商业智能对商业银行发展的现实意义

一、商业智能对商业银行发展的现实意义
国内从2002年开始，伴随着数据分析、业务分析和综合分析等需求的不断产生，银行的商业智能应用也全面启动。

商业智能的引入改变了银行的决策和管理方式，是银行从传统的“拍脑袋”决策到科学决策的升华。

实施商业智能，对商业银行的发展具有很大的现实意义。

1.外部压力要求实施商业智能
从外部看，商业银行面临全球化竞争的潜在压力。

随着外资银行陆续进人中国，商业银行面临着与国际银行同台竞争的压力，这就要求商业银行应建立健全流线化的管理结构和有效的内外部控制机制，以保持经营和监管的平衡。

在效率和质量上，在业务流程的再设计和关键业务流程的转型方面，也需要向国际水平靠拢。

目前商业银行面临着巨大的转型压力。

在战略转型中面临多方面的挑战。

其一，在财务透明度上，上市银行需要对董事会、对股东负责，这需要银行机构要有完整的、准确的和可被稽核的报表，并且能涵盖所有财务内容及相关的业务和控制流程，而且对定量分析的需求增加，更要求达到科学决策的新层次；其二，在合规和风险管理上，要能够应对各种风险并符合中国和国外监管体系的规范管理；其三，在管理结构和控制上，国外银行业自上世纪90年代中期以来，发起了多次由IT技术助推的银行再造变革，其中既有风险管理和资源配置驱动的银行整合，也有产品专业化经营和个性化服务驱动的银行架构优化，整体效率明显。

我国商业银行在这些方面刚刚起步，效率还难有体现。

2.化解现实数据问题要运用商业智能
从内部看，为什么数据逐步丰富信息却还是贫乏呢？原因可归纳为以下几点：
①数据大集中后，尽管解决了数据调配、统一管理的问题，但数据资源大量闲置、利用效率不高等问题依旧存在，如：统计数据不够及时准确，报表处理效率低，缺乏专业化系统化支持决策分析，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等。

这些虽然是在发展中出现的新问题和新需求，但如果不能很好及时地解决这些问题，那么商业银行信息化前进的脚步就会在很大程度上被放缓，而且银行的业务经营和管理能力也将受到很大的影响。

②集中的数据虽越来越多，但对数据的利用，因为缺少合适的工具，以及工具利用不足和组织架构不配套，使数据难以为科学的决策提供充分的证据。

经不完全统计发现，现有各系统数据的重复率可能在10%以上最为严重的是，数据共享性1致性不理想，各个部门还会存在有关同一业务信息的不同数据。

又加上缺乏一个总体数据来源，就势必会引起业务管理上的一些偏差。

例如，个人业务的数据中，里面有部分银行卡业务的数据，而银行卡部门也有自己的一套数据，各应用系统间缺乏信息沟通与整合，难以对数据资源进行有效集成管理，也就难以对数据资源进行更深度的挖掘与分析。

因此，既需要应用的集成，更需要运用商业智能技术来科学归集，以充分体现出集中数据的最大价值。

3.创新营销管理要借助商业智能
利用商业银行已积累起来的海量数据，商业智能对创新商业银行营销管理具有积极作用。

①有助于优化业务流程，缩短管理链条。

商业智能将所有客户信息在后台进行高度集成、整合并反传至前台，依据这些智能化的信息，能够做到对业务流程的拉直、创新和简化。

例如，可以利用客户信息整合开销户流程，将个人客户各类开销户业务全部引入网点的低柜台区，柜面人员直接查询有关客户信息，在对其初步了解和判断的基础上，与客户开展双向沟通，寻求销售机会，以有效缩短柜面业务处理时间；可以将客户关系信息与综合业务系统、客户排队系统、ATM及多媒体系统等进行有效集成，当目标客户刷卡或输人卡号进人商业银行服务渠道时，如其属于高端客户，系统即可形成联动呼叫，实现自助提示服务、柜员服务、大堂经理服务和客户经理服务的互动，进而使系统提供的优质客户信息迅速转化为现场综合服务能力。

运用商业智能还可使信息采集由分散变成集中，信息加工由数据统计变成信息集成，信息控制由事后反应变成事前控制，信息流向由逐层上报变成统一授权发布，进而打破管理时空限制，使得管理链条压缩成为可能。

同时可以真实反映经营活动成果，跟踪监测全行业务动态，及时为各级领导提供决策支持，从而使管理内涵向外延科学延伸。

②有利于有效理解业务。

日常工作中，业务部门虽然可以从固定的报表、报告和一些关键的KPI(Key Performance Indication，关键业绩指标)中，得到很多相关的信息，但当发现问题，需要了解发生这些问题的原因时，就需要即席查询和联机分析(OLAP)，并根据问题的需要及时完成报告。

这时，就需要运用商业智能，通过访问集成的数据仓库，以获得急需的信息，从而帮助认清哪些属非正常情况和哪些行为正对业务产生正负面影响，帮助各级更好地理解业务的推动力量。

