國內首個聚焦金融行業的BI商業智能應用白皮書來了！
核心摘要：
金融行業一直是數字化轉型的先鋒，并且有著數據量大、數據精細度要求高、數據體系龐大、數據安全保障嚴格等特征，在數據賦能業務、支撐經營體系等應用層面屬于領先。
當前金融行業的數字化轉型已經步入收獲期，即基本完成前期的系統部署優化等工作，開始尋求數據資產的敏捷變現。
諸多金融機構采取了較為統一的數據應用路徑：以業務在線化來應對和服務客戶在線化，進而構建以數據為支撐的線上線下一體化的營銷、管理體系，重點建設關鍵性項目，如銷售管理、風險防控、成本管控等，業務產生數據、數據優化業務，最終實現科學、智能的決策數字化。
本白皮書基于金融行業商務智能及數據應用的現狀，分析政策引導指向、核心問題，結合真實案例經驗找到破局之道，同時針對金融機構數據應用典型場景，突出建設與應用的重點，以期為金融機構數據應用及商務智能的實現提供思路、參考與啟示。
當前，數字經濟上升為國家戰略，并已然成為企業發展和社會生活的基礎。金融業作為社會資源調配的媒介之一，貫穿社會經濟生活的方方面面，與數字科技巧妙融合，通過整體的數字化轉型，實現數字金融和智慧金融，推動金融業高質量發展
金融企業呈現出了一條清晰的數字化路徑：以業務在線化來應對和服務客戶在線化，進而構建以數據為支撐的線上線下一體化的營銷、管理體系，包括銷售管理、風險防控、成本管控等，業務產生數據、數據優化業務，最終實現科學、智能的決策數字化。
金融行業前期的數字化部署基本完成，數據應用成為了下一步工作的重點，而BI（商業智能）應其簡潔易用性，一直是受到眾多企業青睞的數據工具。
BI的本質，就是通過技術手段，將原本依賴人的經驗來完成業務分析與決策，轉變為通過數據支撐的科學、智能決策，讓系統直接幫助企業關聯和分析業務間的邏輯，并以顯性化的圖表進行展示。
報告對近幾年的相關政策進行了分析，認為在政策的引導下，未來3年的發力點主要有三個方面：
l 從數據基礎性建設轉變為數據資產的應用
金融業數字化轉型已經逐步走向成熟，基礎性建設已經基本完畢，尤其是大型國有金融機構，已經制定了中長期的數字化轉型戰略，部署了較為完善的數據系統，并隨著線上線下一體化業務和管理的開展，積累了大量的數據資產。因此，下一階段的關鍵是釋放數據價值，將數據資產轉變為企業的發展動能，真正發揮數據“能源”的作用。
l 從單點突破到全面賦能
當前在數據賦能業務方面，主要集中在核心業務層面，例如客戶畫像、營銷管理、風險管控等，在一定程度上提升了金融機構風控能力、營銷效率和經營成本。但數據的價值遠不止于此，數據應當在企業的各個環節自由流動，整體覆蓋企業經營，包括前端的業務與服務，中端的組織優化、人才培養和管理機制等，后端的人力資源、財務管理等，實現全面的數據賦能。
l 從獨立應用到開放協同
由于金融行業的特殊性和數據的敏感性，當前金融機構的數據系統多為本地化私有部署，密集的海量數據只應用于本機構業務。但金融業作為社會經濟生活的基礎，廣泛性是其本質特征，加之數據的特點在于越豐富、越精細，價值越高。因此，在保障安全和隱私前提下，數據共享、開放協同，更廣泛、更具規模的應用成為必然，打破數據孤島，提高全行業數據應用效率和效果，推動智慧金融的實現與普及。
l 金融行業的數據資產管理應用水平仍待提高
金融行業的數據資產管理仍存在數據質量不足、數據獲取方式單一、數據系統分散等一系列問題。
金融機構原有的數據系統架構相對復雜，涉及的系統平臺和供應商相對較多，實現數據應用的技術改造難度較大，而且系統改造的同時必須保障業務系統的安全可靠運行。
百分之九十以上金融科技企業認為中國市場正在面臨著金融科技專業人才短缺問題，缺乏專業人才也成為了金融機構大數據應用中的首要問題。
金融數據應用的相關標準仍處于探索期，金融數據缺乏統一的存儲管理標準和互通共享平臺，涉及金融行業數據的安全規范還存在較多空白。
一方面，金融機構間的數據壁壘仍較為明顯，數據應用仍是各自為戰，缺乏有效的整合協同，跨領域和跨企業的數據應用相對較少。另一方面，金融行業數據應用缺乏整體性規劃，當前仍存在較多分散性、臨時性和應激性的數據應用，數據資產的應用價值沒有得到充分發揮。
