当经济社会发展的不确定因素增加，各行各业数字化的决心却随之不断夯实，纷纷加速推进数字化改革的新进程。中国银保监会的数据显示，截至2022年我国共有1539家农村商业银行，同比增长4.1%，未来银行业如何确保在不稳定的环境下稳步发展，通过加快数字技术应用，降低银行推广成本、渠道成本、人力成本和管理成本，将成为高质量发展的必由之路，徐州农商行正是其中一员。
徐州农商银行（以下简称“徐州农商行”）2020年9月28日开业，由原徐州淮海、铜山、彭城三家农村商业银行新设合并的一家拥有深厚历史底蕴的金融机构，是徐州地区存贷款规模最大的地方法人金融机构， 经营范围覆盖徐州主城区162个营业网点，291个普惠金融服务点，高密度分布在徐州五个行政区，在职员工1800多人。
随着信息化时代的到来，数据成为银行业核心资产，拥有数据规模与灵活性，以及收集、运用数据的能力成为信息时代发展中的核心竞争力。在此趋势下，领导驾驶舱项目尤为重要，能够及时整合海量数据，发掘数据价值，提供高效的数据可视化结果，助力管理者高效决策，企业高效运营。徐州农商行据此洞悉当下信息化瓶颈，发现了诸多了数字化契机：
1、数据资产方面
科技力量与经验薄弱：作为一家刚改制组建的农商行，较大型商业银行而言科技力量十分薄弱，且缺乏建设经验；
数据孤岛严重：经营体系、监管制度日趋完善，但行内业务系统数据呈现“静态、孤立、离散”的应用现状；
决策效率下降：线下数据准确率低、汇总困难，数据现状已无法满足管理者的使用需求。
2. 数据使用方面
数据应用需求多样：现有报表系统无法满足各部门高度定制化要求。重要指标数据的多样性、复杂性和时效性，给数据部门带去了很大的工作量，过程耗时耗力；
监测场景效率低：众多部门的日常监测工作仍然依赖于手工统计，导致高管、部门经理、支行行长出差在外无法及时有效地获取行内经营数据；
维护管理及时性差：作为一家地域性特征明显、业务类型单一的农村商业银行，存贷款的业务比重较高，目前支行面临存贷款流失后，无法做到立即维护的窘境。
痛点与契机同在，探索数字新机遇
针对如上问题，徐州农商行决定携手帆软搭建“三步走解决方案”，涵盖大屏、PC、移动端，并且涉及历史趋势分析、机构纵向比较、机构横向对比涵盖了银行内部不同层级的数据需求，对总行、支行、部门和中支实现全覆盖，有效推进数字化改革的新机遇：
1.打破数据壁垒，整合数据源
从问题出发，从基础开始，通过对于数据源的整合，收集业务数据建立中间库，统一了数据模型和标准，保证了行内数据的一致性、准确性、完整性、时效性以及实体同一性；
2. 构建标准化的整体架构，从底层到前端，快速响应业务需求
FineReport的灵活性、敏捷开发和分析功能，能够快速实现报表开发功能，为“前端报表开发”提供技术支撑，满足银行高度的定制化需求，搭建了数据源→数据仓库→仓内集市→数据交换→后台管理→前端报表开发的领导驾驶舱整体架构；
3. 建立业务应用方案：在建立数据模型的基础上，将业务系统层层绑定
从源数据→数据仓库→数据集，涉及核心、信贷、中间业务等多个业务系统，配合实现监管报送、审计等多个业务流程，实现数据驱动业务，业务创造生产力。
数据资产大屏
数据资产大屏分为对内对外两个大屏，有效加强了行内对于数据资产的管理和宣传。对外大屏主要展现各项存款分析，客群分析和战略关注三大板块，针对领导重点数据需求做到及时透明。而对内大屏则加入了对外关注外的营业收入、营业支出、风险三个模块，增强对内管理的赋能。
通过该场景，可顺利解决如下痛点：
