【帆软】金融行业案例集1.0

帆软金融行业案例集

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0帆软数字金融事业部

帆软数据应用研究院TRANSFORM

DATA

lNTOVALUE让数据成为生产力随着数字化浪潮的兴起，金融行业正在经历一场深刻变革。数据的力量正在重塑银行、证券、保险等多个领域，为行业

发展注入新动力。2024年11月27

日，为深入贯彻党的二十届三中全会和中

央金融工作会议精神，做好数字金融大文章，中国人民银行、

国家发展改革委等七部门联合印发了《推动数字金融高质量发展行动方案》。《行动方案》明确提出系统推进金融机构

数字化转型、运用数字技术提升重点领域金融服务质效、夯

实数字金融发展基础、完善数字金融治理体系等方面的重点

工作任务。目标是到

2027年底，基本建成与数字经济发展

高度适应的金融体系。这一方案的出台，不仅彰显了国家对

数字金融发展的深切关注与高度重视，也标志着金融机构数

字化转型已成为必然趋势。作为数字化转型的引领者和推动者，帆软一直致力于推动数

字化技术和应用的创新。我们深知数字化转型对企业的重要

性，也了解在数字化转型的过程中，企业面临的挑战和困难。

我们精心准备了这本《帆软金融行业案例集》，希望和您一起探讨2024年金融行业面临的种种挑战以及数字化对其的

帮助和作用。我们汇集了银行、证券、保险等多个领域的解决方案和实战经验，为金融企业数字化转型提供具体的方法

和策略。希望通过阅读，您可以更好地了解数字化对金融行业的驱动作用，吸收标杆企业的成功经验，降低自己的试错成本，帮

助您和您所在的企业快速打开一条属于自己的数字化转型道

路。我们相信，通过分享和学习，我们能够共同推动金融行

业的数字化转型进程，为客户提供更优质的服务，为社会创

造更大的价值。前言PREFACE01银行板块华夏银行：BI

自主分析平台“数据魔方”赋能数据服务创造数据价值02东亚银行：百年银行的数字化探索与实践07河北银行：提升全行数据能力，助力业务高质量发展13无锡农商行

:通过业务与科技的双向赋能，提升数据分析效率80%！22常熟农商行：发展银行数据可视化应用，全面提升数据服务能力28证券板块方正证券：数字化转型与商务智能实践兴业证券：自助数据分析生态系统建设实践长江证券：用户地图体系赋能精准营销，用户转化率提升20%大道金服：探索IT和业务配合新模式，实现效率提升120%35404758保险板块横琴人寿：数据平台引领数字化转型，赢在保险3.0时代66信泰保险：打造面向业务的“场景化”数据服务敏捷应用74都邦保险：推动资产负债联动，都邦保险工作效率提升12倍84金融行业典型数字化解决方案93银行业的数字化建设一直走在所有行业前列，早在上世纪

80

年代至

90

年代初期，银行业开始引入计算机技术，实现数

据的电子化和自动化处理；到上世纪90年代中期至2000

年前后，银行业开始利用互联网技术，开展网上银行、电话银行、

自助终端等多渠道服务；进入新世纪以来，银行业开始利用大数据、云计算、移动互联网等技术，推出了移动支付、P2P

借贷、第三方支付等新型金融产品和服务，提升了银行的竞争力和创新能力。如今，银行业开始利用人工智能、区块链、物联网等技术，构建了智能风控、智能投顾、智能客服等智能金融场景，并与其他产业形成跨界合作和生态共建，推动银行的数字化转型。见贤思齐焉，先进行业的经验将逐步传导到各行各业，

而数字化转型向前的脚步永不停歇。银行板块目录BI

自主分析平台“数据魔方”赋能数据服务

创造数据价值华夏银行于1992年10月在北京成立，是首钢集团有限公司独资组建成立的全国性商业银行，是全国唯一一家由制造业

企业发起的股份制商业银行。华夏银行在改革开放总设计师邓小平的关心支持下，于

2003年9月上市交易，成为全国

第五家上市银行。数据应用现状近年来，华夏银行在政策驱动与监管要求下，已将数字化转型确立为重要战略转型方向，不断加大科技投入，建设数字化

人才体系，全面推进数字化建设。投入主要集中于数字科技转型，包括多个重点任务和条线转型方案，旨在提升金融科技

对业务发展的赋能和服务能力。华夏银行利用大数据、人工智能等先进技术，提升金融服务效率和客户体验，推出了多款数字化金融产品，如在线贷款、

移动支付、智能投顾等，方便客户随时随地进行金融交易。2022年荣获国家互联网数据中心NIISA联盟“2021年度技

术创新一等奖”、荣获IDC“中国金融行业技术应用场景创新奖”。2023年荣获“第十四届金融科技创新奖”。需求痛点痛点一

01数据获取困难、数据理解困难、数据使用困难和智能化支持困难。业务人员用数时不清楚可以去哪里找需要的数据，

或者找不到数据。痛点二

02难以构建统一的数据管理体系。为了打破分行数据孤岛，提升数据质量与可用性，总行计划推动构建统一的数据管理体系，但是现状是总分行使用不同的平台存储数据，使得数据的一致性、规范性和可靠性难以得到保证。帆软金融行业案例集1.0

03项目亮点

数据魔方用户数近33000人，活跃人数9131人，占全行用户比例28.5%

建设了多个热门业务场景，产品访问量18.8万次

累计建设分行自助发布报表、报告类产品1344个，产品访问量7.68万次华夏银行数据

魔方数据

中台数据

底座数据服务服务层分行数据集市数据资产管理平台精准营销标签智能风控智慧经营…………指标文件依法合规应用层领域资产报表报告指标……多维主题宽表实时落地表基础表加工表

