OSCHINA 编辑部【OSC 有问必答】栏目，每周一会，聚焦开发者提出的实际问题，邀请行业专家、技术大咖或资深开发者进行深度剖析和解答，人话版呈现开发者们最关心的问题。

欢迎各位开发者说出你最关心的技术难题，也欢迎资深开发 er、行业专家、学者大咖们自荐！

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本期嘉宾：

钱兴会

Fintech Career社区主理人、北京市人工智能行业协会专家、清华大数据产业联盟专家委员会专家、广东大数据产业联盟专家委员、拥有超过十年银行数据分析项目经验的资深专业人士，服务了数十家大型银行。

在金融领域的多个数据驱动项目中发挥了关键作用，擅长通过数据挖掘与分析提升业务效率与决策质量。专业背景涵盖了风险管理、客户行为分析以及产品优化等多个领域。

通过构建高效的数据模型，帮助银行实现了信贷审批流程的优化和客户关系的精细化管理。除了技术能力，还具备出色的项目管理和团队协作能力，曾带领团队成功完成多个大型数据分析项目。

数据思维破壁：从"会写SQL"到"驱动业务增长"

问：许多开发者认为“数据思维=会写SQL或Python”，您如何看待这种说法？我们可以从哪些维度重新定义数据能力？

答：

这其实是个挺常见的误解。会写SQL、Python只是数据能力的基础，但远远不等于数据思维。很多人能用SQL查询数据，或者用Python画个图，但如果不懂数据的业务背景、分析方法、甚至数据质量，最终只能停留在“执行任务”的层面，而不是“用数据创造价值”。

