【2024中国数据生产力大赛】数字人才赋能：华夏银行企业级数据服务共享平台

企业简介

华夏银行于1992年10月在北京成立，是首钢集团有限公司独资组建成立的全国性商业银行，是全国唯一一家由制造业企业发起的股份制商业银行。华夏银行在改革开放总设计师邓小平的关心支持下，于2003年9月上市交易，成为全国第五家上市银行。 2023年华夏银行总营收932.07亿人民币，资产总额42547.66亿元，比上年末增加3545.99亿元，增长9.09%。2022年，华夏银行科技投入38.63亿元，同比增长16.39%，占营收比为4.12%，首次超过4%。 近年来，华夏银行在政策驱动与监管要求下，已将数字化转型确立为重要战略转型方向，不断加大科技投入，建设数字化人才体系，全面推进数字化建设。投入主要集中于数字科技转型，包括多个重点任务和条线转型方案，旨在提升金融科技对业务发展的赋能和服务能力。 华夏银行利用大数据、人工智能等先进技术，提升金融服务效率和客户体验，推出了多款数字化金融产品，如在线贷款、移动支付、智能投顾等，方便客户随时随地进行金融交易。2019年12月5日，在由中金金融认证中心（CFCA）、中国电子银行联合宣传年主办的“发现与创见”2019银行数字化转型高峰论坛暨第十五届中国电子银行年度盛典上，我行获“最佳智慧金融平台奖”和“最佳金融科技创新应用奖”。2020年荣获中国人民银行颁发的金融科技发展奖一等奖。2021年荣获金融电子化杂志社“金融业风险管控突出贡献奖”。2022年荣获国家互联网数据中心NIISA联盟 “2021年度技术创新一等奖”、荣获IDC“中国金融行业技术应用场景创新奖”。2023年荣获“第十四届金融科技创新奖”。

