银行业商业智能解决方案

银行it系统解决方案
《银行IT系统解决方案》
随着银行业务的不断发展和创新，IT系统的作用变得越来越
重要。

银行IT系统解决方案是指针对银行业务需求所设计的
一套完整的解决方案，通过各种技术手段和软件工具来满足银行业务的需求，提升工作效率和服务质量。

银行IT系统解决方案主要包括以下几个方面：首先是核心银
行系统，包括核心帐户系统、支付结算系统、信贷管理系统、风险控制系统等。

这些系统是银行业务的核心，直接关系到资金的安全与流动，客户的信用与权益。

其次是电子银行系统，包括网上银行、手机银行、ATM等。

这些系统是银行向客户
提供服务的窗口，直接关系到客户体验和满意度。

再次就是信息安全系统，包括防火墙、反病毒软件、数据加密等。

这些系统是保障银行信息安全的关键，直接关系到银行的声誉和信任。

最后就是数据分析系统，包括数据仓库、商业智能工具等。

这些系统是为银行提供大数据支持，促进业务决策和发展。

对于银行IT系统解决方案而言，其关键在于整合和创新。

银
行IT系统通常来自不同的软件厂家，存在着互不兼容的问题，因此需要进行整合开发。

同时，随着科技的不断更新，银行业务也在不断变革，需要不断进行技术创新和业务改进。

综上所述，银行IT系统解决方案具有复杂性和多样性，需要
结合银行业务需求和科技发展进行整合和创新。

只有不断优化和提升，才能更好地满足银行的需求，推动银行业务的发展。

商业智能的应用和实践随着信息技术的不断发展，商业智能（BI）作为一种高效的数据分析和决策支持工具，成为各个企业的重要组成部分。

商业智能利用数据挖掘技术和业务分析方法，提取企业数据集合中隐藏的信息和知识，帮助企业管理层快速了解业务运营状况和市场趋势，以便作出最优决策。

一、商业智能的基本架构商业智能系统通常包括以下三个组成部分：1. 数据仓库（DW）：数据仓库是指将企业的各个业务系统的海量数据进行统一的清洗、聚合、冗余消除、集成并存储的大型数据存储库。

它是商业智能系统的核心，也是数据分析和报表可视化的基础和保障。

2. 商业智能应用服务器：该服务器负责接收数据存储在数据仓库中的数据，进行数据挖掘、数据分析、数据建模和透明处理等相关操作，并将处理后的数据通过各种可视化报表和数据图表的方式呈现给用户。

3. 商业智能应用用户客户端：用户可通过商业智能系统提供的BI客户端工具，来获取和使用经过商业智能系统处理后的分析结果，从而更好地理解自己的业务和市场需求，针对不同的业务实验制定最优战略策略及优化方案。

二、商业智能应用场景商业智能系统可用于各个行业和领域的数据分析和决策支持，如下：1. 零售业：商业智能可通过对批发、零售销售、促销活动、库存管理等数据进行分析和挖掘，帮助零售商全面了解市场需求趋势，精准预测库存需求，制定最优的销售策略。

2. 金融业：商业智能可以通过分析金融机构的财务数据和市场数据，来帮助银行优化贷款和信贷评分模型，降低风险和损失。

3. 制造业：商业智能在制造业中广泛应用，从供应链管理、生产线管理、质量控制、设备监控等方面的数据分析和建模，帮助制造商提高生产效率，降低成本，提高产品质量。

三、商业智能实践案例下面介绍几个商业智能实践案例，以帮助更好地理解商业智能系统的实际应用。

1. Wal-Mart商业智能应用案例Wal-Mart是世界上最大的零售商之一，该公司成功应用商业智能系统，大大提高了公司在零售业中的竞争力。

商务智能与决策支持教学案例案例1：光大银行商务智能系统的实施一、案例内容成立于1992年8月的光大银行，作为国内最大的股份制商业银行，拥有众多客户群，几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先的理念为客户提供种类繁多的金融服务。

对于一个如此庞大的机构，如此繁多的金融服务，管理的复杂性可想而知。

近年来，通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统和办公自动化系统等一系列信息化基础建设，光大银行率先实现了业务系统全国联网和总行数据大集中。

