金融企業這樣做數據分析，步入數字化轉型快車道！
2022-08-17 17:36:07
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在如今這個機遇與挑戰并存的大環境下，具有前瞻性的公司紛紛開始“思變”，如何利用新一代大數據、人工智能技術為業務賦能，在新時代的市場競爭下依然保持活力與競爭力，是不少企業在轉型時遇到的問題。數字化轉型到底該怎么轉，從哪里入手，來了解一下某金融機構一個二級業務部門的數字化轉型故事。
某金融機構的業務部門，主要負責企業內部的風險管控業務，在以往的工作中，要按時間保證每一個機構在每三到五年間輪流檢查一次。隨著公司業務范圍的拓寬，項目類型也逐漸豐富，風控工作比之前的復雜度更高，需要到現場根據材料和分析來做，以往的工作方式已經不能滿足當下的需求了。
數字化轉型迫在眉睫，來看看這樣的業務部門，是如何探索自身數字化轉型之路的？
01、數字化轉型初體驗
轉型勢不可擋，模式再度更新
早在2014年，該業務部門就以數據做基礎，正式啟動了數據平臺的建設工作。基于一線業務人員的檢查思路和經驗積累，借助國外知名的某S平臺，逐步搭建起了一系列規則分析模型。
通過模型，可直接將疑點數據對接到現場作業系統，提高業務人員的辦公效率。隨著公司業務體系的拓展，非現場作業的方式也逐漸被運用起來，海量數據可以先在總部做審核，找到異常點，再由一線工作人員去現場做進一步確認。通過此次“以計劃為導向”到“以風險為導向”的轉型，實現了非現場和現場雙輪驅動的工作業務新模式。
對于時刻身處前線的業務人員來說，他們對風險數據的敏感度并不亞于專業的數據分析師，憑借自身豐富的現場經驗，他們往往還能為分析師提供數據分析的新思路，在實際工作中，他們也常會用到Excel來進行數據的分析處理。
但是隨著業務范圍的擴大，企業現有的分析資源和能力已經跟不上數據激增的速度，無論是業務系統還是Excel，均缺乏處理大數據的能力，動輒上千萬的數據，Excel也完全難以支持，而具備大數據處理能力和數據分析背景的專業人員更是十分緊缺。
面對困局，如何才能找到更適合的工具？
02、數字化道路再升級
業務專家成功轉型，人人都是數據分析師
出于對數字化轉型升級的迫切需求，該企業接觸到了美林數據的Tempo大數據分析平臺，在對目前狀態的痛點和需求進行深度探討后，經過多輪的溝通與測試，Tempo平臺在內部成功上線，為該企業開啟了全員共建模型生態的數字化轉型2.0時代。
? 靈活開放的系統架構，滿足企業個性化需求
該企業之前的S平臺屬于單機平臺，在使用過程中不支持深度算法，也沒有可視化看板的搭建能力，業務人員查看模型需要跳板機才能實現，不利于內部協作。而Tempo平臺的微服務架構擁有靈活開放的系統框架，能帶來更好的兼容性和擴展性，為該企業大數據的分析和建模能提供支撐，滿足具體業務中的個性化需求。
? 企業級管控，全方位保障數據安全
Tempo平臺不僅僅是一個數據分析工具，更是企業大數據分析與應用的系統化解決方案。平臺企業級的管控思維，基于完善的系統安全、數據安全、角色權限等功能的支持，能夠實現分級、分層的數據權限管控，在保證數據安全的情況下，又最大化地為內部的協作提供支撐與保障。
? 自助式探索，業務人員也能成為數據分析專家
Tempo平臺同時具備可視化拖拽的建模能力與擴展編程能力，專業的分析師能復用以前的模型成果，也能繼續研發新的專業模型，Tempo成為一個集分析與知識成果管理的綜合服務平臺。
同時，拖拉拽自助式的探索方式還能賦能業務人員做數據分析，大幅降低數據分析門檻，憑借著他們對業務的了解，在對數據進行分析的過程中，還幫助企業發現了很多問題，避免了經濟損失。
? 一體化工具，為企業決策提供依據
Tempo平臺一體化的數據分析工具，能快速搭建儀表盤，做指標的統一展示與分析，把業務管理中核心的指標，通過可視化的呈現，為企業提供業務檢測和決策的依據。
目前，該企業已經上線了 50 個關鍵指標，在Tempo平臺的協助下，實現了風險評估工作，并以風險為導向來制定年度的業務計劃，定期檢測機構風險，及時做風險處置。
在Tempo大數據分析平臺的賦能下，該企業不僅實現了遠程風險監測體系及智能化審核體系初步落地，更是將原有的8人專業數據師團隊，擴展到了如今80人規模的專業分析師+業務分析師團隊，效率得到了大幅提升。
簡單來說，業務是核心，數據則是最強的驅動力，只有用數字化手段去賦能業務，才能為企業的效率提升提供支撐和保障。Tempo大數據分析平臺，致力于為企業提供更好的數據管理與數據分析產品，通過數據智能化分析管理，為企業客戶贏得更多商機和新的業務增長機遇，助力企業在數字化轉型的快車道一路向前。
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