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在江苏银行“税e融”风生水起的背后，是大数据发挥着产品设计与风险管理的核心作用。在“税e融”取得成功后，江苏银行已经将应用范围扩展到“E融”系列——涵盖了对公、对私多个业务产品，对大数据应用场景的熟练掌握已经成为商业银行的竞争力所在。
“因为我本身是外地户口，公司在当地又没有房屋等固定资产，所以一直融资很困难。去年12月份有人突然电话我说不用抵押就可以贷款，当时感觉这事不靠谱。后来又说让我带上纳税数据去银行，通过审批可获得贷款，我想不如就去试试。”杭州奥腾绣品有限公司法人代表蒋亮表示自己当时抱着半信半疑的态度去了江苏银行杭州市萧山支行，“没想到从进去调出纳税数据、开户办卡、到放款仅仅一个半小时就全部完成了，公司成功申请到了‘税e融’的95万元贷款。”
这只是“税e融”为小微企业解决融资难问题的一个案例，根据江苏银行“税e融”项目负责人介绍，截至2016年5月底，“税e融”授信客户总数已超过1万户，累计发放贷款达78.08亿元，在杭州、深圳地区累计为近千家企业提供了超过2亿元贷款，成为银税合作不折不扣的“隐形冠军”，受到众多小微企业主的好评。而且，“税e融”产品还被评入2015年度江苏省银行业“创新服务”最有影响十大事件名单。同时，江苏银行还与甘肃、湖南、山东、福建等地区的城商行开展了“税e融”的深度合作。
应数据而生的“税e融”
2014年10月，江苏银行为了响应当时的大数据与互联网热潮，启动了大数据的研究，研究认为，“金融业务线上化趋势终究会到来，这个过程也许是三、五年，也许是十年，但是它终究会全面实现。开始的两个研究方向是风险控制和业务营销。在实施的过程中，发现数据质量是大数据应用的基础。经过多次探讨，江苏银行确定了大数据的三项工作重点：风控、营销与数据治理，随之江苏银行启动了数据治理工作，用了大概一年的时间，数据质量有了明显的提升。
在2015年4月份的第二次大数据会议上，江苏银行认为数据治理已初有成效，风控取得了明显的效果，但营销场景问题仍不容忽视。鉴于此，江苏银行高层亲自带队调研，调研结论是只有业务线上化的途径才能真正实现对客户的营销场景建设。江苏银行创新的‘E融’产品系列就是是大数据应用和‘业务线上化’的典型体现。参与当时调研的人士坦言：“实际上当时主要是为了把业务搬到线上，而要把业务搬到线上，我们自然而然地也就想到了互联网金融这条路，这成为我们的突破点，实践证明我们成功了。”
除了线上化策略，税务数据的打通是“税e融”能够顺利面世另一关键点。江苏省税务局也非常愿意与江苏银行进行合作为纳税人提供更多的服务，并且认为“税e融”非常具有创意。经过慎重考虑，江苏银行认为以纳税额来判断企业的信用优劣是可靠的。双方便就此迅速展开了深度合作。而除了税务数据，江苏银行还进行了其他多项数据的交叉印证，具体包括公开信息的采集、外部数据购买（工商数据、公积金、统计局、征信记录等），江苏银行为此专门建立了外部数据采集平台，采集整合了将近30种数据对贷款申请人的资质进行交叉印证。
实时决策 提前预警
“税e融”不论是在开发还是在运行上，最为重要的就是数据，从建设之初江苏银行就深知数据的重要性，因此在“税e融”推出后，又对数据仓库的建设进行了全新的改造。目前，南京大学在江苏银行建立了大数据博士后工作站，借助江苏银行的数据积累进行大数据的研究。
江苏银行已经启动了对数据系统的云化、虚拟化改造，能够做到这些的基础就是江苏银行实现了网络设备、存储设备和服务器的国产化，真正做到了自主可控。实际上，投入下降后，江苏银行的资金被大量地转到应用开发上，使投资结构进一步优化，很好地推动了业务的发展。真正意义上来讲，江苏银行认为目前还不需要传统的数据仓库，而代之以类似于小型数据仓库的“ODS 数据集市”的模式。目前，江苏银行正在将其迁移到Hadoop上来，在提升计算效率的同时，进一步节约硬件投入，以便于把更多的资源、资金用在应用开发、研究上。
