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银行行业解决方案
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其它重要行业解决方案
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  • 基于云原生的智能服务

    云原生+AI驱动，全栈式敏捷部署与智能运维

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    量子密钥分发技术，构建金融级安全通信网络

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    数字技术赋能农业产融，构建智慧农村生态

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    大数据风控+线上化服务，破解小微融资难题

  • 数字供应链金融

    区块链+AIoT技术整合，优化产融协同效率

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    智能合约+多载体支付，拓展消费场景

  • 咨询规划
  • 行业数字化转型
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咨询规划
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    数字化战略、经营建模、零售与绿色信贷咨询

  • 数字化咨询

    科技战略与系统群架构及治理研发规划等

  • 数据治理咨询

    企业整体战略导向全局数据治理与应用规划

  • PMO管理咨询

    围绕项目进行全生命周期管控与专家赋能

  • 金融信创咨询

    3-5年信创工作整体规划制定

行业数字化转型
  • 企业IT管理服务产品族

    分布式架构+智能运维平台，全生命周期IT治理

  • 企业IT管理服务解决方案

    丰富的IT管理解决方案，保障业务连续性

  • 企业数字化转型服务

    科研知识产权方案，提升全生命周期管理能力

  • 工业数字化转型服务

    工业智能体+物联网优化生产，打造数智工厂

软件及服务
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    云原生+DevOps全生命周期平台

  • 自动化产品

    自动化建模、执行、测试、业务流程自动化

  • 测试解决方案

    AI+TMMi赋能全生命周期测试，智能生成用例

  • 咨询及外包

    全生命周期IT服务，PMO咨询与行业级交付

  • 系统概述
  • 行业痛点
  • 产品特点
  • 产品优势
  • 整体架构
  • 应用场景
  • 相关案例
 
系统概述

实现指标的线上化、智能化管理，包括指标查询、指标治理、指标定义、指标开发、指标服务、指标分析等全生命周期管理，新增实时指标管理及加工能力，重点利用智能化技术新增指标自助分析、归因分析、穿透分析、指标智能预测、智能问答及智能预警等能力。

行业痛点
  • 指标体系
    传统以系统划分各自为政的指标管理模式效率太低，需要体系化提升效率。
  • 指标管理
    建立指标后无法统计口径的变化以及统计维度的调整。需要其他生命周期管理平台来解决问题。
  • 指标治理
    随着银行数据治理体系的建立，要求指标的定义和统计维度也满足元数据管理和数据标准的要求，指标和数据治理体系的管理，指标本身的治理，需要提上日程。
  • 指标服务
    随着金融科技的发展和业务监控的诉求，如何提高指标的应用方式和效率，如指标资产化和服务化，实时计算指标场景，可视化大屏和分析预警等。
产品特点
  • 统一指标体系
    指标管理平台可以按照各个维度分类的统一指标体系，涵盖了从管理的运营的方方面面，而且具备很好的扩展性。
  • 基于分析指标体系
    构建多层次的经营管理决策场景，也支持各类运营类指标通过动态的图形化场景效果查看业务运行情况。从多个维度提供全方位、多层次的分析支持能力。
  • 支持主流数据库
    包括传统的关系型数据库、大数据平台等，通过指标分析模型和接口，快速的实现数据源的分析和映射。
  • 应用多种多样
    在分析指标体系的支持下，指标的应用是多种多样的。
  • 多种渠道告警
    通过指标预警值、范围和异常波动，建立业务异常预警机制，通过多种渠道进行告警。
产品优势
  • 指标资产服务化：统提供包括指标自助查询、图文表结合分析、数字大屏等多种形式的指标数据服务。
  • 指标全生命周期管理：明确指标管理组织架构、职责分工及流程规范，确保业务部门充分参与指标管理全流程。
  • 全行指标体系定义：基于全行指标的重新梳理和定义，按照不同的业务属性及定义制定统一的业务指标口径，明确业务数据边界。
整体架构
在总体原则上， 数据加工尽可能在数据源端进行（集中管理、分布式计算），充分利用其数据计算资源。 在服务加工端， 制作简单或者轻量的数据加工和处理。

产品主要包括如下相关功能组件：
  • 指标治理（Ind-Government）
    主要包括指标标准、 维度标准、 指标质量等， 接在保证指标管理规范化， 提供指标和数据治理体系的对接。
  • 指标工厂（Ind-Factory）
    按照系统总体设计原则，充分利用数据源自身的计算资源，进行相关指标加工逻辑处理和指标加工计算。指标加工主要是读取数据源（包括银行数据管理域内的所有数据源，如ODS、数据仓库、数据集市、大数据平台/数据湖以及数据文件等），并且按照指标定义的加工逻辑。可以在数据加工层进行一些数据加工， 但是尽可能进行轻量加工，避免复杂业务逻辑或者大规模的数据加工。
  • 指标管理（Ind-Management）
    指标管理包括平台管理、需求管理、指标定义、派生指标定义、指标可视化统计分析等功能，满足日常指标的定义、 运维和管理需要。
  • 指标应用（Ind-Application）
    是指标管理平台内指标的应用领域，包括驾驶舱、报表、查询、监管、可视化大屏、移动端和第三方指标应用。
应用场景
  • 获取指标
    通过归集全行指标，并合理挂载到指标分类体系、即指标目录中，帮助业务人员系统的、全面的了解并查询全行有哪些指标，包括针对各类银行业务、银行运营，各个管理领域、分析领域的指标，以便于帮助业务人员借鉴分析经验、拓展分析思路、快速获得所需指标、复用已有指标，达到促进指标数据价值变现、降低开发成本的目的。
  • 了解指标
    将指标统一命名，解决指标命名不规范、易混淆、不易理解的问题，并明确指标的业务定义、业务口径、计算公式等，帮助业务人员精确了解指标业务含义、分析目的、适用场景，促进业务人员了解指标、准确使用指标。
  • 自定义指标
    业务人员可通过指标自定义功能灵活自定义指标，减少业务人员与科技人员的沟通成本。业务人员也可使用现有指标计算生成所需指标，省去指标从数据源头开始定义的繁琐，也减少指标的不一致问题，提高指标使用便利及效率。同时也有助于推动全民自助分析。
  • 管理指标
    明确指标管理部门，在指标使用、指标维护方面能够快速找到管理人员，解决指标应用、指标运营相关问题，包括指标业务释疑、使用权限、运维及废止等，促进指标的有序应用与管理。
  • 整合指标
    逐步整合存量近似、重复指标，控制新增近似、尤其是重复指标需求，使针对相同业务、进行相同分析时所获得的信息一致，推动全行业务分析的一致性，有助于全行同步管理步调。
  • 评价指标
    通过建立从指标到应用（报表、看板等）的链路分析，监测指标应用领域、应用频率等，通过应用评价指标的重要性、应用价值，有助于对指标进行重点建设与管理。
相关案例
浙商银行、北京银行、浙江农商联合银行、重庆农商、郑州银行、佛山农商、天津农商、福建农信、厦门国际、晋商银行、绍兴银行、贵州农信、四川银行、成都农商、农发行、众邦银行
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