十年Smartbi專案經理：BI應用在銀行業的發展歷程和展望

商業智慧BI是資訊化發展的必然產物。在資訊化過程中，企業將根據需要建立各種業務體系，提高日常執行效率。這些業務系統執行一段時間後，會產生大量的業務資料。這些資料的分析和利用可以進一步提高企業的效率。中國各行業的銀行資訊化一直處於領先水平，其發展過程基本遵循這條路線。雖然IT技術日新月異，出現了大資料應用、資料智慧等新概念，但歸根結底，它們都是關於 資料分析或商業智慧BI的，但它們在商業智慧BI的應用廣度和深度上不斷髮展和延伸。在本文中，筆者將根據多年在思邁特軟體從事銀行BI諮詢的經驗，討論一些個人觀點。

1、商業智慧BI基本應用：輔助資料分析決策。

銀行經理和業務人員作為最常經理和業務人員需要進行資料分析，以瞭解銀行的業務狀況。資料分析需要不同的分析主題和完整的指標系統。例如，為了分析銀行的競爭力，我們應該分析吸收存款、發放貸款等相關指標，因為這是銀行生存的基礎。優秀的銀行應該是吸收存款成本低、貸款質量高的銀行。吸收存款指標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，總資產收益率和淨資產收益率越高。個人貸款的比例可以分析個人貸款的比例。因為在銀行貸款中，個人貸款的風險低於公司貸款的風險，個人貸款越高，貸款損失的機會就越小。此外，還可以分析逾期貸款率、不良貸款率等指標。這些指標資料首先需要通過ETL從銀行的各種業務系統中收集，然後放入資料倉儲，根據不同的主題進行整理和總結。最後，它們以BI工具和儀表板的形式顯示。使用者可以通過PC或手機、平板電腦等移動終端瀏覽。

思邁特軟體生產的企業報表平臺是一種以真Excel為特色的BI報表工具，將Officexcel和WPS表格轉化為企業WEB報表設計器。表格風格和計算邏輯的靈活性不言而喻，可以輕鬆製作出複雜的中國報表。同時，企業報表平臺還支援無需建模的多維分析和儀表盤設計介面。

在商業智慧BI應用中，資料處理是基礎，資料分析是手段，輔助決策是目的。資料分析作為商業智慧BI的基本應用，在銀行提高核心業務流程、市場反應速度和業務管理水平方面發揮著重要作用。

2、商業智慧BI廣度應用:每個人都是資料分析師。

在商業智慧BI的基本應用階段，使用者通常是銀行的各級經理，因為他們有更突出的決策需求。然而，隨著銀行業務的不斷髮展和商業智慧BI應用的不斷推廣，業務人員對資料分析的要求也越來越高，希望資料分析更加靈活和詳細。顯然，銀行技術人員提供的報告和儀表盤在效率和功能上都不能滿足，此時BI工具的另一個應用程式是自助分析。這是商業智慧BI在銀行應用程式中的一個廣泛擴充套件，允許每個人使用資料，每個人都是資料分析師。

阿拉丁平臺就是一個典型的例子。該平臺允許一線業務和營銷分析人員成為資料專家，查詢平臺上所需的資料，識別資料並進行相關資料分析。例如，銀行的客戶經理需要找到潛在的高價值客戶的消費規則（如使用特殊的手機號碼、駕駛豪華車、住在高階社群等）。因此，他通過阿拉丁平臺自助分析相關資料，對該地區的潛在客戶進行肖像，然後準確地營銷肖像中的高價值客戶。這樣，不僅大大提高了客戶的營銷效果，而且節省了大部分的營銷成本，效果非常明顯。

在阿拉丁平臺上，思邁特軟體的自助分析平臺扮演著前端BI工具的角色。自助分析平臺是一個圍繞業務人員提供資料分析服務的企業門戶平臺。通過提供自助資料訪問、探索和顯示工具，不僅加快了資料運營的效率，還為業務思維、業務擴充和管理創新提供了開放共享和交流互動的平臺。它不僅使資料的使用更加安全有效，而且使銀行的資料資產升值。

3、商業智慧BI深度應用:預測未來發展趨勢。

無論是報表、自助儀表盤還是自助分析，都揭示了資料之間的過去和已知關係，主要採用計算機技術。商業智慧BI在一定程度上對資料分析有更高的要求。一種結合計算機技術、統計學和模型演算法的技術應運而生，即資料探勘。資料探勘可以進一步挖掘資料的價值，提示資料之間未知的關係，並可以用來預測未來。這是BI的深度擴充套件。在銀行中，資料探勘廣泛應用於精準營銷、風險管理、信用調查服務、精細管理等應用場景中。例如，銀行的企業違約風險預警專案根據公共客戶的結算行為，包括交易頻率、交易金額、交易對手等資訊，結合客戶行業、規模和業務狀況，描繪客戶肖像。使用邏輯迴歸模型構建逾期客戶預警。模型成熟後，利用CRM系統開啟客戶經理通知渠道，及時向客戶經理推送預警資料，做好風險管理。

在這種情況下，使用的BI工具是思邁特軟體的資料探勘平臺。資料探勘平臺操作非常簡單，在介面上完成了建模、培訓和部署。業務人員可以參與，整個過程非常直觀。有許多內建的模型演算法，預設調整到最佳狀態，大大降低了使用閾值。系統可以隨時擴充套件，處理大量資料沒有問題。

4、商業智慧BI發展前景。

根據Gartner的定義，商業智慧BI的發展分為三個階段：傳統BI、自助BI和智慧BI，完全符合商業智慧BI在銀行的發展過程。然而，不是BI的型別不是相互排斥的，而是共同存在於銀行的實際應用中，以滿足不同場景下的分析需求。如今，銀行間競爭日益激烈，面臨金融科技巨頭的挑戰。各大銀行迫切需要突破傳統商業模式，改變思維方式，加大科技創新力度，努力實現銀行數字化轉型，以更好的產品和服務滿足客戶需求。在此過程中，不僅需要數字業務流程，還需要建立新的資料驅動業務模式。商業智慧BI應用作為資料運營的重要手段，具有很大的發展空間。

對於商業智慧BI應用的資料基礎，銀行也經歷了從資料倉儲到大資料平臺的發展階段。如今，大資料平臺不僅可以像傳統的OLAP一樣處理大量的結構化資料和離線資料，還可以處理非結構化資料和實時資料。BI工具在加強資料準備、自然語言查詢、自然語言生成等新興領域也在不斷成熟。展望未來，商業智慧BI應用將繼續在銀行推廣和深化，為銀行轉型升級服務。