2016年4月，江苏银行建成了实时决策平台，由于采用了Hadoop、Spark Streaming流处理引擎、redis分布式缓存、kafka消息队列等大数据技术，保证了平台吞吐量可达到1000 TPS，99%的延迟控制在200ms以内，规则模型及时配置生效，并且规则的增加不会造成延迟的非线性增长。据介绍，该平台具有极强的数据处理能力，能够实现实时风控、实时营销的系统需求，并能够提供较强的扩展能力。以手机端应用的反欺诈为例，客户通过APP发起转账、提现、登录等请求到江苏银行生产系统服务端；服务端在接受到业务请求后，不改变原有业务模式，通过总线系统将风控请求传输到实时决策平台的风控引擎模块，等待风控引擎返回决策结果。风控引擎基于实时决策平台规则管理模块配置好的规则对风控请求进行匹配，总线系统根据实时决策平台返回的结果，决定对业务流程按照继续、阻断、加强认证等策略进行后续的路由。
江苏银行的反欺诈应用系统，除了设计合适的大数据的框架，还需具备下几个方面的能力：首先，反欺诈数据。这被认为是提高反欺诈精准度的关键。江苏银行集合众多不同来源的反欺诈数据，如手机号数据库，代理IP数据库、黑IP数据库等，提升了注册、交易过程中对客户的身份识别的精准度。其次，反欺诈技术。江苏银行运用了设备指纹技术、生物识别技术、IP代理侦测技术、定位技术、虚假手机侦测技术、关联分析等技术，从不同环节对欺诈者进行识别。最后，反欺诈规则。江苏银行针对线上线下不同业务领域的风险类型，包括虚假注册、账户盗用、银行卡盗用、商户欺诈、营销欺诈等建立规则模型，并通过不断积累风险案件优化模型，以提升反欺诈的准确性。
除了实时决策平台，江苏银行还为“税e融”建立了风险预警机制，这一机制在贷款过程中是一种数据不断完善的过程。客户在贷款成功后，江苏银行会不断地跟踪其数据情况，比如财务情况、负面信息等，通过风险模型进行计算，如果正常就不产生预警；反之，后台系统会将该客户信息推送到客户经理的页面上去。按照等级，根据客户实际情况，预警信号分为黄色信号、红色信号、提醒信号等。相关项目经理举例说明：“比如，客户企业前十个月的交税是100万，而这个月交税突然变成50万，这就会触发预警信号，说明该客户本月交税信息发生变化，业务经理就必须采取相应的措施了。” 流程整合平台与架构改造
“税e融”拥有“全自动、全信用、全天候、全覆盖、全线上”五大优势，以往企业申请贷款需要向银行提供大量资料，等待信贷人员往返调查、银行审贷人员逐级审批等，最快拿到钱也需要数天。现在企业申请贷款从在线点击“申请”到贷款“入账”，最快不到8分钟，极大便利了小微企业的快速融资需求，为中小微企业开辟了融资贷款的线上化“绿色通道”。并且通过大数据风控管理体系有效地将小微企业贷款的平均不良率从2%左右降低到不到1%。从IT系统角度来看，江苏银行自主设计的流程整合平台和数据平台架构为这种便利提供了可能。
税e融产品在开发的过程中提出了数据流程整合平台的理念，该平台是适应目前构件化开发趋势建设而成的。江苏银行的流程整合平台接入了16个系统和平台，包括核算系统、流程管控系统、决策额度管控系统、风险管控系统、输入渠道系统等，“构件开发最大的优点就是在同一段时间内，可以根据不同部门不同需求，各自开发。实际上我们的产品是由不同的产品拼装起来的，多个系统同时开发，所以能在两个月内将产品研发完成。” 江苏银行信息科技部负责人表示。
平台化建设思路在江苏银行已经实施了三年，主要有两个目标，其一，以平台化抑制系统部门化，比如说核算系统，行内人员做核算都必须在统一的核算平台上进行，不得“另立门户”，这样可以有效减少部门间资源浪费的问题。其二，平台化推动数据治理。江苏银行对数据质量的要求要达到“三性”——完整性、准确性和一致性，但是在平台化之前，同一类型的数据分散在各个业务系统由不同的业务部门管控，这样就难免会导致数据质量不能完全得到保证。“因此，我们提出了平台化的要求，例如，所有的客户数据必须放在同一个平台之上，以保证数据的一致性，做到每个客户只有一条信息，不允许各部门各自做各自的客户管理系统。这就是以平台化抑制系统部门化，用平台化推进数据治理。”实践证明，这一思路确实为“税e融”产品带来了真实可靠的数据，是业务发展和风控的重要基石。
