商業(yè)銀行使用商業(yè)智能提升競爭力前景研究

摘 要：本文歸納了銀行商業(yè)智能和商業(yè)銀行競爭力提升研究中的客戶賬戶數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵問題，分析了商業(yè)智能以及銀行競爭力提升的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢還有關(guān)于云計算在銀行業(yè)的發(fā)展前景。在此基礎(chǔ)上，對銀行競爭力提升新途徑的進一步研究進行了展望。

關(guān)鍵詞：銀行客戶賬戶管理；客戶分析；商業(yè)智能；云計算

中圖分類號：TP309

銀行是一個需要IT技術(shù)支持的行業(yè)，現(xiàn)在信息化的程度越來越高，就要求商業(yè)銀行的IT構(gòu)架是要面向服務，能夠靈活的部署，及時交付。銀行更是一個需求自動化的龐大系統(tǒng)。面臨業(yè)務創(chuàng)新，運營的復雜性和成本管理的各種挑戰(zhàn)。人們越來越重視自身信息的保護。商業(yè)銀行由于客戶多業(yè)戶多往往有大量的數(shù)據(jù)，商業(yè)智能利用這些龐大的數(shù)據(jù)量進行數(shù)據(jù)挖掘[5]，輔助企業(yè)進行業(yè)務經(jīng)營決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，需要利用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理（OLAP）工具和數(shù)據(jù)挖掘基于大數(shù)據(jù)的云計算[2]等技術(shù)。如今人們采集數(shù)據(jù)的手段日益豐富與高明，由此積累的數(shù)據(jù)也日益膨脹，數(shù)據(jù)量達到GB甚至TB級，而且高維數(shù)據(jù)也日益成為主流，正如同紐約時報所說的“大數(shù)據(jù)”的來臨。然而，這些海量數(shù)據(jù)及高維特征使得傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析手段相形見絀。計算機性能的日益更新，使得人們能夠期望計算機幫助我們分析和理解銀行的海量數(shù)據(jù)，并幫助我們作出正確的決策。

1 銀行商業(yè)智能系統(tǒng)

商業(yè)智能，又稱商務智能，英文為Business Intelligence，簡寫為BI。目前，學術(shù)界對商業(yè)智能的定義并不統(tǒng)一。商業(yè)智能通常被理解為將銀行中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，幫助銀行做出明智的業(yè)務經(jīng)營決策的工具?？梢哉J為，商業(yè)智能是對商業(yè)信息的搜集、管理和分析過程，目的是使銀行的各級決策者獲得知識或洞察力，促使他們做出對銀行更有利的決策。商業(yè)智能涉及到軟件、硬件、咨詢服務及應用，其基本體系結(jié)構(gòu)包括數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘三個部分。

銀行商業(yè)智能最早運用于國外銀行。20世紀80年代以前，銀行主要進行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的保存與處理。20世紀80年代后，國外銀行根據(jù)業(yè)務的綜合擴展，在內(nèi)部建立起了全行性的管理信息系統(tǒng)（MIS），從而實現(xiàn)了對業(yè)務交易信息和經(jīng)營管理信息的集中管理，該階段還是低層次的信息整合。90年代初，金融產(chǎn)品的大量開發(fā)與衍生，管理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)驚人增長，為了獲得有用的決策信息，商業(yè)銀行逐步引進包括統(tǒng)計分析、決策分析、人工智能等理論在內(nèi)的數(shù)據(jù)分析方法，建立起了早期的以管理信息系統(tǒng)為基礎(chǔ)的決策支持系統(tǒng)（DSS）。90年代中期后，為處理海量的數(shù)據(jù)，并實現(xiàn)跨部門、跨業(yè)務、跨時區(qū)、跨信息平臺的訪問功能，以美國為代表的國際化銀行利用商業(yè)智能，建立起數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的銀行IT架構(gòu)，以此推動銀行的客戶服務、市場營銷、風險管理和決策管理。

云計算是新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，是繼個人計算機、互聯(lián)網(wǎng)之后的第三次信息技術(shù)浪潮，將引發(fā)信息產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式的根本性改變。作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)中的重點發(fā)展領(lǐng)域，云計算將極大地推動中國信息基礎(chǔ)設施建設、支撐銀行信息化升級同時銀行的商業(yè)智能計算也可以借助云計算的建設而再次得到加強和功能的提升。