如果要真正定义数据能力，可以从这几个维度来思考：

• 数据理解：不仅是数据本身，还包括它的业务背景、来源、质量、限制等。

• 数据分析：能够用合适的方法分析数据，而不是简单的统计汇总。

• 数据应用：能把数据分析结果转化为实际的业务决策或优化方案。

• 数据沟通：能把复杂的分析结论用清晰、易懂的方式表达给不同角色的人，比如业务人员、管理层。

• 数据策略：能站在全局角度思考，如何用数据驱动业务增长，而不是只做单次分析。

所以，数据思维是个更全面的能力，而不仅仅是“会写代码”这件事。

问：与传统技术思维相比，数据思维最关键的差异点是什么？开发者如何避免将数据分析仅视为“工具”，而是升级为系统性思维？

答：

最大的区别在于“结果导向”和“闭环思维”。

1. 传统技术思维 更关注“我能不能做出一个系统”“代码能不能跑”“接口能不能通”。

2. 数据思维 关注的是“这个数据分析能不能带来实际价值”“业务能不能用数据做更好的决策”。

3. 建立数据反馈闭环：不是做完数据分析就结束，而是要观察这个数据分析带来的业务变化，有没有帮助决策改进？有没有后续可以优化的地方？

4. 业务驱动的数据应用：先理解业务痛点，再用数据来解释和优化，而不是只为了分析而分析。

5. 数据产品化思维：能不能让数据分析变成一个可复用的工具，而不是每次都临时做个报表？

数据分析不是终点，而是让业务变好的起点。

问：数据可视化常被简化为“图表生成”，还有其他方式可以让数据结果真正驱动业务行动吗？

答：

很多人觉得数据可视化就是“做个图表”，但实际上，数据可视化的目的是让决策更直观、更容易落地。

更好的方式：

• 异常数据自动报警：不要只是做图表，而是让关键数据出现异常时自动提醒相关人员。

• 决策建议+可视化结合：不仅仅展示“销售下降了20%”，而是直接告诉你“下降的原因是哪些产品销售变差”并给出优化建议。

• 场景化数据呈现：让数据和业务流程结合，比如在银行审批系统里，直接可视化企业的信用评分趋势，而不是让审批员去查一堆表。

问：数据思维为什么还需要业务翻译能力，开发者如何快速构建业务知识图谱，并将数据思维融入其中？

答：

数据分析做得好不好，70%靠对业务的理解，但很多开发者的痛点是——“业务方听不懂技术，技术方搞不懂业务”，所以需要**“业务翻译能力”**。

关于为什么需要业务翻译能力？

• 业务人员可能会提一些模糊的需求，比如“帮我们看看这个产品的活跃度”，但没有明确数据指标。

• 技术团队如果不理解业务，就容易查一堆无关数据，最后的分析报告业务方根本看不懂。

问：如何快速构建业务知识图谱？

答：

• 梳理关键业务流程：比如在银行的贷款审批流程中，核心数据是什么？哪些指标能影响业务决策？

• 搭建业务-数据映射关系：比如“贷款审批成功率”=“审批通过人数/申请人数”，让数据与业务语言对齐。

知识沉淀：把常见的业务数据问题和分析框架形成数据文档，方便新团队成员快速上手。

数据思维的终极目标是让数据变成“业务资产”，而不是一堆表、一堆代码。

银行实战场景：当数据思维遇上模糊需求

问：银行开发者常面临业务部门需求模糊的问题。如何用数据思维反向推动业务方清晰表达需求？能否分享一个成功案例？

答：

银行业务方经常丢给开发者一个很模糊的需求，比如：“帮我们分析一下贷款用户的活跃度”

如果开发者直接去查数据，十有八九会查出一堆没啥用的表，最后业务方还会说“这不是我们想要的”。

解决方案：用数据思维引导业务方明确需求，确保数据分析有价值。

• 第一步，追问业务目标：直接问业务方——你们想通过这个数据分析做什么决策？是想提高贷款转化率？还是优化营销策略？

• 第二步，定义关键指标：根据目标，先列出可能的衡量指标，比如“贷款用户7天留存率”“申请到审批通过的转化率”等，让业务方选出最相关的指标。

• 第三步，提供数据示例：先用小样本数据跑个初步分析，让业务方看到大概的趋势，然后再调整具体的数据需求。

案例：某银行信用卡审批优化 以前，风控部门总是要求“优化信用卡审批流程”，但从来不给明确的衡量标准。后来，技术团队用数据思维反向提问：

• 你们是想降低坏账率，还是想提高审批效率？

• 现有审批流程中，哪些步骤最容易导致用户流失？

最终，大家发现问题其实是**“高信用评分用户的审批流程太长，导致用户流失”**，于是用数据优化了审批规则，审批时长缩短了40%，但坏账率基本没变。

所以，开发者不是等着业务方给需求，而是主动用数据思维，帮他们找到真正的问题。

问：银行普遍存在数据孤岛问题，开发者如何通过数据思维推动跨部门协作？

答：

银行的数据孤岛问题很严重，比如贷款部门的数据和信用卡部门的数据互不相通，导致很多高信用客户的二次转化机会被浪费。

开发者可以这样推动跨部门协作：

• 用数据案例说服业务方：拿出一个实际的数据例子，比如“如果信用卡用户的高信用群体能更快审批贷款，预计能提升20%的贷款转化率”，让不同部门看到数据共享的直接价值。

• 推动数据标准化：不同部门的数据口径不同，要先建立标准，比如“统一的用户ID、统一的信用评分模型”。

• 借助低代码或数据中台：有些银行已经开始用低代码或数据中台，让不同部门的数据能够更方便地交互，减少开发工作量。

数据孤岛不是技术问题，而是组织问题。解决方案是让业务方看到数据共享的直接好处。

问：对公业务数据分析复杂度更高，如何通过数据思维帮助开发者从“流程自动化”进阶到“业务洞察自动化”？

答：

对公业务数据涉及多个维度，比如企业的现金流、信用状况、行业趋势等，光是做流程自动化（比如审批流程、报表自动生成）是不够的，还需要做“业务洞察自动化”。

如何进阶？

• 从被动分析转向主动推荐：比如企业申请贷款时，系统可以自动分析企业财务数据，并给出“最合适的贷款方案”推荐。

• 结合外部数据，形成完整视角：不仅仅看企业在银行的交易数据，还可以结合行业数据、供应链数据，让分析更加准确。

• 做可解释的智能分析：对公业务决策往往需要人工审批，所以数据分析结果需要清晰可解释，不能是黑箱。

举个例子：智能风控 某银行以前的风控策略是“手动审核企业财务报表”，但后来用数据智能分析，结合历史交易、行业对比等，自动给出“高风险信号预警”，大大提升了审批效率。

技术人进阶指南：从“数据工具人”到“业务驱动者”

