【2024中国数据生产力大赛】筑梦农信数智时代：稳健人才体系建设的实践之路

标题

筑梦农信数智时代：稳健人才体系建设的实践之路

企业简介

内蒙古自治区农村信用社现有法人机构93家，其中农商银行37家、农村合作银行3家、统一法人社53家，营业网点近2200个，村级助农金融服务点8600多个，员工近3万人，全渠道有效客户突破1000万，基本实现了金融基础服务不出村、综合服务不出镇，在县域经济社会中发挥着重要作用，是全区资产规模最大、支农支小力度最强、营业网点最多、服务网络覆盖最广的地方性金融机构。2021年被党中央、国务院授予“全国脱贫攻坚先进集体”荣誉称号，因在疫情防控中作出突出贡献，被授予“中国红十字会奉献奖章”，以实际行动践行了本土金融机构的责任与担当。 内蒙古农信坚守服务“三农”初心使命，全系统76%的网点位于乡镇、80%的行政村设有金融服务点、2万多名员工长期奋战在农村，有效填补了相关领域服务空白。深化“党建+金融”,与地方开展“双向挂职”“双基联动”“三级共建”，4100多名农信金融助理、金融村官活跃在企业园区、田间地头，推动组织共融、队伍共建、资源共享、服务共抓、难题共解。勇于在县域经济中打头阵、挑大梁。以整村授信、普惠大走访等为重点的“春天行动”“丰收行动”，已成为家喻户晓的农信品牌，共培育信用乡镇275个、信用村4772个、信用户170万个，授信客户160万户，金额2100亿元。 截至2023年末，全区农信系统资产规模8418亿元，各项存款余额6721亿元，各项贷款余额4361亿元，为全区贡献了25%的涉农贷款、25%的小微企业贷款、50%的新市民贷款、76%的脱贫小额信贷，是名副其实的农村金融主力军、地方金融领跑者、普惠金融排头兵。

1 管理需求和挑战

当前，我国正在加快推进数字经济和实体经济融合发展，打造数字经济新优势。《“十四五”数字经济发展规划》提出，要“充分发挥数据要素作用”，并在数据要素供给、数据要素市场化、数据要素开发利用机制等三个方面进行了部署。在数字化时代的当下，数据已经成为经营发展中的重要资源和生产要素，唯有使数据看得见、看得懂、用得好，才有突围的可能，而这一切都离不开数字化人才的投入与支撑。 在此背景下，中国人民银行、原银保监会相继印发《金融科技发展规划（2022-2025年）》和《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，指导推动金融数字化转型，要求金融机构在精准营销、客户体验、风险管控等多个领域发挥数据赋能作用。这些政策意味着，数据逐步迈入大规模应用阶段，对数据易用性、可用性、可获得性要求达到了前所未有的高度。但金融机构普遍缺乏数字化相关人才，如精通业务且懂数据治理的数据业务人才、专业的数据分析和建模人才、数据技术人才、金融科技人才等。 为保障《内蒙古自治区农村信用社数字化转型重点工作任务》的落地实施，推动全区农信社以高质量金融供给服务经济社会的高质量发展，解决全区农信社数字化转型人才短缺的急迫需求，特制定数字化人才队伍建设方案，旨在完善数字化人才培养机制，创新数字化人才培养模式，打造一支卓越的数字人才铁军。 全区农村信用社目前从事数字化相关岗位工作的员工数量较少（4.5%），其中监管报送和报表统计类专兼职人员约占70%，纯科技类人员约占27%，数据治理类人员约占3%，而数字化转型对人才的需求主要集中在技术研发、数据治理、数据分析、数据建模、人工智能和数字化产品经理等领域。全区农村信用社在数字化人才队伍建设过程中主要存在以下困难，一是在品牌影响力、薪酬待遇、地理位置等方面均缺乏竞争优势，难以吸引数字化高端人才；二是未建立数字化人才培养体系，缺少培养规划、激励措施和岗位职业规划；三是人才培训缺少持续性和系统性，培养方式单一，没有重视传统业务人员的数字化能力培养，亟需提升全员的数字化能力，拓宽数字化人才来源。

