缺少數據分析工具及資料人才培養機制，缺少行業數據應用產品。
數據孤島現象顯著，資料質量存在問題，原有計算平臺難以保證資料時效。
數據權限細粒度低，缺少相應制度管控體系及報表生命週期的管理規劃。
多資料來源包含數據倉庫、OA系統、審計系統、績效系統、業務應用系統等，資料難以整合分析。
透過資料分析工具，整合多資料來源到單一資料入口，搭建綜合報表系統，構建綜合的數據查詢中心。
支援30種以上的大數據平臺和SQL數據來源，支援Excel等檔案數據集，支援多維數據庫等各種數據來源。
輕鬆搭建業務分析模型，如KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型等，幫助業務洞察。
提供以IT為中心的企業級管控平臺，為業務使用者自助分析系統保駕護航。
透過消費金融業務監控大屏系統，對全行消費金融產品規模、審批、授信、透過等資訊進行實時監控。
將自有消費金融產品和合作的第三方消費金融產品的各項指標進行詳細對比分析，及時發現弱點並針對性改善。
傳統銀行系統數據分散、利用率低、需求變更多，而IT部門疲於響應業務需求，沒有統一的監控及指標管理。帆軟的數據集中平臺透過整合各部門各系統的資料，為銀行內部的資訊交流、數據分析和決策，提供有力的支撐。
基於穩定的底層資料倉庫技術，建立全面、便捷、直觀的經營、財務、績效、風險和監管一體化的資料展現分析平臺，使領導能便捷準確的進行決策指定，從瞭解行內現狀到發現問題，到壓力下放，形成一個閉環。
改變業務部門作為傳統取數部門的定義，透過降低平臺技術門檻，讓懂業務的人員，能夠主動的去挖掘資料的價值，揭示低效業務，虧損客戶以及資源配置的薄弱環節，找到資料增長的有效途徑，同時也解放了科技的生產力。
為各業務部門人員及領導提供PC端、行動端以及資料大屏等檢視方式，有效利用時間提高資訊接收效率，同時行動端的資訊推送功能，也從以前被動的瀏覽方式變為主動的資料預警提醒機制，大大提高了響應速度。
