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。
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。
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。