2 培养方案

1、目标 通过数字化人才队伍的建设，为全区农信社输送懂技术、通业务的复合型数字化人才，以应对数字化时代面临的挑战和机遇，满足经营决策、风险控制、市场营销等方面对数据分析的人力资源需求，加强市场竞争优势，具体目标包括：培养复合型人才、搭建“金字塔”人才体系、建设学习资源平台、聚焦数字金融主战场。 2、人才分类 参照数字化人才队伍建设的宏观背景、行业背景，结合全区农信社数字化转型规划、信息化发展情况，数字化人才认证体系分为“三级+五序列”，三级为初、中和高级，五序列为监管数据统计序列、数据分析序列、数据治理序列、数据工程序列和产品经理序列，如下图所示。 计划 按照数字化人才分类与认证标准，结合未来两年全区农信社数字化转型和数据治理工作重点工作任务，计划培养一支600人的数字化人才专业队伍。其中，2024年启动数字化人才培训工作，参加培训人员不低于各机构人数3%，借助培训和宣讲逐步扩大影响范围，积累培训和推广经验；2025年进一步扩大培训范围，持续优化数字化人才培养体系，积累数字化人才，助力全区农信社数字化进程，两年累计培养初级人才100人，中级人才400人，高级人才100人，实现数字化人才占比达到2%的阶段性目标。 培养路径 数字化人才培养计划应考虑到现有员工、新员工、外包等因素，结合工作模式、工作时间等条件做出不同的培养模式，计划如下： 4.1现有员工培养计划： 机关统筹机关内各部门相关的所有人员，下发通知，进行主动申报，报名应设置最低要求。 根据申报结果，结合自治区联社数字化人才建设总规划确定初次培养人数及具体名单。 自治区联社机关按照属性进行拆分：监管数据统计序列，数据分析序列，数据治理序列，数据工程序列四条方向，根据2024年计划进行全面学习。 通过全面学习，根据学习时长、学习进度、学习结果等多种因素，确定重点培养人员。 对重点培养人员进行二次学习培养，具体参照2024年计划执行。 过程中记录相关报名情况、学习情况、结果情况进行归档和复盘。 按照培养进度进行相关认证操作。 后续数字化人才补进储备及培养计划按照上述全流程进行迭代循环。 培养以“数字化人才配置”要求为目标。 4.2新员工培养计划： 新员工应以所属业务部门基础要求为准，数字化人才的要求应作为补充能力项。 新员工在入职（转正）变年内，可参考第一条“现有员工”中各环节沉淀下的学习资料、培养经验、系统推广进行自主学习，学习基准可按照本方案中数字化人才标准“数据新秀”要求执行。 新员工在入职（转正）半年后，可按照第一条“现有员工”的培养计划执行。 4.3外包人员培养计划： 外包人员应先符合各系统建设要求的准入条件。 外包人员应具备基础的数据治理能力和数据应用能力，其要求可参考“数据中心”、“科技部门”相关要求，由各外包负责方进行统筹培养。 外包人员基础能力要求应按照所属系统、业务、服务类型等因素自主制定，本方案不做具体约束，后续视情况制定相关标准。 人才评定流程 为保证数字化人才评定流程顺序，特此介绍相关评定流程，对自治区联社正式员工做出以下说明： 5.1评定要求 初次评定应按照申报的名单为准，并且经过相关条件筛选后的人员。 后续评定要求视初次评定情况而定，应不影响日常工作为主。 5.2评定流程 如“数字化人才分类”中描述，数字化人才的评定须为逐级提升，即先报备初级、再根据要求报备中级、高级。 