來源：2025年度農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)科技創(chuàng)新優(yōu)秀案例評選

獲獎單位：北京農(nóng)商銀行

榮獲獎項(xiàng)：信創(chuàng)應(yīng)用創(chuàng)新優(yōu)秀案例

一、項(xiàng)目背景

2023年中央金融工作會議提出“做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融五篇大文章”，數(shù)字金融被提升至國家戰(zhàn)略高度。《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022-2025年）》明確要求金融機(jī)構(gòu)“構(gòu)建以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以技術(shù)為驅(qū)動的現(xiàn)代化金融服務(wù)體系”。與此同時，互聯(lián)網(wǎng)金融平臺憑借數(shù)據(jù)原生優(yōu)勢，在場景、效率、體驗(yàn)方面持續(xù)沖擊傳統(tǒng)銀行存貸匯業(yè)務(wù)。對農(nóng)商行而言，既要堅(jiān)守支農(nóng)支小定位，又需借助數(shù)字化手段提升差異化競爭力，形勢逼人。

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進(jìn)，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式與流程亟需升級，數(shù)據(jù)分析的需求日益迫切。現(xiàn)有報表工具存在技術(shù)門檻高、開發(fā)周期長、分析維度單一等問題，無法滿足業(yè)務(wù)快速響應(yīng)的需求?；诖吮尘埃珺I自助分析系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，旨在通過簡單易用的工具與豐富的數(shù)據(jù)分析功能，提升業(yè)務(wù)人員的自服務(wù)能力，助力數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)發(fā)展。

二、項(xiàng)目方案

DIKW（Data-Information-Knowledge-Wisdom）模型指出，原始數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗、建模、分析、決策支持四個層級躍遷，才能轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。傳統(tǒng)模式下，銀行科技部門聚焦在“D→I”（數(shù)據(jù)到信息），而業(yè)務(wù)人員更關(guān)注“I→K”（信息到知識）以及“K→W”（知識到智慧）。自助式BI通過低代碼、可視化、拖拽式操作，將部分“I→K”能力前移給業(yè)務(wù)人員，縮短價值轉(zhuǎn)化路徑。

通過參考目前自助式BI成熟度模型：Level-1 靜態(tài)報表：手工Excel，無自動化；Level-2 固定儀表盤：IT集中開發(fā)，定期刷新；Level-3 自助取數(shù)：業(yè)務(wù)可拖拽維度、篩選過濾；Level-4 自助分析：業(yè)務(wù)可自定義指標(biāo)、多維鉆取、聯(lián)動分析；Level-5 智能決策：AI輔助預(yù)測、異常診斷、行動建議。

BI自助數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)定位在Level-4，并探索Level-5場景。

圖1-系統(tǒng)架構(gòu)圖

項(xiàng)目架構(gòu)：系統(tǒng)架構(gòu)分為數(shù)據(jù)層和應(yīng)用層，數(shù)據(jù)層包括BI中間庫、數(shù)據(jù)集市等數(shù)據(jù)資源；應(yīng)用層包括數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)分析和系統(tǒng)管理模塊。

業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)：支持前中后臺人員開展自助分析，助力業(yè)務(wù)產(chǎn)品和流程優(yōu)化、輔助決策支持。

技術(shù)設(shè)計(jì)：支持多種數(shù)據(jù)源接入，提供靈活配置接口，支持ETL、SQL即席查詢、數(shù)據(jù)可視化、交互式分析等功能。

實(shí)施設(shè)計(jì)：采用三步走策略，即搭框架、深應(yīng)用、促轉(zhuǎn)型，分階段推進(jìn)系統(tǒng)建設(shè)、功能完善和文化推廣。搭框架指構(gòu)建行內(nèi)統(tǒng)一的自助取數(shù)系統(tǒng)，基于行內(nèi)現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)平臺，完成分析系統(tǒng)與行內(nèi)的數(shù)據(jù)、用戶的集成，用戶能初步進(jìn)入分析平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)查看。

深應(yīng)用指在自助取數(shù)系統(tǒng)上整合更多高級分析功能，如自助分析、數(shù)據(jù)挖掘、知識圖譜、人工智能等，提升行內(nèi)對于數(shù)據(jù)的利用水平，直接帶來分析價值。

促轉(zhuǎn)型則是一個長期的過程，它指在整個自助取數(shù)系統(tǒng)的運(yùn)營過程中，配合一些激勵的措施，充分調(diào)動全行人員的積極性，形成數(shù)據(jù)分析的氛圍與文化，最終達(dá)至數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

三、創(chuàng)新點(diǎn)

一是構(gòu)建一站式數(shù)據(jù)分析平臺，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接入、處理、分析、協(xié)作共享的全鏈路覆蓋。

二是推動數(shù)據(jù)分析平民化、民主化，降低技術(shù)門檻，鼓勵全行員工參與數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。

