本文将为你重点介绍：
·新理念——以数据为中心到以用户为中心
·平台化产品——新理念指导下的平台化产品建设
·体系化运营——不可或缺的数据体系化运营
中原银行是河南省唯一一家省级法人银行，下辖18家分行，共有营业网点460家。中原银行始终秉承“科技立行、科技兴行”的理念，积极探索新常态经济金融环境下的数字化转型发展路径。
作为一个区域性商业银行，中原银行已有一万四千多名员工，因此，传统金融企业在数字化转型时面临的问题与众多互联网企业不同，其更重视如何从转型角度让全行一万四千名员工共同认可数据、理解数据，并让数据成为自己业务的重要组成部分，将数据驱动作为银行发展的新动力。下面将从新理念、平台化产品、体系化运营三方面分享中原银行在数据驱动道路上的探索与实践。
一、新理念——以数据为中心到以用户为中心
1、不同视角的差异
(1)以数据为中心的现状与问题
过去银行的数据建设主要采取的方式是，把银行的数据业务进行主题拆分，如通过客户、账户等进行细分，构建相应的数据应用，其BI体系以数据仓库、工具建设为主要内容，导致开发门槛高、应用效率也极为受限，具体来说，表现在以下三方面：
其一，数据方面，在建设过程中未结合具体的业务场景，而更多采用模型进行数据拆分，但拆分之后的实践应用很难产生成效，夸张点说，很多人甚至不知道数据仓库建设的目的及作用。
其二，数据工具，传统银行数据工具的选择很难平衡，经常会出现“有能力的不愿用”、“没基础的用不了”等窘境。
其三，在传统银行数据的获取非常难，往往一个数据需求，需经过一系列复杂的审批授权才可到数据中心，再返回业务部门可能需要一周时间，使用效率极低，同时业务部门往往采用表格进行数据分析，灵活性也较差。
基于以上几方面，目前金融机构需要的BI体系应该具备开放性、工具场景化、数据使用资产化流通等特点，本质是以用户为中心。
以用户为中心是互联网To C语境下的核心理念，其聚焦于解决不同用户的刚需、服务闭环以及用户体验。在加快数据产品的平民化使用、资产化流通方面有很好的借鉴意义。
(2)以用户为中心的视角
在新的视角下，数据、数据工具、数据使用三方面也出现了新的要求：
其一，数据方面，首先数据需要贴合业务场景，不可割裂地仅构建数据仓库而不考虑终端的实际业务需求，需把场景真正融入构建数据的过程中;其次数据要全员开放，让所有人都可接触数据，是运用数据的基础。
其二，数据工具，首先数据工具也需按使用场景构建，提炼构建具代表性的场景为后期数据工具的推广使用作铺垫;其次数据工具也需贴合用户习惯构建。
其三，数据使用，首先需提倡平民化使用，而不是将使用数据的权限集中在少数人手中，企业要让数据资产化流通，并保证数据安全前提下，助力员工低成本获取数据。
聚焦以用户为中心的视角，企业需重新回到业务和用户的角度，思考用户需求，我将思考用户需求思路总结为六环节：
·发现数据，数据在线，随时可以找到用户需要的数据;
·理解数据，有数据的定义与描述，理解数据的内容，具备数据思维;
·信任数据，相信数据的准确及一致性;
·获取数据，低成本安全可控的获取数据;
·分析数据，简单且全面的数据分析工具;
·沉淀数据，积累及分享数据增长经验。
2、帮助用户通过数据获益的思路
做数据的最重要目的是可通过数据获取相应的收益。而企业实现数据获益具备四个关键，如下：
·业务数据化，业务在线与数据抽象，即将业务量化，如将客户情况、业务进展通过数据进行表现;
·数据产品化，使数据具备可流通属性，形成产品的过程即是沉淀共识的过程。
·产品资产化，产品资产化的关键点：归属、损益、定价。
·资产流动化，资产对内对外流通，流通产生价值，交换产生收益。
3、与愿景对齐的新理念
中原银行已成为全国第一家全面数字化转型银行，并致力于通过数据促进传统银行业态的转变升级，为此，我们提出“人人用数据、人人懂数据”的愿景，平台化产品和体系化运营是实现愿景的两板斧，如下图：
