思邁特軟體Smartbi:數字化時代,亟待轉型的銀行業如何讓BI賦能更有價值?

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大資料處理的基本技術資料分析工具的對比三維視覺化軟體的功能、應用步驟及例項 

BI是商業智慧(Business Intelligence)的簡稱,核心是對資料進行分析,從而輔助決策。雖然IT技術日新月異,出現了“大資料應用”“資料智慧”等新的概念,但歸根到底都是資料分析,仍屬於BI的範疇,只是在應用廣度和深度上不斷髮展延伸,如下圖所示。

 

 

BI經典應用:資料分析輔助決策

 

銀行的管理者和業務人員需要對各種經營資料進行分析,才可以瞭解銀行的經營狀況。而分析資料,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、發放貸款等相關指標,因為這是銀行的生存之本,優秀的銀行應該是吸收存款成本低、發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佔比,佔比越高,意味著其吸收存款的成本越低,總資產收益率以及淨資產收益率越高。發放貨款指標可以分析個人貸款佔比。在銀行的貸款中,個人貸款的風險低於公司貸款的風險,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。這些指標資料首先需要通過ETL從銀行各種業務系統中採集,然後再將其放在資料倉庫中按不同的主題進行整理、彙總,最後在BI工具中以報表、儀表盤的形式進行展示,使用者可以通過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,這些需求以專案的形式進行建設,對銀行改善其核心業務流程、提高市場反應速度和業務管理水平有著重要作用。

 

由思邁特軟體出品的“企業報表平臺(Smartbi Insight)”可以幫助技術人員快速部署和開發BI經典應用,滿足固定場景的資料分析需求,包括中國式報表、多維度分析和視覺化儀表盤等功能。其中,報表功能以“真Excel”為特色,將Office Excel和WPS表格變為企業級Web報表設計器,企業現有的Excel報表和能力可以得到有效複用。

 

BI廣度應用:人人都是資料分析師

 

隨著銀行業務的快速發展和BI應用的不斷推廣,一般的業務人員也有了資料分析的需求,且要求資料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,讓資料為人人所用,使“人人都是資料分析師”。

 

阿拉丁平臺就是一個典型的例子。該平臺讓一線業務及營銷分析人員變成資料專家,能夠在平臺上查詢所需資料並進行辨別,從而開展相關的資料分析。例如,某銀行客戶經理需要尋找潛在高價值客戶的消費規律,可通過阿拉丁平臺對相關資料進行自助分析,對所負責區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,思邁特軟體的“自助分析平臺(Smartbi Eagle)”充當前端BI工具的角色。Smartbi Eagle是圍繞業務人員,提供資料分析服務的企業級門戶平臺。通過提供自助化的資料訪問、探索、展現工具,不僅加快了資料化運營的效率,更為業務思考、業務拓展、管理創新提供了開放共享和交流互動的平臺,既讓資料的利用更加安全有效,也讓銀行的資料資產得到升值。

 

BI深度應用:預測未來發展趨勢

 

無論是報表、儀表盤,還是自助分析,揭示的都是資料之間過去的、已知的關係,主要採用的是計算機技術。BI發展到一定的程度,對資料分析就有了更高的要求,一種結合了計算機技術、統計學、模型演算法的技術便應運而生,這就是“資料探勘”。資料探勘可以進一步挖掘資料的價值,提示資料之間未知的關係,能夠用於預測未來,是BI的一次深度拓展。在銀行中,資料探勘在精準營銷、風險管理、徵信服務、精細化管理等應用場景中得到廣泛應用。例如,某銀行的“企業違約風險預警”專案,依據對公客戶結算行為,將交易頻率、交易金額、交易對手等資訊作為重要的基礎資訊,結合客戶行業、規模、經營狀況刻畫客戶畫像,採用邏輯迴歸模型搭建客戶逾期、違約預警。在模型成熟後,利用CRM系統打通客戶經理通知渠道,及時向客戶經理推送預警資料,做好風險管理。

 

該案例中所採用的BI工具是思邁特軟體的“資料探勘平臺(Smartbi Mining)”。Smartbi Mining操作簡單,建模、訓練、部署等都在一個介面完成。業務人員可以直接參與,整個過程直觀明瞭。該平臺有很多內建的模型演算法,模型引數預設調整到最優狀態,大大降低了使用門檻,且系統隨時可以擴充套件,適用於處理海量資料。

 

未來展望

 

按照Gartner的定義,BI的發展分為3個階段:傳統BI、自助BI和智慧BI,這跟BI應用在銀行的發展方向是完全契合的。但是,不同型別的BI並非互斥關係,而是共同存在於銀行的實際應用中,滿足不同場景下的分析需求。如今,銀行的同業競爭越來越激烈,且面臨金融科技巨頭的挑戰,各大銀行亟須突破傳統業務模式,改變思維方式,加大科技創新,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,不僅要求業務流程的數字化,而且需要建立“資料驅動業務”的新模式,用資料化運營的思路進一步提高銀行的管理效率和經營效益。BI應用作為資料化運營的重要手段,將繼續在銀行內部不斷普及和深化,為銀行的轉型升級服務。