运用商业智能提升银行管理效率—商业智能在银行的应用

商业智能的本质是提取收集到的数据,进行智能化的分析,揭示银行运作和市场情况,帮助管理层做出正确而明智的经营决定。商业智能在银行业的应用也就是数据仓库技术在银行业的应用。随着国家金融体制改革的深入和完善,金融业务处理能力的不断扩展,大量新的服务手段不断应用,使得金融部门需要处理的业务种类和业务量都远远超过了以往任何时候。银行业要在竞争高度激烈     

商业智能在银行中的应用

商业智能，又称商务智能，指用现代数据仓库技术、在线分析处理技术和数据挖掘技术进行数据分析以实现商业价值，它之所以能粉墨登场，在银行中扮演越来越重要的角色，其根本原因在于：一方面随着银行信息化的不断深入，银行积累的数据越来越多，面临着“数据爆炸”和“信息缺乏”的矛盾；     

商业智能之思考

商业智能（Business Intelligence）对于身处IT和业务领先领域的技术和业务人员而言，用尽人皆知来描述可能言过其实，但相信绝大多数人已对此有一定了解：事实上，很多人对于商业智能已有深入研究，并取得了一定的成果。但是，目前国内这一技术的成功应用案例并不多见，原因何在？     

商业智能的应用分析及发展展望

商业智能是指企业用来对各种商业资料进行定量分析的技术策略、过程和工具。商业智能的核心使命是帮助企业经理人员做出及时、正确、可行、有效的决策,从而改善企业经营效果,提升企业竞争力和获利性。 商业智能之所以重要,是因为对于现代企业来说,不知不觉的风险是巨大的,而一知半解的危害更大。当我们带着错误的认识制定了决策和计划,并按照此采取行动,这样的后果是可想而知的。商业智能就是要争取利用企业在日常经营过程中积累的大量数据,将其转化为有用信息来对企业决策进行引导。     

基于数据仓库的银行商业智能构建

随着计算机网络、人工智能数据库等技术的发展,一项新的信息管理技术——商业智能（BI）诞生了,它已成为当今信息管理技术的热门应用。实际上,商业智能技术是数据库与人工智能这2项计算机技术相结合的产物：利用人工智能中的机器学习、知识处理和神经网络等算法,从数据库中发现知识,理清数据库中大量数据之间的相互关联及存在规律,可供使用者有效分析和利用数据库中已存储的各种有用信息,以帮助决策者迅速做出决策,从而使银行产生巨大的经济效益。     

客户营销服务支撑系统中商业智能的一种解决方案

本文通过研究商业智能应用于电信客户营销服务支撑系统的过程。提出了利用Business Object（BO）工具。在短期内建立柔性化的商业智能系统。     

商业智能在银行中的应用

目前,各银行已积累大量的货币经营、银行卡和中间业务数据,这些数据为银行的正常生产和运营提供了重要支持,成为银行必不可少的生存环境。随着市场经济竞争进一步加剧,银行对信息的需求正逐渐从原来的事务处理方式转向联机分析方式,从过去的简单在线信息查询方式转向高层信息分析和结合专家知识进行决策支持,在这种情况下,在银行数据库基础上建立商业智能应用,显得十分具有实际意义。     

商业智能在银行业的运用

一、智能分析微起波澜 商业智能是企业对数据的搜集、管理和分析系统过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力,促使他们做出对企业更有利的决策。很多时候,商业智能与数据仓库总相提并论,他们之间有没有必然联系呢?Business Objects公司CEO Bernard Liautaud所著《BI》一书中,对此做出了解释:“数据是未经加工和修饰的原料,它是交易数据库的一项纪录(这就是数据库)。信息是含有一定量     

打造银行商业智能平台增强银行竞争力

在欧美发达国家,以数据仓库、联机分析处理和数据挖掘为基础的商业智能在银行业中广泛应用并取得成功。我国银行业即将对外全面开放,面对激烈的市场竞争,银行业也把眼光投向了商业智能,希望借助它来重构银行竞争力。对我国的银行业来说,商业智能平台建设水平的高低将直接关乎其应对外资金融机构竞争压力的成功与否。     

我国银行数据仓库和商业智能的发展策略

目前,中国银行业面临着全球比、网络化、同质化、多样化的竞争形势,需要借助数据仓库（DW）和商业智能（BI）应用,挖掘数据价值,实现科学决策。随着业务的扩张、业务风险的增加,银行业对与业务相结合的DW＆BI解决方案的需求陕速增长,如：风险数据分析、客户价值分析、综合绩效分析等。银行应根据技术发展趋势,合理选择DW＆BI产品,将其应用于复杂的业务分析、模型建立、系统构建相结合来制定DW＆BI应用策略,以确保商业利益的合理实现。     

