商業(yè)智能BI是信息化發(fā)展的必然產(chǎn)物。在信息化過(guò)程中，企業(yè)將根據(jù)需要建立各種業(yè)務(wù)體系，提高日常運(yùn)行效率。這些業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行一段時(shí)間后，會(huì)產(chǎn)生大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的分析和利用可以進(jìn)一步提高企業(yè)的效率。中國(guó)各行業(yè)的銀行信息化一直處于領(lǐng)先水平，其發(fā)展過(guò)程基本遵循這條路線。雖然IT技術(shù)日新月異，出現(xiàn)了大數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)智能等新概念，但歸根結(jié)底，它們都是關(guān)于數(shù)據(jù)分析或商業(yè)智能BI的，但它們?cè)谏虡I(yè)智能BI的應(yīng)用廣度和深度上不斷發(fā)展和延伸。在本文中，筆者將根據(jù)多年在思邁特軟件從事銀行BI咨詢的經(jīng)驗(yàn)，討論一些個(gè)人觀點(diǎn)。

1、商業(yè)智能BI基本應(yīng)用：輔助數(shù)據(jù)分析決策。

銀行經(jīng)理和業(yè)務(wù)人員作為最常經(jīng)理和業(yè)務(wù)人員需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以了解銀行的業(yè)務(wù)狀況。數(shù)據(jù)分析需要不同的分析主題和完整的指標(biāo)系統(tǒng)。例如，為了分析銀行的競(jìng)爭(zhēng)力，我們應(yīng)該分析吸收存款、發(fā)放貸款等相關(guān)指標(biāo)，因?yàn)檫@是銀行生存的基礎(chǔ)。優(yōu)秀的銀行應(yīng)該是吸收存款成本低、貸款質(zhì)量高的銀行。吸收存款指標(biāo)可以分析利率最低的活期存款比例。比例越高，吸收存款的成本越低，總資產(chǎn)收益率和凈資產(chǎn)收益率越高。個(gè)人貸款的比例可以分析個(gè)人貸款的比例。因?yàn)樵阢y行貸款中，個(gè)人貸款的風(fēng)險(xiǎn)低于公司貸款的風(fēng)險(xiǎn)，個(gè)人貸款越高，貸款損失的機(jī)會(huì)就越小。此外，還可以分析逾期貸款率、不良貸款率等指標(biāo)。這些指標(biāo)數(shù)據(jù)首先需要通過(guò)ETL從銀行的各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)中收集，然后放入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，根據(jù)不同的主題進(jìn)行整理和總結(jié)。最后，它們以BI工具和儀表板的形式顯示。用戶可以通過(guò)PC或手機(jī)、平板電腦等移動(dòng)終端瀏覽。

思邁特軟件生產(chǎn)的企業(yè)報(bào)表平臺(tái)是一種以真Excel為特色的BI報(bào)表工具，將Officexcel和WPS表格轉(zhuǎn)化為企業(yè)WEB報(bào)表設(shè)計(jì)器。表格風(fēng)格和計(jì)算邏輯的靈活性不言而喻，可以輕松制作出復(fù)雜的中國(guó)報(bào)表。同時(shí)，企業(yè)報(bào)表平臺(tái)還支持無(wú)需建模的多維分析和儀表盤設(shè)計(jì)界面。

在商業(yè)智能BI應(yīng)用中，數(shù)據(jù)處理是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)分析是手段，輔助決策是目的。數(shù)據(jù)分析作為商業(yè)智能BI的基本應(yīng)用，在銀行提高核心業(yè)務(wù)流程、市場(chǎng)反應(yīng)速度和業(yè)務(wù)管理水平方面發(fā)揮著重要作用。

2、商業(yè)智能BI廣度應(yīng)用:每個(gè)人都是數(shù)據(jù)分析師。

在商業(yè)智能BI的基本應(yīng)用階段，用戶通常是銀行的各級(jí)經(jīng)理，因?yàn)樗麄冇懈怀龅臎Q策需求。然而，隨著銀行業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展和商業(yè)智能BI應(yīng)用的不斷推廣，業(yè)務(wù)人員對(duì)數(shù)據(jù)分析的要求也越來(lái)越高，希望數(shù)據(jù)分析更加靈活和詳細(xì)。顯然，銀行技術(shù)人員提供的報(bào)告和儀表盤在效率和功能上都不能滿足，此時(shí)BI工具的另一個(gè)應(yīng)用程序是自助分析。這是商業(yè)智能BI在銀行應(yīng)用程序中的一個(gè)廣泛擴(kuò)展，允許每個(gè)人使用數(shù)據(jù)，每個(gè)人都是數(shù)據(jù)分析師。