在成功实现业务系统全国联网和总行数据大集中后，经营管理分析方面又出现了一些亟待解决的新问题，如：统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、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、业绩考核没有理想的IT系统为支撑等等。

众多新问题的出现是银行管理层始料未及的。

为了尽快突破海量数据的“封锁”，挖掘其中蕴涵的知识和信息，光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。

光大银行根据自身情况，以实际需要为导向，对各家方案的优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。

最终，菲奈特软件公司的高端商务智能产品BI.Office以其领先的技术和简便的操作从众多竞争者中脱颖而出，赢得了光大银行决策层的一致青睐。

经过商议，双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。

为了降低实施风险，将从国际结算业务统计分析系统开始，各个项目逐步实施。

成功的选型是光大银行商业智能应用系统成功实施的开始。

国际业务部商业智能的应用证明，光大银行所采取的“以部门为基础实施数据处理”的决定是正确的，也是务实的。

从2002年12月开始，菲奈特BI.Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其他几个业务部门，形成相应部门的商业智能系统。

这些商业智能系统以数据仓库技术为基础，把分散在各个业务系统的数据进行整合，数据经过清洗、转换，加载到数据仓库；再采用OLAP 和Data Mining等技术，为管理决策人员提供强大、灵活的日常查询和决策支持。

商业智能在商业银行的应用【摘要】商业智能在商业银行的应用日益被重视和应用。

本文从客户数据分析、风险管理、营销推广、业绩评估和客户服务优化等方面探讨商业智能技术在商业银行中的具体应用。

通过商业智能技术，商业银行可以更好地了解客户需求，有效管理风险，提高营销效率，评估业绩和优化客户服务体验。

结论部分分析了商业智能技术对商业银行业务发展的重要性，并探讨了未来商业智能在商业银行的发展趋势和应用前景。

随着商业银行业务的不断发展和竞争加剧，商业智能技术的应用将成为商业银行提升竞争力和实现可持续发展的重要工具之一。

【关键词】商业智能、商业银行、客户数据分析、风险管理、营销推广、业绩评估、客户服务优化、业务发展、发展趋势、应用前景展望1. 引言1.1 商业智能在商业银行的应用概述商业智能技术在商业银行领域的应用日益广泛，成为银行业务发展的重要支撑。

商业智能技术通过对客户数据的分析，为商业银行提供了更深入的了解客户需求和行为模式的能力，从而帮助银行更好地制定市场策略和产品推广方案。

在风险管理方面，商业智能技术可以通过对大数据的分析和预测，帮助银行及时发现潜在风险，并采取相应措施降低风险。

商业智能技术还在营销推广、业绩评估和客户服务优化等方面发挥着重要作用，为商业银行的发展提供了有力支持。

未来，随着商业智能技术的不断发展和普及，商业银行将能够更好地利用数据资产，加强与客户的互动，提升服务质量和运营效率。

商业智能在商业银行领域的应用前景广阔，将为银行业带来更多创新和发展机遇，推动银行业务的数字化转型和智能化发展。

商业智能技术的重要性将继续凸显，成为商业银行业务发展的关键驱动力。

2. 正文2.1 商业智能技术在商业银行客户数据分析中的应用商业智能技术在商业银行客户数据分析中的应用是非常重要的。

通过商业智能技术，银行可以更好地理解客户的行为和需求，从而制定更有针对性的营销策略和服务方案。

商业智能技术可以帮助银行分析客户的交易记录、网上银行行为、信用卡消费等数据，从中发现客户的偏好和消费习惯，进而精准地推送相关产品和服务给客户。

商业智能在商业银行的应用【摘要】商业智能在商业银行的应用旨在提高银行的数据分析、风险管理、客户关系管理、营销优化和业务流程优化等方面的能力，以实现智能化和高效化。

