金融行业领导驾驶舱建设案例
金融系统工作总结：重点领域的成功案例分析
金融系统工作总结：重点领域的成功案例分析重点领域的成功案例分析随着金融科技的不断成熟和发展，金融行业日新月异地发生着变革。
在这种背景下，金融系统的工作也愈加繁重，既需要不断地创新和更新，又需要贯彻执行严格的监管政策。
本文深入分析金融系统工作中的重点领域，并探讨几个成功案例的经验与启示。
第一、风控管理风险控制是金融业中最为重要的一环，是保证金融行业正常运行的基础保障。
在过去，风险控制主要依赖人工审核和监管，但这种方式往往效率低下、容易出错。
而智能化技术的应用，为风控管理带来了新的解决方案。
成功案例：某P2P公司利用大数据技术，析借贷用户的各项数据与行为，制定风险评估模型，提升风险控制的准确性。
“先放过慢再抓紧快”的风险控制策略，避免了对正常用户的误判，大幅提升了风险控制的效率和精确度。
启示：金融企业需要不断更新风险控制手段，积极引进大数据、等技术，构建更加完善的风险管理体系。
第二、数字化转型数字化转型是目前金融行业的热点话题，许多金融机构正积极加快数字化转型的步伐，提升企业竞争力。
成功案例：一家银行进行了数字化转型，引进了智能语音、移动支付、区块链等数字化技术，打造了一套便捷、高效的服务体系。
同时，这家银行还着眼于提升客户体验，推出了一系列优惠政策与创新产品，“让客户感到温暖、方便、贴心”的服务理念被广泛传播，有效提高了客户满意度。
启示：金融企业要紧紧抓住数字化转型的机遇，结合自身发展实际情况，适时引进新技术，完善运营体系。
同时，也要重视客户体验，构建优质服务体系，提高客户忠诚度与品牌价值。
第三、智能投顾智能投顾作为现今最为流行的投资模式之一，吸引了众多投资者的深入关注。
这种以顾问为主导的投资方式，能够更加便捷、高效地满足客户的投资需求。
成功案例：一家证券公司开发了基于机器学习的智能投顾服务，能够看似“人类一般”的智能分析，并根据不同客户的风险偏好、资产组合等因素提出个性化投资方案。
这种高度定制的投资方式，大幅提升了客户的满意度与忠诚度，也有效推动了公司业绩的持续增长。
世界一流司库管理体系建设最佳案例分享
世界一流司库管理体系建设最佳案例分享【原创实用版】目录1.司库管理体系概述2.司库管理体系建设的重要性3.世界一流司库管理体系建设的成功案例4.成功案例启示及应用正文一、司库管理体系概述司库管理体系是企业集团依托财务公司、资金中心等管理平台，以资金集中和信息集中为重点，以提高资金运营效率、降低资金成本、防控资金风险为目标，对企业资金等金融资源进行实时监控和统筹调度的现代企业治理体系。
二、司库管理体系建设的重要性随着企业规模的扩大、业务的复杂性以及市场风险的增加，司库管理体系建设对于企业的资金管理、风险防控和战略决策具有重要意义。
世界一流企业纷纷加强司库管理体系建设，以提高资金管理水平，降低资金成本和风险，助力企业高质量发展。
三、世界一流司库管理体系建设的成功案例1.华为：通过构建全球统一的司库管理体系，实现资金全球一体化运作，提高资金运营效率，降低资金成本。
2.宝马：利用数字化技术重构司库管理体系，实现全球范围内的资金调度和风险管控，提升企业竞争力。
3.丰田：采用先进的司库管理体系，实现财务资源优化配置，降低成本，提高盈利能力。
四、成功案例启示及应用1.顶层设计：企业应从战略高度认识司库管理体系建设的重要性，进行顶层设计，明确目标和路径。
2.建设方案：结合企业实际情况，制定切实可行的司库管理体系建设方案，分阶段推进实施。
3.风险管控：加强资金风险管控，建立健全风险预警机制，确保资金安全。
4.信息技术：利用先进信息技术和算法模型，深入挖掘数据价值，助力科学决策和战略落地。
5.人才培养：加强财务管理人才队伍建设，提升员工素质和能力，为司库管理体系建设提供人才保障。
