日前，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)G-park「Let's Date！BI！」系列直播第二期「2023，金融業(yè)如何應(yīng)對“流浪數(shù)據(jù)”」順利落幕。金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)分析資深專家/國際競爭行銷學(xué)博士孫子辰、觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)金融行業(yè)解決方案專家舒方濤、數(shù)據(jù)科學(xué)家字節(jié)三位嘉賓老師，就“如何有效提升數(shù)據(jù)運(yùn)營”，“打破數(shù)據(jù)孤島”，“數(shù)據(jù)價(jià)值有效挖掘”等關(guān)鍵詞展開探討（關(guān)注觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)訂閱號(hào)，回復(fù)【流浪數(shù)據(jù)】，即可觀看完整直播回放）。

此次G-park主題聚焦“金融數(shù)據(jù)運(yùn)營的快與慢”，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)匯總整理三個(gè)嘉賓分享的精彩觀點(diǎn)，期望為金融業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘提供可靠參考借鑒。

數(shù)字化時(shí)代的銀行數(shù)據(jù)運(yùn)營升級(jí)：ABCD為引擎

隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)逐漸融入金融領(lǐng)域，誕生了互聯(lián)網(wǎng)金融，并對傳統(tǒng)金融業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)分析資深專家/國際競爭行銷學(xué)博士孫子辰帶來了《數(shù)字化時(shí)代的銀行數(shù)據(jù)運(yùn)營升級(jí)》的主題分享。孫子辰從互聯(lián)網(wǎng)對傳統(tǒng)銀行業(yè)的挑戰(zhàn)出發(fā)，分享了銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的探索與分析，以及銀行的細(xì)分場景化解析。

互聯(lián)網(wǎng)對傳統(tǒng)金融業(yè)的影響可以大致分為三個(gè)階段。第一階段體現(xiàn)出“金融電子化”的特征，在互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)以后，金融業(yè)開始應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)改造金融產(chǎn)品和服務(wù)。第二階段是初步融合階段，以“金融信息化”為主要特征。金融機(jī)構(gòu)開始廣泛使用信息技術(shù)，在大量關(guān)鍵領(lǐng)域完成對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程的替代。第三階段則是重塑階段，也是離我們最近的階段，即“金融互聯(lián)網(wǎng)化”特征。從2011年以來，互聯(lián)網(wǎng)金融加速發(fā)展，類型日益豐富，非金融機(jī)構(gòu)借助大數(shù)據(jù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)紛紛進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域。

孫子辰表示，“在此場景之下，A（人工智能）B（區(qū)塊鏈）C（云計(jì)算）D（大數(shù)據(jù)）將成為賦能新金融的核心引擎。”

孫子辰還在分享中總結(jié)了銀行數(shù)據(jù)運(yùn)營升級(jí)的四大挑戰(zhàn)。第一完善數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、清洗等方面；第二加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析能力，數(shù)據(jù)的分析與挖掘才能夠展現(xiàn)出更多商業(yè)價(jià)值；第三優(yōu)化流程，智能化提高整個(gè)業(yè)務(wù)相關(guān)的效率。最后是強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全管理。

現(xiàn)代化BI賦能銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型：真正讓業(yè)務(wù)用起來

數(shù)字化已成為銀行業(yè)發(fā)展的普遍共識(shí)和重要戰(zhàn)略。推動(dòng)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)深度的融合，核心即“讓業(yè)務(wù)用起來”。真正讓更多的業(yè)務(wù)人員通過數(shù)字化賦能，能夠自主地將數(shù)字化工具用起來，能夠自助消費(fèi)數(shù)據(jù)，面向業(yè)務(wù)的BI分析是第一趨勢。

對此，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)金融行業(yè)解決方案專家舒方濤分享《現(xiàn)代化BI如何賦能銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型》，總結(jié)了觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)“讓業(yè)務(wù)用起來”的現(xiàn)代化BI的三大特性：快速上手匹配的易用性能力；覆蓋到全體系、符合廣泛推廣的企業(yè)級(jí)能力；在無數(shù)個(gè)應(yīng)用場景、決策場景廣泛活躍使用起來的場景化能力。

舒方濤分享了觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)與頭部股份制銀行的“讓業(yè)務(wù)用起來”的合作案例。一方面通過為業(yè)務(wù)提供高效便捷的用數(shù)體驗(yàn)，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)平臺(tái)已經(jīng)成長為數(shù)據(jù)工作的主戰(zhàn)場，全面提升業(yè)務(wù)用戶的自主用數(shù)能力，助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁向新臺(tái)階；另一方面推廣業(yè)務(wù)人員自主式的用數(shù)模式，全面降低業(yè)務(wù)人員的用數(shù)門檻，大幅提升數(shù)據(jù)分析效率、全面釋放數(shù)據(jù)生產(chǎn)力。項(xiàng)目落地后，單項(xiàng)數(shù)據(jù)分析工作從平均5個(gè)工作日縮減到1小時(shí)，為全行業(yè)超50%的用戶提供了高效便捷的用數(shù)體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了“讓業(yè)務(wù)用起來”的目標(biāo)。

