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“我们通过制度刚性，将非结构化的业务需求，转化为可量化验证的建模指标。”马德辉介绍，这套机制融合了业技联合评审、三重数据校验及标准化开发流程，旨在确保模型输出的科学性、可靠性与可复用性，让数据从待开发的“资源”转变为稳定输出的“产能”。

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单一模型的成功只是起点。业内观察人士指出，银行数字化转型的更大挑战在于如何避免“成果孤岛”，实现价值的规模化复制。邮储银行的策略是构建一个从资产沉淀到普惠应用的全链条生态。

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所有技术框架与生态建设的根基，最终都落于人。邮储银行深刻认识到，缺乏既懂业务又懂数据的复合型人才，是业技融合的最大障碍。为此，该行构建了“三维一体”的人才培养体系。

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传统银行的数据建模，往往被视为依赖专家经验的“手艺活”，需求零散、流程不一，导致大量模型开发完成后便束之高阁。邮储银行数据管理部总经理马德辉指出，关键在于建立一套工业化生产体系。为此，该行创新推行“数据分析五步法”，将建模活动从需求拆解到复盘迭代，纳入全链路闭环管理。

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首先，该行系统性建设了知识库、算法库和模型库，将经过验证的特征、代码和成熟模型进行资产化管理，显著降低了重复开发的门槛与周期。其次，变革了总行单向推送的传统模式，将全国划分为四大区域，建立协同网络，通过大区联席、强弱分行结对帮扶等机制，促进能力平移与本地化适配。

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