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数据可视化催化新质生产力赋能，常熟农商银行数据服务管理提升之道
一、企业简介：
江苏常熟农村商业银行股份有限公司(以下简称“常熟农商银行”)改制成立于2001年11月28日，是全国首批组建的股份制农村金融机构，2016年9月30日于上海证券交易所上市（股票代码：601128）。截至2023年末，常熟农商银行(含村镇银行)资产总额3345亿元、存款总额2479亿元、贷款总额2224亿元，全部贷款中，超六成的信贷资金用于支持小微企业，超七成的信贷资金投向涉农领域，近八成的信贷资金服务于实体经济；2019年9月在海南省海口市发起设立全国首家投资管理型村镇银行，集约化管理云南、湖北、江苏、河南、海南、广东六省的32家兴福村镇银行。
常熟农商银行以“农村金融领跑者”愿景为指引，以“普惠金融、责任银行”为使命，秉承“敢闯、敢试、敢为”拼搏精神，连续六年蝉联“陀螺”评价体系县域农商行第一，连续五年获评上交所信息披露评价A级，连续五年跻身英国《银行家》杂志“全球银行1000强”榜单前500强，2023年排名第405位，“2023年中国银行业100强”第81位。
二、业务需求/挑战：
常熟农商银行在推进数字化转型的过程中，面临重重压力与挑战，一方面数据引领的新质生产力带来了更高的发展要求，另一方面加速数据赋能业务已成为银行业降本增效的迫切手段，当前业务数据分析需求多，数据开发技术门槛高，海量数据难以充分发挥价值，一定程度上影响了行内信息化建设的步伐。
在以下几个方面体现尤为明显：
1.数据架构体系演变，平台性能遇到瓶颈。
常熟农商银行数据架构体系随着大数据技术发展不断进行更新迭代，为业务发展提供有效助力；在此过程中，随之而来对于提高数据价值、促进敏捷创新、推动业务智能化等更高要求，现有大数据平台不足之处逐渐显现，如采集能力不足、技术栈较多、采集范围未全覆盖、时效性不强，平台性能不足导致作业效率低、资源分配不合理、计算能力弱，数据分析区不足、缺乏数据探索能力，连续性能力不足、不具备集群级容灾能力等；另外国家信创大背景以及响应全行数字化转型要求下，更新换代势在必行。
2.指标口径定义混乱，数据资产管理缺失。
未建立起全行的数据口径管理制度，全行上下各业务部门及机构视角不同、统计分析维度不同，对指标自定义口径，常常出现同一指标出现不同数据，指标二义性问题越发普遍；数据资产堆叠，没有统一进行盘点，缺乏载体对资产进行呈现，资产的生命周期管理难以成型，流程与规范制度尚不成体系。
3.业务系统渠道繁多，数据价值挖掘成本高。
已采集核心、信贷等150个业务源系统数据进行处理，经贴源、融合、集市等数据层汇总加工后，向绩效、监管报送、驾驶舱等124个应用提供数据服务，HDFS存储总容量4.73PB，已使用2.63 PB，使用率55.55%，日处理数据量达到1TB；业务人员习惯于常用业务系统或应用查询数据，并没有统一展示渠道来看数用数，更不清楚数据来源与加工逻辑，一旦接收到多头来源数据，往往陷入“数据迷宫”，数据问题咨询、反馈路径不畅通，耗费大量时间精力求证数据准确性与一致性。
4.分析需求层出不穷，数据工具支撑不足。
传统业务人员对于数据分析需求旺盛，但因为与数据研发人员沟通成本高、数据需求变化快，需求解决的更新速度往往跟不上，且一般人员不清楚不了解行内数据资源，使用的日常工具如Excel无法处理大量数据、图表种类单一，不能便捷灵活调整，往往求助于数据研发人员提供临时导数服务，使得数据研发人员的日常导数工作任务长期处于高压状态。
三、解决方案：
1.构建数据中台，夯实数据基础底座
常熟农商银行数据中台发展已来到第十个年头，为响应全行数字化转型要求，形成数据驱动业务发展的智能化金融生态，常熟农商银行持续开展数据中台体系的整体规划。
全行制定未来数据能力建设整体体系，提出未来数据中台重点提升方向。
数据采建：统一数据采集方式、基础平台信创及算力提升、容灾环境建设；
数据管理：端到端数据血缘构建、完善的数据资产管理体系、研发体系、研发效能；
数据服务：数据API服务能力、数据服务标准化产品化、多样化数据产品、企业级指标库、标签库；