总之，世界一流司库管理体系建设对于企业的资金管理、风险防控和战略决策具有重要意义。
数据仓库行业应用案例
目录页
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1. 数据仓库基本概念与原理 2. 行业应用与数据仓库的关联 3. 数据仓库建设的关键因素 4. 数据整合与清洗技术实践 5. 数据分析与挖掘案例分享 6. 数据仓库的性能优化策略 7. 数据安全与隐私保护方案 8. 未来趋势与持续发展探讨
数据仓库行业应用案例
▪ 数据仓库原理
1.数据仓库的数据是面向主题的，即按照业务领域或业务需求来组织数据。 2.数据仓库的数据是集成的，即从不同的数据源抽取数据，经过转换和清洗，形成一致性的数 据。 3.数据仓库的数据是稳定的，即数据一旦进入数据仓库，就不会被修改或删除，只会被定期更 新。 4.数据仓库的数据是时间序列的，即数据仓库中保存了历史数据，可以分析历史趋势和发展规 律。
数据仓库行业应用案例
数据分析与挖掘案例分享
数据分析与挖掘案例分享
零售业数据分析与挖掘
1.数据驱动的销售预测：通过分析历史销售数据，可以预测未 来销售趋势，帮助零售商提前做好库存规划和销售策略。 2.顾客行为分析：通过分析顾客的购买历史、浏览记录等，可 以深入了解顾客需求和购物习惯，为精准营销提供支持。 3.智能推荐系统：通过挖掘顾客数据和商品数据，可以构建智 能推荐系统，提高销售转化率和顾客满意度。
▪ 实时数据分析
1.实时数据分析将成为数据仓库的重要发展趋势，企业将更加 注重实时数据的采集、存储和分析，以满足快速变化的市场需 求。 2.实时数据分析需要更高效的数据处理技术和更智能的数据分 析工具，以提高数据分析的准确性和效率。 3.实时数据分析将有助于企业实现更精细化的管理和更快速的 市场响应，提高企业的竞争力和运营效率。
数据仓库的性能优化策略
数据仓库架构优化
“八朵云”打造金融云服务平台
“八朵云”打造金融云服务平台随着金融服务数字化加速，银行纷纷踏上数字化转型之路，移动化、智能化、数据化给客户带来更便捷的服务、更低的价格、更好的体验，也为普惠金融服务提供了可持续发展的技术基础。
江南农村商业银行（以下简称“江南农商行”）以技术创新与业务深度融合为宗旨，实践“科技引领，科技输出，科技反哺”战略，建设“八多云”金融云服务平台，探索新服务模式，为客户及中小金融机构提供综合金融服务，经营业绩持续稳居区域同业机构之冠。
数据治理与数据资产江南农商行2015年以来持续开展数据治理工作，一是实现了全行经营数据大集中，新数据仓库全面采集全行50余个业务系统元数据，通过交换平台将元数据精准发送至管理系统，实现数据统一和信息共享；同时建立了较为完善的数据治理体系和数据标准体系，并基于新数仓通过数据质量管理平台，实现对数据质量的集中监控。
二是实现了行内客户信息有效整合，客户信息管理系统（ECIF）整合了行内各系统的客户信息，逐步实现了客户分类管理、形成客户统一视图、深度挖掘客户需求等。
2018年根据前期数据治理及核心业务系统升级后带来的数据变化，启动了数据治理项目二阶段“数据金桥”项目，梳理各系统之间的数据共性，设定统一标准，保证数据有效性，实现数据融合；对日常经营和管理过程中存在并有效的人工记录数据和过程性数据进行梳理并实现数据在全行共享；梳理场景化数据的类型和获取来源，判定数据信息价值和收集沉淀可行性；制定全行统一的企业级数据标准，制定适合监管集市落标的应用型指标标准；建立数据质量治理平台，完成数据标准管理、数据质量管理、元数据管理，实现数据标准在线发布、数据的使用、认责、维护和检核等数据生命周期的闭环管理。
外部数据是对行内数据的丰富和补充，更是业务应用的基础，可为营销、风控、反欺诈等业务提供支撑。
