觀遠數(shù)據(jù)與億歐智庫聯(lián)合正式發(fā)布《2023 商業(yè)銀行智能決策能力建設(shè)白皮書》(以下簡稱《白皮書》), 對銀行智能決策的建設(shè)背景、難點、路徑與實踐等進行了全面闡述和分析。《白皮書》著重探討銀行智能決策在實際應(yīng)用中的問題、價值和意義，期望為銀行決策者和科技人員在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和業(yè)務(wù)智能化建設(shè)中提供支持和決策依據(jù)。

商業(yè)銀行天生就是“經(jīng)營數(shù)字”的行業(yè)，其數(shù)據(jù)產(chǎn)出在各行業(yè)之首。爆炸式增長時代下，數(shù)據(jù)超載讓銀行出現(xiàn)決策遲緩，智能決策能力成為了破局關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)分析與智能化技術(shù)的不斷迭代創(chuàng)新中，商業(yè)銀行 BI 逐漸實現(xiàn)傳統(tǒng)商業(yè)智能向新型商業(yè)智能的轉(zhuǎn)變。

《白皮書》詳細闡述了商業(yè)銀行“統(tǒng)計報表分析”、“局部自助分析”、“全面自助分析”、“智能決策”四大 BI 發(fā)展階段，為銀行智能決策發(fā)展情況提供印照路徑。受限于數(shù)據(jù)應(yīng)用程度影響，大多數(shù)銀行仍處于局部自助分析階段，《白皮書》從數(shù)據(jù)質(zhì)量、組織文化、數(shù)字化工具等方向，深度剖析智能決策建設(shè)難點，并提供銀行 BI 平臺建設(shè)六大核心環(huán)節(jié)、銀行 BI 選型指標體系 (IPSI) 與多家銀行 BI 最佳實踐，讓更多銀行不走彎路，助力實現(xiàn)全面自助分析。

破局之道：BI 工具是構(gòu)建智能決策能力的重要抓手

BI 是銀行打通數(shù)據(jù)應(yīng)用最后一公里的重要工具，同時也是銀行構(gòu)建智能決策能力的重要抓手。

《白皮書》指出，銀行需要根據(jù)自身數(shù)字化基礎(chǔ)與戰(zhàn)略定位差異化建設(shè)適應(yīng)性 BI 平臺。其中，國有大行關(guān)注共性基礎(chǔ)能力構(gòu)建；全國性股份制銀行關(guān)注整體展業(yè)效率提升，需構(gòu)建平臺化工具應(yīng)用；城商行與農(nóng)商行關(guān)注區(qū)域化特色服務(wù)，需按場景突破建設(shè)部門級工具平臺。

《白皮書》認為，銀行常見 BI 建設(shè)路徑分為全面建設(shè)與單點突破兩種，其面向的主體分為大型銀行和中小型銀行。

大型銀行目前已經(jīng)完成了大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)，有相應(yīng)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與相對完善的數(shù)據(jù)洞察體系，能夠在一定程度上解決業(yè)務(wù)的問題，但整個體系尚處在粗泛式管理狀態(tài)。大型銀行如果想要進一步釋放數(shù)據(jù)價值，需要采用全局建設(shè)路徑，自上而下地推進智能決策能力建設(shè)。

對于中小型銀行來說，其科技能力相對不足，數(shù)據(jù)質(zhì)量有待提升。在這樣的前提下，中小銀行要想大刀闊斧地進行全面改革將面臨許多現(xiàn)實問題。因此，對于中小銀行來說，應(yīng)該從場景 / 業(yè)務(wù)出發(fā)，聚焦于單點突破，集中解決某層級 / 某條線的決策問題。

建設(shè)難點: 數(shù)據(jù)質(zhì)量、組織文化、數(shù)字化工具

圍繞數(shù)據(jù)分析與智能化技術(shù)的不斷迭代創(chuàng)新，商業(yè)銀行 BI 至今共經(jīng)歷四次變革，實現(xiàn)由傳統(tǒng)商業(yè)智能向新型商業(yè)智能的轉(zhuǎn)變過程。見下圖:

