Brio BI解决方案在中国银行深圳分行应用案例-推荐下载
中国银行大数据应用实例的新案例
中国银行大数据应用实例的新案例中国银行大数据应用实例的新案例1. 引言中国银行作为我国领先的商业银行之一，一直致力于探索和应用新技术，以提升其金融服务和业务效率。
其中，大数据技术在近年来的应用中发挥了重要作用。
本文将介绍中国银行在大数据应用方面的新案例，重点关注其如何利用大数据技术改进客户体验、风险管理和业务发展。
2. 优化客户体验中国银行通过大数据分析，建立了全面、准确的客户画像，更好地理解客户需求和行为习惯。
基于这些数据，银行精确定位和推送个性化产品和服务，提高了客户满意度和忠诚度。
通过分析客户的交易数据和消费行为，银行能够更好地为客户量身定制信用卡额度，提供更具个性化的金融服务。
3. 精准风险管理大数据技术给中国银行提供了更全面、及时的风险管理能力。
银行通过分析海量数据，建立了风险预警系统，能够即时监测和预测潜在风险，并采取相应措施进行规避。
通过对客户的征信数据和信用卡使用情况进行分析，银行能够快速发现信用卡盗刷和欺诈行为，及时停止交易并保护客户资产安全。
4. 优化业务发展大数据技术为中国银行提供了更多的业务发展机会。
通过深度分析客户的交易数据、消费习惯以及市场趋势，银行可以精确把握市场需求，及时调整和推出新产品和服务。
银行可以基于客户分群进行精准营销，向特定客户群体推出理财产品、小额贷款等，提高业务销售和盈利能力。
5. 总结和回顾中国银行在大数据应用方面的新案例展示了其在客户体验、风险管理和业务发展方面的创新能力。
通过大数据技术的应用，银行实现了从简到繁、由浅入深的探索与应用，为客户提供更个性化的金融服务，提高了风险管理能力和业务发展水平。
尽管已经取得一系列成功，中国银行仍需要持续推进大数据技术在更多领域的应用，以不断提高金融服务水平并满足客户的不断变化的需求。
6. 观点和理解大数据技术在中国银行的应用是现代金融服务的重要趋势之一。
通过深度分析海量数据，银行可以更好地理解客户需求，提供个性化的金融产品和服务。
商业智能(BI)I应用实例介绍
BO
据和分析结果来制定有效且明智决策的能力。从高端分析师到普通业 务用户的所有用户都可访问他们所需的信息，尽可能不依赖 IT 资源
和开发人员。
BI与我司ERP的关系
BMS,WMS...
生成数据，对数据进行再 处理
ERP
数据
BI SAP BO
提取数据，将数据按需进行 呈现
SAP商务智能常用产品
01
需求变更
需求变更
识别 评价影响 变更方案 实施变更 跟进变更
Thank you !
2 SAP BI开发与使用
3 SAP BI应用实例
4 项目经验小结
1
Part One
BI系统介绍
BI到底是什么？
BI
SAP
BO
Business Intelligenced,即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数
ห้องสมุดไป่ตู้BI
据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营
BI能做到的
BI报表：
可读性差，数据呈现方式单一
界面友好，高度可视化，可操作性强
2 Part Two SAP BI开发与使用
进行数据分析与挖掘，建立数 据仓库模型；
01
使用水晶报表实现在SAP
BI内呈现数据；完善数据格
02
式，制作报表参数；
调用水晶报表数据，使用水晶
易表生成图形化、可交互的多 03
决策。
SAP
1.SAP公司，它是成立于1972年总部位于德国沃尔多夫市的全球最大的 企业管理和协同化电子商务解决方案供应商、全球第三大独立软件供应 商 2.System Applications and Products”的简称，是SAP公司的产品— —企业管理解决方案的软件名称。
