【Friday BI Fly】银行报表的那些事儿

公告

 周五BI飞起来，天善商业智能BI社区每周五下午举办问答社区在线答疑活动，每周五晚上举办行业、厂商工具、技术相关的微信在线直播活动。

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2016年04月22日 Friday BI Fly 

银行报表的那些事儿

主持人：加入本群的同学们，感谢大家参加由天善智能举办的 Friday BI Fly 活动，每周五微信直播，每周一个话题敬请关注。

【群规】本群为BI 行业、技术、工具交流和学习群。不准发广告，只能发红包，发广告者一律移除微信群。

本次微信直播讨论内容：

1、银行报表那些事儿

2、银行报表案例分享

3、银行业务和科技的融合

本期嘉宾介绍

帆软银行事业部总监 杨扬

帆软博客专栏 关注商业智能业界视点，分享帆软方案资讯

FineBI 3.7入门视频教程 视频专栏  

FineReport 8.0 基础培训视频 视频专栏 

主持人：各位朋友们，大家晚上好，我们每周一次的微信直播活动马上就要开始了，我们的口号是“Friday BI Fly  周五BI飞起来”，每周五晚8点半数据圈各个行业的大牛们给大家带来有关于行业、工具、技术相关的分享。在开始之前，我先给大家报告两个好消息：

l  5月7号北京有一个有关于互联网金融数据化建设的线下交流活动，感兴趣的赶紧报名你吧！

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我们这周的分享主题跟银行有关，没在银行或金融行业待过的，可能会觉得银行很神秘，银行的BI是怎么做的呢，有哪些有趣的案例分享，有哪些高科技应用在其中？下面我们有请帆软银行事业部总监 杨扬 来给大家带来下面的分享。

帆软银行总监杨扬

今天给大家分享的主题和之前不太一样，这个主题和我之前给其他银行讲得方案呢，相差比较大，之前比较严谨，叫管理体系构建，大家感兴趣后面会分享出来，今天呢，咱们就纯粹聊聊，银行报表的那些事儿。

银行报表的痛点

好，那我们先看目前银行报表的几个梯次，我们是分为四层：

1：没有报表系统，基本通过原有系统自带报表及Excel进行查看分析。这种在一些小的农商行或者村镇银行还有这种现象；

2：有报表系统，变化快，维护不及时，系统应用率低，价值低。这种属于科技维护不及时，带来系统使用率下降甚至作废；

3：有报表系统，维护及时，科技疲累。目前大部分银行的现状，花费大量人天力气在里面进行维护；

4：报表为主，自助取数、分析为辅的目标梯次。目标梯次，常规报表、复杂报表、填报报表固化，临时取数自由获取，逐步缓解科技压力，达到科技和业务的完美融合点。

被绕晕了吧，讲了这么多，其实核心几个痛点就是：多、快、累。

1

多

我们先看多，银行报表动辄上百张，可以按这些维度来分，用途、部门。

比如下面一个实际银行的报表目录，一期哦。

只是这么多吗，不止，常见的还有日报、周报、旬报、月报，比如下面这样：

有没有好的办法来处理呢？有。

1：优化设计方式，比如下面这张：

将日报、周报、旬报、月报放在一起，某城商行每次报表新增都要同样报表做好几张，维护起来更麻烦；如果不小心少改了一张，甚至出现数据对不上的情况

2：合理权限控制，行内报表除了页面权限外，也会涉及到数据权限、功能权限等问题，
权限也会分为总行、分/支行、网点等多层架构：

3：无效报表剔除，报表多，报表是不是都有用？

某农商行做了300多张新增报表，业务部门都说是很重要，但是监控使用情况后，核心报表不到50张。各个部门提出来的报表，我们提供系统监控，提取核心报表，核心报表服务好后，业务部门满意度就会快速提升。

