日前，由财视中国主办的“零售银行论坛暨介甫奖颁奖典礼”在北京隆重召开。来自银行、保险、证券、基金、信托、资管、金融科技、财富管理、移动支付等领域的150余家金融机构与企业，20余位权威演讲嘉宾，就实践零售业务数字化转型、零售业务创新、应用金融科技赋能、金融机构同业合作等时下重点话题展开观点分享及思想碰撞。

论坛上，观远数据凭借业内领先的一站式智能分析平台及与众多银行引领行业的数字化运营创新实践，荣获2022年度零售银行·介甫奖「零售银行最佳大数据分析和决策服务商」。观远数据与宁波银行合作的智能风控项目也受到行业高度认可，凭借在此项目中“BI+AI+图谱”的一站式数据分析平台的建立，与大数据分析智能化、平民化的实现，宁波银行斩获「卓越数据分析·挖掘零售银行奖」。

观远数据创始人兼CEO苏春园受邀出席论坛，为与会观众带来《让业务用起来，零售银行数字化运营方法论与实践》主题演讲，分享观远数据在银行零售业务数字化升级的领先探索，及与行业先进银行的数字化运营创新实践。

银行数字化变革与BI新趋势

国际咨询公司贝恩发布《中国数字化零售银行报告（2023）》显示，在经过一个阶段的增速放缓后，2020年至今，基于移动互联网的数字化转型提速，零售银行业务客户转移和流失成本降低，但行业竞争格局依然严峻，数字化时代中的客户需求也更加个性化与多变，零售银行业也随之迈入了重视客户体验和高质量发展的新阶段，并全面推进数字化转型。

零售银行业的数字化转型也呈现出一定的发展趋势与目标，其一是“业数融合”。随着行业竞争加剧，为提升客户体验，零售银行业在数字化方面不断加码，包括全渠道业务拓展、手机银行超级应用打造等等。在这一过程中海量数据产生，如何深入挖掘这些数据的价值，使之成为进一步驱动业务的“数据资产”，核心即在“业数融合”。

推动业务与数据深度融合的关键，则在其二——“数据化复合人才”。观远数据创始人兼CEO苏春园在分享中讲到，从数据分析角度来看，处于最一线的业务人员是最懂业务、最清楚业务每天变化的人，培养这些业务人员使其能够自主利用BI的能力分析业务数据、指导业务运营决策，成为“数据化复合人才”，是银行实现用“数据驱动业务”的强大动力。

“数据化复合人才”的培养，核心即“让业务用起来”。在过去5年、10年里，大部分企业的数据分析工作都处在“业务提需求IT来排期满足”的模式里，但随着业务的加速成长，IT资源往往供不应求，这一模式的核心矛盾开始显现。为了满足业务敏捷以及基于数据决策的需求，有些银行会选择增加IT的供给，不断增加IT人员，但这一方法显然是不可持续的。

“真正让更多的业务人员通过数字化赋能，能够自主地将数字化工具用起来，能够自助消费数据，才是解决这一矛盾的真正方法。”苏春园在分享中讲到，“面向业务的BI分析是第一趋势。”

权威机构的研究也显示出这一趋势，Gartner发布的《Market Guide for Analytics Platforms, China 2022》显示，面向IT的报表型BI应用发展基本上已进入停滞，而面向业务的现代化BI将以36.23%的年均增速全面崛起，引领未来10年BI行业的新发展趋势。

“让业务用起来”的现代化BI也将引领零售银行业数字化走向新未来。

让业务用起来的现代化BI

苏春园在论坛上分享了观远数据“让业务用起来”的现代化BI的三大特性：

第一，易用性。过去的BI应用也有很多易用的概念，但整体产品逻辑还是面向IT团队的“更好用”，观远数据BI的易用性则是面向业务人员的易用。业务人员通过观远数据BI产品，从数据接入到有自己的看板监控，可以享受全程零代码、可视化的操作体验，降低业务人员进行数据分析的门槛。极低的使用门槛可以让更多的业务人员快速自主使用BI分析，减少IT繁琐的取数据、做报表工作，使之有更多精力投入更深层次的数据探索。

第二，企业级。当业务人员以更低门槛得以更活跃、更容易地使用BI进行分析，对于平台的性能、稳定性、权限管控等方面也就有了更高要求，这也是BI能够让业务活跃、广泛用起来的关键之一。对于银行零售业务来说，对于数据的实时性、海量数据的敏捷响应等也有更高需求，一个一站式、高性能、高稳定、高管控、高扩展的企业级平台，是极其重要的底座。观远数据打造的现代化BI以“云原生”+“大数据”+“AI融合”的架构设计，正具备以上“让业务用起来”的企业级BI平台所需特性，是银行打造长久的数据驱动力的可靠基石。

第三，场景化。数据最后要解决的是业务问题，而业务的最小单元就是一个个业务场景。观远数据的现代化BI融合过去多年与先进企业的实践经验，打造了各类能够让企业快速获取所需分析能力、即插即用的数据分析场景应用。包括银行业的零售、对公、信贷、风控等各类场景，且未来还有无限扩展与创新的空间。以银行零售业务板块为例，其下有很多很多的数据分析场景，当BI在银行真正落地后，不同的分行可以在不同的零售业务场景中进行应用，在这些场景中成功的应用都可以封装共享给更多分行、更多团队，使其随着业务广泛用起来，激活业务人员分析思路。

基于以上，苏春园总结了从产品角度来看真正“让业务用起来”的现代化BI所需要具备的能力，即能够：快速的上手、广泛的推广、在丰富的场景中活跃的用起来。

观远数据助力银行“让业务用起来”

最后的部分，苏春园向与会嘉宾分享了观远数据现代化BI在招商银行、中信银行、宁波银行等世界500强与行业头部银行“让业务用起来”的数字化运营实践。

观远数据与招商银行合作的核心即赋能零售业务，为分行的零售业务搭建更加敏捷、能够让业务人员自己用起来的一站式智能分析平台是双方合作的初衷。平台落地后为分行提供了高效便捷的用数体验，实现了“让业务用起来”的目标，服务全行超50%的用户，全行数字化组织效能提升，单项数据分析工作从平均5个工作日缩减到1小时。

与中信银行的合作也是在零售经营体系升级领域，建设从总行到分行多层级管理驾驶舱，确保自上而下的管理口径和管理思维的统一，以及推广零售业务侧自助分析，实现基于客户/产品/渠道三大维度的经营洞察，为“一行一策”提供充分事实决策依据。

与宁波银行的合作以实现银行精细化管理为目标，打造完整的风险监测预警平台，为银行打通智能风控最后一公里，并支持业务人员快速分析建模，满足业务全面灵活自助分析和自主分发，实现线上化过程管理。同时，通过AI+BI的融合，降低AI模型应用门槛，创新增强分析应用提升经营分析和管理的智能化水平。

苏春园在最后总结到，如何打造银行业数据分析的最佳状态，一方面是自上而下的数据工具赋能，另一方面则是自下而上的数据文化共创。这也是以“让业务用起来 让决策更智能”为使命的观远数据期望助力更多银行实现的目标。观远数据希望未来有更多共同探索与合作的机会，与更多先进的银行金融机构一起，打造引领行业的“让业务用起来”的数字化运营创新实践