③有利于辅助营销分析。

过去，商业银行对客户的评判标准政出多门，一般都由各自专业部门以单一指标来确定，客户办理存贷款及中间业务给商业银行带来的综合收益得不到动态、全面和客观的反映。

某一个专业评定的优质客户，往往享受不到其他专业对优质客户的待遇，得不到相应的综合性服务，从而使一些优质客户在筛选时被疏漏，造成部分优质客户流失。

运用商业智能，通过对客户贡献度的计算，能够对客户做出全面、科学的评判，能够实现准确、多样的细分，让有关部门找出每一目标客户消费的行为规律，预测客户的个性化需求，进行有效的产品、价格、渠道和促销管理，设计出符合客户需要的产品和服务，提高市场拓展能力。

从而，可达到在适当的时候，以适当的渠道，把适当的产品提供给适当的客户的营销目的。

譬如，美国银行有一次在推销信用卡时，业务部门通过商业智能技术在数据库中找出了25万个经常有信用卡消费，收人固定，信用度较好，但又没有使用美洲银行信用卡的客户。

于是向这些客户寄去已经填好的信用卡申请表格，客户只需签名即可申请到美洲银行信用卡，并向这些客户承诺给予一定的优惠。

结果这次促销活动的回应率达23%，并由此获得了6万个高贡献度的信用卡客户。

利用商业智能，还可实现市场营销策略在模型上的仿真，其仿真结果可提示所制定的市场营销策略是否合适，银行就可据此调整和优化其市场营销策略，使其获得最大的成功。

④有利于先机在握。

随着社会的发展和环境的变迁，企业首脑要想真正了解自身的运营状况，并做出符合市场末来发展方向的经营决策，就必须依靠其对市场变化的掌控能力和敏锐的洞察力，以及企业内部精确的成本核算。

美国哈佛商学院的研究人员调查发现，企业竞争优势的大小，一定程度上取决于其收集和分析数据、制定和执行决策这两方面所花时间的多少。

故而，没有运用商业智能的企业，其大量的时间会花在收集和分析数据信息这两步仁，而只有很少的时间能花在制定和执行决策上，一般说来，研究人员发现其时间之比约为8:2。

但是，如果采用了商业智能技术以后，该比例就会恰恰相反，所取得的效果自然也会截然不同。

因此，也可这样说：谁有水平决策在前，谁就掌握先机在先。

二、利用商业智能提升营销能力
近年来，兴业银行信息化建设大步发展，至今已为各级经营管理者的决策提供了初步支持。

如统一报表系统已经能够每日自动生成全行各级的头寸表、资产负债表、信贷收支统计表等，从流程上也改变犷自下而上层层汇总的数据产生方式，保证了数据的客观与真实。

风险监测系统在信贷管理系统基础上又进一步提供了全行各项信用业务等经营指标的动态分析。

上述这些系统的建成，为管理层提供了所有营业网点“T＋1”的数据，上级行可以迅速掌握所辖网点以及全行每日存贷款增减及其变化情况，增强了各级经营管理者对市场经营的快速反应能力。

近期，资产负债管理、EVA和双线考核、营销服务等系统的建成投产，以及数据仓库的基本建立等，标志着兴业银行管理信息化建设已经跃上一个全新的台阶。

然而，兴业银行虽然拥有逐年庞大的客户规模和客户数据，但对客户的界定和判断还比较模糊，如哪些客户是我们的重要客户，但是这个“重要”到底意味着多少贡献度?在所有接触的渠道上，包括柜台、ATM、电话、手机、网络等，客户的交易关系如何？客户的行为喜好有何特性?历史积累怎样？创造了多少收益率？谁又比谁更重要?排名状况如何？等等，有可能仅凭借存贷款量、结算量等少量的指标在进行粗略判断。

再如哪些客户需要维护、升级和放弃，放弃会影响多少收益，客户需要什么样的金融服务等，可能也都只是凭经验或简单的调查去了解。

因而，很多时候由于信息的不完整、不准确，营销缺少统一的客户视图，只能是“盲人摸象”。

随着国内金融市场格局显著改变，买方市场初步形成，客户的选择性大大增加。

在这种背景下，银行正在由原来的“产品主义”转向“客户主义”，即在对客户信息进行全面分析的基础上，从客户需求出发，为客户量身定制并提供个性化金融产品和金融服务。

为此，需要创新营销管理，以真正实现以客户为中心的模式变革。

伴随兴业银行新五年发展规划目标，可以利用商业智能进行创新营销管理，做以下几个方面的尝试：
1.通过数据圈定高端客户
高端客户是商业银行生存发展的根基和效益源泉，也是商业银行控制经营风险的基础。

以客户为中心的经营理念主要在于寻找、维护和发展高端客户，围绕高端客户制定经营方针、政策，确定产品和营销方式。

为此，可以利用BI的强大分层功能，对全部前台和后台客户信息进行归类、分析和整理，对个人客户、法人客户进行按照存款贡献度、贷款贡献度、综合贡献度等细分分层。

在对客户分层以后，对于需要固化和升级的高端客户就可以度身定制金融产品，“一对一”主动进行产品营销。

还可利用对客户余额和客户贡献度等两个方面的综合信息，向圈定的高端客户提供以资产管理为主的高度个性化、贵宾式私人银行业务，以期将这批强势客户集聚起来，实现交叉销售和提升销售，使这类客户创造的价值不断扩大。