4：合理成本分摊

江苏有家农商行做的很好，具体名字我就不说了，提出来的报表如果使用频率低，那么所有的开发成本会进行分摊，就这样在源头上控制了不合理的需求。

2

快

第二个，快，这个快是什么快呢？

（1） 需求变化快，我们分析下几个变化快的行内系统：

绩效（浙江某家城商行表示，每个季度都变，一年重做一次，同时大部分农商行绩效都需要自己频繁维护，没办法涉及到发钱和考核）。

监管报送，以外部机构为主导的报表，所需求的数据也有经常性的变化，业务部门会提过来，要求进行取数；

最后领导关注的指标也会经常变化。

（2） 查询需求速度快

用户：越来越多

数据：越来越大

操作：打印导出

这块有没有办法呢，肯定也有，怎么做呢。

1：科技人员，利用FineReport快速开发报表，进行相对固化或者格式复杂报表的开发；

2：业务人员，利用FineBI自助取数平台，获取自己所需临时数据，毕竟科技人员就那么多，所有报表都科技人员来做，成本太大，需求响应就会慢；

为什么叫报表为主，BI为辅，以银行业务人员现状，大部分需求还是在进行固化查询，自助取数对人员素质和银行背景要求较高，需要一个合理的过渡

3

累

第三个，累，这个累更多的是各位科技部这边，累在哪边呢

1：体累

加班，网点巡检，绩效考核，存贷任务等等

这块说实话，我这边是没什么太好的办法

2：心累

科技部的价值是什么？

被动运维 or 主动引导

别的银行有没有好的想法和思路？

（案例：XX农商行有天发现OA邮箱存储爆满，就去查看了下原因，发现占据大量存储的是行内82个网点的凭证管理，每天各家网点需要上传资料给事后监督中心，包括开销户资料 信封 对账资料 网银资料等，通过邮件模式发送附件过来后，总行再下载邮件进行手工合并，第一是占用大的邮箱存储；第二时间低效，每天至少需要3个小时处理，业务部也就一直这么默默做着。

科技部针对此问题，主动调研2天后，利用FineReprot花费1天的时间，开发了资料传递清单小模块，上线使用后，总行运管部之前需要2小时到半天时间的工作量，只需要2分钟就能解决问题，效率提高60倍）

科技的价值到底是什么，是听从业务部门的需求，去应对呢，还是发现业务过程中的问题主动利用技术进行引领，这个是心累，目前大部分业务人员的信息化一意识还是偏低；

刚刚的案例呢，就是一个典型的科技主动改变业务的一个小案例，当然心累就需要像这样的交流，大家坐在一起，交流利用信息建设带来的心得体会。

银行在新时代的挑战

刚刚说了几个痛点和对应的部分处理方案，接着再说下银行在新时代的几个挑战，分别是，数据、移动以及自主。

1

挑战一：数据

1：内部数据和外部数据

当我们拼命追逐外面的数据的时候，我们需要想一想，我们的内部数据是否都进行了有效采集，而事实情况呢？数据仍然有大部分没有落实到数据库或数仓中进行分析，大量的数据仍然存在Excelword等文本文件中，信息不准确、缺失。这个是问题，产生的原因呢：

