数字化时代，思密特软件赋予银行业智慧经营 -j9九游会官网
发布时间：2024-2-5 分类： 行业资讯
bi是businessintelligence的缩写，其核心是分析数据以辅助决策。虽然it技术日新月异，出现了“大数据应用”、“数据智能”等新概念，但归根结底都是数据分析，仍然属于bi的范畴，只是在应用广度和深度上有所发展和延伸，如下图所示。
商业智能经典应用：数据分析辅助决策
银行的管理者和业务人员需要分析各种经营数据，才能了解银行的经营状况。分析数据需要不同的分析主题和完整的指标体系。如果分析“银行竞争力”这个主题，就要分析吸收存款、发放贷款等相关指标，因为这是银行生存的基础，优秀的银行应该是吸收存款成本低、发放贷款质量高的银行。存款吸收指数可以分析利率最低的活期存款占比。比例越高，吸收存款成本越低，总资产回报率和净资产回报率越高。支付指标可以分析个人贷款占比。在银行贷款中，个人贷款的风险低于企业贷款。个人贷款越高，贷款损失的几率越小。此外，我们还可以分析逾期贷款率、不良贷款率等指标。这些索引数据需要从
在商业智能的经典应用中，用户一般是银行各级管理人员，他们有更突出、更具体的决策需求。这些需求以项目的形式构建，对提升银行核心业务流程、市场响应速度和业务管理水平具有重要作用。
思迈特软件出品的smartbiinsight，可以帮助技术人员快速部署开发bi经典应用，满足固定场景的数据分析需求，包括中式报表、多维度分析、可视化仪表盘。其中，报表功能以“真excel”为特色，将officeexcel和wps表转化为企业级web报表设计器，企业现有的excel报表和能力可以有效复用。
商业智能广度应用：每个人都是数据分析师
随着银行业务的快速发展和bi应用的不断普及，一般业务人员也有了数据分析的需求，这就要求数据分析更加灵活细致。显然，技术人员提供的报表和仪表盘的效率和功能已经不能满足，于是产生了bi工具的另一个应用，——自助分析。这是商业智能在银行应用的广度扩展，让每个人都能获得数据，让“每个人都成为数据分析师”。
阿拉丁平台就是一个典型的例子。该平台使一线业务和营销分析师成为数据专家，可以在平台上查询识别所需数据，从而进行相关数据分析。比如银行的客户经理需要找到潜在高价值客户的消费规律，可以通过阿拉丁平台自助分析相关数据，绘制主管区域潜在客户画像，然后对画像中的高价值客户进行精准营销。这样不仅大大提高了客户的营销效果，而且节省了大部分营销费用，效果明显。
在阿拉丁平台上，思迈特软件的“智能商务智能”充当了前端商务智能工具。smartbieagle是一个企业级门户平台，围绕业务人员提供数据分析服务。通过提供自助的数据访问、探索和呈现工具，不仅加快了数据运营的效率，还为业务思维、业务发展和管理创新提供了一个开放共享和互动的平台，不仅让数据的使用更安全有效，也让银行的数据资产升值。
商业智能的深度应用：预测未来发展趋势
无论是报表、仪表盘还是自助分析，都是揭示过去和已知数据之间的关系，主要是利用计算机技术。随着商业智能在一定程度上的发展，对数据分析提出了更高的要求，一种将计算机技术、统计学和模型算法相结合的技术应运而生，即“数据挖掘”。数据挖掘可以进一步挖掘数据的价值，提示数据之间未知的关系，可以用来预测未来，是bi的深度拓展。在银行，数据挖掘广泛应用于精准营销、风险管理、信用信息服务、精细化管理等应用场景。例如，某银行的“企业违约风险预警”项目根据企业客户的结算行为，以交易频率、交易金额、交易对手等信息为重要基础信息，结合客户所处行业、规模、经营状况刻画客户画像，采用logistic回归模型构建客户逾期及违约预警。模型成熟后，利用crm系统打通客户经理的通知渠道，及时向客户经理推送预警数据，做好风险管理。
本案例中使用的商业智能工具是思迈特软件的“智能商业智能”。smartbimining操作简单，建模、训练、部署全部在一个界面完成。业务人员可以直接参与，整个过程直观明了。平台内置多种模型算法，默认将模型参数调整到最优状态，大大降低了使用门槛。而且系统可以随时扩展，适合处理海量数据。
未来前景
根据gartner的定义，商业智能的发展可以分为传统商业智能、自助商业智能和智能商业智能三个阶段，这与商业智能在银行的应用发展方向完全一致。然而，不同类型的bi并不是相互排斥的，而是共存于银行的实际应用中，以满足不同场景下的分析需求。如今，银行之间的竞争越来越激烈，面临着金融科技巨头的挑战。各大银行迫切需要突破传统业务模式，转变思维方式，加大科技创新，以更好的产品和服务满足客户需求，努力实现银行数字化转型。在这个过程中，不仅需要业务流程的数字化，还需要建立“数据驱动业务”的新模式，以数据运营的思路进一步提高银行的管理效率和运营效率。bi应用作为数据运营的重要手段，将在银行内部不断普及和深化，服务于银行转型升级。
