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永洪科技:为什么说数据规模化运用是企业未来发展的关键?该如何做? ... ... ...

资讯 2022-8-5 15:01 161人浏览 0人回复
摘要

永洪BI:为什么说数据规模化运用是企业未来发展的关键?该如何做?《2022年金融行业BI商业智能应用白皮书》指出,金融行业的数据规模化应用成为必然,推动数据从单点突破到全面赋能,在企业的各个环节自由流动,整体 ...

永洪BI:为什么说数据规模化运用是企业未来发展的关键?该如何做?

 

2022年金融行业BI商业智能应用白皮书》指出,金融行业的数据规模化应用成为必然,推动数据从单点突破到全面赋能,在企业的各个环节自由流动,整体覆盖企业经营,打破数据孤岛,提高全行业数据应用效率和效果,推动智慧金融的实现与普及。

 

麦肯锡指出,规模化应用大数据和高级分析可显著提升银行业务绩效、降低运营成本、优化风控和决策、改善监管数据效率及提升客户体验。数据高级分析在全球各个行业的价值创造潜力高达9.5万~15.4万亿美元,能推动银行业利润增长10%~15%。

 

我国对于金融企业高质量发展也提出了新的要求,数字化转型则成为了高质量发展的关键支撑。金融企业着眼于数据赋能企业科学发展,提升整体竞争力已经成为共识。诸多企业已经开展了基于某个关键业务场景的数据深度应用,规模化数据应用则成为了下一个关键。

 

2022年金融行业BI商业智能应用白皮书》认为,金融企业的数据规模化应用可以从以下三个方面开展。


1. 围绕政策与趋势推动数据规模化应用

数字化转型和数据的规模化高效应用,需要找到一个有力的突破口,而政策与趋势的推动,可以使金融行业数据规模化应用找准方向、顺势而为、按需而动。

 

例如,金融机构可以围绕数字人民币、数字消费金融发展等政策与趋势,构建基于数据的服务场景体系。在前端,以客户需求和客户满意度为出发点,打通线上线下场景资源,丰富和优化客户体验场景,实现多场景、多样化的触达客户能力。

 

中端则针对各场景的客户交互与结果,进行基于数据的精准分析,提升客户体验,优化服务流程。例如,从客户的行为和结果数据,构建精准的客户画像,推动实现客户的挖掘、触达、转化、服务等的数字化全运营周期管理,为营销、获客、服务、管理的精准性、科学化、智能性和低成本提供数据基础,最终基于客户需求和数据洞察针对性的改善产品与服务,实现供需两端的精准匹配。同时,将数据赋能给更多的业务人员,建立数据思维,运用数据改善业务动作,更好地服务于客户。

 

后端则建立基于数据的智能化风控体系,实现数据、技术、场景为一体,提升业务安全性。通过BI系统,实现风险管理的可视化、自动化和智能化。将风险预警直连实时数据库,展示实时监控数据更新,为反欺诈保驾护航。通过颜色对比、高亮、渲染等功能,可以准确实时监控境外取现异常情况,在出现异常情况时,及时通过定时任务触发器邮件推送、短信推送等方式进行预警、降低风险。比如银行账户异常登录监控、异常取款监控等。

 

以此,在政策和趋势的推动下,根据自身的业务发展情况和需求,找到了一个突破点,进而实现全流程的数据规模化应用。

 

2、建立统一的数据应用平台

当前诸多金融企业的数据标准化程度低,分散在多个数据系统中,并有着数据缺失、数据重复、数据错误和数据格式不统一等问题,现有的数据采集和应用分析能力难以满足当前大规模的数据分析要求。

 

因此,首先需要通过统一的BI平台进行数仓对接,在数据方面扫清障碍。一站式的BI平台,可以全面覆盖数据分析过程中的各个环节,包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等,让用户可以在一个统一的平台上完成全流程数据分析任务,降低数据应用门槛。

 

同时,建立完备的数据回填能力,无缝操作快速定制调度任务,数据填报流程更加贴近用户实际,快速便捷向数据库导入数据。数据处理过程中,也要注重规范化、自动化流程的构建,节省未来数据处理的工作量。

 

另一方面,通过合理的使用权限功能模块和B/S架构的登入设计,可以清晰的为不同层级、不同需求的工作人员及管理层接入对应的专属门户和主页。

 

3、提升全员数据分析能力

当前,诸多金融机构已经开始单点突破、逐渐构建完成全链路的数字系统部署。但在数据应用方面,出现了投入与价值创造不成正比的情况,其原因在于数据应用范围的局限性。多数金融企业的数据应用主要体现在数据的可视化监测,以及已有核心业务的管理,如产品销售、风险管控等。可以看出,数据应用依然是围绕“直接业绩”和“管理者”开展。

 

数据规模化应用的继续深入,需要深入金融机构的各个业务领域,全面赋能于客户生命周期管理、服务管理、经营管理等,实现由“直接业绩”向“综合提升”转变。在此背景下,所有业务人员的数据应用能力成为了紧急且重要的事情,解决数据人才缺失、构建数据思维和文化、提升全员数据能力成为了关键。

 

而金融行业的特征在于,分行、网点等分支机构较多,数千不同岗位人员的数据需求,如果仅靠专业的IT人员来实现,则工作量庞大,且成本较高。在实践过程中,通常存在数据结果及报表与业务人员需求不匹配,导致数据应用失效等情况,出现大量返工现象,应用效果差。显然,这种由专业人员处理数据、业务人员被动接收的现状已经不符合当下企业数据应用的需求,“人人都是数据分析师”更加紧迫,需要提升全员数据分析能力。

 

可以通过两步措施实现全员数据分析能力的提升:

 

1)通过系统工具降低数据分析及应用难度

基于一站式BI平台,实现分析体系标准化,统一分析口径及计算逻辑报告输出自动化,从源系统数据抽取、逻辑运算到分析数据输出及推送,全流程自动化完成数据综合分析。

 

引入数据统计分析可视化工具,以便业务人员基于平台中的数据,进行自助式的报表统计及可视化查询分析工作,并针对不同用户群体实现对本机构数据的权限管理,确保数据安全。

 

2)基于AI提升全员数据洞察能力

在满足数据的基础应用后,该行将BI与AI相结合,进一步实现数据的深度应用,基于数据了解业务结果的深层次原因,进行数据性的解释,进而实现业务洞察和预测。

 

BI+AI的模式应当注意建模能力、应用场景和实际使用情况。在目前大多数BI产品在AI深度分析上仅支持一些简单预测,或是仅有部分数据分析模型,甚至只是具有相关模块却无应用场景,导致无法落地使用。

 

因此,该行通过BI系统实现“AI平民化”应用,全流程可视化建模,降低AI应用门槛,使AI深度分析与BI数据可视化深度融合以实现联动分析,使零基础的业务人员可以实现深度的自助分析,带来更多自动化功能及业务创新洞察力。

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