洞察觀點

直擊金融業數據痛點,Power BI如何有效解決?

直擊金融業數據痛點,Power BI如何有效解決?

一、金融業數位化趨勢

根據Statista最新消費者調查顯示,在2023年,日本網路銀行的使用率以62%領先全球,南韓則在行動銀行的使用上以82%高居首位,這突顯出亞洲使用智慧型裝置操作金融服務的高度普及。同時,歐洲(瑞士、波蘭、荷蘭、法國)也普遍使用網路銀行的服務,這與亞洲(南韓、印度)和拉丁美洲(巴西、墨西哥)對行動銀行的傾向形成鮮明對比。在數位浪潮的推動下,台灣金融業正迎頭趕上數據分析的快車道。台灣金融研訓院的調研報告指出,國內90%的銀行業者已啟動數位轉型,其中30%更自評其進度已超過一半,這凸顯出台灣金融業對內部IT部門的重視程度大增,也產生對部門間數據專業人才的迫切需求,這也對保持企業競爭力至關重要。然而在金融業推動數據的過程中,仍然有一些挑戰待克服。本文將接續探討台灣金融業在數據分析與數據管理面臨的挑戰,提供關鍵痛點分析,並提出可行的解方。

直擊金融業數據痛點,Power BI如何有效解決? (2)

二、金融業數據分析痛點

痛點一:數據資料龐大,Excel讀取不易

數據部門為了讓前端業務單位能夠更靈活地進行數據分析,常使用Excel提供各類數據,包括銀行交易、信用卡交易、金融市場、信用評分和產品銷售等。然而,這些Excel文件往往包含龐大的數據量,一天的數據可能就超過數十萬筆,單一文件大小可能超過10MB。由於硬體和Excel本身的限制,合併每日數據以進行分析時常會遇到無法開啟或系統當機的問題。

直擊金融業數據痛點,Power BI如何有效解決? (2)

痛點二:同類型的數據源分散儲存,邏輯定義也不盡相同,不易管理整合

公司內部通常運行著多個系統(例如:內部電子公文系統、利害關係人系統、風險評估系統),相似類型的數據存放在不同的位置。要進行整合分析時,必須從不同系統中提取數據。登入這些系統可能需要不同的帳號密碼,且存在遺忘的風險。成功登入後,還需要根據不同條件下載報表,將多個系統的數據整合在一起。此外,在邏輯定義方面,例如開戶資料,可能存在不同系統之間客戶分級等信息的不一致,致使人工調整差異的過程相當耗時。

痛點三:使用Excel不易進行多維度的交叉比較分析

在做數據分析的過程中,經常要做多維度的比較,如果使用Excel則會需要做很多張報表交叉比對,才能取得理想的成果,例如:外資對金融機構的股票買賣超,除了是看哪幾家外資持續買超,也會從主動型/被動型基金的角度,還能從區域和城市的角度來看,甚至比對不同時間區段的買賣超差異;或是針對不同客群,例如:高資產客戶、中產階級、小資族、銀髮族,各自分析瞭解他們的數位行為或交易行為,如資產的變化、轉帳習慣、信用卡消費行為、信用評分狀況等。

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三、Power BI在金融數據分析的應用

隨著台灣金融業數位化的步伐不斷加快,Power BI這款強大的商業智能數據分析工具,足以應對金融業在數據分析上述的3個痛點。Power BI 是微軟推出的免費資料視覺化工具,可以處理和分析大量的數據,並快速地將複雜的數據建立成易於理解的互動式儀表板,幫助我們找數據背後的洞察,具體的優勢可歸納為以下三點:

  1. Power BI本身定位就是大數據分析工具,能夠讀取大量的資料,尤其是在Excel無法打開的大型檔案。
  2. Power BI能將散落在不同系統和平台的數據集中管理,這就好比你的辦公室中新增了一套多功能的索引系統,無論資料分散在數據庫的哪個角落,都能直接抓取,無須再登打帳號密碼。它能串接各種資料庫,如SQL Server、MySQL、Oracle Database等,當然常用的檔案類型如csv、txt、xlsx也都能讀取。但實務上而言,金融業的資訊單位,可能不會直接開放使用者直接串接資料庫,因為可能會造成過載的情況,若有數據中台或者資料倉儲,已先將多個資料庫的資料進行整合了,這時候在串接資料上可行性會較高。
  3. Power BI製作出的圖表,可以交叉篩選分析。也可以設定函數,進行複雜的公式計算,以取得預期的分析結果。若資料間存在一些不一致的狀況,Power BI的進階功能也能解決這類問題。

在數據驅動經濟的現代,透過Power BI這些功能,台灣的金融機構可以更加自信地應對數據分析的挑戰,並在保護客戶的隱私和公司的商業機密的同時,提升內部運作效率、推進業務發展創新,增加同業競爭力和市場領導地位。

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