基于大數據技術 企業管理數字化轉型的方法分析

李海娟

摘要：在大數據背景下，企業管理機制不斷創新，功能更加齊全，數字化轉型日益成功。但是另一方面，企業數字化轉型仍然存在許多問題，所以，為了建設新型企業數字化管理，需要付出更多的努力，企業金融數字化的發展和金融體制息息相關，需要金融機構對項目的大力支持，不斷創新各類金融產品，優化金融環境，做到真正的生態金融良性發展。

關鍵詞：大數據;企業;管理;數字化

中圖分類號：TP393 ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）35-0153-02

數字化企業轉型過程是企業利用“云大物移智鏈”等現代數字信息技術手段推動傳統企業價值轉變并對組織治理架構、商業模式、企業管理文化進行全方位的企業變革，是企業價值不斷重新轉移、再重新創造的重要過程，通過企業數字世界的價值數字化和企業數字世界的賦值功能數字化，實現企業數據化的驅動，打造新的數字企業，為廣大客戶服務創造更高效的價值。

數字化轉型離不開企業現有的基礎和行業發展土壤，必須結合企業核心能力和行業發展特征，統一思想、統籌推進、創新發展、合作共贏，是一項長期、艱巨和系統性的工作。企業發展必須牢牢把握時代發展的潮流，成功轉型數字化。

1金融管理數字化概述

1.1必要性

在當前階段，我國的電子信息行業迅速發展。特別是大數據技術在我國電子商務、證券期貨、互聯網信息金融等多個領域的廣泛應用，使得未來我國金融業的主要核心技術競爭力很大一定程度上還將依賴于從大規模數據中實時提取專業信息和金融知識的提取速度與應用能力，這是各類大型金融機構所共同關注面臨的重要技術問題。

1.2金融管理數字化存在的問題

1.2.1發展數字化缺乏成功案例和樣板

在目前看來，金融管理數字化還處于初級階段，很難找到成熟案例做參考。因此，進行數字化轉型都需要自己去探索。

1.2.2資金壓力

數字化轉型不是一種單純的思想轉變，而是需要配備大量基礎設施。企業管理、協作都需要數字化的應用。對于金融企業來說，運用數字化的管理方法對于企業內部資源有效整合有重要作用。

1.2.3經營壓力

以金融企業為例，企業普遍重資產，一些小型的金融企業還有較大經營壓力，如果拿出一部分資金和精力進行數字化轉型，短期不一定有好的效益，但是長期來看，金融企業的經營一定會得到改善。

雖然金融企業數字換轉型困難重重，但是其趨勢是不可逆的。特別是疫情后，越來越多的企業意識到——數字化已經成為企業發展的必然選擇。

2基于大數據技術的金融管理數字化技術發展現狀

2.1大數據在金融領域的應用

2.1.1在銀行業的應用

2.1.1.1信貸風險評估

銀行對中小企業信貸客戶的遠期違約貸款風險評估，多數都是基于企業過往的遠期信貸業務數據和近期交易業務數據等各種靜態數據，這種評估方式的最大主要弊端就是缺少數據前瞻性。因為目前影響金融企業信用違約的重要影響因素并不僅僅只是金融企業經營歷史的各種信用不良情況，還包括金融行業的一個整體經濟發展趨勢狀況和整個實時的企業經營管理情況。當前大數據技術手段的大量介入也使我國信貸市場風險評估更多地趨近于客觀事實。對大數據進行資源整合管理是利用大數據進行信貸業務風險評估的重要前提。

2.1.2在證券行業的應用

2.1.2.1股市行情預測

隨著行業大數據廣泛應用、數據市場規模實現爆發式快速增長以及數據分析及綜合處理數據能力顯著穩步提升，量化基金投資將不斷獲取更廣闊的行業數據分析資源，構建更多元的行業量化投資因子，投研策略模型更加穩健完善。

