随着互联网的深度融合与大数据的广泛应用，银行业务经营与风险管理的数据分析需求日益凸显。传统的数据处理模式已无法满足银行在实时性、个性化方面的要求。如何高效地处理和分析海量业务数据，成为银行业面临的重要难题。利用集团、关联方、担保圈等信息进行风险传导和识别的需求也愈发迫切。
在近期举办的农村金融科技创新会议上，江苏省农村信用社联合社的孙成宇项目经理分享了他们在客户风险态势感知方面的实践经验。他们的系统建设历程经历了多个阶段，从最初的客户风险预警系统到现在的实时数据中台和客户知识图谱建设，旨在提升行内整体的实时数据处理能力和风险防控能力。
在系统建设过程中，他们面临了诸如时效性、数据准确性和系统性能等挑战。为此，他们设计了批流结合的系统架构、主机数据旁路复制的系统架构以及知识图谱查询分析的架构等关键技术解决方案。这些解决方案不仅解决了数据处理的效率问题，还提高了数据的准确性和系统的稳定性。
在功能方面，他们的实时数据中台包含了实时数据采集、传输、交换、处理、分析、挖掘、展现和订阅等功能，能够满足不同场景的业务需求。他们还通过构建客户知识图谱，快速、系统、全面地展现客户的内外部信息、关联关系、担保圈链以及风险标签，并按照既定路径进行风险传导和预警。
系统上线后，他们实现了经济效益和社会效益的双丰收。通过实时数据处理的效率和准确性提升，他们进一步清收了部分逾期欠息，有效防范了资产风险。他们还以客户风险态势感知系统为抓手，强化了系统在全流程应用考核措施，为农商行的风险管控提供了坚强的支撑。
在项目建设和实施过程中，他们总结了宝贵的经验教训。他们认为提前规划、逐项攻破是项目成功的关键。针对技术难点和创新点，他们进行了认真细致地梳理和分析，并通过原型实验的方式进行了实实在在的论证。他们认为在项目管理过程中，“解耦再解耦”的原则非常重要。通过降低系统功能和业务层面的耦合性，他们实现了业务价值的快速实现和高效的项目实施。