从“税e融”到“E融”系列
在取得不俗成绩之后，江苏银行认为“税e融”的产品思路在对公和对私业务上都具有不小的拓展与发挥空间。
对公业务上，江苏银行深入挖据数据潜力，根据“税e融”产品模式，推出了“商e融”、“创e融”和“链e融”，其中“商e融”采用POS贷的数据，小企业凭借其POS流水就可以在线上申请贷款；“创e融”则是与金创公司进行合作，对由金创公司进行再担保的贷款申请进行考核，再综合其工商、税务、征信等各方面的信息根决定是否为其贷款，以及贷款数量；“链e融”通过电商的采购数据作为审批依托，进行在线授信放款。
根据“税e融”的数据模型，江苏银行还将原先的对公业务线延伸到对私业务，这标志着江苏银行的“e融”系列已经正式延伸到了个人融资渠道。为此，江苏银行推出了“享e融”和“金e融”产品，其中“享e融”申请人只需要填写家庭住址、工作单位、学历等信息就可以贷款；“金e融”是以公积金作为审批依托的纯信用贷款。
在打造大数据“e融”系列产品的同时，江苏银行还在重点打造云架构，目标是让行内的金融产品和大数据产品能够快速的输出，而且能够不断地升级换代，从而适应市场的需要。这个架构于2015年9月份设计完成，其中运用了云计算技术和大数据技术，并已经完成多项云应用的输出。包括投资云：向开鑫贷、寺库、MO生活3家电商提供电子账户服务和钱包产品服务。融资云：向甘肃银行输出税E融产品，长沙银行、威海银行税E融产品输出正在实施。支付云：向开鑫贷、金鹰、银领等7家电商提供“容易付”服务。数据云：为浙江资产交易中心、保得村镇银行、甘肃银行3家提供征信查询。
时至今日，当年江苏银行所定下的三大任务已经取得了不错的成效，也正是因此，数据治理的重要性更凸显了出来。原因显而易见，江苏银行的“e融”系列能够顺利运行的基石就是大量准确的数据，所以江苏银行信息科技部负责人认为必须将数据治理放在一个更突出的位置。“互联网金融的基础就是大数据，包括现在的移动金融、互联网金融产品等诸多概念，其实同业都可以做，但最大的区别就是数据是否准确，这决定互联网金融产品是否能够存活下去。只有主动地介入数据治理，将之前碎片化的数据整合起来，才能更好地为金融业务所用。”
“因为我本身是外地户口，公司在当地又没有房屋等固定资产，所以一直融资很困难。去年12月份有人突然电话我说不用抵押就可以贷款，当时感觉这事不靠谱。后来又说让我带上纳税数据去银行，通过审批可获得贷款，我想不如就去试试。”杭州奥腾绣品有限公司法人代表蒋亮表示自己当时抱着半信半疑的态度去了江苏银行杭州市萧山支行，“没想到从进去调出纳税数据、开户办卡、到放款仅仅一个半小时就全部完成了，公司成功申请到了‘税e融’的95万元贷款。”
这只是“税e融”为小微企业解决融资难问题的一个案例，根据江苏银行“税e融”项目负责人介绍，截至2016年5月底，“税e融”授信客户总数已超过1万户，累计发放贷款达78.08亿元，在杭州、深圳地区累计为近千家企业提供了超过2亿元贷款，成为银税合作不折不扣的“隐形冠军”，受到众多小微企业主的好评。而且，“税e融”产品还被评入2015年度江苏省银行业“创新服务”最有影响十大事件名单。同时，江苏银行还与甘肃、湖南、山东、福建等地区的城商行开展了“税e融”的深度合作。
应数据而生的“税e融”
2014年10月，江苏银行为了响应当时的大数据与互联网热潮，启动了大数据的研究，研究认为，“金融业务线上化趋势终究会到来，这个过程也许是三、五年，也许是十年，但是它终究会全面实现。开始的两个研究方向是风险控制和业务营销。在实施的过程中，发现数据质量是大数据应用的基础。经过多次探讨，江苏银行确定了大数据的三项工作重点：风控、营销与数据治理，随之江苏银行启动了数据治理工作，用了大概一年的时间，数据质量有了明显的提升。