2 我國商業(yè)智能市場現(xiàn)狀分析

我國商業(yè)銀行的商業(yè)智能應用在上世紀末才剛剛起步；對商業(yè)智能技術(shù)和應用內(nèi)涵的理解還不到位，數(shù)據(jù)質(zhì)量滯后，商業(yè)智能尚未完全發(fā)揮其應有的作用。其中主要包括：2001年3月14日，工商銀行正式啟動國內(nèi)第一家銀行數(shù)據(jù)倉庫建設工程，以增強對經(jīng)營決策的信息支持和全行業(yè)務經(jīng)營的系統(tǒng)監(jiān)控能力。農(nóng)業(yè)銀行和NCR Teradata合作開發(fā)的數(shù)據(jù)倉庫經(jīng)營分析管理系統(tǒng)已經(jīng)在廣州地區(qū)開始試點運行。2002年，民生銀行加快信息智能化建設，構(gòu)建全行統(tǒng)一的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，通過重點建設客戶信息以及客戶關(guān)系管理有效進行客戶信息整合并實施客戶關(guān)系管理，更有效率、更快速地挖掘客戶價值，實現(xiàn)業(yè)務快速增長，提高銀行競爭力。2003年，浦發(fā)銀行與微軟合作，利用微軟強大的商業(yè)智能技術(shù)進行整合客戶信息進行業(yè)務環(huán)境與IT現(xiàn)狀評估，借助銀行商業(yè)智能浦發(fā)銀行將逐步實現(xiàn)“把銀行建在網(wǎng)上”提高競爭力的擴張需求。2006年中國銀監(jiān)會要求四大國有銀行、各股份制商業(yè)銀行開發(fā)非現(xiàn)場監(jiān)管系統(tǒng)，以滿足對銀行業(yè)的風險控制。

中國銀行業(yè)面臨著全球化、網(wǎng)絡化、同質(zhì)化、多樣化的競爭形勢，在市場經(jīng)濟競爭進一步加劇的同時各銀行積累了大量的貨幣經(jīng)營、銀行卡和中間業(yè)務數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)為銀行的正常生產(chǎn)和運營提供了重要支持，成為銀行必不可少的生存環(huán)境；與此同時，國內(nèi)銀行業(yè)務品種簡單、產(chǎn)品盈利能力差、風險管理薄弱，這些都是國內(nèi)商業(yè)銀行需要解決的難題。目前借助商業(yè)智能系統(tǒng)能夠分析現(xiàn)有產(chǎn)品的盈利能力，預測新產(chǎn)品是否受歡迎，監(jiān)控銀行各項風險指標等。因此建立商業(yè)智能系統(tǒng)是國內(nèi)商業(yè)銀行應對外資競爭，做出各種戰(zhàn)略決策的最有效選擇。

在銀行商業(yè)智能推廣建設過程中，客戶賬戶數(shù)據(jù)是主要的建設項目，基于客戶賬戶數(shù)據(jù)的復雜龐大，必須高效管理客戶賬戶的效率。商業(yè)銀行普遍把客戶數(shù)據(jù)倉庫建設單一地運用于客戶風險跟蹤監(jiān)測、銀行風險跟蹤上，對于數(shù)據(jù)倉庫的運用效率尚有很多不充分。僅僅單一將客戶數(shù)據(jù)倉庫運用于風險監(jiān)測，顯然是不能滿足現(xiàn)代需求的。更多地關(guān)注客戶分析，對客戶進行分類營銷能培養(yǎng)客戶忠誠度，同時客戶分析也能幫助商業(yè)銀行進行金融創(chuàng)新，提升自身服務水平和產(chǎn)品競爭力。這都是以往商業(yè)銀行所忽略的存在問題。

