国债理财分析是对国债这一低风险固定收益类投资产品的综合评估与研究，涵盖收益率测算、发行政策解读、市场流动性分析及风险收益特征研判等内容，帮助投资者科学配置资产。本栏目聚焦国债理财领域，通过专业数据解读与趋势分析，结合帆软BI工具的数据可视化能力，为企业及个人投资者提供清晰的决策参考，助力提升资产配置效率与理财规划科学性。
银行对公业务的营销，一直以来都被视为“攻坚战”，客户资源集中、竞争强度大、存贷业务协同难。你有没有遇到过这样的困惑：明明服务了大量贷款客户，为什么存款规模始终上不去？投入了不少营销资源，但存款拉动效果却不明显？事实上，仅靠经验和单一指标来决策，已经远远不适应数据驱动的新时代。真正科学的对公营销策略，必须紧扣“持有贷款客户存款贡献度”——这既是业务协同的核心，也是资源配置的杠杆。本文将带你走出拍脑袋
“逾期贷款率连续三季度攀升，某头部银行不良资产规模突破百亿。”这是去年金融行业一份公开报告中的核心数据。很多人认为银行风险控制已经做得很到位，但事实是，随着金融市场环境波动与消费信贷扩展，传统风控手段正遭遇前所未有的挑战。逾期贷款背后的投向分析，不仅关系到资产安全，更影响着全行业的经营底线。
你知道吗？在中国，银行业贷款违约率控制在1.5%以内，而金融科技平台的贷款违约率却可能高达10%以上。为什么同样是做贷款，结果会有如此巨大的差异？答案就在贷款分析模型的选择与数据化应用。许多金融企业在面对复杂的信贷风险、合规压力和业务增长需求时，常常苦于没有一套科学、可落地的贷款分析模板。你是否也遇到过：贷款审批流程冗长、数据分析效率低下、风控模型难以复用、业务部门与IT沟通困难？事实上，一套专业
放眼金融行业，贷款分析的每一个决策都关乎风险与收益的平衡。你是否曾遇到这样的困扰：海量数据下，如何精准评估客户信用？金融机构面对复杂的审批流程，如何避免“放贷即坏账”？据《中国金融业发展报告2023》显示，近五年中国银行业不良贷款率虽总体稳定，但信用风险敞口持续扩大，数据驱动的贷款分析模型成为金融机构制胜的关键。本文将深入剖析贷款分析的核心要点，系统解读金融行业主流贷款分析模型，结合真实场景、权威
一组令人震惊的数据：2023年中国金融行业已有超过65%的银行和保险企业在核心业务系统中引入了国产BI工具，超过一半的数据分析报表已由传统Excel、SAS等工具迁移到自助式BI平台。这一趋势背后，是金融机构对数据安全、效率、智能化的迫切需求，也是国产BI技术“逆袭”的有力证明。身处金融行业的你，是否还在为报表制作冗长、数据孤岛、工具兼容性等问题头疼？国产BI真的能替代传统工具吗？本文将用真实案例
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