【中国数据生产力大赛】领导驾驶舱——徐州农商行数字化转型之路的重要一步

领导驾驶舱——徐州农商行数字化转型之路的重要一步

一、企业简介

      徐州农村商业银行股份有限公司，于2020年9月28日开业，是由原徐州淮海、铜山、彭城三家农村商业银行合并新设的一家拥有深厚历史底蕴的金融机构，是徐州人民自己的银行，同时是徐州地区存贷款规模最大的地方法人金融机构，经营范围覆盖徐州主城区162个营业网点，291个普惠金融服务点，高密度分布在徐州五个行政区，在职员工1800多人。

      徐州农商银行将紧跟全市发展大局，始终与地方经济社会发展同频共振，为建设“强富美高”新徐州做出新的更大贡献。

      大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次技术变革。对金融行业，尤其是银行业而言，数据成为核心资产，拥有数据的规模、灵活性，以及收集、运用数据的能力，成为银行业的核心竞争力。在这样一个发展趋势下，领导驾驶舱项目就显得尤为重要，它可以及时的整合海量数据，发掘数据价值，提供高效的数据可视化结果，为管理者提供所需要的数据以及业务调度的依据，从而保证企业正常高效的运营。

 

二、项目背景：

      徐州农商行作为一家刚刚改制组建的农商行，较大型商业银行而言科技力量十分薄弱，缺乏移动端指标梳理与构建经验， 随着经营管理体系的不断完善、银行监管的日益严密、网点分布日益广泛，行内现有的报表系统业务数据分散，呈现出“静态、孤立、离散”的数据应用现状，已经无法满足管理者的使用需求，具体应用痛点表现在3个方面：

1、数据应用需求多样：

①监管趋严，领导需要关注的指标数据越来越多样化，复杂化，这给数据统计部门带去了很大的工作量，耗时耗力；

②现有报表系统无法满足各部门高度的定制化要求；

③高管、部门经理、支行行长出差在外无法及时有效地获取行内经营数据；

2、日常监测场景需求效率低

很多部门的日常监测工作仍然依赖于手工统计，比如贷款规模的测算；

3、部分场景维护管理及时性差

作为一家地域性特征明显、业务类型单一的农村商业银行，存贷款的业务比重较高，目前支行面临存贷款流失后，无法做到立即维护的窘境。

 

三、解决方案：

1、打破数据壁垒，整合数据源

      徐州农商行的行内数据呈现孤立、离散的特点，业务系统繁多，不同系统间存在数据壁垒，各个业务系统的开发者不同，多个业务系统之间存在业务之间的交叉，导致了数据库彼此无法兼容的数据壁垒和数据冗余现象，因此，统一数据模型和标准，保证了行内数据的一致性、准确性、完整性、时效性以及实体同一性。

2、构建标准化的整体架构，快速响应业务需求

      在此基础上，徐州农商行搭建了数据源→数据仓库→仓内集市→数据交换→后台管理→前端报表开发的领导驾驶舱整体架构，其中“前端报表开发”包括大屏、PC端和移动端三部分。FineBI的灵活性、敏捷开发和分析功能，能够快速实现报表开发功能，为“前端报表开发”提供技术支撑，为本次项目高度的定制化需求提供保证。

3、梳理数据模型关系，建立业务应用方案

      徐州农商行领导驾驶舱项目最终落地的应用有两个大屏、五个工作台和八个推送，应用层级分为总行、部门条线、中支、支行，总行指标展示包括大屏、PC端和移动端，部门条线、中支和支行均采用手机端推送，所展示指标均支持历史趋势分析、机构纵向比较、横向对比。

 

四、场景分析

场景一：立足经营及监管指标，让高管全面及时掌控全行发展现状

      近几年金融行业风险事件频发，银保监局、人民银行等监管部门逐步加大了对银行业的监管力度，以2021年度为例，仅省联社经营管理考核一项便设定了八十多项考核指标，每一项考核指标都与徐州农商行的经营发展息息相关，但是，高管获取本行经营情况的效率仍旧极低，比如：

      今年的“涉农和小微企业贷款占比”年底还能达到监管要求吗？

      昨天我行“新增可贷资金用于当地比例”为72%，今天提升了多少比例？

      净息差、贷款利息回收率……

      面对如此高要求的数据信息同频密度，数据统计部门同事面临很大的挑战。

   

 

      为了解决这部分难题，提升高管掌握经营数据的有效性、及时性，我们通过分析具体的应用场景，梳理并设计核心的场景指标，最终建立面向高管经营管理的多个场景解决方案，通过FineBI工具协助我们实现：“高管战情室”。业务场景主体按照规模类、存款类、贷款类、金融市场类、零售类、利润类、风险监测类、国际业务类、坚守定位考核指标及外部比较类等十多个场景；总共梳理并设计了278个指标，在分析模型的维度还设计了历史趋势分析、产品分类分析、机构排名分析等多维度、多角度的模型，真正实现高管多维度、多角度、实时查看行内经营各项指标情况，比如：行内存款对比昨日表现明显下降，指标下钻分析出是哪家支行存款有明显下降，进而分析具体原因；行内大额贷款较上日上涨了一个百分点，下钻后可问询相关支行，该笔大额贷款是否满足监管及行内政策要求等。

      相较以前频繁的电话及邮件问询，被动响应，数据部门减轻了80%的数据统计工作量，解放了更多的人力和时间投入数据治理、数据分析等工作。

 

五、项目心得：

      领导驾驶舱作为行内数字化转型的重要一环，正发挥着越来越重要的作用，有效整合海量数据，发掘数据价值，提供高效的数据可视化结果，本次项目的正向反馈也让行内高管认识到数据资产的关键性，愿意投入更多资金建设新的数字化项目，而徐州农商行也必定会在企业数字化的潮流中，步步高升。