【2024中国数据生产力大赛】西南证券:多管齐下提升数据赋能效率,全面助力公司数字化转型。

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西南证券:多管齐下提升数据赋能效率,全面助力公司数字化转型。

一、企业简介

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西南证券,成立于1999年,重庆唯一一家全国性综合性证券公司,也是该市首家上市金融机构。2023年,公司营收23.29亿元,净利润5.99亿元,持续稳健增长。注册资本66.45亿元,净资本156.13亿元,资产总额846.75亿元,净资产254.02亿元。经营范围包括证券经纪、投资咨询、承销与保荐、资产管理等,全国拥有39家分公司、70家营业部。秉承“诚信 稳健 求精 创新”的经营理念,服务实体经济、防控金融风险、深化金融改革,致力于成为具备一流创新意识、业务能力和管理水平的综合金融服务商,助力国家重大战略,实现高质量发展。

二、业务需求和挑战

西南证券在业务发展过程中积累了大量数据,为了满足各部门和业务条线的数据应用需求,开发了大量的固定报表。由于数据应用碎片化不成体系,导致数据价值无法更好体现。在数据应用方面还存在以下痛点:

1、数据应用碎片化,难以获取全局视野

目前数据应用较为碎片化,不成体系,导致在使用过程中无法从全局视角对数据进行分析和使用。例如经纪业务数据分为不同的业务条线,不同的统计数据可能在不同的报表中,没有一个全局的展示。

2、数据应用灵活性不足,难以满足个性化需求

不同岗位的员工分析数据的维度不同,个性化要求也不相同,固定报表仅能满足通用型需求,因此会导致固定报表数量很多,但是数据服务需求仍然没有减少的情况。

3、审批流程长,业务响应不够及时

出于对数据安全的考虑,员工是使用数据的过程中需要通过流程的审批,才能获取到相关的数据。在数据申请的过程中就会存在审批流程较长,开发需要等待需求排期的情况,难以做到及时响应。

4、重复开发,费时费力

经过对现有报表应用的分析发现,核心指标被反复使用,虽然是同一个指标,但是在不同的报表中都会被重新开发一次,费时费力,运维压力大。

5、信息传递不及时,影响决策效率

随着数据应用的深入,对数据时效的要求也越来越高,当数据通过报表或者会议等方式传递给领导时,可能已经错过了最佳时效期,进而影响决策效率。

为了更好发挥数据价值,需要从数据的组织形式、呈现方式、内容设计等方面对数据应用服务进行重构

三、解决方案

为了解决痛点和问题,西南证券金融科技部大数据应用中心从数据基础、数据共享、数据决策三方面,全方位夯实平台能力、紧跟技术前沿、共享开放能力,持续优化完善,打造健壮稳定、集约高效、开放兼容的大数据应用服务。架构体系如下图所示:

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在此基础上,为了宣传和推广数据应用,考虑到自助BI平台使用门槛高,故科技团队先从数字大屏入手,通过大屏的形式,为各业务条线、分支机构提供数字化大屏服务,实时展示业务发展的情况,为经营决策、客户管理提供支持,展示统计数据、图表、实时指标等,提供直观和易于理解的数据可视化效果,以支持决策和业务优化。目前利已有分支机构经营管理大屏、分支机构运营管理大屏、分支机构员工龙虎榜大屏、金融产品销售大屏、投行承销业务大屏等,目前使用人次1500+

  • 数据基础层

数据基础主要是通过借助大数据的计算和存储能力,实现对数据的收集、计算和存储,为上层应用提供基础。目前公司大数据技术能力基本建设完成,能够支撑前端应用的开展。

  • 数据共享层

数据共享层是对外提供数据服务的核心层,这里包括数据仓库、数据集市的建设来完成基础数据的准备,同时还包括数据门户、数据共享通道的搭建以及数据资产的管理等等。

  • 数据决策层

数据决策层是直接面向用户提供服务,为了提高数据触达能力,规划将数字大屏、固定报表、BI报表和移动端应用进行结合使用。数字大屏面向领导层,一屏掌控核心数据;固定报表面向数据统计分析人员,完成定期的数据统计和上报工作;BI报表解决深度分析问题;移动端应用解决数据随时随地查看的问题。

