來源：鑫智獎·2025第六屆金融機構數智化轉型優秀案例評選

獲獎單位：中國郵政儲蓄銀行

榮獲獎項：數字運營優秀案例獎

一、項目背景及目標

（一）項目背景

在金融與科技加速融合的大背景下，《金融科技發展規劃（2022 - 2025 年）》與《推動數字金融高質量發展行動方案》等政策相繼出臺，金融機構亟需強化數據治理，提升數字化水平，實現精準決策與高效運營，逐步從“數字化”邁向“數智化”，促使金融服務朝著智能化、普惠化、場景化的高階形態不斷演進。

網點作為客戶數量最多、客戶類型覆蓋最寬、業務種類最全和最具價值挖掘潛力的服務渠道，是經營管理的最基本單元和業務發展的最前沿陣地，網點運營的效率對銀行整體的經營效率有著極其重要的影響。就郵儲銀行而言，其獨特的直營+代理的模式，使其具有全國最大的金融網點網絡，在金融服務中占據重要地位。然而，傳統網點運營管理模式存在諸多不足。其一，各業務模塊分散于不同系統，數據難以打通整合，導致運營效率低下；其二，數據挖掘深度不足，未能充分利用海量數據剖析潛在問題；其三，決策分析程度不深，僅呈現數據場景，缺乏有效的決策分析建議及反饋機制。

為應對以上挑戰，助推網點作為銀行最小執行單元的作業效率，郵儲銀行搭建網點運營管理系統，全方位整合與展示網點運營和經營數據，實現對網點多維度的分析評價管理，推動管理模式從“經驗管理”向“數據管理”的精細化轉變。

（二）項目目標

郵儲銀行以提高網點效能為核心目標，具體如下：

1)分散模塊集成化：搭建統一平臺，集成整合網點運營管理相關業務系統，加大個金、網金、數幣、信貸、對公等條線數據的對接力度。

2)運營數據可視化：對各渠道及各模塊數據進行可視化展現，搭建網點數據視圖，展示包含多個指標項、可視化圖表或報表的數據看板，為使用者提供崗位關注的綜合數據指標信息。

3)數據挖掘深層化：構建數據分析模型，深層挖掘網點管理數據縱深問題。通過模型的搭建和優化，動態配置模型指標，優化指標得分和權重相關算法，使網點效能評價更加科學化、精準化；加強場景創新，從人員、客戶、設備等多維度為網點競爭力提升提供數據支撐。

4）決策分析智能化：建立有效的決策反饋機制，通過定期的決策評估和結果追蹤，對決策的有效性進行監控和評估。

二、創新點

（一）構建網點運營全要素數據體系

項目整合網點經營、人員、設備等7大領域130余項指標及30余個行內系統數據，設計三層數據架構形成全量要素數據集市，對網點效能、效率、服務、人員、設備等開展多角度深層次的分析評價管理，增強網點精細化、數字化管理水平，為網點效能提升工作提供數據支撐。同時通過建立紅黃藍三級數據監控體系，動態預警數據質量問題，為差異化管理奠定數據基礎。

（二）創新技術驅動多場景模型應用

整合了數據挖掘、機器學習及大模型技術應用，形成覆蓋網點運營全場景的數字化分析能力。通過數據挖掘與建模技術，從行內大數據平臺多維度提取網點數據，運用層次分析法、熵權法等構建網點效能評價指標體系，并結合排隊論和隨機過程體系對網點客流量及處理能力進行建模分析，為網點排班和人員分配提供科學指導；借助機器學習算法，如樹模型預測客流量、kmeans聚類實現網點對標分析、xgboost模型評估新建網點效益，提升網點運營決策的精準度和前瞻性；引入grounded-SAM視覺大模型對網點形象進行智能巡檢，創新了網點形象管理方式，提高了管理效率和標準化水平。

