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打破银行业人与数据间的藩篱

智数大会  初学乍练(Lv1)
发表于 2018-8-7 10:19 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
转载自金融咨询网

在近两年先后举办了13场单行业的CIO峰会之后,帆软软件于8月9日到11日在南京将首次推出千人CIO峰会——智数大会,将一次性涵盖医药健康、银行、地产、化工、零售电商、时尚、电子电气在内的七大行业。同时,在大会期间举办的银行业分论坛上,帆软软件银行行业顾问总监还将围绕银行业大数据与商业智能的焦点话题,阐述基于行业应用实践所得出的最新的理解和洞察。


在帆软智数大会前夕,笔者专程采访了帆软软件的银行行业总监刘先智,并与他就银行业的大数据与商业智能应用等焦点话题进行了深入的探讨和交流,也提前获知了帆软在本次智数大会上带给银行业同仁的新亮点。


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帆软银行行业总监  刘先智

大数据与小目标

谈到本次智数大会帆软将带给银行业同仁哪些新的思考与惊喜,刘先智认为是既有传承又有创新的结合。基于帆软在银行业的业务合作与实践,在原有“让大数据成为生产力”的理念下,本次会议针对银行业的大数据应用特点,提出了“让人找到数据,让数据找到人”的新思维。

银行业的大数据应用起步较早,已经有了几年的探索和实践,为什么帆软还会提出这样的观点?对此刘先智基于多年的银行业服务经历,坦诚地讲述了其对银行业大数据应用现状的思考,阐述了帆软致力于推动银行业大数据应用优化的“小目标”。

他认为,尽管银行是一个典型的数据密集型企业,银行业也是最适合借助大数据应用提升业务价值的行业,但从现实情况来看,银行的数据基础并未达到理想目标,数据质量、数据整合程度等都不太理想,还有银行内部的数据孤岛和缺乏银行外部数据的分享等问题,这使得银行业的大数据应用虽然提出了好几年了,但实际上的应用效果并不太令人满意。

具体来看,银行内部以往的数据分析流程是业务部门提出需求 ——科技部分析需求 ——双方沟通口径 ——科技部试取数据——业务部修改口径 ——科技部再次试取数据…… 如此往复几轮,完成报表制作。在此过程中,业务部门需要数据但受技术限制,难以找到需要的基础数据;而对科技部门而言,难以精准理解业务部门的取数需求,需要反复沟通,即“人找不到数据”。而另外一方面,科技部门有数据却又不知道数据该如何与业务相结合,也就是“数据找不到人”,这两大难题最终造成统计周期特别长,分析数据十分不灵活。

因此在银行数据分析中,刘先智认为应该形成以下这种模式:业务部门与科技部门首先统一业务口径,定制业务主题包,导入未来可能用到的数据,并进行关联,之后将定制好的主题包以可视化的方式、业务的语言提供给业务部门,业务人员根据自己的需要拖拉拽即快速加工出自己想要的数据,并实时地进行钻取、维度切换,自由地探索数据;而科技部门只需要丰富并维护指标分析主题,让懂业务的人去做分析,让人找到数据,再对行内人员进行关键信息推送,让数据找到人。

但解决银行业大数据应用的问题也不是一蹴而就的事情,需要银行业自身与大数据应用服务商的共同努力。为此,帆软提出的“让人找到数据,让数据找到人”的新思维,就是抓住行业大数据应用的核心问题,努力实现一个大数据应用过程中的小目标——打破银行企业内部人与数据之间藩篱,真正为银行创造出新的数据价值。

炒概念与抓实效

这几年大数据应用的趋势在银行业得到了广泛的认同,从而成为了行业用户关注的热点。于是各种大数据应用的概念满天飞,而真正能够落地产生应用实效的大数据应用场景却是屈指可数。对此刘先智坦言,帆软在银行业的大数据应用方面特别强调不炒概念、注重实效的服务理念。

以目前帆软在银行业主推的两个产品为例,一个是大数据自助分析平台,另一个是微信小秘书应用。它们的核心理念首先是优化银行内部人员的数据应用体验,使银行内部的数据应用从人工方式转向自动化;其次是提高数据应用的深度和高度,达到决策高效化和分析业务化的程度。

以大数据自助分析平台为例,科技部门数据整合完成后,结合指标和分析形式,将科技语言转为业务语言,构建出面向业务的分析主题,如ERP多维营收分析,银行对标分析,资产负债,客户分析等。在指标分析库的支撑下,业务部门结合分析思路,构建出分析模型,比如典型的领导分析驾驶舱,将领导的分析思路决策系统化并指挥方便化。