搭建平台数据魔方PC端与数据工具深度集成，使用工具制作的报表可自助快速发布为数据魔方产品，发布完成后在数据超市里展

示进行共享，其他用户可申请使用，形成快速推广和复用能力。平台采用云原生的开发工具和行内通用的技术平台，并深

度集成帆软FineBI和FineReport工具。

运营推广为保证数据魔方各项既定目标的顺利达成，有效提升数据魔方用户活跃率，并为各分行在数据魔方运营评优工作中提供客

观依据，围绕应用团队协作、运营活跃情况、人才培养、生态社交情况四个方面，积极推进数据魔方运营工作。解决方案

整合数据为了实现数据标准化与高效协同的核心目标，华夏银行设计了新的数据架构，接入数据底座与数据中台作为数据源，并完成多方资源的整合。所有这些层级的数据信息，从描述、业务口径到数据质量，都在统一的数据资产管理平台上进行登记

与管理，确保了数据的规范性和易用性。典型场景

场景一：报表报告查看报表报告查看是在数据超市模块完成。数据超市模块包含各种数据产品：报表、报告、图表、主题宽表和指标等数据可视

化产品。热点报表报告如存款实时余额相关报表、个人养老金相关报表、速赢项目营销相关报表等。04

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场景二：数据探查和分析服务层服务层百年银行的数字化探索与实践东亚银行作为一家具有领导地位的香港金融服务集团，1918年，在香港成立母公司——东亚银行有限公司；2007年，

在内地注册成立的全资附属银行——东亚银行（中国）有限公司（下文简称东亚中国），东亚银行全球设有约130

个网点，

聘用逾

8000

名员工，致力为香港、内地及世界其他主要市场的客户，提供全面的企业银行、个人银行、财富管理和投资服务。东亚中国自2007年成为法人银行后，为支持业务发展组建了本地化的科技队，并在

2009年完成了上海数据中心，上海

研发中心的建设，成为率先在境内自建数据中心和研发中心的外资法人银行。2021年，东亚中国正式启动数字化转型，

以数据这一核心资产作为切入点，聚焦夯实数据基础，提升客户体验，提高经营效率，加强数字化人才建设四大领域。06

帆软金融行业案例集1.0在数据资源模块完成，“数据资源”是把数据库中加工好的具有业务分析价值的数据表可视化到页面上，解决业务找数难

的问题。业务人员可进行检索和查找，同时可以查看该资源的数据字典信息，申请数据权限后可一键进入可视化分析工具

完成数据探查和分析。

场景三：自助报表制作在数据工具模块完成，数据魔方集成

FineBI

自助分析工具、FineReport报表开发工具和常用查询工具，可进行一站式的

数据分析和报表制作，让非技术背景的人员也能够快速进行数据分析，节省技术支持的时间，提高工作效率。项目总结数据魔方项目自上线以来，为华夏银行在数据管理和业务决策方面带来了显著的变革。它不仅有效解决了传统数据查询和

使用的难题，还通过集成先进的零代码、可视化分析工具，极大地降低了数据分析的门槛。通过管理驾驶舱、分析大屏、数据看板以及移动端的多渠道自适应展示开发能力，数据魔方实现了数据的即时订阅与转发，以及“千人千面”的个性化

数据推荐功能，满足了用户对数据快速、高效、自主使用的需求。东亚银行项目背景为加快大数据体系建设，稳步推进数字化转型战略，规范数据架构体系和数据治理体系，运用大数据推进全行数字化转型

建设，为业务发展提供创新动力，东亚中国秉承“追赶同等规模城商行，3年内成为内地数字化领先的外资银行”的数字

化转型的愿景，提出了

3年数字化转化规划。目标是利用金融科技和数字化应用实现精准营销，赋能客户经营。通过激励

创新，加速人才发展，提高数字化人才覆盖率，最后，提升经济化管理水平，为员工降本减负，提升管理决策效率。自2021年数字化转型项目正式启动后，东亚中国成立了数字化转型领导小组，

自上而下强管理，统一规划指导。同时，

专设战略及数字化办公室，以统筹推进全行数字化转型工作。需求痛点解决方案

构建自助数据分析平台，提升数据分析应用便捷性东亚中国与国内Top3分析平台工具供应商“帆软”合作，对分析产品

FineBI进行适配性改造，打造外资银行首个“灵活

数据分析平台——Eureka深眸系统”。该系统能够提供数据分析全流程一站式服务，实现便捷的数据获取、自助的数据

处理与加工、互助的数据协作、灵活的可视化分析。

搭建数据科学算法平台，满足数据挖掘及AI算法研究需求东亚中国构建数据湖的同时，同步搭建了数据科学实验室，面向业务分析岗及有相关技能的同事开放。平台包含了主要业

务系统的几千张表，覆盖零售、对公、风控、合规等各个条线需求。平台上所有数据依照东亚中国数据分级分类要求，确

保既能方便使用，又能满足合规要求。痛点二

02所用系统每日产生大量错误警报，需要投入大量人工审查，希望通过规则和模型建立AI无效警报过滤，减少警报

量和人工排查工作量。痛点三

03现金管理成本高居不下，员工数字化程度不高，内部推动数字化系统建设存在阻力。痛点一

01数据来源分布无序，未形成合理的数仓结构化存储，亟需治理，提升数据来源的可拓展性和规范性。终端类型PC端移动端实时大屏服务类型公司战略层看板用于衡量公司整体

目标达成情况的看

板，主要服务于公

司战略决策业务策略层看板拆解公司战略级目

标到业务线，支撑

业务策略执行的核

心过程指标业务执行层看板对业务策略目标进

一步拆解，

一线人

员关注的细化到客

户明细层级指标用户类型公司高管战略部成员中层管理员中后台管理者一线管理者一线业务人员基础数据层汇总指标层

智能现金管理项目从实际的降本增效情况来看，累计创造收益近百万元

管理驾驶舱项以提升管理层用数效率为宗旨，每年帮助公司节省近百万的成本支出，真正实现了决策智能化BDP大数据仓库平台DWD层ODS层管驾数据从

数据源端开始做隔离，逻辑自研公司贷款系统客户信息管理系统国际结算系统资金营运系统信用卡系统08

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09数

采

数据批量采集DMP管理驾驶舱——应用层服务层数据处理层数据集市层ETL数据抽取DWS层项目亮点数据源其他公司业务系统其他过程指标国际投资业务代理业务风险指标存款业务中间业务担保业务贷款业务规模指标收入指标客户指标质量指标成本指标其他数据