1. 管理需求和挑战

背景和挑战： (1)从宏观背景来看，随着我国经济从高速增长阶段转向高质量发展阶段，产业结构正面临升级转型。数字经济成为经济增长的新引擎，传统产业向数字化、智能化方向发展。在此过程中，数字人才成为推动产业转型升级的关键因素。根据《产业数字人才研究与发展报告（2023）》指出，大量数字化、智能化的岗位相继涌现，相关行业对数字人才的需求与日俱增，人才短缺已经成为制约数字经济发展的重要因素 。当前数字人才总体缺口约在2500万至3000万左右，且缺口仍在持续放大。 (2)从行业角度来看，传统银行业面对金融科技的快速发展和市场竞争的挑战，应积极推进数字化转型。设立以客户为中心，以交易为基础的目标，通过整合数字化技术、优化业务流程、提升客户体验，实现更精准的客户营销和风险管理，同时降低成本，提高盈利能力。 (3)从政策角度来看，国家政策鼓励银行业加快数字化转型。政府工作报告提出，要深入推进数字经济创新发展。这为银行数字化转型提供了有力的政策支持。此外，监管政策要求银行加强金融科技应用和数据安全保护。监管部门对银行业数字化转型提出了明确要求，包括加强金融科技应用、提升金融服务水平、保障金融消费者权益和数据安全等。银行需要积极响应监管要求，加强数字化建设和管理。 (4)从我行现状来看，数字化转型涉及的技术领域广泛，面临着严峻的技术挑战。云计算、大数据等都需要投入大量的资源进行技术研发与应用。数字化转型的技术要求同时带来了人才短缺的问题，我行还需打造一支专业的具备数字化技能和思维的专业团队，以解决业务人员数据获取困难、数据理解困难、数据使用困难等问题。 行动方案： (1)做规划： 为响应国家号召，华夏银行制定《华夏银行2023—2028年数字化人才体系建设行动方案》，方案指出三项重点工作，一是构建企业级数字化能力图谱，分层分类建立数字化人才标准和标签体系，依托数字人力系统实现人才标签化管理。二是构建支撑万人规模的培训认证体系，组建数字化内训师团队，研发数字化课程，优化沉淀我行数字化教培资源。三是启动全行业务人员、数字化转型相关岗位人员培训和认证，探索推行上岗考试认证。 (2)搭平台： 在总行引领下，我行已搭建企业级数据服务共享平台（以下简称“平台”），该平台是全行数据分析和数据服务体系的重要组成部分，平台以满足华夏银行全行数据分析和数据服务需求为出发点，以实现服务运营与管理能力提升为立足点，充分发挥数据服务价值，为全行业务人员提供数据展示、数据加工及报表、报告制作等功能。通过内外部数据融合，构建精准营销、智能风控、智慧经营和监管合规四大数据应用主题，提高了全行数据应用能力，实现数据服务与运营的统一管理，构筑一体化企业级数据服务平台，走华夏银行特色的数据服务发展道路。平台提出了敏捷、协同和一体化管理的服务理念，充分发挥“业务+技术+数据”的团队优势，实现开发、管理、运营协同，进一步提升数据服务效率。并在2023年对原有平台进行了全新的重构和升级，从平台功能和数据价值两个方面进行了全面优化。通过平台各项功能赋能业务，更高效地提升数据价值与应用价值，实现数据驱动决策和业务的成果转化。 平台的核心特色之一是集成了帆软BI，这种集成不仅为平台带来了前所未有的功能扩展，更为全行业务人员和科技人员打造了一个全面、高效、便捷的数据分析环境。 首先，帆软BI为平台提供了强大的数据支撑。通过帆软BI，平台能够轻松接入并整合来自多个数据源的数据。同时，帆软BI的数据处理能力使得平台能够处理海量数据，满足各种复杂的数据分析需求。其次，帆软BI为平台提供了丰富的数据分析和报表展示功能，用户可以通过登录平台跳转到帆软BI工具。科技人员可以利用帆软BI提供的分析工具，结合SQL查询，构建自定义的数据分析模型和报表。业务人员则无需掌握复杂的SQL语法，即可通过直观界面，使用帆软BI提供的分析工具对数据进行深入挖掘和剖析。最后，平台进一步集成了帆软BI的自发布功能，用户可以将制作好的报表自主发布到平台上，方便通过平台进行电脑端和手机端的样式调整，也提高了报表的共享性和传播效率，使得更多的用户能够方便地查看和使用这些报表。 综上所述，帆软BI与平台之间形成了紧密而高效的合作关系。帆软BI为平台提供了强大的数据分析和报表展示能力，而平台则为帆软BI提供了一个广阔的应用场景和便捷的使用环境。两者相互依存、相互促进，共同推动公司数据化转型的深入发展。 平台的部分功能展示如下： (3)做推广： 依托该平台2023年7月启动数据分析师人才的培训和培养工作，既有工作中的实用技能，又有数据分析思维培养，还加入了业务场景实操课程，秉承“学中练”、“练中干”、“以赛促学”、“资质认定”的方法让学员们掌握数据分析技能和使用行内数据的方法，提升了各业务人员对数据的掌控能力，并将所学知识应用到实际工作中，为全行数字化转型贡献智慧和力量。

