银行业商业智能解决方案
应用商业智能提升银行核心竞争力的重要举措
源 的 数 据 ，对 各 类 存 贷 款 的 利 息 收 支 、 中 间 业 务 手 续 费 收 支 、 内 部 财 务 数 据 等 进 行 加 工 处
理 ， 银 行 内 部 资 金 转 移 价 格 进 行 计 算 ， 各 类 银 对 对 行 内 部 活 动 的 营 运 成 本 进 行 核 算 和 分 摊 。在 这 样 的
、
ＢＩ 商 业银行 信息 系统 中的整体 框 架 在
二 、 Ｉ 用的 作用 Ｂ应
在 当 前 的 市 场 竞 争 形 势 和 商 业 银 行 业 务 转 型 的大 背 景 下 ， Ｉ 商 业 银 行 业 务 服 务 水 平 和 内 部 管 Ｂ 对 理 水 平 的 提 高 是 全 方 位 的 ， 作 用 主 要 体 现 在 以下 其
仓 库 系 统 ， 够 对 单 个 或 者 群 体 的 客 户 进 行 价 值 度 能
和 贡 献 度 分 析 ，从 而 实 现 更 加 准 确 的 市 场 划 分 ， 有
业 银 行 ， 交 通 银 行 、 大 银 行 ， 及 建 设 银 行 的个 如 光 以
转 变 ， 融 需 求 的 日益 增 长 和 快 速 变 化 正 在 成 为 近 金 年 来 商 业 银 行 市 场 发 展 的 显 著 特 点 。 而 且 ， 行 间 银 竞 争 日益 加 剧 ， 率 管 制 不 断 松 动 。 在 这 样 的 市 场 利 环境 下 ， 业银 行 只有 面对 市场 ， 化 营销 ， 出效 商 强 突 益 ， 制 风 险 ， 断 决 策 ， 能 在 全 面 开 放 的 竞 争 中 控 果 才
金 融 信 息 化 论 坛
拉
易
２０ ０ ９年 ５月 １ ０日 第 ５期
银行it系统解决方案
银行it系统解决方案
《银行IT系统解决方案》
随着银行业务的不断发展和创新，IT系统的作用变得越来越
重要。
银行IT系统解决方案是指针对银行业务需求所设计的
一套完整的解决方案，通过各种技术手段和软件工具来满足银行业务的需求，提升工作效率和服务质量。
银行IT系统解决方案主要包括以下几个方面：首先是核心银
行系统，包括核心帐户系统、支付结算系统、信贷管理系统、风险控制系统等。
这些系统是银行业务的核心，直接关系到资金的安全与流动，客户的信用与权益。
其次是电子银行系统，包括网上银行、手机银行、ATM等。
这些系统是银行向客户
提供服务的窗口，直接关系到客户体验和满意度。
再次就是信息安全系统，包括防火墙、反病毒软件、数据加密等。
这些系统是保障银行信息安全的关键，直接关系到银行的声誉和信任。
最后就是数据分析系统，包括数据仓库、商业智能工具等。
这些系统是为银行提供大数据支持，促进业务决策和发展。
对于银行IT系统解决方案而言，其关键在于整合和创新。
银
行IT系统通常来自不同的软件厂家，存在着互不兼容的问题，因此需要进行整合开发。
同时，随着科技的不断更新，银行业务也在不断变革，需要不断进行技术创新和业务改进。
综上所述，银行IT系统解决方案具有复杂性和多样性，需要
结合银行业务需求和科技发展进行整合和创新。
只有不断优化和提升，才能更好地满足银行的需求，推动银行业务的发展。
商业智能的应用和实践
商业智能的应用和实践随着信息技术的不断发展，商业智能（BI）作为一种高效的数据分析和决策支持工具，成为各个企业的重要组成部分。
商业智能利用数据挖掘技术和业务分析方法，提取企业数据集合中隐藏的信息和知识，帮助企业管理层快速了解业务运营状况和市场趋势，以便作出最优决策。
一、商业智能的基本架构商业智能系统通常包括以下三个组成部分：1. 数据仓库（DW）：数据仓库是指将企业的各个业务系统的海量数据进行统一的清洗、聚合、冗余消除、集成并存储的大型数据存储库。
它是商业智能系统的核心，也是数据分析和报表可视化的基础和保障。
2. 商业智能应用服务器：该服务器负责接收数据存储在数据仓库中的数据，进行数据挖掘、数据分析、数据建模和透明处理等相关操作，并将处理后的数据通过各种可视化报表和数据图表的方式呈现给用户。
3. 商业智能应用用户客户端：用户可通过商业智能系统提供的BI客户端工具，来获取和使用经过商业智能系统处理后的分析结果，从而更好地理解自己的业务和市场需求，针对不同的业务实验制定最优战略策略及优化方案。
二、商业智能应用场景商业智能系统可用于各个行业和领域的数据分析和决策支持，如下：1. 零售业：商业智能可通过对批发、零售销售、促销活动、库存管理等数据进行分析和挖掘，帮助零售商全面了解市场需求趋势，精准预测库存需求，制定最优的销售策略。
