2022年金融行业BI商业智能应用白皮书-永洪科技_57页_44mb

2022年金融行业BI商业智能应用白皮书总结

核心内容

2022年金融行业BI商业智能应用白皮书指出，随着数字化转型的深入，金融行业已基本完成系统部署与优化，数据应用成为重点。BI作为数据应用的重要工具，因其简洁易用性，成为众多金融机构首选。通过BI，企业能够实现从经验驱动向数据驱动的转变，提升科学决策能力。白皮书还提到，金融机构在数据应用中面临诸多挑战，包括数据资产管理、技术与业务探索、人才建设、行业标准与安全规范、顶层设计与政策扶持等。同时，白皮书也提出破局策略，包括战略规划统一、分阶段实施、提升全员数据分析能力、推动数据规模化应用、实现数据协同共享。

主要观点

1. 数字化转型成熟：金融行业已进入数字化转型的成熟阶段，数据应用成为关键。
2. BI应用广泛：金融行业BI应用投入居高，年投入约15亿元，且逐步向深层次数据分析发展。
3. 数据应用挑战：
   • 数据资产管理水平有待提高，存在数据质量、来源单一、标准化程度低等问题。
   • 技术与业务探索仍需突破，数据分析误判率较高，资源利用效率与客户体验有待提升。
   • 数字化人才建设与培养仍需加强，专业人才短缺成为制约因素。
   • 行业标准与安全规范尚不完善，缺乏统一的数据存储管理与安全机制。
   • 顶层设计与扶持政策仍需强化，数据壁垒和缺乏整合限制了整体发展。
4. 破局策略：
   • 战略统一：从集团层面制定统一战略，明确各级目标和分工。
   • 分阶段实施：由浅入深，分为“搭骨架”、“填血肉”、“持续提升”三个阶段。
   • 全员数据分析能力提升：推动“人人都是数据分析师”，提升业务人员的数据应用能力。
   • 数据规模化应用：围绕政策和趋势，推动数据的高效利用和共享。
   • 数据协同共享：通过技术和政策双轮驱动，实现数据互通互联、权属分离，提升数据应用价值。

关键信息

• BI平台建设：BI系统通过数据整合、分析和可视化，为管理层提供决策支持，如“领导驾驶舱”。
• 典型应用场景：
  • 银行机构：客户定位与服务、网点经营分析、零售业务、风控-反欺诈分析、电话营销。
  • 保险公司：客户评级、网销广告优化、承保分析、理赔分析。
  • 其他金融机构：分支机构经营分析、业务与风控分析、综合分析、数据治理与监管报表分析。
• 未来趋势：
  • 场景化服务：随着技术发展，金融机构将更加注重个性化服务能力。
  • 云BI发展：公有云BI市场将快速增长，成为数据共享和应用的重要手段。
  • AI与BI融合：未来风控将向自动化和智能化发展，AI将用于风险预测和问题预警。
  • 组织与人才建设：数据规模化应用的深入需要组织和人才作为基础，推动数据思维和能力的培养。

实战案例

• 银行案例：通过BI平台实现客户定位、网点经营分析、零售业务分析、反欺诈分析及电话营销优化，提升客户满意度与运营效率。
• 证券案例：搭建数据平台，实现风险管理驾驶舱及异常交易监控大屏，提升风控能力与业务分析效率。
• 保险案例：通过客户评级与网销广告优化，提高续保率与营销效率。
• 基金案例：构建管理驾驶舱与数据可视化分析平台，实现数据整合与高效分析，提升决策能力。
• 信托案例：加强数据治理与监管报表分析，提升产品投研与风险管理能力。

关于永洪科技

永洪科技作为领先的BI解决方案提供商，致力于为全球企业提供大数据技术产品及服务，拥有自主知识产权的一站式大数据平台，具备从数据治理到平台实施运维的端到端服务能力。其产品Yonghong Z-Suite具有广泛的数据源接口、数据集管理、可视化报告、AI深度分析、自助式探索分析、高性能计算引擎、移动端支持及数据门户等功能，已获得多项行业认可与荣誉，并拥有大量合作伙伴与客户。

总结

金融行业的数字化转型已进入收获期，数据应用成为核心。BI工具在其中扮演了关键角色，通过数据整合与分析，推动科学决策与业务优化。然而，数据资产管理、技术应用、人才建设、标准制定及政策支持仍是当前主要挑战。未来，随着技术发展与政策推动，云BI与AI融合将成为趋势，推动数据共享与风控智能化，提升金融机构的综合竞争力。