2 培养方案

(1)培养对象 对标同业最优实践及我行数字化转型战略要求，我行定义三类数据化人才，分别是数字化管理人才、数字化应用人才和数字化技术人才，每类人才分不同的培养方向和等级，平台组织的培训纳入全行数字化应用人才（数据分析方向）初级及中级培训课程，面向全行业务人员和科技人员设置不同维度的能力标准： 培训分为FineBI培训和FineReport培训两大部分。FineBI培训，面向各部门业务人员和科技人员，各部门报名人数建议不少于本部门人数的5%，不设上限，通过FCA-FineBI认证率不低于3%；FineReport培训，主要面向科技人员和各部门对数据分析兴趣强烈的业务人员，科技人员各部门报名人数建议不少于本部门人数的2%，不设上限，通过FCA-FineReport认证率不低于1%。 (2)培养目标 平台是全行数据服务体系的一部分，数字人才数据分析师培养计划以满足华夏银行全行数据服务需求为出发点，以实现服务运营与管理能力提升为立足点，充分发挥数据服务价值，为全行业务人员提供数据展示、数据加工及报表、报告制作能力，实现数据分析自服务能力，构筑一体化企业级数据服务平台。平台集成了FineBI、FineReport等数据分析工具，是我行员工自主、自助分析和使用数据的渠道。通过对平台相关数据分析工具的体系化培训，培养员工数字化思维、提升员工数据分析水平和数据可视化开发能力，让数据流动起来发挥价值，为数字化转型工作提供人才支撑。我行将数据分析人才分为三个层级，数字新人、数字赋能官、数字运营官。各层级数字化人才有不同的能力要求及角色定位。 根据《关于深入开展大数据“春潮行动”的通知》要求，2023年，全行实现数据分析师学员不少于1700名，通过认证学员不少于1000名的目标。 (3)培养过程 平台协同总行19个部门、40家分行，总分协作、业技融合，通过体系化的培养解决“查数难、取数难、用数难”的痛点，助力“表哥表姐”升级为“数哥数姐”，提高全行数据认知和应用能力，培养过程如下： 第一步：通过导师授课的方式进行FineBI初级培训。FineBI培训报名人员，必须完成此阶段全部课程的学习。包括自助数据分析全流程、仪表板开发、数据处理与函数等的培训。 培训结束后需登陆帆软网站（https://cert.fanruan.com/）进行初级培训考核，考核通过可获取FCA-FineBI认证，具备基础的数据分析能力。 培训详细课程如下： 课程类别 课程名称 课程内容 授课方式 课时 FineBI初级 自助分析零基础入门：基础入门 自助分析概述 线下授课，线上同步直播授课 3小时 FineBI全流程 自助分析零基础入门：仪表板分析 数据可视化：如何使用表格展示 4小时 数据可视化：如何图形化表达数据 自助分析零基础入门：仪表板进阶 让你的数据会说话：OLAP交互 3小时 让你的数据会说话：可视化分析与视觉表达 自助分析零基础入门：数据处理 数据处理与函数 4小时 培训现场照片： 第二步：通过初级认证的人员进行FineBI中阶培训。此阶段课程为选修课，建议通过FCA-FineBI认证的学员参加。包括讲解可视化故事、高阶数据处理、行业场景应用课程培训。 培训结束后可登陆帆软网站（https://cert.fanruan.com/）进行中级培训考核，考核通过可获取FCP-FineBI认证，具备基于实际业务场景运用FineBI进行数据建模、可视化分析等复杂的开发能力。 培训详细课程如下： 课程类别 课程名称 课程内容 授课方式 课时 FineBI中级 讲解可视化故事 数据分析高手必备技能：联动、钻取、跳转 线下授课，线上同步直播授课 3小时 可视化数据，让信息更易懂易得 高阶数据处理 DEF 函数在业务中使用 4小时 行业场景应用 数据可视化实践-讲解数据可视化故事 3小时 行业场景应用 数据可视化实践-讲解数据可视化故事 4小时 培训现场照片： 第三步：取得中阶培训考核FCP-FineBI认证的学员参加FineBI高级培训。通过线下手把手教学模式，现场体验工作中数据分析场景落地。 培训详细课程如下： 课程类别 课程名称 课程内容 授课方式 课时 FineBI高级 翻转课堂 通过趣味案例激发学员数据分析的兴趣，现场手把手教学 线下集中授课 2天 第四步：组织数据分析大赛 获得FCA-FineBI认证的员工，可参与本年度数据平台FineBI大赛。 1.竞赛内容 竞赛分为初赛和复赛两个阶段。初赛阶段：在数据平台中对系统已有数据或个人数据进行分析，完成后提交数据分析作品。经过评委打分后确定是否获得复赛参与资格。复赛阶段：根据评分及投票结果，筛选出优秀作品参加复赛。