一、项目背景及目标

在常熟农商银行，数字化转型意味着通过先进的数字技术大幅扩展数据的采集和整合范围，确保数据按照高标准进行有效存储和处理。这些数据经分析后转化为支持科学决策的有价值信息，成为重要的数据资产。银行通过这些资产推动营销、风控和运营等关键领域的精细化管理，显著提高业务效率和响应速度。

数字化的基本原则，需要坚持系统观念，加强全局谋划、战略布局，组织架构、业务模式及流程、数据能力、科技能力等方面的变革要整体协同推进；坚持创新驱动，以创新作为引领发展的第一动力，创新体制机制，创新应用数据和技术，业务创新、技术创新相互带动，实现经营管理和服务模式变革。

农商行所处宏观环境、行业环境和内生发展需求都发生了重大变革，为区域银行的数字化转型提出了新的发展方向和要求。在宏观与监管层面，十四五为农商行呈现本地产业端到消费端的新机遇，监管要求农商行回归本源和提升数字化服务能力；在行业政策与竞争层面，金融供给侧改革使得农商行亟需转变粗放发展的同质化经营模式，大型银行下沉争夺区域内普惠客群，农商行亟需差异化竞争。在客户行为与内部驱动力层面，客户的数字化行为深化，加速银行的数字化转型，银行高层领导的重视和业务发展需求驱动着内部数字化变革。

二、创新点

常熟农商银行响应国家数字化战略和监管指导，加速其数字化转型，不仅推进数据平台的建设，也致力于培养和提升具备高水平、创新能力的数据专业人才。该双轨驱动策略—数据平台和人才发展并重—确保了银行在技术和业务能力上的同步增长。

商业智能（Business Intelligence，简称：BI）是一种低门槛、易操作的自助分析工具。随着数据基础的逐步完善，常熟农商银行启动BI自助取数平台建设推广，工具由过去只用于研发人员做数据开发到可由业务人员进行取数用数的发展转变。

过去在银行业多个数据分析系统独立分散、互不相通，分析从需求到结果周期慢，没有形成有效的关联分析。常熟农商银行力图通过BI工具打造统一的取数平台，实现全行范围内的数字化分析。在平台建设过程中，采用了三步走的实施步骤，即搭框架、深应用、促转型。

（1）搭框架。搭框架指构建统一的自助取数系统，基于行内现有的大数据平台，完成分析系统与行内的数据、用户的集成，用户能初步进入分析平台进行数据查看。

（2）深应用。深应用指在自助取数系统上整合更多高级分析功能，如自助分析、数据挖掘、知识图谱、人工智能等，提升行内对于数据的利用水平，直接带来分析价值。

（3）促转型。促转型则是一个长期的过程，它指在整个自助取数系统的运营过程中，配合一些激励的措施，充分调动全行人员的积极性，形成数据分析的氛围与文化，最终达至数字化转型。

三、项目技术方案

项目技术方案包括建设一个统一的BI自助取数平台，集成各业务系统的数据，实现数据标准化和融合。平台支持拖拉拽操作，用户可快速生成基础字段报表，并通过多种图表模板进行可视化展示。同时，项目团队对数据安全性和合规性进行了严格的管理和控制，确保数据的安全传输和存储。

四、项目过程管理

BI自助分析工具的部署和推广经历了从需求收集、系统设计与开发到试点运行和全行推广的多个关键阶段。在推广阶段，银行特别通过举办数据分析技能大赛和开展系统的定期培训，有效地激发了员工的学习热情和提升了其分析技能。

2023年进入BI全面推广期，在数据资源整合不断向好的基础上，BI自助工具的推广建设不断深入，数据分析渐上台阶。以数据自助为牵引，常熟农商银行在数据文化建设上也是水涨船高，截止2023年9月，累计组织BI专项培训15场，邀请外部BI专家，推行数据人才培养方案，并组织首届BI数据分析技能大赛，以赛事检验BI人才培养成果，进一步扩充数字化人才队伍。

 整体方案及进度：

按照方案规划，自2023年3月以来，历时半年多时间，以培训结合竞赛形式推进首届BI数据分析技能大赛，主要进程如下：

以一级机构为单位参与报名。各直属支行至少安排1名员工参与，各分行、中心支行、总行营业部、总行各部门至少安排2-3名员工参与，累计报名209人，范围覆盖所有一级机构和总行部门。