为避免影响自治区联社正常的经营工作，数字化人才的认证、评定应和“建设计划”相结合，即“先报名再培训后认证”，具体流程顺序可参考下文介绍的相关计划。 人才评定时间及流程，如相关时间计划中已明确，依照相关时间计划进行，如若未明确，按照： 初级：无限制，达到相关要求即可向自治区联社进行报备并申请。 初级至中级：获得初级认证时间不可小于一个月（30日），并且达到相关要求即可向自治区联社进行报备并申请。 中级至高级：获得中级认证时间不可小于三个月（90日），并且达到相关要求即可向自治区联社进行报备并申请。 3.3特殊情况 存在其他数字化人才的佐证材料，可向自治区联社提交申请，但也应具备基础能力，要求如下： 若申请初级认证，则由认证相关人员考评，其佐证材料“类别”可作为未来认证的补充材料。 技术条线申请高级或中级认证，必须要满足所申请的认证要求，而其佐证材料可作为“加分”项。 业务条线申请高级或中级认证，应至少满足中级认证要求，而其佐证材料由自治区联社机关与业务专家共同评审。 所列特殊情况适用于“逐级提升”，即不允许特殊情况跳级认证。 数字化人才激励 一是择优推荐参加自治区高层次人才选拔，推荐参与自治区党、委、政府、监管部门以及系统内相关荣誉评选； 二是对专业人才人员开展职业生涯规划，满足人才成长需求和组织需要，特别是给予长期在基层做出突出贡献的优秀人才更多成长机会； 三是提供自治区联社调训、借调等岗位锻炼机会，信息化建设抽调人员中高层次研发人才从人才库中选拔。 人才建设图谱 前期宣传 宣传形式：线上+线下 线上宣传：电子海报、邮件、电脑屏保、内部公众号推送 线下宣传：线下实体海报/易拉宝、线下/线上宣讲会 宣传内容：核心用业务的语言，展现数据人才的价值，BI工具的强大、便捷 启动仪式 启动形式：线上+线下/线下 启动要点：高管参与，邀请省联社高管和业务领导参与，提高项目的影响力和重视程度 启动内容：领导致辞+内容介绍+答题互动+抽奖，互动答题进行抽奖的环节一直贯穿始终，确保推广氛围 时间 预计时长（min) 负责人 内容 具体内容 19:00 ~ 19:05 0:05 客户 主持人开场 欢迎+介绍流程+领导介绍 19:05 ~ 19:15 0:10 客户 领导致辞 解释培训的目的和价值，鼓舞士气 19:15 ~ 19:25 0:10 客户 整个项目介绍 介绍整个项目培训+竞赛的整体流程 19:25 ~ 19:35 0:10 帆软 介绍初级培训安排 课程内容介绍+学习操作+认证介绍 19:35 ~ 19:45 0:10 帆软 介绍初级培训规则 晋级规则+奖励规则 19:45 ~ 20:05 0:20 帆软 帆软学习资源介绍 介绍帆软可用的学习资源供学员自己解决问题 20:05 ~ 20:10 0:05 客户 主持人结束语 期望+结束语 初级培训 培训内容：产品培训-BI产品入门+数据分析思维培训 培训形式：线下 培训时长：1~3周，共3场 培训课表： 场次 日期 课时 培训内容 预计时长 第一场 x月x日上午 第一节课 报表数据管理系统价值引导+基础培训 150min x月x日下午 第二节课 BI表格专题 80min 第三节课 BI图表专题 90min 第二场 x月x日上午 第四节课 