即时

同步据集ETL

以赛促学，提升全员数字化素养2022-2023年，东亚中国先后在全行范围举办两次“数赢”杯数据分析大赛，参赛队伍均以Eureka平台为数据分析工具。全行900+人关注并跟随大赛进行学习。“数赢”杯赛不仅帮助实现Eureka平台的普及与推广，带动一线及中后台人员

的业务分析热情；而且提高了员工数字素养，强化了全行数字化学习意识，提升了业务人员数字化相关技能，使得“数字化”

理念更加深入人心、数字化技术得以普及。典型场景

场景一：管理驾驶舱优化建设项目发现问题：在东亚中国的数字化转型中，管理驾驶舱作为大数据服务门户建设的核心组成项目之一，仍面临诸多挑战：月频更新数据，收入、成本、规模、KevRatio等模块指标累计140+零售银行30+

30+

40+

30+10+企业银行全行零售银行MBR数据集建设日频更新数据，累计200+指标，分时间、机构不同维度统计汇总中后台条线：业务营运

10+、人力资源10+、营

运人力资源10+、营运时效40+、监管报送10+监管报送营运人

力资源管驾数据集建设PC端+移动端

场景二：黑名单预警压降项目发现问题：东亚中国防范洗钱风险，对其零售、对公、互联网等客户群体，在开展相关业务时，实施反洗钱预警扫描机制。该机制通

过黑名单服务系统，以批量和实时的方式，识别出可疑客户并发出警告，对客户信息与路透社、红通等制裁和监管名单进

行对比，经过人工查核后，将结果推送给下游系统，供业务部门使用。目前

BLN系统每日产生大量错误警报，而所有警

报量均需要通过人工审查，希望通过规则和模型建立无效警报过滤，以减少警报量和人工排查工作量。解决过程：项目主要分为两个优化方向：构建管理驾驶舱指标体系:·MBR数据集：更新数据包括收入、成本、规模、KeyRatio等模块累计140+指标；·管理驾驶舱数据集：更新数据累计200+指标，分时间、机构不同维度统计汇总。项目成果：管理驾驶舱项目以提升管理层用数效率为宗旨，项目上线后，提升了管理层决策效率的同时，为公司每年节省了近百万的

成本支出，真正实现了管理层决策智能化。AI警报分析（行职业分析模型优化、机器学习模型和策略优化）:基于打标结果和遵守合规要求衍生行职业特征，

自动排除无效警报。黑名单过滤（PEP定义完善规则模型）：基于打标结果和遵守合规要求，结合数据分析和模型等方式过滤定义不符

的黑名单。优化管理驾驶舱整体架构：在数据处理层，将管理驾驶舱数据从数据源端开始做隔离。管理驾驶舱指标体系混乱，指标和过程数据的关系弱，复用性不强；管理驾驶舱处理层数据来源分布无序，未形成合理的数仓结构化存储，数据的可拓展性和规范性较差。管理驾驶舱数据处理层极大程度依赖BDP大数据平台数据处理层出数时效和准确度，影响应用层数据质量；10

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1.011前台条线：

CEO36+、企

业银行20+、零售银行30+、金融市场10+解决过程：多条线应用多条线应用企业

银行金融

市场营运时效业务营运零售银行人力资源企业银行金融市场金融市场指标数指标数分行司库司库全行CEO提升全行数据能力，助力业务高质量发展河北银行股份有限公司成立于1996年5月28

日，是全国首批5家试点城市合作银行之一、河北省唯一一家省属地方法

人银行。总部位于河北省石家庄市。目前已在河北省11个设区市和天津、青岛设立13家分行级机构，营业网点250家。

河北银行以“建设环渤海区域领先的公众银行”为愿景，以“责任心、团队、高效率”为核心价值观，积极践行“朋友金融，

知心致行”的品牌理念，始终坚守“服务地方经济、服务中小企业、服务城乡居民”的市场定位，主动对接国家区域战略，

积极服务京津冀协同发展、雄安新区规划建设、冬奥会筹办“三件大事”和省委“3689”工作思路，发挥金融协同作用，

提升区域服务能力。获得“全国文明单位”、“全国金融系统企业文化建设先进单位”、“全国小微企业金融服务先进单位”、

“最具社会责任金融机构奖”、“河北省用户满意示范单位”、“河北网友信赖的金融品牌”等荣誉称号。项目总结在当今数字经济时代，数字化转型已成为银行界的共识，各大银行纷纷进行战略布局和开展数字化落地工作，东亚中国作

为一家百年企业，在当今快速发展的数字化时代要找到适合自己的转型模式与路径。帆软FineBI提供了一站式大数据商业智能的解决方案，帮助东亚中国充分激发数据要素，释放数据价值潜能，提升在数

字化时代的竞争和发展能力，更为东亚中国降本提效，激发创新能力，实现转型升级提供了行之有效的方法。百年东亚，

扎根中国，东亚中国将继续推动数字化转型，在数字化转型的航道上行稳致远。AI警报分析

:通过模型进行行职业分析和判断，结合行职业分析模型，使用

AI和策略辅助判断无效警报，从而减

少人力投入。黑名单过滤：定义完善规则模型后，数据分析结合规则模型辅助补全定义不符的文本组合，提升警报率。12

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1.0场景价值：项目主要分为两个优化方向：河北银行数据应用现状近期，监管机构先后出台《金融科技发展规划（2022—2025年）》和《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，

对银行数字化转型提出具体要求，将数据能力建设提升至战略高度。河北银行《2021-2025年发展战略规划》中要求以

高质量发展为主线，全行数字化转型取得实效。2021年以来，新一届河北银行党委明确了“建设国内一流的省级银行”的战略愿景，制订了全行战略规划及

IT战略子规划，明确提出了构建“四梁八柱”的战略实施路径。在新的全行五年战略规划中，从“支撑业务拓展及运营、支撑数字化转型、数据治理及数据应用、基础设施建设、人才发展”等五大领域

