前些年，提到证券基金期货等细分金融行业，有一句玩笑话是“靠天吃饭”。消费者多以地区为单位开户，区域券商有开户就有收入。但随着互联网券商的崛起，金融业数字化转型的深入推进，数据成为券商可以自己“掌握命运”的发力点，也成为行业竞争力提升的关键点。

在这样的背景下，各券商之间的竞争愈加激烈，大家都希望能够从海量的数据里挖掘到更多的客户价值，为管理效率提升及业务发展提供数据支撑。

然而，要将数据转化为业务的数字，却并非易事，需要有业务及管理的理念和思路，有适合的数字化工具，更要有懂数据的人。正如帆软证券基金期货行业顾问刘传岑总结的，尽管中国的证券基金已经在互联网、信息化手段的支持下，获得了更大的发展空间，但如何进一步推动更高质量的发展，打造出更多的“百年老店”，这条路依旧任重而道远。

满足客户需求是数据价值发挥的向心力

当下，证券基金业信息化虽已初见成效，但要将信息化成果——数据转化成竞争力，这其中还有诸多问题。首先表现在数据基础上：有些企业缺乏统一的数据中心，业务数据分散在各业务系统中，无法进行集中分析;有些企业虽然有了数据中心，可以实现不同系统的数据调取，但数据质量无法保证。或者在信息处理方面，缺乏统一的数据标准和数据质量的管理。

有些企业数据中心有了，数据质量也有保证，但是没有业务逻辑和管理思路;有了业务逻辑和管理思路，又没有好的工具沉淀和固化，导致数据无法很好的梳理、展现，无法为企业决策和业务发展提供支持。更重要的是，数据治理是个周期长且见效慢的过程，典型的一把手工程，没有企业高层强有力的推动，很难实现数据治理的目标。

金融行业是帆软的重点行业之一，也是成功客户比较多的行业。这使得刘传岑对于行业在数据治理方面存在的问题烂熟于心，而让他最有成就感的是最终能这些问题转化成了一个个成功案例，这其中有一个最重要的思路：满足客户需求是一个企业永远的生命力，数据必须跟业务结合才能发挥真正的价值。这其中数据的收集、质量管控及展现尤为重要。这个思路在帆软证券行业几个典型客户数据治理之路上一直贯穿始终。

别人家的数据治理之路

针对不同企业在数据治理方面的不同发展阶段及问题，刘传岑用几个案例分别从不同的维度给出了答案。

典型案例一：西部期货的数据平台建设之路

西部期货的数据治理之路，始于一套CRM系统和一些交易系统。所有数据都是手工处理，且存在多个痛点。

在高层决策支持方面，数据反馈不及时。例如“这段时间哪个客户交易量比较大?哪种交易系统产生效益比较多?”等等，这些本来应该是必答题的问题，无法及时有效的给出反馈;对于业务部门，基础数据看不到、统计数据周期长、分析数据不灵活，且需要手工进行Excel二次加工;最后是数据层面，数据分散，利用率低，需求变化快但响应慢。每个业务系统中存在分散报表和分析，形成数据孤岛，也缺乏统一的数据分析平台。

面对这些问题，在2016年开启与西部期货的合作之后，帆软首先对西部期货进行了底层数据中心的建设以及前端各个业务线报表体系的开发，并同步进行IT人员工具的使用培训等等，从软硬件两方面着手，打造了西部期货一整套的数据平台，实现了各业务部门在统一平台的数据查询功能，包括数据的应用场景和使用情况。

一期项目结束后，双方进行了下一步规划：依据现有收集的大量数据，进行多维度分析，构建决策分析系统;报表工具全公司推广，提高工作效率;将报表平台与大数据平台结合， 推动大数据平台应用。

典型案例二：海通富的数据综合平台建设

区别于西部期货，海通富基金拥有自己的数据中心和报表体系。经过十多年的运行，系统自身由于缺乏相应的管理与维护，导致报表体系十分庞大且冗余，报表数量达到上千张，且IT系统无法甄别有效报表和废弃报表。而其数据平台存储所有数据的特性，决定了其所面临的数据复杂度更高。为了解决以上问题，2016年，海通富通过外部咨询公司搭建了完整的数据建设方案。而帆软承担了为海通基数据建设方案搭建落地管道的重任。