BI交互&过滤 110min 第五节课 BI仪表板美化 30min x月x日下午 第六节课 数据加工处理专题 120min 第七节课 BI计算专题 90min 第三场 X月X日上午 第八节课 数据分析思维专题 120MIN X月X日下午 第九节课 理论+实操考试 180MIN 合计 3天 进阶培训 培训内容：BI工具使用，技术更加精进 培训形式：线上 培训周期：6周 培训服务：数据监测+在线辅导+直播答疑+实践作业+认证辅导 数据监测：通过学习数据报告，掌握所有学员学习情况 在线辅导：建立班级群，日常助教老师会在班级群内答疑 直播答疑：每周二/周三19:00～21:00直播作业讲解和答疑 实践作业：每周2～3次实践作业，可自由安排时间，助教老师1V1批改 认证辅导：帆软认证资深BI工程师（FCP-报表数据管理系统）认证辅导 培训课表： 【一、入门篇】突破迷雾，探索未知领域的真谛 【三、进阶篇】不断精进修炼，不断进化提升 第一节：认识 报表数据管理系统 ，开启你的技能之旅 第一节：走进报表数据管理系统 函数的世界 第二节：报表数据管理系统轻松安装，快速上手 第二节：图表进阶，洞悉数据玄机 第三节：报表数据管理系统界面揭秘，打开数据分析新世界 第三节：常用的可视化分析模型 第四节： 报表数据管理系统 初体验，第一个分析主题 【二、基础篇】初学者之路，千里之行始于足下 【四、秘籍篇】掌握秘籍精髓，修炼成绝世高手 第一节：【数据处理专题】打磨数据，开启价值之门 第一节：数据分析思维和方法 第二节：【表格专题】用表格塑造数据，让信息无限延伸 第二节：高阶布局和配色技巧 第三节：【图形专题】 用图形打造数据奇观，探索信息的边界 第三节：数据可视化实践-讲解数据可视化故事 第四节：【仪表板专题】精通仪表板设计，让数据洞察更简单 第四节：三大典型行业场景应用实践（选修） 【五、企业篇】企业BI信息建设推广之企业权限 选修实践：零售行业/银行行业/医药行业 第一节：企业数据权限控制+定时调度任务设计（选修） 第五节：帆软认证资深BI工程师（FCP-报表数据管理系统）认证考试辅导 选修实践：企业数据权限控制+定时调度任务设计综合实践 翻转课堂 授课目的：赛前预演、赛前辅导 授课形式：理论（少部分）+实操+互动 课堂特点：课下学，课上练，需结合其他培训进行 趣味性；实操性；强互动性；小班级授课 课堂策略：小组积分制，分成3人一小组（建议），分组学习PK，获得积分，最后决出冠亚季军小组，并颁发奖品 课堂学员：前期培训中筛选的优秀学员 人员配置： 角色 人数 职责 班主任 1人 介绍课堂规则，辅助讲师积分，控制整场节奏 课堂布置，准备课堂所需物料 讲师 1人 提前备课，制作授课材料，高质量完成授课任务，现场作品点评 助教 X人 现场辅助讲师，指导学员完成作品，现场答疑 行业顾问 1人 课前的业务主题数据结构及分析模型梳理，产出实操阶段数据包 课前准备 角色 行业顾问 企业内 （业务主导人） 企业内 （数据主导人） 关键流程 调研学员业务属性及业务场景需求引导 业务场景确认及梳理行业指标 业务场景相关表结构构建 输出物 业务场景清单 分析课题课件 业务场景确认及梳理行业指标 业务场景主题及指标体系 表结构 业务包指标路径介绍文档 高层培训 培训内容：领导力培训（思维模型、应用案例、价值总结） 培训形式：线下 模块 内容 对象 【综合】领导力课程 领导力思维篇：管理者需要聚焦什么数据价值？ 