·【数据产品】平台化产品，包含开放化和场景化两大块，开放化，即向用户开放数据，使数据进行交换和流通，同时向用户开放所有的平台与工具，使用户具备生产力;场景化，满足用户不同层次的诉求使人人都想用，聚焦核心流程的用户体验，使人人都会用。
·【数据运营】体系化运营，包含社交化和协作化两大块，涵盖社区构建、知识沉淀、用例协作、优势互补四方面，后文将展开介绍。
二、平台化产品——新理念指导下的平台化产品建设
企业实现产品化，首先，要让产品精准捕捉用户痛点，解决刚需;其次，产品需具备足够好的用户体验，以支撑用户行为的自运转。大多数时候，企业仅完成了开放，而普惠正是产品化的过程。
(1)开放化的思路
开放是源头，开放带来流通，流通带来使用，使用带来价值。而依托数据治理与数据资产管理，向全行用户开放数据是银行开放化的基础。如下图：
(2)场景化的思路
在不同场景下，每个人会面临不同的刚需。场景化思路，基于数据对用户进行精准分层，包含一线业务人员、营销管理人员、数据分析师、决策管理者等，最终让使用数据的人构成一个金字塔，且不同人对应的刚需场景明显不同，比如一线业务人员关心的更多是业务达成、通报、考核等浅层分析。如下图：
(3)平台化产品成效
用户需求映射为平台能力，究其本质，是企业需把客户或用户诉求进行拆解，基本上可分为发现、理解、信任、获取、分析，并提供相应的服务能力，如可被发现、可被描述、可被萃取、可被访问、可被使用。
就服务本身来说，主要包含资产盘点搜索、案例与文档、工具与性能、交付能力、共识与分享。此外，在功能强大的基础上也需加强使用体验，我们做了企业级商业分析中贯穿产品设计的六种能力赋能：报表分析、可视化大屏、数据创新社区、交互式分析、客户洞察分析、数据资产地图，如下图：
基于以上平台能力，我们再来看看中原银行平台化产品全景，如下图：
最底层为数据资产地图，解决数据在哪，是否使用，被谁使用，如何使用等问题。在上层的数据创新社区，强调通过不同载体融合全行业务，为大家提供数据交流和创新的阵地。中间层的4个套件为平台化产品的4个核心能力，客户洞察套件帮助业务人员实时洞察用户，灵活采取干预手段;交互式分析套件可助力分析师加强数据分析的自定义深度分析;可视化大屏套件将企业的关键指标数据实时展现，辅助决策者进行科学决策。
基于中原银行的平台化产品，下面为大家分享几个实践方案：
1、企业报表方案
中原银行采用的是以电商平台的视角审视传统报表平台的报表生命周期管理。即将报表视为商品，存在一系列的加工流程，同时也有买家和卖家，通过整体流程的管控，加强价值的产出。如下图：
基于该流程，我们现在已构建出1600+报表，自助拼表数量达到130+，实现查询平均响应小于5秒。
2、客户洞察方案
客户洞察分析方案，聚焦于客户洞察及营销驱动，完全拟合场景化。营销最关心的客户的获客、转化、防流失等，因此我们构造了一个数据营销平台，通过静态名单、动态名单的分析实时洞察客户状态和现阶段需求，实现个性化精准干预。如下图：
在此基础上我们还进行了与线下业务结合等操作，如下图为客户洞察方案的最新进展:
在此基础上，我们实现支持营销用例500+次/每月，其中33个用例带来4.66亿AUM增长。
3、交互式分析方案
我们采用Adhoc查询，其特点为查询场景随机、用户量大、技术优化空间比较有限，系统设计关键是如何保障资产打通和统一管控。我们通过基础层、数据层、引擎层、交互层四个层来实现。
在基础层提供基础算力;数据层提供资产盘点、运营分析;引擎层提供资产审批、逻辑审核、使用管理;交互层提供数据资产搜索与代码编写交互。如下图：
截止目前，交互式分析亦取得了一定的进展，如下图：
并且，我们对2019上半年做了一个简单的效果评估，发现交互式分析实现了承接全行所有流程化提数，查询1400+/日，查询平均响应低于15秒的效果。
4、可视化大屏方案
业务大屏解决方案的核心是业务可以自主制作大屏，并且保证开发效率。如下图：
