数字化经营管理是当前银行业发展的重要战略趋势，这一趋势的背后是数字技术的快速发展和消费者行为的变化。数字化时代的到来，要求银行快速适应新的市场环境和客户需求，不断创新和优化自身的业务模式和管理决策路径。想要深化数字化经营管理，银行需要利用更前沿更具现代化的技术手段，例如大数据、商业智能（BI）、人工智能（AI）等。

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本文将以某头部银行落地BI业务应用为例，不仅可以帮助银行更好地理解和分析经营情况和客户数据，还可以提高业务效率和决策质量。

银行数字化经营管理的现状和挑战

该行作为银行业头部，其数字化经营管理面临的挑战和困难具备一定的典型性。

首先，数据统一管理难度大，由于银行业务的复杂性和多样性，银行的数据来源也非常广泛，包括客户信息、交易记录、市场数据等，这些数据往往分散在不同的系统和部门中，导致数据获取和使用非常困难。

其次，数据质量层次不齐，银行的数据安全难以全盘管控，因此，数据的质量和准确性也是银行数字化经营管理必须要重视的问题和原则之一。

第三，业务部门用数需求复杂多变，IT响应存在瓶颈，银行业务部门对数据的需求往往十分复杂和多变，而IT人员应对业务需求也有时间和精力的限制，在高效敏捷上有一定困难。

最后，组织能力急需提升，传统的数据分析工具门槛高，人才的培养和引进迫在眉睫，尤其是对业务经营和风险管理的数字化专业赋能，将成为实现“让业务用起来”目标的一大助力。

为了应对这些挑战和困难，该行选择携手观远数据共同搭建智能数据分析平台，基于BI为总行及分行数据用户提供高效便捷的用数体验，解决了分行向总行取数难的问题，提升全行数字化组织效能。

BI落地银行3大业务场景应用案例

BI落地银行的业务场景应用非常广泛，可以覆盖银行的各个业务领域。以下某头部银行落地的3大业务场景应用案例为例：

数据处理与采集：该行通过建立健全的数据治理体系，实现了数据的统一管理和采集。

为了规避业务流程中因人工数据处理导致的错漏和精力耗费巨大等问题，该行通过观远BI的智能ETL进行高效整理与融合数据，将分散在各个系统及Excel手工表中，庞大且复杂的数据进行统一处理和管控，以支持业务敏捷迭代和规模化。

取数、用数、看数：该行通过增强数据管理，满足灵活的取数用数看数需求。

过去银行用数部门取数、用数，通过提工单需求给科技部门进行逐级审批和排期开发，如遇需求变更还要重新走流程，效率相对低下且对开发人员依赖性大。对此该行通过观远BI提供的一站式智能分析平台，为用数人员提供自行拖拉拽的取数工具，快速实现自助式灵活取数，而且不受终端限制，任何大屏、手机、Pad都可随时查看。

让业务可以更加精准高效地获取数据，提升数据分析和数据洞察的时效性，更好地理解客户需求和市场趋势，提高业务决策的准确性和效率。

业务分析：该行通过建立数字化运营服务体系，赋能业务经营、风险管理数字化。

为改变银行业务和科技部门之间沟通效率不高，业务依赖科技数据处理等问题，该行通过建立数字化运营服务体系，让业务人员自助进行数据探索，通过下钻、关联、跳转、联动等维度自行洞察业务细节，基于直观的数据模板进行业务分析。在提升双方人效的同时，也推动了内部数据驱动文化的建设。

该头部银行通过观远数据智能分析平台，实现了“让业务用起来”的目标，上线运行一年后，就已推广至全行，服务全行超50%用户，一项数据分析工作从平均5个工作日缩减到1小时。在深化经营管理数字化战略落地层面，提供了很好的业务场景应用示范，显著提升全行数据协同能力和数字化组织效能，实现从总行到分行全行级的数据统一管理体系建设。