在2015年4月份的第二次大数据会议上，江苏银行认为数据治理已初有成效，风控取得了明显的效果，但营销场景问题仍不容忽视。鉴于此，江苏银行高层亲自带队调研，调研结论是只有业务线上化的途径才能真正实现对客户的营销场景建设。江苏银行创新的‘E融’产品系列就是是大数据应用和‘业务线上化’的典型体现。参与当时调研的人士坦言：“实际上当时主要是为了把业务搬到线上，而要把业务搬到线上，我们自然而然地也就想到了互联网金融这条路，这成为我们的突破点，实践证明我们成功了。”
除了线上化策略，税务数据的打通是“税e融”能够顺利面世另一关键点。江苏省税务局也非常愿意与江苏银行进行合作为纳税人提供更多的服务，并且认为“税e融”非常具有创意。经过慎重考虑，江苏银行认为以纳税额来判断企业的信用优劣是可靠的。双方便就此迅速展开了深度合作。而除了税务数据，江苏银行还进行了其他多项数据的交叉印证，具体包括公开信息的采集、外部数据购买（工商数据、公积金、统计局、征信记录等），江苏银行为此专门建立了外部数据采集平台，采集整合了将近30种数据对贷款申请人的资质进行交叉印证。
实时决策 提前预警
“税e融”不论是在开发还是在运行上，最为重要的就是数据，从建设之初江苏银行就深知数据的重要性，因此在“税e融”推出后，又对数据仓库的建设进行了全新的改造。目前，南京大学在江苏银行建立了大数据博士后工作站，借助江苏银行的数据积累进行大数据的研究。
江苏银行已经启动了对数据系统的云化、虚拟化改造，能够做到这些的基础就是江苏银行实现了网络设备、存储设备和服务器的国产化，真正做到了自主可控。实际上，投入下降后，江苏银行的资金被大量地转到应用开发上，使投资结构进一步优化，很好地推动了业务的发展。真正意义上来讲，江苏银行认为目前还不需要传统的数据仓库，而代之以类似于小型数据仓库的“ODS 数据集市”的模式。目前，江苏银行正在将其迁移到Hadoop上来，在提升计算效率的同时，进一步节约硬件投入，以便于把更多的资源、资金用在应用开发、研究上。
2016年4月，江苏银行建成了实时决策平台，由于采用了Hadoop、Spark Streaming流处理引擎、redis分布式缓存、kafka消息队列等大数据技术，保证了平台吞吐量可达到1000 TPS，99%的延迟控制在200ms以内，规则模型及时配置生效，并且规则的增加不会造成延迟的非线性增长。据介绍，该平台具有极强的数据处理能力，能够实现实时风控、实时营销的系统需求，并能够提供较强的扩展能力。以手机端应用的反欺诈为例，客户通过APP发起转账、提现、登录等请求到江苏银行生产系统服务端；服务端在接受到业务请求后，不改变原有业务模式，通过总线系统将风控请求传输到实时决策平台的风控引擎模块，等待风控引擎返回决策结果。风控引擎基于实时决策平台规则管理模块配置好的规则对风控请求进行匹配，总线系统根据实时决策平台返回的结果，决定对业务流程按照继续、阻断、加强认证等策略进行后续的路由。
江苏银行的反欺诈应用系统，除了设计合适的大数据的框架，还需具备下几个方面的能力：首先，反欺诈数据。这被认为是提高反欺诈精准度的关键。江苏银行集合众多不同来源的反欺诈数据，如手机号数据库，代理IP数据库、黑IP数据库等，提升了注册、交易过程中对客户的身份识别的精准度。其次，反欺诈技术。江苏银行运用了设备指纹技术、生物识别技术、IP代理侦测技术、定位技术、虚假手机侦测技术、关联分析等技术，从不同环节对欺诈者进行识别。最后，反欺诈规则。江苏银行针对线上线下不同业务领域的风险类型，包括虚假注册、账户盗用、银行卡盗用、商户欺诈、营销欺诈等建立规则模型，并通过不断积累风险案件优化模型，以提升反欺诈的准确性。
除了实时决策平台，江苏银行还为“税e融”建立了风险预警机制，这一机制在贷款过程中是一种数据不断完善的过程。客户在贷款成功后，江苏银行会不断地跟踪其数据情况，比如财务情况、负面信息等，通过风险模型进行计算，如果正常就不产生预警；反之，后台系统会将该客户信息推送到客户经理的页面上去。按照等级，根据客户实际情况，预警信号分为黄色信号、红色信号、提醒信号等。相关项目经理举例说明：“比如，客户企业前十个月的交税是100万，而这个月交税突然变成50万，这就会触发预警信号，说明该客户本月交税信息发生变化，业务经理就必须采取相应的措施了。” 流程整合平台与架构改造