业务主管、业务骨干 领导力行动篇：管理者如何推进数据能力建设 领导力总结篇：实践案例介绍 结合企业现状的BI应用案例评比，总结价值 场景设计 主要内容：高层访谈，场景盘点，课题确认 服务形式：线下 模块 内容 对象 【综合】蓝图设计 高层走访与调研，输出数据战略的理解与盘点关键环节 业务主管、业务骨干 与业务骨干就企业课题的进行场景拆解、研讨 输出分析的主题框架以及重点课题 业务沙盘 序号 议程 成果 1 介绍当前业务模块主要的理论、现有内容、外部调研结果、标杆企业做法等 同学问题以及预期汇总 2 分组研讨企业的业务模块的价值主张，主持人引导形成共识 业务模块主要目标以及痛点框架 3 结合具体的场景，拆解业务模块的改进路径 业务模块战略解码和路径图初稿 4 各组汇报方法，集体筛选可行的方法并做合并归类 业务模块目标实现最终思路 5 业务设计环节，通过沙盘工具把实现思路进行初步落地 业务模块的沙盘还原 6 BI应用作业价值总结环节 BI实践与蓝图规划的匹配分析 7 问题答疑以及自由交流 问题交流记录 数据分析竞赛 整体节奏 赛事准备 赛事启动 作品提交 作品初审 作品优化 决赛&颁奖 30天 15~20天 30天 1~2天 5~7天 1天 赛事策划 物料准备 数据准备 报名通道开启 完成线上报名 提交作品 完成作品分析报告 （录制作品介绍视频） 转化跟进 专家对所有作品进行打分 评选出进入下一阶段的作品 初审通过作品 持续优化，备战决赛 现场决赛评分 现场颁奖 赛事规则 1. 参赛选手 ①翻转课堂参与小组 ②其他想参与竞赛的小组 报名前通过FCA-报表数据管理系统认证的员工均可报名 成员人数1～5人，可代表个人参赛或者自行邀约组队 团队人数>1，需指定一名队长负责大赛报名及沟通事宜 团队人数=1，参赛者本人即为队长 2. 作品要求 ①继续优化翻转课堂的看板 ②也可重新选择分析主题，重新制作分析看板 3. 参赛主题 自己结合实际业务情况，自行确定分析主题 要求：必须是实际业务场景的分析，以解决实际业务问题为导向 4. 作品要求 最终作品需要包含作品介绍和仪表板文件 ①在系统完成作品后将仪表盘文件挂载到平台目录 ②导出仪表盘PDF文件，将PDF和作品介绍发送给主办方 作品介绍要求： （1）图文：用图文并茂的方式准确地描述作品 （2）视频：时长三分钟以上的作品介绍视频（加分项） 奖项设置 PS：奖项设置可增减，根据实际情况确定即可 奖项 数量 奖金 备注 金奖 1 *** 奖杯+证书 银奖 2 *** 奖杯+证书 铜奖 3 *** 奖杯+证书 最佳业务价值 1 *** 奖杯+证书 作品评审 评价维度 含义说明 占比 数据逻辑准确性 分析数据结论准确，没有错误计算 * 分析解读完整性 分析框架解读清晰，具有完整的分析过程体现 * 业务价值指导性 提供有意义的数据见解，体现对业务的指导作用 * 图表表达合理性 图表类型选取合理，贴合相关数据分析场景 * 布局展现美观性 布局合理、色彩协调，具有较高美观性 * 汇报展示流畅性 思路清晰、表达流畅、演讲生动 * 备注：初审和决赛可用一套标准，占比可进行调整

