商业智能bi,听着很高大上,近年来还受到许多企业的追捧。但是,由于一些企业的商业智能(bi)项目建设的失败,使得人们对它产生质疑,也有不少人将其视为企业信息化的“面子工程”。
其实,对于企业来说,业务人员愿不愿意用bi,主要看两个方面,一是好不好用,二是有没有用。当前,商业智能bi在银行、保险、证券等金融行业的应用比较广泛。
毕竟金融业更注重财富管理、风险控制等环节,客户画像、精准营销、运营优化等各个业务环节,几乎都与大数据密切相关,而金融bi平台的作用更应该是能够帮助金融行业提升风险管理的科学性、精准性、预见性。在金融行业,只有深度理解业务场景,才能让金融bi真正落地,帮助企业实现降本增效。
那么,国内有做得比较好的bi产品吗?是的,比如思迈特软件smartbi,是一款知名度较高、客户认可度较高的国产bi软件。smartbi从产品早期就扎根于金融领域,积累了丰富的经验。下面就以smartbi为例子,结合证券公司的业务场景,看看它的应用案例吧。
1、以数据为基础,建设统一风险数据平台
以证券公司底层风险指标体系为基础,建立统一的风险数据平台,对数据进行系统的采集与处理,积累了更为全面的风险信息。通过构建风险数据平台 ,实现对风险管理的分析 、预警等个性化需求 ,从而提高风险管理工作的效率 。
2、利用自助分析,提升风险数据分析能力
通过smartbi提供的多种自助分析工具,使企业不再从事重复的人力工作,转而使用精确的风险分析,提高了业务转化效率。为了及时控制信用交易业务,业务人员可以通过多维筛选查看当日开户、金额使用、证券融资规模构成结构等相关信息,使管理更加可控,业务更加灵活。
3、构建管理驾驶舱,实现科学决策
通过风控系统来管理驾驶舱,管理者可以从多个维度对整个网络的数据进行实时分析,使风险状态数字化、动态监控,便于洞察隐患,并帮助管理层快速制定应变策略。为了满足各部门展示业务相关指标信息报告的需求,证券商结合风险指标体系,按照规模、条线、结构等不同主题,构建了驾驶舱管理系统。通过数据可视化可以为业务、管理等赋能,实现事后风险管理向实时风险管理的成功跨越,提升业务工作效率,提高风控能力。
以前,金融行业多采用金融bi平台实现报表分析、可视化图形显示等基本功能。如今,随着机器学习、深度学习等技术的成熟,bi与ai的结合正在为各行各业打开一片新天地。因此,未来能与业务场景深度融合的bi产品将更具竞争力,金融+bi的未来也更值得期待!
ymf
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