安排初阶线上工具实操直播课程。据统计，学员直播参与率达到81%，机构直播参与率达到94%，33%的学员通过初级认证考试取得进阶名额。

开展线下开营仪式。仪式上，进行阶段性评优，选取优秀学员和组织，激发学员深入学习动力，开展数据分析思维专题培训、银行业案例分享，大大唤起员工探索BI工具的热情。

组织进阶培训班。历时两个月时间，课程从入门到精通，对BI工具的使用做全方位的实战应用指导，每周进行知识点讲解和实践作业，安排问题直播答疑讲解，学员群师生互动解答等，大幅度提高员工对BI工具的运用能力。

在行内培训学校进行小班授课。课上学员自由分组，以互动授课模式，老师手把手教学指导，进行头脑风暴、BI作品现场制作展示、路演PK等，表彰优秀小组。

深入调研关注课题，进行业务沙盘。选取普惠、零售、授信、审计等总行部门BI业务人员进行课题探讨，通过访谈交流，回顾作品案例，筛选出行内关注的重点课题，讨论数据分析方向；组织总行部门BI学员进行课题沙盘演练，基于业务沙盘，让参赛选手的作品更有管理和业务视角，并进行案例模拟分享。

 案例分析复盘示例：

全行级的BI课程学习。本年度在行内学习平台上架超130个BI相关视频课程，分别面向初级业务分析人员和中高级业务分析人员，进行全行学习推广，员工学习参与率到89%。

BI大赛评比。2023年9月，由44名学员组成的12个参赛小组脱颖而出，参与决赛角逐，现场进行BI数据分析技能比拼，内容包括BI仪表板展示、制作方法、分析思路讲解、业务价值等。

BI大赛的举办推动常熟农商银行数字化人才培养又迈上了新台阶，通过直播教学、答疑、作业批改等方式开展培训，大幅提高了数据专业人员对数据、工具的熟悉程度，培养的BI学员具备自主使用数据集、快速制作数据图表、1小时制作大屏的能力；同时借由BI赛事推广，扩大BI的数据开放范围，涵盖存款、信贷、零售、客户等86类数据包，进一步丰富BI的数据场景。

五、运营情况

自2022年BI自助取数平台正式上线以来，常熟农商银行实现了对全行业务部门和分支机构的全面覆盖。平台支持快速响应业务需求，尤其在节假日和旺季，有效地提升了业务的处理能力和决策速度。目前，平台每月平均处理超过一万次的访问请求，较推广初期增长了30倍以上，显著提升了数据的可访问性和实用性。

随着使用率的大幅提升，常熟农商银行也同步提升数据管理以应对系统维护压力和挑战。

数据质量保证：引入自动数据质量监控和修正机制，确保数据的准确性和完整性。此外，定期对数据源进行审核，以防数据质量随时间逐渐降低。

系统稳定性与可扩展性：增强了平台的后端架构，采用负载均衡和冗余设计，确保在高访问量下系统的稳定运行。同时，预留了可扩展的资源，以便在未来业务增长时迅速调整。

技术支持和优化计划：建立了一个跨部门的技术支持团队，专注于持续优化BI平台的性能和用户体验。团队负责实施定期更新和升级，以适应新的业务需求和技术变革。

结合这些措施，BI不仅提升了业务取数用数的便捷体验，也显著提高了数据研发的导数分流率，从最初的20%提升至近50%，有效减少了人力资源的投入，每人每天节省约2小时的工作时间，不仅减轻了员工的工作压力，还提升了整体的业务效率和响应速度；引入BI后在节假日和旺季的数据支持上确保了业务连续性，数据处理需求得到快速响应，与同期相比，处理速度提高了40%，服务体验大幅提升。

平台的推广初期，BI运营团队采取主动联系、登门拜访及OA发文等方式，结合BI-融合层联合培训快速推广至各部门和分支机构。例如，在无锡分行和昆山支行，团队根据当地的具体需求，定制了BI试点场景，进一步提升了平台的实际应用价值和员工的使用满意度。