3 典型成果

3.1 场景一：数字化人才培育启航

一、2024年培训内容 高层培训 对关键角色进行数字化转型赋能，推进理解数字化转型对业务的实际价值。 前期宣传 宣传形式采用线上+线下的方式，线上宣传采用电子海报、邮件、电脑屏保、内部公众号推送等方式；线下宣传采用线下实体海报或易拉宝、宣讲会等方式。宣传内容集中体现用业务的语言阐述数字化人才的价值，提升对数字化的重要性认识，达成数字化转型的共识。 启动仪式 启动形式采用线上+线下的方式，启动过程邀请自治区联社领导，业务部门领导及法人机构领导参与，用以提高项目的影响力和重视程度。启动仪式环节包括领导致辞、内容介绍、答题互动、抽奖等环节，同时抽奖+互动答题方式贯穿始终以推广氛围。 培训内容 培训形式采用线上+线下方式，培训内容以数字化人才分类为标准量身定制，培训具体内容包括： 产品经理序列 产品管理与数字化战略,需求分析与用户研究,产品设计与创新,敏捷产品开发与项目管理,数据分析与产品优化,数字化产品营销与推广,行业趋势与最佳实践。 数据分析序列 BI自助式分析学习班，BI自助式分析工具内训，数据分析思维内训。 监管报送统计序列 数字化转型与金融机构监管报送统计的关系，金融机构监管报送统计的基本概念和原则，数据质量管理与数据治理，金融机构监管报送统计的主要报表和指标，数据报送流程和系统，数据安全与隐私保护，金融风险管理与监管报送统计。 数据工程序列 数据工程基础，数据仓库与数据湖泊，数据采集与 ETL，大数据处理与 Hadoop 生态系统，数据存储与管理，数据质量管理，数据治理与合规性，数据挖掘与机器学习，数据工程项目实践。 数据治理序列 数字化转型与数据治理基础,数据治理框架与方法,数据质量管理,数据安全与隐私保护,数据治理工具与技术,数据治理项目管理,数据治理的组织与文化,行业最佳实践与案例分析,数据治理的未来趋势。 二、培训总结 当前我国正在加快推进数字经济和实体经济融合发展，打造数字经济新优势。数据已经成为金融机构发展中的重要资源和生产要素，唯有使数据看得见、看得懂、用得好、才有突围的可能，而这一切都离不开数字化人才的投入与支撑。通过数字化人才队伍的建设，为全区农信社培养懂技术、通业务的复合型数字化人才，才能更好应对数字化时代面临的挑战和机遇。 本次培训内容涵盖了数字化转型、数据治理、监管报送、数据安全、人工智能、内部资金转移定价和数据可视化等多个专题领域，与实际工作紧密结合、重点剖析痛点难点、分享实践经验、探索创新技术。 期间，参训学员开展了集中和分组讨论，就“数据工作中的实际问题和困难、数字化转型规划”等主题展开热烈讨论，并积极分享心得体会，讨论成果对自治区联社数字化人才培养及数字化转型工作安排有很强参考价值。 本次培训正式拉开全年数字化人才培训的序幕，为培养“数字新银行”需要的“数字新人才”打下良好基础。在人才培育方面我们选择了与帆软软件合作，共同营造数字化文化、探索数字化人才培养体系、打造农信数字化铁军。未来以来，心智生产力的崛起，正在重塑金融服务内涵，“人才是第一资源、创新是第一动力”，打造一直懂技术、同业务、有创造力的数字化人才队伍是实现全区农村信用社数字化转型的必要之举。

3.2 场景二：数智新质——BI驱动敏捷运营

为了深化数据要素应用，加快数字化转型，解决中小金融机构数据供应不畅、质量不高、价值不显等行业共性问题，内蒙古自治区农村信用社联合社于2021年启动了数据研发运营一体化工程建设工作。 数据研发运营一体化工程打通了“数据、信息、知识、智慧、业务、价值”逐层递进的数据要素增长通路，构建了数据“边使用、边治理、边积累”的信息反馈闭环，进而不断充实业务价值场景，利用增强回路获得“数据要素复利”，形成“飞轮效应”。通过体系化建设大数据平台、数据开发治理平台、报表数据管理系统、监管报表集中报送系统，有序编排数据科技系统功能，实现流程再造。并通过“数据飞轮”的不断滚动，形成真正的数据能力。 其中报表数据管理系统利用商务智能技术（BI，Business Intelligence），实现自助式、可视化的数据展示、分析和挖掘，支撑业务经营和决策。最终形成了数据“收集、存储、管理、治理、分析、开发、应用、反馈”等环节紧密衔接的价值闭环，重塑了数据供应链。 内蒙古农信建设的报表数据管理平台采用的帆软BI工具就是即可满足自主探索式分析，也能满足中国企业复杂式报表开发的一站式BI产品。基于H5技术开发出行业独有的探索式图表，能够快速完成多变性的可视化分析界面。因此，从产品角度考虑，帆软产品成熟度较高，能满足快速部署实施的需要。 依照Gartner数据分析框架，报表数据管理系统由浅到深、分层次实现了Descriptive Analysis（描述性分析）、Diagonostic Analysis（诊断性分析）、Predictive Analysis（预测性分析）以及Prescriictive Analysis（处方性分析），涉及的业务功能点也分为四层，即分析报告、交互分析、实时预警、数据挖掘。 图45 BI功能金字塔 一是实现对过去经营情况的报告能力。通过“仪表盘”的方式提供关键指标；通过简单可视化方式突出重点、消化复杂报告，监控指标情况。二是通揭示指标变动原因。通过良好的交互式分析功能，进行指标数据的联动和钻取；通过维度分析和血缘探索功能，实现细粒度的指标探查。三是提供实时动态的预警。通过集中式数据处理工具，拓展连接高质量的实时数据源；用过敏捷化的成果交付机制，实现指标加工的高质效迭代。四是推动了“未雨绸缪”的数据运营。通过数据挖掘功能，应用客户分类、欺诈辨别、行为预判等分析技术，赋能经营决策运营；通过零代码的分析方式，让分析过程不断，形成成熟的分析思路，推动数字人才运营。