该大屏需专业技术人员进行开发，且基于良好的流程管理可以有效地缩短开发周期，提高开发效率，如下图：
在此流程下，目前我们已承接全行大屏制作100+，开发时长缩短至1-2天。
5、开放工具的安全管控方案
关于安全管控，对于银行来说，需解决事前、事中、事后问题。依托于数据安全管控能力，向全行用户开放数据平台，实现任意用户无门槛访问，实现功能按钮级、数据字段级等，如下图：
实际上，数据产品往往忽视两个核心问题，产品使用成本及用户体验。营销大师菲利普•科特勒曾表示，“严格来说，其实根本不存在产品，客户唯一为之付费的是体验。”更是说明了体验的重要性，如下图：
对于数据产品的体验来说，其关键为“让数据触手可及”，而BI体系技术和场景比较复杂，为了提升易用性，采用的思路是抹平底层多引擎复杂性，上层统一工作坊。如下图：
在对数据产品的用户体验升级后，我们实现了全方位的体验焕新，如下图：
经过以上举措，最终平台化取得以下成效：
三、体系化运营——不可或缺的数据体系化运营
1、社交化-社区构建与知识沉淀
数据创新论坛目的是为全行数据分析人员和数据爱好者提供知识交流和技能学习的线上空间，促进全行数据思维形成和数据知识沉淀，通过积分制实现用户贡献价值度量，以贡献换取权益思路进行论坛运营。如下图：
在此闭环下，社区构建的知识沉淀机制有效运转起来，如用户个人提供平台模型沉淀，其他用户部门提供数据驱动专题，数据团队产出数据产品知识。
此外，我们还建立了4步用户成长体系：
第一步：用户行为在线化，企业建立用户个人积分，将在线化的用户信息转化为可量化、可感知的积分。
第二步：统一积分体系，通过完善的积分权益与消耗体系加强用户的参与感，如正向行为则积分增加，负向行为则积分扣减。
第三步：面向全行员工创建数据等级认证体系，将用户积分与其他考评机制结合。
第四步：经过等级认证，用户将在个人成长、薪资收益、价值认可三方面收到激励。
2、协作化-用例协作与优势互补
数据团队与业务部门协作方式，主要涉及两方面，如下：
(1)业务与数据双向互动：总行跨部门协同
·跨职能小组：业务人员与数据人员共同组建实体团队，共同实现业务目标。
·相互培养：通过实际项目，数据人员了解业务，业务人员学习数据。
·数据产品推广与培训：面向业务部门持续开展自助类数据产品培训，提高产品渗透率。
(2)数据分析能力下沉一线：分行人员以干代训
·培养目标：对象包括分行的业务精英和科技骨干，帮助学员提升数据分析能力，解决日常业务问题。
·课程体系：分行数据人才培养体系分为四个阶段，共12周。根据学员能力基础与个性化需求，酌情增加相应阶段的培训时间。
·技能认证：对培训期满人员进行能力认证，通过后承担分支行数据分析工作。
下面举一个郑州分行无效户用例协作案例：
针对郑州分行的客户结构，数据银行部与分行信息技术部结合，勾画客户画像，并与分行零售综合部的深入讨论，最终确定存量无效户提升场景。在这个过程中进行了策略制定、营销辅导、有效激励3个干预动作，如下：
(1)策略制定
数据银行部将名单根据年龄进行分层，并联合分行信息技术部和零售综合部制定专项活动：存款1000元参加线上抽红包。
(2)营销辅导
由分行高柜柜员转化为的厅堂人员承接该项活动，提升其个人技能。
(3)有效激励
分行新增：无效户AUM行外资金提升5000元以上可申请发起调整绩效归属，提高营销积极性。
通过以上三步，最终将郑州分行将近半年内有动账、AUM不为0、非贷款户等作为条件进行精准营销名单提取，共获得目标客户28447人。此外，在活动开展的3个月时间内，共提升无效客户4245人，AUM提升5164万。
中原银行采取以上一系列体系化运营策略，最终取得如下成效：
以上为中原银行以数据为中心到以用户为中心的数字化转型探索实践的思考总结，希望对传统银行或其他行业的数字化转型有所启发。
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