三是通過激勵機(jī)制（如培訓(xùn)、認(rèn)證、競賽、社區(qū)交流）促進(jìn)數(shù)據(jù)分析文化的形成。

四、技術(shù)實(shí)現(xiàn)特點(diǎn)及優(yōu)勢

一是構(gòu)建業(yè)務(wù)常用的數(shù)據(jù)底座，形成9大業(yè)務(wù)主題BI中間庫數(shù)據(jù)集（圖2-數(shù)據(jù)底座主題集），包括公共數(shù)據(jù)、對公客戶經(jīng)營、零售客戶經(jīng)營、客戶與賬戶管理、財務(wù)會計(jì)、支付清算、中間業(yè)務(wù)、憑證管理和渠道服務(wù)。同時，數(shù)據(jù)層還接入指標(biāo)和標(biāo)簽等數(shù)據(jù)集市，提供靈活的底層數(shù)據(jù)服務(wù)能力。

二是BI自助數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)支持多種數(shù)據(jù)源接入，包括主流數(shù)據(jù)庫、自定義的程序數(shù)據(jù)源、Excel數(shù)據(jù)源等，提供靈活配置接口，確保數(shù)據(jù)高效接入與存儲，支持?jǐn)?shù)據(jù)集模型分類管理，可視化溯源。

三是擁有前置數(shù)據(jù)處理能力，支持ETL或SQL即席查詢，支持寬表數(shù)據(jù)集字典查詢、檢索、溯源和組合衍生，其中溯源支持血緣分析和歸因分析，支持自助取數(shù)、訂閱、預(yù)警，提供寬表數(shù)據(jù)集下游接口服務(wù)。

四是報表平臺支持Web頁面集成方式，支持將報表顯示到Iframe框架中，方面進(jìn)行二次開發(fā)、動態(tài)合并、自動計(jì)算、導(dǎo)入導(dǎo)出等處理。

五是系統(tǒng)搭建、部署和發(fā)布為一體的綜合性應(yīng)用平臺，具有穩(wěn)定性、良好的集成性和擴(kuò)展性。平臺建設(shè)符合行內(nèi)數(shù)據(jù)安全要求，通過權(quán)限管控、數(shù)據(jù)脫敏與遮擋等措施，保障數(shù)據(jù)安全合規(guī)使用。

圖2-數(shù)據(jù)底座主題集

系統(tǒng)架構(gòu)：采用分層架構(gòu)，數(shù)據(jù)層支持多源數(shù)據(jù)接入，應(yīng)用層提供靈活的數(shù)據(jù)分析和協(xié)作功能。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)：支持可視化圖表、交互式分析（鉆取、聯(lián)動、過濾）、數(shù)據(jù)挖掘、智能預(yù)警等功能，提供高效的用戶體驗(yàn)。

圖3-圖表類型

圖4-可視化分析

數(shù)據(jù)安全：通過權(quán)限管控、數(shù)據(jù)脫敏、水印等措施，確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)使用。

擴(kuò)展性：平臺設(shè)計(jì)符合行內(nèi)數(shù)據(jù)安全要求，支持后續(xù)功能擴(kuò)展和優(yōu)化。

五、項(xiàng)目過程管理

（1）建設(shè)原則

一是以數(shù)字化賦能為目標(biāo)，結(jié)合全行發(fā)展戰(zhàn)略，對標(biāo)同業(yè)實(shí)踐，旨在通過建設(shè)BI自助數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，提升全行數(shù)據(jù)處理和分析能力，挖掘數(shù)據(jù)價值，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，增強(qiáng)市場競爭力。同時，課題注重數(shù)據(jù)人才隊(duì)伍建設(shè)，通過培訓(xùn)和推廣，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析思維和數(shù)據(jù)應(yīng)用意識，為全行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供人才支撐。

二是安全與效率并重，在提升系統(tǒng)效率的同時，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全管理，確保合法合規(guī)使用。

（2）實(shí)施路徑與計(jì)劃

第一階段：

一是2025年4-6月完成系統(tǒng)建設(shè)詳細(xì)需求提出、數(shù)據(jù)底座模型設(shè)計(jì)，以及BI自助數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)初步部署，構(gòu)建規(guī)范統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接入與分析平臺。

二是2025年7-9月完成主題寬表模型建設(shè)，對公客戶經(jīng)營、客戶與賬戶管理、財務(wù)會計(jì)等9大主題庫表數(shù)據(jù)初始化。BI自助數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)分析中心上線，完成權(quán)限體系、門戶首頁、預(yù)警通道等功能配置。同時，籌備推廣培訓(xùn)材料，包括使用手冊、說明文檔、小視頻課程、PPT文稿等，可供全行員工隨時下載學(xué)習(xí)。培訓(xùn)內(nèi)容從零基礎(chǔ)入門、快速上手，到進(jìn)階拓展，科學(xué)分階、循序漸進(jìn)，滿足不同學(xué)習(xí)階段的需求，幫助全員快速掌握技能并實(shí)現(xiàn)能力提升。

三是2025年10-12月完成系統(tǒng)試運(yùn)行，在開展試點(diǎn)培訓(xùn)和試用，開設(shè)“總行推廣訓(xùn)練營”，涵蓋功能介紹、數(shù)據(jù)知識講解、案例分析、實(shí)操演練、場景共創(chuàng)等，并完成試點(diǎn)評估，出具優(yōu)化清單。