（三）搭建網點競爭力平臺促進渠道協同

平臺注重多端建設，PC端作為運營管理中樞，集成數據清洗、建模分析、策略生成等核心功能模塊，支持復雜業務場景下的資源配置優化與流程管控，借助監控大屏的全景化數據展示、交互式圖表的動態分析及數智化分析報告的深度解讀。

APP端注重效益決策、流程審批、異動監控提醒，將作業效率、產能貢獻、效能評估等核心維度的數字化指標體系數據監控集成在移動端，有效提升數據驅動的管理的及時性與科學性。

多渠道協同模式，打破了傳統管理模式的地域限制，使管理者能夠隨時隨地掌握網點運營全貌，提高管理效率。

（四）優化傳統研發流程，用數據分析推動場景創新

項目以基層駐派調研為核心抓手，通過科技人員深入基層跟班作業，將柜臺服務、客戶需求等復雜場景轉化為12項可量化體驗指標體系，構建廳堂風險預警模型與動態優化機制，打破技術本位壁壘，區別于傳統的需求+開發的節奏，重視數據分析，針對具體功能場景下，通過數據手段，分析驗證、確認分析體系+結論有效后，再思考產品需求，由此引領項目建設貫通“駐點洞察→場景建模→數據產品”的敏捷開發路徑，推動運營診斷科學化、資源配置協同化及成效評估可視化“三化合一”。

三、項目技術方案

為推進網點開展數字化轉型和效率提升，本項目在技術方案的業務實現上使用多種數據分析方法與人工智能的技術手段搭建起了完整的數字化運營分析技術框架與能力。

第一是數據挖掘與數據建模，項目組憑借行內大數據數據平臺多維度的對網點數據進行挖掘，使用多種數學建模方法對網點數據進行抽象和建模。為了綜合評估網點效能情況，為管理層級合理評估網點發展情況，有針對性的對點施策，使用層次分析法和熵權法對網點效能評價各項指標進行層次建模以構造完整的指標體系，在統計分布和專家經驗的多體系度量下構建模型與權重，構建出網點效能評價模型。在網點的開業時間和窗口設置中，系統對網點到店客流量進行分析，使用排隊論和隨機過程體系對網點到店客戶情況和處理能力進行數學建模，以MMC模型結合帶參的泊松分布和負指數分布模擬網點業務情況，結合蒙特卡洛模擬進行計算，由計算結果得出網點的窗口開設表和人員排班表，幫助管理人員快速的安排網點的排班情況，合理利用業務資源。

第二是機器學習和人工智能算法。為對不同類別的網點采用不同的資源分配，考核評估等，系統使用kmeans聚類模型對相似網點進行聚類，以盈利能力，客戶規模，網點面積，周邊資源情況等進行相似度計算，對相似度較高的網點進行聚類，識別在規模和盈利能力相似的網點進行對標分析，給網點管理人員對當前網點的資源利用情況，發展潛力等有明確的數據參考。同時為了幫助網點管理人員評估新設網點能帶來的效益，系統使用xgboost機器學習模型對新建網點的利潤，AUM，公司存款等效能情況進行模型訓練和預測，預測該網點1-5年內每年的利潤和規模情況，方便網點規劃人員進行網點新建時的效益評估。

技術架構上：網點運營管理系統采用微服務架構體系，異地數據庫災備的架構，如圖所示，通過pc端和手機端同時提供服務的展示層，通過可信網關與身份驗證的認證接入層，再到由多個微服務應用結合中間件提供動態伸縮的業務應用層，在數據訪問層和系統資源層方面，通過基于智能調度平臺的任務調度機制，串聯起數百個批量作業調度，保證所有作業在T-1日內完成，保證數據的時效性和異地流復制的可恢復性，一共五層架構構建了高可用，高并發的系統體系，為用戶提供了可靠，穩定，安全的系統服務。