2. 金融业：商业智能可以通过分析金融机构的财务数据和市场数据，来帮助银行优化贷款和信贷评分模型，降低风险和损失。
3. 制造业：商业智能在制造业中广泛应用，从供应链管理、生产线管理、质量控制、设备监控等方面的数据分析和建模，帮助制造商提高生产效率，降低成本，提高产品质量。
三、商业智能实践案例下面介绍几个商业智能实践案例，以帮助更好地理解商业智能系统的实际应用。
1. Wal-Mart商业智能应用案例Wal-Mart是世界上最大的零售商之一，该公司成功应用商业智能系统，大大提高了公司在零售业中的竞争力。
管理信息系统（第二版）-商务智能与决策支持——案例及案例分析
商务智能与决策支持教学案例案例1：光大银行商务智能系统的实施一、案例内容成立于1992年8月的光大银行，作为国内最大的股份制商业银行，拥有众多客户群，几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先的理念为客户提供种类繁多的金融服务。
对于一个如此庞大的机构，如此繁多的金融服务，管理的复杂性可想而知。
近年来，通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统和办公自动化系统等一系列信息化基础建设，光大银行率先实现了业务系统全国联网和总行数据大集中。
在成功实现业务系统全国联网和总行数据大集中后，经营管理分析方面又出现了一些亟待解决的新问题，如：统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心的经营管理模式提供充足的信息支持、业绩考核没有理想的IT系统为支撑等等。
众多新问题的出现是银行管理层始料未及的。
为了尽快突破海量数据的“封锁”，挖掘其中蕴涵的知识和信息，光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。
光大银行根据自身情况，以实际需要为导向，对各家方案的优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。
最终，菲奈特软件公司的高端商务智能产品BI.Office以其领先的技术和简便的操作从众多竞争者中脱颖而出，赢得了光大银行决策层的一致青睐。
经过商议，双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。
为了降低实施风险，将从国际结算业务统计分析系统开始，各个项目逐步实施。
成功的选型是光大银行商业智能应用系统成功实施的开始。
国际业务部商业智能的应用证明，光大银行所采取的“以部门为基础实施数据处理”的决定是正确的，也是务实的。
从2002年12月开始，菲奈特BI.Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其他几个业务部门，形成相应部门的商业智能系统。
这些商业智能系统以数据仓库技术为基础，把分散在各个业务系统的数据进行整合，数据经过清洗、转换，加载到数据仓库；再采用OLAP 和Data Mining等技术，为管理决策人员提供强大、灵活的日常查询和决策支持。
商业智能在商业银行的应用
商业智能在商业银行的应用【摘要】商业智能在商业银行的应用日益被重视和应用。
本文从客户数据分析、风险管理、营销推广、业绩评估和客户服务优化等方面探讨商业智能技术在商业银行中的具体应用。
通过商业智能技术，商业银行可以更好地了解客户需求，有效管理风险，提高营销效率，评估业绩和优化客户服务体验。
结论部分分析了商业智能技术对商业银行业务发展的重要性，并探讨了未来商业智能在商业银行的发展趋势和应用前景。
随着商业银行业务的不断发展和竞争加剧，商业智能技术的应用将成为商业银行提升竞争力和实现可持续发展的重要工具之一。
【关键词】商业智能、商业银行、客户数据分析、风险管理、营销推广、业绩评估、客户服务优化、业务发展、发展趋势、应用前景展望1. 引言1.1 商业智能在商业银行的应用概述商业智能技术在商业银行领域的应用日益广泛，成为银行业务发展的重要支撑。
商业智能技术通过对客户数据的分析，为商业银行提供了更深入的了解客户需求和行为模式的能力，从而帮助银行更好地制定市场策略和产品推广方案。
在风险管理方面，商业智能技术可以通过对大数据的分析和预测，帮助银行及时发现潜在风险，并采取相应措施降低风险。
商业智能技术还在营销推广、业绩评估和客户服务优化等方面发挥着重要作用，为商业银行的发展提供了有力支持。
