商务智能对于银行业的应用分析过程

1、商务智能在国有银行业的应用前景分析（建设银行广东省分行行长办公室）一、国有银行未来发展趋势 2（一）技术变革2.（二）海量数据的有效利用 2（三）多大程度上了解客户 3二、商务智能的应用前景分析 .3.（一）商务智能的体系结构 3（二）国有银行信息系统现状 4（三）解决弊端的途经5.（四）商务智能可应用的领域 7三、实施商务智能所必须具备的核心条件 7（一）保证数据的真实性、可靠性和一致性 7（二）实现信息民主化8四、商务智能项目投资回报分析 8五、阻碍商务智能在国有银行应用的因素 8（一）网络安全8.（二）隐私保护9.（三）管理层观念9. 一、国有银行未来发展趋势 当前，国有银行业正以前所未

2、有的速度加快向现代化商业银行的 转变，同业竞争日趋激烈。以传统借贷为基础的“轻而易举”的利润模 式已经逐步淡出， 客户关系和新的金融业务创新显得日益重要。 与此 同时，面对逐渐敞开的 WTO 大门，外资银行必然将引进以客户为中 心的决策支持系统， 以更为多样化的金融业务和更为优质的金融服务 来争取客户。 世界银行业的格局从来都在不断地划分， 国有银行如何 做大做强，参与世界格局的竞争，无疑面临诸多新的挑战。（一）技术变革 “技术变革”被认为是影响银行业的最为主要的力量。就世界范围 来看，支票的使用越来越少，早在 1982 年，芬兰的银行和客户之间 的交易中就有 82% 是以电子形式完成的，如今

3、在日本， 20 岁的年轻 人有 10% 利用互联网使用银行服务，大约有一半的加拿大人说在未 来 3 年内会使用网上银行， 而大多数人都希望银行能用新技术改进服 务。种种现象表明，客户需要以技术为基础的高质量的银行服务，而 技术变革将逐渐成为商业银行赖以生存的核心竞争力。（二）海量数据的有效利用 国有银行发展到今天， 历史数据越来越多， 如何将放在档案室或 业务主机上林林总总的数据变成对决策者有用的信息和知识， 进而提 炼成有独创性指导作用的智慧，确是一项艰巨的工程，但“凭经验决 策”的历史终将被“用数据说话”所取代，海量数据的有效利用， 必定会 成为国有银行未来核心竞争力的重要因素。（三）多大

4、程度上了解客户交易是双方的， 在银行选择客户的同时，客户也在选择银行。不 了解客户需求，以致于无法根据客户需求提供市场服务的银行终将面 临淘汰。国内银行的信用等级体系将日趋完善， 来自于客户的银行信 用等级将会频繁变动，改制后的国有商业银行将会面临前所未有的 “了解客户、争夺客户”的压力。二、商务智能的应用前景分析（一） 商务智能的体系结构商务智能， 即 BI（Business Intelligence ），是一种将存储于各种 信息系统中的数据转换成有用信息的技术，它起源于经理信息系统（EIS）,是决策支持系统（DSS）的继承和拔高。它通常被理解为 将企业中现有的数据转化为知识， 帮助企业做出

5、明智的业务经营决策 的工具。在企业做大做强的过程中， 商务智能扮演着至关重要的角色， 它使企业能精确地把握不断变化的商业环境， 作出快速而准确的管理 决策。商务智能的核心技术在于数据仓库的建立（ DW ） 、数据挖掘 （DM ）和在线分析处理（OLAP ）三个部分，其体系结构如下图所 示。BI战略应用业务流程管理BPM商务活动监控BAMBI应用系统BI应用（实时分析） CRM、CPM、HRM、SCM等BI平台、数据分析工具、OLAP、DM等数据仓库DW实时数据存储ODSBI系统基础事务处理系统提取转换装载ETL数据集成服务（二）国有银行信息系统现状致力于数据集中的国有银行，由于越来越多的应用系

6、统缺乏宏观 整合，个人级数据库空前增加，抽数方式和抽数频度也大幅增加，数 据的访问显得错综复杂，如果不在体系结构上进行调整，银行数据的 “蜘蛛网”问题将越来越严重，从而会产生很多问题，如数据分析的结 果缺乏可靠性、数据处理的效率低下、难于将数据转化成信息等。此外，数据库数量的日益庞大，会逐步削弱数据的关联性，比如, 银行得知某些客户选择了一项银行业务，但苦于没有相关联的数据作 为分析依据，在不进行市场调查的情况下，营销人员无法得知这些客 户有哪些共性，他们的消费偏好如何，以及还会选择其它哪类业务产 品，使得“有针对性营销”只能成为一句空话。然而可喜的是，国有银行已逐步认识到这个弊端，并开始设法

7、加 以改进。据了解，目前上海工行已利用 IBM 数据仓库技术以及方正 奥德公司的银行卡业务数据商场系统， 成功实现了以银行卡客户为中 心的个性化服务商务智能系统， 使上海工行在科学分析的基础上， 能 进行合理的客户信用评估， 更加灵活、 安全地确定其信用级别和信用 额，进而有效地防范经营风险。（三）解决弊端的途经 解决“蜘蛛网”问题的重要途径，就是对数据库的体系结构进行变 革，将操作型环境和分析型环境加以分离， 操作型处理以传统的数据 库为中心进行银行的日常业务处理， 分析型处理以数据仓库为中心分 析数据的关联和规律， 为银行的决策提供可靠有效的依据。 就长远来 看，国有银行要逐渐由原先以数据