“税e融”拥有“全自动、全信用、全天候、全覆盖、全线上”五大优势，以往企业申请贷款需要向银行提供大量资料，等待信贷人员往返调查、银行审贷人员逐级审批等，最快拿到钱也需要数天。现在企业申请贷款从在线点击“申请”到贷款“入账”，最快不到8分钟，极大便利了小微企业的快速融资需求，为中小微企业开辟了融资贷款的线上化“绿色通道”。并且通过大数据风控管理体系有效地将小微企业贷款的平均不良率从2%左右降低到不到1%。从IT系统角度来看，江苏银行自主设计的流程整合平台和数据平台架构为这种便利提供了可能。
税e融产品在开发的过程中提出了数据流程整合平台的理念，该平台是适应目前构件化开发趋势建设而成的。江苏银行的流程整合平台接入了16个系统和平台，包括核算系统、流程管控系统、决策额度管控系统、风险管控系统、输入渠道系统等，“构件开发最大的优点就是在同一段时间内，可以根据不同部门不同需求，各自开发。实际上我们的产品是由不同的产品拼装起来的，多个系统同时开发，所以能在两个月内将产品研发完成。” 江苏银行信息科技部负责人表示。
平台化建设思路在江苏银行已经实施了三年，主要有两个目标，其一，以平台化抑制系统部门化，比如说核算系统，行内人员做核算都必须在统一的核算平台上进行，不得“另立门户”，这样可以有效减少部门间资源浪费的问题。其二，平台化推动数据治理。江苏银行对数据质量的要求要达到“三性”——完整性、准确性和一致性，但是在平台化之前，同一类型的数据分散在各个业务系统由不同的业务部门管控，这样就难免会导致数据质量不能完全得到保证。“因此，我们提出了平台化的要求，例如，所有的客户数据必须放在同一个平台之上，以保证数据的一致性，做到每个客户只有一条信息，不允许各部门各自做各自的客户管理系统。这就是以平台化抑制系统部门化，用平台化推进数据治理。”实践证明，这一思路确实为“税e融”产品带来了真实可靠的数据，是业务发展和风控的重要基石。
从“税e融”到“E融”系列
在取得不俗成绩之后，江苏银行认为“税e融”的产品思路在对公和对私业务上都具有不小的拓展与发挥空间。
对公业务上，江苏银行深入挖据数据潜力，根据“税e融”产品模式，推出了“商e融”、“创e融”和“链e融”，其中“商e融”采用POS贷的数据，小企业凭借其POS流水就可以在线上申请贷款；“创e融”则是与金创公司进行合作，对由金创公司进行再担保的贷款申请进行考核，再综合其工商、税务、征信等各方面的信息根决定是否为其贷款，以及贷款数量；“链e融”通过电商的采购数据作为审批依托，进行在线授信放款。
根据“税e融”的数据模型，江苏银行还将原先的对公业务线延伸到对私业务，这标志着江苏银行的“e融”系列已经正式延伸到了个人融资渠道。为此，江苏银行推出了“享e融”和“金e融”产品，其中“享e融”申请人只需要填写家庭住址、工作单位、学历等信息就可以贷款；“金e融”是以公积金作为审批依托的纯信用贷款。
在打造大数据“e融”系列产品的同时，江苏银行还在重点打造云架构，目标是让行内的金融产品和大数据产品能够快速的输出，而且能够不断地升级换代，从而适应市场的需要。这个架构于2015年9月份设计完成，其中运用了云计算技术和大数据技术，并已经完成多项云应用的输出。包括投资云：向开鑫贷、寺库、MO生活3家电商提供电子账户服务和钱包产品服务。融资云：向甘肃银行输出税E融产品，长沙银行、威海银行税E融产品输出正在实施。支付云：向开鑫贷、金鹰、银领等7家电商提供“容易付”服务。数据云：为浙江资产交易中心、保得村镇银行、甘肃银行3家提供征信查询。
时至今日，当年江苏银行所定下的三大任务已经取得了不错的成效，也正是因此，数据治理的重要性更凸显了出来。原因显而易见，江苏银行的“e融”系列能够顺利运行的基石就是大量准确的数据，所以江苏银行信息科技部负责人认为必须将数据治理放在一个更突出的位置。“互联网金融的基础就是大数据，包括现在的移动金融、互联网金融产品等诸多概念，其实同业都可以做，但最大的区别就是数据是否准确，这决定互联网金融产品是否能够存活下去。只有主动地介入数据治理，将之前碎片化的数据整合起来，才能更好地为金融业务所用。”