中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行：數(shù)智化網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)

來(lái)源：鑫智獎(jiǎng)·2025第六屆金融機(jī)構(gòu)數(shù)智化轉(zhuǎn)型優(yōu)秀案例評(píng)選

獲獎(jiǎng)單位：中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行

榮獲獎(jiǎng)項(xiàng)：數(shù)字運(yùn)營(yíng)優(yōu)秀案例獎(jiǎng)

一、項(xiàng)目背景及目標(biāo)

（一）項(xiàng)目背景

在金融與科技加速融合的大背景下，《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022 - 2025 年）》與《推動(dòng)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)方案》等政策相繼出臺(tái)，金融機(jī)構(gòu)亟需強(qiáng)化數(shù)據(jù)治理，提升數(shù)字化水平，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)決策與高效運(yùn)營(yíng)，逐步從“數(shù)字化”邁向“數(shù)智化”，促使金融服務(wù)朝著智能化、普惠化、場(chǎng)景化的高階形態(tài)不斷演進(jìn)。

網(wǎng)點(diǎn)作為客戶數(shù)量最多、客戶類(lèi)型覆蓋最寬、業(yè)務(wù)種類(lèi)最全和最具價(jià)值挖掘潛力的服務(wù)渠道，是經(jīng)營(yíng)管理的最基本單元和業(yè)務(wù)發(fā)展的最前沿陣地，網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)的效率對(duì)銀行整體的經(jīng)營(yíng)效率有著極其重要的影響。就郵儲(chǔ)銀行而言，其獨(dú)特的直營(yíng)+代理的模式，使其具有全國(guó)最大的金融網(wǎng)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，在金融服務(wù)中占據(jù)重要地位。然而，傳統(tǒng)網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)管理模式存在諸多不足。其一，各業(yè)務(wù)模塊分散于不同系統(tǒng)，數(shù)據(jù)難以打通整合，導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)效率低下；其二，數(shù)據(jù)挖掘深度不足，未能充分利用海量數(shù)據(jù)剖析潛在問(wèn)題；其三，決策分析程度不深，僅呈現(xiàn)數(shù)據(jù)場(chǎng)景，缺乏有效的決策分析建議及反饋機(jī)制。

為應(yīng)對(duì)以上挑戰(zhàn)，助推網(wǎng)點(diǎn)作為銀行最小執(zhí)行單元的作業(yè)效率，郵儲(chǔ)銀行搭建網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)，全方位整合與展示網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)和經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)點(diǎn)多維度的分析評(píng)價(jià)管理，推動(dòng)管理模式從“經(jīng)驗(yàn)管理”向“數(shù)據(jù)管理”的精細(xì)化轉(zhuǎn)變。

（二）項(xiàng)目目標(biāo)

郵儲(chǔ)銀行以提高網(wǎng)點(diǎn)效能為核心目標(biāo)，具體如下：

1)分散模塊集成化：搭建統(tǒng)一平臺(tái)，集成整合網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)管理相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，加大個(gè)金、網(wǎng)金、數(shù)幣、信貸、對(duì)公等條線數(shù)據(jù)的對(duì)接力度。

2)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)可視化：對(duì)各渠道及各模塊數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展現(xiàn)，搭建網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)視圖，展示包含多個(gè)指標(biāo)項(xiàng)、可視化圖表或報(bào)表的數(shù)據(jù)看板，為使用者提供崗位關(guān)注的綜合數(shù)據(jù)指標(biāo)信息。

3)數(shù)據(jù)挖掘深層化：構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型，深層挖掘網(wǎng)點(diǎn)管理數(shù)據(jù)縱深問(wèn)題。通過(guò)模型的搭建和優(yōu)化，動(dòng)態(tài)配置模型指標(biāo)，優(yōu)化指標(biāo)得分和權(quán)重相關(guān)算法，使網(wǎng)點(diǎn)效能評(píng)價(jià)更加科學(xué)化、精準(zhǔn)化；加強(qiáng)場(chǎng)景創(chuàng)新，從人員、客戶、設(shè)備等多維度為網(wǎng)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力提升提供數(shù)據(jù)支撐。