四、項目過程管理

在項目過程中，流程節點如下：

（1）2024年3月前，逐步完成網點人員、服務、效率、產能、效能等多維度數據對接，并建立數據監控機制。

（2）2024年3月至2024年12月：完成低效網點、效能評價、網點對標分析、人員效能、智能排班相關模型構建，同步完成網點競爭力平臺搭建。

（3）2025年1月至2025年4月：完成網點運營+APP初步搭建，集成網點效能、人效等核心功能。

五、運營情況

網點運營管理系統自上線以來，已在全行自營+代理全量網點中投放運營，覆蓋自營網點7500多家，代理網點31000多家。通過不斷優化完善業務模式，快速和全方位對網點運營和經營數據進行整合展示和決策分析。核心功能涵蓋：網點效能管理、人員效能管理、網點設備管理、形象改造等功能。對接行內系統包括大數據門戶系統、統一報表系統、精細化財務分析系統、財務數據集市等20余個系統，接入網點相關指標221余項。

六、項目成效

（一）低效網點精準治理，運營效能顯著躍升

通過構建低效網點模型，分析網點投入產出的相對關系，對低效網點進行精準識別，幫助網點明確改進方向，提升網點運營管理水平。截至2025年3月，剔除政策性和特殊性網點后，低效網點治理率達94%，較2023年12月提升17個百分點。

（二）網點形象全鏈路管控，工作質效大幅提升

通過“網點形象與規劃管理”功能，對全國自營網點規劃進行全鏈路的管控、追蹤，通過信息化手段提升工作質效、加快推進網點形象提升與管理工作。截止2024年12月，助力全行自營網點室內形象改造三年（2022-2024年）計劃完成五千余個；老舊網點形象改造千余個，大幅推動網點布局優化和形象提升。

（三）人力配置效率提升，人員效能多維優化

利用機器學習、運籌學相關算法預測網點業務量、優化網點人力安排，并搭建柜員能力模型，基于班次需求、員工技能、任務負荷等多維數據，實現網點人力配置的自動化優化，與傳統手工排班模式相比，效率提升50%，人力成本降低30%，模型的研究成果還被用于評選“明星客戶服務經理中，助力業務提升了整個團隊的工作熱情和績效。

在管理層面，模型通過生成客服經理的效能畫像，提供了一種直觀的能力可視化方式。通過展示指標得分趨勢圖和指標得分雷達圖，模型幫助管理層更清晰地監控員工的工作表現，實現了精益化管理。

（四）客戶等待時長縮減，廳堂效率體驗雙優

優化廳堂體驗，系統利用數據分析技術挖掘出駐派網點在上柜時長、柜員處理效率、VIP排隊策略等方面存在優化點，整改后，用戶等待時長已下降至30分鐘（下降35%），廳堂投訴數據，較整改前下降17.6%。

（五）相關成果展示

七、經驗總結

網點運營管理系統定位于網點全方位運營管理系統，通過過程分析&整合，最終實現網點人員、服務、效率、產能、效能和競爭力的分析評價，以提升全行網點管理的精細化和智能化程度。這個過程工程中，我們有如下經驗沉淀：

1）貼近實際，由點及面。把系統建設視角聚焦到二支網點負責人，從他們最需要知曉、最快能動作的角度摸查清楚；在實踐中領悟“柜臺就是科研現場，客戶需求就是創新指南”的深刻內涵，通過跟班作業、結對聯系等手段收集基層需求，數據分析下探到建議、聚焦系統能為決策者帶來什么建議，以及決策者能如何動作。

2）關注前期數據的整合和治理監控。網點運營系統的核心手段就是運營和經營數據的整合，數據的準確性和及時性，對系統的運行效果至關重要。我們通過集成統一監控系統加強對上游數據監測預警、依據數據重要程度及時效性要求，設計紅黃藍三級數據監控體系，嚴控數據質量，并設置從需求-開發-運維全流程跟進的數據到人責任制。

3）按照需求調研、數據分析、產品沉淀、三部曲來進行項目建設。區別于傳統的需求+開發的節奏，重視數據分析，針對具體功能場景下，通過數據手段，分析驗證、給出線下診斷建議同網點溝通確認、小步迭代。確認分析體系+結論有效后，再思考產品需求，以此引領項目建設。

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