通过商业智能技术，商业银行能够更好地了解客户需求，预测市场走向，降低风险，提升服务质量，优化营销策略，并加速业务流程。

商业智能技术的应用将成为商业银行发展的重要趋势，对未来发展具有重要意义。

商业银行在使用商业智能技术时需要不断积累数据，优化算法，提高数据处理能力和智能决策能力，以确保其在竞争中保持领先地位。

随着科技的不断发展，商业银行将更加依赖商业智能技术来实现创新发展和持续提升竞争力。

【关键词】商业智能、商业银行、数据分析、预测、风险管理、监控、客户关系管理、营销优化、业务流程优化、智能化、高效化、发展趋势、重要意义。

1. 引言1.1 商业智能在商业银行的应用概述商业银行在应用商业智能技术时，可以实现数据的快速分析和预测，识别市场趋势和客户需求，提升风险识别和管理的能力。

商业智能技术还可以帮助商业银行优化客户关系管理，实现个性化服务和精准营销，提升客户满意度和忠诚度。

商业智能技术还可以优化商业银行的营销策略和业务流程，提高效率和降低成本。

商业智能技术的应用已经成为商业银行发展的重要趋势，它不仅可以使商业银行更加智能化和高效化，还对商业银行的未来发展具有重要意义。

随着商业智能技术不断的发展和完善，相信商业银行将会在竞争激烈的市场中脱颖而出，实现更好的发展和增长。

2. 正文2.1 商业智能技术在商业银行的数据分析与预测商业智能技术在商业银行的数据分析与预测是一项关键的应用。

通过商业智能技术，银行可以更好地利用自身积累的大量数据，进行有效的数据分析和预测，从而为业务决策提供更有力的支持。

商业智能技术可以帮助银行对客户数据进行深度分析。

银行拥有大量客户的个人信息、交易记录等数据，通过商业智能技术可以对这些数据进行挖掘和分析，帮助银行更好地了解客户的需求和行为，从而精准地定制个性化的金融产品和服务。

商业智能技术的应用案例商业智能技术，或称为商业智能（Business Intelligence，BI），是指利用数据分析、数据挖掘等技术，为企业和组织提供决策支持的一种技术及应用。