按照规划,建设主要分为几个阶段:

1、夯实基础,提升核心能力

大数据平台能力以及数据归集能力是后续数据服务的基础,因此第一阶段工作重心在于夯实大数据平台能力,完善离线计算、实时计算、分析查询引擎等基础大数据组件的搭建。

2、深入业务,实现业务赋能

在有了数据处理能力后,为了推动业务的发展,该阶段主要为各业务条线提供基础数据的统计分析,减少日常工作中数据的手工计算等相关工作,提高数据的应用效率,全面实现业务数据赋能。

3、应用转型,拓宽共享渠道

在数据应用过程中,固定报表只能解决特定需求的数据统计分析应用,在展示效果以及个性化方面有所欠缺,因此引入了数字大屏提供更多信息的展示以及更好的视觉体验,引入BI平台提供简单的图表拖拉拽,更大程度实现个性化。同时增加移动端应用展示,提高数据的触达效率

经过三个阶段的建设,目前公司已经通过帆软设计并开发300余张报表,月均活跃用户600余人,满足了经纪业务、资管业务、风险控制等多部门的数据应用需求。同时针对经纪业务条线、投行业务条线、财富管理条线等设计并开发了数字大屏,供领导经营决策使用,近半年使用人次为1700余人次

四、 典型应用场景

1、投资银行大屏

(1)简介

投资银行大屏项目可视化、多维度展示分析公司投资银行业务保荐承销项目情况,从“33618”产业分类视角剖析公司投行服务现代制造业发展的项目经验,更好助力投行业务布局和发展。

(2)发现问题

在公司数字化转型过程中,发现投资银行业务因历史因素,缺乏承销数据来源,数据不完善,需要对数据进行梳理;同时缺乏给客户展示西南证券承销业务的可视化平台,故开发了投资银行大屏。

(3)解决方式

首先进行需求分析,了解投行业务需求,包括需要展示的业务类型、数据类型、频率以及决策支持需求;其次进行数据收集与处理,确定需要展示的数据源,清洗和整合数据,确保数据的准确性和完整性;然后确定关键指标,根据大屏开发目标以及业务目标确定关键指标,例如承销金额、项目总发行金额等;之后完成数据可视化设计,选择合适的图表和图形来展示数据,设计直观、易于理解的原型,并进行交互设计,设计大屏联动显示;开发和测试完成后进行用户培训和反馈,收集对投行大屏的建议,并进行对应的修改。

(4)场景价值

提升了30%的决策效率,通过集中展示关键信息,减少用户在多个系统之间切换的时间,提高了工作效率。并且带来了经济效益,通过给客户展示高质量的大屏系统,可以提升西南证券投行业务的品牌形象和市场竞争力,展示投行业务的实力,达到吸引客户的效果。

2、财富管理数字大屏

(1)简介

财富管理数字大屏包括总部财富管理数字大屏以及分支机构财富管理数字大屏,面向对象是公司领导及分支机构管理人员。方便公司领导及分支机构管理人员迅速掌握金融产品销售以及保有量的数据。总部大屏用于展示公募基金、收益凭证、代销私募、公司资管等产品的销售和保有量情况以及相关的排名,展示领导重点关注的数据。分支机构大屏数据主要展示营业部的金融产品销售以及保有量和排名的情况,方便营业部找准自己的定位,激励其销售金融产品。

(2)发现问题

在财富管理数字化转型过程中,领导反馈缺乏一个及时、迅速的反馈金融产品销售情况的大屏,希望能够重点监控金融产品的销售及保有情况,以及各个营业部的销售情况对比,减少提数需求和报表需求。

(3)解决方式

首先进行需求分析,了解用户需求以及理清业务逻辑,包括需要展示的关键指标、更新频率以及每个指标的逻辑口径;通过原型设计工具展示基础原型,进行关键指标的调整;通过和业务人员反复沟通,以及和领导向上沟通,调整口径、确认关键指标,最终通过FineReport工具进行大屏的展示。