问：在数据驱动的决策流程中，技术团队如何平衡“快速响应业务”与“保证数据建模严谨性”的矛盾？是否存在“最小可行数据产品”方法论？

答：

最好的方法是**“最小可行数据产品（MVDP）”**，即：

• 先做一个可验证的小规模数据模型，看数据是否真的有价值

• 快速测试，持续优化，而不是一开始就做一个庞大的数据模型

• 业务和数据团队协作迭代，数据团队提供初步模型，业务团队反馈后再优化

• 关键思路：小步快跑，快速验证，持续优化。

问：建议开发者掌握哪些“高性价比”数据分析工具链？如何避免陷入技术选型内耗？

答：

其实工具只是手段，核心还是看业务需求和实际场景。如果追求高性价比，建议采用“通用工具+行业专用工具”的思路

通用型数据分析工具（适合大多数银行开发者）

• SQL（PostgreSQL / MySQL / ClickHouse） → 数据查询和ETL的基础

• Python（Pandas、NumPy、Scikit-Learn） → 数据清洗、分析、建模的主力工具

• BI工具（Tableau / Power BI / Metabase） → 数据可视化和业务报表

适用于银行场景的工具

• 金融大数据处理：Spark（大数据计算）、Flink（流式计算）

• 智能风控与反欺诈：GraphDB（图数据库）、Neo4j（社交关系分析）

• 自动化数据治理：DataHub / Apache Atlas（数据目录管理）

关于如何避免技术选型内耗？

• 以业务需求为导向：先搞清楚问题是什么，再选工具，而不是因为“这个工具火”就去用。

• 避免重复造轮子：很多银行内部都有数据中台，尽量复用已有的数据基础设施。

• 先小规模试点，再推广：比如尝试用ClickHouse替换传统OLAP查询，如果效果好再推广，而不是一上来就做大迁移。

问：AI大模型（如生成式AI、多模态模型）正在颠覆传统的数据分析范式。您认为这对银行从业者的“数据思维”提出了哪些新要求？是否需要从“因果分析”转向“关联洞察”为主？

答：

大模型的出现，确实让传统数据分析逻辑发生了变化：

• 以前的分析是“基于规则和统计”，我们关注因果关系，比如“存款利率提高 → 储蓄账户开通数量增加”。

• 但现在的AI大模型更擅长从复杂数据中发现隐藏的模式和关联，比如“某种用户行为 → 可能意味着更高的信用风险”，但这个模式未必能直接解释“因果逻辑”。

新的数据思维要求：从因果分析向“关联洞察”拓展

• 传统数据分析=“A→B的因果关系”

• AI数据分析=“A、B、C…有强相关性，可能影响业务”

• 银行可以利用AI提前发现风险信号，而不仅仅依赖已有的规则。

让AI成为业务分析助手，而不是替代传统分析

• 生成式AI可以自动总结数据趋势，但分析员仍需验证AI的结论是否合理。

• 加强数据治理，确保AI洞察的可解释性

AI大模型让银行的“数据思维”从因果逻辑拓展到了“全局模式发现”，但开发者仍然需要结合因果推理，避免过度依赖“黑箱相关性”。

问：AI大模型能自动生成分析报告甚至决策建议。这是否会导致开发者过度依赖AI工具，反而弱化数据思维的培养？如何设计人机协作的边界？

答：

AI确实可以帮我们生成分析报告、图表，甚至自动做决策建议，但完全依赖AI是不现实的。

• 潜在风险：AI的分析结果不一定正确；AI的分析是基于历史数据训练的，如果数据有偏差，AI的结论也可能有误。比如AI可能会误判“某类贷款用户的风险更高”，但其实只是历史数据里这类用户较少。

• AI缺乏业务上下文：AI可以总结数据趋势，但它不知道“这个趋势是否符合市场变化”。

例如，如果AI发现“2023年房贷违约率下降”，它不会考虑是不是因为政府推出了新的购房政策。

如何设计“人机协作”的边界？最佳方案：让AI成为数据分析的“助手”，但最终决策仍然由人来做。

让AI自动生成初步分析，但让人类去验证并最终调整。 v设定“人机协作的检查机制”，比如在AI给出金融风控建议时，风控团队要有一套人工审核机制，确保AI不会做出错误判断。