利用商业智能提升营销管理水准

商业智能（BI，Business Intelligence）的概念最早是由美国的Gartner Group于1996年提出的，其定义为：由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的用以帮助企业决策的技术及其应用。从信息技术层面看，BI包括数据仓库（DW，Data Warehousing）、联机分析处理（OLAP，On—line Analytical Processing）、数据挖掘（DM，Data Mining）等在内的用于统计和分析商业数据的先进的信息技术。     

商业智能：创造和提升银行价值——Robert先生谈爱尔兰联合银行实施数据仓库技术

爱尔兰联合银行成立于1966年,现有员工3万人,其业务现已覆盖到美国、英国、波兰等多个国家和地区,该银行的资产额已从刚成立时的3.23亿欧元发展为现已拥有资产860亿欧元。爱尔兰联合银行商业智能资深主管 Robert Mulhanll先生在谈及利用数据仓库技术提升银行价值时说到——     

银行业移动商业智能应用研讨会召开

本刊讯由微策略软件（MicroStrategy）和Teradata天睿公司联合举办的“银行业移动商业智能应用研讨会”日前在北京召开,会议探讨移动商业智能在金融行业的应用现状和前景,重点介绍了基于云计算技术的高端数据仓库在iOS移动终端上的应用案例。     

基于ANN的数据挖掘及其在银行中的应用

银行数据仓库的建成,必然面临如何在上面建立应用进行数据综合利用和深度挖掘的问题,目前各数据仓库厂商提供数据仓库的同时提供OLAP分析软件,这种类型的软件能对数据仓库已有的数据进行统计和分析,得出某种结果。但要找出数据中的潜在规律,做出某种预测,却是力所不能及。这样的工作只有数据挖掘（DataMining）工具才能完成。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析银行原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。而当前真正成熟和能够投入实际应用的数据挖掘工具并不是很多。因此,设计一个适合我国金融业的数据挖掘工具显得非常必要。     

银行决策需加快商业智能的应用

如何利用信息技术强化银行内部管理与监控工作,加强科学决策能力、提高经营效益、防范与化解经营风险,是当前银行经营管理工作迫切需要解决的问题。     

数据仓库和数据挖掘在我国中小商业银行中的应用初探

本文在数据仓库与数据挖掘基础理论基础之上,将其运用于我国中小商业银行。以某银行的业务情况为基础数据,设计构建了个人及企业银行数据仓库的体系结构,并对其进行数据粒度的划分。在此基础上,对所构建的数据仓库进行多维数据分析,并通过实施数据挖掘操作,实现知识发现的功能。结果显示,通过应用数据仓库和数据挖掘技术,可以为其获得巨大的信息收益。     

数据仓库和数据挖掘在银行CRB中的应用

客户关系管理（CRM）不仅是一种管理理念，也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，一种管理软件和技术。数据挖掘可对未来的趋势和行为进行预测，从而支持人们的决策。本文通过对客户关系管理概念、特征及技术实施的解说，以及对数据仓库与数据挖掘的阐述，具体介绍了数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用，最后给出了数据挖掘技术在银行得到应用的建议。     

商业智能在信用卡业务中的应用探究

一段时间以来，商业智能（BI）技术是以决策支持系统（DSS）的形式存在的，它帮助企业自动生成固定模式的报表，或在数据仓库以及数据集市中，通过联机进行多维查询而得到一种或多种条件下的数据组合。这样一来，管理人员就可以深入观察某些简单环境下的数据变化，通过对已有客户关系管理（CRM）、企业资源规划（ERP）等业务系统的数据整合，获得全方位的数据。然而问题也随之而来，传统的表格界面固然清晰，但是大量数据的罗列却让人不知所措。     

应用商业智能提升银行核心竞争力的重要举措

在数据大集中已经大致完成的背景下，商业智能（BI）应用成为战略转型中的中国大型商业银行进行信息化建设的必要选择。我国一些较大型的商业银行，如交通银行、光大银行，以及建设银行的个别分行等现已应用商业智能，取得了较好的成效，引起了业内的广泛关注。在现有的条件、环境下，银行业应该采取何种商业智能应用策略，从技术层面应该如何推进商业智能应用，是业内相关人士普遍关心的问题。     

浅谈我国银行客户关系管理系统的建设

我国银行业经过了20多年的信息化建设，其基础设施建设框架已经基本完成，建立一个统一的业务应用平台，实现经营模式的“账务”中心向以“客户”为中心的条件已经成熟。本文通过对客户关系管理系统的概述，重点介绍了数据仓库和数据挖掘技术在实施客户管理系统中的应用。