对数据支撑能力提出了具体要求，强化数据能力建设已成为全行一项刻不容缓的工作任务。为加快大数据体系建设，稳步推进数字化转型战略，规范数据架构体系和数据治理体系，运用大数据推进全行数字化转型建设，为业务发展提供创新动力，河北银行构建了“1+1+3+N”的数据能力建设框架，即一个湖仓一体的架构体系，一个一站式、实时化、服务化的中台服务体系，3个数字分析工具，和

N个数字化能力，具体见下图。基于框架，河北

银行开始搭建大数据平台、数据中台、数据分析平台、数据门户等，开展全行的数字化能力建设。痛点二

02以往管理者在开会时需要各方提前花费大量时间来准备相关经营数据，数据的实时性差并且准确性不能很好的得到保障，发现问题无法及时找到原因，决策有一定的滞后性。

移动端管理驾驶舱，解决了分析和决策的时间与地点限制，从办公室和上班时间扩展到了随时随地，不但让业务

问题能够得到及时处理，也让数据驱动决策的理念更加深入人心。

为促进数据赋能业务发展，河北银行组织数据自助分析技能培训，有效提升了业务人员报表分析工具的操作灵活

度和数据分析能力。

自助分析平台可随时、自主地通过平台开展数据分析，辅助经营决策、支撑营销活动，赋能业务发展。为业务思

考、业务拓展和管理创新提供了一个开发共享和交流互动的平台，激发业务人员数据分析的积极性。

建设管理驾驶舱为行内重点工作提供了灵活的数据支撑，为管理者经营决策提供支撑。经营管理会议直接围绕驾

驶舱进行讨论，发现数据问题可直接钻取详细信息查找原因，及时作出干预决策，管理水平显著提高。痛点一

01河北银行一直是业务提需求IT来解决的响应模式。一方面，随着业务需求的增多，IT人员疲于响应。另一方面，14

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15IT人员对业务的理解程度不统一，很容易造成需求的误解，增加额外的沟通成本。项目亮点需求痛点解决方案为加快河北银行大数据体系建设，稳步推进数字化转型战略，基于河北银行“1+1+3+N”的数据能力建设框架，分别建立

面向业务人员和中高层管理人员的数据自助分析平台和管理驾驶舱，数据自助分析解决的是业务人员的问题；管理驾驶舱

解决的中高层管理人员的问题；基于自助分析和管理驾驶舱，移动端解决的是分析时间、地点、终端的问题。典型场景

场景一：自助分析工具数据分析的能力最终要落实到人身上，但是和很多企业一样，河北银行一直是业务提需求IT来解决的响应模式。一方面，

随着业务需求的增多，IT人员疲于响应。另一方面，IT人员对业务的理解程度不统一，很容易造成需求的误解，增加额外

的沟通成本。为促进数据赋能业务发展，提升内外管理水平，河北银行数据管理部面向总行各中心部门，组织了数据自助分析技能培训，

旨在提升业务人员报表分析工具操作灵活度和数据分析能力。培训内容包含创建数据源、数据清洗处理、报表操作、图表

设计、制作仪表板大屏等，通过具体实例带领大家实操练习，反响热烈。后续，河北银行数据管理部将持续做好自助分析

的推广工作，为各业务部门使用自助分析工具提供技术支持，夯实并补充数据源，努力扩大自助分析的业务覆盖范围，加

快数据赋能，助力业务高质量发展。建设可视化、自助式、零编程的数据访问、分析、展现工具，有助于减轻数据人员工作压力，为业务思考、业务拓展和管

理创新提供开发共享和交流互动的平台，激发业务人员数据分析的积极性。例如以往提取数据需要花费几天甚至是几周的

时间，现在业务人员只需要在平台上通过拖拉拽的查询即可获取。自助分析正在让河北银行的广大业务人员从被动等待科

技人员提取数据，转为可随时、自主地通过平台开展数据分析，辅助经营决策、支撑营销活动，赋能业务发展。

场景二：大屏管理驾驶舱管理驾驶舱是一个管理信息中心系统，能够通过各种图表的方式直接了解到整个企业的运营情况。管理驾驶舱的特点是具

有丰富的指标体系，而且还具有视觉显示系统，能够有效的体现出数据的及时性、有效性。基于河北银行“1+1+3+N”的数据能力建设框架，为进一步打造全行数字化营销和决策能力，河北银行开展管理驾驶舱建

设项目，旨在帮助管理者和业务人员更加直观地监测企业运营情况，并对异常关键指标开展预警和挖掘分析，实现实时动

态管理。基于现有统计指标平台，在参考其他先进同业经验的基础上，河北银行建设大屏管理驾驶舱产品体系，面向不同的用户和

业务条线，定制个性化的驾驶舱，主要有个人金融中心、公司金融中心、政务金融中心、小企业金融中心驾驶舱和高管驾

驶舱。各驾驶舱基本数据说明与条线特色说明如下：个人金融中心主要包括存款、贷款、利润、中收、客户等数据。条线特色以指标卡的形式展示较多类型指标信息，以更多维度展示业务数据。痛点三

03银行数据都存放在电脑端，领导出差或者不方便使用电脑时候，就无法实时了解行内情况，有些需要决策的内容

只能等领导回来才能解决，数据分析和决策制定都受到时间和地点的限制。公司金融中心主要包括对公存款、对公贷款、国际业务、代发工资等。条线特色是增加对贷款种类细分，其中细分有绿色贷款、中长期

贷款等。16

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1.017高管驾驶舱主要是面向高管使用，主要包括资产、负债、营收、利润等，通过趋势图、分行对比图、条线对比图从不同维度展示经营情况，

同时根据监管部门披露数据新增与同业的资产负债利润等的对比。建设管理驾驶舱是河北银行数字化转型的重要工作之一，为行内重点工作提供了灵活的数据支撑，为管理者经营决策提供

