五個思路,教你如何建立金融業的數據分析管理模型

說起銀行、保險、股票投資這樣的金融行業,很多人都認為它們是依靠數據驅動的企業,畢竟大數據的誕生本來就是為了金融信息流通而服務的,但在我身邊很多搞證券、投資的朋友看來,事實卻并非如此。

真正在金融行業做數據分析的人,都知道金融業雖然有著很強的交易數據流,但其實它們的數據化程度已經遠遠落后于普通電商、電信行業,落后的IT業務系統沒有辦法實現與數據分析的深度融合,整個行業的數據價值早就被掩蓋了。

所以我找到了一些金融業的朋友,做了一份詳細的金融業數據分析管理模型,從五個角度分別探究一下數據分析如何來挖掘金融業的數據價值。

五個思路,教你如何建立金融業的數據分析管理模型

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首先要搞清楚,金融行業為何在數據應用上落后了?

國際金融服務商摩根士丹利公司的研究報告顯示,由于IT遺留系統和過時的業務流程,只有35%的金融服務公司實現了數字化。而在數字化進程中但在數據應用管理、業務場景融合、標準統一、頂層設計等方面存在的瓶頸也有待突破:

1、數據資產管理水平仍待提高。主要是數據質量不高、獲取方式單一、數據系統分散等。

2、應用技術和業務探索仍需突破。金融機構原有的數據系統架構相對復雜,涉及的系統平臺和供應商較多,實現大數據應用的技術改造難度很大。同時,金融行業的大數據分析應用模型仍處于起步階段,成熟案例和解決方案仍相對較少,需要投入大量的時間和成本進行調研和試錯,系統誤判率相對較高。

3、是頂層設計和扶持政策還需強化。體現在金融機構間的數據壁壘較為明顯,各自為戰問題突出,缺乏有效的整合協同。同時,行業應用缺乏整體性規劃,分散、臨時、應激等特點突出,信息價值開發仍有較大潛力。

金融行業需要一個完整的數據架構

五個思路,教你如何建立金融業的數據分析管理模型

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從大數據技術的應用架構上來看,要從源數據對接—>數據抽取轉化—>數據倉庫—>數據集市—>整合分析—>自助分析包含整個過程;從業務分析的架構上看,包含數據支撐平臺和數據決策平臺兩個部分,具體如下:

五個思路,教你如何建立金融業的數據分析管理模型

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五個思路,建立金融業的分析模型

搭建好架構架后,就要進行數據分析模型的建立,為此我嘗試用過很多工具,比如Tableau,但這些國外廠商很難適用于國內企業,為此我選擇了國內數據分析的龍頭工具FineBI,它最大的好處就是擁有著完整的行業化一站式解決方案。

1.行長綜合分析

對于管理者來說,各經營業務關鍵指標分散在各業務系統,管理者想查看了解比較麻煩,往往會遇到兩個麻煩:

海量的數據指標、數據維度,而決策層關注的往往不是明細數據。

傳統數據統計采用人工核算、匯報的方式,反饋滯后,沒有時效性。

為此,我利用FineBI制作直觀的數據駕駛艙,將業務中產生的關鍵數據進行呈現,提供給總裁、管理層進行核心指標的查看。并針對利潤完成率設置警戒線,可以了解哪一段時間利潤水平下滑,從而進一步探尋原因。最終通過地圖、折線圖、KPI指標卡等組件,從地理等多個維度觀察數據,輔助決策。

具體的分析思路如下:

  • 分析指標:總資產、總負債、總利潤、不良貸款率、總存款、利潤完成率等等
  • 分析維度:時間、地理維度、各分行、業務條線等等
  • 展現方式:地圖、面積圖、矩形圖、折線圖、KPI指標卡等等
五個思路,教你如何建立金融業的數據分析管理模型

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最終通過FineBI輸出了行業數據駕駛艙,可以保證公司整體狀況一覽無余,數據實時展示,輔助進行決策;異常數據預警與檢測,有問題及時暴露、及時解決。

2.風險分析

目前許多銀行與券商已經擁有了不少分散的業務系統,但在系統對接、數據互通,以及分析指標方面還存在不少問題:

  • 大部分銀行的系統無法實現風險類型的全覆蓋,近一半銀行的系統無法實現各子公司風險數據的全覆;
  • 無法實現操作風險指標的逐日監控,限額指標體系還不夠豐富
  • 依靠手工或半自動化簡單工具進行風險數據的收集、核對和整理,無法完全自動生成定期報告

為此,我利用FineBI的多源數據連接,以及自助數據加工能力,制作對應業務方向的風險分析dashboard,真正實現數據驅動業務。

具體思路如下:

  • 分析指標:不良貸款余額、不良貸款完成率、存貨比、比計劃、季度風險指標、貸款五級分類占比
  • 分析維度:時間、地理維度、各分行、業務條線等等
  • 展現方式:組合圖、餅圖、指針圖、明細表等等
五個思路,教你如何建立金融業的數據分析管理模型

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最終通過FineBI輸出了公司管理層的一站式風險數據展示平臺,具備監管指標管理功能,確保公司外部風控指標持續達標;根據各類風險管理特征,建立相應的風險管理功能,滿足各類風險的管理需求。

