數(shù)字化時(shí)代，思邁特軟件賦能銀行業(yè)智慧經(jīng)營

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BI是商業(yè)智能(Business Intelligence)的簡(jiǎn)稱，核心是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而輔助決策。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”等新的概念，但歸根到底都是數(shù)據(jù)分析，仍屬于BI的范疇，只是在應(yīng)用廣度和深度上不斷發(fā)展延伸，如下圖所示。

BI經(jīng)典應(yīng)用：數(shù)據(jù)分析輔助決策

銀行的管理者和業(yè)務(wù)人員需要對(duì)各種經(jīng)營數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，才可以了解銀行的經(jīng)營狀況。而分析數(shù)據(jù)，需要有不同的分析主題以及一套完整的的指標(biāo)體系。如分析“銀行競(jìng)爭(zhēng)力”這一主題，應(yīng)該分析吸收存款、發(fā)放貸款等相關(guān)指標(biāo)，因?yàn)檫@是銀行的生存之本，優(yōu)秀的銀行應(yīng)該是吸收存款成本低、發(fā)放貸款質(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占比，占比越高，意味著其吸收存款的成本越低，總資產(chǎn)收益率以及凈資產(chǎn)收益率越高。發(fā)放貨款指標(biāo)可以分析個(gè)人貸款占比。在銀行的貸款中，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)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ETL從銀行各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)中采集，然后再將其放在數(shù)據(jù)倉庫中按不同的主題進(jìn)行整理、匯總，最后在BI工具中以報(bào)表、儀表盤的形式進(jìn)行展示，用戶可以通過PC或者移動(dòng)終端進(jìn)行瀏覽。

在BI經(jīng)典應(yīng)用中，使用者一般是銀行的各級(jí)管理者，其有著更為突出和特定的決策需求，這些需求以項(xiàng)目的形式進(jìn)行建設(shè)，對(duì)銀行改善其核心業(yè)務(wù)流程、提高市場(chǎng)反應(yīng)速度和業(yè)務(wù)管理水平有著重要作用。

由思邁特軟件出品的“企業(yè)報(bào)表平臺(tái)(Smartbi Insight)”可以幫助技術(shù)人員快速部署和開發(fā)BI經(jīng)典應(yīng)用，滿足固定場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析需求，包括中國式報(bào)表、多維度分析和可視化儀表盤等功能。其中，報(bào)表功能以“真Excel”為特色，將Office Excel和WPS表格變?yōu)槠髽I(yè)級(jí)Web報(bào)表設(shè)計(jì)器，企業(yè)現(xiàn)有的Excel報(bào)表和能力可以得到有效復(fù)用。

BI廣度應(yīng)用：人人都是數(shù)據(jù)分析師

隨著銀行業(yè)務(wù)的快速發(fā)展和BI應(yīng)用的不斷推廣，一般的業(yè)務(wù)人員也有了數(shù)據(jù)分析的需求，且要求數(shù)據(jù)分析更加靈活和細(xì)化。顯然，靠技術(shù)人員提供的報(bào)表和儀表盤在效率與功能上已經(jīng)無法滿足，就產(chǎn)生了BI工具的另一個(gè)應(yīng)用——自助分析。這是BI在銀行應(yīng)用的一次廣度拓展，讓數(shù)據(jù)為人人所用，使“人人都是數(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)讓一線業(yè)務(wù)及營銷分析人員變成數(shù)據(jù)專家，能夠在平臺(tái)上查詢所需數(shù)據(jù)并進(jìn)行辨別，從而開展相關(guān)的數(shù)據(jù)分析。例如，某銀行客戶經(jīng)理需要尋找潛在高價(jià)值客戶的消費(fèi)規(guī)律，可通過阿拉丁平臺(tái)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行自助分析，對(duì)所負(fù)責(zé)區(qū)域內(nèi)的潛在客戶進(jìn)行畫像，再對(duì)畫像中的高價(jià)值客戶進(jìn)行精準(zhǔn)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(fèi)用，效果明顯。

在阿拉丁平臺(tái)中，思邁特軟件的“自助分析平臺(tái)(Smartbi Eagle)”充當(dāng)前端BI工具的角色。Smartbi Eagle是圍繞業(yè)務(wù)人員，提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)的企業(yè)級(jí)門戶平臺(tái)。通過提供自助化的數(shù)據(jù)訪問、探索、展現(xiàn)工具，不僅加快了數(shù)據(jù)化運(yùn)營的效率，更為業(yè)務(wù)思考、業(yè)務(wù)拓展、管理創(chuàng)新提供了開放共享和交流互動(dòng)的平臺(tái)，既讓數(shù)據(jù)的利用更加安全有效，也讓銀行的數(shù)據(jù)資產(chǎn)得到升值。

BI深度應(yīng)用：預(yù)測(cè)未來發(fā)展趨勢(shì)

無論是報(bào)表、儀表盤，還是自助分析，揭示的都是數(shù)據(jù)之間過去的、已知的關(guān)系，主要采用的是計(jì)算機(jī)技術(shù)。BI發(fā)展到一定的程度，對(duì)數(shù)據(jù)分析就有了更高的要求，一種結(jié)合了計(jì)算機(jī)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模型算法的技術(shù)便應(yīng)運(yùn)而生，這就是“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，能夠用于預(yù)測(cè)未來，是BI的一次深度拓展。在銀行中，數(shù)據(jù)挖掘在精準(zhǔn)營銷、風(fēng)險(xiǎn)管理、征信服務(wù)、精細(xì)化管理等應(yīng)用場(chǎng)景中得到廣泛應(yīng)用。例如，某銀行的“企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警”項(xiàng)目，依據(jù)對(duì)公客戶結(jié)算行為，將交易頻率、交易金額、交易對(duì)手等信息作為重要的基礎(chǔ)信息，結(jié)合客戶行業(yè)、規(guī)模、經(jīng)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(yù)警。在模型成熟后，利用CRM系統(tǒng)打通客戶經(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。

該案例中所采用的BI工具是思邁特軟件的“數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)(Smartbi Mining)”。Smartbi Mining操作簡(jiǎn)單，建模、訓(xùn)練、部署等都在一個(gè)界面完成。業(yè)務(wù)人員可以直接參與，整個(gè)過程直觀明了。該平臺(tái)有很多內(nèi)置的模型算法，模型參數(shù)默認(rèn)調(diào)整到最優(yōu)狀態(tài)，大大降低了使用門檻，且系統(tǒng)隨時(shí)可以擴(kuò)展，適用于處理海量數(shù)據(jù)。

未來展望

按照Gartner的定義，BI的發(fā)展分為3個(gè)階段：傳統(tǒng)BI、自助BI和智能BI，這跟BI應(yīng)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(guān)系，而是共同存在于銀行的實(shí)際應(yīng)用中，滿足不同場(chǎng)景下的分析需求。如今，銀行的同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)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(wù)模式，改變思維方式，加大科技創(chuàng)新，以期用更好的產(chǎn)品和服務(wù)滿足客戶需求，努力實(shí)現(xiàn)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在這個(gè)過程中，不僅要求業(yè)務(wù)流程的數(shù)字化，而且需要建立“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)”的新模式，用數(shù)據(jù)化運(yùn)營的思路進(jìn)一步提高銀行的管理效率和經(jīng)營效益。BI應(yīng)用作為數(shù)據(jù)化運(yùn)營的重要手段，將繼續(xù)在銀行內(nèi)部不斷普及和深化，為銀行的轉(zhuǎn)型升級(jí)服務(wù)。

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