目前，中小銀行普遍處在由統(tǒng)計報表式分析向自助式分析過渡的階段，而大型銀行普遍處在向全面自助式分析過渡的階段，僅少部分銀行的部分業(yè)務(wù)在開展智能決策試點。

《白皮書》指出，銀行推進 BI 平臺建設(shè)面臨業(yè)務(wù)人員不好用、不想用、不會用等難點。其背后核心原因主要集中在數(shù)據(jù)質(zhì)量失真、組織文化分裂與數(shù)字工具使用門檻高等三大痛點。這些痛點直接限制著銀行數(shù)據(jù)發(fā)揮應(yīng)有的價值。

數(shù)據(jù)質(zhì)量: 銀行信息化“部室系統(tǒng)”從創(chuàng)設(shè)初期到現(xiàn)在已逐步積累了幾十個、上百個業(yè)務(wù)系統(tǒng)。各系統(tǒng)在建設(shè)時通常個自為戰(zhàn)，缺少橫向溝通和統(tǒng)籌，導(dǎo)致各系統(tǒng)數(shù)據(jù)設(shè)計標準不統(tǒng)一、口徑不一致，相同數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義不同，給后期整合帶來很大困難。這種困難直接造成非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)常年累積，數(shù)據(jù)質(zhì)量偏低，致使 BI 顯示及預(yù)測結(jié)果失真，最終導(dǎo)致 BI 平臺不好用。

組織文化: 傳統(tǒng)模式下，業(yè)務(wù)人員需要向數(shù)據(jù)分析師提出報表需求，經(jīng)由數(shù)據(jù)分析師向科技部門就報表需求發(fā)起提交工單流程，再與數(shù)據(jù)分析師反復(fù)溝通確認需求后審批數(shù)據(jù)使用權(quán)限，再由數(shù)據(jù)分析師取數(shù)后完成報表加工給到業(yè)務(wù)人員。這樣的流程將本該為同一目標努力的團隊分割為三個團隊，而不同維度的 KPI 又將業(yè)務(wù)科技分出兩層皮，業(yè)務(wù)協(xié)同上容易發(fā)生矛盾。這種數(shù)據(jù)組織文化的分裂和不協(xié)調(diào)，讓 BI 使用流程繁雜、耗時，導(dǎo)致其無法在業(yè)務(wù)側(cè)真正落地。

數(shù)字化工具: 傳統(tǒng)數(shù)字工具易用性低、學(xué)習(xí)成本高導(dǎo)致業(yè)務(wù)人員不會用。以往，銀行傳統(tǒng)報表式 BI 工具使用門檻高，更強調(diào)技術(shù)專業(yè)性，對使用人員的技能也有較高的要高，相關(guān)人員需要通過培訓(xùn)或者增設(shè)數(shù)據(jù)分析師崗位來滿足日常需求。這些門檻不僅造成組織冗余，同時還產(chǎn)生眾多協(xié)同上的矛盾，影響數(shù)據(jù)價值的釋放。銀行 BI 亟待向輕量化、敏捷化升級，釋放數(shù)據(jù)價值。

三大痛點的疊加在提醒銀行應(yīng)盡快升級 BI 工具，由傳統(tǒng)報表式 BI 以局部的、靜態(tài)的數(shù)字結(jié)果展現(xiàn)為主，向以過程為主導(dǎo)，全面性、動態(tài)的展現(xiàn)經(jīng)營結(jié)果轉(zhuǎn)變，同時向輕量化、敏捷化、易用化升級，解決業(yè)務(wù)不會用、不想用等核心問題。

為實現(xiàn)這一轉(zhuǎn)變，觀遠數(shù)據(jù)在《白皮書》中提出 IPSI 選型模型，以幫助銀行找到提升 BI 工具的優(yōu)秀生態(tài)合作伙伴。

