“九数云 BI 工具让我们的运营和决策效率极大的提升，现在可以每时每刻看到最新数据，并根据真实的情况快速反应。”

  某金融服务企业面向多方合作伙伴和计算机显示终端，提供聚合支付、系统服务、营销支持及相关金融服务。在数字化运营持续深化的过程中，该企业每天需面对一直增长的交易与风控数据，传统依赖 Excel 的分析方式逐渐暴露出多项痛点：

  企业急需一个能够支撑多源数据整合、实现自动更新与智能可视化的分析平台，助力风控与运营决策提效。

  为了让整体数据体系更清晰、直观地呈现，九数云 BI 已在该企业的信贷与客户运营流程中构建出一套完整的业务数据闭环：覆盖了从数据采集、整合建模，到可视化分析和管理决策的全流程，实现了真正意义上的“数据驱动业务、分析赋能决策”的一体化链路：

  同时为实现从数据分散到统一分析的跨越，该企业以九数云 BI 为核心，搭建了一套覆盖风险管理、客户运营和业务核算三大核心模块的数字化分析体系，让数据真正成为企业管理的“第二引擎”。

  在信贷业务中，风险往往具有滞后性。通过九数云 BI，将信贷、还贷及客户行为等多维数据来进行统一整合，企业得以构建动态的风险监控体系。

  按周期自动识别贷款在不同阶段的表现趋势，实现对潜在风险客户的早期识别和分层管理。

  基于资产质量考虑，企业会在一个观察期内，观察从某个逾期阶段恶化并流入下一个更严重逾期阶段的金额或账户数占比（即流入率）。通过持续跟踪不同阶段的流入情况，企业能够更清晰地判断风险是否在“扩散”或“滚动”，从而更早采取一定的措施进行风险控制。

  通过观察不同放款批次资产的生命周期表现（账龄趋势变化分析），管理层能够预测未来风险暴露点，提前调整资源配置与资金策略。

  具体来说， 企业分析某个批次的贷款（Vintage）的还款情况， 能够最终靠其逾期率的变化趋势，来预测新批次贷款未来的损失情况。

  例如，通过查看一个成熟批次贷款的逾期率曲线， 我们得知大多数批次的逾期率会在贷款发放后 18 到 24 个月之间趋于稳定（此阶段叫“成熟期”）。 假设在这一阶段，所有批次的逾期率最终都稳定在某个百分比（比如 a%）。

  财务部门能够最终靠这个规律预测，新发放的贷款在一段时间后，其坏账率也大概率会接近 a%。这样，就能提前做好资金准备，以应对潜在的风险。

  每日 T-1 数据的更新让风险团队能够在第一时间发现变化并响应，形成敏捷的风险预警闭环。

  在客户运营环节，企业借助九数云 BI 打通了从数据计算到客户分层的全过程。

  系统按照每个客户行为特征和资产表现自动生成分级标签，为客户提供差异化服务与管理策略。

  数据整合与可视化让业务人员能快速定位重点客户群体，实时掌握客户变化趋势和业务贡献。

  借助自动化更新机制，客户关系管理团队无需重复导表或手工计算，即可每日掌握最新客户分布与风险状况，实现客户全生命周期的精细化管理。

  针对多产品、多渠道的业务结构，企业搭建了统一的运营驾驶舱。各类订单量、产品占比、业务趋势等指标实现可视化呈现。数据实时联动，使不同模块的指标能够交叉验证，为公司可以提供全面的业务透视。

  管理层可按日/周/月灵活查看，通过报表与看板快速掌握业务运作时的状态，及时作出调整策略，实现从经验驱动到数据驱动的科学决策。

  借助九数云 BI，该企业成功让数据流转贯穿业务全流程，从风险监控到客户关系管理，再到业务核算，实现了以数据为核心的闭环运营体系，并在风险识别、客户关系管理与决策效率方面取得显著提升：

  未来，双方将继续围绕智能分析与业务自动化深化合作，推动该企业在数字化转型道路上持续前行。返回搜狐，查看更加多