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无锡农商行:通过业务与科技的双向赋能,提升数据分析效率80%!

在目前的数字科技背景下,传统银行业的业务技术模式存在开发周期较长、灵活性差、监控效率低等弊端,迫切需要搭建一个符合银行特色的商业平台,通过规范数据标准与口径、打通数据孤岛,实现数据管理运营的强力覆盖。...
2024-12-04 14:48230

企业简介

无锡农村商业银行成立于2005年6月,是一家股份制的地方性金融机构,地处中国长三角经济发达地区的无锡市。全行现有员工1600余人,下辖1家营业部,104家本地支行、分理处,3家异地分行,4家异地支行,控股2家村镇银行,入股3家农村商业银行。

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成立以来,无锡农村商业银行充分发挥法人银行的机制优势,以服务地方经济发展为己任,外拓市场,内强管理,不断做大做强做优。先后获得过“江苏省银行业文明规范服务示范单位”“江苏省和谐劳动关系先进单位”“全国金融机构服务‘三农’最佳诚信企业奖”“银企合作‘十佳银行’最佳爱心公益奖”“中国最具成长性银行”“农村商业银行城区标杆银行”“中国服务业企业500强”“全球千强银行”等荣誉称号。

时势推动,优胜劣汰——转型迫在眉睫

近年来中国经济飞速发展,中国银行业也经历了从简单到复杂、从广泛经营到充分的市场竞争的发展历程。随着国内商业银行间的竞争和外资银行的进入,银行业面临着两个方面的转变:从宏观层面来看,产品决策、经营决策由经验型向科学型转变;就微观层面而言,要求银行经营以从业务为核心的经营管理模式,向以客户为中心的新型经营管理模式转变。

在目前的数字科技背景下,传统银行业的业务技术模式存在开发周期较长、灵活性差、数据价值难以充分挖掘、操作复杂、监控效率低等弊端,迫切需要搭建一个符合银行特色的只能商业平台,通过规范数据标准与口径、打通数据孤岛,挖掘出大量冗余数据的业务价值,实现数据管理运营的强力覆盖。

搭平台,建工具——促数据应用效率提升

自2017年来,我行已完成新数据中心的建设,将行内分散、异构的数据资源进行集成,形成统一的出入口,但同时又带来了另外一个问题:各个业务系统的数据潮水式的灌入数据中心,如何应用这些数据高效驱动业务发展成了一个困扰我们很久的难点。我行通过调研了市场很多产品后,最终采购了FINEREPORT和FINEBI两款产品来尝试解决这些问题。

明确的分工,高效的分析

1. 实现科技与业务的紧密配合与双向驱动

目前,我行已形成科技和业务明确的配合机制,科技人员负责提供基础数据,搭建数据模型,业务部门负责数据的自主分析,对于常规固定的报表需求,由开发人员通过FINEREPORT开发固定报表;对于临时性较灵活的数据分析,由业务人员通过FINEBI自助处理。FINEBI月活分析用户达到83人,月活模板数259个,月日均访问量68次。

2. 以科技主导,闭环业务数据需求

我行利用FineReport搭建了xxXXX报表平台,根据该工具专业技术性较强的特性,主要面向行内科技人员使用。科技人员根据业务部门提出报表需求,确定数据口径,负责报表开发、投产、上线。报表平台门户按各部门需求及功能划分报表路径和权限,业务人员一目了然可以快速获取数据。项目投产至今,报表系统已完成各业务条线500余张报表的上线,相比上线前复杂的数据获取流程,如今业务人员只需打开报表系统即可查看,若当前报表满足不了业务需求或报表口径发生改变,业务人员则会主动联系科技修改报表,这样业务人员既是使用者又是维护者,不会出现数据口径变化或报表数据失准后无人问津的情况,整个数据使用效率提升15人/月。

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3. 让业务主导——敏捷自主分析让业务用起来

我行借助FINEBI搭建自助分析平台。FINEBI是一款友好业务,灵活上手的业务分析工具,业务可以根据自主分析需要,通过仪表板的拖拉拽功能完成图标绘制、指标计算、数据之间的联动、钻取、跳转等分析操作,这大大解放了科技人员的人力,也不用花费大量时间等待科技部门提供支持,数据分析效率提升80%。

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大屏开发,灵活监测——“打开门户一眼看数据”

行内通过搭建深化管理的驾驶舱,监控大屏应用,“打开门户一眼看数据”已经成为用户每天的日常。大屏收集各条线领导关注的指标,让领导对条线业务经营数据一目了然,辅助领导经营决策。

场景一:无锡农商行总体经营状况看板


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如上的无锡农商行经营状况大屏,将领导关心的资产、负债、所有者权益、存贷款趋势、客群分布等原先分散分布的指标整合成经营状况大屏,运用FINEBI自带的图表等组件展示,真正做到数据可视化一目了然。

场景二:运营综合管理平台

运营综合管理平台大屏整合了运管条线的主要指标,各运营主管能实时准确了解网点现金库存、账户状态、各渠道业务量等数据,对于网点的综合运营支持提供了强有力的数据支持。

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诸如此类的大屏在我行各个业务条线均在推广,力争做到一部门一条线一大屏,有效实现了全行范围内数字化分析、数字化营销和数字化风险控制,激发了各层级人员对于数据的认知、分析和应用,提升了行内数据资产价值,促进业务发展、风险控制和内部管理,有效推动全行数字化转型。


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