8、库为中心的生产环境过渡到以数据 仓库为中心的生产环境，这是一个大趋势。进一步来说， 数据仓库能将业务中不同时间的数据集合起来， 根 据不同主题进行划分，有助于制定决策的进程。比如，假设个人银行 业务涉及到四个数据库：个人帐户数据库、财务数据库、客户服务数 据库和市场信息数据库， 如果直接使用传统业务系统进行决策， 就需 要同时访问这四个数据库， 且数据之间的不一致性和不同步问题将会 影响决策的可靠性。 使用数据仓库， 可将对应于某个主题的全部数据 存放在同一数据表中， 决策者也能方便地在同一位置检索某个主题的 所有数据。数据仓库面向主题的特性如下图所示：对于建立和提高数据的关联性，可使用 BI

9、工具中的“数据挖掘” 进行关联分析，以期从数据库中尽可能地发现知识。 如果两个或多个 数据项的取值之间重复出现的概率很高，它们就有可能存在关联，就 可以建立关联规则，例如假设开立证券帐户的VIP个人客户中，有90%曾出现过信用卡透支，且会在一个月内归还借款，这就是一条关 联规则。除关联分析之外，数据挖掘的任务还包括时序模式、聚类、 分类、偏差检测和预测等。此外，OLAP也在商务智能中起着至关重要的作用，它是一种软 件技术，使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息， 以达到深入理解数据的目的。总之，使用商务智能的应用技术，能有效地解决国有银行业信息系统的诸多弊端，实现由数据到知识、由知

10、识到智慧的转变。（四）商务智能可应用的领域一个成熟的银行商务智能系统，应该涉及到与银行运营过程相关 的各个领域，从而全面打造一个反应迅速，分析精准的实时化企业（RTE）, Gartner公司解释，RTE是一种业务能力状态，即通过缩 减关键业务处理时间而达到的更具有效竞争力的状态。具体来说，应用层的银行商务智能系统应包括以下几个部分： 客 户关系管理系统（CRM ）、企业绩效管理系统（CPM ）、人力资源管 理系统（HRM ）、供应链管理系统（SCM ）、电子银行（E-Bank ）。 在宏观意义上，所有商务智能应用系统要为 BI战略应用提供决策依 据，此种至下而上的反馈模式是建立“用数据说话”的

11、实时企业的基BI应用系统操作分析战略应用及目的CRM了解客户需求、行为 特征、盈利能力，市 场状况需求分析，行为特征 分析，盈利能力分 析，市场环境分析业务活动监控，保留 有价值客户，挖掘潜 在客户，赢得客户忠 诚CPM平衡记分卡，企业绩 效分配与考评企业绩效评估，绩效 指标分析企业战略执行监控， 制定计划，调整战略HRM招聘、选拔、任免记 录，人事档案管理， 薪酬、激励分配人力资源需求预测， 员工职业生涯规划， 组织行为分析建立完善的激励机 制，降低人资成本， 提咼人事效率SCM集中米购，固定资产 管理，存量管理，金 库调度源料需求预测，成本 分析，存量分析，关 键路径分析成本和物流控制，降

12、 低采购成本，提高源 材料利用率和调度 能力E-Bank电子银行金融业务， 电子商务网上银行客户需求、 行为、盈利能力分 析，产品关联分析网银活动记录监控， 针对网上客户调整 电子产品，挖掘新的 利润增涨点三、实施商务智能所必须具备的核心条件（一）保证数据的真实性、可靠性和一致性 错误的数据导致错误的决策， 为使战略决策可靠， 业务部门势必 要加强元数据的收集和整理， 保证它们真实可靠， 部门与部门之间要 充分协同合作，打破以往“业务垂直管理，部门分片孤立”的局面，加 强数据一致性检测，对元数据负责。（二）实现信息民主化员工也需要决策， 这种决策在于使自己认清企业目标， 避免工作 的盲目性。根

13、据 BO 公司的研究发现， 让企业内所有员工共享信息可 以使信息极大地增值，使企业行为更加敏捷高效，而且，信息民主化 和授权程度越大，越倾向于打破机构界限，信息的价值也就越大。四、商务智能项目投资回报分析实施一个 BI 项目的总成本包括硬件、软件和人力三大类，硬件 成本主要是信息系统设备费用，软件成本是 BI 项目所必须的应用系 统成本，人力成本包括为项目服务的内部与外部人力资源成本的总 和。就市场平均实施 BI 项目的水平和盈利状况来看， BI 项目的投资回报率（ROI）为105% ,回收期为2至3年，成功的概率大于50%。 但 ROI 仅是测量企业收益的一种手段，如果没有企业高层管理 者的支持和参与，没有业务部门对 BI 项目的高度认同，计算 BI 项目 的 ROI 并无任何意义。五、阻碍商务智能在国有银行应用的因素（一） 网络安全在网络应用大行其道的今天， 安全问题一直是滋长在客户心中的 隐忧。频繁的病毒侵袭和网络故障， 过多的高科技犯罪曝光率势必会 影响客户对银行安全防护能力的信心， 客户心中的问号足以使其在电 子金融业务面前驻足观望。（二） 隐私保护用于供银行分析的数据中， 可能有相当一部分会涉及客户个人隐 私，无可否认这种利用可以使银行看到潜在的获利机会， 或是维系客 户关系，但过多的利用隐私，如针对