《2022年金融行業BI商業智能應用白皮書》指出，金融行業的數據規模化應用成為必然，推動數據從單點突破到全面賦能，在企業的各個環節自由流動，整體覆蓋企業經營，打破數據孤島，提高全行業數據應用效率和效果，推動智慧金融的實現與普及。
麥肯錫指出，規模化應用大數據和高級分析可顯著提升銀行業務績效、降低運營成本、優化風控和決策、改善監管數據效率及提升客戶體驗。數據高級分析在全球各個行業的價值創造潛力高達9.5萬～15.4萬億美元，能推動銀行業利潤增長10%～15%。
我國對于金融企業高質量發展也提出了新的要求，數字化轉型則成為了高質量發展的關鍵支撐。金融企業著眼于數據賦能企業科學發展，提升整體競爭力已經成為共識。諸多企業已經開展了基于某個關鍵業務場景的數據深度應用，規模化數據應用則成為了下一個關鍵。
《2022年金融行業BI商業智能應用白皮書》認為，金融企業的數據規模化應用可以從以下三個方面開展。
1. 圍繞政策與趨勢推動數據規模化應用
數字化轉型和數據的規模化高效應用，需要找到一個有力的突破口，而政策與趨勢的推動，可以使金融行業數據規模化應用找準方向、順勢而為、按需而動。
例如，金融機構可以圍繞數字人民幣、數字消費金融發展等政策與趨勢，構建基于數據的服務場景體系。在前端，以客戶需求和客戶滿意度為出發點，打通線上線下場景資源，豐富和優化客戶體驗場景，實現多場景、多樣化的觸達客戶能力。
中端則針對各場景的客戶交互與結果，進行基于數據的精準分析，提升客戶體驗，優化服務流程。例如，從客戶的行為和結果數據，構建精準的客戶畫像，推動實現客戶的挖掘、觸達、轉化、服務等的數字化全運營周期管理，為營銷、獲客、服務、管理的精準性、科學化、智能性和低成本提供數據基礎，最終基于客戶需求和數據洞察針對性的改善產品與服務，實現供需兩端的精準匹配。同時，將數據賦能給更多的業務人員，建立數據思維，運用數據改善業務動作，更好地服務于客戶。
后端則建立基于數據的智能化風控體系，實現數據、技術、場景為一體，提升業務安全性。通過BI系統，實現風險管理的可視化、自動化和智能化。將風險預警直連實時數據庫，展示實時監控數據更新，為反欺詐保駕護航。通過顏色對比、高亮、渲染等功能，可以準確實時監控境外取現異常情況，在出現異常情況時，及時通過定時任務觸發器郵件推送、短信推送等方式進行預警、降低風險。比如銀行賬戶異常登錄監控、異常取款監控等。
以此，在政策和趨勢的推動下，根據自身的業務發展情況和需求，找到了一個突破點，進而實現全流程的數據規模化應用。
2、建立統一的數據應用平臺
當前諸多金融企業的數據標準化程度低，分散在多個數據系統中，并有著數據缺失、數據重復、數據錯誤和數據格式不統一等問題，現有的數據采集和應用分析能力難以滿足當前大規模的數據分析要求。
因此，首先需要通過統一的BI平臺進行數倉對接，在數據方面掃清障礙。一站式的BI平臺，可以全面覆蓋數據分析過程中的各個環節，包括數據采集、清洗、整合、存儲、計算、建模、訓練、展現、協作等，讓用戶可以在一個統一的平臺上完成全流程數據分析任務，降低數據應用門檻。
同時，建立完備的數據回填能力，無縫操作快速定制調度任務，數據填報流程更加貼近用戶實際，快速便捷向數據庫導入數據。數據處理過程中，也要注重規范化、自動化流程的構建，節省未來數據處理的工作量。
另一方面，通過合理的使用權限功能模塊和B/S架構的登入設計，可以清晰的為不同層級、不同需求的工作人員及管理層接入對應的專屬門戶和主頁。
3、提升全員數據分析能力
當前，諸多金融機構已經開始單點突破、逐漸構建完成全鏈路的數字系統部署。但在數據應用方面，出現了投入與價值創造不成正比的情況，其原因在于數據應用范圍的局限性。多數金融企業的數據應用主要體現在數據的可視化監測，以及已有核心業務的管理，如產品銷售、風險管控等。可以看出，數據應用依然是圍繞“直接業績”和“管理者”開展。
數據規模化應用的繼續深入，需要深入金融機構的各個業務領域，全面賦能于客戶生命周期管理、服務管理、經營管理等，實現由“直接業績”向“綜合提升”轉變。在此背景下，所有業務人員的數據應用能力成為了緊急且重要的事情，解決數據人才缺失、構建數據思維和文化、提升全員數據能力成為了關鍵。
而金融行業的特征在于，分行、網點等分支機構較多，數千不同崗位人員的數據需求，如果僅靠專業的IT人員來實現，則工作量龐大，且成本較高。在實踐過程中，通常存在數據結果及報表與業務人員需求不匹配，導致數據應用失效等情況，出現大量返工現象，應用效果差。顯然，這種由專業人員處理數據、業務人員被動接收的現狀已經不符合當下企業數據應用的需求，“人人都是數據分析師”更加緊迫，需要提升全員數據分析能力。
可以通過兩步措施實現全員數據分析能力的提升：
（1）通過系統工具降低數據分析及應用難度
基于一站式BI平臺，實現分析體系標準化，統一分析口徑及計算邏輯報告輸出自動化，從源系統數據抽取、邏輯運算到分析數據輸出及推送，全流程自動化完成數據綜合分析。
引入數據統計分析可視化工具，以便業務人員基于平臺中的數據，進行自助式的報表統計及可視化查詢分析工作，并針對不同用戶群體實現對本機構數據的權限管理，確保數據安全。
（2）基于AI提升全員數據洞察能力
在滿足數據的基礎應用后，該行將BI與AI相結合，進一步實現數據的深度應用，基于數據了解業務結果的深層次原因，進行數據性的解釋，進而實現業務洞察和預測。
BI+AI的模式應當注意建模能力、應用場景和實際使用情況。在目前大多數BI產品在AI深度分析上僅支持一些簡單預測，或是僅有部分數據分析模型，甚至只是具有相關模塊卻無應用場景，導致無法落地使用。
因此，該行通過BI系統實現“AI平民化”應用，全流程可視化建模，降低AI應用門檻，使AI深度分析與BI數據可視化深度融合以實現聯動分析，使零基礎的業務人員可以實現深度的自助分析，帶來更多自動化功能及業務創新洞察力。