第二階段：

一是2026年1-4月推動從“試點(diǎn)應(yīng)用”向“全面推廣”轉(zhuǎn)變，總結(jié)試用期間在總行培訓(xùn)和推廣工作的經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)化相關(guān)推廣實(shí)施工作，在分支行全面覆蓋。線上和線下相結(jié)合，開展“分支行推廣訓(xùn)練營”，涵蓋功能介紹、數(shù)據(jù)知識講解、案例分析、實(shí)操演練、場景共創(chuàng)等，視情況不定期直播分享或深入分支行進(jìn)行現(xiàn)場培訓(xùn)與指導(dǎo)訓(xùn)練。

二是2026年5-7月收集各總分支行成功應(yīng)用案例，評選優(yōu)秀學(xué)員，擇優(yōu)納入應(yīng)用模版；根據(jù)各單位活躍度、使用情況等進(jìn)行積分，不定期舉辦交流分享會，促進(jìn)經(jīng)驗(yàn)交流與資源共享。在全行灌輸和形成“掌握工具，提升效能”的思想意識和良好氛圍，推動工具常態(tài)化應(yīng)用。

三是2026年8-12月進(jìn)階開展行內(nèi)BI自助數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析考試認(rèn)證和相關(guān)數(shù)據(jù)分析大賽，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才隊(duì)伍領(lǐng)軍力量。建立“BI自助數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)交流”論壇專題，進(jìn)行月度分享、季度沙龍，讓全行員工可以在論壇中交流學(xué)習(xí)心得，開始持續(xù)日?；褂?。

六、運(yùn)營情況

推廣應(yīng)用：通過培訓(xùn)、認(rèn)證、競賽、社區(qū)交流等方式，推動全行員工使用BI系統(tǒng)，形成數(shù)據(jù)分析文化。

系統(tǒng)運(yùn)行：已完成部分?jǐn)?shù)據(jù)底座搭建和基礎(chǔ)產(chǎn)品上線，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，支持多維度數(shù)據(jù)分析和可視化展示。

用戶反饋：試點(diǎn)階段用戶反饋良好，系統(tǒng)功能滿足業(yè)務(wù)需求，數(shù)據(jù)分析效率顯著提升。

七、項(xiàng)目成效

經(jīng)濟(jì)效益：提升數(shù)據(jù)分析效率，優(yōu)化資源配置，降低開發(fā)周期和成本，提升業(yè)務(wù)部門的決策能力和市場競爭力。

社會效益：推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才隊(duì)伍，形成“人人用數(shù)”的良好氛圍，為全行數(shù)字化戰(zhàn)略落地提供支撐。

在全行內(nèi)通過BI應(yīng)用推廣，可以在多重方面進(jìn)行數(shù)據(jù)支撐。一是在市場營銷方面，零售等相關(guān)部門通過BI自助數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)分析客戶行為數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)判斷客戶的需求偏好，幫助客戶經(jīng)理精準(zhǔn)營銷，提升銷售轉(zhuǎn)化率。二是在風(fēng)險管理方面，風(fēng)險管理部可利用BI自助數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)結(jié)合大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型，提前判斷潛在風(fēng)險，制定相應(yīng)風(fēng)控策略，降低發(fā)生預(yù)期損失概率，保護(hù)銀行資產(chǎn)。三是在業(yè)務(wù)決策方面，BI自助數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)報告和可視化圖表，可以為各分支機(jī)構(gòu)搭建數(shù)據(jù)看板，集中展示關(guān)注的指標(biāo)動態(tài)，快速定位診斷問題所在，調(diào)整經(jīng)營策略，優(yōu)化資源配置，提升運(yùn)營效率。

八、經(jīng)驗(yàn)總結(jié)

（1）項(xiàng)目總結(jié)

一是在技術(shù)可行性方面，BI自助數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)具備國產(chǎn)化、云原生、高性能等特征，滿足我行目前面對的復(fù)雜業(yè)務(wù)場景。二是在業(yè)務(wù)有效性方面，在信貸、負(fù)債、渠道等典型場景的原型驗(yàn)證中，在數(shù)據(jù)時效、準(zhǔn)確性、易用性等方面顯著提升。三是在人才可復(fù)制性方面，通過“培訓(xùn)+認(rèn)證+競賽+社區(qū)”模式，可在2年內(nèi)批量培養(yǎng)我行專屬數(shù)據(jù)分析師。

（2）未來展望

BI自助數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)將繼續(xù)深化功能應(yīng)用，推動數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)發(fā)展的新征程。通過持續(xù)的培訓(xùn)推廣與社區(qū)化運(yùn)營，培養(yǎng)更多數(shù)據(jù)分析人才，形成“人人用數(shù)”的良好文化氛圍。項(xiàng)目成果將為我行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)支撐，也為行業(yè)內(nèi)的自助式BI推廣提供可復(fù)制的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

更多金融科技案例和金融數(shù)據(jù)智能優(yōu)秀解決方案，請?jiān)跀?shù)字金融創(chuàng)新知識服務(wù)平臺-金科創(chuàng)新社案例庫、選型庫查看。