金融银行行业数字化转型面临的挑战

  • 数据来源繁杂

    包括数据仓库、后督系统、OA系统、应用系统、稽核审计系统、绩效系统、运营管理系统等

  • IT资源有限

    IT人员有限,领导和业务部门数据需求不一且不断变化,无法及时响应多而杂、小而零散的分析需求

  • 工作繁琐且冗余

    大量人工分析影响数据传递效率,管理者无法实时洞察业务数据,导致决策时效性低

  • 取数制表周期长

    跨部门沟通成本高,开发报表费时费力,数据获取流程繁琐,报表需求响应时间周期长

  • 敏捷能力有待提升

    激烈的市场竞争和对客户的白热化争夺要求银行能够灵活、高效配置财务、人力、资金等各种资源

  • 风控效能有待加强

    缺乏对贷中逾期风险的预警能力,在对逾期不良资产处置中,缺乏精细化策略、过度依赖人力

  • 消费行为复杂化

    对金融产品和服务的需求更个性化;零售场景更加线上化、社交化和碎片化,入口和流量更多元化

  • 内外部监管要求多变

    内外部监管机构的数据报送要求不断变化,传统的bi工具无法快速的响应监管和经营管理的需求

金融银行行业智能数据分析解决方案

数据资产沉淀

快速接入多业务系统、本地文件等零散多态的数据,融合内外部数据源,打造企业的数据资产池,释放数据之和的价值

自助分析平台

观远智能数据分析平台,提供可视化图表编辑器,在已构建宽表的基础上,使分析人员通过简单的拖拉拽实现自定义分析报表

日报/月报轻松审批

总行下发月报及审批数据轻松实现集中整理、自动处理,并能以可视化形式直观呈现

零代码布局多终端

一端制作,多端同步,无需二次开发,即可实现PC端、数据大屏、移动端各终端应用布局,无缝融入各种办公场景,实现随时随地的数据分析

用户全生命周期监控

监控用户全生命周期数据,构建AARRR模型分析,从用户获取、用户激活、用户留存、用户收益到推荐传播,实时掌握用户流失与增长趋势,增强用户粘性

异常预警推送

实时追踪、分析不良贷款,通过数据分析监控手段,快速定位业务异常,提升业务运营水平

多网段敏感信息管控

分网段、字段级敏感信息过滤的效果,同一用户在不同网段拥有不同数据权限;敏感数据同步时,可结合企业不同网段的脱敏策略,实现自动脱敏,确保敏感数据安全

观远客户案例

他们都在使用观远数据助力业绩增长

世界500强和行业领军企业都在用观远数据

行业解决方案

来自世界500强和行业领军企业的数据分析与决策智慧

新锐品牌解决方案

爆品出圈到价值沉淀,用数据赋能多业务场景,通过快速市场反应为新品研发和上市提供数据决策依据。
数据驱动精益增长
深度服务原厂实施
顾问1对1全程跟进

资讯中心

深入前沿互动交流,学习AI+BI应用实践,同观远数据引领智能分析与决策

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新锐品牌都在用观远数据

开启自助分析新体验

让决策分析更高效