大模型+bi的实现方式与金融领域落地案例
一、应用背景随着人工智能技术的不断发展，大模型+bi（Business Intelligence）的实现在金融领域的应用也日益普及。
大模型是指具有大量参数和复杂结构的深度学习模型，其在处理复杂金融数据、分析市场趋势和预测风险方面具有独特优势。
结合BI技术，可以提高金融机构的决策效率和精准度，为金融业务的发展提供有力支撑。
二、大模型+BI的实现方式1. 数据采集与清洗大模型+BI的实现首先需要进行大量金融数据的采集和清洗工作。
金融机构可以通过API接口、数据仓库等方式获取市场行情、交易数据、客户信息等多维度数据，然后通过数据清洗工具对数据进行清洗、去重、标准化等处理，以提高数据的质量和可用性。
2. 模型训练与优化在数据准备好之后，需要对大模型进行训练和优化。
金融领域的数据通常具有高维度、复杂关联性等特点，因此需要借助深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等对大规模数据进行训练，并通过参数调整、模型融合等方式优化模型，以提高模型的准确性和稳定性。
3. BI分析与可视化BI技术在大模型+BI中的作用主要体现在数据分析与可视化方面。
通过BI工具，金融从业者可以对模型预测结果、客户行为、市场趋势等进行多维度分析，同时可以将分析结果以报表、图表等形式直观呈现，帮助决策者快速理解数据、发现问题和机会。
4. 结合业务场景实施将大模型+BI技术与金融业务场景进行结合，实现技术落地。
将已训练好的风险预测模型应用于信贷审核、投资决策等业务环节，利用BI工具对业务数据进行分析，帮助金融从业者进行决策和管理。
三、金融领域落地案例1. 风险控制某银行利用大模型+BI技术，通过对大量贷款客户数据的分析和挖掘，构建风险评估模型。
该模型结合了客户信用记录、还款能力、借贷金额等多方面因素，能够对客户的违约风险进行实时监测和预测，为银行提供了更科学、准确的风险控制手段。
2. 营销推广一家保险公司通过大模型+BI技术对客户数据进行分析，找到了潜在客户的行为特征和需求，从而精准制定了营销策略。
BI工具应用案例：银行管理驾驶舱系统
BI工具应用案例：银行管理驾驶舱系统1.项目背景银行管理驾驶舱的核心价值是建立高层战略决策支持统计指标框架，主要针对经营指标、绩效指标、财务指标、风险指标、监管指标等，使用仪表盘技术，综合展示现状及目标完成进度以帮助了解目前经营指标是否均衡发展，市场规模是否良好发展的态势。
随着银行经营管理体系的不断完善，银行业务的不断拓展以及银行监管的日益严密，银行的规模越来越大，网点分布日益广泛，现有的报表系统业务数据分散、功能单一、界面不够友好，已经无法满足商业银行经营管理活动的需要。
因此，为满足银行决策层的管理需求，建立综合、全面、便捷、直观的管理驾驶舱系统，展现业务经营状况，通过历史趋势分析、机构纵向比较、同业横向对比、预算执行状态多方面来展示经营情况，是该银行的当务之急。
该银行数据存储中心已经建立，底层基础数据整合也初具规模，为该银行建立管理驾驶舱系统作为报表信息管理的基础平台创造了有利条件，而经过多年持续积累的Kingbase Smartbi（金仓思迈特商业智能数据分析系统）在管理驾驶舱具有布局灵活、快速发布、直观展现、交互分析的特性，为该银行的决策分析提供更好的帮助。
2.项目目标以Kingbase Smartbi为开发管理平台进行功能扩展与系统集成，管理驾驶舱系统根据业务需求与技术的分析，需要实现以下目标：●基于一卡通的认证方式，实现行内用户单点登录。
●提供多样化的报表展现界面，包括表格展现，各类图形展现等。
●实现管理驾驶舱系统与数据仓库核心以及数据仓库各个集市的对接。
●实现系统外部数据的补录，将系统内外数据更好的结合展现。
