Tempo+金融|銀行智能分析決策平臺建設實踐
2022-02-12 15:59:33
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金融企業由于其行業的特殊性質，對于大數據分析的需求相較于其他行業會更為迫切，因此，國內各大銀行以及綜合金融服務機構基本上都早早組建了自己的數據建模分析團隊和數據報表開發團隊。
然而近年來由于金融互聯網的快速發展，金融行業線上綜合業務不斷擴張，數據量飛速增長，一種新的轉型困境也隨之產生了：
金融企業自有的數據分析團隊，雖然有自己成熟的編碼工具、部署體系、數據指標體系，工作效率卻總是落后于業務擴張的速度，搞得一線業務人員和數據分析團隊都焦頭爛額。
為什么業務越擴張，數據分析團隊工作效率反而越低了？
這里小T就以Tempo產品的資深用戶，某國內大型銀行來舉例分析。
過去，該銀行全部的數據分析工作都由專業的數據分析團隊在負責，隨著業務規模的不斷擴張，其數據分析團隊的承接能力也逐漸達到極限，核心問題主要有以下2點：
?技術門檻高，需求壓力過于集中
數據分析尤其是AI建模分析的技術門檻較高，一般人無法勝任，有限的數據開發分析人員擔負了巨大的工作壓力。
?企業既有數據體系難以向外對接
該銀行組建專業數據分析團隊時間較早，已經形成了自己的數據指標體系和報表審閱管理習慣，數據分析個性化需求較高，很難去接入市面上現有的敏捷數據分析和報表工具，數據分析效率無法跟上業務側的即席數據分析需求。
過去，當企業管理者面臨這樣的困境時，只能選擇提高人力成本擴大數據分析團隊規模，但這顯然不符合企業期望進行數字化轉型實現降本增效的初心。
針對該銀行在數據建模分析和報表制作兩大模塊的核心需求，Tempo團隊為該銀行設計了一體化大數據分析平臺的建設方案：
AI分析升級，降門檻，易開發
打造整合AI生態體系
要想釋放數據分析團隊的生產力，我們就要想辦法把日常繁重的數據分析工作進行分解和下放。
Tempo AI以低代碼的建模操作降低了AI分析的門檻，讓更多的業務人員能夠通過自助式、拖拽式的建模方式，自主解決日常業務數據分析需求，在業務一線即可實現對數據的深刻洞察挖掘。
引入Tempo平臺之后，原有的數據分析團隊也無需改變以往的工作方式，借助Tempo AI豐富的API接口，Tempo平臺可與該銀行已經建立的特征中心、建模平臺無縫融合，按照業務需求打造統一的AI生態，打造整體的AI算法管理“AIC平臺”。
從此該銀行內部的所有數據分析開發工作都可在同一平臺內進行，不僅進度一目了然，還可以實現共享成果管理、建模應用等，讓數據開發中產生的知識資產實現沉淀復用。
BI報表升級，自助化，易分享
靈活易用的報表展現平臺
過去，由于該銀行具有獨立的數據指標體系，全部數據報表都需要由專門的數據報表開發人員制作，業務側的個性化數據查看需求往往無法及時得到滿足。
而基于Tempo BI開發的“B+”大數據分析平臺，則可以通過Tempo的開放API體系實現與銀行原有大數據指標系統的無縫整合，同時借助Tempo簡便的自助式操作，讓更多的業務人員能夠自行探索分析業務問題，無需增加人手即可達到降本增效的目的。
此外，在B+平臺中，我們還可以實現報表制作、查閱、管理各項功能的平臺集成。
不僅業務人員可以靈活地在平臺中查詢、分析自己的客戶信息數據，發現客戶特征，及時掌握客戶動態，輔助好自己日常的服務工作、營銷工作等，領導也能夠靈活訂閱自己關心的報表，并通過郵件方式進行定時查看，實現信息分享的效率最大化。
企業數字化轉型，是一種戰略，也是一個實踐過程，離不開公司內外各類資源理解、參與，是多方合力推動的結果。因此在企業數字化轉型的過程中，我們更需要關注企業原有的成熟業務流程，用業務的眼光去打造一體化數據分析平臺，在盡可能利用企業原有資源和人力的前提下實現企業發展方向的轉型升級。
美林數據多年來深耕大數據綜合服務領域，具有豐富的企業一體化大數據分析平臺打造經驗，幫助各行業企業以低時間成本和人力投入，有效降低數據分析門檻，極速響應業務發展需求，實現數據資源匯總整合，數據資產協同使用，以“業務+大數據價值”模式實現企業業務模式持續創新，培育出自己的數據核心競爭力！
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