商业智能技术的应用案例，并不仅局限于特定行业，而是广泛应用于各种类型的企业和组织，也不仅仅是针对外部市场和客户，还包括对内部运营和管理等方面。

以下是几个不同领域的商业智能技术应用案例：1. 零售业：利用商业智能技术，零售企业可以实时掌握自己的库存情况，反应客户对产品的反馈和供需情况等。

通过数据分析，明确客户的消费习惯，针对其特点进行营销策划和销售优化，提升客户黏性和满意度。

如西班牙零售巨头Inditex集团旗下Fast Retailing公司，便成功运用商业智能技术来实现智慧供应链管理，并实现全球化管理和核心业务的数字化升级。

2. 金融业：银行和保险业等金融机构，可以通过商业智能技术，分析客户的风险偏好、信用评估等关键数据，来实现更精准的量化风险控制和风险防范。

同时，金融机构也可利用商业智能技术，分析投资组合、市场趋势等数据，帮助投资管理人员做出更高效的决策。

如摩根士丹利就在其资管业务中应用商业智能技术，以提升客户服务水平和转型升级业务模式。

3. 制造业：制造业中，商业智能技术可用于提高生产效率和品质控制，精准管理供应链和库存，降低成本和风险。

如日本多元化制造商松下公司，在其工厂中引入商业智能技术，实现了在大量生产数据的智能分析和管理，提高了产品质量的稳定性和量产率。

4. 医疗业：商业智能技术在医疗行业中的应用，可以帮助医疗机构提高医疗资源的配置和利用效率，提高患者医疗体验和治疗质量。

如美国医疗科技公司Medtronic，通过数据分析病患临床指标和医疗设备参数，实现了全球糖尿病自动化治疗方案。

商业智能技术的应用案例还远不止以上几个领域，它已经成为现代企业发展和经营决策的重要工具。

商业智能技术的不断创新和发展，将为各行各业创造更多价值和机遇。

商业智能系统(BI)1. 项目简介商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。

商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。

而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。

为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。

因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。

商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

商业智能的基本过程如图1所示。

图1 BI 基本过程从图1中可以知道，商业智能的体系结构主要由数据源、ETL、数据仓库和数据分析及展现等四部分构成。

数据流通过外部异构数据源进入ETL过程，在ETL过程后被存入数据仓库，用OLAP类型加以分析和查询，从而得出用户所需要的数据信息。

研究商业智能系统的体系结构有助于加强商业智能系统在企业中更加普及的运用，促进商业智能的快速发展。

外部数据源的主要来源是企业各个应用系统产生的数据也可以使外部数据，选择出有代表性的数据进入系统。

ETL技术是指对外部进入的数据进行抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load）。

2. 功能需求目前，很多厂商活跃在商业智能（下面称BI）领域。

软通动力银行业解决方案全解析前言经济的发展、新技术的产生，也催动着银行业进行金融服务的转型升级。

在“互联网+”的大背景下，银行业也不断进行着服务革新、技术革新。

软通动力依托多年的服务于国内外大型金融机构的经验，建立了金融ITO交付能力。

通过对银行业的深耕，软通动力为国内外著名的银行机构提供咨询、技术开发、运营维护等全套的技术服务，在数据挖掘、移动互联网等方面具有专业的银行解决方案。

下面就将其银行业解决方案为大家进行全面解析。

银行业解决方案包含的四大板块银行业解决方案主要包括商业智能解决方案、测试解决方案、ODC/OTC解决方案以及企业内部即时通讯解决方案。

每个解决方案又包含很多细节的解决方案，下面一一详解。

商业智能解决方案详解银行业解决方案中的商业智能解决方案主要是将目光放在企业客户在数据管理精细化、安全性管理全面化、盈利性管理智能化和企业内部运营管理自动化这四个方面，当然，还有其他的解决方案不一一阐述。

通过这一些列的解决方案帮助银行业的服务效率更高、安全性更强。

最终使银行客户在数据管理、安全性管理和盈利性管理方面都能较以前得到很大的提升。

使银行业服务更加规范、各部门业务响应更加及时。

测试解决方案详解我们都知道随着经济的发展，银行业的竞争加剧，测试已经成为了金融单位的关键领域。

测试解决方案主要包括测试体系建设、测试管理咨询、测试技术咨询、测试解决方案、测试人力外包和测试项目实施服务、测试工具使用、测试培训服务等全方位的测试服务，覆盖开发测试、系统测试和用户验收测试各个测试阶段。