建設(shè)指南: 四大維度標準，幫助銀行找到優(yōu)秀的生態(tài)伙伴

銀行目前處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型深化，國產(chǎn)化進程加速，新技術(shù)不斷融合發(fā)展的重要節(jié)點。觀遠數(shù)據(jù)認為，國內(nèi)銀行 BI 服務(wù)市場呈高度景氣態(tài)勢，對銀行各業(yè)務(wù)條線數(shù)據(jù)清理、智能輔助、效率提升、國產(chǎn)環(huán)境適配等意義重大，細分市場格局雛形初現(xiàn)。不過，業(yè)內(nèi)目前尚未出現(xiàn)以綜合服務(wù)價值為視角，對相關(guān)廠商進行的全面評價體系。

據(jù)此，《白皮書》基于銀行業(yè)專家訪談、深度調(diào)研及分析，從產(chǎn)品、服務(wù)、生態(tài)、創(chuàng)新等視角入手，建立商業(yè)銀行智能決策 BI 平臺最佳伙伴價值分析模型-IPSI, 由“集成力、產(chǎn)品力、支撐力、創(chuàng)新力”四大維度，15 個一級指標，26 個二級指標，系統(tǒng)性分析國產(chǎn)銀行 BI 服務(wù)廠商綜合價值表現(xiàn)，旨在賦能商業(yè)銀行智能決策 BI 市場更自主化，成熟化發(fā)展。

未來展望: 實現(xiàn)銀行敏捷運營與智能洞察

銀行業(yè)作為金融行業(yè)的龍頭，面臨著數(shù)字信息爆炸和線上業(yè)務(wù)復(fù)雜度暴增的挑戰(zhàn)。而數(shù)字化工具的應(yīng)用將促進數(shù)據(jù)成為重要生產(chǎn)力和核心競爭力，屆時生產(chǎn)關(guān)系也將迎來變革。“人人都是數(shù)據(jù)分析師”文化將融入員工日常工作，員工從數(shù)據(jù)的使用者轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)的生產(chǎn)者。

新變革讓業(yè)務(wù)與科技將深度融合、高效協(xié)同，也讓雙方不再是從前那種提需求與滿足需求的甲乙方對決。觀遠數(shù)據(jù)指出，組織變化支撐決策分層，讓不同層級的人員能夠根據(jù)自己的權(quán)限和職責，獲取所需的信息和支持。

數(shù)據(jù)生產(chǎn)關(guān)系將發(fā)生變革，銀行中心化決策也將向分級決策轉(zhuǎn)型。不同層級的人員，可進行各自對應(yīng)的決策。這樣既可以提高客戶滿意度，又可以降低風險成本，從而提升銀行的競爭力和盈利能力。

此外，大模型的應(yīng)用將拓展 BI 能力邊界，AI 賦予的新能力也將促進銀行 BI 完全脫離傳統(tǒng)的報表體系。用戶無需預(yù)先設(shè)計報表。用戶采用聊天對話的方式查詢數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，問題一經(jīng)提出，數(shù)據(jù)圖表即刻呈現(xiàn)。

期望《白皮書》能夠給更多銀行決策者和科技人員帶來有益的信息與啟示，跟隨智能化數(shù)字化的時代潮流，開創(chuàng)出更加火熱而具有挑戰(zhàn)的銀行業(yè)新航程。

關(guān)注觀遠數(shù)據(jù)公眾號回復(fù)【商業(yè)銀行】即可下載《商業(yè)銀行智能決策能力建設(shè)白皮書》。

《2023 商業(yè)銀行智能決策能力建設(shè)白皮書》發(fā)布會預(yù)告

為更好地幫助銀行科技人員、決策者和相關(guān)專業(yè)人員了解白皮書，了解如何加強銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和業(yè)務(wù)智能化建設(shè)，提高金融機構(gòu)的商業(yè)效益和客戶服務(wù)質(zhì)量。

觀遠數(shù)據(jù)攜手億歐智庫、北京銀行、沙丘社區(qū)舉辦《2023 商業(yè)銀行智能決策能力建設(shè)白皮書》線上發(fā)布會，攜手行業(yè)研究分析師、先進銀行實踐者、金融領(lǐng)域業(yè)務(wù)專家，從 3 方視角探討如何助力提升商業(yè)銀行智能決策競爭力。

活動時間：8 月 29 日 19:00-20:30

活動地點: 線上直播

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