對(duì)標(biāo)蘋果的靈動(dòng)島 華為帶來實(shí)況窗功能
繼蘋果的靈動(dòng)島之后，華為也在今天正式推出了“實(shí)況窗”功能。據(jù)今天鴻蒙OS 4.0的現(xiàn)場演示顯示，華為的實(shí)況窗可以更高效的展現(xiàn)出實(shí)時(shí)通知，比如鎖屏上就能看到外賣、打車、銀行
近日，第八屆零售銀行發(fā)展大會(huì)于上海舉辦，這是一場匯聚銀行業(yè)內(nèi)精英的盛會(huì)。在這個(gè)聚焦零售銀行未來發(fā)展的重要平臺(tái)上，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)受邀參會(huì)，與眾多與零售銀行相關(guān)的業(yè)內(nèi)同仁一道，深入探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型在零售銀行業(yè)的新趨勢、新機(jī)遇和新挑戰(zhàn)。
觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)金融行業(yè)專家?guī)浺暟l(fā)表了題為《數(shù)據(jù)分析在零售銀行中的應(yīng)用》的精彩分享。在這場引人入勝的交流中，分享了數(shù)據(jù)分析在零售銀行業(yè)中的關(guān)鍵作用和應(yīng)用前景。
以下為分享內(nèi)容節(jié)選:
首先簡要介紹觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)成立于 2016 年，以“讓業(yè)務(wù)用起來讓決策更智能”為使命，致力于為零售、消費(fèi)、金融、高科技、制造、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的領(lǐng)先企業(yè)提供一站式數(shù)據(jù)分析與智能決策產(chǎn)品及解決方案。在金融行業(yè)，已經(jīng)與多家銀行合作，包括股份制銀行如招商銀行和中信銀行，以及領(lǐng)先的城市商業(yè)銀行寧波銀行。
觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)于多年服務(wù)于金融行業(yè)的過程中，總結(jié)了用戶遇到的種種挑戰(zhàn)以及相應(yīng)解決方案，最終形成了一條“銀行數(shù)據(jù)分析之路”，期望和大家一同從“極致的易用性和行業(yè)最佳實(shí)踐”踏上第一階段，以“廣泛自助賦能業(yè)務(wù)”能力跨越到第二階段，最后實(shí)現(xiàn)“智能化能力建設(shè)”第三階段。
以下將詳細(xì)介紹觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)如何通過“銀行數(shù)據(jù)分析之路”助力零售銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的具體做法和成效。
銀行數(shù)據(jù)分析之路
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)需要構(gòu)建強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理、分析和可視化等，以確保能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為業(yè)務(wù)發(fā)展提供數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)。
但數(shù)據(jù)分析能力構(gòu)建之路并不是一片坦途，諸多銀行正面臨著一系列挑戰(zhàn)，涉及戰(zhàn)略決策、業(yè)務(wù)管理和執(zhí)行層面。例如:
?業(yè)務(wù)人員想要數(shù)據(jù)分析，但需求開發(fā)效率低；
?數(shù)據(jù)量太大，數(shù)據(jù)加工傳遞困難；
?不知道怎么通過數(shù)據(jù)定位問題，缺乏分析思路；
?不會(huì)使用數(shù)據(jù)分析工具；
?數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)困難，沒有專業(yè)人員
?……
在傳統(tǒng)模式下，業(yè)務(wù)提出需求，科技團(tuán)隊(duì)響應(yīng)，僅能滿足基本的數(shù)據(jù)查詢和報(bào)表生成需求。而業(yè)務(wù)實(shí)際上需要更深層次的業(yè)務(wù)分析，同時(shí)讓數(shù)據(jù)說話，用數(shù)據(jù)做決策。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)作為金融行業(yè)的供應(yīng)商，不僅僅是簡單地將產(chǎn)品、技術(shù)交給 IT 部門，更多是讓 IT 部門更多地發(fā)揮能力。
對(duì)此，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)基于多年金融行業(yè)實(shí)踐，總結(jié)劃分銀行發(fā)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的三大階段:
?第一階段:“中心化”產(chǎn)出模式，建立數(shù)據(jù)基建能力，著重于產(chǎn)品和場景化實(shí)踐的落地；
?第二階段:“分布式”產(chǎn)出模式，是自助數(shù)據(jù)分析的階段，強(qiáng)調(diào)人才培育和數(shù)據(jù)文化傳播；
?第三階段: 加強(qiáng) AI 能力實(shí)現(xiàn)快速數(shù)據(jù)分析和結(jié)果呈現(xiàn)，目標(biāo)是 AI 直接提供數(shù)據(jù)分析結(jié)果，無需人工干預(yù)。
第一階段: 極致的易用性和行業(yè)最佳實(shí)踐