3.權益分析

金融行業中最重要部分之一的權益分析,很多企業目前還需要各業務部門手動加工,無法在平臺中直觀展現;同時,現有的數據分析統計基本都是處于線下文件存儲,定期數據匯總,導致數據數據采集、匯總、處理、審核、可視化各各步驟都需要人力重復勞動、效率極低。

為此,我利用FineBI從財務管理系統、wind系統及流動性管理系統等獲得數據,使用FineBI前端組件,將總部多部門多維度或匯總后進行分析,實現將所有機構按機構、條線、部門等形式通過多種財務分析方法(例:趨勢分析法、比較分析法、環比分析法、結構分析法)進行展示、排名。

具體思路如下:

  • 分析指標:凈利潤、利潤預算、存貸款利息凈收入、市場類業務利息凈收入、中間業務凈收入、營業費用等等
  • 分析維度:時間、地理維度、各分行、業務條線等等
  • 展現方式:組合圖、餅圖、指針圖、明細表等等
五個思路,教你如何建立金融業的數據分析管理模型

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通過FineBI的可視化,可以按日、月、季度、年度等頻度展示分析的權益指標;靈活定義權益分析的各項指標以及分析的結構,通過多種形式導出,在各集團會議中通過pdf、Excel等形式展示分析成果。

4.資產負債分析

資產負債的重要性不必多言,很多企業資產負債信息不透明,不能及時了解到風險所在;數據反饋不及時,存在大量的重復性線下工作量,同時會產生手工統計上的偏差。

為此,我利用FineBI設計了相應的分析指標,結合圖表的聯動和鉆取,多維度動態展示業務數據;同時,根據業務部門的報表設計模板,關聯后臺數據取數,將定期的報表制作從手工工作量轉變為定時自動化生成;最終,從業務平臺將數據抽取過來形成數據倉庫,有效整合業務數據、形成數據資產。

具體思路如下:

  • 分析指標:資產金額、資產結構占比等等
  • 分析維度:時間、地理維度、資產項、資產結構等等
  • 展現方式:組合圖、餅圖、指針圖、明細表等等
五個思路,教你如何建立金融業的數據分析管理模型

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將數據從業務系統中抽取存儲于FineBI的Spider數據引擎中,將資產負債數據指標按照客戶類型和時間維度(本月末、上月末、去年同期)從Spider引擎中取數,并對數據進行同比環比以及占比計算,同時通過關聯餅圖實現數據圖表的聯動和鉆取。

5.A股走勢分析

自2015年以來,長久的股市低迷狀態被2019年開春之后的市場所打破,政策紅利持續釋放以及券商業績需要改善。從近期來看,券商行情有望持續推進,阻力A股持續倒逼推進,從數據體現來看也就是漲幅、交易量、換手率君大幅攀升。2月中旬各股呈”金叉“態勢,隨后開啟急速攀升模式。

從股票熱點來看,最大的熱點可能是金融板塊,周末大篇幅的政策也隨之出臺,可以重點關注。另外,創業板塊、證券板塊或許也都將有不俗表現。大消費,藍籌股可以重點跟蹤,對于中長期股民來說更為利好,擅長長線投資者可以重點關注其市場走勢。

整體來看,上股/深股兩市放量創新高說明市場運行還是相對健康的,對于近期或出現的關口震蕩休整也屬于正常現象。在國家政策的大力引導之下,特別是滬指未來應該具備突破3000點大關的能力,未來總體股票市場行情看好。

為此,我使用FineBI連接到A股數據庫,利用自助數據集進行數據的加工與清洗工作;在前端通過簡單的拖拽字段制作K線圖、詞云、時序預測等組件,點擊聯動、鉆取等OLAP多維分析功能,針對大盤以及各股的數據進行探索性分析。

具體思路是:成交量、漲跌幅、換手率、開盤價、最高價、最低價、收盤價

五個思路,教你如何建立金融業的數據分析管理模型

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1.從股票的日線走勢可以看出,自2018年以來,股票市場處于一路震蕩走低的大趨勢,2018年10月份出現觸底,2018年11月份又一波小的上漲行情,但是隨后12月份又迅速回調。到2019年1月份,開始出現小幅上漲,2月份春節之后,股票市場迅速拉升,一路飄紅,換手率也是一路飆升。今年年初經過小幅調整后,立即放量拉升,2月份呈現“價量齊升”的態勢,頗有一番從過往低迷熊市轉向高昂牛市的勢頭。

2.通過FineBI聯動對比分析深圳、上海A/B股的市場情況可以看出,A股的市場行情總體提升較B股明顯,A股占據主體成交量。

3.分析股票的移動平均線,5日、10日、30日、60日均線呈發散向上趨勢,在股市術語來說這個叫做”金叉“,這些都是牛市可能來臨的信號。

4.未來趨勢預測方面,采用FineBI的時序預測法,按周開盤價、周成交量預測未來走勢,根據預測結果未來5周仍然勢態良好,進入3月份后,大盤行情持續走高,截止目前(3月6日),滬市A股已站上3100點,深市A股已站上9700點。

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