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观远数据发布银行业解决方案,现代化BI赋能银行数字化转型

2023-03-04 05:02:02来源:生活在线

文章导读
数字经济时代下,新型数字金融基于技术和数据要素,将驱动银行业更深层次的科技变革和产业变革。《中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见》指出,到2025年,银行业数字化转型要取得明显成效。《指导意见》强调,银行业要大力推进业务经营管理数字化转型,提升数据治理与应用能力。 如今,国有行、股份行、城商行均已将数据能力建设作为实践科技金融的首要举措,更是全力提升战略规划和组织流程建设、业务经营管理数字化、数据...

数字经济时代下,新型数字金融基于技术和数据要素,将驱动银行业更深层次的科技变革和产业变革。《中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见》指出,到2025年,银行业数字化转型要取得明显成效。《指导意见》强调,银行业要大力推进业务经营管理数字化转型,提升数据治理与应用能力。

  

如今,国有行、股份行、城商行均已将数据能力建设作为实践科技金融的首要举措,更是全力提升战略规划和组织流程建设、业务经营管理数字化、数据能力建设以及科技能力建设。

  

加速数据能力建设,数字化转型挑战愈显

  

在此背景之下,各大银行加大了科技力量的投入,同时善借外力,在兼顾发展与安全的同时,提升科技系统支撑能力,加快数字化转型的进程。

  

受限于原先数据体系不完善、数据应用不充分等因素,部分银行在转型道路中出现了种种挑战:

  

• 线上化和自动化不足;

  

• 数据治理体系不完善;

  

• 数据人才储备不足;

  

• 智能化程度低;

  

• 业务和科技的数字鸿沟。

  

银行业数据应用解决方案,打造数据应用最佳状态

  

针对银行面临的以上挑战和相关问题,观远数据推出「银行业数据应用解决方案」(关注观远数据公众号回复【银行】即可获取完整方案内容),助力银行构建多领域的数据生产力,帮助银行业打造数据应用最佳状态,实现自上而下的数据工具赋能和自下而上的数据文化共创。

  

「银行业数据应用解决方案」广泛覆盖“数据接入—智能分析—数据应用—决策辅助”的多领域、全链路的数据应用,深度赋能“横向倒边,纵向到底”的银行业务体系。

  

1、打造数据应用最佳状态,驱动数据文化建设

  

数字化转型是一个银行或一个企业的文化重塑。不管是银行领导人还是一线人员,亦或者业务人员以及科技人员,是否愿意使用数据应用,都涉及到内部数据文化。打造积极的文化氛围既是银行高效管理的需要,同时也是塑造良好对外形象的必要。

  

「银行业数据应用解决方案」旨在帮助银行业打造数据应用最佳状态,打造内外数据双循环。银行数字文化的变革是一个持续性的工程,并且由银行所有人员的持续推动才能完成。外循环从行级领导、部门业务负责人到一线专家,建立自上而下的数据工具赋能,挖掘海量数据资产;以及自下而上的数据文化共创,知识沉淀数字化。

  

观远数据发布银行业解决方案,现代化BI赋能银行数字化转型

    

  

打造数据应用最佳状态

  

内循环中,决策通过具体措施监控落实到位,业务执行反馈效果进一步指导经营决策,从数据分析到数据使用和消费,推动银行数字化经验开展,打造最佳数据应用状态。

  

2、构建多领域数据生产力,管控银行数据安全

  

围绕“数据接入—智能分析—数据应用—决策辅助”四大数据领域,「银行业数据应用解决方案」进行金融科技与银行业务的融合应用,深度赋能“横向到边、纵向到底”的银行业务体系。

  

观远数据发布银行业解决方案,现代化BI赋能银行数字化转型

    

  

银行业解决方案全景图

  

此外,观远数据已通过ISO-9001、ISO-27001、网络安全保护等级三级等多项安全体系认证,旗下产品也是首个通过信创环境“可信大数据”测评的商务智能(BI)分析工具。同时,基于四横一纵的安全架构保障,配合精细的功能管理、资源管理、数据管理等多层次进行“三位一体”的数据安全管控,有效为银行的数据安全保驾护航。

  

3、全链路业务场景,释放银行数据价值

  

要释放银行数据价值,一方面需助力各层级管理者掌控经营管理的全局信息,另一方面要推动各业务条线实现数字化决策。观远数据「银行业数据应用解决方案」在全链路的数据场景中,有效变革数据应用旅程,充分提升取数看数效率,全面释放数据价值。

  

目前,观远数据已在数据处理采集,取数用数看数,业务分析、智能预测等银行业务场景拓展众多可信落地应用。

  

• 数据处理与采集:健全数据治理体系,支撑业务敏捷迭代和规模化

  

业务场景:近年来,大小银行积累起了庞大的数据,但因为线上化和自动化不足,数据源分散于各个线上系统以及线下Excel。由于数据量庞大且复杂异构,加之业务流程存在不少手工环节,导致数据处理工作量繁重,容易出错,难以发挥数据价值。

  
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