支撑。以往管理者在开会时需要各方提前花费大量时间来准备相关经营数据，数据的实时性差并且准确性也不能很好的得

到保障，发现问题也不能及时找到原因，决策的滞后性是个大问题。现在有了各类管理驾驶舱，数据的全面性、及时性和

准确性大大提升，经营管理会议直接围绕驾驶舱进行讨论，发现数据问题可直接钻取详细信息查找原因，及时作出干预决策，

管理水平显著提高。帆软金融行业案例集

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19小企业金融中心主要包括小企业存款、贷款、普惠涉农、客户数、小企业特色产品等。条线特色主要是增加了小企业特色产品余额户数增

长情况等。政务金融中心主要包括政务客户的存款、贷款、实时大额变动、乡村振兴、分行排名等。条线特色主要是增加了实时大额变动数据，能

够及时获取到政务客户的大额变动情况。根据乡村振兴战略要求，增加县域支行存贷款及日均分析。18

帆软金融行业案例集

1.0建设快速、高效、便捷的移动端管理驾驶舱，为“代发薪大会战、存量资产质量大会战、县域翻身仗、低效网点提升”等行内重点工作提供灵活的数据支撑，为业务精准施策提供了有力的支撑，并且解决了分析和决策的时间与地点限制，从办

公室和上班时间扩展到了随时随地，不但让业务问题能够得到及时处理，也让数据驱动决策的理念更加深入人心。项目总结可视化、自助式以及零编程的数据分析工具，为业务人员提供了一种更加直观和便捷的方式来探索数据背后的价值。这些

工具不仅降低了使用数据的门槛，减少了因技术障碍带来的困扰，还极大地激发了员工对于数据分析的兴趣与热情。通过

这样的方式，河北银行能够更好地培育出一种“数据为先”的企业文化氛围，鼓励全体员工在日常工作中积极运用数据分

析来指导决策过程，从而提升整个团队面对复杂问题时解决问题的能力——即所谓的“数商”思维。随着这种文化逐渐深入人心，未来河北银行将进一步推动数据在各个层面中的应用深化。无论是在客户服务优化、还是内

部流程改进等方面，都将充分利用大数据的力量，挖掘其中蕴含的巨大潜力。同时，通过对海量信息的精准分析，可以帮

助管理层做出更为科学合理的战略选择；而对于前线员工而言，则可以通过实时获取关键指标的变化情况快速调整工作策

略，提高工作效率和服务质量。

场景三：移动端管理驾驶舱随着信息化时代的来临，时间成本对于企业的重要性也越来越高，在重要时刻的及时反应甚至可以帮助企业获得更多的回

报率，而“移动办公”也已经成为了企业管理者乐于见到的主流办公方式。移动端驾驶舱能够通过实时图形化展示业务指

标数据，让管理者和业务人员直观地监测企业运营情况，并对异常关键指标预警和挖掘分析，实现决策分析无处不在的实

时动态管理。在新常态的经济发展形势以及利率市场化的推动之下，传统商业银行的盈利能力进一步受到冲击，了解资产负债结构有助

于更加明确、更加实际的解决盈利问题。移动管理驾驶舱可以实时展现企业资产负债结构的变化情况，其中资产端主要为银行带来收益的项目，包括投资、贷款、

以及存放在央行款项等，由于生息资产项目之间存在期限、风险、资产质量等多方面的不同，各项目所产生的收益也各不

相同，其盈利能力的表现差距较大；负债端主要为各类存款和债券两大类，按照存款的对象不同，将存款分为客户存款、

同业存款、其他金融机构存款，这些存款和债券由于期限的不同、支付利率的差异，

导致银行在负债端对净息差产生影响。

利率低的活期存款和利率高的结算类资金在资产负债结构中所占的比重越高，净息差就越大，商业银行的盈利能力也越好。

在外部宏观环境相近，商业银行若想扩大净息差，提高盈利能力，从调整自身资产负债结构入手将是一个有效合理的解决

途径。移动端管理驾驶舱是面向总行高管及分行领导进行数据展示，主要内容有全行及分行资产负债、存贷分析、行业对标的首

页展示。帆软金融行业案例集

1.0

21具体内容如下图：20

帆软金融行业案例集1.0通过业务与科技的双向赋能，提升数据分析效

率

80%

！无锡农村商业银行成立于2005年6月，是一家股份制的地方性金融机构，地处中国长三角经济发达地区的无锡市。全

行现有员工1600余人，下辖1家营业部，104家本地支行、分理处，3家异地分行，4家异地支行，控股2家村镇银行，

入股3家农村商业银行。成立以来，无锡农村商业银行充分发挥法人银行的机制优势，以服务地方经济发展为己任，外拓市场，内强管理，不断

做大做强做优。先后获得过“江苏省银行业文明规范服务示范单位”“江苏省和谐劳动关系先进单位”“全国金融机构

服务‘三农’最佳诚信企业奖”“银企合作‘十佳银行’最佳爱心公益奖”“中国最具成长性银行”“农村商业银行城区标杆

银行”“中国服务业企业500强”“全球千强银行”等荣誉称号。需求痛点近年来中国经济飞速发展，中国银行业也经历了从简单到复杂、从广泛经营到充分的市场竞争的发展历程。随着国内商业银行间的竞争和外资银行的进入，银行业面临着两个方面的转变：从宏观层面来看，产品决策、经营决策由经验型向科学型转变；就微观层面而言，要求银行经营以从业务为核心的经营管理模式，向以客户为中心的新型经营管理模式转变。在目前的数字科技背景下，传统银行业的业务技术模式存在开发周期较长、灵活性差、数据价值难以充分挖掘、操作复杂、

监控效率低等弊端，迫切需要搭建一个符合银行特色的智能商业平台，通过规范数据标准与口径、打通数据孤岛，挖掘出大量冗余数据的业务价值，实现数据管理运营的强力覆盖。自2017年来，我行已完成新数据中心的建设，将行内分散、异构的数据资源进行集成，

