数字化转型面临的业务挑战
数据基础差
数据口径不一，数据孤岛现象显著，数据时效难以支撑业务需求。
数据管控弱
数据权限细粒度较低 ，数据回溯权责不清晰，缺少数据生命周期管理。
数据应用难
数据需求不明确，数据人才匮乏，数据服务灵活性不足。
数据口径不一，数据孤岛现象显著，数据时效难以支撑业务需求。
数据权限细粒度较低 ，数据回溯权责不清晰，缺少数据生命周期管理。
数据需求不明确，数据人才匮乏，数据服务灵活性不足。
根据用户行为全流程数据搭建关键节点用户漏斗，结合业务实际设置对应客户流失预警规则，实时跟进客户留存状态。
通过分析客户从开户到流失中的各个阶段的数据画像，针对性打造满足客户个性化需求的差异化服务，进一步提升客户运营效率。
围绕产品关键指标，构建产品360视图，快速获取产品当前及历史基本信息如持仓结构、风险偏好、绩效归因等情况。
跨系统、跨平台、跨应用数据资源整合；打破数据谷仓效应，提供一站式基金产品视图数据服务
提炼信托业经营管理核心关键指标，面向企业管理层全方位展示企业经营健康状况，辅助科学决策。
构建以用户需求为核心的数据应用服务管理闭环；
多终端、多场景、多元化用户触达，实现企业管理的精细化运营。
通过整合柜台、CRM、行研、财务、OA等业务系统数据，同时结合外部数据，打通数据之间关联，解决企业信息孤岛困境。
代替传统手工报表，减少人为干涉错误，提高数据准确性，通过定时任务按周期自动生成各业务条线所需要的报表，实现CISP监管报表自动生成数据校验。
自助数据分析可以为企业精细化营销、客户行为分析、风控、反洗钱等需求场景提供支撑。进一步充分发挥业务人员主观能动性，释放数据潜能。
通过数据填报对各营业网点、分支机构进行数据上报管理、绩效考核分析，解决数据上报混乱的现状。
通过邮件、微信等消息推送功能，定期将相关报表自动发给各业务人员，将数据预警的报表及时推送给相关责任人。
提供PC端、移动端以及数据大屏等查看方式，有效利用时间，提高信息接收效率，随时随地满足相关人员的信息需求。
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