4）決策分析智能化：建立有效的決策反饋機(jī)制，通過(guò)定期的決策評(píng)估和結(jié)果追蹤，對(duì)決策的有效性進(jìn)行監(jiān)控和評(píng)估。

二、創(chuàng)新點(diǎn)

（一）構(gòu)建網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)全要素?cái)?shù)據(jù)體系

項(xiàng)目整合網(wǎng)點(diǎn)經(jīng)營(yíng)、人員、設(shè)備等7大領(lǐng)域130余項(xiàng)指標(biāo)及30余個(gè)行內(nèi)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)三層數(shù)據(jù)架構(gòu)形成全量要素?cái)?shù)據(jù)集市，對(duì)網(wǎng)點(diǎn)效能、效率、服務(wù)、人員、設(shè)備等開(kāi)展多角度深層次的分析評(píng)價(jià)管理，增強(qiáng)網(wǎng)點(diǎn)精細(xì)化、數(shù)字化管理水平，為網(wǎng)點(diǎn)效能提升工作提供數(shù)據(jù)支撐。同時(shí)通過(guò)建立紅黃藍(lán)三級(jí)數(shù)據(jù)監(jiān)控體系，動(dòng)態(tài)預(yù)警數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，為差異化管理奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（二）創(chuàng)新技術(shù)驅(qū)動(dòng)多場(chǎng)景模型應(yīng)用

整合了數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)及大模型技術(shù)應(yīng)用，形成覆蓋網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)全場(chǎng)景的數(shù)字化分析能力。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘與建模技術(shù)，從行內(nèi)大數(shù)據(jù)平臺(tái)多維度提取網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)，運(yùn)用層次分析法、熵權(quán)法等構(gòu)建網(wǎng)點(diǎn)效能評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并結(jié)合排隊(duì)論和隨機(jī)過(guò)程體系對(duì)網(wǎng)點(diǎn)客流量及處理能力進(jìn)行建模分析，為網(wǎng)點(diǎn)排班和人員分配提供科學(xué)指導(dǎo)；借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如樹(shù)模型預(yù)測(cè)客流量、kmeans聚類(lèi)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)點(diǎn)對(duì)標(biāo)分析、xgboost模型評(píng)估新建網(wǎng)點(diǎn)效益，提升網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)決策的精準(zhǔn)度和前瞻性；引入grounded-SAM視覺(jué)大模型對(duì)網(wǎng)點(diǎn)形象進(jìn)行智能巡檢，創(chuàng)新了網(wǎng)點(diǎn)形象管理方式，提高了管理效率和標(biāo)準(zhǔn)化水平。

（三）搭建網(wǎng)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力平臺(tái)促進(jìn)渠道協(xié)同

平臺(tái)注重多端建設(shè)，PC端作為運(yùn)營(yíng)管理中樞，集成數(shù)據(jù)清洗、建模分析、策略生成等核心功能模塊，支持復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的資源配置優(yōu)化與流程管控，借助監(jiān)控大屏的全景化數(shù)據(jù)展示、交互式圖表的動(dòng)態(tài)分析及數(shù)智化分析報(bào)告的深度解讀。

APP端注重效益決策、流程審批、異動(dòng)監(jiān)控提醒，將作業(yè)效率、產(chǎn)能貢獻(xiàn)、效能評(píng)估等核心維度的數(shù)字化指標(biāo)體系數(shù)據(jù)監(jiān)控集成在移動(dòng)端，有效提升數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的管理的及時(shí)性與科學(xué)性。

多渠道協(xié)同模式，打破了傳統(tǒng)管理模式的地域限制，使管理者能夠隨時(shí)隨地掌握網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)全貌，提高管理效率。