第一階段中，在企業(yè)建立了一定的數(shù)據(jù)基建之后，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)將幫助企業(yè)更好、更快速地使用數(shù)據(jù)。分享三個(gè)真實(shí)案例:
某股份制銀行: 經(jīng)過觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)兩年的應(yīng)用，該銀行的數(shù)據(jù)平臺(tái)月活躍用戶突破了 6 萬，而銀行總員工數(shù)為 10 萬。超過 4 萬個(gè)數(shù)據(jù)化、可視化、數(shù)據(jù)分析的看板已經(jīng)開發(fā)出來，分行使用滲透率超過 90%。其中，70% 的數(shù)據(jù)由業(yè)務(wù)人員直接提供。
某頭部城商行: 上線觀遠(yuǎn) BI 后，數(shù)據(jù)分析和開發(fā)的時(shí)效從平均兩周縮短到了三小時(shí)，大大提高了數(shù)據(jù)分析的效率。
某農(nóng)商行: 一個(gè)月內(nèi)完成了指標(biāo)開發(fā) 200 個(gè)、看板上線 90 個(gè)、移動(dòng)駕駛艙上線 20 多個(gè)頁面的任務(wù)，前期需求調(diào)研和系統(tǒng)部署等工作也同樣在這段時(shí)間內(nèi)完成。
這三個(gè)案例彰顯了易用的產(chǎn)品對(duì)夯實(shí)第一階段能力的重要性。觀遠(yuǎn) BI 足夠簡單，讓業(yè)務(wù)用戶能用，會(huì)用，愛用?；谝惑w化產(chǎn)品底座，每個(gè)組件相互關(guān)聯(lián)、相互影響、相互工作，能夠貫穿整個(gè)銀行在數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)發(fā)展過程中的關(guān)鍵步驟，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)分發(fā)四個(gè)階段，可以分別提供不同模塊化的功能。
以下分別分享觀遠(yuǎn) BI 的 5 個(gè)關(guān)鍵性易用能力。
1、智能化 ETL
智能化 ETL 是全拖拽式的自助式數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)倉構(gòu)建工具。該組件主要應(yīng)用于業(yè)務(wù)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的二次加工或者科技人員進(jìn)行數(shù)據(jù)取數(shù)。通過拖拉拽的方式，用戶可以輕松完成數(shù)據(jù)加工，降低開發(fā)成本。此外，智能 ETL 功能的數(shù)據(jù)處理流程自動(dòng)化、可視化，數(shù)據(jù)處理更加方便，有效節(jié)省人工成本。
2、中國式報(bào)表 Pro
中國式報(bào)表 Pro 高度兼容 Excel, 集成了 90% 的 Excel 功能，可以一站式創(chuàng)建報(bào)表與可視化深度融合分析。主要有兩個(gè)場景:
首先，在線下，銀行通常有許多報(bào)表需要大量時(shí)間進(jìn)行處理，通過中國式報(bào)表 Pro 能夠自動(dòng)兼容現(xiàn)有 Excel 中的所有函數(shù)，逾 95% 的函數(shù)都能被兼容，實(shí)現(xiàn)線下報(bào)表快速轉(zhuǎn)移到線上。
其次，報(bào)表線上化后，無論是在線上直接處理還是將其從本地遷移到線上，數(shù)據(jù)管理變得非常方便，可以實(shí)現(xiàn)全面的管控，包括數(shù)據(jù)的分發(fā)、預(yù)警和聯(lián)動(dòng)，有效降低開發(fā)成本。
3、數(shù)據(jù)門戶
數(shù)據(jù)門戶實(shí)現(xiàn)了全流程 0 代碼，完成應(yīng)用和門戶搭建，即時(shí)預(yù)覽發(fā)布，所見即所得，實(shí)現(xiàn)敏捷迭代。當(dāng)面對(duì)大量數(shù)據(jù)和報(bào)表時(shí)，每個(gè)業(yè)務(wù)人員和領(lǐng)導(dǎo)都需要查看大量的報(bào)表，需要建立一個(gè)有效的管理平臺(tái)。數(shù)據(jù)門戶可以根據(jù)個(gè)人需求進(jìn)行定制，從而快速完成數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)。
4、自助式數(shù)據(jù)分析
自助式數(shù)據(jù)分析，通過自助化零代碼的拖拉拽方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和看板的搭建。即便是業(yè)務(wù)人員，也可以輕松使用，根本上擴(kuò)大了企業(yè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)者的基本盤，同時(shí)縮短業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的等待周期，實(shí)現(xiàn)及時(shí)的業(yè)務(wù)洞察。
5、移動(dòng) BI
觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)移動(dòng) BI, 實(shí)現(xiàn)了零代碼開發(fā)移動(dòng)端數(shù)據(jù)應(yīng)用，助力業(yè)務(wù)人員、數(shù)據(jù)分析師成為移動(dòng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理。移動(dòng)駕駛艙和移動(dòng)端頁面的構(gòu)建，是銀行業(yè)務(wù)中的一個(gè)重要亮點(diǎn)。觀遠(yuǎn) BI 的開發(fā)采用一鍵切換式的方式，已有的 PC 端頁面可以一鍵切換成移動(dòng)端，無需進(jìn)行任何開發(fā)。
