『大数据』数字化观察之四十九：大数据在商业银行的规模化应用( 三 ) |银行|技术|市场营销|

面向未来的大数据规模化应用，传统商业银行必须具备数据分析、数据建模能力，同时也需要了解银行业务，能够将大数据分析与银行业务有效结合的复合型人才。为此，商业银行要调整人才发展战略，创新人才培养机制，明确大数据人才队伍的建设目标，并逐步有序推进。在具体推动措施方面，一是重视内部培养，打破部门间的职能壁垒，部门间联合培养具备数据分析、数据建模等技能的数据人才，同时还要提升数据人员的业务能力；二是完善内部岗位设置，注重引进外部的数据人才；三是明晰数据人员的职业发展路径，更好地吸引和留住数据人才；四是培养业务分析师，提升业务人员对数据的认识、理解和运用能力。通过建立多层次、多元化的数字化人才梯队，真正打造一支熟业务、懂技术、能建模的复合型人才队伍。
建立全流程的评价体系
建立大数据应用的全流程评价体系，有助于大数据应用价值实现最大化。在具体过程中，一是在大数据用例使用初期，建立用例的评审机制，基于价值视角对用例的优先级进行统筹排序；二是在用例的推广阶段，建立用例执行的评价机制，保障用例的规范化执行；三是在用例运维阶段，就用例的成效、价值进行持续评价反馈，挖掘用例成效背后的深层次原因，促进用例的持续迭代优化。
作者系中原银行行长
专栏主持人：王炜银行数字化转型课题组负责人
专栏介绍：银行移动化、智能化、数据化在更高效地获客、活客、留客的同时，给客户带来更便捷的服务、更低廉的价格、更友好的体验。《数字化转型观察》栏目，分享数字化转型实践案例，分析衡量转型效果、探讨数字银行发展等。敬请分享精彩案例与观点。
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【『大数据』数字化观察之四十九：大数据在商业银行的规模化应用】