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金融数字化转型没有思路?看完这篇文章茅塞顿开!

作者:FineBI

发布时间:2024.1.23

浏览次数:156 次浏览

近年来,金融科技作为互联网金融的延伸,已经在支付、信贷、保险、证券、资产管理等领域得到全面应用。这无疑为各大金融机构积累了大量的数据资产。然而,随着我国经济增速放缓和互联网流量红利逐渐消退,客户群体的特征和需求也在不断演变。同时,新一轮的金融开放政策也促使监管机构对整个行业提出了更加严格的要求,这使得金融行业的运营成本普遍上升。因此,在新一轮产业变革和数字化转型中,如何充分利用这些沉默的数据资产,挖掘业务增长点并提高组织运行效率,成为取得最终胜利的关键因素。

金融分析

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一、金融行业数字化转型常遇到哪些难题?

金融行业作为数字化浪潮下的先锋,一直走在时代前沿。在人力、物力、财力方面,金融行业持续不断地进行巨额投资,为行业的飞速发展提供了充足的动力。在信息化领域,一些头部的大中型金融机构更成为了全行业的风向标。然而,由于业务属性和企业发展历史背景的限制,仍有许多金融机构存在各种各样的问题:

  1. 在当前的业务环境中,数据烟囱效应变得显著,导致了业务系统各自为政的现象。不同业务系统之间的数据孤岛和信息壁垒使得企业内部的数据流动和共享变得困难。这种局面给企业带来了很多挑战,包括无法全面了解和分析企业的整体运营状况、难以实现高效的业务协同和决策支持。同时,由于缺乏整合和统一的数据管理,企业也可能错失了一些重要的商机和竞争优势。
  2. 报表自动化程度低导致手工报表作业量大,需要耗费大量的时间和人力资源。这不仅增加了员工的工作负担,也容易导致数据处理出现错误和不准确的情况。对于企业而言,这种低效率的报表作业方式可能阻碍了管理层对业务情况的全面了解,影响了决策的准确性和时效性。因此,提高报表自动化程度成为了许多企业亟待解决的问题,以实现更高效、准确的报表生成与分析。
  3. 需求琐碎、报表同质化和臃肿的系统是比较普遍的问题。由于业务需求的多样性和变化,企业需要生成大量的报表来支持管理和决策,但这些报表往往过于琐碎和重复,缺乏实际价值。此外,企业内部的系统也经常因为功能繁杂、数据庞大等原因而变得臃肿不堪,使得理想与现实背道而驰,难以实现高效的管理和决策。这种局面不仅浪费了企业的时间和资源,也可能影响企业的竞争力和发展潜力。

二、大数据时代数字化转型应该怎么做?

1.基础构建阶段

在基础构建阶段,企业应致力于打造一个统一的数据门户,以便实现企业级数据治理和安全应用的目标。通过建立一个完善的基础报表应用体系,企业能够有效整合和管理企业内部各类数据资源,提供准确、及时的数据支持。同时,企业应注重数据安全,确保敏感信息得到妥善保护。这一阶段的工作为企业的数据管理奠定了坚实的基础,同时也为后续的数据分析和决策提供了可靠的支持。

2.初步应用阶段

在初步应用阶段,企业应着重实现管理信息的自主使用。通过建立灵活的数据钻取和切片功能,企业可以根据需要自由地选择、关联和获取数据。通过数据可视化技术,将复杂的业务数据以图表、报表等形式呈现,使业务用户能够直观地理解和分析数据。这样一来,业务用户可以更加自主地进行数据探索和决策支持,提升工作效率和准确性。初步应用阶段的目标是让企业内部各级用户都能充分利用数据资源,实现数据驱动决策的价值最大化。

3.综合应用分析

在综合应用分析阶段,企业可以从多个视角对数据进行分块和解析,并构建相应的分析模型。通过这种方法,企业可以从庞大的数据中提取出有价值的信息,为业务用户提供参考意见。具体来说,我们可以从不同的角度对数据进行切割,如时间、地域、行业等,以便更好地理解数据背后的趋势和规律。同时,也可以运用机器学习等技术,对数据进行挖掘和预测,以便更好地把握未来的变化趋势。最终,将分析结果呈现给业务用户,帮助他们做出更加明智的决策。

4.综合应用预测

在综合应用预测阶段,通过综合考虑不同业务,构建预测模型,以识别未来的业务关注重点。通过对历史数据进行分析和建模,企业可以预测未来的趋势和变化,并提出相应的业务建议和战略方案。同时,为了提升预测结果的可信度,企业需要利用新数据补充和完善模型,以更好地反映当前的实际情况和趋势。通过不断优化和完善预测模型,企业可以更加准确地预测未来的市场趋势和变化,为企业的发展提供科学依据和指导。综合应用预测的目标是帮助企业更好地了解市场动态和趋势,及时调整业务策略,提升企业的竞争力和业绩表现。