目前，江南农商行形成相对稳定的多渠道外部数据采集模式，并按照架构先行的策略和未来业务的平台化要求，逐步形成江南大数据平台架构。
银行BI建设案例：看银行如何利用BI系统做到数字化转型
银行BI建设案例：看银行如何利用BI系统做到数字化转型在国内，银行的信息化一直是走在各个行业的前列，BI在银行也有着悠久和广泛的应用。
BI可以辅助银行管理者和业务人员的经营决策，提高银行的科学管理水平，是银行信息化不可或缺的一部分，也是银行实现数字化转型的必要手段。
银行的BI建设伴随着业务和技术的发展，是一个逐步摸索、不断成熟的过程。
刚开始可能只建设某一个部门的一部分报表，在取得一定的成效后，再逐步推广到更多的部门，建设更多的主题，采用更多的可视化方式，支持更多的终端等等。
如此经过多年的建设，虽然BI 应用水平有了极大的提升，但也存在不少问题。
由于这些BI系统是由不同的IT公司，在不同的时间，通过不同的项目进行承建，就会不可避免地存在“烟囱式”架构。
各个系统之间是相互独立的，独立的登录界面，独立的用户管理，数据也没有打通，分析成果更无法共享。
“烟囱式“架构在当前的银行BI系统中普遍存在，由此可能引发什么问题？该如何解决？小麦以Smartbi在某知名股份制银行建设的一个项目做详细介绍。
01项目建设背景在该银行中，各个分析系统独立分散，是典型的“烟囱式”架构。
主要的问题表现在以下几个方面：•乱：已经有多个不同的分析系统，这些系统间并不互通，分析成果不能相互跳转。
••杂：不同分析系统之间风格不统一，难以集成，需要进行多次登录操作。
••慢：分析周期慢，从需求到实现，普遍需要一周甚至更多的时间。
••废：数据整体的利用率不高，也没有和外部数据形成关联分析。
•为了解决以上问题，该银行决定启动“数据应用门户”项目建设，希望实现数据的统一处理、用户的统一管理和登录界面的统一风格，打造一个覆盖多用户层级的、灵活自由的、可扩展的、支撑全行各领域的数据查询、数据分析、数据共享的一站式数据工作平台。
此外，还希望推动全行各层级用户参与数据分析和运用，在全行范围内营造自主的数据应用氛围和文化，传播数据应用价值。
02项目建设过程Smartbi在该项目的建设中，采用了三步走的实施步骤，即搭框架、深应用、促转型。
FineBI如何在医疗行业搭建企业驾驶舱
FineBI如何在医疗行业搭建企业驾驶舱在市场经济不断深化的今天，“互联网+”和大数据的爆发式增长，数据、信息已成为一种重要的战略资源。
传统的管理理念与模式已不适应当前的信息社会，企业的取胜必须依靠信息与创新。
在医疗行业，以西方国家为首的医疗信息化已经走在前列，而在我国，这样一种趋势也在蓬勃发展。
某著名医疗集团是一家集药品、保健品生产销售于一体的现代医药企业集团。
其妇炎洁、优卡丹等产品分别为中国女性保健护卫市场和儿童感冒药市场的领袖品牌。
目前已成功上市，旗下拥有3家医药科研机构，13家药品、保健品生产企业，5家销售物流企业，员工6000余人。
该集团的信息化建设应该是迅速的。
自2005年3月与金蝶软件公司合作以来便开始全面启动信息化建设，对企业营销、财务、人力资源、供应链、知识等多方面和层次实施规范的信息化管理。
尽管EAS及其周边信息系统已运行多年，对一线业务运行提供了有效支持，积累了大量业务数据，但在数据集成和分析上还存在不足，尤其是对中高层的战略决策上未能提供有效的数据支撑。
因此，全面化的数据分析建设迫在眉睫。
企业需求：●目前集团正处在管理上升阶段，强化管理、优化运营，都须要有及时、准确、全面的数据信息来作为依据。
●需要一个能够集中体现企业运营活动状况的、全局的、直观的、可视化的BI报表系统，集成各IT系统的信息数据。
