银行升级BI提高服务效率和经营效益

调研机构IDC公司发布的一份调查报告显示，超50%的金融机构正在使用BI（商业智能）软件来增加新的业务收入来源，扩大BI范围的经营策略成为金融机构业务增长的关键之一。

近年来，商业银行的数字化转型在体系建设、技术投入、产品创新和流程改造上已经取得了长足进步，正在步入深水区。当前，数据分析已成为银行数字化转型中的重要环节，财务数据、行为数据、社交数据和交易数据的价值被充分挖掘，大幅度提升了互联网和大数据时代银行风险控制水平、金融产品和服务创新能力和多渠道多元化的精准营销能力，提高了银行的服务效率。

《金融时报》记者近日采访了解到，依托先进的BI产品技术，构建全行级多层次全员数据分析体系，充分释放数据价值、实时辅助业务决策、提升业务敏捷性和成本效益，已经成为金融机构必备的科技能力之一。

加码BI投入

金融机构对于BI的投入正在不断加码。近日，某股份制商业银行宣布签约海致星图，将对正在使用的“海致BDP单机版”进行用户扩容和架构调整，全面升级为“海致BDP SaaS版”，满足银行用户、分析数据和业务持续增长的速度需求，满足总行、分行业务日益多样化、深度化的数据分析需求，赋能信用卡、零售、审计、公司金融、分行等各类业务。

按业内定义，BI的发展分为三个阶段，即传统BI、自助BI和智能BI。据介绍，海致星图BDP 2.0产品作为新一代智能BI中的代表产品，已承担了几万家企业用户的数据分析及可视化查询需求，在弹性的资源扩张、资源管理、多租户的数据资产管理和分配方面，具备国际先进水平。

将BI升级换代源于银行业转型发展实际需求。该股份制银行内部人士告诉《金融时报》记者，从业务发展需求来看，“实时使用、全员使用、灵活使用”已是金融机构进行数据分析的新诉求。

“银行的数据资源不再局限于仅供某个分析师团队使用，不同部门、不同分支机构的业务人员都需要能够在自己的数据分析领域里，灵活分析使用数据，指导业务，从而撬动全行的数据资产价值释放。”上述人士说。

同时，在融合业务场景的基础上，银行业对BI的智能化提出更高要求，希望BI工具不仅能够分析过去，反映当前业务进展和问题，而且还能对未来业务提供预测性建议，支持业务决策。

“一方面通过应用机器学习等算法增强BI的分析和预测功能，如在向业务人员提供分析结果的基础上延伸到智能决策；另一方面，结合NLP（自然语言处理）、智能语音等技术实现自然语言查询等BI智能交互，降低BI使用门槛。由智能问答技术支撑的智能交互将成为新的BI表现形式。”上述人士说。

此外，BI应具备协同分析、交互式分析能力。据介绍，银行除了各部门自主进行业务决策外，总行层面的决策往往需要跨部门协作，在加强业务人员协作效率上，可将BI系统和协作工具进行集成，增加实时评论、在线会议等功能，实现跨部门的业务协作。

“经过不断迭代升级，新一代BI产品在增强数据发现、交互式的数据探索、移动探索和创作、自然语言搜索、智能化数据预处理有着突出优势，同时支持云原生架构，充分利用云原生技术轻量化、松耦合、灵活度高等优势，支持跨云与多云部署。” 海致星图相关负责人表示。

寻找BI新产品

《金融时报》记者采访了解到，BI的业务流程涉及数据挖掘、数仓建设等，需要对接企业核心业务数据。从应用安全性角度考虑，随着数据分析技术受到西方国家技术限制、国内信创产业建设加速，研发BI自有技术是必然趋势。在这一趋势下，如何实现利用自有技术避免业务风险，是金融机构面临的共同课题。

近年来，国产BI软件的创新进步有目共睹，2004年至2012年，众多BI软件如雨后春笋般涌现出来。2013年以后，经过市场的洗礼，一些小规模和不太成熟的企业被市场所淘汰，国内BI市场进入了成熟稳定期。在此背景下，各家银行开始积极寻找BI产品以期对系统进行升级换代。

据悉，某国有银行目前正在与海致星图开展全面替代IBM Cognos的专项合作。某股份制商业银行曾与海致星图共同搭建了国内金融行业最大规模的云BI平台，大幅增加全行的数据驱动型场景。

BI技术竞争大幕拉开

作为IT建设走在相对前端的行业， 我国金融业已有的业务系统已积累了大量数据，但由于这些数据不仅散布于各业务系统中，而且是以业务为中心，有限的客户资料也分散存储，不利于银行进一步提高客户服务水平。

经过近年来的高速发展之后，金融业致力于提高服务水平，既要抓住现有客户又要挖掘潜力客户。这些都对智能BI提出了现实的迫切需求。与此同时，自主可控进程的加速为国内BI产品企业提供了更多弯道超车的机会。

如今，银行的同业竞争越来越激烈，且面临金融科技巨头的挑战，各大银行亟待突破传统业务模式，加大科技创新，以期用更好的产品和服务满足客户需求，努力实现银行的数字化转型。在这个过程中，不仅要求业务流程的数字化，而且需要建立“数据驱动业务”新模式，用数据化运营的思路进一步提高银行的管理效率和经营效益。

专家认为，未来，BI将与AI、知识图谱、隐私计算、边缘计算等前沿技术进一步深度融合，以提供更有机融合的数据智能解决方案、更贴近业务的专业数据服务和更加便捷的随时随地人人应用模式，为金融业乃至中国经济健康发展增添新动能。