coder 商业智能上阵，城商行突围数字经济时代
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作者 曾响铃
文 响铃说
ChatGPT爆火，究竟带来了什么？
有人说，它以一种面向C端的直观方式，让普罗大众第一次直观感受到“智能化”的能力和价值。
只要大胆“提出要求”，一个智能化的应用就能够“给出回应”，又快又好。
也由此，在“闲聊”之后，ChatGPT类产品如何走入B端商用场景，已经成为业界的普遍期待——既能够同时提高效率和质量，又能够降低成本的东西，谁不爱呢。
但是，如果长期关注数字化创新，尤其是数据分析领域，对这种智能化应用和产品的价值呈现方式一定都不陌生。
商业智能，或Business Intelligence，简称BI，其实一直就是在做这样一件事。
简单提出自己的需求，一个设计得当的BI产品就能提供你想要的各种数据分析结果，帮助做管理、做运营、做销售，等等。
BI的发展已经有数十年，在各行各业有着深入的应用。
人们对ChatGPT类产品的期望，在数据行业，早已由BI完成。
而这种智能，在特定的时期，又对特定产业的数字化转型有着独特的价值。
城商行就是典型。
自1995年第一家城商行成立，近30年的发展历程下，城商行已经遍地开花，成为金融业的重要角色。
在复杂的经济形势和经济建设需求下，当下的城商行面临内外部变革的普遍压力。
数字化转型成为城商行的共同选择——从底层硬件系统到应用层创新，金融企业的许多创新探索发生在城商行。
这其中，能够直面数据、直接推动业务效率的BI，成为城商行的普遍选择。
数据应用内外“交困”，城商行向BI寻求突围路径
都说互联网金融刺激了银行业强化数据挖掘等动作，但不可否认的是，银行业拥抱数据是很早的事了。
从IBM的结算系统开始，银行业的金融科技就一直在前进。
其中，通过对数据的有效利用来提升业务效率是重要内容。
在科研创新上更踊跃积极的城商行更是如此。
例如，长沙银行早几年就已经将数据应用融入到了日常的经营、管理、营销、风控中，处处都在向数据要价值、要效益。
目前，长沙银行在总体上建立了五大核心平台：智能营销平台、用户行为分析平台、人工智能模型管理平台、智能外呼平台和实时数据计算平台，推动了数字化经营的高效管理与运营。
但是，这种做法逐步面临一个内部“瓶颈”问题：
在业务快速发展时，日常数据提取和分析的需求量越来越大，而将这种需求提交给数据分析部门去落实，就会面临任务执行的“淤塞”——会数据分析的人不懂业务，而懂业务的人却不会数据分析，大量的时间成本花费在了需求沟通上，“楚河”、“汉界”分明。
而最重要的取数、分析环节并不花费太多时间成本，它们总是处在无尽的排期和等待中。
当长沙银行对数据的依赖性越来越强，甚至后者成为必需品时，这种瓶颈就严重了影响了长沙银行原本应该通过数据应用获得的价值。
这成为一种谁都不想看到的内耗，在很多城商行都客观上存在。
但外部市场并不会给城商行们这样花费大量时间反复沟通的机会。
尽管城商们发展迅速，例如1997年成立的长沙银行现有资产规模已经突破8000亿元，万亿城商行指日可待，但城商行与几个大型国有银行之间还存在维度上的差距。
在技术、资源、人才等方面，大型国有银行更有优势，在数据应用这件事上可以走得更为深入。
而两种银行却竞争在同一个市场下，不会因为你弱就偏向你。
在增量维度上，一个用户，可能同时被多家银行盯上，谁能最先发现其最准确的金融需求并给予其最恰当的产品和服务，谁就更能赢得选择。
在存量维度上，长沙银行的1,613.52万户零售客户、91.21万户财富客户很可能同时是其他银行的客户，被其他银行用数据深入分析过了，一些针对性的产品和策略正在执行的路上。
这时候，长沙银行这种城商行就必须解决内部需求沟通问题，在数据应用上加快脚步，才能实现数字经济时代的突围。
最终，长沙银行的做法，是选择外部智囊Smartbi合作，建设大数据智能分析平台，也即在全行落地BI，让业务人员可以减少对技术部门的依赖，可以自主地进行数据分析，以此来提升工作效率并促进全行数据化运营。
2021年，该平台升级后，业务部门人员已通过该平台自助开发约600张报表、100余张看板。
2022年，该平台每季度保持10%以上的单季访问量增长趋势。
在平台上线前，长沙银行内部制作一张相关报表从立项到上线至少要60天以上，现在业务人员自行处理，包括提报需求在内几天时间即可完成。
管理学家说，敏捷性是组织应对外部复杂性的关键武器。
沟通内耗解决、高效出击市场，BI项目给长沙银行带去的，就是这种敏捷性。
激烈市场竞争下，BI“易用性”成城商行最大渴求
