永洪科技首发,国内首个聚焦金融行业的BI商业智能应用白皮书来了!

作者: 永洪BI  来源: 永洪科技  时间:2022年05月31日

 

永洪科技首发,国内首个聚焦金融行业的BI商业智能应用白皮书来了!

 

核心摘要:

 

金融行业一直是数字化转型的先锋,并且有着数据量大、数据精细度要求高、数据体系庞大、数据安全保障严格等特征,在数据赋能业务、支撑经营体系等应用层面属于领先

 

当前金融行业的数字化转型已经步入收获期,即基本完成前期的系统部署优化等工作,开始寻求数据资产的敏捷变现。

 

诸多金融机构采取了较为统一的数据应用路径:以业务在线化来应对和服务客户在线化,进而构建以数据为支撑的线上线下一体化的营销、管理体系,重点建设关键性项目,如销售管理、风险防控、成本管控等,业务产生数据、数据优化业务,最终实现科学、智能的决策数字化。

 

本白皮书基于金融行业商务智能及数据应用的现状,分析政策引导指向、核心问题,结合真实案例经验找到破局之道,同时针对金融机构数据应用典型场景,突出建设与应用的重点,以期为金融机构数据应用及商务智能的实现提供思路、参考与启示。

 

01现状——数字化转型走向成熟,数据应用成为关键

 

当前,数字经济上升为国家战略,并已然成为企业发展和社会生活的基础。金融业作为社会资源调配的媒介之一,贯穿社会经济生活的方方面面,与数字科技巧妙融合,通过整体的数字化转型,实现数字金融和智慧金融,推动金融业高质量发展

 

金融企业呈现出了一条清晰的数字化路径:以业务在线化来应对和服务客户在线化,进而构建以数据为支撑的线上线下一体化的营销、管理体系,包括销售管理、风险防控、成本管控等,业务产生数据、数据优化业务,最终实现科学、智能的决策数字化。

 

金融行业前期的数字化部署基本完成,数据应用成为了下一步工作的重点,而BI(商业智能)应其简洁易用性,一直是受到众多企业青睐的数据工具。

 

BI的本质,就是通过技术手段,将原本依赖人的经验来完成业务分析与决策,转变为通过数据支撑的科学、智能决策,让系统直接帮助企业关联和分析业务间的逻辑,并以显性化的图表进行展示。

 

02政策——引导数据应用从局部到整体

 

报告对近几年的相关政策进行了分析,认为在政策的引导下,未来3年的发力点主要有三个方面:

 

l  从数据基础性建设转变为数据资产的应用

金融业数字化转型已经逐步走向成熟,基础性建设已经基本完毕,尤其是大型国有金融机构,已经制定了中长期的数字化转型战略,部署了较为完善的数据系统,并随着线上线下一体化业务和管理的开展,积累了大量的数据资产。因此,下一阶段的关键是释放数据价值,将数据资产转变为企业的发展动能,真正发挥数据“能源”的作用。

 

l  从单点突破到全面赋能

当前在数据赋能业务方面,主要集中在核心业务层面,例如客户画像、营销管理、风险管控等,在一定程度上提升了金融机构风控能力、营销效率和经营成本。但数据的价值远不止于此,数据应当在企业的各个环节自由流动,整体覆盖企业经营,包括前端的业务与服务,中端的组织优化、人才培养和管理机制等,后端的人力资源、财务管理等,实现全面的数据赋能。

 

l  从独立应用到开放协同

由于金融行业的特殊性和数据的敏感性,当前金融机构的数据系统多为本地化私有部署,密集的海量数据只应用于本机构业务。但金融业作为社会经济生活的基础,广泛性是其本质特征,加之数据的特点在于越丰富、越精细,价值越高。因此,在保障安全和隐私前提下,数据共享、开放协同,更广泛、更具规模的应用成为必然,打破数据孤岛,提高全行业数据应用效率和效果,推动智慧金融的实现与普及。

 

03挑战——从微观到宏观,多个层次仍需健全

 

虽然金融行业数据应用得到了良好的发展,但依然存在一些问题:

 

l  金融行业的数据资产管理应用水平仍待提高

金融行业的数据资产管理仍存在数据质量不足、数据获取方式单一、数据系统分散等一系列问题。

 

l  金融数据应用技术与业务探索仍需突破

金融机构原有的数据系统架构相对复杂,涉及的系统平台和供应商相对较多,实现数据应用的技术改造难度较大,而且系统改造的同时必须保障业务系统的安全可靠运行。

 

l  金融业数字化人才建设与培养仍需提升

百分之九十以上金融科技企业认为中国市场正在面临着金融科技专业人才短缺问题,缺乏专业人才也成为了金融机构大数据应用中的首要问题。

 

l  金融数据应用的行业标准与安全规范仍待完善

金融数据应用的相关标准仍处于探索期,金融数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台,涉及金融行业数据的安全规范还存在较多空白。