●系统具有良好的扩展性，近期支持COGNOS报表，长远考虑集成其他报表工具。
●实现报表以及指标定义、维护和发布等操作的流程化管理。
3.系统应用架构图：系统应用架构本系统的应用架构包括如下：●业务系统层：提供业务系统的源数据，包括财务系统、核心业务系统、信贷业务系统等，也包括一卡通等后台管理系统。
利用powerbi实现银行信贷资产质量管控的实际应用案例
利用powerbi实现银行信贷资产质量管控的实际应用案例全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在金融行业中，银行信贷资产质量一直是银行管理最关注的问题之一。
有效的资产质量管控可以帮助银行降低信贷风险，提高资产质量，保障资金安全。
而如今，随着数据分析技术的不断发展，越来越多的银行开始利用Power BI等数据分析工具来实现银行信贷资产质量的有效管控。
在本文中，我们将介绍一家银行如何利用Power BI实现银行信贷资产质量管控的实际应用案例。
这家银行是一家国内大型商业银行，信贷规模庞大，信贷风险控制十分重要。
该银行通过Power BI将自身的客户信用数据、借贷数据、违约数据等数据进行整合并建立数据模型。
通过Power BI的数据连接功能，银行可以直接从数据库中导入数据，并通过数据清洗、转换和建模，将原始数据转化为可视化分析的数据模型。
这样，银行就可以根据实际情况对信贷资产质量进行深入分析。
该银行通过Power BI实现了对信贷资产质量的实时监控。
通过Power BI的数据刷新功能，银行可以实时更新信贷资产质量的指标和数据，及时发现信贷风险情况。
银行也可以通过Power BI的仪表盘和报表功能，直观地展示信贷资产质量情况，为银行的决策提供可靠的数据支持。
第二篇示例：一家银行在利用PowerBI实现信贷资产质量管控的过程中，可以按照以下步骤进行：第一步，数据整合：将银行各个部门的数据整合到一个数据仓库中，包括客户基本信息、贷款信息、还款信息等。
这一步骤需要将各种不同格式的数据整合到一起，并清洗数据以确保数据的准确性和完整性。
第二步，建立数据模型：在PowerBI中建立数据模型，将数据进行关联和连接，以便后续的分析和可视化。
在这一步骤中，需要考虑到不同数据表之间的关联关系，如客户和贷款之间的关联，贷款和还款之间的关联等。
第三步，制定指标体系：根据银行的业务需求，制定适合的指标体系，如不良贷款率、逾期贷款率、回收率等。
中小银行智能风控的典例
中小银行智能风控的典例包括采用大数据和人工智能
技术，对银行的风险进行全面管理。
以下是一些具体的典例：北京银行：北京银行通过建设“护盾”智能交易反欺诈平台，实现线上渠道交易的实时风险闭环监测处置，全方位保障线上渠道的安全运营。
该平台由多个平台组成，配备专家运营团队，能实现高效、精准、柔性风控的目标。
宁波通商银行：宁波通商银行引入顶象关联网络平台，及时发现异常账户行为以及欺诈风险团伙，将潜在风险遏制在萌芽状态。
同时，该行还对接宁波市普惠金融信用信息服务平台，进行样本清洗、数据梳理与挖掘，提炼关键高风险指标，使用IV筛选等计量方法并结合专家经验形成风险模型方案，方便前端营销访客使用。
中关村科金：中关村科金提交的“大数据风控数智解决方案创新案例”，凭借方案的创新性、智能性、实用性和客户满意度，荣获“2023银行家年度智能风控创新优秀案例”。
总的来说，中小银行智能风控的典例包括北京银行、宁波通商银行和中关村科金等。
这些典例有助于中小银行提高风险管理的效率和准确性，降低风险损失和欺诈风险。
Brio BI解决方案在中国银行深圳分行应用案例
Brio BI解决方案在中国银行深圳分行应用案例BI技术——银行信用卡业务高速增长的动力BI技术——信用卡市场竞争中的秘密武器随着中国加入世贸组织，国内金融市场将逐步全面向外资开放，能给银行带来巨额利润的信用卡业务成为了内资银行和外资银行的必争之地。