进入复赛的团队需要对自己的数据分析作品进行优化提升，在决赛当天进行路演，评委现场进行评分。 2.竞赛方式 鼓励跨条线、总分联动自由组队，各分行至少组建1支队伍参赛。参赛各队基于FineBI工具，输出一份数据分析作品。 3.竞赛相关要求 各部门将通知传达至全体员工，并请各部门联系人积极组织培训、资质认证和竞赛各阶段的推进工作，具体参训方法报名完成后由联系人负责通知。参训人员要严格按照培训时间参加学习、资质认证，无法按时参加应及时向培训组织人员请假。本年度FineBI为6.0版本的培训，报名前已取得FCA-FineBI认证的员工自愿参训。 “魔方杯”数据分析大赛现场照片： “魔方杯”数据分析大赛参赛队伍照片： “魔方杯”数据分析大赛参赛队伍路演照： 参赛案例： 青岛分行案例： 南宁分行案例： 长沙分行案例： 第五步：组织分行赋能官大会，为了更好的把控数据分析工作进度和及时解决工作进展中遇到的问题。平台组织分行进行赋能官的报名，并对各分行数据赋能官进行培训，搭建并运营企业微信群、论坛专栏等各种交流共享互动的平台，各分行数据赋能官负责对本分行主要业务部门、支行骨干进行培训，每月进行优秀数据应用场景案例的分享。 如，在平台第六期赋能官大会中，济南分行赋能官从新世界的帖子里捕捉到需求，主动与业务人员交流，挖掘出了更深层次的需求：一个是贷款客户还款差额、拖欠、冻结实时监测，实现了实时、准确地捕捉和反映客户的还款动态，显著提升了贷款管理部门的风险识别能力和响应速度，进一步降低了潜在的不良贷款风险。另一个是关于运营管理条线的包括关键业务指标，通过这系列报表，运管部门得以全面、系统地了解业务运营状况。北京分行文创管理部的业务人员，为了能够更加精准地掌握业务动态，及时发现并解决问题，在分行赋能官的悉心指导下，成功自主制作并发布了文创管理部日报表，该日报表成功票选为在当月分行优秀场景。 第六步：数字文化交流推广 生态化运营，实现数据应用平民化、民主化、生态化、社交化。数据服务需要从被动式数据满足转变为主导创新式数据引领。为实现此目标，平台将数据、服务、平台三者有机地结合在一起。通过构建数据生态，增强业务人员、科技人员、系统运维人员间的互动，引入行为分析、技术交流、技术分享、在线答疑等互联网内容管理经验，提升了平台访问流量。数字生态保障需要经验、体系、氛围三者紧密结合。经验是决定数据分析的成果成立的关键。经验来自业务人员的学习、实践、总结积累。体系是基础和保障，依靠平台的不断运营、优化和创新。氛围来自领导支持、组织建设、宣传推广和培训活动。实现数字生态的成功运营。 在数字文化交流推广中，我行组织知识星球直播分享活动。 2023年8月17日邀请常州分行资深数据分析师分享数字化应用人才培养内容，直播主题为“一起谈谈不断进步的数据力量”。老师分享了他如何运用现代技术的力量来赋能银行业务，从一些具体的案例出发，为我们展示了数据如何推动银行业务的改进和发展。此外，老师还分享了他的分析师之路的核心技能的掌握，以及他是如何通过学习来提升自己的。总的来说，本次直播分享让我们深刻地认识到了数据的力量，以及如何运用现代技术来赋能银行业务。 2024年8月24日邀请西宁分行资深数据分析师分享数字化管理内容，直播主题为“打造分行数据分析师团队”。老师在直播中提出，“业务部门不擅长数据，科技部门不了解业务，管理部门提不出策略，这是分行现在的痛点”。近年来，随着金融科技的迅猛发展和企业数字化转型工作的不断推进，商业银行也由传统的经验式、案例式的决策方式，向更加科学的数据型决策方式转变。伴随着这种决策方式的变化，分行业务部门出现了大量的数据需求，这也使得分行科技部门压力骤增，同时因为业务对数据结构不了解，科技对业务实质不清晰，越来越多的配合问题浮出水面，最终业务的需求未满足，反而开发的工作量成倍增加。化解这一局面，立足“业技融合”打造分行分析师矩阵、提升沟通效率实现数据需求快速精准落地、健全培训机制，让业务用户用数成为可能，打造分行数据分析师团队就显得尤为重要。 （4）取得成效 组织全行BI培训，平台经过总、分行联动运营，平台整体使用率都得到了较高的增长。截止2023年12月底，全年共发布数据产品2348个，比年初翻了5倍，其中分行发布1782个，占比近76%。活跃用户由年初的427人增长至9131人，增长超过20倍，全行月活人数占比28.5%。 组织数据分析大赛，89支队伍入围“华夏杯”数据分析大赛，业务部门和分行一线深度参与，15支队伍取得了优秀的成绩，参赛者们用智慧和激情点亮了数据的未来，以独特的视角和深入的洞察力，挖掘出了数据的巨大价值。 组织召开9次分行平台赋能官大会，赋能官与各分行用户双向奔赴，全年分行落地838个应用场景，各分行每月至少落地了1个应用场景。