2.1.2.2股價預測

大數據分析技術通過分析收集并整理存在社交網絡媒體中諸如微博、朋友圈、專業用戶論壇等各種渠道上的人為結構化和非人為結構化用戶數據，在市場上，形成了一定的主觀判斷與認識，這對于股價的預測十分有幫助，從而可以量化分析股價中一些人為因素的影響變化以及預期。智能線下投資管理顧問咨詢業務主要提供各類線上線下投資管理顧問咨詢服務，其基于投資客戶的不同風險投資偏好、交易投資行為等智能個性化分析數據，依靠行業大數據以及量化分析模型，為投資客戶量身提供低投資門檻、低風險費率的智能個性化個人財富風險管理解決方案。

2.2金融管理大數據系統現狀

當前主流大數據平臺從應用架構分為數據采集、數據處理、數據應用三層。

目前可通過硬件或者軟件的手段來實現各類數據的采集，比如硬件采集方法：RFID技術、條碼技術、傳感器技術;軟件采集方法：互聯網爬蟲、各類ERP系統等，將行業內各種類型數據進行歸集，統一加載到大數據平臺，結構化交易數據、非結構化語音數據、半結構化用戶行為日志進行關聯整合，形成全套數據資產。結構化數據可通過傳統的數據倉庫技術對數據進行抽取、加載、轉換等處理后，形成多維數據庫;非結構化數據一般以流處理技術為基礎，通過分布式文件系統、分布式計算模型，形成實時、分布式列數據庫，最終的數據供數據查詢分析展現等應用層使用。

3金融管理大數據系統的方案設計與應用

3.1方案設計

新冠肺炎疫情所引發的人道主義和經濟下行的雙重沖擊，極大加速了金融服務業數字化進程。為了應對客戶對于更多樣化的選擇、更高的透明度以及更順暢交付的需求，金融機構幾乎在一夜之間切換到了數字化渠道、數字化技術和數字化的工作方式。金融機構內部從云計算到人工智能，一系列先進技術正在對前、中、后臺的廣泛業務產生影響，運營和人才模式也需要不斷改變以順應需求。

3.1.1策略與管理

首先從金融企業發展戰略出發，梳理戰略目標、業績目標、企業KPI類型及增長方式等內容，確保企業內部從上到下行動一致地推行三到五年內的戰略規劃。同時要將戰略目標逐級分解、形成可執行的階段目標，明確各級目標的實現方式和實現策略。其次，重新梳理企業的經營范圍和業務架構，明確可以優化重組的業務環節，使企業可以更高效地利用數字化技術和手段達成戰略目標。再次，根據企業業務架構，提煉業務需求，具體明確客戶方需要什么樣的業務價值，比如金融企業的核心業務系統需要實現哪些基礎功能，客戶方的人機交互界面，業務規則處理等，利用數字化手段落實業務需求。第三，實現數據的智能應用，企業可憑借數據技術建立可擴展的數據應用環境，建設以數據應用為核心的數據中臺架構及數據資源多維度切分、共享、調配機制，便于業務人員隨時調用數據資源，提升運營能力，提高數據應用效率。第四，建立數據分析算法，提高金融企業在精準營銷、用戶畫像等應用領域的精確性。目前常用的算法包括決策樹、聚類分析算法、線性回歸算法等，通過構建算法模型，將不同客戶進行分類，如客戶群分類、滿意度調查等，可有針對性地幫助企業提升核心競爭力。最后，進一步規劃數據資源，通過數據中臺的搭建，匯聚各類數據，把控數據質量，提升數據價值，輔助企業應用數字化手段進行運營管理，全面助力企業數字化轉型之路。

3.1.2平臺實現功能

平臺功能分為四個方面：多業務數據采集、數據存儲、多維數據分析模型、金融大數據應用。通過采集多業務系統、外部系統數據，形成企業級數據管理中心。對數據管理中心的數據建立多維數據分析模型，如用戶畫像、反欺詐模型、中小企業征信模型、KPI模型、財務分析模型等，實現精準營銷、多維度盈利分析、中小企業貸款風險評估等應用功能，以輔助金融企業優化日常運營管理，提升管理能力，防范經營風險。

