一、源头治理,提高数据精准度
数据赋能,根基在于数据源准确性。缺乏准确性的数据源头,无从谈起。因此做好数据源头治理修正工作,提升数据精准度至关重要。据悉该行对于存量数据进行地毯式差错治理,根据企业提供的最新材料,外部网络信息等渠道,获得相关信息,提炼准确数据,双人复核无误后,归类整理录入到系统中。彻底从源头上修正数据,提升数据的精准度。
二、动态监测,提升数据使用性
数据并非一成不变,每时每刻都在产生数据。客户企业基础信息以及融资情况伴随经营过程发生变化,产生新的数据。该行在源头上实施动态监测,通过相关外部网站监测、线上咨询、实地走访等方法,收集发生变化的数据。如一旦发现客户企业基础信息发生变更,就立即收集变更后产生的最新数据,进行系统维护,确保数据始终保持到最新最全最精准的状态,达到数据一经抽取即可使用,充分激发数据这一要素潜能。
三、加强学习,充分应用智能手段
伴随着人工智能的快速发展和应用,如何将人工智能技术应用于实际工作是当前重要的课题。该行注重加强员工教育培训,积极组织数据相关业务骨干参加智能数据分析平台暨RPA机器人应用视频培训。该智能数据分析平台以及RPA机器人应用基于准确的数据源头,在接收指令后,RPA机器人智能抓取所需数据,进行汇总统计;同时也可使用智能数据分析平台对整体数据进行分析监测。通过学习培训,让员工不断学习新知识新技能,真正把握数字发展,做到心中有“数”,脚下有路。(文/连俊迪)