5.智能应用阶段

智能应用阶段是基于收集各种内外部数据的基础上进行的,通过执行数据挖掘,企业可以从看似无关的数据中找到潜在的规律。这些规律可以帮助企业深入了解市场趋势、消费者行为和业务运营等方面的情况,并为企业提供有针对性的决策支持和商业洞察。在实时的数据驱动下,企业能够迅速捕获商机,发现新的市场需求和机会,以及识别潜在的风险和挑战。通过对数据的实时分析和监测,企业可以及时调整业务策略,提升业务的灵活性和应变能力。智能应用阶段的目标是利用数据驱动的方法,帮助企业更好地把握商机,预测和规避风险,实现持续的创新和增长

金融分析数字化转型

三、金融数字化转型如何应用?

1.整合业务数据,统一管理数据

传统的信息化主要以流程和信息记录为中心,目的是服务于当前的业务过程。然而,随着时间推移和业务的复杂化,许多机构形成了"一类业务、一个IT系统、一个数据库"的封闭式IT架构。这导致了数据孤岛现象的出现,即不同IT系统中的数据语言不统一,数据无法贯通,相同的数据需要在不同系统中重复录入,甚至不同系统中的同一数据可能不一致。

为了根本解决这个问题,我们需要将现有的业务对象、业务过程和业务规则进行金融数字化,打通全国各地分散的数据中心和各个业务系统,建立统一的数据仓库和数据湖。通过前端填报录入和设置录入数据校验规则等方式,实现数据管理的自动化和标准化,确保数据资产的完整性。

这样做的好处是多方面的。首先,通过打通数据孤岛,不同系统之间的数据可以互相交换和共享,提高数据的价值和利用效率。其次,建立统一的数据仓库和数据湖,可以集中管理和存储数据,提高数据的安全性和可靠性。此外,自动化和标准化的数据管理过程可以减少人工错误和提高工作效率。

2.基于用户的数据应用体系

C端强调注重用户体验,而B端也同样需要关注用户体验,尽管它们的本质不同,一个是为用户服务,另一个是为企业经营服务。但是,在实现过程中,用户体验是一致的。那么如何保证数据应用体系满足用户需求并提供良好的用户体验呢?首先,我们需要理解一个基本概念,即业务是什么?同时,从数据人的角度出发,我们如何结合业务需求来构建数据应用体系?

小编认为业务的核心构成是人和信息的流转,也就是所谓的信息链和管理链。在这个链条上存在许多关键节点。因此,当我们进行数据分析时,关键是要分析业务流程中各个关键节点和关键人之间的相互关系。这些相互关系可能是抽象的,比如信息流、资金流等,也可能是具体的,比如各种实物。然后,我们需要找出链条上的阻塞点,以帮助企业实现流程优化,甚至是经营业绩的提升。因此,在梳理业务需求时,我们必须明确对应的业务场景阻塞点和数据阻塞点,并进行用户分类、阻塞层级分类等,然后使用可视化语言将数据转化为图表。

3.搭建闭环数据生态链

数字化转型是非数字原生企业进行的一次巨大变革。这种变革不仅仅涉及展业模式的改变,还包括企业整体战略愿景、组织架构、管理文化、人员技能、工作习惯以及思考方式等方面的全新转变。为了构建完整的企业数据生态闭环,我们可以从技术生态、管理生态和数据生态三个层级进行划分。

  • 技术生态涉及到保障数据资产基石所采取的一系列技术手段,比如数据中心、数据仓库、大数据平台、数据集市等等。
  • 管理生态是整个体系的核心,需要建立一系列顶层数据治理体系制度和人才培养制度,实现全流程管控机制,从而推动生态的发展和应用落地。
  • 最后的数据生态结合了管理手段和技术手段,通过点对点的连接,为数据服务工作提供有效支撑,并充分发挥业务人员的主观能动性,实现最大的业务成效。

四、结语

在数字化时代,金融行业数字化转型已经成为必要的发展趋势。只有通过建立完整的数字生态体系,从技术、管理和数据三个方面全面提升企业的数字化能力,才能更好地适应市场变化,提升企业竞争力,并实现可持续发展。在这个过程中,需要不断推动组织架构改革、培养数字化人才,以及加强数据治理,以确保数字化转型顺利进行。我们相信,在数字化转型的道路上,只有坚持不懈地跟进,才能够实现数字化时代的梦想!

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