（四）優(yōu)化傳統(tǒng)研發(fā)流程，用數(shù)據(jù)分析推動(dòng)場(chǎng)景創(chuàng)新

項(xiàng)目以基層駐派調(diào)研為核心抓手，通過(guò)科技人員深入基層跟班作業(yè)，將柜臺(tái)服務(wù)、客戶需求等復(fù)雜場(chǎng)景轉(zhuǎn)化為12項(xiàng)可量化體驗(yàn)指標(biāo)體系，構(gòu)建廳堂風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型與動(dòng)態(tài)優(yōu)化機(jī)制，打破技術(shù)本位壁壘，區(qū)別于傳統(tǒng)的需求+開(kāi)發(fā)的節(jié)奏，重視數(shù)據(jù)分析，針對(duì)具體功能場(chǎng)景下，通過(guò)數(shù)據(jù)手段，分析驗(yàn)證、確認(rèn)分析體系+結(jié)論有效后，再思考產(chǎn)品需求，由此引領(lǐng)項(xiàng)目建設(shè)貫通“駐點(diǎn)洞察→場(chǎng)景建模→數(shù)據(jù)產(chǎn)品”的敏捷開(kāi)發(fā)路徑，推動(dòng)運(yùn)營(yíng)診斷科學(xué)化、資源配置協(xié)同化及成效評(píng)估可視化“三化合一”。

三、項(xiàng)目技術(shù)方案

為推進(jìn)網(wǎng)點(diǎn)開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型和效率提升，本項(xiàng)目在技術(shù)方案的業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)上使用多種數(shù)據(jù)分析方法與人工智能的技術(shù)手段搭建起了完整的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)分析技術(shù)框架與能力。

第一是數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)建模，項(xiàng)目組憑借行內(nèi)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)平臺(tái)多維度的對(duì)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，使用多種數(shù)學(xué)建模方法對(duì)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽象和建模。為了綜合評(píng)估網(wǎng)點(diǎn)效能情況，為管理層級(jí)合理評(píng)估網(wǎng)點(diǎn)發(fā)展情況，有針對(duì)性的對(duì)點(diǎn)施策，使用層次分析法和熵權(quán)法對(duì)網(wǎng)點(diǎn)效能評(píng)價(jià)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行層次建模以構(gòu)造完整的指標(biāo)體系，在統(tǒng)計(jì)分布和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的多體系度量下構(gòu)建模型與權(quán)重，構(gòu)建出網(wǎng)點(diǎn)效能評(píng)價(jià)模型。在網(wǎng)點(diǎn)的開(kāi)業(yè)時(shí)間和窗口設(shè)置中，系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)點(diǎn)到店客流量進(jìn)行分析，使用排隊(duì)論和隨機(jī)過(guò)程體系對(duì)網(wǎng)點(diǎn)到店客戶情況和處理能力進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，以MMC模型結(jié)合帶參的泊松分布和負(fù)指數(shù)分布模擬網(wǎng)點(diǎn)業(yè)務(wù)情況，結(jié)合蒙特卡洛模擬進(jìn)行計(jì)算，由計(jì)算結(jié)果得出網(wǎng)點(diǎn)的窗口開(kāi)設(shè)表和人員排班表，幫助管理人員快速的安排網(wǎng)點(diǎn)的排班情況，合理利用業(yè)務(wù)資源。

第二是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法。為對(duì)不同類(lèi)別的網(wǎng)點(diǎn)采用不同的資源分配，考核評(píng)估等，系統(tǒng)使用kmeans聚類(lèi)模型對(duì)相似網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，以盈利能力，客戶規(guī)模，網(wǎng)點(diǎn)面積，周邊資源情況等進(jìn)行相似度計(jì)算，對(duì)相似度較高的網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，識(shí)別在規(guī)模和盈利能力相似的網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行對(duì)標(biāo)分析，給網(wǎng)點(diǎn)管理人員對(duì)當(dāng)前網(wǎng)點(diǎn)的資源利用情況，發(fā)展?jié)摿Φ扔忻鞔_的數(shù)據(jù)參考。同時(shí)為了幫助網(wǎng)點(diǎn)管理人員評(píng)估新設(shè)網(wǎng)點(diǎn)能帶來(lái)的效益，系統(tǒng)使用xgboost機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)新建網(wǎng)點(diǎn)的利潤(rùn)，AUM，公司存款等效能情況進(jìn)行模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)該網(wǎng)點(diǎn)1-5年內(nèi)每年的利潤(rùn)和規(guī)模情況，方便網(wǎng)點(diǎn)規(guī)劃人員進(jìn)行網(wǎng)點(diǎn)新建時(shí)的效益評(píng)估。