面向業(yè)務(wù)賦能的組織升級(jí)

最后舒方濤講述了三個(gè)銀行BI的真實(shí)故事。

第一個(gè)是分析師的故事。區(qū)別于其他需要承接支撐業(yè)務(wù)需求開發(fā)的角色，該銀行內(nèi)部分析師更多承擔(dān)著整個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)文化的的推廣。通過與觀遠(yuǎn)合作建立數(shù)據(jù)平臺(tái)，服務(wù)全行用戶，目前已經(jīng)在業(yè)務(wù)部門培養(yǎng)了50多個(gè)業(yè)務(wù)分析師，開發(fā)2000多個(gè)場景和頁面，在銀行內(nèi)部占比超70%。這些頁面有超過80%的業(yè)務(wù)人員在使用，月活超過70%，讓數(shù)據(jù)分析真正融于業(yè)務(wù)應(yīng)用。

第二個(gè)是信用卡的故事。信用卡的開卡、激活成本其實(shí)很高。業(yè)務(wù)部門在熟練使用BI來做數(shù)據(jù)分析后，發(fā)現(xiàn)了不同用戶的激活偏好，例如柜臺(tái)、線上的不同激活方式；一個(gè)星期、兩三個(gè)星期的激活時(shí)間；不同活動(dòng)的激活形式。這些背后都是基于數(shù)據(jù)分析的洞察，最終制定出了不同的激活策略，帶來了6%激活率的提升，相當(dāng)于大幾千萬的營收增長。

第三個(gè)是業(yè)務(wù)經(jīng)理的故事。銀行業(yè)務(wù)經(jīng)理直接在BI上獲悉客戶整個(gè)資金的流向過程，從而洞悉了用戶的理財(cái)偏好，進(jìn)行個(gè)性化的推薦，進(jìn)一步助推業(yè)績的增長。

“這都是一線最真實(shí)的反饋，也是讓業(yè)務(wù)用起來的力量。”

ChatGPT與BI結(jié)合的探索：融合數(shù)據(jù)分析全鏈路

最近ChatGPT火爆全網(wǎng)，它是一種人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自然語言處理工具，能夠通過學(xué)習(xí)和理解人類的語言來進(jìn)行對話，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動(dòng)，真正像人類一樣來聊天交流。它與現(xiàn)代化BI又會(huì)有哪些可行性的結(jié)合？數(shù)據(jù)科學(xué)家字節(jié)帶來了《漫談ChatGPT與問答式BI》的探索思考。

字節(jié)表示，“在BI數(shù)據(jù)分析的“問題定義—數(shù)據(jù)接入—數(shù)據(jù)處理—可視化展示—交互分析—決策行動(dòng)”全鏈路上，ChatGPT都有結(jié)合的機(jī)會(huì)。”

BI數(shù)據(jù)分析鏈路

• 問題定義：對于部分場景問題，基于ChatGPT可以得到初步的數(shù)據(jù)分析與決策計(jì)劃，人工再進(jìn)行校對與修改；
• 數(shù)據(jù)接入：原先非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常需要清洗，而現(xiàn)在部分?jǐn)?shù)據(jù)或許不再需要清洗，直接進(jìn)行端到端的分析；
• 數(shù)據(jù)處理：輔助數(shù)據(jù)工程師做TEL開發(fā)。在ETL開發(fā)過程中，通過自然語言的提問，ChatGPT生成SQL提供用戶使用，并且可以進(jìn)行多輪交互式的構(gòu)建。即便第一步出現(xiàn)偏差，也可以在第二步重新修正；
• 可視化展現(xiàn)：回答業(yè)務(wù)問題，快速獲得數(shù)據(jù)結(jié)果與結(jié)論。提交問題后，自動(dòng)生成SQL，再提交于ChatGPT生成文字結(jié)論以及后續(xù)的行動(dòng)建議，實(shí)現(xiàn)問答式的BI。
• 交互分析：深度分析報(bào)告的自動(dòng)化生成。基于BI系統(tǒng)能力，對接企業(yè)內(nèi)部各類數(shù)據(jù)源，基于可靠的數(shù)據(jù)指標(biāo)來源提供可信的業(yè)務(wù)分析報(bào)告。自動(dòng)識(shí)別異常原因有業(yè)務(wù)含義，并以自然語言的方式展示，避免了數(shù)據(jù)分析方法差異帶來的認(rèn)知偏差。
• 決策行動(dòng)：提供輔助性的預(yù)測，基于歷史行動(dòng)做未來的推薦建議。

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