3.3 场景三：深化场景应用，赋能业务经营

基于数字化人才培训体系的深化推进和数据研发运营一体化数据底座的有力支撑，激发了广大内蒙农信员工运用可视化分析的积极性。93家机构基于自身业务场景、资源禀赋，工作中的难点、痛点，运用BI可视化分析工具搭建了诸多可视化分析模型，例如银行业杜邦分析模型，可持续经营分析，个贷情况分析，网金业务分析模型，金融市场收支模型等。 这些分析模型的先后发布，有效满足了业务部门对数据统计和报表加工的需求，减轻基础数据信息处理的负担，提高信息质量和工作效率。系统建设成果在全区农信系统中得到了良好反响。 （1）案例一:杜邦分析 （2）案例二:贷款业务可视化分析 （2）案例三:网络金融业务分析 成功打造了“1+7”的可视化模式。“1张综合大屏”涵盖规模类、效益类、普惠类、风险类四类主要经营数据，“7类主题大屏”，以业务为主线划分为战略发展、财务效益、存贷款业务、网络金融、风控管理、金融市场、运营管理7类业务主题进行分类展示，可视化体系直观展示全区主要经营数据，利用智能化数据分析工具，重点突出数据对比和变化趋势，图文并茂的展示全区业务情况。 经济效益方面。内蒙古自治区农村信用社联合社本级以及93家成员机构，平均每家节省2名统计分析人员。24家村镇银行，每家节省1名统计分析人员。截止2023年底，累积经济效益约1100万元。 社会效益方面。报表数据管理系统的有效应用响应、贯彻了国家深化数据要素应用的政策要求，有效提升了本机构数据运营能力和数据治理水平，改善了农村中小金融机构普遍存在数据供应不畅、质量不高、价值不显等痛点问题，实现了大数据在统计分析、信贷评估、利率定价、客户画像营销、风控预警、审计、不良处置以及经营决策等业务领域的赋能应用，推动了数字化转型进程。项目成果在农村中小金融机构之间形成了示范效应。

3.4场景四：以经营分析会为引擎，驱动数据分析价值飞跃

随着BI可视化分析的深入应用，各部门开始充分认识到其在数据驱动决策中的巨大潜力。从22年末开始在经营分析会上，各部门纷纷利用BI可视化工具来展示和分析数据，这不仅提升了会议的效率，也进一步增强了决策的科学性和准确性。 过去，各部门在经营分析会上往往依赖于传统的报表和口头汇报，这种方式难以直观展示数据间的复杂关系，也难以捕捉数据的深层含义。而现在，通过BI可视化分析，各部门可以将数据以图表、图形、仪表盘等多种形式呈现，使数据更加生动、直观。 在财务部门。BI可视化分析使财务部门能够及时了解各机构的财务健康状况。通过直观的图表和仪表板，财务部门可以快速识别财务数据的趋势、波动和异常情况，从而更准确地预测收入和支出。这不仅提高了财务管理的效率，还帮助我们的财务部门在做出关键决策时拥有更强的数据支持。 在风险部门。风险部门利用BI可视化分析能够更清晰地识别、量化和监控各种风险。通过数据可视化，风险部门可以直观地看到风险敞口、风险分布以及风险之间的关联关系，从而制定更有效的风险管理策略。此外，BI可视化分析还能帮助风险部门及时发现潜在风险，避免潜在损失提供重要线索。 在信贷管理部门。信贷管理部门通过BI可视化分析能够更全面地分析信贷产品分布情况，趋势，用户年龄结构等，从而制订更具有市场竞争力的信贷产品。 在网络金融部门。网络金融部门利用BI可视化分析能够深入了解手机银行、网银用户行为和趋势。通过数据可视化，网络金融部门可以直观地看到用户的交易习惯、偏好和反馈，从而制定更符合用户需求的产品和服务策略。 在金融市场部门。BI可视化分析为资产收益率分析和投向分析等核心领域带来了极具价值的洞察。通过BI可视化分析，能够快速追踪并深入分析其各类资产的收益率情况。通过BI数据可视化，可以清晰地看到资金的投向分布，了解资金在不同行业、地区、期限等维度上的配置情况。这有助于分析各投向的风险收益特征，为投资决策提供有力支持。 此外，BI可视化分析还能够帮助各部门发现数据中的异常和规律，从而提前预警潜在风险，抓住市场机遇。在经营分析会上，各部门可以通过数据可视化来展示这些洞察，使管理层更加全面、深入地了解公司的运营状况，从而做出更加明智的决策。 总之，BI可视化分析为农信社业务带来了深刻的变革。能够更加深入地了解市场、分析数据，从而制定更加精准、科学的业务策略。这不仅有助于提升银行的经营效率和盈利能力，还为农信社的长期发展奠定了坚实基础。