在数据方案落地管理建设的过程中，帆软主要从两处着手：一是针对所有基金产品，建立了360度的产品分析体系，涵盖产品从发行之初到客户情况、收益率等完整的产品生命周期管理，可以让所有跟进该产品的内部人员了解到详细数据。二是基于海通富内部各业务部门的需求，划分五个维度的场景：经营类、销售类、投研类、监管类和风险类的报表，每个类别的报表都具有相应的指标体系和功能，满足业务部门日常运营需要。

由此，海通富通过FineReport搭建了整套驾驶舱体系。接下来希望通过BI工具搭建更灵活的业务体系，使业务人员可以通过托拉拽形成报表，满足日常运营中更灵活更多变的业务需求。”

典型案例三：长江证券数据决策体系建设

此次项目中，实施部门是长江证券的网络金融部，由于部门性质，产品经理和客户经理需要对客户的交易行为进行分析，并对客户按照性别、年龄、所在地域、交易频率、交易金额等信息标签进行分类，进行更为细致的用户画像。后续根据标签数据反馈，针对性的对目标客户进行产品的精准推送。

帆软在助力长江证券完成上述需求之后，就有了这样的一个场景：长江证券要发行一款面向一线城市，年龄在三十到四十岁之间的男性的产品，在进行页面设计时，就需要考虑到这类客户的喜好，画风偏硬朗、设置男性关注点等等，在进行产品营销时也会根据目标客户的情况设计不同的营销策略。而数据决策体系可以实现内部数据分系统和前端展示工具的双向联动。数据分析人员通过需求设计一套模型算法，并结合帆软的前端展示工具，面向所有营销人员和产品经理等开放客户的全生命周期管理的客户画像的地图界面，让大家可以根据自身需求，找到目标客户，并在此基础上进一步做数据挖掘的场景分析。

关于证券基金业+帆软的未来

刘传岑认为，企业利用数据是要解决“是什么、为什么、怎么办”的问题，从而真正为公司赋能。深耕证券基金业数年，帆软累计服务行业近三分之一的客户，积累了十分丰富的实践经验，而在积累经验的同时，帆软又将其融入到产品中，再次作用到客户身上，形成良性闭环。

帆软CEO陈炎曾表示要努力克制，少做产品而多做爆品。于是在品牌成立十余年的时间，FineReport和FineBI历经无数次沉淀与打磨，都被赋予了非常鲜明的个性定位。

企业级Web报表工具FineReport专注于复杂专业的数据分析与可视化呈现，其13年沉淀的强大功能模块使IT人员通过简单拖拽操作就可以制作出类似“满汉全席”的数据分析与可视化作品，并搭建数据决策分析系统，深层次的解决不同系统之间的数据壁垒、信息孤岛等痛点。

为了更好的应对市场需求，解决消费者痛点，帆软的下一代BI工具也在进行数据挖掘领域的尝试，通过对市场的调研，实现将典型的数据挖掘的分析模型内化到帆软自己的BI工具中，同时给予客户一定的优化权利，可自行插入算法，让数据挖掘工具更贴合实际需要，产生更大的价值。

采访最后，刘传岑表示，从行业的发展现状来看，近几年各券商、基金公司的竞争可能会越来越激烈，形成一定的长尾效应。一些中小型券商在竞争中可能需要发展一些特色的差异化业务。所以，越来越多的券商、基金包括期货公司，愈加重视数据的价值。因为大家都知道数据是做矿山，每天都在产生，但如果不挖掘，就算是金矿也没有用。

路漫漫其修远兮，这句话不仅适用于证券基金业的数据掘金之路，对于致力于为行业提供更优质产品和服务的帆软来说，亦是如此。

2019年8月15日至17日，由帆软软件主办的第二届智数大会将在南京召开。届时大会将通过一个主论坛、七大行业平行分论坛、N个行业热点话题、五个场景化数据应用专场，以及五十位行业龙头企业信息化大咖的企业信息化案例分享，届时顾问刘传岑也会在大会上进行精彩演讲。