数据挖掘：挖掘模型管理的建设；
组织人才：人才梯队建设、人才考核机制；
基础支撑：技术平台、灾备能力。
2.统一门户整合数据渠道，标准化进行数据资产管理
常熟农商银行打造“飞燕数海”平台作为全行数据资产门户，提供数据展示、数据使用、数据管理等一站式数据相关服务，重点将多渠道数据如智能报表、驾驶舱、BI、主要绩效及管理会计数据做了整合打通，集中各类数据应用访问，改变原先数据应用林立、入口繁多的局面。
同时为深入开展数据标准化工作，常熟农商银行制定了客户、产品、协议、财务、事件五大主题及公共代码数据标准，标准依据来源于国标、金标、银标及同行业实践标准，符合国家标准化政策及监管数据相关规定。2021年至2022年，结合“新合芯”及国结、票据等系统落标经验，编制《IT系统数据标准化建设操作规范》、《系统涉及字段及数据库表对标》等数据标准文档，同时发布《建表规范》及《数据模型评审管理规定》；2023年，借助科技部项目管理系统（禅道）更新迭代的契机，将数据标准落标评审流程纳入到科技项目全流程中，并通过系统进行节点把控；在行内数据标准的基础上，编撰了236类约12587条的标准化码值，为数据标准化的全面推进提供了有力支撑，也为在飞燕数海平台形成标准化数据资产目录打下了基础。
目前飞燕数海资产模块划分为基础、领域、应用、外部数据四大版块，盘点整理出贴源入仓系统信息151条、贴源层3394条、融合层119条、指标集市25979条、客户领域集市69条、考核领域集市35条、监管报表136条、行内报表427条、供数381条、标签1392条、外部数据392条、7大外部官方统计数据等共计超9100项数据资产条目上架，形成了全行数据资产目录，提供数据资产统一查询入口，配套申请、审批、开放等管理流程，提升平台整体的数据开放及运用水平，强化了平台数据管理能力。
今年以来，为提高数据统计指标标准化程度，完善指标口径解释，按照数字化转型要求，常熟农商银行启动统计指标标准化认证工作，进一步解决统计指标二义性问题。
3.发展数据可视化应用，提升数据服务能力
数据可视化是发挥数据价值的直观形式，围绕数据可视化，常熟农商银行通过多种数据应用开辟多样化展示方式，提供不同场景下的数据服务。
移动端/PC端双端建设，打造数据可视化明星产品。
 图：移动端驾驶舱
图：PC端智能大屏
组建数据应用专项团队，制订对应报表、指标、驾驶舱、大屏、BI管理办法和生命周期管理标准，对不同应用进行流程化管控。
在具备数据可视化能力的基础上，做到合理分工，赋予其应有定位，发布数据应用服务能力配置。
4.推广BI自助分析，壮大数字人才队伍
常熟农商银行不仅在数据可视化展示方面进行集中式服务，还将发展模式推向自助式探索。
为解决用数难、用数慢、数据处理繁琐的通病，在开放数据融合层9大类主题共计94张表作为底层数据的基础上，搭建人人可用的BI自助取数平台开放使用，以拖拉拽的形式快速实现基础字段报表生成，以多种图表模版展示可视化数据。平台自建立以来服务覆盖全行本异地所有26家一级机构、44家二级机构，并延伸至江苏、湖北、河南、云南、海南、广东地区19家村镇银行机构；为14个总行部门提供数据服务场景超120个，为分支机构提供数据服务场景超200个。依托BI，将我部积续的各种类型、主题、时点、口径的基础数据，提供部门、分支自行使用，达到厚积薄发的效果，目前业务部门自行创建的统计小看板已达到4000多，其中活跃模版1000余个。
行内发布BI培训课程，组织员工进行BI考试认证，通过举办BI大赛检验员工数据分析能力，数据平台驱动和数据人才驱动双管齐下。
四、典型应用场景：
- 燕谷指挥中心
需求分析：
为提高全行数据的处理效率和共享程度，掌握机构工作动态，更好地发挥统一指挥管理功能，为决策层、管理者提供数据支撑，快速完成管理决策。
解决过程：
建设燕谷指挥中心进行可视化管理。
大脑：以规模、结构、客户、效益、风险、实时等多维度展示全行经营数据，可下钻至各分支机构、分理处。
四肢：集成零售、小微、公司、授信等条线业务数据看板。
千里眼：接入全行监控系统，掌握分支机构及村行厅堂动态。
顺风耳：接入亲听系统，了解客户需求，快速响应。
价值体现：