3 銀行商業(yè)智能與云計算的發(fā)展趨勢

銀行的業(yè)務核心是賺取利息差，對貸款的回收控制風險是很重要的銀行普遍采取所謂的\"逆周期監(jiān)管\"計劃，即在實體經(jīng)濟下滑期、復蘇期和調(diào)整期，管理層采取一系列比在實體經(jīng)濟上行期更為嚴格的金融監(jiān)管政策和措施。這種愈加嚴厲的監(jiān)管行為在一定程度上能緩解不良貸款率的上升幅度。所以，銀行必須通過業(yè)務創(chuàng)新，開辟風險更小的新增貸款業(yè)務市場。云計算就為銀行提供了最新的解決方案。在銀行內(nèi)部建立私有云，如數(shù)據(jù)存儲中心，能為銀行提供應用、存儲、通信等方面的服務。目前從現(xiàn)在的一些大型的銀行了解到的實際的已經(jīng)實際投入實施的情況來看，還是集中在IAAS等基礎(chǔ)設施上，例如一些存儲、通訊、桌面和開發(fā)資源池建設方面，對云計算使用的比較多一些。而且將來在客戶服務、內(nèi)部管理、財務核算、組織架構(gòu)等多方面都有可能突破?，F(xiàn)在的要求就是云計算廠商充分考慮中國用戶的需求和特點量身定做，來來解決銀行固有的在交易，核算復雜性，以及運行過程中的挑戰(zhàn)。

隨著市場經(jīng)濟競爭進一步加劇，銀行業(yè)商業(yè)智能需求持續(xù)加強，銀行在充分利用客戶的帳號信息方面就應用了商業(yè)智能。商業(yè)智能的數(shù)據(jù)倉庫極其相關(guān)技術(shù)進行數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，商業(yè)智能下的賬戶管理和客戶賬戶營銷是銀行提高競爭，搶占客戶資源重要舉措。西太銀行通過電子郵件和協(xié)同系統(tǒng)的云外包，實現(xiàn)了信息的共享，信息的安全保管和信息方便快捷查詢。并且降低了運營成本，大大的提高了競爭能力。將客戶的賬戶信息由孤立到聯(lián)合，由無用信息到戰(zhàn)略資源，這是客戶賬戶數(shù)據(jù)倉庫的實踐，也是數(shù)據(jù)倉庫在銀行搭建智能化分析平臺的存在意義；對信息的利用已經(jīng)是趨向是量化分析，渡過了建立、整合數(shù)據(jù)倉庫的試水階段，建立企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫是必然趨勢，商業(yè)智能建設納入規(guī)劃也是商業(yè)銀行的必然趨勢。同時也可以利用J2EE云計算體系架構(gòu)，在對提高銀行對數(shù)據(jù)中心總體SLA管控能力，緩解數(shù)據(jù)中心大量投資與系統(tǒng)資源利用不均衡的矛都非常有益。在商業(yè)智能廣泛推廣應用過程中，建立客戶賬戶數(shù)據(jù)倉庫是充分運用客戶信息進行客戶分析的基礎(chǔ)，這是商業(yè)銀行進行客戶管理的有效途徑。從過去的簡單在線信息查詢方式轉(zhuǎn)向高層信息分析和結(jié)合專家知識進行決策支持，銀行數(shù)據(jù)倉庫搭建建立商業(yè)智能應用，以及將云計算根據(jù)我國的國情，依據(jù)我國銀行的發(fā)展實際，制定出適合我國經(jīng)濟發(fā)展的云類型和交付模式。具有重要的戰(zhàn)略意義，也是未來銀行商業(yè)智能的發(fā)展趨勢。

4 結(jié)束語

商業(yè)銀行推廣使用云計算技術(shù)使用商業(yè)智能產(chǎn)品進行數(shù)據(jù)分析于挖掘是提升競爭力的最快途徑之一。銀行電子化進程的加速，傳統(tǒng)的應用于柜臺服務的信息處理系統(tǒng)難以滿足高層次的賬戶管理需要；分析與研究銀行的客戶賬戶數(shù)據(jù)倉庫是為了更好維護客戶關(guān)系，進行客戶管理，獲取有價值信息；建設賬戶數(shù)據(jù)倉庫則是為了進一步發(fā)掘賬戶的潛在價值。建立私有云是為了進一步保護銀行的信息，實現(xiàn)信息的安全保密性。加強銀行海量數(shù)據(jù)分析和使用過程中的安全保密性，使銀行在商業(yè)智能軟件的使用過程中更加安全有效。

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作者簡介：繆寧（1983-），男，講師，PASS Tianjing會員，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、商務智能；傅偉新（1987-），女，助教，研究方向：銀行數(shù)據(jù)分析；邱蘭（1970-），女，研究方向：銀行金融；范偉，高級工程師，PASS高級會員。

作者單位：天津財經(jīng)大學珠江學院，天津 301811；EMC公司（美國），佛羅里達州尤瑪?shù)倮?32784

基金項目：天津市教委重點調(diào)研課題“微軟商業(yè)智能產(chǎn)品beta測試項目”（項目編號：12099）。