形成统一的出入口，但同时又带来了另外一个问题：各个业务系统的数据潮水式的灌入数据中心，如何应用这些数据高效驱动业务发展成了一个困扰我

们很久的难点。帆软金融行业案例集1.0

23项目亮点

借助FineBI搭建自助分析平台，大大解放了科技人员的人力，业务不用花费大量时间等待科技部门提供支持，

数据分析效率提升80%。

项目投产至今，报表系统已完成各业务条线

500余张报表的上线，相比上线前复杂的数据获取流程，如今业务

人员只需打开报表系统即可查看，整个数据使用效率提升15人/月。

形成科技和业务明确的配合机制，科技人员负责提供基础数据，搭建数据模型，业务部门负责数据的自主分析，

目前，FineBI月活分析用户达到83人，月活模板数259个，月日均访问量68次。无锡农商行解决方案我行调研了市场的很多产品后，最终采购了FineReport和FineBI两款产品来尝试解决这些问题。

以科技主导，闭环业务数据需求我行利用FineReport搭建了多个报表平台，因为该工具专业技术性较强，主要是行内科技人员使用。科技人员根据业务

部门提出的报表需求，确定数据口径，负责报表开发、投产、上线。报表平台门户按各部门需求及功能划分报表路径和权限，

业务人员可以快速获取数据。项目投产至今，报表系统已完成各业务条线

500余张报表的上线，相比上线前复杂的数据获取流程，如今业务人员只需打开报表系统即可查看，若当前报表满足不了业务需求或报表口径发生改变，业务人员则会主动联系科技修改报表，这样业务人员既是使用者又是维护者，不会出现数据口径变化或报表数据失准后无人问津的情况，整个数据使用效率提升15人

/

月。

让业务主导，自助分析提高效率我行借助FineBI搭建自助分析平台。FineBI是一款界面友好，灵活上手的业务分析工具，业务可以根据自主分析需要，

通过仪表板的拖拉拽功能完成图标绘制、指标计算、数据之间的联动、钻取、跳转等分析操作，这大大解放了科技人员的

人力，也不用花费大量时间等待科技部门提供支持，数据分析效率提升80%。报表模型

多维模型指标库基础指标汇总指标应用指标报表开发自动化工程数据补录报表管理数据服务应用服务财务报表公司部报表零售银行报表电子银行报表国际结算报表24

帆软金融行业案例集

1.0

帆软金融行业案例集

1.025核心系统信贷系统信用卡网银Callcenter财务......数据接入缓冲数据标准化基础数据轻度汇总数据数据接出数据治理平台ETL平台准实时数据服务区报表集市报表平台管理数据质量管理调度自动化数据标准管理元数据管理准实时数据平台ODS前端报表源系统网银CallCenter项目总结目前，我行已形成科技和业务明确的配合机制，科技人员负责提供基础数据，搭建数据模型，业务部门负责数据的自主分析，

对于常规固定的报表需求，由开发人员通过

FineReport开发固定报表；对于临时性较灵活的数据分析，由业务人员通过

FineBI

自助处理。FineBI月活分析用户达到83人，月活模板数259个，月日均访问量68次。数据管理大屏在我行各个业务条线也均在推广，力争做到一部门一条线一大屏，有效实现了全行范围内数字化分析、数字

化营销和数字化风险控制，激发了各层级人员对于数据的认知、分析和应用，提升了行内数据资产价值，促进业务发展、

风险控制和内部管理，有效推动全行数字化转型。如上的无锡农商行经营状况大屏，将领导关心的资产、负债、所有者权益、存贷款趋势、客群分布等原先分散分布的指标整合成经营状况大屏，运用FineBI

自带的图表等组件展示，真正做到数据可视化一目了然。

场景二：运营综合管理平台运营综合管理平台大屏整合了运管条线的主要指标，各运营主管能实时准确了解网点现金库存、账户状态、各渠道业务量

等数据，对于网点的综合运营提供了强有力的数据支持。典型场景行内通过搭建深化管理的驾驶舱、监控大屏应用，“打开门户一眼看数据”已经成为用户每天的日常。大屏收集各条线领

导关注的指标，让领导对条线业务经营数据一目了然，辅助领导经营决策。

场景一：无锡农商行总体经营状况看板26

帆软金融行业案例集

1.0

帆软金融行业案例集

1.027数据可视化催化新质生产力赋能，数据服务管理提升之道江苏常熟农村商业银行股份有限公司(以下简称“常熟农商银行”)改制成立于2001年11月28

日，是全国首批组建的

股份制农村金融机构，2016年9月30

日于上海证券交易所上市（股票代码：601128）。常熟农商银行以“农村金融领跑者”愿景为指引，以“普惠金融、责任银行”为使命，秉承“敢闯、敢试、敢为”拼搏精神，

连续六年蝉联“陀螺”评价体系县域农商行第一，连续五年获评上交所信息披露评价A级，连续五年跻身英国《银行家》

杂志“全球银行1000强”榜单前500强，2023年排名第405位，“2023年中国银行业100强”第81位。数据应用现状常熟农商银行在推进数字化转型的过程中，面临重重压力与挑战，一方面数据引领的新质生产力带来了更高的发展要求，