在这场激烈的角逐中，各家银行使出浑身解数，争夺未来信用卡市场的主导权。
在“大零售”战略思想的指导下，中国银行牢牢坚持以科技为依托，大力进行产品创新和市场拓展，实现人民币信用卡、国际信用卡发卡量和有效商户数量业内第一的目标。
2002年，截止到10月初，长城人民币准贷记卡量同业占比从年初的23%上升到27%。
同期，为了开展具有针对性的市场营销、提供个性化服务、提高品牌知名度和忠诚度、提高信用业务的市场份额和利润水平，同时降低经营风险，中国银行计划在全国各分支机构推广信用卡业务的BI（商业智能）应用，BI技术成为中国银行在这场激烈角逐中的秘密武器，其首期推广计划涵盖北京、上海、深圳、浙江四地。
深圳是中国经济最发达的城市之一，信用卡业务量较大，成长也较快，也因此较早地反映出一些服务和管理的不足。
深圳分行是中国银行效益最好的分支机构之一，建立了良好的IT基础，因此被中国银行总行选中，作为信用卡业务BI 分析系统建设的试点。
由此可见，该系统的实施不仅担负开拓本地业务的重任，还将对中国银行全国市场的业务模式产生相当的影响。
中行深圳分行十分重视供应商个性化定制的开发能力、快速响应的服务能力、以及高度的系统安全性，最终选择了在世界各大银行都有成功应用的Brio Software和具有较丰富金融应用开发经验的华际友天公司。
两家公司密切合作为深圳中行打造基于Brio Intelligence(tm)的信用卡业务分析系统，帮助深圳中行更有效地管理信用卡业务，并推动该业务持续高速增长。
争业界完整先进的BI解决方案中行深圳分行的信用卡业务分析系统面向银行管理层，以企业级数据仓库为基础，整合银行内部信用卡相关的所有重要数据，通过对数据进行快速而准确的分析和挖掘，以及提供的全方位、多层次的辅助决策支持手段，帮助银行领导在短时间内对市场变化及趋势做出更好的战略性商业决策，以挖掘重点客户、提高服务质量、减少运作成本，为银行带来有利的市场竞争优势。
大数据应用案例TOP100_谢然
54 《互联网周刊》2015.3.20
带来的运营数据分散和数据集成难的 IT 问题。借助微软SQL Server 2012 商业智 能解决方案，携程增强了其对所有下属 分支机构的数据采集和掌控，大大减少 了计划性停机时间以及非计划性停机的 时间，灵活的部署选项也可以根据携程 的需要实现从服务器到云的扩展。
9. 华为大数据方案在福建移动的应用 为进一步提升外呼成功率，从2014 年初开始，福建移动联合华为公司开展 基于大数据的精准营销工作，采用大数 据分析的方法选择外呼目标价值用户。 基于大数据分析方法和传统外呼方法分 别提供20万目标客户清单，在前台无感 知下进行对比验证，确保对比效果不受 人为因素影响，经过外呼验证，基于大 数据分析方法较传统方法外呼成功率提 升50%以上，有效支撑了福建移动4G用 户发展战略。
2. Informatica帮助紫金农商银行深 挖数据价值
紫金农商银行O D S数据仓库项目建 设使用I n f o r m a t i c a产品完成数据的加载、 清洗、转换工作显得尤为简单，图形化、 流程化设计使维护人员能够快速、顺畅的 操作，即使数据源结构发生变化，也不会 像以前必须修改大量的程序代码，只需要19. 大脑PK人脑 大数据押高考 作文题
为了帮助考生更好地备考，高 考作文预测通过对过去八年高考作文题 及作文范文、海量年度搜索风云热词、 历年新闻热点等原始数据与实时更新的 “活数据”进行深度挖掘分析，以“概 率主题模型”模拟人脑思考，反向推导 出作文主题及关联词汇，为考生预测出
2014年高考作文的六大命题方向。
6. 英特尔携杭州诚道科技构建智能 交通
