商業智能助力 銀行業數據「挖金」

隨著銀行信息化的不斷深入，銀行積累的數據越來越多，面臨著「數據爆炸」和「信息缺乏」的矛盾；另一方面，在目前複雜的商業環境中，無知或一知半解做出的決策是現代銀行的最大威脅。而商業智能的最大優勢就是充分利用銀行在日常經營活動中搜集和積累的大量數據，並將他們轉化為信息和知識來為銀行找出市場發展趨勢和經營上的問題，發現市場機會，幫助銀行企業從數據中「挖金」。

在剛剛結束的亞太銀行IT價值高峰論壇上，對於提升銀行企業信息化水平，實現數據價值變現，各企業IT管理者一致認為商業智能在銀行業信息化數據管理中發揮著重大作用。

整合數據，統一門戶

商業智能的建立，一來是提供一個數據分析平台，為業務部門更好的分析商業特徵。比如企業領導每天查看相關的數據，比如全行的主要經濟指標：存款、貸款、貼現、現金、準備金、存貸款結構佔比、各網點主要任務完成情況，以及各類考核指標中完成任務較好、較差的網點和個人。這些信息的背後都涉及不同的數據源和應用系統，通過商業智能平台建立數據倉庫，可將銀行的所有相關數據經過ETL轉換，數據清洗後放到數據倉庫中，給分析者和決策者一個關於銀行各方面情況的分析數據。二來，業務人員在數據分析時，會不斷加深數據分析的思想，可以更大程度上提高業務分析人員的決策能力。

業務多元，靈活分析

商業智能系統最基本的價值體現在有效及時地產生有用的信息。在應用商業智能FineBI時發現，業務人員分析的難點其實在於系統中存在著大量結構或非結構化的多維數據，簡單的數據關聯還行，如果需求複雜多樣，就難以做到及時跟進。商業智能的便捷就在於此，由於自動建模，所有維度、指標、索引關聯在一開始就建立好，做分析和查看分析都可以任意切換維度。比如，在存款賬戶分析中可以知道發生了那些業務，業務量和頻率如何，趨勢是怎樣，進一步深究，可切換至哪個網點，哪個業務產品實現好的效益。

研究客戶，指導營銷

如今銀行都意識到經營方式要從經營產品轉向經營客戶，因此目標客戶的尋找，潛在客戶的挖掘成為銀行數據應用的主要方向，尤其是高端財富管理和大客戶的開發。

以分析大客戶為例，各銀行都在採用各種手段「挖」競爭對手的優質客戶，現有客戶的維護和二次開發也顯得尤為重要，典型的營銷方式就是目標營銷和交叉銷售。比如對已有客戶分析，可以發現具有某種特徵的用戶具有某種特定的偏好，從而推出針對性產品。又或者通過對優質客戶群體的行為分析、忠誠度分析、構成分類進行分析，採取差異化的銷售策略，提供個性化的金融產品及服務，在留住優質客戶的同時，增加銀行的利潤增長點。

加強內管，全面發展

商業智能系統可以應用是廣泛的，除了銀行業務分析，還可以進行人力綜合成本預算分析、人員績效考核、平衡計分卡等。領導層通過這些分析可以更加直觀地了解員工工作情況，以此採取相應地獎懲措施。

總而言之，從當前我國銀行業的發展趨勢來看，數據到價值的轉化必將驅動商業模式與運營模式的深刻變革，企業信息化建設必須跟上步伐，及早出發，積極、理性地試水投入，才能借力實現競爭優勢提升。

推薦閱讀：