針對當前存在的數據應用痛點，白皮書提出了以下破局之道：
數字化轉型需要頂層設計。尤其是對于大型金融企業，大多為集團-分公司或總-分行結構，需要運用頂層設計方法，確定綱領，自上而下，確保各級目標與戰略目標一致。這里的“上”即指集團層面，完成總部的數字化升級后，再細化各個公司的數字化。數字化管控是一項大的系統工程，從集團層面入手，能得到組織、人力及各項資源的最大支持，成功率比較高，也有利于后續子公司層面數字化建設進一步細化及推進。
金融行業的數據應用整體原則可總結為 “由淺入深”，具體分為三步：先是搭骨架。從數據源、大數據平臺（含BI商業智能分析軟件）、主題模型、適用對象搭建好數據分析架構。其次是填血肉。需要完成數據治理、深入各子公司及各部門構建業務場景指標體系，填充各分析主題具體子主題。再者是持續提升。集團數字化管控不是一勞永逸的，需要持續提升，譬如主題補充、主題細化、更多維度關聯分析、數據挖掘、決策輔助等，這是一項長期的系統性工程。
金融行業的特征在于，分行、網點等分支機構較多，數千不同崗位人員的數據需求，如果僅靠專業的IT人員來實現，則工作量龐大，且成本較高。在實踐過程中，通常存在數據結果及報表與業務人員需求不匹配，導致數據應用失效等情況，出現大量返工現象，應用效果差。顯然，這種由專業人員處理數據、業務人員被動接收的現狀已經不符合當下企業數據應用的需求，“人人都是數據分析師”更加緊迫，需要提升全員數據分析能力。
數字化轉型和數據的規模化高效應用，需要找到一個有力的突破口，而政策與趨勢的推動，可以使金融行業數據規?；瘧谜覝史较颉㈨槃荻鵀?、按需而動。在政策和趨勢的推動下，根據自身的業務發展情況和需求，找到了一個突破點，進而實現全流程的數據規模化應用。
金融數據具有涉及面廣、數據量大、敏感性高等特點，實現金融數據共享以發揮金融基礎設施的作用，需要通過技術和政策雙面推動。技術方面，構建開放性的端口，融合大數據、云計算、人工智能、區塊鏈、5G等技術，著力平臺建設、數據治理、標準統一等。政策方面，建立相應的第三方治理監管機制。有相關部門牽頭，建立數據共享中心，負責和推動數據安全和應用，并建立相應的數據整合、處理、流通、應用制度。
白皮書匯總了包括銀行、保險、證券、擔保、基金、信托等在內的各類金融機構數據應用案例及13大場景，全面覆蓋金融機構業務及管理，整體提升數據賦能經營能力。具體內容見白皮書完整版。
l 金融場景愈發豐富，核心在于個性化的服務能力
通過技術所豐富的場景，雖然可以有效拓寬金融機構服務客戶的方式和觸點，但其關鍵仍然在于基于自身稟賦提供的個性化服務。技術所創造的場景具有一定的公共性，各金融機構在一定時期內都可以構建實現，而核心競爭力是在相同場景下，通過服務為客戶創造價值的差異性。
l 金融數據共享，云BI或將成為關鍵
在政策的引導推動下，接口的打通、數據的共享與應用等，將會使金融領域的云BI得到更廣泛的應用，其數據集成、即時查詢、可視化、儀表盤等功能，可以很好的支撐各企業間的數據協同與運用。因此，可能有更多的金融及相關機構開始探索多云棧管理模式，使數據的安全性、應用性與云技術有機結合，創造出更為豐富的使用場景和生態。
l 風控依然是核心問題，自動化、智能化風控是趨勢
未來的金融風控，可以通過BI+AI的方式，實現自動化和智能化?；?span lang="EN-US">BI的實時數據，實現異常情況的及時監控，并自動觸發預警，降低風險。在數據體系成熟后，則可以通過AI，實現風險預測、問題預警，逐步實現金融風控的精準化、自動化和智能化。
l 金融數據規模化應用繼續深入，組織和人才是基礎
數據規?；瘧玫睦^續深入，需要深入金融機構的各個業務領域，全面賦能于客戶生命周期管理、服務管理、經營管理等，實現由“直接業績”向“綜合提升”轉變。在此背景下，所有業務人員的數據應用能力成為了緊急且重要的事情，解決數據人才缺失、構建數據思維和文化成為了關鍵。
以上內容僅為《2022年金融行業BI商業智能應用白皮書》的部分內容，關注“永洪科技”公眾號，回復“金融白皮書”獲取完整版白皮書。
