京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
不解决这六个问题,农商行应用大数据就是扯
中国人民银行参事、国家信息化专家咨询委员会委员陈静曾指出:没有信息化,就没有金融的现代化。进入信息化时代以来,银行的生存环境发生了巨大的变化,信息化建设和大数据的应用,已经成为银行业竞争的一个筹码,也是获得竞争优势的一个方法。
大数据在帆软传说哥看来,有两个含义,一是大量的数据,二是能产生价值的数据。对银行来说,数据量从来都不缺,缺少的是能让产生价值的数据。传说哥曾在《大数据时代下,百货行业如何革命?》一文中讨论过数据的应用方向,一是围绕业务、用户的数据应用,另一个是围绕企业自身管理、运营的数据应用。对于银行业来讲数据的应用方向也是如此。老祖宗教育我们,打铁还需自身硬,所以提取能产生价值的数据用于优化企业运营,是大数据时信息化建设的关键一步,也是当前银行业正在走的一步。
银行业按照形态,分为农村商业银行和城市商业银行两类。这次先随传说哥一起探讨农商行信息化的现状和问题。
农村商业银行与城市农村商业银行的信息化建设不同,城市商业银行是经过分散的小系统整合成统一联网系统,再逐渐演化丰富,进而形成一套信息化基础平台,是一个大一统平台。而农村商业银行是逐渐从信用联社的网络中剥离,全国两千多家农商行,其信息化之路也是相对分散和独立的,信息化水平尤其是数据应用水平较城市商业银行落后许多。
帆软公司银行业信息化顾问杨扬在其论文《农商行统一数据分析平台建设方案》中把农商行信息化水平由低至高分为4大类型,大致为:
1、农商行没有数据中心,没有报表系统,报表在各个系统呈现,其余都是Excel文件,日常管理麻烦、响应低效,业务人员经常不知道去哪边找数据,数据的利用效率最低;
2、农商行有报表系统,但是响应缓慢,导致报表系统价值削弱,业务人员继续找技术人员索要数据,形成大量Excel文件,无法进行有效分析汇总;
3、农商行有报表系统,维护也及时,不过技术人员疲于应对日常取数报表需求,业务人员分析意识薄弱,导致为了看报表而做报表;
4、农商行的业务人员可以自主取数进行各种数据、报表分析,技术人员提供自主取数平台,同时协助业务部门落实数据挖掘,结合移动端呈现,达到数据价值呈现的目的。
很不幸的是大多数农商行都停留在第二类别以前,少数处在第三类别。这三个类别信息化程度虽然不同,但总结起来,无非就是系统多的问题、需求变更的响应问题、口径不统一的问题、数据展示分析效率的问题、无法移动办公的问题和科技部人事动力的问题,具体如下:
1:系统多。农商行的薪酬、小额贷等自建系统比较多,各个系统报表通过代码实现,样式杂乱,交接麻烦,对于前端决策和业务部门需求,无法提供有力支撑;
2:需求变更多。业务部门为了运营和管理需要,经常新增报表,也会依据领导关注的领域进行分析调整,以及省ODS口径调整也会带来报表重新设计等;
3:口径不一致。省统计口径和市、县不一致,市县需要重新加工;
4:取数效率慢。业务人员取数需要技术人员提供,严重影响双方效率;
5:无法做到移动办公。领导出差无法实时查看到行内核心KPI指标,缺乏移动数据呈现;
6:科技部价值无法体现:大部分系统都是软件商开发,科技部只是维护工作,体现不出自己的价值;
可以看到,这六大问题,基本上掐死了农商行应用大数据的命脉:数据没办法应用或者很难去用,组织和实现数据应用的部门无动力和价值感。如此的情况,怎么可能去玩好大数据呢?
新时代的到来,总会造就一批弄潮儿,也会抛弃一批吊车尾。要想实现在大数据时代弯道超车,就要让数据为运营服务,为企业利润服务,为企业战略服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30