活动营销数据收集

原有系统考虑不周

员工考核变更方法

。。。

有什么顾虑去解决这个问题呢？单独找外面开发系统成本太高，而且需要不断维护，
数据价值也说不准。

这叫综合管理系统，银行实际业务中，很多这种妥协存在。

2：指标的合理规划

比如下面这些

而在我们眼中，还有更多

当然，指标使用的同时，一定要注意：

1：业务部门使用的多，但是不知道自己使用的多的指标；

2：业务部门自认为很重要，其实不怎么使用的指标。

这就需要结合之前报表多，那边的监控，来合理调控业务部门关注指标。通过监控报表使用情况，梳理使用频繁的指标，同时避免拍脑袋想出来的所谓重要指标。

3：数据可视化

表和图的区别都是老生长谈了，今天不再多说。我们先看看目前大部分银行报表及分析现状：习惯了固化格式的表格呈现。

但是这些属于很老的可视化，我们要想一下，为什么图表这块的应用度不高呢？那是因为，使用图表需要考虑三点：

1：简单，简单到领导、业务人员看的懂

像这种图，专业性很强，不要在一般业务人员那边使用。

我们可以适当借助普通的描述图即可，或者下面的区域图

2：要让人感觉的新颖，不能是看腻了的图

不然大家会疑问，花了钱就做了这些？不值啊

比如客户经理的排名，我们要适当让图在说话。

遇上喜欢看股价走势的领导，对于这种折线图，接受度会更高。

3：因地制宜

这里面说道两个，一个是表格也能做的会说话；另外一个，我们需要在不同场景下使用不同的形式。比如：3D类的图表

我们做些大屏分享的时候，这个会很炫，有面子，但是，当我们需要做分析的时候，这些就是误导我们分析的元素，他的阴影面积，导致对于对比或者占比不那么明显。

再比如：饼图和柱状图，大屏时也要有联动效果，我们都能做机构或者网点的排名，当我们需要突出对比的时候，柱状图合适，需要弱化对比的时候，饼图合适。

这就是图的因地制宜。当然还有很多，时间原因，不一一说了

2

挑战二：移动

领导经常出差，业务人员采集数据，还靠传统的电脑模式，效率低下，数据管理麻烦，采用移动端进行数据采集和呈现可以充分发挥碎片时间，那是不是只要移动端就可以了呢，不是，移动端需要注意很多点，最常说的就是体验、安全。

从体验角度来讲

首先要适应多种屏幕大小，我们看这是最常见的管理驾驶舱模型，在电脑看还不错，在手机端呢，就太小了，因此需要自适应，一张报表，不同平台，不同渲染；

其次，还要美观，尤其是我们最常挂在嘴边的驾驶舱。

最后，要有合理的提醒机制，银行和一般行业不一样，数据是T+1的模式，也就是存在一个更新问题，比如，数据说是10点更新的，领导过去一看，还是昨天的数据，10分钟后再看还是昨天的数据，领导的体验就比较差了，因此提供数据更新提醒，主动利用信息推送机制告知报表更新时间就尤为重要。

从安全角度来讲

要防止数据泄露，在一般的防窃取技术基础上，需要考虑到领导手机丢失并且保持登录的极端情况下，能够控制到手机的绑定，来保障数据安全。

细节是魔鬼，对于领导驾驶舱，不管是体验还是安全还有很多注意事项，有兴趣的会后交流。

3

挑战三：自主化

这块就是讲科技部的价值体现了，自主是什么？究其因，知其形，懂其理。从哪方面考虑呢？

1：想法：科技创新，业务引导，数据价值；

2：技术：自主设计，外部产品，掌握技术主动权，很多银行甲方项目经理在技术方面比乙方懂得多，自己掌握技术框架；

3：人才：通过不断的小系统的历练，熟悉行内现状，就算是引进系统，也不再是听之任之。

曾经我们见过一家农商行，沟通的时候，科技部表示，这些你们可以去和那边的软件公司沟通，我们不管的，我们主要维护维护系统，这说明什么，科技部和业务部脱节了。很多银行科技部之前还是二级中心，挂靠在财会、电子银行下面，甚至有部分现在还是二级中心，但是慢慢地都是朝着独立部门走，甚至于一些大型银行信息管理和科技开发部是分开的，而这些都离不开行内核心人才的培养，核心人才的培养，离不开历练，所以，科技部需要能够自主维护、把控系统，而不是纯粹听软件公司安排。同时培养一个会代码的人才成本较高，工具化的培养交接简单，成本较低。

今天时间原因，就先讲这么多，其实总结一点，银行这块的报表，很难定型，科技部需要通过自己的主观能动性，结合成熟的工具和同行业的充分交流，在银行寒冬到来，大数据不断冲刷的时候，科技方面更加游刃有余，所有关心本次议题，希望持续交流的，欢迎加我个人微信哈。

主持人：好的，感谢杨总给我们带来的精彩分享，其实不光是银行或金融行业，其他行业或公司肯定也有很多存在着杨总说的多、快、累、数据缺失以及指标定义混乱等问题，杨总已经在分享过程中给大家指出了解决方案，下面就进入我们的自由讨论环节，如果大家还有什么不明白的，或者在工作中遇到的其他问题，只要是跟今天的主题有关的，大家都可以提出来。

自由讨论

问题1：银行指标维度的定义比较困惑

帆软银行总监杨扬：先分类，再分析。比如所有营销类指标围绕效率，质量，效益而来。

问题2：数据可视化，用echarts 不行？

帆软银行总监杨扬：都可以，工具方面关键在于交接和方便，应用方面，关键在于角色和侧重。

问题3：pc的展现和移动展现是各做一套，还是自适应？

一书：我们就是移动和web各一套[表情]

帆软银行总监杨扬：目前帆软采用自适应，比如驾驶舱在手机端变成单元素条状展示，一般不需要开发多套，但是要有权限控制是否在手机端显示，某些大表不合适在移动端呈现，除非有特殊需求。