(4)场景价值

提升了40%的时间效率,改善原先业务提需-排期-开发报表的模式,直接通过大屏实时展示关键信息,提高了工作效率。并且使得业务能够及时调整产品销售策略,分析销售效果,推动金融产品销售和保有。

3、经纪业务数字大屏

(1)简介

经纪业务数字大屏,提供可视化的经纪业务数据,帮助分支机构领导和总部领导清晰了解当前分支机构的经营状况和运营情况。主要包括分支机构经营概况、运营管理、龙虎榜大屏,详细展示各个分支机构的客户、交易、考核指标、运营等数据。

(2)发现问题

分支机构同事在平常取数用数时反馈,数据存储在不同系统中,较为分散,难以获取全局视野;领导反馈数据通过报表或者会议收集上来信息传递周期较长,决策效率低下,故开发经纪业务数字大屏,持续对分支机构进行监控和分析。

(3)解决方式

解决方式:首先进行需求分析,与业务部门和领导层沟通,确定数字大屏的功能和数据展示需求,包括分支机构经营概况、运营管理、龙虎榜等内容;收集各个分支机构的客户、交易、考核指标、运营等数据,确认数据来源以及指标口径;进行可视化设计,设计数字大屏的界面和数据可视化方式,选择合适的图表、指标展示方式,使得信息直观明了,易于理解和分析。根据需求和设计,进行数字大屏的开发和测试工作,确保系统稳定、性能优良。和业务确认后完成上线发布。

(4)场景价值

提升了45%的决策效率,并可以基于数字大屏展示的数据进行业绩考核和评价,激励和引导各分支机构提升业务水平和效益。通过大屏能够进行信息共享,方便各级领导共享信息、交流经验,监控各个分支机构的经营状况和运营情况,及时发现问题并进行调整和优化。

4、场外业务BI应用

(1)简介

场外业务部BI驾驶舱是公司金融创新部门根据自身业务特点以及数据分析需求,在数据仓库对外提供的基础数据指标基础上,由业务人员进行设计和自助开发的BI驾驶舱应用。

(2)发现问题

场外业务对数据分析的需求与经纪业务需求存在较大差异,数据仓库对外提供的基础数据指标无法满足场外业务分析的需求,通过技术部门进行驾驶舱开发需要较长的流程审批和排期。

(3)解决方式

业务部门与技术部门通过需求分析,发现基础指标数据都已经准备好,但是从分析的维度、分析的深度和分析内容设计部分没有现成的内容。为了能够更好的满足业务的需求,提高需求的响应效率,业务部门与技术部门决定共同合作,由技术部门完成基础数据的准备和工具的支持,业务部门通过BI平台自行进行可视化页面的设计和开发。

(4)场景价值

实现了业务与技术协同开发,技术部门专注于数据的准备和数据的搭建,业务部门专业于业务分析需求的收集以及设计。这样以来业务部门和技术部门能够各自发挥各自的优势,大大提高了工作效率。同时基础数据实现最大限度的共享,提高了数据使用的效率。

五、总结与展望

经过近年来数据应用服务项目的实施,企业成功解决了部分问题并实现了成果:

1、解决了业务和管理问题,提升了管理效率与决策水平:固定报表、数字大屏、BI平台等有效解决了数据分散、信息传递不及时、数据分析困难等问题,提供了实时的、可视化的业务数据,使得领导层能够清晰了解当前详细数据情况,减少信息传递周期,从而更加精准地制定经营策略和决策,提升了40%决策效率。

2、优化了业务协同与协作,创造经济效益:将各个业务数据集中展示在一个平台上,促进了信息的共享和业务的协同合作,使得各级领导能够更好地交流经验、分享最佳实践,从而提升了整体业务的效率和竞争力。

未来将继续深化数字化转型,将针对内部数据提供固定报表、数字大屏、应用小插件等丰富的数据服务产品并建立面向客户、面向员工和面向管理的三大数据应用体系。

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最后回复于:2024-6-14 14:38

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