另一方面加速数据赋能业务已成为银行业降本增效的迫切手段，当前业务数据分析需求多，数据开发技术门槛高，海量数

据难以充分发挥价值，一定程度上影响了行内信息化建设的步伐。需求痛点解决方案

构建数据中台，夯实数据基础底座常熟农商银行数据中台发展已来到第十个年头，为响应全行数字化转型要求，形成数据驱动业务发展的智能化金融生态，

常熟农商银行持续开展数据中台体系的整体规划。帆软金融行业案例集1.0

29项目亮点 服务覆盖全行本异地所有26家一级机构、44家二级机构，并延伸至江苏、湖北、河南等地区

19家村镇银行

机构

为14个总行部门提供数据服务场景超120个，为分支机构提供数据服务场景超200个痛点一

01数据架构体系演变，平台性能遇到瓶颈痛点二

02指标口径定义混乱，数据资产管理缺失痛点三

03业务系统渠道繁多，数据价值挖掘成本高痛点四

04分析需求层出不穷，数据工具支撑不足常熟农商行

统一门户整合数据渠道，标准化进行数据资产管理常熟农商银行打造“飞燕数海”平台作为全行数据资产门户，提供数据展示、数据使用、数据管理等一站式数据相关服务，

重点将多渠道数据如智能报表、驾驶舱、BI、主要绩效及管理会计数据做了整合打通，集中各类数据应用访问，改变原先

数据应用林立、入口繁多的局面。

发展数据可视化应用，提升数据服务能力数据可视化是发挥数据价值的直观形式，围绕数据可视化，常熟农商银行通过多种数据应用开辟多样化展示方式，提供不

同场景下的数据服务。

推广BI

自助分析，壮大数字人才队伍为解决用数难、用数慢、数据处理繁琐的通病，在开放数据融合层9大类主题共计94张表作为底层数据的基础上，搭建

人人可用的BI

自助取数平台开放使用，以拖拉拽的形式快速实现基础字段报表生成，以多种图表模板展示可视化数据。典型场景

场景一：燕谷指挥中心为提高全行数据的处理效率和共享程度，掌握机构工作动态，更好地发挥统一指挥管理功能，为决策层、管理者提供数据

支撑，快速完成管理决策。燕谷指挥中心的建设可以分为以下模块。数

据

整

合

与

服

务

能

力平台主要面向行领导和董事会办公室使用，不管是查看主要经营管理数据还是与机构进行问题沟通，打破了原先需要不同系统间切换使用的壁垒，响应全行数字化转型要求，实现数据资源的集中和整合，总行与机构管理者实时、快速、高效沟通，

更好地发挥统一指挥管理功能，让“指挥的人听得见炮火”。数据战略与文化以规模、结构、客户、效益、风险、实时等多维度展示全行经营数据，可下钻至各分支机构、

分理处。接入亲听系统，了解客户需求，快速响应。接入全行监控系统，掌握分支机构及村行厅堂动态。集成零售、小微、公司、授信等条线业务数据看板。组织团队与绩效组织架构组织团队数据分析师数据工程师......数据人才人才梯队

建设人才考核

机制制度与流程规范数据治理《数据标准管理办法》

《数据质量管理办法》

《元数据管理办法》......数据服务《指标管理办法》

《BI管理办法》

《源数据管理办法》......全行战略目标技术平台基础组件

服务器存储网络

数据开发

运维能力数据开发工具DataOps体系数据运维监控工具数据治理能力数据资

产管理数据标

准管理数据质

量管理元数据

管理数据安

全管理数据生命

周期管理30

帆软金融行业案例集

1.0

帆软金融行业案例集

1.0

31大脑数据的战略定位愿景与目标信念使命

四肢千里眼顺风耳数据产品服务智能数据服务分析挖掘服务数据API服务数据标签

数据指标

数据质量

组织团队实时数据离线数据实验数据产品创新与设计运营优化与提升监管合规......风险预警及管理内部数据采集外部数据采集统-调度ETL数据

整合数据

采集客户营销

与服务数据

服务

能力基础

支撑

能力数据

应用指导32

帆软金融行业案例集1.0

场景二、机构效益及团队绩效场景展示区别于行内经营管理数据，绩效相关数据需要按考核口径计算，出数时间及查询效率难以保证；村镇银行技术支持有限，

缺乏独立的绩效系统支撑，考核数据需要投入大量人力自行加工计算；总行之外的机构效益、特殊的组织架构团队数据没

有专门的数据统计，数据可视化缺失。首先，明确建设目标，以考核为导向，从服务角度出发，功能需求要从机构需求考虑，使用户看得见、看得懂，让员工能

快速知晓自己的业绩情况。一方面建立考核领域集市作为考核相关明细数据统一来源，并对特殊的团队划分进行字段标识

控制，接入BI搭建考核维度指标看板，怎么考核就怎么加工，并在此基础上考虑一部分灵活口径调整，便于维护和变更；

另一方面接入管理会计系统数据，填补机构效益类指标数据的空白。从试点机构BI

考核模板，再推广到全行其他机构，最终形成标准化的全行级BI

考核数据看板接入绩效系统，支持零售、公司、

小微、授信、普惠、运管等各条线人员快速查看自己的业绩情况，员工对于自己的业绩情况一目了然，实现机构、客户经

理维度的智能排名与模拟营收，弥补了原先系统查询效率的短板。项目总结常熟农商银行通过打造多种应用提供数据服务，利用帆软

FineReport和FineBI快速实现数据可视化呈现，持续提升数据

理解和洞察力，帮助银行管理者快速、全面、科学决策，培养业务人员看数、用数、分析能力，推动全行数据文化的觉醒普及，

加速数据赋能效率和效果。今年，作为省内农商行的排头兵之一，常熟农商银行与江苏省农村信用社联合社启动联合共建数据中台重构项目，在数据

可视化方面深入开展合作，互相传授建设经验，在数据服务管理的赛道上将迈上更高的台阶。帆软金融行业案例集1.0

33针对消费者、商家、村民的营销场景对行中店、线上商城等服务场景进行数据可视化呈现，全面支持常熟农商银行线上商城、8家行中店、300+经纪人数据及时播报，体现通过高频生活消费场景吸引更多客户到店的数字化过程，并辅助通过战略

合作营销企业及供应链、合作互动拓展企业员工经纪人，营销拓展分析网格效率提升，全面赋能银行网点的数字化转型

和产能升级。

场景三：“三位一体四务融合”综合服务生态视图为探索网点产能提升，通过与供销社、商贸流通企业开展生产、供销、信用“三位一体”合作，在合作点位布放机具、提供销售窗口，为客户提供政务、商务、村务、行务综合服务，对于银行类似新的服务场景需要快速配套研发可视化看

板进行跟踪支持。数字化转型与商务智能实践方正证券股份有限公司（以下简称“方正证券”或“公司”）是中国首批综合类证券公司（股票代码：

601901）。通过

多年积累，方正证券及其子公司业务资质齐全，范围涵盖证券经纪、期货经纪、投资银行、证券自营、资产管理、研究咨询、IB业务、QFII业务、融资融券、另类投资业务、证券投资基金业务、场外市场业务、质押式报价回购业务、代销金融产