 

l  金融数据发展的顶层设计和扶持政策仍需强化

一方面,金融机构间的数据壁垒仍较为明显,数据应用仍是各自为战,缺乏有效的整合协同,跨领域和跨企业的数据应用相对较少。另一方面,金融行业数据应用缺乏整体性规划,当前仍存在较多分散性、临时性和应激性的数据应用,数据资产的应用价值没有得到充分发挥。

 

04破局——落脚现状,分段实施,布局未来

 

针对当前存在的数据应用痛点,白皮书提出了以下破局之道:

 

l  战略规划统一,层级分工明确

数字化转型需要顶层设计。尤其是对于大型金融企业,大多为集团-分公司或总-分行结构,需要运用顶层设计方法,确定纲领,自上而下,确保各级目标与战略目标一致。这里的“上”即指集团层面,完成总部的数字化升级后,再细化各个公司的数字化。数字化管控是一项大的系统工程,从集团层面入手,能得到组织、人力及各项资源的最大支持,成功率比较高,也有利于后续子公司层面数字化建设进一步细化及推进。

 

l  划分阶段,紧抓关键

金融行业的数据应用整体原则可总结为 “由浅入深”,具体分为三步:先是搭骨架。从数据源、大数据平台(含BI商业智能分析软件)、主题模型、适用对象搭建好数据分析架构。其次是填血肉。需要完成数据治理、深入各子公司及各部门构建业务场景指标体系,填充各分析主题具体子主题。再者是持续提升。集团数字化管控不是一劳永逸的,需要持续提升,譬如主题补充、主题细化、更多维度关联分析、数据挖掘、决策辅助等,这是一项长期的系统性工程。

 

l  全员数据分析能力的提升

金融行业的特征在于,分行、网点等分支机构较多,数千不同岗位人员的数据需求,如果仅靠专业的IT人员来实现,则工作量庞大,且成本较高。在实践过程中,通常存在数据结果及报表与业务人员需求不匹配,导致数据应用失效等情况,出现大量返工现象,应用效果差。显然,这种由专业人员处理数据、业务人员被动接收的现状已经不符合当下企业数据应用的需求,“人人都是数据分析师”更加紧迫,需要提升全员数据分析能力。

 

l  围绕政策与趋势推动数据规模化应用

数字化转型和数据的规模化高效应用,需要找到一个有力的突破口,而政策与趋势的推动,可以使金融行业数据规模化应用找准方向、顺势而为、按需而动。在政策和趋势的推动下,根据自身的业务发展情况和需求,找到了一个突破点,进而实现全流程的数据规模化应用。

 

l  基于技术和政策实现金融数据协同共享

金融数据具有涉及面广、数据量大、敏感性高等特点,实现金融数据共享以发挥金融基础设施的作用,需要通过技术和政策双面推动。技术方面,构建开放性的端口,融合大数据、云计算、人工智能、区块链、5G等技术,着力平台建设、数据治理、标准统一等。政策方面,建立相应的第三方治理监管机制。有相关部门牵头,建立数据共享中心,负责和推动数据安全和应用,并建立相应的数据整合、处理、流通、应用制度。

 

05实战——金融机构数据应用典型场景

白皮书汇总了包括银行、保险、证券、担保、基金、信托等在内的各类金融机构数据应用案例及13大场景,全面覆盖金融机构业务及管理,整体提升数据赋能经营能力。具体内容见白皮书完整版。

 

06未来——趋势之下,更应当打好基础

  • l  金融场景愈发丰富,核心在于个性化的服务能力

通过技术所丰富的场景,虽然可以有效拓宽金融机构服务客户的方式和触点,但其关键仍然在于基于自身禀赋提供的个性化服务。技术所创造的场景具有一定的公共性,各金融机构在一定时期内都可以构建实现,而核心竞争力是在相同场景下,通过服务为客户创造价值的差异性。

 

  • l  金融数据共享,云BI或将成为关键

在政策的引导推动下,接口的打通、数据的共享与应用等,将会使金融领域的云BI得到更广泛的应用,其数据集成、即时查询、可视化、仪表盘等功能,可以很好的支撑各企业间的数据协同与运用。因此,可能有更多的金融及相关机构开始探索多云栈管理模式,使数据的安全性、应用性与云技术有机结合,创造出更为丰富的使用场景和生态。

 

  • l  风控依然是核心问题,自动化、智能化风控是趋势

未来的金融风控,可以通过BI+AI的方式,实现自动化和智能化。基于BI的实时数据,实现异常情况的及时监控,并自动触发预警,降低风险。在数据体系成熟后,则可以通过AI,实现风险预测、问题预警,逐步实现金融风控的精准化、自动化和智能化。

 

  • l  金融数据规模化应用继续深入,组织和人才是基础

数据规模化应用的继续深入,需要深入金融机构的各个业务领域,全面赋能于客户生命周期管理、服务管理、经营管理等,实现由“直接业绩”向“综合提升”转变。在此背景下,所有业务人员的数据应用能力成为了紧急且重要的事情,解决数据人才缺失、构建数据思维和文化成为了关键。

以上内容仅为《2022年金融行业BI商业智能应用白皮书》的部分内容,点击(https://club.yonghongtech.com/thread-23319-1-1.html)获取完整版白皮书。

 

 

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