平台主要面向行领导和董事会办公室使用，不管是查看主要经营管理数据还是与机构进行问题沟通，打破了原先需要不同系统间切换使用的壁垒，响应全行数字化转型要求，实现数据资源的集中和整合，总行与机构管理者实时、快速、高效沟通，更好地发挥统一指挥管理功能，让“指挥的人听得见炮火”。
2.“三位一体 四务融合”综合服务生态视图
需求分析：
为探索网点产能提升，通过与供销社、商贸流通企业开展生产、供销、信用“三位一体”合作，在合作点位布放机具、提供销售窗口，为客户提供政务、商务、村务、行务综合服务，对于银行类似新的服务场景需要快速配套研发可视化看板进行跟踪支持。
解决过程：
接入商品销售数据，来源包括门店销售数据、收单系统数据，从7日销售趋势（笔数、金额）、当月上月销售（笔数、金额）、累计支付方式占比、累计品类排行，支持下钻到单点（线上商城）维度进行分析。
接入金融服务数据。
①经纪人数据，来源经纪人系统，按月展示经纪人人数、授信户、授信额、用信户、用信额、信用卡张数。
②网格化数据，来源网格化系统供数，展示网格化四率（万元户、产品覆盖、授信、用信）。
③商户贡献数据，来源客户存贷款数据（对公/对私）、模拟利润数据，展示当前存款、贷款授信、贷款用信，按月展示日均存款、日均贷款、客户营收，支持下钻到单客户，含供应链企业。
④客户贡献数据，来源消费客户信息，展示客户当前存款、贷款授信、贷款用信，按月展示日均存款、日均贷款、客户营收。
⑤其他数据，积分支付，展示积分核销客户数、积分额、门店核销排名；信用卡分期，展示信用卡分期的笔数、金额、营收、商品排名。
价值体现：
针对消费者、商家、村民的营销场景对行中店、线上商城等服务场景进行数据可视化呈现，全面支持常熟农商银行线上商城、8家行中店、300+经纪人数据及时播报，体现通过高频生活消费场景吸引更多客户到店的数字化过程，并辅助通过战略合作营销企业及供应链、合作互动拓展企业员工经纪人，营销拓展分析网格四率提升，全面赋能银行网点的数字化转型和产能升级。
3.机构效益及团队绩效展示
需求分析：
区别于行内经营管理数据，绩效相关数据需要按考核口径计算，涉及大量复杂规则计算，现有系统需要花费大量时间跑批核对，出数时间及查询效率难以保证；
村镇银行技术支持有限，缺乏独立的绩效系统支撑，数据来源多个系统，整理繁琐，考核数据需要投入大量人力自行加工计算，且时效性不足，影响决策；
总行之外的机构效益、特殊的组织架构团队数据没有专门的数据统计，数据可视化缺失。
解决过程：
明确建设目标，以考核为导向，从服务角度出发，功能需求要从机构需求考虑，使用户看得见、看得懂，让员工能快速知晓自己的业绩情况。
一方面建立考核领域集市作为考核相关明细数据统一来源，并对特殊的团队划分进行字段标识控制，接入BI搭建考核维度指标看板，怎么考核就怎么加工，并在此基础上考虑一部分灵活口径调整，便于维护和变更；另一方面接入管理会计系统数据，填补机构效益类指标数据的空白。
价值体现：
从试点机构BI考核模板，再推广到全行其他机构，最终形成标准化的全行级BI考核数据看板接入绩效系统，支持零售、公司、小微、授信、普惠、运管等各条线人员快速查看自己的业绩情况，员工对于自己的业绩情况一目了然，实现机构、客户经理维度的智能排名与模拟营收，弥补了原先系统查询效率的短板。
     
同时将BI服务延伸至江苏、湖北、河南、云南、海南、广东地区32家村镇银行机构，使得村镇业务人员也能共享BI考核数据查询的便捷成果，快速知道自己干了多少事，能拿多少钱，大大提升了全行考核数据查询的用户体验。
建设机构效益大屏，展示不同机构拨备前利润、存贷款利差、营业收入以及近一年存贷款加权利率等，效益类指标数据从固定报表转而实现大屏可视化。
特殊的团队数据进行定制看板开发，例如公司条线下的小企业团队业绩，展示该团队人员存贷款余额、日均和客户数，并展示个人和团队排名，将数据可视化覆盖全行每个团队统计维度。
临时导数工作也得益BI工具的大面积推广，越来越多的业务人员通过BI自主获取数据，导数服务效能明显提升，通过BI导数分流从初期的20%到现在已能实现近50%的分流率，提升约人均2小时/日的工作效率。