通过各个环节的测试解决方案与客户共同进行测试管理与技术创新，满足客户的多重测试需求。

ODC/OTC解决方案详解ODC/OTC即离岸开发/测试成为提高信息科技投入产出比加快科技创新推动产业升级的重要手段。

它是一种建立在完善的信息安全保障前提下的，符合银监会要求，包含必须的基础设施、资源配置等的解决方案。

其基础设施解决方案又包含了场地配置、门禁管理、视频监控、安保管理、网络配置等。

商业智能技术在金融领域的应用商业智能技术是指以数据为基础，运用数据挖掘、分析等技术，通过可视化的方式呈现出来，帮助企业和组织做出更明智的决策。

在金融领域，商业智能技术的应用尤为广泛。

本文将探讨商业智能技术在金融领域的应用。

一、商业智能技术在银行业的应用银行是金融行业中的一个重要组成部分，而商业智能技术在银行业的应用则主要涉及到两个方面：一是风险管理，二是市场营销。

在风险管理方面，商业智能技术可以帮助银行从大量的数据中识别出潜在的风险。

例如，商业智能技术可以分析客户的信用记录、还款能力等信息，将风险等级进行分类，进而减少银行的风险损失。

在市场营销方面，商业智能技术可以帮助银行精准的识别出潜在客户，以便更好地开展市场推广。

例如，商业智能技术可以分析客户的兴趣爱好、消费习惯等信息，推荐合适的产品和服务，从而更好地满足客户的需求。

二、商业智能技术在证券行业的应用证券行业是金融行业中的另一个重要组成部分，而商业智能技术在证券行业的应用主要涉及到两个方面，一是投资决策，二是客户关系管理。

在投资决策方面，商业智能技术可以帮助证券公司从大量的数据中分析出股票的趋势和趋势的变化，进行投资决策的辅助。

例如，商业智能技术可以分析股票的历史走势、市场热点等信息，预测未来的走势，为投资决策提供依据。

在客户关系管理方面，商业智能技术可以帮助证券公司更好地了解客户需求，提供更加个性化的服务。

例如，商业智能技术可以分析客户的交易习惯、投资偏好等信息，推荐最合适的投资策略，提高客户满意度。

三、商业智能技术在保险行业的应用保险行业同样是金融行业中一个重要组成部分，而商业智能技术在保险行业的应用也主要涉及到两个方面，一是风险管理，二是客户关系管理。

在风险管理方面，商业智能技术可以帮助保险公司了解潜在客户的风险等级，判断客户是否适合购买保险。

例如，商业智能技术可以分析客户的身体健康状况、家庭背景等信息，判断患病的风险，从而筛选出符合标准的客户，降低风险。

国内银行业十大解决方案提供商公司是国内银行业IT服务行业的重要提供商。

公司面向大中型商业银行为主的金融机构提供IT解决方案及服务,包括IT基础设施建设、软件解决方案及IT 运维服务。

在IT基础设施建设领域公司拥有工信部计算机系统集成一级资质,是国内少数同时为全部国有大行提供IT基础设施建设及运维服务的服务商之一。

软件解决方案领域方面,公司在国内银行业前置与渠道领域和数据管理与商业智能领域占据鳌头。

银行业IT多维度发展,未来空间广阔。

区域性银行的跨区域扩张使得相关IT 投资成为热点。

互金、小贷、村镇银行等新型银行业态的兴起也将带来巨大的IT 系统建设需求。

另外,数据中心建设、业务流程改造与业务创新将释放长期的IT 投资需求。

我国银行IT投资目前保持加速发展态势,2015年总投资额超过400亿元,增速超过10%,市场空间广阔。

公司是极具实力的全国性服务提供商,也是银行业数据整合领域的领导者。

公司已在全国主要城市建立31个网点,形成了行业领先的网络覆盖,在拓展中小银行跨区域发展上具有天然优势。

公司自行开发的MOIA是国内银行业数据管理与商业智能领域最好的数据管理软件之一,目前已用于多家大型国有银行和大型企业,公司是国内数据整合领域的领导者。

盈利预测与投资建议。

我们预计公司2015~2017年实现归属母公司净利润分别为6269万元、7582万元、9924万元,同比增长16.07%、20.94%、30.89%;按照发行3000万股,共计1.2亿股总股本计算,EPS分别为0.52、0.63、0.83元。

考虑到公司在业务结构、营收规模和费用率上更加接近同行业公司高伟达、安硕信息、长亮科技上市时的水平,参考上述公司上市时的询价估值为17、30、21倍以及上市时点,我们认为公司对应合理PE区间为20-30倍,建议合理询价区间为10.4-15.6元。

商业智能在银行中的应用李小庆【摘要】@@ 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.【期刊名称】《中国金融电脑》【年(卷),期】2010(000)007【总页数】3页(P54-56)【作者】李小庆【作者单位】中国农业发展银行营运中心【正文语种】中文目前，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。

一、银行商业智能应用的目标和规划对于银行来说，建立面向决策的商业智能应用要根据需求反馈增加主题，不断地进行完善。

它是一项系统工程，需要组织各方面的资源，协调各方面的关系，进行科学的规划。

商业智能应用规划一般需要做好以下工作：任务和环境的评估，有关决策需求的收集和分析，主题的确定和商业智能应用体系结构的设计，建立商业智能应用，商业智能应用的培训，用户的反馈以及商业智能应用的完善。

商业智能应用任务和环境的评估是根据银行的业务情况和管理层的要求明确商业智能应用的任务，并了解数据源所在的数据库系统，分析现数据库系统的数据情况，评估建立商业智能应用是否能够达到用户所期望的目标。

建立商业智能应用可能存在困难和难以逾越的障碍，从而制定可行的方法和科学的技术方案。

有关决策需求的收集和分析首先要分析银行决策层的意图，并进行整理和分类。