商业智能BI是信息化发展的必然产物。在信息化的过程中，企业会根据需要建立各种业务系统，提高日常运营效率。这些业务系统运行一段时间后，会产生大量的业务数据。对这些数据的分析和利用可以进一步提高企业的效率。我国各行业的银行信息化一直处于领先水平，其发展历程基本遵循这条路线。虽然IT技术日新月异，出现了大数据应用、数据智能等新概念，但归根结底都是数据分析或商业智能BI，但他们在商业智能 BI 的应用广度和深度上继续发展和扩展。在本文中，笔者将结合多年从事观远数据软件银行BI咨询的经验，谈一些个人看法。

1、商业智能BI的基本应用：辅助数据分析和决策。

银行经理和业务人员作为最频繁的经理和业务人员，需要进行数据分析，了解银行的业务状况。数据分析需要不同的分析主题和完整的指标体系。比如，要分析银行的竞争力，就要分析存款吸收、贷款发放等相关指标，因为这是银行生存的基础。好的银行应该是存款成本低、贷款质量高的银行。存款指标分析了利率最低的活期存款的比例。比率越高，吸收存款的成本越低，总资产回报率和股本回报率越高。个人贷款比率可以分析个人贷款比率。因为在银行贷款中，个人贷款的风险低于公司贷款，个人贷款越高，贷款损失的可能性越小。此外，还可以分析逾期贷款率、不良贷款率等指标。这些指标数据首先需要通过ETL从银行的各个业务系统中采集，然后放入数据仓库按照不同的主题进行分类汇总。最后，它们以 BI 工具和仪表板的形式显示。用户可以通过PC或手机、平板电脑等移动终端进行浏览。这些指标数据首先需要通过ETL从银行的各个业务系统中采集，然后放入数据仓库按照不同的主题进行分类汇总。最后，它们以 BI 工具和仪表板的形式显示。用户可以通过PC或手机、平板电脑等移动终端进行浏览。这些指标数据首先需要通过ETL从银行的各个业务系统中采集，然后放入数据仓库按照不同的主题进行分类汇总。最后，它们以 BI 工具和仪表板的形式显示。用户可以通过PC或手机、平板电脑等移动终端进行浏览。

观远数据本软件制作的企业报表平台是一款真正的Excel的BI报表工具，将Officexcel和WPS表格转换为企业WEB报表设计器。表格样式和计算逻辑的灵活性不言而喻，可以轻松制作复杂的中文报表。同时，企业报表平台还支持多维分析和仪表盘设计界面，无需建模。

在商业智能BI应用中，数据处理是基础，数据分析是手段，辅助决策是目标。数据分析作为商业智能BI的基础应用，对提升银行核心业务流程、市场反应速度和业务管理水平具有重要作用。

2、商业智能 BI 广度应用：每个人都是数据分析师。

在商业智能BI的基础应用阶段，用户通常是银行的各级管理者，因为他们有比较突出的决策需求。但随着银行业务的不断发展和商业智能BI应用的不断推广，业务人员对数据分析的要求也越来越高，希望数据分析更加灵活细致。显然，银行技术人员提供的报表和仪表盘在效率和功能上是不够的，而此时BI工具的另一个应用就是自助分析。这是银行应用程序中商业智能 BI 的广泛扩展，允许每个人使用数据，每个人都可以成为数据分析师。

阿拉丁平台就是一个典型的例子。该平台让一线业务和营销分析师成为数据专家，在平台上查询所需数据，识别数据并进行相关数据分析。比如银行的客户经理需要找到潜在高价值客户的消费规律（比如使用特殊的手机号码、开豪车、住在高档小区等）。因此，他通过阿拉丁平台自助服务相关数据，对区域内的潜在客户进行画像，然后精准营销画像中的高价值客户。这样，不仅大大提高了客户的营销效果，还节省了大部分营销成本，效果非常明显。

在阿拉丁平台上，观远数据软件的自助分析平台扮演着前端BI工具的角色。自助分析平台是围绕业务人员提供数据分析服务的企业门户平台。通过提供自助数据访问、探索和展示工具，不仅加速了数据运营效率，还为商业思维、业务拓展和管理创新提供了一个开放的共享和交互平台。它不仅使数据的使用更加安全和高效，而且还增加了银行数据资产的价值。

3、商业智能BI深度应用：预测未来发展趋势。

无论是报告、自助仪表板还是自助分析，它们都揭示了数据之间过去和已知的关系，主要使用计算机技术。商业智能BI在一定程度上对数据分析有更高的要求。一种结合计算机技术、统计和模型算法的技术应运而生，即数据挖掘。数据挖掘可以进一步挖掘数据的价值，提示数据之间未知的关系，并可用于预测未来。这是 BI 的深度扩展。在银行，数据挖掘广泛应用于精准营销、风险管理、征信服务、精细化管理等应用场景。比如银行的企业违约风险预警项目，基于公众客户的结算行为，描绘客户画像，包括交易频率、交易金额、交易对手等信息，结合客户所在行业、规模和业务状况。使用逻辑回归模型构建逾期客户警报。模型成熟后，利用CRM系统开通客户经理通知渠道，及时向客户经理推送预警数据，做好风险管理工作。

在这种情况下，使用的 BI 工具是 观远数据 软件的数据挖掘平台。数据挖掘平台的操作非常简单，在界面上完成建模、训练和部署。业务人员可以参与，整个过程非常直观。内置多种模型算法，默认调优，大大降低了使用门槛。该系统可以随时扩展，处理大量数据没有问题。

4、商业智能BI的发展前景。

根据Gartner的定义，商业智能BI的发展分为传统BI、自助BI和智能BI三个阶段，完全符合银行商业智能BI的发展过程。但是，BI的类型并不是相互排斥，而是在银行的实际应用中并存，以满足不同场景下的分析需求。如今，银行间竞争日趋激烈，面临金融科技巨头的挑战。各大银行迫切需要突破传统商业模式，转变思维方式，加大技术创新力度，努力实现银行数字化转型，以更好的产品和服务满足客户需求。在此过程中，不仅需要数字业务流程，但需要建立新的数据驱动的商业模式。作为数据运营的重要手段，商业智能BI应用具有很大的发展空间。

对于商业智能BI应用的数据基础，银行也经历了从数据仓库到大数据平台的发展阶段。如今，大数据平台不仅可以处理像传统OLAP这样的大量结构化和离线数据，还可以处理非结构化和实时数据。BI 工具在增强数据准备、自然语言查询和自然语言生成等新兴领域也日趋成熟。展望未来，商业智能BI应用将在银行不断推广和深化，服务银行转型升级。