【中国数据生产力大赛】浦银安盛:搭建数字化业务管理链条

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浦银安盛:搭建数字化业务管理链条

企业简介

       浦银安盛基金管理有限公司,是一家中法合资的银行系基金管理公司。

       经中国证券监督管理委员会批准,于2007年8月5日正式成立,总部设在上海。

       公司注册资本为人民币19.1亿元,上海浦东发展银行股份有限公司持有51%的股份、

       法国安盛投资管理公司持有39%的股份、上海国盛集团资产有限公司持有10%的股份。

场景1:运营监控大屏

痛点:

       各项任务展现不明晰,无法了解企业当前各个核算业务情况,整体完成率,针对于异常指标无法明细展现。

解决方式:

       通过建立运营监控大屏,针对浦银安盛基金稽查任务,健康任务,清算任务做关键性监控,了解到当前存在的任务总数,异常情况。针对清算业务,了解清算完成情况,当指标没有到达初始阈值的时候,可以进行进一步穿透,了解到相应的明细信息,同时,展现企业当前LOFTA业务流与直销业务流当前状态,实时展现运行情况

场景价值:

       对于管理人员,可以快速了解当前运营工作的工作内容及整体进展;不用去各个不同系统之间进行查看,或是等待运营人员的日报汇报;

       对于运营人员,可以清晰定位自己所负责工作的健康状态以及完成进度;由于公募行业很多业务系统比较老旧,且由供应商掌控,可定制化程度不高,通过数据实时整合,进行更加友好的数据展示,提升运营人员的工作效率以及使用体验。

场景2:轮播展示

痛点:

       企业的各项大屏本身是服务与各个业务部门,但是大屏制作往往是一个复杂的流程,需要在某个时刻针对大屏里面的宣传性内容做一定的修改。

解决方式:

       通过填报+展现的形式完美解决大屏展现个性化需求,给到业务同事一个填报页面,通过图片上传的形式,可以将一些PPT或者个性化海报内容上传系统,同时页面中可以选择多个文件上线状态,最后在相对应大屏端进行展现,面对单一图片,直接展现,面对多个上线图片,可以直接达成轮播效果。

场景价值:

       对于业务而言,提供更大的灵活性;可以让业务方进行一定程度的可编辑性,提升了大屏的使用价值;并且通过这种方式,实现了低代码平台的优势,快速迭代,将部分的IT能力对业务进行输出。

场景3:基金报告自动化

痛点:

       每次风控人员看的一些基金报告的资料整理和数据核对都是一项“苦差事”——耗费了大量的时间却依然可能出现数据不准确以及报告版本不匹配的问题。。

解决方式:

       将日常报告从线下转到线上,通过FR特有报表模式聚合报表设计报告模板,将其中的数据指标和分析图表对接底层数据,每天更新最新数据,保证报告数据的及时性

场景价值:

       通过基金报告自动化,将重点数据一目了然的展示出来,数据以一种更轻松的形式展现在用户面前,同时依附于聚合报表的特色功能,提高处理效率,快速挖掘数据背后的意义。以往的展现工具是很难实现这一点的,使数据处理的效率得到质的提升,更多的时间放在了数据分析上;

场景4:每月报表固定化,自动生成

痛点:

       针对基金公司,往往会受到自己母公司或者证监会,基金协会等组织的监管,需要将数据转化为这些单位所需格式,每月上传,数据获取每月都要重复进行。

解决方式:

       通过FR复杂报表设计功能复现这些样式报告,通过直连数据库的形式对接不同源数据,最终展现输出,每月以word或者excel的形式上报,解决重复工作情况

场景价值:

       针对于日常性上报工作,通过这样的处理,无需再到各个系统抓数,找数,直接形成报告,大量缩短整个上报过程时间,提高效率,同时数据格式一致性得到了保障。

4 总结与展望

       当前帆软的使用,在我司更多的是第一阶段,处理用户有数、用数的场景。主要着力于解决过去手工报表、跨系统数据查询以及数据录入的场景。提升了用户获取数据的简便性、时效性。在具体的使用过程中,我们倾向于不断的去探索FineReport的各项能力与我们业务场景结合的可能性。将产品的各项能力与我们的业务场景进行排列组合,希望能尝试出一些对业务创造价值的赋能场景。

       后续结合FineReport,我们计划是往可视化,更高程度的系统整合,利用其低代码高速开发的优势,去迭代一些数据产品级的东西;简单报表、制式报表的数量已经不少,基于此,会通盘考虑报表的整合型,尝试孵化数据产品。

       对于数据服务,计划是走数据能力赋能的思路;当前现状仅仅解决了用户的数据获取渠道的问题,很多时候,用户还是将数据获取至本地后,再进行二次分析;我们希望能提供更好的数据服务,以及培训服务,主动去培养用户的数据素养,包括基础的SQL编写能力,BI的使用能力,数据可视化分析能力等等;数字化时代的来临,企业对员工的数据分析能力有了更高的要求,我们对自己的定位是,积极主动的培养企业的数据分析能力,而不仅仅只是单纯的数据输出。

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