面对大数据挑战，杭州市杭州 诚道科技有限公司紧密合作，部署了 基于英特尔大数据解决方案的诚道重 点车辆动态监管系统，通过集中的数 据中心将全市卡口、电子警察、视频 监控、流量检测设备、信号机、诱导 设备等有效地连接起来，从交通案件 侦破能力、交通警察对机动车辆的监 管能力到利用关联车辆的数据分析能 力，都得到了极大提升。
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Brio BI解决方案在中国银行深圳分行应用案例BI技术——银行信用卡业务高速增长的动力
BI技术——信用卡市场竞争中的秘密武器
随着中国加入世贸组织，国内金融市场将逐步全面向外资开放，能给银行带来巨额利润的信用卡业务成为了内资银行和外资银行的必争之地。
在这场激烈的角逐中，各家银行使出浑身解数，争夺未来信用卡市场的主导权。
在“大零售”战略思想的指导下，中国银行牢牢坚持以科技为依托，大力进行产品创新和市场拓展，实现人民币信用卡、国际信用卡发卡量和有效商户数量业内第一的目标。
2002年，截止到10月初，长城人民币准贷记卡量同业
占比从年初的23%上升到27%。
同期，为了开展具有针对性的市场营销、提供个性化服务、提高品牌知名度和忠诚度、提高信用业务的市场份额和利润水平，同时降低经营风险，中国银行计划在全国各分支机构推广信用卡业务的BI（商业智能）应用，BI技术成为中国银行在这场激烈角逐中的秘密武器，其首期推广计划涵盖北京、上海、深圳、浙江四地。
深圳是中国经济最发达的城市之一，信用卡业务量较大，成长也较快，也因此较早地反映出一些服务和管理的不足。
深圳分行是中国银行效益最好的分支机构之一，建立了良好的IT基础，因此被中国银行总行选中，作为信用卡业务BI分析系统建设的试点。
由此可见，该系统的实施不仅担负开拓本地业务的重任，还将对中国银行全国市场的业务模式产生相当的影响。
中行深圳分行十分重视供应商个性化定制的开发能力、快速响应的服务能力、以及高度的系统安全性，最终选择了在世界各大银行都有成功应用的Brio Software和具有较丰富金融应用开发经验的华际友天公司。
两家公司密切合作
为深圳中行打造基于Brio Intelligence(tm)的信用卡业务分析系统，帮助深圳中行更有效地管理信用卡业务，并推动该业务持续高速增长。
争业界完整先进的BI解决方案
中行深圳分行的信用卡业务分析系统面向银行管理层，以企业级数据仓库为基础，整合银行内部信用卡相关的所有重要数据，通过对数据进行快速而准确的分析和挖掘，以及提供的全方位、多层次的辅助决策支持手段，帮助银行领导在短时间内对市场变化及趋势做出更好的战略性商业决策，以挖掘重点客户、提高服务质量、减少运作成本，为银行带来有利的市场竞争优势。
中行深圳分行采用了IBM X255搭载双CPU作为服务器，这台服务器通过局域网连接相关业务部门的分析客户端和其他应用服务器（网上银行应用服务器）；在软件层面，系统前端分析采用了BRIO、EXCEL等不同工具，为分析
人员提供灵活的数据呈现形式。
数据呈现环境充分利用了BRIO强大的数据PULL/PUSH技术，特别是其服务器端的分析任务计划调度、基于Web的报表分发、客户端零管理等功能，为用户搭建出富有效率的数据分析环境。
该解决方案采用了国际流行的比较分析法、结构分析法、异常分析法、指标管理、趋势分析法以及因素分析法，将分析结果直观地（如饼图、柱形图和走势图等）展现在管理决策层面前。
同时该系统还能自动分析数据，进行归纳性推理，挖掘出潜在模式或产生联想，建立新的业务模型，帮助用户发现规律、总结经验、及时调整重要的经营策略，做出正确决策。
无论是银行中的一般职员还是各级管理层，都十分容易地使用该系，他们可以直接通过桌面浏览器输入，经身份验证后开始访问系统。
无论是客户/服务器方式或是浏览器/服务器方式访问系统，都拥有完全一致的访问界面。
