利用BI赋能新管理,商业银行数字化转型将“大有可为”

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:1,569 次浏览
2023-05-18 16:51:13

引言

数字化时代下,银行对用户需求的响应速度、服务的精准度、用户体验的个性化都提出了更高要求,而这些目标的实现都需要大量的数据分析投入。因此,商业银行需建立新管理的方式,即建立能适应全行经营管理的BI分析平台,以满足旺盛的分析需求和经营管理业务场景。

一、商业智能如何发挥数据的价值

商业智能BI平台做为一个开发平台兼应用平台,银行的科技部门可以在平台上构建数据应用,帮助业务人员更简单的发挥数据的价值。那么什么是数据价值?

我们认为无论是数据产品还是数据项目,最终都需要在实际的业务场景中发挥作用,当我们所打造的数据应用能指导业务的下一步业务动作,最终影响业务的结果,如:常说的降本、增效、精准营销、预警等。这就叫数据价值。

银行内的BI应用场景比较灵活也比较丰富。大多数业务域都能涉及。比如说:在市场营销这块,比较典型的是做一些营销地图的分析,通过规划总行视图、营销视图、客户经理视图三个层级的业务分析模块,来实现全面数字化管理,提升全行的获客效率、获客成本,最终达到提升领导决策水平和效率。

其次就是客户模块,通过客户的360度视图分析,实现精准营销、渠道优化、产品创新、运营效率的提升、信用风险的控制。

还有做的最多的就是战略决策这块,面向于行领导,可以为其提供多应用场景的管理驾驶舱,帮助行领导更好的掌握行内的经营状况同时,也可以帮助业务部门人员省去很多的重复制作汇报文档的工作。

二、当前银行BI分析平台建设遇到的问题

在现阶段,很多商业银行BI分析平台落地的过程之中,遇到过各种各样的情况和挑战,提炼出的核心主要是以下三个方面:

  • 数据层面上,系统多。

数据分散,标准不统计,各系统关联性和数据交换未统筹安排,手工数据遗失严重,历史数据需要保留,缺乏统一底层及前端门户进行管理查看。

  • 需求层面上:变更多。

需求随着领导诉求变更,监管要求变更,以及临时性的分析导致业务人员借助Excel进行自主处理。

  • 沟通层面上:重复多

科技疲于响应业务需求,没有统一的数据管控及管理平台,导致重复诉求多。

三、商业智能分析平台建设思路

针对于提到的这三点问题,在商业智能BI平台的建设过程中,如何克服这些问题,更好的将整个平台搭建起来呢?

在整个BI分析平台的建设规划中,我们一共把其分为三个阶段:

  • 第一阶段是前期切入阶段,主要的工作目标是搭建框架,建立标准,示范项目。具体内容主要包括整理数据规范,明确数据缺失与完备情况;以及实现业务指标标准化,建立完善的指标管理体系;并且推进体系化报表,把数字化经营,做为数字化经营的切入点。
  • 第二阶段是中期聚焦阶段,主要的工作目标是整合平台,反哺业务,深化项目。具体内容主要包括整合数据分析工具,构建统一的数字化经营管理平台;同步完善其他业务系统,实现数据反哺业务;并且开展业务发展指标IT化项目,从信息系统较完备的业务条线开展。
  • 第三阶段是后期深化阶段,主要的工作目标是培养人才,驱动管理,促进转型。具体内容主要包括培养企业数据人才,完善企业的信息化管理概念;实现数据中台、业务中台、管理中台的全价值链协同;以数据驱动管理,为企业长远发展与数字化转型保驾护航。

在不断深入和完善的数字化建设过程中,数据应用也会由最开始的零散化转变为体系化,再转变为自助化,最后变为智能化。

可以理解为,在刚开始统一数据分析平台的时候,银行报表需求可能来自于几个较为数据敏感的部门,所以前期报表需求会有零散化的特点,但是随着业务人员的需求的不断变化,及行内数据思维的不断普及,数据应用的需求会迅速增多,导致巨量的报表开发需求堆积问题,所以步入中期阶段之后,行内开始形成主题报表的模式,来解决报表零散化的问题,但是与此同时也带来了许多新的数据挖掘需求与挑战。随着业务的不断创新与发展,传统的体系化报表能解决日常的基础分析工作,但是仍然是属于业务提需求,科技制作报表的数据应用分工的配合模式,需求沟通的过程往往会因为业务和科技之间存在天然壁垒,而产生大量的沟通成本,所以在中期的业务深化过程中,行内开始推动数据和报表的自助化,让业务人员实现自助分析,为业务用户赋能,回归业务本质,并减少沟通和开发成本,提升用数据的效率。随着技术与业务的不断发展,下一个阶段时数据的智能化,通过智慧银行与智能报表的结合,实现智能预警、AI查询、语音提醒等等。

结语

BI分析平台的建设和运用为商业银行进行管理决策及业务开展提供了更多的工具和手段。但是在商业智能分析平台的建设过程中,不同地区和体量的商业银行需找准自身所处的信息化建设阶段,逐步完善商业智能分析平台的建设。只有这样,在行内的数据应用工作开展中,用数据的效率才能提高,业务的痛点才能得以解决,整个商业智能分析的生态也才能稳定。

金融银行数字化转型的探索中,帆软在数据领域有丰富的解决方案。在数据侧集多个业务系统数据于一体,以构建商业银行管理分析体系为核心目标,切实解决银行数据应用问题,帮助银行更好地进行运营和决策。

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