3 典型成果

3.1 场景一：华夏银行个人线下贷款大看台

(1)发现问题： 个人业务部同事发现当前的报表存的问题：一是平台多报表散；二是报表多为明细报表，涉及客户信息或业务信息，例如身份证件号、房产坐落地址、手机号等客户经理无法查询；三是数据统计要求高，报表查询员需具备基本EXCEL操作经验，明细报表下载后需重复去重、合并、汇总、筛选等工作；四是明细报表一查查全部，无法事先脱敏敏感信息，这些痛点让信息保护落实难上加难。 (2)解决过程： 个人业务部同事通过参加平台组织的数据分析师人才的培训（包括FineBI初阶培训和FineBI中级培训），培训完成后秉承“各有所长，各尽其长”进行人员分工组织进行自助分析和开发统一看板（个人线下贷款大看台）。分工过程：常作报表的知道报表需要如何过滤无关数据、如何汇总、制图、制表，知道报表各口径的具体含义，并向科技部门提出数据需求；常写报告的知道报告需要哪些数据、数据以何种形式展示比较美观，进行展示样式的指导；常作营销推动的知道哪些数据有利于分行推动营销，哪些数据有利于支行推动营销，进行专业指导；常作贷后管理的知道哪些业务需要重点关注。最终在科技部门只提供明细数据和数据赋权流程支持的情况下，个人业务部业务人员基于BI工具进行数据处理、图表选择、模块设计、展示设计自助完成了看板的开发。在总行、分行、支行、客户经理4个级别进行数据统计和展示解决了上述发现的问题。案例部分看板展示如下： (3)场景价值： 一是减少人工大量重复查询、重复统计的的时间和精力，一个看板满足全行各级人员使用需求；二是业务人员根据业务使用思维进行可视化展示，界面美观，内容清晰；三是按照传统开发模式需要经过立项、需求评审、技术开发、测试、验收、投产等环节预计1个月才能完成的需求，业务人员1周即完成看板的开发和投产，节省了大量人力和时间成本，促进全行降本增效。

3.1 场景二：华夏银行对公账户风控雷达

(1)发现问题： 在2019年人民银行取消对公账户开户许可后，要求商业银行对账户管理做到“两个加强、两个不减”，并开展账户分级分类及全生命周期管理。近两年，电信网络诈骗形势愈加严峻，随着2022年12月1日《中华人民共和国反电信网络诈骗法》的正式实施，对商业银行在账户管理中应履行的权利义务列入法条，对不尽职的行为也要承担法律责任。运营管理部在进行对公账户分析时发现的问题：一是账户分级分类如何一目了然？目前需要柜员在分行账户监测系统中逐户查询，或者逐户翻阅账户资料、查询流水、与管户客户经理了解；二是每个账户风险点到底有哪些？对于账户的风险点不能统一展示，仍需要逐项查询且展示不全；三是账户网银限额设置合理吗？开户时依据上门尽调和资料审核，后续账户使用时无法动态判断；四是账户管理措施有数据支撑吗？支行判断账户风险情况时依据零星的、散落的数据判断，不全面，不精准。 (2)解决过程： 参加平台组织的数据分析师人才培训的运营管理部同事通过对基础数据的分析提出了“两个层面数据分析，三组人员使用数据”的思路通过BI工具进行自助看板的制作。管理层面：一目了然展示全行对公账户整体情况、异常变化信息，有利于对风险账户的靶向定位，开展分层管理，提高全行账户管理水平。支行层面：可展示支行全部账户和每一个具体账户的信息和数据分析情况，提高账户判断的精准度，降低人工成本等。案例部分看板展示如下： (3)场景价值： 一是解决了账户管理只提要求，不提供管理手段的困难，让管理要求落地可视化；二是解决了账户管理工作中因人员风险接受程度存在差异导致相同事件不同人员判断出不同结果的问题，分行统一判断风险指标的严重程度，通过参数化将指标转换为风险分值，再由系统根据不同账户触发的风险值个数和频次为每个账户计算出账户风险值，实现全行账户管理统一标准；三是解决了账户管理点多面广、数据分散的问题，将关注信息和数据整合展示，实现集约式管理；四是解决了柜面在对账户管理做判断时不再是凭借主观想法，例如账户网银权限设置是否合理（不再由人工进行判断），而是通过平台进行数据提取，准确判断，成为账户管理的有力工具。