2.通过数据粘住优质客户
国外银行曾利用BI对客户行为进行深度分析后得出这样一个结论：1家银行为1位客户只提供1种金融产品时，留住该客户的概率为1%～2%，提供2种产品时为10%，提供3种产品时为18%，提供4种产品及以上时则增大到近100%。

因此，只推荐一种产品或只营销一项服务还是不够，应该以BI分析结果为基础制定整体服务策略方案。

譬如，可以整合资产业务的审批流程，对分层评估列出的低风险客户，成套为其办理个人住房、个人消费贷款和信用卡业务等，并通过信息整合，缩短各项业务的审批流程，方便客户，使得他不易“离婚”，从而粘住客户，达到“白头偕老”的目的。

3.通过数据诱导新老客户
BI可以为我们提供指定客户群产品分析、指定产品客户偏好分析和指定客户营销渠道偏好分析等。

运用这些分析，可以进一步明确不同客户的营销重点。

比如，银行可以通过对20～35岁和40～50岁等年龄段的持卡人消费情况分析，就可能会发现前者消费总额及笔数会多于后者，这说明前者用卡消费意识强，是营销贷记卡并引导其消费的重点对象。

还可以通过消费场所特定分析，就可能会发现前者在房地产业消费额占多，而后者在金融保险和餐饮业消费占多，还有后者单笔消费金额会大于前者等。

由此可见，20～35岁的人群正处于事业发展初期，易于接受新事物，可以作为住房和消费贷款等业务的主推人群；而后一年龄段人群积蓄较多，是高档场所及高消费的主要人群，是低成本存款和理财业务发展的重点对象，这样，就可为商业银行贡献新的价值，从而获得双赢。

4.从数据中寻找潜在客户
重视对潜在客户的发掘与培育，争取更多的主动机会，将会使整个客户群始终保持活跃饱满、梯次跟进的状态。

通过BI的运用，有助于对客户或者客户群进行潜力的判断，找到新客户。

①一个部门的优质客户往往是另一个部门的潜在客户决联客户。

如兴业银行兴业白金卡以往推广过程中只能通过存款情况对客户群进行模糊定位。

而现在，可以运用BI技术在相关系统中进行个人金融业务数据的跨专业查询，定位是拥有资产30万～100万人民币的成功人士，使营销的目的性更加明确。

而信用卡金卡也可同样盯住这些潜在的目标客户群进行分析，重点营销。

②充分利用现有客户资源。

如对法人客户进行分析，就会发现在兴业银行开户的法人客户，有不少对兴业银行贡献度仍是为零的，这可能是该客户开户后没有经常发生交易，而这些客户中如果有相当一部分能发展得好的话，可能会是兴业银行的潜在优质客户。

因此，对这类客户，可以进行一些跟踪服务和睡眠唤醒，如可通过加大产品推介力度，提高其在兴业银行的贡献度。

而对发放有个人按揭贷款的客户，维护得当也可成为兴业银行未来的忠诚客户。

同时，通过对其监测和分析，可有针对性地向其推销产品。

又如，对机构客户公关营销，如军队、政府部门、大学、民主党派团体等，可依据其综合贡献程度，提供更完善、更快捷的服务产品，进行专项金融服务等。

③合法利用外部信息资源。

如加强与税务、工商、电力、电信及证券同业等的合作，与之进行数据交换，实现信息共享，从中筛选发现潜在的目标客户。

当前，权威人士认为，银行业信息化进程已步入发展的第三个时代—即从机器代替人工、数据业务大集中，走到了数据应用时代。

随着银行业务数据的进一步集中，数据积累已越来越充分，但如何利用这些数据增
进对业务情况的了解，怎样从业务数据中提取出有用的信息，然后根据这些信息来采用明智的行动，这是我们不得不面临的又一个全新课题。

当然，在BI运用中，也会遇到很多挑战和问题。

如要克服数据资源整体规划缺失、数据孤岛和业务数据不完整等困难；还需依据自身情况确定合适的策略，是选择数据驱动策略，业务驱动策略，还是价值驱动策略，或是相互组合策略等来实施，这些都有待于根据实际来确定。

而国外银行在商业智能应用上，依据自身情况一也各有不同。

如德累斯顿银行用BI进行信用风险的早期评估和预警，增强企业的抵抗能力；花旗银行进行客户风险管理；澳大利亚银行通过实施管理仪表盘来改善运营效率；摩根大通银行是为加快整个企业电子报表的发布速度；而瑞士联合银行则用来提供满足国际标准的全球化财务报告等。

可以看到，BI实施的效果都日渐显著，既有效防范了风险、提高了服务质量，又提升了银行的经营绩效。

因此，BI的深入实施和应用将会是一种必然的选择。

鉴于此，无论从外部市场竞争还是从内部业务发展来看，在统一的客户视图基础上运用商业智能，可以整合并优化业务流程，建立主动的市场营销和整体渠道服务，实现一对一的客户服务目标，从而构建新型的具有“客户响应能力”的一流银行。