景丰富体验模式， 打造基于业务场景的数据产品，实现数据价值赋能。区域性银行的数据场景化主要体现在智能营销、产品创新 与智能运营等几个主要领域。
通过数据标签体系构建精准营销：通过客户画像和客户标签，构建基于场景的识别与洞察能力，基于 客户全生命周期，针对不同阶段的应用场景进行客户综合数据的分析，实现客户价值最大化。
通过数据分析技术服务产品创新：搭建以大数据分析等新兴技术为基础的产品创新模式，精准地进行 客户定位和客户需求把控，通过对产品创意、客户需求的归纳和提炼，快速满足客户需求和灵活应对 市场变化。
通过数据分析服务助力运营决策：通过纵向从高、中、低层面，横向从时间、组织、区域及产品等维 度，全面设计各层级核心决策需求的数据分析服务，优化运营决策，全面支撑场景化、客户化和风险 管理及决策。