数据孤岛问题：过去整体的驾驶舱展现来源于不同的业务系统，比如存款等来自财务系统，战略关注来自ERP系统等，彼此数据不互通，领导查询数据困难，决策效率低下；
可视化展现：领导驾驶舱可根据主题钻取到各个主题的明细数据，供领导查看并做出决策，除此之外也是公司整体经营状况的体现，为信息宣传提供保障；
信息分内外，公私场景分明：对外展现客户使用情况、客户存贷款情况等外部关注信息，对内则可以查看风险点、财务的收入支出比等影响银行发展的关键数据，加强了数据资产管理和宣传。
高管战情室
过去行内经营分析、战略布局等数据为各部门线下分管，数据汇总及分析需联动各部门进行数据收集并将各重要指标统计分析，通过“高管战情室”的搭建，以此分管五大工作台，涵盖行内综合诊断、效益分析、经营分析、战略布局和同业对标，并设立了移动端展现，减少了数据收集的时间，大大提高了数据分析效率，为领导决策提供了极大便利：
通过该场景，可顺利解决如下痛点：
建设分析体系，实现高效展现与体系化分析：在数据打通的基础下，为各个部门主题建设了合适的分析形式；如综合诊断中，聚焦关键指标：效益、规模、质量，则通过指标卡的形式进行展现，通过对不同业务贴合场景的项目建设，使高管战情室在各个主题都能快速查看最贴合业务实际的数据展现，便于领导抓住经营分析关键指标；
立足监管指标，及时掌控全行发展现状：在整体的数据分析体系建设的情况下，设置监管规则；如综合诊断中对于效益、规模等的异常定义，数据如果异常，及时进行异常提示；
设置移动端驾驶舱，随时随地查看分析：为移动端打造专门的驾驶舱布局，通过流式布局，契合移动端使用习惯，提升了领导决策的及时性和准确性。
普惠金融工作台
普惠金融是徐州农商行的一个专题内容，领导高度重视，所有有关数据在该部门汇总分析并不断新增。因此，面对高关注度的数据，一方面需要有精准的结果呈现，另一方面需要实时数据的呈现，比如新上的惠农贷款项目，进度如何，贷款余额、农户与企业贷款占比等。通过建设该驾驶舱的建设，将零散数据归整，准确性大大提高，保证了数据的及时性，及时展现全行工作开展情况：
综合诊断：重点关注普惠金融项目规模、详细项目、质量；
经营概况：重点关注贷款信息，包括贷款余额变化趋势、贷款结构等；
普惠贷款：重点关注单类型（普惠）贷款详情，相较于综合驾驶舱，会显示更加明细的数据。
通过该场景，可顺利解决如下痛点：
贷款综合分析，实时掌握工作开展情况：在数据汇总的基础上加入可视化分析模块，不再需要人为提取数据线下分析，展现形式更加清晰。比如各项贷款余额、结构。
重点指标设置预警，更加利于监管：比如普惠贷款中，当前余额的同环比等领导重点关注指标，通过设立图标提示，精准查看当月相比于年初、上月的增长情况，快速定位问题点，方便领导决策。
除上述场景之外，徐州农商行内部还搭建了诸如个性化定制场景“私人银行”，以当前个性化业务需求进行制定，聚焦于客户实际的数据分析，为客群管理和授信推送提供了有效支撑；关注一线支行的业务诉求而建立的中心支行的工作台，解决了过去支行数据获取与数据资产信息同步的难题，成功建成支行的数据分析体系。
数字化的推进将从业务模式到管理架构上对金融行业的未来发展产生深远影响。数据模型是系统建设的基础，科学合理的数据模型设计是提升系统建设质量，提高系统处理效率的前提，实现监管指标体系的全流程数据管控，确保对外数据报送的质量，帆软也将持续扎根金融行业，为金融行业带来更多更佳的数字化实践。
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