让数据说话，用工具赋能——从洞察到输出的业务分析四步法

数字化转型赋予了业务分析前所未有的数据基础与技术能力，但同时也带来了新的挑战：一是如何让海量数据真正“开口”，告诉我们业务背后的“真相”。二是如何让我们手头的工具组合起来，真正为分析“提效”。

本文将结合中国建设银行远程智能银行中心（以下简称“远银中心”）南宁分中心在实践中提炼出的“四步法”，系统阐述深度业务分析的思路与工具应用，旨在为相关领域的分析实践提供参考。

01.

理念先行：从“为何分析”到“分析何为”

动笔之前，首先要摒弃“为分析而分析”的被动任务心态，并清晰认识到分行检视报告并非简单的业绩罗列或问题堆砌，而是一份深度诊断书、一份精准导航图，其核心价值在于利用远银中心“居中俯瞰”的视角和数据优势，从海量客户交互数据中，通过系统性的业务分析，穿透数据表象、提炼业务痛点、挖掘服务盲区，形成可落地、对业务有直接参考价值的建议，助力分行提升客户服务与精细化经营水平。

因此，检视报告的终极目标：不是为了发现问题，而是为了赋能分行；不是为了展示表面数据，而是为了揭示业务规律。报告应聚焦于“为什么”和“怎么办”，而不仅仅是“是什么”。

知其所以然，方能行其至，在明确了“为何分析”之后，才能做到分析服务于决策，以终为始，牢牢将分析锚定在业务价值上。

02.

精准切入：从“大海捞针”到“高效定位”

在目标明确后，后续分析工作的重心将在于从纷繁复杂的数据中洞察异常，从数据的细微变化中捕捉趋势，从数据的碰撞对比中发现规律，为分行精细化运营扬优势、补短板、强弱项提供具体方向。

数据只有在不断使用的过程中才能发挥其固有价值，全方位为业务赋能增值，这意味着面对海量数据，切忌“撒胡椒面”式的平均用力，而应遵循一套严谨流程：先通过同比、横向比、纵向比等多维度对比分析，让单个数据成组成串、单组数据成片成林，再运用漏斗分析和归因分析等模型，从中找出制约业务发展的深层次问题，抓住业务工作的“七寸”。

对比分析中，同比是和去年同期相比，最能排除季节性因素，看清真实的发展趋势和异常点，横向比则是跳出内部视角，和兄弟行做对比，发现“差距”与“标杆”，而纵向比是看自身结构和目标的差异，确保业务发展不偏离航向。

漏斗分析主要用于定位哪一步出现了问题，归因分析则主要用于解释驱动因素。在实际业务分析中，这几个分析方法绝不是孤立的，而是需要协同使用、相互印证，才能形成一个完整的分析闭环。

下文将通过具体案例，系统说明如何通过不同分析方法组合高效定位典型、高频、瓶颈问题。

2025年一季度，A分行提出与B分行个人房贷业务进行对比的需求。基于客群画像、业务场景数据及工单数据等维度，对两家分行在个人房贷业务量上进行横向对比分析显示：B分行房贷客户量、咨询量及工单量均高于A分行，而通过分别对两家分行远银标签和工单类型进行纵向比较后发现，两家分行客户咨询热点均集中在商业住房贷款提前还款、扣款问题及查询贷款信息等方面。

进一步对两家分行热点问题进行横向对比分析发现，A分行提前还款问题在房贷业务工单中的占比高于B分行17.30个百分点。这是两家分行之间最大的差异所在，针对该差异现象，需重点从客户行为维度进一步探究。

基于此，在客户办理提前还款业务流程分析中，可构建“漏斗”模型精准定位问题：客户想提前还款是“入口”，下一步就是选择渠道（线上or线下），接下来才是完成预约和成功办理。

分析发现，由于A分行关闭了手机银行线上预约渠道，也就是在“步骤一”就设置了障碍，导致流量全部涌向柜面渠道，从而在“步骤二”造成了拥堵（等待时间长）。客户的不满和抱怨即发生在该环节。

借助漏斗模型可精准定位问题发生阶段，即A分行的提前还款流程可能存在流程效率或客户体验的瓶颈，并可以此为切入点，对该流程进行专项梳理和根因分析。

上述案例充分印证，高效的分析需实现多维方法和视角的融合运用与相互印证：用横向比定位差距，用纵向比洞察趋势，通过漏斗分析定位环节问题，结合归因分析追溯问题源头，最终才能从海量数据中成功筛选出“典型、高频、瓶颈”等关键问题，完成分析的第一阶段——“发现问题，精准切入”。

发现问题仅仅是分析的起点。选准切入点后，如何开展分析是关键。传统的比较维度仅呈现“发生了什么”，而通过根因挖掘，方能揭示“为什么会发生”以及“我们该怎么办”。

接下来，将进入更为关键的下一阶段——“验证假设，洞察根因”。

03.