4 总结与展望

随着数字化进程的加速，企业级数据服务共享平台将更加注重数据的深度挖掘和应用创新，提供更精准和个性化的数据服务。通过不断完善和优化平台的功能和性能，企业能够进一步提升数据分析的效率和质量，推动业务的发展和增长。 同时，数字人才项目将加大对“数字+科技+专业”复合型人才的培养力度，提升员工的数字化应用能力。通过科学组织和制定培训工作安排，企业能够培养更多的数据分析和数字化转型的专业人才，提高整体的数据素养和创新能力。 最后，数字人才项目将全面构建推广运营体系，营造数据分析的良好氛围。通过竞赛和积分激励等方式，企业能够激发员工的数据分析热情和创新能力，推动业务的发展和增长。以前，数据分析往往是个别团队或个人的工作，而现在，通过推广运营体系的建立，数据分析将成为全企业的共识和行动，为企业带来更大的业务价值。

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有了数据人才的基数，也会有数据精英的诞生，土壤很重要

精读生产力大赛案例，打卡第24天，在数字化转型的浪潮中，企业级数据服务共享平台正朝着深度挖掘数据价值、创新应用服务的方向迈进。通过持续优化平台功能与性能，企业不仅提升了数据分析的效率和质量，还促进了业务的快速发展与增长。这一转变不仅增强了企业的市场竞争力，也为企业决策提供了更加精准、个性化的数据支持。

同时，为了支撑这一转型进程，数字人才项目成为了关键驱动力。该项目聚焦于“数字+科技+专业”复合型人才的培养，通过系统性、科学性的培训计划，全面提升了员工的数字化应用能力和数据素养。这不仅为企业的数字化转型提供了坚实的人才基础，也激发了员工在数据分析领域的创新思维和实践能力。

此外，数字人才项目还通过构建全面的推广运营体系，营造了浓厚的数据分析氛围。通过竞赛、积分激励等多元化手段，有效激发了全员参与数据分析的热情，将数据分析从个别团队的专项工作转变为全企业的共识与行动。这一转变不仅加深了员工对数据分析价值的认识，也为企业带来了更广泛、更深入的业务价值挖掘，进一步推动了企业的数字化进程与业务增长。

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华夏银行旨在提供金融科技对业务发展的赋能和服务能力
背景与挑战：
① 数字化人才缺口大；②客户营销，风险管理精准度有待提升；③国家政策鼓励；④业务人员数据获取困难，数据理解困难，数据适用困难；
行动方案：
一、做规划：①构建企业数字化图谱，分层分类建立数字化人才标准和标签体系。②构建支撑万人规模培训认证体系。③启动全行业务人员，数字化转型相关岗位人员培训认证；
二、搭平台
搭建业务+技术+数据的帆软BI平台
三、培养方案
通过角色分层+角色能力+角色定位
用数据创造业务价值
具体场景一：华夏银行个人线下贷款大看台
当前报表的问题点：①平台多报表确认；②明细表多；③数据统计需求高；
通过BI平台可以规避这些问题
场景二：风控雷达
①账户分级分类；②风险的识别；③网银限额；④账户管理数据支撑；
“两个层面数据分析，三组人员使用数据”的思路通过BI工具进行自助看板的制作。
一是解决了账户管理只提要求，不提供管理手段的困难，让管理要求落地可视化；
二是解决了账户管理工作中因人员风险接受程度存在差异导致相同事件不同人员判断出不同结果的问题通过参数化将指标转换为风险分值，由系统根据不同账户触发的风险值个数和频次为每个账户计算出账户风险值，实现全行账户管理统一标准；
三是解决了账户管理点多面广、数据分散的问题，将关注信息和数据整合展示，实现集约式管理；
四是解决了柜面在对账户管理不再是凭借主观想法，例如账户网银权限设置是否合理（不再由人工进行判断），而是通过平台进行数据提取，准确判断，成为账户管理的有力工具。

精读生产力大赛案例，打卡第24天，业务数据化，数据业务化，熟悉的标语，数据和业务相辅相成，才能助力企业快速发展！

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简介：制造业企业发起的股份制商业银行。

问题：1.企业发展规模大，数字转型内容多。2.要求数据准确，安全性高。3.大环境政策推动转型，时间紧任务重。4.现状是专业人才少，懂编程的人少。

步骤：1.企业级战略数字化人才标准。2.企业人才培训体系建立。3. 企业业务人员转型认证上岗。4.需要一个零代码的平台。5.数字应用推广和人才复制。

实际操作：

        1.广选培养对象，先定义数据人才标准，分3类数字管理、应用、技术。从FineReport和FineBI2个工具入手，每个部门至少要有人会，规定最低报名人数，以及通过率最低额。