3.5场景五：人才培养后的业务与管理价值蜕变

随着我们深入实施BI（商业智能）可视化人才培训项目，我们见证了业务和管理层面的一系列显著变化。这些变化不仅提升了我们团队的数据驱动决策能力，也优化了业务流程，进一步推动了全区农信社整体战略目标的实现。 一、决策效率与质量的显著提升 经过系统的培训，团队成员们掌握了先进的数据分析工具和技术，能够更加迅速地从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持。这种数据驱动的决策模式，不仅加快了决策速度，还提高了决策的准确性，降低了因主观判断带来的风险。 二、业务流程的优化与智能化 BI可视化技术的应用，使得我们能够更清晰地看到业务运行的全貌，发现潜在的问题和机会。基于这些洞察，我们优化了业务流程，减少了不必要的环节，提高了工作效率。同时，通过引入智能分析模块，我们能够实现对业务运行状态的实时监控和预警，进一步提升了业务的稳定性和可持续性。 三、团队协作与沟通效率的提升 BI可视化工具不仅提升了数据分析的效率，也促进了团队成员之间的沟通与协作。通过直观的数据图表和报告，团队成员能够更快速地理解业务状况，减少沟通成本。同时，这种基于数据的沟通方式也有助于形成更加客观和一致的决策意见。 四、企业竞争力的增强 随着BI可视化人才培训项目的深入实施，我们的数据分析能力得到了显著提升，为企业提供了更加精准的市场洞察和竞争策略建议。这不仅有助于我们在激烈的市场竞争中保持领先地位，还为我们开拓新的市场领域提供了有力支持。 五、企业文化与战略目标的融合 通过BI可视化培训，我们进一步强调了数据驱动的企业文化。团队成员们更加关注数据背后的意义和价值，更加积极地参与到数据分析和决策过程中来。这种文化氛围的营造，有助于我们将个人的发展与企业的战略目标紧密结合起来，形成强大的凝聚力和向心力。 总之，BI可视化人才培训项目的实施为我们带来了业务和管理层面的巨大变化。这些变化不仅提升了我们的业务水平和竞争力，也为我们实现更加宏伟的战略目标奠定了坚实的基础。

4 总结与展望

借助报表数据管理系统的应用成效和推广成果，建设内蒙农信的数字化人才队伍，实现人才为基的长效数据运营。通过数字化的干中学，学中干，将培训内容和业务内容相结合，针对工作的实时反馈与提升建议，在需要的时候给以信息支撑和学习指导，有效促进真正的行为改变、能力提升，不断反补数字化应用场景，深化数据分析体系。 改善了农村中小金融机构普遍存在数据供应不畅、质量不高、价值不显等痛点问题，实现了大数据在统计分析、信贷评估、利率定价、客户画像营销、风控预警、审计、不良处置以及经营决策等业务领域的赋能应用，推动了数字化转型进程。项目成果在农村中小金融机构之间形成了示范效应。