案例名称

观远数据金融数据分析与应用解决方案

案例简介

金融机构数字化转型受限于数据体系不完善、数据应用不充分等因素，导致其面临数据管理效率低、业务分析需求难以满足、业务敏捷迭代难、客户满意度低等问题。观远数据金融数据分析与应用解决方案以自上而下的工具赋能，辅以自下而上的数据文化共创，助力金融机构打造数据应用最佳状态，释放数据价值，增强经营管理的前瞻性和业务决策准确性。

创新技术/模式应用

金融数据分析与应用解决方案的创新模式主要分为两部分——自上而下的数据工具赋能和自下而上的数据文化共创。

1、以“易用性、场景化、企业级”三大创新能力为核心的数据BI工具，极大降低数据应用门槛，是金融机构提高数据应用效率的基础：

●易用性：以易用性和一站式为核心理念，覆盖数据接入与准备、分析与可视化、数据应用、分享协作等数据应用全流程，全拖拉拽式操作，两天培训后可完成80%以上数据分析工作。

●场景化：按照业务条线、角色等设计业务指标体系，形成统一的管理驾驶舱视图，辅助支持业绩展示、问题定位、决策支持。同时，快速形成多终端场景协同工作，支持不同场景下数据的使用和分析。

●企业级：以云原生、大数据、AI融合的技术优势，为平台赋予“一站式、高性能、高稳定、高管控、高扩展”的企业级能力，助力金融机构稳定支撑数万员工活跃使用，几十亿行大数据集运营，每天几千万次查询。

●BICopilot：基于BI+ChatGPT的前沿探索，结合自然语言处理能力，进一步降低数据分析应用门槛。将大语言模型和BI基座能力相结合，应用大语言模型的底层能力，打造ChatBI产品，通过学习企业业务知识（表知识、业务逻辑、问答知识、洞察知识等），实现问答式数据分析。

图1 观远数据产品全景图

2、自下而上全周期数据文化服务助力金融机构建设企业数据文化，让人人都是数据分析师成为可能：

在金融机构需要具备的组织人才、业务流程、技术能力、数据能力基础上，辅以观远独创的数据应用成熟度的6个阶段，设计诊断咨询、能力培训、运营中心、行业荣誉、G-Community、数据大赛六大服务，帮助金融机构实现数据应用效率的阶段升级。

图2 观远数据6s方法论

项目效果评估

该方案设计一站式智能分析平台统一了用户体验，降低了数据分析门槛，提高了分析效率，助力金融机构打造数据应用最佳状态，释放数据价值，增强经营管理前瞻性和业务决策准确性。

图3 观远数据金融数据分析与应用解决方案全景图

典型应用场景示例如下：

●经营分析场景：从战略布局、绩效管理到政策贯彻，帮助公司领导人有效提升公司治理的数字化水平；从溯源分析、策略评估到决策优化，帮助部门业务负责人整合业务相关各子系统全方位关联数据。

●业务决策场景：以银行为例，零售业务条线数据分析人员能进行统一的数据管理，以支撑客户服务及生命周期的数据体系，全面推动零售业务服务及经营模式的提质增效；从客户分析、放款跟踪分析到客户经理绩效分析，普惠金融业务条线业务运营人员可灵活分析各业务维度数据与策略的相关性。

●风险管控场景：风险管理数据分析人员能够有效管理信贷资产，减少不良损失。贷前有效甄别客户关联风险，做好前瞻管理；贷中搭建多层监控体系，实时监控不良风险；贷后针对逾期情况按天级回溯及时预警。

●数据资产管理场景：帮助信息技术数据开发人员更完整地打通数据采集到使用的全链路，有效沉淀数字资产，完善从总部到分部的一站式数据平台体系。

该方案已在银行、保险、证券等行业应用，服务了近30家金融机构，包括大型股份制银行、城商行、农商行、证券机构、寿险、财险、健康险、金融租赁、互联网金融等。

在应用过程中，该方案助力某股份行打破业界难题，重塑总行分行“取数、用数、看数”体系：服务全行超50%的用户，一项数据分析工作从平均5个工作日缩减到1小时；为分行提供了高效便捷的用数体验，解决了分行向总行取数难的问题，提升全行数字化组织效能。也助力某城商行实现精细化管理，打通智能风控最后一公里：对接该行20余个系统数据，实现全行级的数据资产管理和应用；大幅改善代码级开发现象，数据产品开发效率10倍+提升；应用于多个业务环节，使用员工1000+；每年为该行节省模型开发运维费用近百万。

责任编辑：方杰