作者

Akhilesh Kale

总监 - 美国FSI负责人 - Artefact 美国

作者

Corentin Boinnot

高级顾问 - Artefact 美国

作者

John Ly

高级顾问 - Artefact 美国

在这篇文章中，Artefact 美国团队的Akhilesh Kale、Corentin Boinnot和John Ly，探讨了金融服务中的数据和分析举措。

现代的达芬奇

想象一下达芬奇的蒙娜丽莎。世界已经被这幅艺术作品固有的神秘感所吸引：她那难以捉摸的微笑和仿佛跟随你的眼睛。但不太明显的是，达芬奇用科学、数学和几何学来支撑这件杰作。今天的数据领导者是现代的达芬奇。他们在幕后应用复杂的数据/ AI机器，以提供引人注目的业务成果。这个比喻强调了文艺复兴时期绘画和数据生态系统的复杂性。然而，当涉及到数据时，最重要的是业务成果。

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设定场景

金融服务中的高级分析法

在监管任务和巨大的成本节约机会的推动下，金融机构是最早投资于其数据能力的一些机构。行业调查继续显示，对数据和AI的投资以及相关的期望都在上升。

  • 94% of companies are increasing their data investments in 2023¹.

  • There is an estimated US$447B cost saving opportunity for banks in 2023².

  • All banks, regardless of size, are widely adopting AI and Machine Learning³.

战略决策是一种由直觉、机器和数据驱动的决策的微妙舞蹈。最重要的是，在进行任何概念化和投射之前，要锚定基本的价值驱动因素。

服务于您战略决策的高级分析

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本文概述了一些实用的关键，以利用数据和分析的力量来改造你的组织。其目的有两个：你想从数据项目中获得买入 和利用最大价值。

以商业语言说明

大多数的数据领导者都有技术背景，并且对他们的专业领域有着真正的热情。尽管如此，在向企业领导层提出数据转型建议时，关键是要抵制住放弃复杂数据概念的冲动。企业领导并不总是理解数据的专业术语，他们可能会被解决他们问题的技术方法所吓倒。他们关心的是业务成果和影响：增加销售、降低运营成本、释放人力资源和降低风险。一定要用他们的语言来表达!

举例而言

如果你正试图确保一个企业范围内的数据转换项目启动：

  • Do not: talk about microservice architectures, data observability, domain driven ownership or common data governance principles.

  • Instead: reference the cross-selling opportunities, the time saved by teams cleaning data and the opportunity to reduce customer churn.

将业务和技术纳入规划

正如我们的文艺复兴时期的英雄将艺术和科学结合起来一样，现代的达芬奇们需要从整个企业招募专家，将数据驱动的文化灌输到一个组织中。例如，了解同事的长处，以及激励他们的因素，可以帮助为有效合作铺平道路：

需要商业人才来带头实现愿景并量化价值影响：

  • 通过一个新的数据平台，用令人信服的使用案例引起他们的兴趣。

  • 明确他们将拥有项目路线图。

工程和IT部门擅长于建造复杂的工具：

  • 为了确保他们加入并投资，为他们提供机会，推出最新的数据和AI技术。

举例而言

让我们考虑这样一种情况：你正试图建立一个下一代的客户数据平台，并需要从企业的其他地方吸引人才来推动这个项目：

  • 对你需要的人和他们能做什么有一个明确的计划。

  • 了解什么会推动和激励专家个人为项目工作。

  • 为与数据团队合作提供奖励，确保每个人都能受益。

Business could be hooked by the use cases available through a new data platform. They would own the roadmap. IT would love to roll out the latest data & AI tech. 

团结队伍，动员领导

除了正确的人才组合外，长期的项目成功依赖于领导层的支持以及现场团队的合作，以推动项目的发展：

  • 获得领导层的认同。突出其能够解决的关键问题，并将其带入他们能够理解的愿景。

  • 在企业内部确定数据拥护者，以促进与你的数据团队的合作。他们对数据和业务的了解将使他们能够教育同事，澄清指令并确定相关的使用案例。

  • 在数据专业人员和他们的业务同行之间建立起深厚的工作关系。鼓励数据和业务团队之间进行以下关键对话：

    • 帮助业务团队了解提供当前数据洞察力的真实成本。
    • 让你的数据团队说明他们的举措对企业的好处，以帮助确保一个顺利的、自我驱动的入职过程。
    • 依靠今天的试点和概念验证来证明未来大规模的能力的可行性。

让领导团队参与到数据质量计划中来

发挥创意，推出新举措。帮助领导和他们的团队了解当前的挑战和实际解决方案的可行性。

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Aim big, start small: Laying the groundwork for success

蒙娜丽莎不是在一天之内画出来的。数据领导者不可能在一夜之间调整他们整个公司的方向，使之成为数据驱动的公司。让你的 "达人 "们投入精力和资源，首先勾勒出故事。利用这一点来建立一个高价值的使用案例，突出利用数据洞察力的所有优势。

无论案例应用多么华丽，如果你不为企业提供投资数据的手段，那么从草图到杰作的转变就不会发生。他们将需要：

  • 数据清洗或数据清洗的手段

  • 商业用户友好型工具

  • 数据团队的时间、注意力和资源

Artefact 客户图示

如何说服我们的客户在数据可视化方面 "全力以赴 "？

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发现分析的金律

为了补充一个强有力的案例--或者在没有案例的情况下引起企业的认同--在你的组织中识别现有的 "分析金律 "是一个好方法。几乎可以肯定的是，企业里有一些充满激情的人已经在当地开发了 有影响力的分析解决方案 。找到他们，并将他们的倡议产业化，这样整个公司都能受益。

这里有一些提示，可以帮助发掘和识别这些隐藏的宝藏：

  • 建立一个有吸引力的平台（资讯报道、每月的数据聚会......），这样人们就会愿意分享他们的想法。

  • 建立认可和奖励，以更好地承认他们的想法和工作。

  • 与人力资源部门合作，确保在管理人员的绩效评估中衡量数据做法。

  • 建立行会，组织专门的聊天频道，以分享知识。

寻找隐藏在业务中的（分析）金矿

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数据和分析的领导者，真正的文艺复兴思想者

作为一个出色的 "销售 "人员，无论在什么行业，都是一种使人脱颖而出的品质。然而，在 "销售 "方面的出色表现与其说是销售行为，不如说是解决复杂问题的能力。数据领导者的角色包含了所有这些特质。他们需要成为一个出色的销售人员，一个流畅的操作者，并拥有了解其组织的众多挑战的能力。

回到我们这个博客开始的地方，我们把今天的分析领导者看作是现代的达芬奇。在21世纪的工具--数据、分析和人工智能的支持下，这些真正的文艺复兴思想家正通过无可争议的事实的复杂机制创造性地描绘商业影响的故事。

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References

¹ Data & Analytics leadership annual executive survey – New Vantage Partners – 2023
² Data For Finance – Artefact Research – 2022
³ The state of AI in 2022 – Mckinsey & Co – 2022

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