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(jì)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(jìn)一步研究進(jìn)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(jì)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(wù),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(wù)創(chuàng)新,運(yùn)營的復(fù)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(hù)。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(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘[5],輔助企業(yè)進(jìn)行業(yè)務(wù)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(jī)分析處理(OLAP)工具和數(shù)據(jù)挖掘基于大數(shù)據(jù)的云計(jì)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(dá)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(bào)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(jì)算機(jī)性能的日益更新,使得人們能夠期望計(jì)算機(jī)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(wù)智能,英文為Business Intelligence,簡寫為BI。目前,學(xué)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(wù)經(jīng)營決策的工具。可以認(rèn)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(wù)及應(yīng)用,其基本體系結(jié)構(gòu)包括數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)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(yùn)用于國外銀行。20世紀(jì)80年代以前,銀行主要進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的保存與處理。20世紀(jì)80年代后,國外銀行根據(jù)業(yè)務(wù)的綜合擴(kuò)展,在內(nèi)部建立起了全行性的管理信息系統(tǒng)(MIS),從而實(shí)現(xiàn)了對業(yè)務(wù)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(jìn)包括統(tǒng)計(jì)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(shí)現(xiàn)跨部門、跨業(yè)務(wù)、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(wù)、市場營銷、風(fēng)險(xiǎn)管理和決策管理。
云計(jì)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(jì)算機(jī)、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(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域,云計(jì)算將極大地推動中國信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、支撐銀行信息化升級同時銀行的商業(yè)智能計(jì)算也可以借助云計(jì)算的建設(shè)而再次得到加強(qiáng)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(yīng)用在上世紀(jì)末才剛剛起步;對商業(yè)智能技術(shù)和應(yīng)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(yīng)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(shè)工程,以增強(qiáng)對經(jīng)營決策的信息支持和全行業(yè)務(wù)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(diǎn)運(yùn)行。2002年,民生銀行加快信息智能化建設(shè),構(gòu)建全行統(tǒng)一的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫,通過重點(diǎn)建設(shè)客戶信息以及客戶關(guān)系管理有效進(jìn)行客戶信息整合并實(shí)施客戶關(guān)系管理,更有效率、更快速地挖掘客戶價(jià)值,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)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(qiáng)大的商業(yè)智能技術(shù)進(jìn)行整合客戶信息進(jìn)行業(yè)務(wù)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(shí)現(xiàn)“把銀行建在網(wǎng)上”提高競爭力的擴(kuò)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(fēng)險(xiǎn)控制。
中國銀行業(yè)面臨著全球化、網(wǎng)絡(luò)化、同質(zhì)化、多樣化的競爭形勢,在市場經(jīng)濟(jì)競爭進(jìn)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(wù)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)為銀行的正常生產(chǎn)和運(yùn)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(wù)品種簡單、產(chǎn)品盈利能力差、風(fēng)險(xiǎn)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(yù)測新產(chǎn)品是否受歡迎,監(jiān)控銀行各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)等。因此建立商業(yè)智能系統(tǒng)是國內(nèi)商業(yè)銀行應(yīng)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(shè)過程中,客戶賬戶數(shù)據(jù)是主要的建設(shè)項(xiàng)目,基于客戶賬戶數(shù)據(jù)的復(fù)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(shè)單一地運(yùn)用于客戶風(fēng)險(xiǎn)跟蹤監(jiān)測、銀行風(fēng)險(xiǎn)跟蹤上,對于數(shù)據(jù)倉庫的運(yùn)用效率尚有很多不充分。僅僅單一將客戶數(shù)據(jù)倉庫運(yùn)用于風(fēng)險(xiǎn)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(jìn)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(jìn)行金融創(chuàng)新,提升自身服務(wù)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(jì)算的發(fā)展趨勢
銀行的業(yè)務(wù)核心是賺取利息差,對貸款的回收控制風(fēng)險(xiǎn)是很重要的銀行普遍采取所謂的\"逆周期監(jiān)管\"計(jì)劃,即在實(shí)體經(jīng)濟(jì)下滑期、復(fù)蘇期和調(diào)整期,管理層采取一系列比在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上行期更為嚴(yán)格的金融監(jiān)管政策和措施。這種愈加嚴(yán)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(wù)創(chuàng)新,開辟風(fēng)險(xiǎn)更小的新增貸款業(yè)務(wù)市場。云計(jì)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(yīng)用、存儲、通信等方面的服務(wù)。目前從現(xiàn)在的一些大型的銀行了解到的實(shí)際的已經(jīng)實(shí)際投入實(shí)施的情況來看,還是集中在IAAS等基礎(chǔ)設(shè)施上,例如一些存儲、通訊、桌面和開發(fā)資源池建設(shè)方面,對云計(jì)算使用的比較多一些。而且將來在客戶服務(wù)、內(nèi)部管理、財(cái)務(wù)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(jì)算廠商充分考慮中國用戶的需求和特點(diǎn)量身定做,來來解決銀行固有的在交易,核算復(fù)雜性,以及運(yùn)行過程中的挑戰(zhàn)。
隨著市場經(jīng)濟(jì)競爭進(jìn)一步加劇,銀行業(yè)商業(yè)智能需求持續(xù)加強(qiáng),銀行在充分利用客戶的帳號信息方面就應(yīng)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(jìn)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(shí)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(yùn)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(shí)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(shè)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(jì)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(yīng)用過程中,建立客戶賬戶數(shù)據(jù)倉庫是充分運(yùn)用客戶信息進(jìn)行客戶分析的基礎(chǔ),這是商業(yè)銀行進(jìn)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(jìn)行決策支持,銀行數(shù)據(jù)倉庫搭建建立商業(yè)智能應(yīng)用,以及將云計(jì)算根據(jù)我國的國情,依據(jù)我國銀行的發(fā)展實(shí)際,制定出適合我國經(jīng)濟(jì)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(jì)算技術(shù)使用商業(yè)智能產(chǎn)品進(jìn)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(jìn)程的加速,傳統(tǒng)的應(yīng)用于柜臺服務(wù)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(hù)客戶關(guān)系,進(jìn)行客戶管理,獲取有價(jià)值信息;建設(shè)賬戶數(shù)據(jù)倉庫則是為了進(jìn)一步發(fā)掘賬戶的潛在價(jià)值。建立私有云是為了進(jìn)一步保護(hù)銀行的信息,實(shí)現(xiàn)信息的安全保密性。加強(qiáng)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。
參考文獻(xiàn):
[1]繆寧,鄧小珍,劉文遠(yuǎn)等.基于葉貝斯正側(cè)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)虛擬企業(yè)敏捷性評價(jià)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2008.
[2]周好文,何自云.商業(yè)銀行管理[M].北京:北京大學(xué)出版社,2008.
[3]趙衛(wèi)東.商務(wù)智能[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009.
[4]穆向陽,繆寧,陳明等.云計(jì)算環(huán)境下BI對企業(yè)核心競爭力的影響[J].情報(bào)雜志,2010(06).
[5]William H.Inmon.數(shù)據(jù)倉庫[M].王海志等,譯.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2006.
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(wù)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(cái)經(jīng)大學(xué)珠江學(xué)院,天津 301811;EMC公司(美國),佛羅里達(dá)州尤瑪?shù)倮?32784
基金項(xiàng)目:天津市教委重點(diǎn)調(diào)研課題“微軟商業(yè)智能產(chǎn)品beta測試項(xiàng)目”(項(xiàng)目編號:12099)。