未来，随着商业智能技术的不断发展和普及，商业银行将能够更好地利用数据资产，加强与客户的互动，提升服务质量和运营效率。
商业智能在商业银行领域的应用前景广阔，将为银行业带来更多创新和发展机遇，推动银行业务的数字化转型和智能化发展。
商业智能技术的重要性将继续凸显，成为商业银行业务发展的关键驱动力。
2. 正文2.1 商业智能技术在商业银行客户数据分析中的应用商业智能技术在商业银行客户数据分析中的应用是非常重要的。
通过商业智能技术，银行可以更好地理解客户的行为和需求，从而制定更有针对性的营销策略和服务方案。
商业智能技术可以帮助银行分析客户的交易记录、网上银行行为、信用卡消费等数据，从中发现客户的偏好和消费习惯，进而精准地推送相关产品和服务给客户。
打造银行商业智能平台增强银行竞争力
一
大批 客 户 可 能 在 存 款 、贷 款 或 使 用 其 他 金 融 服 务 上 具
有 较 大 的类 似 性 ，因 而 形 成 了具 有 共 性 的 客 户 群 体 。
通 过 数 据 挖 掘 ，发 现 他 们 的共 性 ，掌 握 他 们 的投 资 理 念 ，为 其 提 供 针 对 性 的 服 务 ，进 而 引导 他 们 的投 资 行 为 。 这 样 既 可 以提 高顾 客 的 满 意 度 ，又 可 以降 低 银 行
的冗 余 和不 一 致 现 象 ，还 不 能 真 正 实 现 数 据 整 合 和 集
中应 用 。 银 行 要 解 决 “ 量 数 据 、信 息 贫 乏 ” 的 问 海 题 ，实 现 对 集 中后 的 数 据 进 行 有 效 管 理 和 使 用 ，从 中 获取 隐 含 的 信 息 和 知识 ，实 现 管 理 决 策 信 息 化 ，就 必 须 选 择 比传 统 数 据 管 理 更 优 越 的 商业 智 能 。
银 行 各级 管理 者都 关 心 的重点 业 务指 标 如存 贷 款额 度 、企 业 信 用水 平 、坏 账 损 失 等 ，运 用 商 业 智 能 中 的
商业智能在商业银行的应用
商业智能在商业银行的应用【摘要】商业智能在商业银行的应用旨在提高银行的数据分析、风险管理、客户关系管理、营销优化和业务流程优化等方面的能力，以实现智能化和高效化。
通过商业智能技术，商业银行能够更好地了解客户需求，预测市场走向，降低风险，提升服务质量，优化营销策略，并加速业务流程。
商业智能技术的应用将成为商业银行发展的重要趋势，对未来发展具有重要意义。
商业银行在使用商业智能技术时需要不断积累数据，优化算法，提高数据处理能力和智能决策能力，以确保其在竞争中保持领先地位。
随着科技的不断发展，商业银行将更加依赖商业智能技术来实现创新发展和持续提升竞争力。
【关键词】商业智能、商业银行、数据分析、预测、风险管理、监控、客户关系管理、营销优化、业务流程优化、智能化、高效化、发展趋势、重要意义。
1. 引言1.1 商业智能在商业银行的应用概述商业银行在应用商业智能技术时，可以实现数据的快速分析和预测，识别市场趋势和客户需求，提升风险识别和管理的能力。
商业智能技术还可以帮助商业银行优化客户关系管理，实现个性化服务和精准营销，提升客户满意度和忠诚度。
商业智能技术还可以优化商业银行的营销策略和业务流程，提高效率和降低成本。
商业智能技术的应用已经成为商业银行发展的重要趋势，它不仅可以使商业银行更加智能化和高效化，还对商业银行的未来发展具有重要意义。
随着商业智能技术不断的发展和完善，相信商业银行将会在竞争激烈的市场中脱颖而出，实现更好的发展和增长。
2. 正文2.1 商业智能技术在商业银行的数据分析与预测商业智能技术在商业银行的数据分析与预测是一项关键的应用。
通过商业智能技术，银行可以更好地利用自身积累的大量数据，进行有效的数据分析和预测，从而为业务决策提供更有力的支持。
商业智能技术可以帮助银行对客户数据进行深度分析。
银行拥有大量客户的个人信息、交易记录等数据，通过商业智能技术可以对这些数据进行挖掘和分析，帮助银行更好地了解客户的需求和行为，从而精准地定制个性化的金融产品和服务。
银行商业智能应用分析
不 同行业有不同的解决方案。商业智能解 决 方案 根据 业务 应用 一般 归纳 为四 种类 别: 统计分析类，业务专题类，决策支持 类，企 业报表类. 2. 1 需求调查与分析
银行需求主要有: ( 1) 管理者的需求: 及