        2.确认目标，参与人数1700人，通过拿证人数不低于1000人。

        3.培训过程，①导师初级入门授课，要求参与培训人员全体学习，拿到FCA证书。②通过FCA初级培训的学员中，进行培训后考取FCP证书。③取得FCP证书人员参加线下集中翻转课堂培训，实战分析场景落地。

        4.年度魔方杯-FineBI比赛，以取得FCA证书为参加门槛，以队伍形式进行比赛，要求每单位至少1个队伍，进行初赛筛选优秀作品，进入复赛后，可对作品优化后进行路演，并由评委打分。作品有，客户管理大屏看板，经营计划看板，业务情况看板，整体分析机构指标看板，经营明细看板等。

        5.组织部门赋能会议，每月骨干培训，优秀作品分享，有一个业务人员挖掘的优秀的日报经营案例。

        6.进行数字生态交流，构建数字生态，让技术人员、数据分析人员、业务人员有效交流，举办知识星球直播活动，举行了多次活动，取得量好的交流效果。

        7.成效展示，作品2300多个，其中子公司占比近80%，活跃用户近万人。优秀场景有2个，个人贷款看板，有词云、分行业务kpi、业绩、授信情况等。对公账户风控看板，账号KPI指标、账户画像、因素分析等。

        总结，良性的数字人才培养环境需要长期的建设，搭建平台FineBI，引入数字人才，培养数字人才，发展数字人才，举办数字分析比赛，建设数字化生态，进行数据分析交流，这一系列操作令人羡慕，赞。

精读生产力大赛案例，打卡第24天，通过一系列精心策划与高效执行的活动，组织成功推动了全行BI（商业智能）平台的广泛应用与深度发展。总分行间的紧密联动，不仅显著提升了平台整体的使用率，还极大地丰富了数据产品的种类与数量，全年发布的数据产品数量实现了跨越式增长，其中分行贡献尤为突出，占比高达近四分之三。同时，平台的用户活跃度也实现了质的飞跃，活跃用户数量激增，月活用户占比显著提升，展现了数据文化在全行范围内的蓬勃兴起。

为进一步激发数据潜能，组织还成功举办了“华夏杯”数据分析大赛，吸引了众多业务部门与分行一线人员的积极参与。大赛不仅为参赛者提供了展示才华与实力的舞台，更以实际成果证明了数据分析在业务决策与创新中的巨大价值。通过激烈的竞争与智慧的碰撞，15支优秀队伍脱颖而出，他们以独到的见解和深刻的洞察力，挖掘出数据的深层价值，为企业的未来发展注入了新的活力。

此外，分行平台赋能官大会的定期召开，也为平台的持续赋能与应用场景的落地提供了有力保障。通过赋能官与各分行用户的深入交流与紧密合作，全年共成功落地了838个应用场景，实现了每月至少一个应用场景的落地目标。这些应用场景的广泛覆盖与深入实施，不仅提升了业务效率与决策质量，更为企业的数字化转型之路奠定了坚实的基础。

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华夏银行的这个案例是数字化人才体系建设方面的，培养计划以满足华夏银行全行数据服务需求为出发点，以实现服务运营与管理能力提升为立足点，充分发挥数据服务价值，为全行业务人员提供数据展示、数据加工及报表、报告制作能力，实现数据分析自服务能力，构筑一体化企业级数据服务平台。
通过FineBI初级培训、FineBI中级培训、FineBI高级培训、组织数据分析大赛、数字文化交流推广的方式，使BI在全行真正用起来。

精读生产力大赛案例，打卡第24天，华夏银行案例中，FineBI 推广做的挺不错的，开展的数据沙龙，魔方学院体系课程，以及开展数据分析大赛，营造数据分析的良好氛围。值得借鉴学习。

精读生产力大赛案例，打卡第24天：“一切业务数据化，一切数据业务化”不仅要口号喊得响亮，实际行动也要跟得上。通过培训加强人员数据化思维，促进数据化的实现~~

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先进技术应用：利用大数据、人工智能等先进技术提升金融服务效率和客户体验。
零代码/低代码工具：通过零代码/低代码开发工具，降低技术门槛，让更多业务人员能够参与到数据应用的开发中。