品业务、受托管理保险资金业务、新三板做市业务、收益凭证业务、私募基金管理等。方正证券肩负“以金融服务成就美好生活”的使命，以“成为广受客户信赖的投资银行”为愿景，秉承“客户至上、专业稳健、

开放协同、简单专注、勤奋坚持、追求卓越”的价值观，致力于为客户提供交易、投融资、财富管理等全方位金融服务。

未来，方正证券力争成为财富管理特色鲜明、高质量发展的大型综合类券商。证券行业作为金融领域的重要支柱，正经历着数字化转型的浪潮。当前，该行业面临数字化应用水平有限、专业人才短缺以及数据安全问题等多重挑战。与此同时，第四次科技革命的深入推动了人工智能、区块链、云计算和大数据等前沿技术在证券领域的广泛应用，这些技术不仅拓宽了应用场景，还深刻影响了业务开展、风险控制及合规监管等多个方面，

并催生出智能投顾、智能投研、金融云服务等一系列创新产品和服务。通过这些先进技术的应用，用户获得了更加优质

的服务体验，大大降低了运营成本，提高了市场整体的运行效率。随着技术的进步及其应用范围的不断扩大，证券行业的数字化转型既带来了新的发展机遇也伴随着挑战。这种转型能够有效减少服务成本，提高整个行业的工作效率，成为推动证券业高质量发展和服务实体经济的关键动力。为了抓住这一机遇，证券公司需要以数字化转型为核心驱动力，持续推动业务模式创新，不断提供更高质量且更具效率的金融服务给广大投资者，并开发出更多元、个性化的理财产品以满足市场需求。通过数字化转型探索，证券行业能够更好地服务于

经济社会发展大局，促进金融市场健康稳定发展。证券板块

方正证券数据管理指标管理系统数据治理数据平台OLAP引擎（Trino）作业调度与资源管理（YARN）分布式存储系统（HDFS）解决方案针对上述痛点，方正证券从底层数据入手，着力建设湖仓一体与流批一体。公司首先将当前各业务平台底层数据打通，确

保数据同源；其次针对数据采集/加工结果，分别以主题、业务、指标类型、标签类型等维度建立不同分类且彼此交互，

最终完成前端展示。痛点三

03客户层面的分析欠缺，客户增量与存量的策略分析需要大量的数据分析认证，支持对应策略制定与过程跟踪。痛点一

01管理半径大，管理过程精细化，需要大量数据支持。痛点二

02对员工数据赋能不足，需要科技手段，帮助员工发现商机，商机的运营管理需要大量数据分析支持。员工培训对员工进行培训，充分利用帆软平台功能，提高数据处理能力和效率，解决员工分析难的问题。数据同源共享规范底层数据基础表通用指标口径并共享，各部门数据看板同源，解决员工对数难的问题；数据集成平台集成公司现有的数据，能够在统一平台查看不同数据源的信息，解决员工找数难的问题；另一方面，为了快速实现数据价值，数据可视化工具至关重要。经过大量的调研和

POC，公司最终决定选择帆软FineReport作为管理系统的通用报表工具，配置的报表可以集成到各类系统中。按照规划，具体方案分为下述三个方面：

构建“BEAM”模型，对网点经营效率进行科学量化评估

培养业务部门数据分析能力，快速转化数据生产力

数据分析助力识别和管理风险，确保公司的稳健运营方正证券数据中台架构36

帆软金融行业案例集

1.0

帆软金融行业案例集

1.037标签管理系统离线计算框架实时计算框架商务智能（Fine

BI）管理系统报表

（Fine

Report）圈客平台ODSDWSDWS离线计算引擎

（SparkSQL）实时计算引擎

（FlinkSQL）ADSMPP数据库（Doris）商机平台离线存储结构（Hive）数据湖存储结构

（Iceberg）流式存储结构（Paimon）项目亮点需求痛点数据

应用典型场景

网点效率评估模型方正证券搭建网点效率评估模型（BEAM-BranchEfficiencyAssessmentModel），模型整合公司数十个平台的结果指标、

重点业务指标，以及营销队伍和负责人的多维度考核数据，并综合考虑网点地区因素，从区域经济、业务发展、人员队伍

三大维度并细化成24个指标对所有网点进行定量评估。评估得分

TOP20%的为高效区间，末位的15%

为低效区间。模型评分月度观察，动态调整。鼓励向高效区间的网点借鉴经验，

交流学习，对于处于低效区间的网点则进行督导、培训、轮岗、更换负责人等举措。最后通过各类因素得分按照既定权重计算综合得分，并按照最终的得分分布的象限划分为四类，综合得到人行地行、人行

地差、人差地行、人差地差四类网点，并对症下药，针对性开展管理和考核工作。BEAM

的搭建，填补了对网点经营效率进行科学量化评估的空白；网点画像更加立体，考核内容更加全面，考核结果更加客观，

管理手段能更有针对性，公司决策能更加果断及时。在对网点效率评估，网点优化策略建立，低效网点圈选上起到了定量

分析的重要决策依据。项目总结数据可视化工具在企业数字化转型中扮演着至关重要的角色。随着信息技术的快速进步和人工智能的广泛应用，我们正处

于一个数据爆炸和信息过载的时代。在这样的背景下，数据管理和利用变得至关重要，而数据可视化工具则成为企业从数

据中获取洞察和制定战略的关键工具之一。通过将自然语言处理技术融入商业智能工具，能够实现以用户友好的方式与数

据进行互动。数据可视化不仅仅是呈现数字信息的手段，更是帮助企业从海量数据中提炼出关键见解的桥梁和工具。总的来说，随着人工智能技术和大数据技术的深度融合，商业智能和数据可视化工具正经历着一场革命性的变革。未来，

随着技术的不断演进和应用场景的扩展，数据可视化工具将继续发挥着不可替代的重要作用，成为企业数字化转型的重要

支撑和驱动力量。

客户结构分析