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数据要素在银行各业务领域和流程中发挥着至关重要的作用,面对激烈的市场竞争和客户需求,银行越来越注重从数据管理中寻求效益和增值,深入洞察市场动态和客户需求,从而优化其产品与服务,提升运营效率和市场营销的成效。
在近期举办的线上研讨会中,Kyligence 解决方案总监张荣钢结合 Kyligence 服务客户的业务场景与实际案例,深入分享了银行如何通过快速构建以业务指标为核心的数据应用能力,为业务提供管理驾驶舱、业务快报、异动分析、客户画像、营销推荐等统一的指标数据服务,直接打通从银行经营管理到一线业务营销的业务闭环。如果您对解决方案或产品感兴趣,欢迎点击文末「阅读原文」观看会议回放。
银行业经过了多年数字化转型,总行都在数据分析和管理方面建设了专业团队和多个系统,然而随着数据的爆炸式增长,分行经营任务繁杂、人员众多,不同层级的人员往往面临着不同方面的挑战,难以自上而下推动执行。
各大银行都希望将技术和管理经验赋能给分布在全国各地的分行支行,那么如何真正让一线的业务人员都能使用好数据,提升决策的速度和精确度?
Kyligence 在本次研讨会上带来了智能的一站式指标平台产品及解决方案,重点分享了头部银行以指标+场景作为数字化转型的锚点,借助最新的生成式 AI 技术,真正让分行的管理人员和业务人员以数据驱动业务决策,打通银行经营管理到一线业务营销的业务闭环。
基于智能一站式指标平台,Kyligence Copilot 为银行每一位业务人员提供专属、可靠的 AI 数智助理,降低使用数据的门槛,业务人员通过自然语言对话即可完成围绕业务指标的分析和洞察,并可轻松校正 AI 理解的查询,确保所获得的分析结果高度可信可靠。对话内容可保存成文档用于工作汇报,或创建仪表盘进行持续的数据变化跟踪,大幅提升工作效率。
以统一的指标平台为基础,银行能够通过指标实现各团队业务目标的对齐,同时借助创新的生成式 AI 技术,分行管理人员可以实时评估贷款情况、大额动帐、绩效表现等不同场景的进展和瓶颈,并结合实际业务提供行动建议,实现对业务过程的实时监控和管理,从而确保管理过程的高度可观测性和可控性。这不仅提升了从总行到分行策略落地的效率,同时也为分行及时调整业务提供了更加灵活和高效的管理工具。
通过智能的自动归因,分行业务人员无需求助 IT 和数据团队,即可快速定位指标波动的根本原因,更准确地识别和评估不同业务活动对业绩的贡献,从而有针对性地进行业务决策和资源配置;业务人员也可以使用常用的 Excel 和 WPS 直接对统一定义和计算过的指标进行分析,真正实现“一处定义,多处复用”,解决数据口径不一致的问题。
在 Kyligence 服务头部银行落地智能一站式指标平台的实践中,我们看到了生成式 AI 在银行分行用数管理中的巨大潜力。从解决数据管理的痛点,到提升业务决策的效率和精度,AI 的落地应用为银行业务的数字化转型提供了新的动力和方向。如果您对数据应用赋能银行经营管理闭环的解决方案感兴趣,欢迎点击观看会议回放。
跬智信息(Kyligence)由 Apache Kylin 创始团队于 2016 年创办,是领先的大数据分析和指标平台供应商,提供企业级 OLAP(多维分析)产品 Kyligence Enterprise 和智能一站式指标平台 Kyligence Zen,为用户提供企业级的经营分析能力、决策支持系统及各种基于数据驱动的行业解决方案。
Kyligence 已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售、医疗等行业客户,包括建设银行、平安银行、浦发银行、北京银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、长安汽车、星巴克、安踏、李宁、阿斯利康、UBS、MetLife 等全球知名企业,并和微软、亚马逊云科技、华为、安永、德勤等达成全球合作伙伴关系。Kyligence 获得来自红点、宽带资本、顺为资本、斯道资本、Coatue、浦银国际、中金资本、歌斐资产、国方资本等机构多次投资。
近年来,随着商业环境的竞争日益激烈,企业对于实时数据服务的需求急剧增加。Kyligence 在服务众多客户的过
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