银行人员可以根据自己的业务问题，在系统中流畅地完成可能涉及查询、分析及报表操作的整个复杂的决策过程，无需开发人员介入。
当然不同的人员接触、获取信息的权限也不同，充分保障信息安全。
对于管理层而言，可以充分享用该分析系统在透视标记图表中进行的灵活的数据动态分析，快速地从多角度观察不同层次的数据，探索问题根源，显著提高决策分析的效率。
而开发人员也可以对决策层更关心的业务分析进行预包装，提交行政信息分析系统EIS供决策层分析，以表格、图形表现高层的、概览的数据视图，这些视图还可以立即被激活以进行进一步的分析和报表制作。
最大限度地提高了组织的生产力和工作效率。
在实施过程中，华际友天的开发团队应客户的要求，将应用分析模型从30多个扩展到110多个，是更完整的行业解决方案。
最后，所有的分析结果都可以采用HTML、EXCEL、WORD、传真等格式根据需要分发给相应人员，也可以直接发送到邮箱中，领导只需通过简单的鼠标操作即可访问他们所需要的关键信息，完成复杂的决策过程。
BI应用全面推动信用卡业务
中行深圳分行的信用卡业务分析系统以客户关系为核心，分析客户、商户、发卡机构、交易等四大主题。
客户主题对信用卡客户进行分类和管理，商户主题对特约商户进行分类和管理，机构主题描述银行分支机构及其隶属关系，交易主题则作为活动记录把其他三个数据主题联系起来、反映了客户在不同商户的消费行为（见图）。
中行深圳分行信用卡业务分析系统
1．显著提升CRM应用效果
信用卡业务的主要客户来自较高收入群体，该群体消费行为复杂多变、流动性高、服务意识强烈。
但在以往各家银行的信用卡业务实践中，银行方由于缺乏对海量交易数据的深度挖掘，不能对客户进行有效地区分，只能宽泛地提供基础应用及客户服务，导致严重的同质竞争，客户普遍满意度及忠诚度低。
通过与CRM相结合，中行深圳分行信用卡客户关系分析评估客户信用等级，细分客户群，定位最大贡献度的信用卡客户，分析客户的喜好和消费习惯，对消费大户进行跟踪分析，根据分析的结果，向用户提供温馨的个性化服务，大幅度地提高了客户满意度和忠诚度，也激励该行积极开发信用卡的应用，刺激持卡人用卡消费。
银行卡分析的结果成为客户关系管理系统CRM的数据来源之一，同时，CRM的其它信息也可以被银行卡分析系统共享，BI技术挖掘出了数据的商业价值。
2．策略性发展和管理商户
以往中行深圳分行只能凭借粗略的评估发展和管理商户，实施BI解决方案后，银行可以分析商户特征及其交易水平，衡量商户的贡献度，加强与重点商户的合作，关注重点商户的重点客户的变化情况，优先将商户的促销信息、新产品信息通知相关持卡人，而商户亦可以将其大客户介绍给银行，可以提供专门针对重点商户、重点持卡人的优惠服务。
3．低风险安全高速发展
信用卡包涵借贷服务，因此对发卡机构存在相当的风险。
该解决方案中的信用卡分析系统帮助中行深圳分行跟踪客户透支交易行为，判断风险出现的原因及方式，以便决策者及时处理，实现事前预测、事中控制、事后化解，确保信用卡业务能够高效、安全的发展。
4．准确有效地营销
目前信用卡业务还有相当大的增长空间，各家银行都积极地开拓新市场。
中行深圳分行通过对以往交易业务量和交易金额的分析，随时把握业务发展近况，发现历史规律和趋势，分析客户消费特征，针对不同客户群采取灵活、更有效的促销手段，引导和刺激持卡人用卡消费，及时从卡类结构中考察各卡种营销的成败，从商户结构中挖掘营销重点、发现工作盲点。
5．全面绩效管理
更重要的是，该解决方案帮助信用卡业务部门实现了全面的绩效管理，通过全面了解机构经营情况、整体收益结构，中行深圳分行的决策者很容易地开展了各级机构业绩考核评估，了解透支及存款情况的变化规律及最新趋势。
对该系统的这一价值，中行深圳分行一直给予高度评价，有利于该行推行更有效
的激励机制，提升管理水平，在激烈的信用卡市场中建立赫赫战功。