如何提高金融公司的金融服务水平

金融公司服务备受关注。如何不断提高金融公司的金融服务水平,已成为当前金融公司业面临的重要课题。

公司投入大量的资金、人力、物力,对it体系结构和科技体系进行了改造,对综合信息系统进行了改造升级。旨在通过建立科学、合理、规范、高效的数据仓库和数据分析系统,加强资金分析和控制,增强集团核心竞争力。

随着金融公司核心系统已经积累了数年的数据,基于新的信息系统平台,客户将能够在金融公司享受到越来越多的优质和丰富的金融服务。

通过核心业务系统与集团财务系统的整合,提高集团领导对集团整体资金使用的控制和管理水平,提高财务公司内部业务决策和风险管理能力,增强更丰富、更高质量为金融公司的客户提供金融服务。

客户痛点随着金融公司各种业务系统的不断产生,大量的业务数据分散在各种业务系统中,形成单一的信息孤岛,使得业务数据难以快速有效的分析和使用,且难以满足金融公司业务部门对业务分析、产品创新和决策支持的要求。这种分散的数据帧结构存在以下问题:

缺乏统一的财务公司业务数据视图。由于各种业务数据都保存在相应的业务系统中,如果需要同时采集多个业务品种的数据,只能从各个业务系统中单独查询,手工集中。这种方式工作效率低、工作量大、时效性差,已不能满足日益增长的数据需求;

数据内容和格式不一致。由于业务数据来自多个业务系统,数据质量参差不齐。这些数据属于不同的业务系统,采用不同的编码和业务逻辑,因此这些数据的内容和格式是不同的。这限制了基于这些数据的分析系统的应用效果,阻碍了金融企业商务智能的应用进程;

It体系结构很复杂。由于缺乏统一的业务数据采集和提供平台,系统间的数据交互形成网络结构,导致IT系统架构的复杂性。

上述不足削弱了金融公司的可持续发展潜力,削弱了服务质量,降低了工作效率,影响了金融公司对集团及其子公司的服务质量,增加了业务分析、风险控制和内部管理的难度。

为了消除上述问题,弥补不足,建立统一的财务公司数据采集、处理和发布渠道,实现数据的快速交换、全面覆盖、标准化和重用,建立数据仓库(EDW)系统势在必行。

通过构建运营数据存储系统(数据仓库EDW)来解决和缓解现实数据困境,实现金融公司与集团系统之间高效、低成本的数据交互和管理,为今后整个财务公司的数据仓库平台和决策支持分析系统的构建奠定了良好的数据基础。

本文在分析和研究金融公司产业现状的基础上,提出了金融公司产业建设规划,并在多家金融公司成功实施。该方案包括以下方案:

通过提取、清理、转换和加载,定期整合各系统业务系统数据源的结构化和非结构化数据源,建立稳定的数据仓库,并根据查询分析的需要,将数据存储在不同粒度的数据仓库或数据集市中;

根据数据属性,构建业务主题,让业务人员轻松实现数据分析、自助拖拽和勾选,获取所需的业务信息;

通过数据标准化,可以从多组组织关系(如行政关系、股权关系等)中查看数据,满足不同管理层的需求;

建立了金融公司应用分析系统的七个部分,如系统运行监控、贷款分析、票据管理、货币资金、资金动态、营运资金和专户监控。

为决策者提供支持,对KPI指标进行宏观汇总分析:建立财务公司KPI指标,实现对宏观关键绩效指标的分析,掌握公司的整体运营和经营状况。通过将核心系统、财务系统、主数据系统等多个数据库关联起来,利用数据仓库技术,实现数据集成和关联分析,为决策者进行企业经营全过程分析提供数据支持。限额调整设置,固化管理标准:利用信息发布功能,实时或定期发布相应的绩效信息,大大提高了组织成员的凝聚力和工作的自主权;

支持管理者和分析主题的建立:建立一套不同的分析模型,包含管理者的分析方法和分析思路,将分析模型归纳为分析主题,将分析模型归纳为分析主题,以提高准确性,通过主题分析实现管理分析的实时性和科学性。自助分析:摆脱通用报表系统固化的报表形式,根据业务熟悉程度对数据进行分类整合,通过维度和指标数据的灵活自由组合,快速生成分析所需的结果和图表,为快速灵活的分析提供帮助;

支持业务分析师和成熟的分析方法:将行业内成熟的分析方法集成到系统中,通过BI系统实现分析方法理论,帮助业务分析师更高效、更准确地辅助企业决策。快速定制报表输出:为标准格式的报表输出提供一种快速、简单、易操作的生成方法。图表组合分析与展示:丰富的图形分析与展示方法,为业务分析师分析提供多种选择;

支持信息的综合利用,利用现有的网络和资源,与各种应用系统相关联:整合信息孤岛,有效利用现有的数据信息。支持和促进数据信息的标准化和标准化:为确保数据仓库中的信息是整个企业一致的全局信息,消除数据中的不一致性,即在建立统一的信息标准和规范的基础上组织数据;

它减少了财务分析的工作量,提高了财务分析的准确性。应用模块将各种分析指标预制到系统中。根据各业务系统的需求,通过系统强大的功能建立分析模型,直观反映,灵活监控。在原有条件下,通过信息技术,本平台可以自动实现需要人工二次处理的数据,大大减少了财务统计分析的工作量,大大提高了数据的准确性,使相应的管理人员能够在管理和分析,而不是在琐碎复杂的数据准备、处理或等待阶段