實現根據不同用戶畫像，有針對性地提供不同的產品服務。借助金融管理大數據系統，深入分析、挖掘客戶交易數據，根據不同客戶群體推薦適合的金融產品，提升客戶滿意度。

實現金融企業內部管理流程的優化，降低管理成本。通過金融管理大數據系統應用，可提高信息在各級領導與下屬之間的透明度，暢通溝通渠道。通過流程運營大數據分析，可發現企業各個管理環節中存在的問題，從而可幫助企業有針對性地調整管理流程，促進管理提升。

3.1.3實施風險管控

過程中持續監控使用情況及結果，進行敏感度分析和獨立驗證，規避執行中的失控風險，降低由于不可驗證、問題解決方案復雜等特性可能導致的損失。以銀行貸款大數據分析為例，通過對用戶數據信息進行分析，為用戶制定一對一的貸款方案，對各個流程節點進行跟進和反饋，為用戶解決在貸款的過程中遇到的、信息不透明、利息不合理等痛點。

通過應用風險管理體系，可以規避或降低潛在風險，提高預測精準度，合理釋放數據的巨大潛力。對應用通用及復雜的企業而言，建立風險管理體系，也是企業在數字化轉型過程中敢用數據、用好數據的保障。

3.2應用案例分析

3.2.1華爾街個案

證券投資管理機構欲更好地及時了解個別證券企業、企業產品銷售業務情況和證券市場監管部門的微妙業務動態，其主要目的顯然是為了有效應對瞬息起伏變化的股票市場并做出更好的股票投資決策。該公司企業首先選擇了一種connotate實地現場部署的移動解決模式方案，在幾周內就已經設定好預計要訪問的當地網站，抽取當地營銷宣傳活動、價格促銷數據、庫存銷售情況和當地客戶消費偏好產品選擇等的相關數據。利用這些分析數據可以為企業相應的國際金融投資趨勢、金融投資活動和各種金融投資觀點進行建立分析模型。在剛剛過去的一年里，該投資企業在connotate的支持幫助下，在美國股票市場上成功獲得了額外的一百多萬美元的投資收益。

Connotate這是在中國電子產品商務.上面的網頁內通過抽取關于產品營銷服務活動和產品庫存管理情況的產品數據，然后只通過推送與上次活動抽取的產品數據信息相比并沒有明顯變化的產品數據，并提供了清晰明了的產品定位數據信息。connotate將直接抽取的趨勢數據通過轉換和引薦推送為非結構化趨勢數據，如圖將這些重點分析數據通過推薦發送到趨勢分析器和應用程序中心并進行分析趨勢數據分析應用connotate的主要解決辦法方案為我們客戶提供了包括產品價格、庫存處理情況、廣告和電話費、轉換率、訂單處理情況和其他重要的非正式結構化趨勢數據分析信息，而這些重要數據（用其他分析工具）通常是很難直接抽取的但是卻是很少具有趨勢分析應用價值的。

4小結

只有大力推動我國企業組織數字化管理轉型、構建企業數字化增長型企業組織，才能很好地有效應對信息時代的嚴峻挑戰。通過自身在業內長期積累的深厚企業技術研發能力和企業管理實踐經驗，形成完善的企業數字化經營服務方案，助力傳統企業實現數字化經營轉型。

參考文獻：

[1] 王媛.大數據時代下的企業管理與人力資源管理[J.人力資源管理，2017.

[2] 羅耀.淺談計算機網絡安全管理的措施[J].信息與電腦（理論版），2011（6）：22.

[3] 馮永健.計算機網絡安全的漏洞分析及防范對策[J].網絡安全技術與應用，2015（5）：49，52.

[4] 高茜，張建.影響企業信息安全的因素探究[J].計算機光盤軟件與應用，2013，16（15）：140，142.

【通聯編輯：光文玲】