阿拉丁平臺(tái)就是一個(gè)典型的例子。該平臺(tái)允許一線業(yè)務(wù)和營(yíng)銷分析人員成為數(shù)據(jù)專家，查詢平臺(tái)上所需的數(shù)據(jù)，識(shí)別數(shù)據(jù)并進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)分析。例如，銀行的客戶經(jīng)理需要找到潛在的高價(jià)值客戶的消費(fèi)規(guī)則(如使用特殊的手機(jī)號(hào)碼、駕駛豪華車、住在高端社區(qū)等)。因此，他通過(guò)阿拉丁平臺(tái)自助分析相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)該地區(qū)的潛在客戶進(jìn)行肖像，然后準(zhǔn)確地營(yíng)銷肖像中的高價(jià)值客戶。這樣，不僅大大提高了客戶的營(yíng)銷效果，而且節(jié)省了大部分的營(yíng)銷成本，效果非常明顯。

在阿拉丁平臺(tái)上，思邁特軟件的自助分析平臺(tái)扮演著前端BI工具的角色。自助分析平臺(tái)是一個(gè)圍繞業(yè)務(wù)人員提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)的企業(yè)門戶平臺(tái)。通過(guò)提供自助數(shù)據(jù)訪問(wèn)、探索和顯示工具，不僅加快了數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的效率，還為業(yè)務(wù)思維、業(yè)務(wù)拓展和管理創(chuàng)新提供了開放共享和交流互動(dòng)的平臺(tái)。它不僅使數(shù)據(jù)的使用更加安全有效，而且使銀行的數(shù)據(jù)資產(chǎn)升值。

3、商業(yè)智能BI深度應(yīng)用:預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

無(wú)論是報(bào)表、自助儀表盤還是自助分析，都揭示了數(shù)據(jù)之間的過(guò)去和已知關(guān)系，主要采用計(jì)算機(jī)技術(shù)。商業(yè)智能BI在一定程度上對(duì)數(shù)據(jù)分析有更高的要求。一種結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和模型算法的技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，即數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘可以進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，提示數(shù)據(jù)之間未知的關(guān)系，并可以用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)。這是BI的深度擴(kuò)展。在銀行中，數(shù)據(jù)挖掘廣泛應(yīng)用于精準(zhǔn)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)管理、信用調(diào)查服務(wù)、精細(xì)管理等應(yīng)用場(chǎng)景中。例如，銀行的企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警項(xiàng)目根據(jù)公共客戶的結(jié)算行為，包括交易頻率、交易金額、交易對(duì)手等信息，結(jié)合客戶行業(yè)、規(guī)模和業(yè)務(wù)狀況，描繪客戶肖像。使用邏輯回歸模型構(gòu)建逾期客戶預(yù)警。模型成熟后，利用CRM系統(tǒng)打開客戶經(jīng)理通知渠道，及時(shí)向客戶經(jīng)理推送預(yù)警數(shù)據(jù)，做好風(fēng)險(xiǎn)管理。

在這種情況下，使用的BI工具是思邁特軟件的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)。數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)操作非常簡(jiǎn)單，在界面上完成了建模、培訓(xùn)和部署。業(yè)務(wù)人員可以參與，整個(gè)過(guò)程非常直觀。有許多內(nèi)置的模型算法，默認(rèn)調(diào)整到最佳狀態(tài)，大大降低了使用閾值。系統(tǒng)可以隨時(shí)擴(kuò)展，處理大量數(shù)據(jù)沒(méi)有問(wèn)題。

4、商業(yè)智能BI發(fā)展前景。

根據(jù)Gartner的定義，商業(yè)智能BI的發(fā)展分為三個(gè)階段：傳統(tǒng)BI、自助BI和智能BI，完全符合商業(yè)智能BI在銀行的發(fā)展過(guò)程。然而，不是BI的類型不是相互排斥的，而是共同存在于銀行的實(shí)際應(yīng)用中，以滿足不同場(chǎng)景下的分析需求。如今，銀行間競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，面臨金融科技巨頭的挑戰(zhàn)。各大銀行迫切需要突破傳統(tǒng)商業(yè)模式，改變思維方式，加大科技創(chuàng)新力度，努力實(shí)現(xiàn)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以更好的產(chǎn)品和服務(wù)滿足客戶需求。在此過(guò)程中，不僅需要數(shù)字業(yè)務(wù)流程，還需要建立新的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)模式。商業(yè)智能BI應(yīng)用作為數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的重要手段，具有很大的發(fā)展空間。

對(duì)于商業(yè)智能BI應(yīng)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，銀行也經(jīng)歷了從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到大數(shù)據(jù)平臺(tái)的發(fā)展階段。如今，大數(shù)據(jù)平臺(tái)不僅可以像傳統(tǒng)的OLAP一樣處理大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和離線數(shù)據(jù)，還可以處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。BI工具在加強(qiáng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自然語(yǔ)言查詢、自然語(yǔ)言生成等新興領(lǐng)域也在不斷成熟。展望未來(lái)，商業(yè)智能BI應(yīng)用將繼續(xù)在銀行推廣和深化，為銀行轉(zhuǎn)型升級(jí)服務(wù)。

審核編輯：湯梓紅