技術(shù)架構(gòu)上：網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)采用微服務(wù)架構(gòu)體系，異地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)災(zāi)備的架構(gòu)，如圖所示，通過(guò)pc端和手機(jī)端同時(shí)提供服務(wù)的展示層，通過(guò)可信網(wǎng)關(guān)與身份驗(yàn)證的認(rèn)證接入層，再到由多個(gè)微服務(wù)應(yīng)用結(jié)合中間件提供動(dòng)態(tài)伸縮的業(yè)務(wù)應(yīng)用層，在數(shù)據(jù)訪問(wèn)層和系統(tǒng)資源層方面，通過(guò)基于智能調(diào)度平臺(tái)的任務(wù)調(diào)度機(jī)制，串聯(lián)起數(shù)百個(gè)批量作業(yè)調(diào)度，保證所有作業(yè)在T-1日內(nèi)完成，保證數(shù)據(jù)的時(shí)效性和異地流復(fù)制的可恢復(fù)性，一共五層架構(gòu)構(gòu)建了高可用，高并發(fā)的系統(tǒng)體系，為用戶提供了可靠，穩(wěn)定，安全的系統(tǒng)服務(wù)。

四、項(xiàng)目過(guò)程管理

在項(xiàng)目過(guò)程中，流程節(jié)點(diǎn)如下：

（1）2024年3月前，逐步完成網(wǎng)點(diǎn)人員、服務(wù)、效率、產(chǎn)能、效能等多維度數(shù)據(jù)對(duì)接，并建立數(shù)據(jù)監(jiān)控機(jī)制。

（2）2024年3月至2024年12月：完成低效網(wǎng)點(diǎn)、效能評(píng)價(jià)、網(wǎng)點(diǎn)對(duì)標(biāo)分析、人員效能、智能排班相關(guān)模型構(gòu)建，同步完成網(wǎng)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力平臺(tái)搭建。

（3）2025年1月至2025年4月：完成網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)+APP初步搭建，集成網(wǎng)點(diǎn)效能、人效等核心功能。

五、運(yùn)營(yíng)情況

網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)自上線以來(lái)，已在全行自營(yíng)+代理全量網(wǎng)點(diǎn)中投放運(yùn)營(yíng)，覆蓋自營(yíng)網(wǎng)點(diǎn)7500多家，代理網(wǎng)點(diǎn)31000多家。通過(guò)不斷優(yōu)化完善業(yè)務(wù)模式，快速和全方位對(duì)網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)和經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合展示和決策分析。核心功能涵蓋：網(wǎng)點(diǎn)效能管理、人員效能管理、網(wǎng)點(diǎn)設(shè)備管理、形象改造等功能。對(duì)接行內(nèi)系統(tǒng)包括大數(shù)據(jù)門(mén)戶系統(tǒng)、統(tǒng)一報(bào)表系統(tǒng)、精細(xì)化財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集市等20余個(gè)系統(tǒng)，接入網(wǎng)點(diǎn)相關(guān)指標(biāo)221余項(xiàng)。

六、項(xiàng)目成效

（一）低效網(wǎng)點(diǎn)精準(zhǔn)治理，運(yùn)營(yíng)效能顯著躍升

通過(guò)構(gòu)建低效網(wǎng)點(diǎn)模型，分析網(wǎng)點(diǎn)投入產(chǎn)出的相對(duì)關(guān)系，對(duì)低效網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，幫助網(wǎng)點(diǎn)明確改進(jìn)方向，提升網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)管理水平。截至2025年3月，剔除政策性和特殊性網(wǎng)點(diǎn)后，低效網(wǎng)點(diǎn)治理率達(dá)94%，較2023年12月提升17個(gè)百分點(diǎn)。

（二）網(wǎng)點(diǎn)形象全鏈路管控，工作質(zhì)效大幅提升

通過(guò)“網(wǎng)點(diǎn)形象與規(guī)劃管理”功能，對(duì)全國(guó)自營(yíng)網(wǎng)點(diǎn)規(guī)劃進(jìn)行全鏈路的管控、追蹤，通過(guò)信息化手段提升工作質(zhì)效、加快推進(jìn)網(wǎng)點(diǎn)形象提升與管理工作。截止2024年12月，助力全行自營(yíng)網(wǎng)點(diǎn)室內(nèi)形象改造三年（2022-2024年）計(jì)劃完成五千余個(gè)；老舊網(wǎng)點(diǎn)形象改造千余個(gè)，大幅推動(dòng)網(wǎng)點(diǎn)布局優(yōu)化和形象提升。

