BI是商業(yè)智能(Business Intelligence)的簡稱,核心是對數據進行分析,從而輔助決策。雖然IT技術日新月異,出現了“大數據應用”“數據智能”等新的概念,但歸根到底都是數據分析,仍屬于BI的范疇,只是在應用廣度和深度上不斷發(fā)展延伸,如下圖所示。
BI經典應用:數據分析輔助決策
銀行的管理者和業(yè)務人員需要對各種經營數據進行分析,才可以了解銀行的經營狀況。而分析數據,需要有不同的分析主題以及一套完整的的指標體系。如分析“銀行競爭力”這一主題,應該分析吸收存款、發(fā)放貸款等相關指標,因為這是銀行的生存之本,優(yōu)秀的銀行應該是吸收存款成本低、發(fā)放貸款質量高的銀行。吸收存款指標可以分析利率最低的活期存款占比,占比越高,意味著其吸收存款的成本越低,總資產收益率以及凈資產收益率越高。發(fā)放貨款指標可以分析個人貸款占比。在銀行的貸款中,個人貸款的風險低于公司貸款的風險,個人貸款越高,貸款損失的機會越小。此外,還可以分析逾期貸款率、不良貸款率等指標。這些指標數據首先需要通過ETL從銀行各種業(yè)務系統(tǒng)中采集,然后再將其放在數據倉庫中按不同的主題進行整理、匯總,最后在BI工具中以報表、儀表盤的形式進行展示,用戶可以通過PC或者移動終端進行瀏覽。
在BI經典應用中,使用者一般是銀行的各級管理者,其有著更為突出和特定的決策需求,這些需求以項目的形式進行建設,對銀行改善其核心業(yè)務流程、提高市場反應速度和業(yè)務管理水平有著重要作用。
由思邁特軟件出品的“企業(yè)報表平臺(Smartbi Insight)”可以幫助技術人員快速部署和開發(fā)BI經典應用,滿足固定場景的數據分析需求,包括中國式報表、多維度分析和可視化儀表盤等功能。其中,報表功能以“真Excel”為特色,將Office Excel和WPS表格變?yōu)槠髽I(yè)級Web報表設計器,企業(yè)現有的Excel報表和能力可以得到有效復用。
BI廣度應用:人人都是數據分析師
隨著銀行業(yè)務的快速發(fā)展和BI應用的不斷推廣,一般的業(yè)務人員也有了數據分析的需求,且要求數據分析更加靈活和細化。顯然,靠技術人員提供的報表和儀表盤在效率與功能上已經無法滿足,就產生了BI工具的另一個應用——自助分析。這是BI在銀行應用的一次廣度拓展,讓數據為人人所用,使“人人都是數據分析師”。
阿拉丁平臺就是一個典型的例子。該平臺讓一線業(yè)務及營銷分析人員變成數據專家,能夠在平臺上查詢所需數據并進行辨別,從而開展相關的數據分析。例如,某銀行客戶經理需要尋找潛在高價值客戶的消費規(guī)律,可通過阿拉丁平臺對相關數據進行自助分析,對所負責區(qū)域內的潛在客戶進行畫像,再對畫像中的高價值客戶進行精準營銷。通過這種方式,不僅大大提升了客戶的營銷效果,而是節(jié)約了大部分的營銷費用,效果明顯。
在阿拉丁平臺中,思邁特軟件的“自助分析平臺(Smartbi Eagle)”充當前端BI工具的角色。Smartbi Eagle是圍繞業(yè)務人員,提供數據分析服務的企業(yè)級門戶平臺。通過提供自助化的數據訪問、探索、展現工具,不僅加快了數據化運營的效率,更為業(yè)務思考、業(yè)務拓展、管理創(chuàng)新提供了開放共享和交流互動的平臺,既讓數據的利用更加安全有效,也讓銀行的數據資產得到升值。
BI深度應用:預測未來發(fā)展趨勢
無論是報表、儀表盤,還是自助分析,揭示的都是數據之間過去的、已知的關系,主要采用的是計算機技術。BI發(fā)展到一定的程度,對數據分析就有了更高的要求,一種結合了計算機技術、統(tǒng)計學、模型算法的技術便應運而生,這就是“數據挖掘”。數據挖掘可以進一步挖掘數據的價值,提示數據之間未知的關系,能夠用于預測未來,是BI的一次深度拓展。在銀行中,數據挖掘在精準營銷、風險管理、征信服務、精細化管理等應用場景中得到廣泛應用。例如,某銀行的“企業(yè)違約風險預警”項目,依據對公客戶結算行為,將交易頻率、交易金額、交易對手等信息作為重要的基礎信息,結合客戶行業(yè)、規(guī)模、經營狀況刻畫客戶畫像,采用邏輯回歸模型搭建客戶逾期、違約預警。在模型成熟后,利用CRM系統(tǒng)打通客戶經理通知渠道,及時向客戶經理推送預警數據,做好風險管理。
該案例中所采用的BI工具是思邁特軟件的“數據挖掘平臺(Smartbi Mining)”。Smartbi Mining操作簡單,建模、訓練、部署等都在一個界面完成。業(yè)務人員可以直接參與,整個過程直觀明了。該平臺有很多內置的模型算法,模型參數默認調整到最優(yōu)狀態(tài),大大降低了使用門檻,且系統(tǒng)隨時可以擴展,適用于處理海量數據。
未來展望
按照Gartner的定義,BI的發(fā)展分為3個階段:傳統(tǒng)BI、自助BI和智能BI,這跟BI應用在銀行的發(fā)展方向是完全契合的。但是,不同類型的BI并非互斥關系,而是共同存在于銀行的實際應用中,滿足不同場景下的分析需求。如今,銀行的同業(yè)競爭越來越激烈,且面臨金融科技巨頭的挑戰(zhàn),各大銀行亟須突破傳統(tǒng)業(yè)務模式,改變思維方式,加大科技創(chuàng)新,以期用更好的產品和服務滿足客戶需求,努力實現銀行的數字化轉型。在這個過程中,不僅要求業(yè)務流程的數字化,而且需要建立“數據驅動業(yè)務”的新模式,用數據化運營的思路進一步提高銀行的管理效率和經營效益。BI應用作為數據化運營的重要手段,將繼續(xù)在銀行內部不斷普及和深化,為銀行的轉型升級服務。
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