商业智能助推银行信息化进程

当前我国银行业正在面临着战略转型，机遇与挑战并存。商业银行的市场需求由简单的银行产品需求向综合金融服务需求转变，而市场供给也由单一的商业银行供给向多元化的金融机构供给过渡，金融需求的日益增长和快速变化正在成为近年来商业银行市场发展的显著特点。商业智能系统是将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的可视化分析工具。一般由数据仓库(或数据集市)、数据分析过程、数据挖掘过程、在线分析以及数据安全等部分组成。对商业银行提升管理水平、强化风险防范和促进产品创新具有很大的价值，应用商业智能成为国内银行业提升核心竞争力的重要举措。

        同外资银行相比，国有商业银行在决策分析、产品研发以及对客户信息的挖掘分析能力上还存在差距。外资银行往往采用差异化服务策略，利用标准化的产品，先进的管理和服务，领先的信息技术来争夺高端客户。面对挑战，国有商业银行尤其需要提高商业智能的应用水平，从现有的业务数据中挖掘出隐含的商业知识，总结成功或失败的原因，制订相应的发展战略，借助商业智能先进的技术分析手段来提高自身的核心竞争力。

        目前，各国有商业银行的核心数据已经实现全国大集中，其信息系统不再是单一的核算平台，这就为数据仓库的建立打下基础，抽取、加工基础数据成为管理者决策的信息来源。各类银行业务的核算、管理等数据是商业银行庞大数据库中的重要组成部分，随着商业智能技术的日益成熟，国有商业银行打造一个高效的商业智能业务分析平台已经切实可行。

        银行商业智能系统主要由综合经营分析、绩效管理、客户关系管理、信贷风险控制、统计报表管理等五大模块组成。其中综合经营分析模块主要是用来生成各项管理统计指标，包括资产、负债、表外、资金、同业、财务等各方面的数据，供各业务管理部门查询分析。绩效管理模块则是通过对银行的利润进行计算，对运营成本进行分摊，对关键指标进行分析，计算出银行的机构、部门、柜员、客户经理、产品等各个层面的业绩经营状况，从而实现银行的经营业绩的全面的考核机制；客户关系管理模块通过建立单一客户视图，对客户基本情况、持有产品、交易行为、客户分布等进行分析，以便留住高价值客户、发现和开发潜在优质客户、对现有客户提供交叉销售服务，系统功能分为基础客户关系管理和综合客户关系管理两个层面；信贷风险管理模块从行业、区域和客户等角度分析银行面临的信贷风险，辅助银行建立先进的信用评级和风险评估体系，从而提高贷前的分析效率、贷中的决策质量和贷后的管理技术；报表系统模块通过收集整理各管理部门的报表要求，归纳整理各种报表的格式和数据来源通过合理的设计来满足银行及监管部门纷杂的报表要求。

        随着商业智能技术的逐渐成熟，通过前台录入和清算形成的基础数据经过加工储存到数据仓库中，在商业智能系统建立时，根据银行业务量的大小，在Web服务器上安装合适的商业智能前端工具，数据加工、前台展现等工作就交给计算机来处理，客户端通过IE浏览器就可以方便地定制浏览自己想要的东西。维护人员事先定制好一些常用报表的格式和数据模板，业务人员在统计分析时，通过选择格式、模板等条件，统计分析的繁杂工作就可以提交给系统来完成。但是在商业智能系统的建立过程中，并不是所有的需求都是明确的，某些需求直到用户使用时才会被发现，而另外一些需求可能要到很久以后(当其他一些数据集市建立起来时)才可能提出。银行商业智能系统的整体架构银行商业智能系统是一个通用、实用、全视角、多角度的分析平台，应该全面整合银行数据，建立从业务层到管理层到决策层的智能分析体系，模拟量化风险和收益，在全面整合数据的基础上，经营分析不再局限于业务分类，而是从全面经营角度综合考察，使经营者能够即时掌握全面的经营状况，从而迅速做出正确决策。因此可以让各项业务需求以渐进的方式逐步添加到商业智能系统中，最终达到银行业务统计分析全面化的目的。

        总之，通过应用商业智能系统，商业银行决策和经营的各个管理层级可以从“宏观管理”到“微观分析”，对各项业务活动进行全流程的精细化管理，使其在经营决策中的各项管理措施更为科学、全面和迅速。目前我国各家银行都在加快商业智能建设的脚步，商业智能系统正以燎原之势应用到银行业务的各个层面。
 

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