（三）人力配置效率提升，人員效能多維優(yōu)化

利用機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)籌學(xué)相關(guān)算法預(yù)測(cè)網(wǎng)點(diǎn)業(yè)務(wù)量、優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)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(wù)負(fù)荷等多維數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)點(diǎn)人力配置的自動(dòng)化優(yōu)化，與傳統(tǒng)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(píng)選“明星客戶服務(wù)經(jīng)理中，助力業(yè)務(wù)提升了整個(gè)團(tuán)隊(duì)的工作熱情和績(jī)效。

在管理層面，模型通過(guò)生成客服經(jīng)理的效能畫(huà)像，提供了一種直觀的能力可視化方式。通過(guò)展示指標(biāo)得分趨勢(shì)圖和指標(biāo)得分雷達(dá)圖，模型幫助管理層更清晰地監(jiān)控員工的工作表現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了精益化管理。

（四）客戶等待時(shí)長(zhǎng)縮減，廳堂效率體驗(yàn)雙優(yōu)

優(yōu)化廳堂體驗(yàn)，系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)挖掘出駐派網(wǎng)點(diǎn)在上柜時(shí)長(zhǎng)、柜員處理效率、VIP排隊(duì)策略等方面存在優(yōu)化點(diǎn)，整改后，用戶等待時(shí)長(zhǎng)已下降至30分鐘（下降35%），廳堂投訴數(shù)據(jù)，較整改前下降17.6%。

（五）相關(guān)成果展示

七、經(jīng)驗(yàn)總結(jié)

網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)定位于網(wǎng)點(diǎn)全方位運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)，通過(guò)過(guò)程分析&整合，最終實(shí)現(xiàn)網(wǎng)點(diǎn)人員、服務(wù)、效率、產(chǎn)能、效能和競(jìng)爭(zhēng)力的分析評(píng)價(jià)，以提升全行網(wǎng)點(diǎn)管理的精細(xì)化和智能化程度。這個(gè)過(guò)程工程中，我們有如下經(jīng)驗(yàn)沉淀：

1）貼近實(shí)際，由點(diǎn)及面。把系統(tǒng)建設(shè)視角聚焦到二支網(wǎng)點(diǎn)負(fù)責(zé)人，從他們最需要知曉、最快能動(dòng)作的角度摸查清楚；在實(shí)踐中領(lǐng)悟“柜臺(tái)就是科研現(xiàn)場(chǎng)，客戶需求就是創(chuàng)新指南”的深刻內(nèi)涵，通過(guò)跟班作業(yè)、結(jié)對(duì)聯(lián)系等手段收集基層需求，數(shù)據(jù)分析下探到建議、聚焦系統(tǒng)能為決策者帶來(lái)什么建議，以及決策者能如何動(dòng)作。

2）關(guān)注前期數(shù)據(jù)的整合和治理監(jiān)控。網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的核心手段就是運(yùn)營(yíng)和經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的整合，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行效果至關(guān)重要。我們通過(guò)集成統(tǒng)一監(jiān)控系統(tǒng)加強(qiáng)對(duì)上游數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)預(yù)警、依據(jù)數(shù)據(jù)重要程度及時(shí)效性要求，設(shè)計(jì)紅黃藍(lán)三級(jí)數(shù)據(jù)監(jiān)控體系，嚴(yán)控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量，并設(shè)置從需求-開(kāi)發(fā)-運(yùn)維全流程跟進(jìn)的數(shù)據(jù)到人責(zé)任制。

3）按照需求調(diào)研、數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品沉淀、三部曲來(lái)進(jìn)行項(xiàng)目建設(shè)。區(qū)別于傳統(tǒng)的需求+開(kāi)發(fā)的節(jié)奏，重視數(shù)據(jù)分析，針對(duì)具體功能場(chǎng)景下，通過(guò)數(shù)據(jù)手段，分析驗(yàn)證、給出線下診斷建議同網(wǎng)點(diǎn)溝通確認(rèn)、小步迭代。確認(rèn)分析體系+結(jié)論有效后，再思考產(chǎn)品需求，以此引領(lǐng)項(xiàng)目建設(shè)。

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