银行信贷部门如何用 Smartbi 做同比分析？

引言：银行信贷部门的数据分析痛点

在银行信贷部门，高效的数据分析能力是制定科学信贷政策、提高资金利用效率的关键。然而，实际工作中，许多信贷部门在数据分析时会遇到数据分散、分析周期长、可视化不直观等问题。比如，做同比分析时，有时需要反复手工调整数据维度，汇总去年同期信息，与本期数据对比耗时耗力，不仅影响效率，还容易因人为疏漏导致差错。

这一背景下，传统的分析手段显然难以支撑复杂多变的业务需求。那么，如何通过一种新的方法，快速完成数据整合、实现便捷的同比分析，并及时输出可视化报告呢？本文将聚焦于如何利用 Smartbi 的一站式 ABI 平台，帮助银行信贷部门显著提升同比分析能力。

一、为什么同比分析对信贷部门如此重要？

对银行信贷部门而言，同比分析是反映业务健康状况和趋势的一项核心工作。通过分析今年与去年同期的贷款发放量、不良贷款率，还能深入评估业务增长率、风险控制水平。在贷款投放策略制定与审批流程优化中，同比分析已成为不可或缺的指导依据。

然而，统计和分析这些关键指标需要处理复杂的海量数据源，包括每日新增贷款记录、债务回款数据和不良贷款详细报表。如何快速从数据中提炼有用的信息，并以直观、动态的方式展示，这对信贷部门的分析效率提出了挑战。

二、行业现状：银行信贷同比分析的常见难题

分析工作并非一件简单的事情，尤其在几大难题的制约下，信贷同比分析变得更难以快速落地：

• 数据分散，整合困难：银行的信贷数据往往分散在多套系统中，不同维度的数据之间缺乏统一的标准和建模。
• 分析效率低下：现有的手工操作流程依赖于 Excel 或传统 BI 工具，处理多维分析需要大量时间。
• 数据展示单一：用于报告的可视化工具不足，难以用动态图表或仪表盘形式展示分析成果，影响管理层解读。

这些痛点不仅拖累了分析效率，也会对信贷投放的整体决策精准性带来直接影响。

三、Smartbi 是如何解决这些问题的？

Smartbi 作为一站式 ABI 平台，专为企业提供强大的数据分析和可视化能力，是银行信贷部门在数据分析领域的得力助手。以下是 Smartbi 在同比分析场景中的主要优势：

1. 数据建模与整合能力

Smartbi 提供了高效的数据建模功能，可以帮助信贷部门快速整合分散在不同系统的数据。通过设置统一的指标体系，贷款发放量、还款率、不良贷款率等核心指标可以实现多维度分析，例如贷款类型、地区、时间等维度之间的切换，为同比分析提供强大的数据基础。

2. 交互式仪表盘与动态可视化

传统报表难以有效承载复杂的分析需求，而 Smartbi 的交互式仪表盘支持拖拽式操作，能动态生成用户所需的分析视图。例如，通过简单的拖动操作，就可以快速生成对比图，清晰展现今年与去年同期信贷指标的差异，辅助管理层快速洞察数据背后的趋势和异常。

3. 自助分析与 Excel 融合

与传统 BI 工具不同，Smartbi 支持完全自助式分析，无需技术背景的业务人员也能轻松上手。在此基础上，Smartbi 还实现了与 Excel 的无缝集成，便于那些习惯 Excel 的业务人员依旧可以保留熟悉的操作习惯，同时提高处理效率。

4. 自动化分析与报表生成

信贷部门的分析需求往往具有一定规律性，例如月度同比报告、季度趋势分析等。Smartbi 的 Web 报表功能可以一次建模，长期复用，大幅减少重复劳动，并通过多终端共享方式确保管理层随时查看分析结果。

四、实际应用：用 Smartbi 实现贷款同比分析

假设某银行信贷部门需要分析本年度一季度贷款投放情况与去年同期数据的差异，可使用 Smartbi 完成以下步骤：

1. 在数据建模模块中，抓取历史与当前季度的贷款发放记录，按照时间、地区、客户维度完成数据整合。
2. 设置统一的指标体系，选取核心对比指标（如贷款发放金额、按揭贷款占比等）进行处理。
3. 通过仪表盘界面拖拽生成同比分析折线图，同时在右侧显示差额百分比的文字标签，便于管理层快速解读。
4. 将结果通过 Web 报表输出，后台设置每月定时更新，避免重复操作。

整个分析流程流畅、快捷，同时生成的可视化图表也更加易懂，满足银行总部和分行的多层级管理需求。

五、结语：用数据驱动信贷精细化管理

在大数据时代，高效的数据分析能力已经成为银行信贷部门的核心竞争力之一。Smartbi 的一站式 ABI 平台，通过完善的数据建模、灵活的可视化工具、自助分析能力和自动化报表，助力信贷部门快速实现同比分析，轻松掌控业务趋势。

未来，随着 BI 平台与 AI 技术的进一步融合，信贷部门的分析流程有望迈向更加智能化。选择 Smartbi，不只是选择一款工具，更是选择了一种数据驱动的精细化管理模式。