验证假设：从“拨云见日”到“锚定根因”

验证假设本身是一个科学方法论的过程，它既是传统分析的终点，也是高级分析的起点，它不再是利用历史数据的比较判断和趋势图表等进行简单的分析呈现，而是通过多维数据的交叉验证与关联分析，既要从业务管理的视角“解剖麻雀”，精准定位流程中的阻塞与短板；也要从客户视角出发，洞察数据背后所折射出的客户真实需求与体验痛点，像侦探破案一样整合线索，形成完整的问题图景，发现其中更深层次的业务洞见。

在大数据时代，越来越多的工具与方法被用于业务数据分析，为提升业务管理水平提供了新的思路和方法。

验证假设环节通常遵循“多源数据交叉验证”的逻辑，依托意图平台、方舟助手等智能分析工具，通过关键词提取和主题聚类以归纳主要问题类型进行深度分析，精准定位根因。

通过具体案例分析，可清晰地展示如何从表面的数据异常入手，一步步抽丝剥茧，最终定位到业务流程和管理上的深层原因。

以二季度某分行借记卡换卡问题为例。首先，通过环比分析锁定异常，远银中心意图平台数据显示，二季度某分行借记卡换卡（含挂失换卡）场景业务咨询占比较一季度增加了0.59个百分点，表明该业务线客户咨询压力增加。在导出龙卡通换卡问题类工单后，通过方舟助手的多模态交互能力和上下文理解功能，可对工单内容进行分析总结。

方舟助手可以有效解决传统人工分析时效低的问题，以二季度龙卡通问题工单为例，该类型工单近900笔，人工逐一审阅每笔工单内容平均耗时30秒，完成全部分类标注工作量预计需要投入至少7小时作业时长，仅数据分析部分就需要耗时3—4个工作日。

若仅在海量工单中随机抽样少量工单进行分析总结，则容易存在覆盖不全的问题，而通过利用方舟助手的逻辑推理、深度分析功能，耗时数十秒即可完成文本分析，仅需对生成结果进行人工调优验证即可，大幅提升了分析时效。

结合方舟助手的数据分析，客户问题主要集中在换卡周期长及领卡流程执行不一致存在异议等，通过归因分析提出假设，对这两个问题连续问几个“为什么”，可形成以下两个假设：一是某分行的领卡流程与其他分行存在差异；二是二季度有业务变化，但网点存在流程执行不一致的情况。

为了快速验证假设是否成立，可通过方舟助手提问，缩短人工查询知识库时长。方舟助手的结论显示，某分行预约换卡领卡周期存在区域差异，且相较于多数分行的领卡周期，某分行县域网点领卡周期相对较长，这就直接解释了周期长的问题。

针对二季度咨询量增长问题，可通过意图平台交互文本与某分行微信服务号公告进行多源验证。分行5月8日在微信服务号发布的关于清理长期未领借记卡的公告显示，客户需于5月10日前携带本人有效身份证件到保管网点领卡，但通过意图平台搜索意图标签“借记卡换卡”，同时文本内容包含关键词“领卡”的交互记录，通过方舟助手分析发现，部分客户4月中旬到网点就已被告知无法领卡。

综合关联信息后，根本原因呈现复杂性特征：直接原因为二季度分行开展专项清理活动短期内集中触达客户，引发了咨询量增长，并且存在网点流程执行不一致的情况，导致客户体验不佳，而县域网点领卡周期本身较长，客观上加长了客户等待时间。此过程完整展示了从发现问题、分析问题到验证假设、定位根因的全过程。

通过多维分析方法的综合运用，可超越简单数据描述，真正深入到业务逻辑内部，完成从提出假设到验证假设的科学闭环。同时，也完成了“业务数据化”的关键一步。

然而，洞察本身并非终点。如何从让数据说话到听数据说话，让数据衍生出新的业务价值，反哺业务增长，是实现数据价值的最终考验。

后续将聚焦于“数据赋能”，重点阐述如何构建起数据与业务之间的桥梁，将分析结论转化为可落地、可衡量的具体策略，切实为分行一线业务赋能。

04.

赋能业务：从“业务数据化”到“数据业务化”

数据赋能的本质，是让数据不再仅仅是报表上的数字，而是成为驱动业务决策、优化业务流程、提升客户体验的核心资产。

好的分析结果，需要好的呈现方式，实现“数据赋能”的关键就在于可视化和叙事化。可视化，是为了让数据“看得见”。通过将抽象数据转化为直观图表，清晰呈现业务变化趋势与对比，以直观的视觉语言，实现问题定位的业务化。

叙事化，是为了让数据“听得懂”。在分析业务的过程中，通常采用“问题——分析——建议”的结构，并确保建议具体、可执行，与此前的分析严格对应，通过将数据串联成有逻辑、有因果的业务叙事，实现价值传递的业务化。

以2024年三季度某分行个人快贷业务为例，首先表述分行个人快贷场景日均标签量高于全行均值这个问题，随后进行问题分析，近六成客户问题集中在快贷申请、支用场景，而通过调研发现，分行在自有微信服务号布放的快速测额链接功能相对隐藏，步骤链条较长，客户发送“快贷申请”关键词仅是简单引导客户关注客服服务号咨询，而未展示线上自助办理的便捷渠道。

对此，提出相应优化建议，优化快贷测额功能菜单布放，充分利用微信高频服务位，打造便捷咨询入口。某分行在今年一季度简化了该功能，当季个人快贷申请业务场景标签较去年四季度大幅下降，成效显著。

至此，真正完成了从业务中来、到业务中去的深度分析闭环，通过把数据活水引流到业务发展的方方面面，让数据与业务相生相伴，最终实现数据对业务的最大化赋能。

深入开展业务分析是一项融合了数据技术、业务洞察和逻辑表达的综合能力。这要求分析主体突破传统数据搬运工的角色定位，熟练运用意图平台、远银标签、工单系统以及方舟助手等数字化工具组合，以“数据侦探”的专业视角，通过对典型、高频、瓶颈问题的精准切入，开展多维数据的关联分析。

用数据说话，用数据准确描述事实，用数据反映逻辑理性，真正做到精准把脉、深入洞察，让每一份检视报告都成为赋能分行、提升客户体验的利器，共同推动全行业务的高质量发展。

文 | 黄声宇

中国建设银行远程智能银行中心南宁分中心

来源 | 《客户观察》杂志2025年12月刊P97-P101