通過以上五大優(yōu)勢功能，企業(yè)將進(jìn)一步在第一階段夯實(shí)數(shù)據(jù)使用基礎(chǔ)，快速幫助科技人員和業(yè)務(wù)人員使用和分析數(shù)據(jù)。
場景化解決方案
除此之外，考慮到許多銀行領(lǐng)導(dǎo)和業(yè)務(wù)老師常常表示自身想進(jìn)行分析，但缺乏清晰的思路。有時(shí)會(huì)遇到銀行原先存在的駕駛艙不夠滿意、不好用、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不完整、數(shù)據(jù)鏈路不清晰等問題。
觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)多年服務(wù)客戶的沉淀，還提供了場景化解決方案，涵蓋了常見、通用的駕駛艙和營銷主題，貫穿了整個(gè)客戶生命周期管理，包括客戶分層分群、價(jià)值貢獻(xiàn)、客戶關(guān)系、商機(jī)識(shí)別、客戶持有、資金行為、渠道觸達(dá)等，實(shí)現(xiàn)零售營銷端到端全流程的管控。
第二階段: 廣泛自助賦能業(yè)務(wù)
第一階段分享了怎么通過產(chǎn)品能力和場景化解決方案幫助快速落地?cái)?shù)字化能力，夯實(shí)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)。第二階段則著重于廣泛的業(yè)務(wù)自助化，讓業(yè)務(wù)人員真正擁有“數(shù)據(jù)武器”。
在這個(gè)階段中，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)提供了完善的支持體系來幫助金融機(jī)構(gòu)和業(yè)務(wù)人員，包括診斷咨詢、能力培訓(xùn)、運(yùn)營中心、數(shù)據(jù)大賽和社區(qū)等服務(wù)。
例如培訓(xùn)課程，提供集課程、實(shí)操、互動(dòng)為一體的學(xué)習(xí)環(huán)境，通過體系化課程 + 案例式教學(xué) + 碎片化學(xué)習(xí) + 實(shí)戰(zhàn)演練，幫助新人掌握 BI 的實(shí)操技能，具有四大亮點(diǎn): 體系化課程，覆蓋數(shù)據(jù)分析全流程；分解式培訓(xùn)，邊學(xué)邊練，更易記住操作步驟；
陪伴式學(xué)習(xí)，班主任 + 助教，社群答疑、圈子交流；學(xué)練一體化，提供學(xué)習(xí)錄屏、章節(jié)測試、學(xué)習(xí)進(jìn)度、案例實(shí)操、結(jié)課證書等能力。
觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)不僅具備標(biāo)準(zhǔn)化的課程體系，涵蓋產(chǎn)品能力、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)決策思維培訓(xùn)，以及提供線上課程，靈活地適應(yīng)不同用戶的需求。此外，還有數(shù)據(jù)大賽等活動(dòng)，挖掘銀行內(nèi)部的數(shù)據(jù)分析人才，促進(jìn)數(shù)據(jù)文化的傳播和培養(yǎng)。
第三階段: 智能化能力建設(shè)
在第三階段，將專注于智能化能力的構(gòu)建，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)結(jié)合自然語言處理能力，進(jìn)一步幫助企業(yè)降低數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用門檻。主要提供了三個(gè)功能和服務(wù)：Chat2Answer、Chat2Help 和智能洞察。
Chat2Answer 是指標(biāo)體系的即問即答，基于多輪對(duì)話洞察業(yè)務(wù)問題，智能歸因定位，并能結(jié)合業(yè)務(wù)知識(shí)庫提供建議；Chat2Help 則是觀遠(yuǎn) BI 的百曉生，24 小時(shí)在線技術(shù)支持和數(shù)據(jù)輔導(dǎo)，無論是功能介紹、操作指南、最佳實(shí)踐、FAQ、指標(biāo)定義、業(yè)務(wù)口徑，通通都能解答。
第三項(xiàng)服務(wù)是智能洞察，基于專家沉淀的分析框架，洞察核心指標(biāo)的變化和影響來源，幫助業(yè)務(wù)人員及時(shí)決策。目前已在多家銀行廣泛應(yīng)用。
在進(jìn)行大量數(shù)據(jù)分析時(shí)，特別是在匯報(bào)總結(jié)，往往需要分析各種指標(biāo)并找出原因，并且完成分析后，還需要制作 PPT 等報(bào)告。智能洞察則是解決這一問題的利器。利用數(shù)據(jù)洞察，可以根據(jù)預(yù)設(shè)的分析思路讓系統(tǒng)來分析數(shù)據(jù)變動(dòng)原因，并自動(dòng)生成相應(yīng)的報(bào)告，大幅提升了日常工作的效率。
今天的分享一直貫穿著觀遠(yuǎn)的核心價(jià)值理念，我們的目標(biāo)不是簡單地將技術(shù)能力交給 IT 部門，而是更多地去賦予 IT 部門使其真正發(fā)揮作用。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)致力于完善數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)字化能力的拼圖，期望通過我們的服務(wù)和產(chǎn)品，培養(yǎng)出十倍的數(shù)據(jù)生產(chǎn)者，從而帶動(dòng)百倍的數(shù)據(jù)消費(fèi)者。
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