精读生产力大赛案例，打卡第24天，华夏银行为了应对数字化转型带来的人才短缺问题，对数字化管理人才、数字化应用人才和数字化技术人才进行不同方向的培养，提升了员工的数字化应用能力，数据可视化为生产赋能！！！

精读生产力大赛案例，打卡第24天，华夏银行将帆软BI与公司系统有机的结合起来，形成统一的数据平台。在培养人才方面也是花了很多心思，有完善的课程体系以及规模较大的分析大赛。在推广BI的同时，也将数据服务业务的意识传递给每个人，为企业带来全新的动力。

精读生产力大赛案例，打卡第24天，人才基础很重要，二次打卡了，基础工作做的好

精读生产力大赛案例，打卡第24天,搭建自主分析平台，培养数据分析人才，助力业务数据化，数据业务化，充分挖掘数据价值。

【精读生产力大赛案例，打卡第24天】
一切业务数字化，一切数据业务化。
这是华夏银行培训中一条标语，我觉得很好。
数字化建设关键就是要将业务数字化，能够真正挖掘出数据中的价值。所谓的数据价值就是把通过数据实现业务管控，进而对业务赋能或者解决业务中的问题。
这里，华夏银行核心依靠的时finebi产品，对相关业务人员进行培训，实现人员的业务赋能，进而将业务人员数字化。而在这之后，对数据进行分析，进而达成数据业务化的目的

精读生产力大赛案例，打卡第24天
通过帆软BI整合数据，处理数据，分析数据，培养数字化人才，提升员工的数字化应用能力，推动公司数据化转型。

精读生产力大赛案例，打卡第 24 天，华夏银行面对金融科技的快速发展和市场竞争、严峻的技术的挑战，公司制定《华夏银行2023—2028年数字化人才体系建设行动方案》，从构建企业级数字化人才体现及培训认证体系，推行上岗考试认证。搭建企业级数据服务共享平台，更加注重数据的深度挖掘和应用创新，提供更精准和个性化的数据服务。通过不断完善和优化平台的功能和性能，企业能够进一步提升数据分析的效率和质量，推动业务的发展和增长。

精读生产力大赛案例，打卡第24天，进行数字人才赋能、搭建企业级数据服务平台、培养数字化人才对于现代企业很重要。

精读生产力大赛案例，打卡第24天，华夏银行搭建企业级数据服务共享平台，帆软BI为平台提供了数据分析和报表展示能力，平台为帆软BI提供了应用场景和便捷的使用环境。完善和优化平台的功能和性能，能提升企业数据分析的效率和质量，推动业务的发展和增长。

精读生产力大赛案例，打卡第24天 对数字化人才进行分类定义，跟进不同业务人员进行精准培养，打造一支满足华夏银行全行数据服务需求为出发点，以实现服务运营与管理能力提升为立足点的全方面人才，这一点许多企业，特别是民企应该学习的，只有紧跟市场趋势，通过培训、交流和分享，才能进步的更快，不然固步自封地原地踏步，终究要被市场淘汰

精读生产力大赛案例，打卡第24天，华夏银行通过数字人才赋能计划，培养数字化管理、应用和技术人才，使用FineBI和FineReport工具，提供系统培训和认证，以提升数据分析能力，支持数字化转型。

精读生产力大赛案例，打卡第24天，是一份很好的如何在公司内从0到1开展帆软产品应用的案例。我们公司在员工之间推广的效果不甚理想，看到文中关于KPI的设定“FineBI培训，面向各部门业务人员和科技人员，各部门报名人数建议不少于本部门人数的5%，不设上限，通过FCA-FineBI认证率不低于3%”，这就发给领导看，培训得设置目标啊！

精读生产力大赛案例，打卡第24天，学习到华夏银行通过数字人才赋能计划，培养数字化管理人才、数字化应用人才和数字化技术人才，以满足银行数字化转型的需求。培训内容涵盖FineBI和FineReport两大数据分析工具，通过不同层级的培训和认证，提升员工的数据分析能力和数据可视化开发能力。培训分为初级、中级和高级，包括课程学习、考核认证和数据分析大赛等环节。此外，还有赋能官大会和数字文化交流推广活动，以促进数据应用的普及和深化。