Tempo+金融|銀行智能分析決策平臺(tái)建設(shè)實(shí)踐
2022-02-12 15:59:33
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金融企業(yè)由于其行業(yè)的特殊性質(zhì)，對(duì)于大數(shù)據(jù)分析的需求相較于其他行業(yè)會(huì)更為迫切，因此，國(guó)內(nèi)各大銀行以及綜合金融服務(wù)機(jī)構(gòu)基本上都早早組建了自己的數(shù)據(jù)建模分析團(tuán)隊(duì)和數(shù)據(jù)報(bào)表開發(fā)團(tuán)隊(duì)。
金融企業(yè)自有的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，雖然有自己成熟的編碼工具、部署體系、數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，工作效率卻總是落后于業(yè)務(wù)擴(kuò)張的速度，搞得一線業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)都焦頭爛額。
為什么業(yè)務(wù)越擴(kuò)張，數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)工作效率反而越低了？
這里小T就以Tempo產(chǎn)品的資深用戶，某國(guó)內(nèi)大型銀行來舉例分析。
過去，該銀行全部的數(shù)據(jù)分析工作都由專業(yè)的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)在負(fù)責(zé)，隨著業(yè)務(wù)規(guī)模的不斷擴(kuò)張，其數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的承接能力也逐漸達(dá)到極限，核心問題主要有以下2點(diǎn)：
?技術(shù)門檻高，需求壓力過于集中
數(shù)據(jù)分析尤其是AI建模分析的技術(shù)門檻較高，一般人無法勝任，有限的數(shù)據(jù)開發(fā)分析人員擔(dān)負(fù)了巨大的工作壓力。
?企業(yè)既有數(shù)據(jù)體系難以向外對(duì)接
該銀行組建專業(yè)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)時(shí)間較早，已經(jīng)形成了自己的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系和報(bào)表審閱管理習(xí)慣，數(shù)據(jù)分析個(gè)性化需求較高，很難去接入市面上現(xiàn)有的敏捷數(shù)據(jù)分析和報(bào)表工具，數(shù)據(jù)分析效率無法跟上業(yè)務(wù)側(cè)的即席數(shù)據(jù)分析需求。
過去，當(dāng)企業(yè)管理者面臨這樣的困境時(shí)，只能選擇提高人力成本擴(kuò)大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)規(guī)模，但這顯然不符合企業(yè)期望進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)降本增效的初心。
針對(duì)該銀行在數(shù)據(jù)建模分析和報(bào)表制作兩大模塊的核心需求，Tempo團(tuán)隊(duì)為該銀行設(shè)計(jì)了一體化大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的建設(shè)方案：
AI分析升級(jí)，降門檻，易開發(fā)
打造整合AI生態(tài)體系
要想釋放數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的生產(chǎn)力，我們就要想辦法把日常繁重的數(shù)據(jù)分析工作進(jìn)行分解和下放。
Tempo AI以低代碼的建模操作降低了AI分析的門檻，讓更多的業(yè)務(wù)人員能夠通過自助式、拖拽式的建模方式，自主解決日常業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析需求，在業(yè)務(wù)一線即可實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的深刻洞察挖掘。
引入Tempo平臺(tái)之后，原有的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)也無需改變以往的工作方式，借助Tempo AI豐富的API接口，Tempo平臺(tái)可與該銀行已經(jīng)建立的特征中心、建模平臺(tái)無縫融合，按照業(yè)務(wù)需求打造統(tǒng)一的AI生態(tài)，打造整體的AI算法管理“AIC平臺(tái)”。
從此該銀行內(nèi)部的所有數(shù)據(jù)分析開發(fā)工作都可在同一平臺(tái)內(nèi)進(jìn)行，不僅進(jìn)度一目了然，還可以實(shí)現(xiàn)共享成果管理、建模應(yīng)用等，讓數(shù)據(jù)開發(fā)中產(chǎn)生的知識(shí)資產(chǎn)實(shí)現(xiàn)沉淀復(fù)用。
BI報(bào)表升級(jí)，自助化，易分享
靈活易用的報(bào)表展現(xiàn)平臺(tái)
過去，由于該銀行具有獨(dú)立的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，全部數(shù)據(jù)報(bào)表都需要由專門的數(shù)據(jù)報(bào)表開發(fā)人員制作，業(yè)務(wù)側(cè)的個(gè)性化數(shù)據(jù)查看需求往往無法及時(shí)得到滿足。
而基于Tempo BI開發(fā)的“B+”大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，則可以通過Tempo的開放API體系實(shí)現(xiàn)與銀行原有大數(shù)據(jù)指標(biāo)系統(tǒng)的無縫整合，同時(shí)借助Tempo簡(jiǎn)便的自助式操作，讓更多的業(yè)務(wù)人員能夠自行探索分析業(yè)務(wù)問題，無需增加人手即可達(dá)到降本增效的目的。
此外，在B+平臺(tái)中，我們還可以實(shí)現(xiàn)報(bào)表制作、查閱、管理各項(xiàng)功能的平臺(tái)集成。
不僅業(yè)務(wù)人員可以靈活地在平臺(tái)中查詢、分析自己的客戶信息數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)客戶特征，及時(shí)掌握客戶動(dòng)態(tài)，輔助好自己日常的服務(wù)工作、營(yíng)銷工作等，領(lǐng)導(dǎo)也能夠靈活訂閱自己關(guān)心的報(bào)表，并通過郵件方式進(jìn)行定時(shí)查看，實(shí)現(xiàn)信息分享的效率最大化。
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是一種戰(zhàn)略，也是一個(gè)實(shí)踐過程，離不開公司內(nèi)外各類資源理解、參與，是多方合力推動(dòng)的結(jié)果。因此在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，我們更需要關(guān)注企業(yè)原有的成熟業(yè)務(wù)流程，用業(yè)務(wù)的眼光去打造一體化數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，在盡可能利用企業(yè)原有資源和人力的前提下實(shí)現(xiàn)企業(yè)發(fā)展方向的轉(zhuǎn)型升級(jí)。
美林?jǐn)?shù)據(jù)多年來深耕大數(shù)據(jù)綜合服務(wù)領(lǐng)域，具有豐富的企業(yè)一體化大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)打造經(jīng)驗(yàn)，幫助各行業(yè)企業(yè)以低時(shí)間成本和人力投入，有效降低數(shù)據(jù)分析門檻，極速響應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展需求，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源匯總整合，數(shù)據(jù)資產(chǎn)協(xié)同使用，以“業(yè)務(wù)+大數(shù)據(jù)價(jià)值”模式實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)模式持續(xù)創(chuàng)新，培育出自己的數(shù)據(jù)核心競(jìng)爭(zhēng)力！
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