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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