商业银行天生就是“经营数字”的行业，其数据产出在各行业之首。爆炸式增长时代下，数据超载让银行出现决策迟缓，智能决策能力成为了破局关键。BI是银行打通数据应用最后一公里的重要工具，同时也是银行构建智能决策能力的重要抓手。
为了让更多银行不走弯路，观远数据正式发布《2023商业银行智能决策能力建设白皮书》（以下简称《白皮书》），从数据质量、组织文化、数字化工具等方向，深度剖析银行智能决策建设难点，提供银行BI平台建设落地方法论，创新提出银行BI选型指标体系（IPSI）以及分享多家头部银行BI最佳实践，期望为银行决策者和科技人员在数字化转型和业务智能化建设中提供支持和决策依据。
现将《白皮书》部分精彩内容分享给大家。
01
智能决策BI平台如何建？
银行常见BI建设路径分为全面建设与单点突破两种，其面向的主体分为大型银行和中小型银行。
大型银行目前已经完成了大数据平台建设，有相应的数据基础与相对完善的数据洞察体系，能够在一定程度上解决业务的问题，但整个体系尚处在粗泛式管理状态。大型银行如果想要进一步释放数据价值，需要采用全局建设路径，自上而下地推进智能决策能力建设。
对于中小型银行来说，其科技能力相对不足，数据质量有待提升。在这样的前提下，中小银行要想大刀阔斧地进行全面改革将面临许多现实问题。因此，对于中小银行来说，应该从场景/业务出发，聚焦于单点突破，集中解决某层级/某条线的决策问题。
02
智能决策BI平台怎么用？
商业银行运用商业智能平台的应用场景按照业务类型的不同可分为营销、运营、风控等。其共通点是通过对业务全链路进行数据采集，更好的提升业务洞察、分析、决策、管理效率。细化来看，各业务场景涉及的业务需求又各有不同，营销侧注重客户数据管理、运营侧注重组织效率提升、风控侧更注重风险即时感知与预警。
以营销场景为例，BI可以围绕客户旅程寻找切入点，包括获客、提升、促活、挽留以及召回，侧重于数据分析下的客户洞察、营销策略优化、提高客户满意度和提高收益，助力银行实现千人千面的精准营销。
某股份制银行通过BI平台实现用户画像分析、客户行为分析，通过与策略库对接与自动策略执行，利用AI机器人覆盖长尾客户，实现营销精准度与效率的提升。
03
智能决策BI平台如何选？
国内银行BI服务市场呈高度景气态势，对银行各业务条线数据清理、智能辅助、效率提升、国产环境适配等意义重大，细分市场格局雏形初现。不过，业内目前尚未出现以综合服务价值为视角，对相关厂商进行的全面评价体系。
《白皮书》基于银行业专家访谈、深度调研及分析，从产品、服务、生态、创新等视角入手，建立商业银行智能决策BI平台最佳伙伴价值分析模型-IPSI，由“集成力、产品力、支撑力、创新力”四大维度，15个一级指标，26个二级指标，系统性分析国产银行BI服务厂商综合价值表现，旨在赋能商业银行智能决策BI市场更自主化，成熟化发展。
观远数据《2023商业银行智能决策能力建设白皮书》期望能够给更多银行决策者和科技人员带来有益的信息与启示，跟随智能化数字化的时代潮流，开创出更加火热而具有挑战的银行业新航程。
文章来源：沙丘社区微信公众号