在继续推进BI平台应用的同时，BI运营团队还致力于通过教育和培训，提高员工的数据分析能力，针对分支机构和业务条线开展BI专项培训，结合技能大赛，激发员工的学习热情和数据应用能力。

以上措施促进了常熟农商银行数据服务效率和质量的整体提升，也为数字化转型树立了新的里程碑，确立了业务驱动数据，数据反哺业务的良性循环。

六、项目成效

BI工具得到推广应用。常熟农商银行BI自助分析平台自建立以来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、云南、海南、广东地区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。

形成统一高效的数据管理体系。总行统计与数据资产部集中管理BI系统，从业务系统收集数据，按照数据标准整合数据，面向部门、分支机构提供符合质量要求的数据；职能部门利用BI系统按照业务场景自主分析，并将分析结果分享至其他部门或机构，将需要固化的统计指标反馈管理部门做标准化处理；分支机构按照权限自主处理BI系统中的数据，查询总行职能部门分享过来的业务场景数据，并能对分享来的BI模板按照自身需要灵活调整，以适应实际业务需求；相较原始的业务人员提交数据研发或导数取数需求工单模式，利用BI大大缩短了数据交付周期，节约了用户数据等待时间。

提升全行数据分析能力和数据文化建设。BI培训和大赛加速了全行数字化人才梯队的建设，通过体系化的培养项目打造人才梯队，项目面向全常熟银行一线业务人员和数据分析师，覆盖10+总部条线、20+支行机构，成功培养了一批技能扎实、素质过硬的数据分析人才，实现全行取数用数工作效率提升，各业务场景数据价值释放，充实了行内人才储备。未来，常熟农商银行也将计划继续展开更多数据分析培养项目，不断建设高质量数据人才梯队。

七、经验总结

常熟农商银行通过BI场景建设，在多重方面进行数据支撑，例如在市场营销方面，零售及小微部门通过BI工具分析客户行为数据，精准判断客户的需求偏好，帮助客户经理精准营销，提升销售转化率；在风险管理方面，风险部利用BI工具结合大数据风控模型，提前判断潜在风险，制定相应风控策略，降低发生预期损失概率，保护银行资产；在业务决策方面，BI工具提供的数据报告和可视化图表，可以为各分支机构搭建数据看板，集中展示关注的指标动态，快速定位诊断问题所在，调整经营策略，优化资源配置，提升运营效率；同时通过BI工具能迅速响应业务热点，如数字人民币、新市民动态、机构效益分析等，保持BI工具的关注使用热度。

BI大赛的成功举办，也进一步推动BI工具服务全行各分支机构的水平，涌现出许多由业务人员制作且实用价值很高的BI模版，例如以沾益村镇银行的数据使用场景为原型，制作的BI模版分发给32家村镇银行，各机构可直接使用或根据自身需要改造，实现查询加权利率、存贷款客户流失监控等业务数据，了解投放情况、新客户逾期率等业务状况，快速制作业绩展示等，机构人员能够快速知道自己干了多少事，能拿多少钱；普惠金融部已实现通过BI基础数据，完全自主建设数据使用场景，日常已不需要劳动密集型的临时导数、固定报表服务，大大释放了数据技术人员的开发压力。

在数据合规性方面，常熟农商银行始终坚持保护客户信息，维护数据安全，在BI使用过程中，严格按照《BI数据管理办法》和《数据分类分级管理办法》进行约束管控，实施有效的权限管理，匹配人员岗位及机构权限；对敏感数据进行脱敏加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全；注重数据备份和恢复，防止数据丢失；进行数据审计，记录和监控数据的处理活动，防止数据滥用和泄露。

数据平台驱动和数据人才驱动，真正使常熟农商银行做到业务驱动数据、数据又快速反哺驱动业务，更快速的为经营管理者进行决策，BI工具是金融行业开展数字化转型不可多得的利器，尤其对于中小银行或农商行，有利于实现降本增效，快速实现数据整合、分析和可视化操作，增强数据驱动力量。数字化浪潮风起云涌，农商行群体亦大有可为，利用BI工具开辟数字化转型赛道，愿常熟农商银行的实践经验可供借鉴。