对于领导而言,通过驾驶舱可以看到银行的现状,包括盈利,规模,监管,绩效四大类指标,除此,还可以引入同比,环比,比上日,比上月,同业对标等次指标,辅助判断经营状况。当领导发现,某个指标出现问题之后,可以再通过时间,机构,条线,产品,渠道等维度进行穿透,深掘背后的原因并及时进行决策调整。并且,最后的分析结果可呈现在不同的终端上,如PC,大屏以及移动端,领导即便在出差途中,也可随时随地进行业务指挥。

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其中,江苏某银行选择帆软建设大数据自助分析平台后,占行内约一半的临时分析,任务人员不需要再排队等待科技出数据,帮助科技和业务节省了约50%的报表工作量,业务人员一年内构建了约800+分析报表,并探索出大量符合行内环境的分析模型。

另外一款产品,微信小秘书应用主要用于消息推送。其实目前已有不少的推送模式,比如短信和邮件,但刘先智表示,这两种形式主要给行内高层进行关键指标推送,无法覆盖所有需要移动数据支撑的群体;其次,短信和邮件推送内容有很大的局限性,而且存在人工统计失误,响应不及时等问题;接着,查询渠道不统一,无法对管理形成闭环,最后,数据权限没有保障,多层级推送无法实现。

随着APP的盛行,很多银行也开始尝试定制APP模式,但由于业务考核方向是不断变化的,比如每年的开门红,百日争先等活动,以及上面发下来的重点业务的攻坚,都没法及时进行数据指标更改;同时科技部门并不清楚需要给领导提供什么样的信息,给客户经理怎样的信息,定制页面的时候,就只能临时赶工,弊大于利。

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所以,在此基础上帆软借助国民通讯APP微信,建设高管小秘书,中层小秘书,客户经理小秘书微信推送模块,与传统推送模式不同的是,微信小秘书统一入口,对行内高层领导,中层人员,以及客户经理做关键信息的多层级推送。

比如,高管小秘书主要应用于总行领导,主要推送行内运营情况,风险监控,产品盈利分析等信息;中层小秘书面向部门领导,推送部门业务数据,如规模信息,客户流失预警,ERP盈利分析等;客户经理小秘书面向一线的客户经理,推送推荐走访的客户清单,营销任务完成进度等信息,不再让人找数据,而是让数据找到人。

据统计,江苏某银行借助该项系统减少了业务人员30%制作报表汇报领导以及分发数据到业务人员的时间,推送系统日访问量达到2000+,获得领导以及一线人员的一致好评。不难发现,帆软一直注重于实效,专注探索如何真正将数据实践为生产力,围观整个行业来看,实属难得。

而对于银行业的大数据应用,刘先智特别强调,由于银行的数字化转型不断加快、数字化产品和服务不断创新,很多银行的客户都以为银行的大数据应用很超前。而实际上银行内部的数据应用方式还是非常传统的手工形式,并没有真正享受到科技创新给银行数据应用所带来的全新价值。所以帆软在银行业的大数据应用领域既有很多的机会又任重道远。

最后,他从多年银行业服务实践经验的角度,给出了银行业大数据应用规划的四点建议:首先要做好数据支撑。这是大数据应用的前提和基础,如果没有良好的数据支撑,做了再多的应用系统也很难真正产生好的效果;其次要做好业务应用。大数据不是一个纯粹的技术工程,而是一个技术与业务高度融合的系统工程,所以大数据应用成功的关键在于——对整合好的数据做好分析产生实效;第三是建立决策支持体系。这是大数据应用的深水区,实现银行对外部业务的掌控;第四是数据挖掘、人工智能、机器学习等与大数据应用的结合。他希望帆软的产品和服务能真正帮助银行在大数据应用的旅途中,一步一个脚印地从概念走向实效。

编辑于 2018-8-7 10:19  
此帖共有 46 位番薯登录后查看
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星痕 社区微信达人番薯互助团队 文档共创团队 互助叫兽、助理编辑、VIP1
发表于 2018-8-7 10:49 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
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传说哥 社区微信达人实名认证 番薯互助团队 帆软员工 管理员
发表于 2018-8-7 11:25 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
先智好帅
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kjzxgl 社区微信达人 初学乍练(Lv1)
发表于 2018-8-7 17:19 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
努力回帖,感谢您的辛苦付出!!!
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