时了解 银行各项业务发展状况，获得自己 需要的银 行的经营信息，并利 用系统提供 的各项指标辅助决策。( 2) 财务部门的需求: 进行成 本核算、经 营管理指标、财务指标 分析、了解负债、资产增长情况。( 3) 信贷 部门 的需求: 对贷款 企业及个人的 信用情 况进行分析 、贷款风 险预警、风险 控制及 防范 ; 通过风险价值 管理，分析商业 银行 的总资产 风险比率，分析银行资 金信贷结 构，以降低不良贷 款比率，提高信 贷资产 质量，降低信贷风险. ( 4) 业务 发展部门的 需求: 进行客户关系管理 、可盈利分析, 设 计新产品, 提出业务发展规划等。( 5) 人事部 门的 需求: 进行绩效 管理，对员工及 各分 支机构经 营情况进行考核。 2. 2 银行商业智能的实现目标
2. 3 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。商业 智能采用 了数据仓 库、 联机分 析处理( OLAP) 以 及数据挖 掘这三 种技 术从 不同 的角 度辅 助决 策。其 中数 据仓 库是 基础 ，联 机分 析处 理和数 据挖 掘技 术是 两种 不同 的分 析工 具。这 三种 技术 的结 合能 够使 商业 智能 系统的 辅助 决策能力 达到较高 层次。
商业银行-BI架构体系(完整版)
业务架构原则
展示业务自动化、辅助决策支持的功能结构及相关实务场景。
配合商业银行的业务发展策略
充分利用商业银行的最佳实践
开发多元化金融产品 ，如发展经纪市场
以产品组合大力推广个人金融业务
依托高科技提供网上银行增值服务
在投资银行领域争取主动
为中小企业提供金融服务
拓展高收益的资本运营市场
21
应用架构原则
网络资源、高可靠性（数量、性能、容量和链路带宽 ）、
可用性、可扩展性 、安全性 、可管理性 、高效性 、有效性 、工业标准
系统管理
系统性能需求、容量统一监测
软件升级和分发
统一系统操作
问题管理 、变更管理 、可用性管理
28
与原有架构的整合
门户整合
统一身份管理
统一访问入口
统一界面风格
内容管理 -实现内容的创
——Gartner Group
5
BI相关概念：OLTP与OLAP的区别
OLTP
OLAP
BI系统的数据流向
7
数据仓库技术的发展趋势
8
BI架构概述
BI概述
商业银行IT概述
9
商业银行IT系统总体架构
10
核心业务系统—架构
11
国际结算系统—架构
12
网上银行—架构
13
BI建设的常见工具产品组合
系统建设
数据模型
ODS数据模型（基础数据层、公共汇总层）
EDW数据模型（基础数据层、公共汇总层）
KPIs模型
集市模型（CRM、ALM、RPT）
数据加工
加工工具：DataStage,Informatica,SP,Por*C,Shell,Perl
商业智能技术的应用案例
商业智能技术的应用案例商业智能技术，或称为商业智能（Business Intelligence，BI），是指利用数据分析、数据挖掘等技术，为企业和组织提供决策支持的一种技术及应用。
商业智能技术的应用案例，并不仅局限于特定行业，而是广泛应用于各种类型的企业和组织，也不仅仅是针对外部市场和客户，还包括对内部运营和管理等方面。
以下是几个不同领域的商业智能技术应用案例：1. 零售业：利用商业智能技术，零售企业可以实时掌握自己的库存情况，反应客户对产品的反馈和供需情况等。
通过数据分析，明确客户的消费习惯，针对其特点进行营销策划和销售优化，提升客户黏性和满意度。
如西班牙零售巨头Inditex集团旗下Fast Retailing公司，便成功运用商业智能技术来实现智慧供应链管理，并实现全球化管理和核心业务的数字化升级。
2. 金融业：银行和保险业等金融机构，可以通过商业智能技术，分析客户的风险偏好、信用评估等关键数据，来实现更精准的量化风险控制和风险防范。
同时，金融机构也可利用商业智能技术，分析投资组合、市场趋势等数据，帮助投资管理人员做出更高效的决策。
如摩根士丹利就在其资管业务中应用商业智能技术，以提升客户服务水平和转型升级业务模式。
3. 制造业：制造业中，商业智能技术可用于提高生产效率和品质控制，精准管理供应链和库存，降低成本和风险。
如日本多元化制造商松下公司，在其工厂中引入商业智能技术，实现了在大量生产数据的智能分析和管理，提高了产品质量的稳定性和量产率。
4. 医疗业：商业智能技术在医疗行业中的应用，可以帮助医疗机构提高医疗资源的配置和利用效率，提高患者医疗体验和治疗质量。
如美国医疗科技公司Medtronic，通过数据分析病患临床指标和医疗设备参数，实现了全球糖尿病自动化治疗方案。
商业智能技术的应用案例还远不止以上几个领域，它已经成为现代企业发展和经营决策的重要工具。
商业智能技术的不断创新和发展，将为各行各业创造更多价值和机遇。