具体来看，Smartbi帮助长沙银行建立的大数据智能分析平台，可以应用于明细查询、仪表自助、SQL探索、透视分析、数据播报5大板块。
这个平台基于Smartbi的能力积淀，具备多种优势，例如多样化的数据支持，支持不同的数据源获取数据；支持多元分析功能，帮助业务人员了解背后的相关性，“知其然也知其所以然”；高效率的报表设计，提供了丰富的模板，等等。
但在长沙银行大数据部总经理罗岚看来，平台的“易用性”才是最被看重的能力。
简洁美观的使用界面和操作流程，让业务员几乎“免培训”即会上手使用。
这契合了激烈市场竞争环境下，快手上手、快速落地的要求，也一定程度上弥补了数字化基础不如大型国有银行的差距。
这背后，是Smartbi将时下流行的“低代码”干脆开发成“无代码”的结果。
2021年，Smartbi在功能升级中，打通了与数据实验室的对接，构建了一套自助消费的数据服务体系，前中后台部门可根据业务需要，自定义传统报表、看板、标签，进行灵活的数据自助消费。
如此，IT工作人员的压力最大程度减轻，需求沟通的“内耗”趋近于零，银行更多的精力可以放到业务思考、业务拓展和管理创新上。
回到开篇，ChatGPT类产品之所以火爆，内在原因，无非也是智能化到了一定程度，可以对需求者不再提什么技术要求，只要下达指令输入即可获得丰富的结果。
ChatGPT火爆的本质原因，就是“无代码”，就是易用性。
城商行的BI实践，已经以大数据智能分析平台的方式，走在了这样的道路上。
而从大趋势看，以减轻IT人员工作需求、提升业务人员效率为目标的“低代码”，最终都将发展成这样的“无代码”。
城商行在BI这里先打了个样。
当然，这种“易用性”怎么来的，与Smartbi长期在金融领域的深耕有关。
牵扯企业内部多部门，BI作为一种To B服务，还带有与咨询业类似的“抹平信息差”价值。
客户，尤其是那些市场地位较为弱势的客户，还希望通过Smartbi这类服务商来获取“标杆经验”。
Smartbi能够获得长沙银行的选择，在易用上的突破，离不开与民生银行等客户的长期合作，在实践中已经积累了丰富的经验。
换句话说，长沙银行在与Smartbi的合作中，同时汲取了全行业在BI甚至数字化转型方面的先进实践经验。
“易用性”之下，城商行做好BI还有三大要求
“易用性”是从产品角度的标签。
从长沙银行的实践看，城商行要玩好BI，还有三个角度要求必须配合做好。
一是本身的数据积累。
BI是典型的“巧妇难为无米之炊”领域，没有丰富的数据作为坚实的底层，各种业务数据分析都是无本之末，“易用性”没有根。
长沙银行与Smartbi的合作，建立在长沙银行过去大量的市场数据积淀与积极的数据治理上。
这些努力未必是为了BI而进行，但却能最大程度支撑BI输出各种结果。
二是平台本身的落地成果呈现。
数字化转型的落地一直是老大难问题，再好的平台、应用，再易用，如果一线员工不认同它的价值，也很容易不了了之。
对那些长沙银行业务一线员工来说，“数字化”再酷炫，不如业绩来得实际。
大数据智能分析平台在长沙银行的前期应用，已经证明了自己能够直接帮助员工提升业绩的能力。
成功的案例，又随同平台本身，被系统地整理和宣贯下去。
这也说明，很多时候数字化转型项目落不下去，原因还在于不能给员工带来实际的价值，只被认为是“额外的负累”，各种培训流于形式，只是在内部向上管理，而没有向下负责。
三是组织结构适配。
BI项目的本质是金融机构都在追求的业、技、数融合的过程，一般来说，这种融合必须伴随组织的变革和优化。
长沙银行在通常的培训基础之上，还进行了组织架构的一些调整与适配。
其中，既有管理层、部门的分拆组合、职能调整，更有基层的职能保障。
在很多总行部门，长沙银行设立了数据分析专岗，利用大数据BI平台，发挥数字资产的价值，赋能一线战场。
与很多行业大谈数字化概念、顶层设计不同，城商行已经把数字化转型做到实处。
结语
BI在很多产业中都有了深度的应用，但在银行业发展却面临独特的挑战。
天生需要亲近数据的BI，在银行自然而然会面临比其他产业更严苛的数据安全性、合规性要求，数据本身也会更加复杂。
这还考验着BI项目建设的能力，毕竟，易用性往往与上述要求存在冲突。
在与长沙银行的合作中，Smartbi通过界面化、流程化的权限管控，实现多级在线授权功能，一边简化数据授权流程，一边提升了数据权限申请的效率。
再加上加密、脱敏等方式，安全性、合规性与易用性的要求得到了同时满足。
对BI来说，在银行业的摸爬滚打，是在啃最硬的骨头。
而对城商行来说，具备深度实践能力的BI则是一系列监管要求下寻求数字经济时代市场突围的必要抓手。
祝福BI，祝福城商行们。
*本文图片均来源于网络
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