问题4：报表开发一般是不是要所有系统成型后最好呢？尤其是底层数据，我们在开发系统的时候，就开始设计报表及主要字段，但后来发现用处很小。

Agony：先开发好系统再做报表吧

Caesar：数据库的设计要有前瞻性啊

帆软银行总监杨扬：核心系统肯定要成型，行内报表主要是数仓这块，需要有一定的规划，当然重点是领导或者需求部门的急切度。我也看到过针对领导关注的信贷风险资产，单独拉中间表，先做的情况，不能墨守成规。

问题5：数据补录的比重占到多少，银行项目？

[表情]：要看什么系统，资负系统补录数据比较少

廖勇：我们做流水补录都达到10%

[表情]：流水补录10%[惊恐]

刘阳：绩效考核补录特别多，其他系统补录少

廖勇：一是打印识别，二是操作问题多

问题6：对于数据仓库后期数据量及访问人说暴增导致效率降低，有没有更好的处理方法？

一书：可以考虑建个数据集市

Caesar：可以考虑建立多个数据模型

刘冲：已经对各个部门建立了集市，反正现在就是慢的要命，都快不是T+1了

[表情]：访问量剧增意味着报表查询量大，可以考虑优化查询SQL或者优化报表模型。

问题7：我还有一个问题，关于指标划分定义，一般遵循哪些原则？

[表情]：监管指标，内部管理指标

帆软银行总监杨扬：可衡量，可到达，相关性，具体性以及时限性

问题8：现在农商银行报表前端设计需要注意哪些？

帆软银行总监杨扬：报表前端设计需要注意的是，固化下来的，需要建立合理的分析或者查询库，不固化下来的采用BI临时取数。刚好最近平安也在改造核心，我就说说他们报表这块的一个动作。

阿龙：@帆软银行总监杨扬 主要就是需要多大程度上的数据再加工？是继续中间表还是直接继续细节数据就可以在内存里计算？

帆软银行总监杨扬：目前银行大部分还是基于数据再加工，我看宁波银行那边基本是大表跑出去，业务部门自助取数导出，细节数据直接抛出去是理想形态。但是细节数据对于业务部门而言，错误率太高，需要提高容错率。

泠冰岚：在招行也是，系统导出原始数据，但自己要处理后才有意义。

阿龙：我是想尽量减少中间的数据加工层

帆软银行总监杨扬：减少加工层是指两方面：一个是，加快加工速度，一个是提高业务素质。如果细节性数据直接提供，那这个业务人员就不能是一般业务人员，所以，如果银行想要推广BI，请选择好你所谓的业务人员是哪类。

阿龙：关键还是技术部的力量为主，靠业务部门是不现实的。

帆软银行总监杨扬：是的有一句话大家记住，所有说脱离科技人员的自助分析，全部都是无根之木。

问题9：帆软的技术是敏捷型bi ?

帆软银行总监杨扬：帆软不只是敏捷性BI

问题10：你们不用R语言吗？帆软支不支持R语言？

帆软银行总监杨扬：R语言现在正在对接，如果只是呈现R语言的结果，那没问题，如果是要不断改造R语言建立的模型，目前还没有成熟的产品出来。不过hadoop+R语言肯定是我们的研究方向。

阿龙：我刚才没听明白 你们跟r结合是啥概念？是数据展现还是数据挖掘？

帆软银行总监杨扬：目前数据挖掘帆软还没有，主要是最终结果的引入呈现。不过目前在新版本FineBI中已经开始直接引入R语言，大家可以看看。

阿龙：我现在有点感觉r用来数据展现 并不一定会特别合适，很多场景还不如用bi。

主持人：好了，再次感谢杨总的精彩分享以及耐心细致的回答，由于时间关系，大家的提问不能一一的回答，请大家把疑问发布到社区，嘉宾会在活动后在社区给大家详细解答，另外还要提醒下大家， 【邀请函】5月7日 互联网金融数据化建设线下沙龙 北京站 这里报名参加活动，如果有换工作的朋友，这里查询职位啦  。

预告下期分享主题：金融行业如何利用大数据进行精准营销

今天的微信直播活动到这里就结束了，喜欢天善智能的朋友们请继续关注我们，每周五晚

8:30，我们不见不散哦！

每周 Friday BI Fly 微信直播参加方式，加个人微信：liangyonghellobi ，并发送微信：行业+姓名，即可参加天善智能微信直播活动。

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