●以预算、费用、库存计划、S&OP、销售、财务、生产、供应链等业务领域的管理主题，统一展现企业运营活动的状态信息，统一管理技术信息、业务信息、资源信息以及知识信息，根据不同的主题与维度对信息数据进行自动化的加工与分析，以供决策和运营管控的运用。
面临挑战：1、当前的业务数据分散在各个应用系统之中，各系统间的业务数据未经整合，很难得到统一、完整、直观，并能从各个业务主题与维度展现运营活动的管理数据。
2、管理报表许多都需要手工填制、分层上报、合并、加工，耗费了大量的管理资源。
效率低下，其实时性、准确性、全面性都存在局限，不能充分地体现企业整体运营的现实状况。
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金融行业领导驾驶舱建设案例
商业智能是一种提高企业智能化的手段，它可以满足企业发展的需要、提高企业的竞争力。
同时，对于提高金融行业的风险管理、提升对外服务的质量都能够起到关键性的作用。
在市场竞争和银行业务转型期间，商业智能对于业务以及内部管理水平的提升起到了重要的作用，在银行数据大集中的背景之下，商业智能已经逐渐成为战略转型的选择之一。
如何从业务和技术两个方面推动商业智能在金融行业的发展，已经得到当前金融行业相关人员的关注。
商业智能的应用
如今的金融行业市场正在发生着翻天覆地的变化。
银行之间的竞争日益激烈，利率市场化已经成为了趋势。
面对着“金融脱媒”的压力，同时也为了能够在市场中继续立足，商业银行也只有利用强化营销、控制日增的风险，才能保证利润的增长以及可持续发展。
通过实施数据仓库系统，商业银行可以实现账户、客户和交易数据的集中和统一、实现以客户为中心的市场化营销、改善营销的手段和效率、降低成本，同时又可以稳固提升客户的忠诚度和满意度。
商业智能是商业银行应对市场竞争的选择，它贴近行业特殊的选择，同时满足了商业银行发展的需要。
商业智能的应用越来越广泛，它既可以满足一般企业的客户关系管理、人力资源管理、绩效管理等，在其他行业也能得到初步的应用，特别是金融行业。
商业智能的作用
金融行业是最早引入商业智能的行业之一。
商业智能为金融行业带来了诸多收益。
（1）商业智能是对数据的搜集、管理和分析的过程，它可以帮助决策者获
得各种信息和知识，辅助高层领导作出正确的决策。
（2）商业智能由数据仓库、数据集市、挖掘和OLAP多维分析组成，通过
FineBI的构建起底层数据到前端分析一体化方案。
通过其数据分析和知识挖掘
的作用，帮助商业银行提升内部管理水平和对外业务扩展的能力，增强银行产
品创新能力以及抵抗风险的能力。
同时也可以根据历史数据对各种风险进行预
警。
（3）商业银行可以通过商业智能技术，迅速抓住市场机遇，提升银行的核
心竞争力。
（4）商业智能可以提升银行的服务水平，创造有竞争力的金融产品，实现
利润的最大化。
（5）通过商业智能技术，可以帮助商业银行对业务流程进行管理，实现各
种分析。
通过建设数据仓库，对客户的基本信息进行整合，使得分析人员从多
个角度对指标进行分析。
（6）通过商业智能技术，商业银行可以整合各种资源，可以进行成本分析
和控制，包括绩效分析和利润分析。
通过评估并且模拟各种市场风险和客户信
用风险，实现银行的增值服务和对客户的个性化服务。
金融行业的实施措施
商业智能的实施，需要得到高层领导的重视，需要投入大量的资源，同时需要结合银行的战略目标，明确各个阶段的重点。
在对银行业的实施过程中，首先需要面向业务，明确商业智能的需求关键，为商业智能的大规模开发提供经验，同时保证在短期内可以看到成效，增强团队建设的信心。
在商业智能建设的初期，需要IT人员理解业务的实际情况，逐步开展数据仓库的建设，完成OLAP和数据集市的基础架构，最后形成完整的商业智能架构体系。
商业智能是提高银行智能化的手段之一，通过实施规划，有针对性地解决难点。