以普惠金融部为典型业务部门代表，已具备通过BI基础数据完全自主建设数据使用场景能力，日常已不需要劳动密集型的临时导数、固定报表服务，大大释放了数据技术人员的研发压力。
4.多口径全行数据展示看板
需求分析：
银行在经营管理和业务发展过程中，往往需要面向不同群体对外披露相关数据；披露对象不同，所要展示的指标或口径亦会不同，如何采用先进的数据管理系统，通过集中化和标准化的数据处理，并严格按照数据披露政策，明确不同对象的信息披露要求和标准，进行多版本管理全行数据，合规且按需进行可视化展示。
解决过程：
常熟农商银行董事会办公室扎口管理对外信息披露，按照行内、公众、政府、监管四个版本数据口径要求进行分类展示管理。
行内版：从集团角度切入，分为母行和村镇银行两大板块，并发散到各支行及网点，按普惠金融地图展示本异地存贷款规模类指标，实现集团数据全覆盖、多纬度、有重点的展示。
公众版：包含近六年本异地营收变动情况、不良贷款率和拨备覆盖率等趋势展示。
政府版：主要聚焦实体经济贷款占比、涉农贷款占比、小微贷款占比情况，以及税收和就业情况。
监管版：侧重各项贷款规模占比，以及普惠型小微企业贷款余额和户数，支农支小再贷款、普惠小微信用贷款的支持工具贷款金额。
价值体现：
数据管理层面，数据准备端到展示端链路更加清晰，多版本多口径的数据管理运用能力得到提升；从集团、母行、村行视角，贯穿总部到分支，实现常熟农商银行面向行内、公众、政府、监管四种视图的对外展现，在全行多个渠道公开展示，方便外来参访演示，进一步提升我行数字化经营管理的决策能力。
5.数字化运营流程管理
需求分析：
常熟农商银行通过构建全行数据治理管理体系，逐步实现了健全的数据治理组织架构，为持续强化数据治理能力，需不断提高数据质量管控，严把统计报送质量。
同时在科技研发管理上，常熟农商银行在系统建设上迫切需要对需求、开发、测试、上线等流程做更直观智能的监测，提升信息管理效率。
解决过程：
将大数据平台贴源层、融合层、领域集市、应用集市作业的完成进度和校验情况每日进行大屏监控，确保数据能保质保量按时完成。
建设监管统计任务大屏，将日报、月报、季报等报送任务责任到人，并后台联动任务提醒，杜绝迟报、漏报、错报现象。
分别对工单、项目、发布的关键节点进行实时看板监测。
监测全行所有工单流程，包括需求中、开发中、测试中、验收中、待上线等各节点做量化分析展示，罗列重点和延期工单及其他运维进展情况。
监测全行项目实施情况，包括项目进度、上线批次、项目质量、项目管理相关展示。
监控当日发布任务、变更中系统、任务时间分布、变更成功与发布失败清单等内容，及时预警异常生产发布情况。
价值体现：
常熟农商银行在强化数字化运营管理上不断建设引入大屏看板进行流程管控，将数据流、任务流、管理流都能完整展示，缩短问题发现响应时间，整体运营监控效率和水平大幅提升。
全行统计报送管理得到优化提升，数据迟报、漏报、错报现象进一步减少；数据治理考评中，连续三年获评省联社数据治理工作优胜单位，EAST数据质量连续八个季度排名全省农商行第一。
实现整体的IT生产管理全面数字化与可视化，相关系统的信息壁垒进一步打破，实现信息高效流转和共享，解决信息不对等、过程不可视等科技管理难题，通过数据说话，分析研发效率有无提升、研发质量等有无改进，满足科技管理的规范化和精细化要求。
五、总结与展望：
在现代数字经济环境下，数据已成为新的核心生产要素，在企业运营决策中越发扮演关键角色，是发展新质生产力的重要驱动；加速银行业数字化转型，数据生产力一定是推动创新和提升效率的关键能力。
常熟农商银行通过打造多种应用提供数据服务，利用帆软FineReport和FineBI快速实现数据可视化呈现，持续提升数据理解和洞察力，帮助银行管理者快速、全面、科学决策，培养业务人员看数、用数、分析能力，推动全行数据文化的觉醒普及，加速数据赋能效率和效果。
今年，作为省内农商行的排头兵之一，常熟农商银行与江苏省农村信用社联合社启动联合共建数据中台重构项目，在数据可视化方面深入开展合作，互相传授建设经验，在数据服务管理的赛道上将迈上更高的台阶。 | 
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