关于数据挖掘:金融BI是面子工程那是因为你没有选择Smartbi

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商业智能 BI,听着很高大上,近年来还受到许多企业的追捧。然而,因为一些企业的商业智能 (BI) 我的项目建设的失败,使得人们对它产生质疑,也有不少人将其视为企业信息化的“体面工程”。

其实,对于企业来说,业务人员愿不愿意用 BI,次要看两个方面,一是好不好用,二是有没有用。以后,商业智能 BI 在银行、保险、证券等金融行业的利用比拟宽泛。

毕竟金融业更重视财产治理、危险管制等环节,客户画像、精准营销、经营优化等各个业务环节,简直都与大数据密切相关,而金融 BI 平台的作用更应该是可能帮忙金融行业晋升风险管理的科学性、精准性、预见性。在金融行业,只有深度了解业务场景,能力让金融 BI 真正落地,帮忙企业实现降本增效。

那么,国内有做得比拟好的 BI 产品吗?是的,比方思迈特软件 Smartbi,是一款知名度较高、客户认可度较高的国产 BI 软件。Smartbi 从产品晚期就扎根于金融畛域,积攒了丰盛的教训。上面就以 Smartbi 为例子,联合证券公司的业务场景,看看它的利用案例吧。

1、以数据为根底,建设对立危险数据平台

以证券公司底层危险指标体系为根底,建设对立的危险数据平台,对数据进行零碎的采集与解决,积攒了更为全面的危险信息。通过构建危险数据平台,实现对风险管理的剖析、预警等个性化需要,从而进步危险管理工作的效率。

2、利用自助剖析,晋升危险数据分析能力

通过 Smartbi 提供的多种自助剖析工具,使企业不再从事反复的人力工作,转而应用准确的危险剖析,进步了业务转化效率。为了及时管制信用交易业务,业务人员能够通过多维筛选查看当日开户、金额应用、证券融资规模形成构造等相干信息,使治理更加可控,业务更加灵便。

3、构建治理驾驶舱,实现科学决策

通过风控系统来治理驾驶舱,管理者能够从多个维度对整个网络的数据进行实时剖析,使危险状态数字化、动静监控,便于洞察隐患,并帮忙管理层疾速制订应变策略。为了满足各部门展现业务相干指标信息报告的需要,证券商联合危险指标体系,依照规模、条线、构造等不同主题,构建了驾驶舱管理系统。通过数据可视化能够为业务、治理等赋能,实现预先风险管理向实时风险管理的胜利逾越,晋升业务工作效率,进步风控能力。

以前,金融行业多采纳金融 BI 平台实现报表剖析、可视化图形显示等基本功能。现在,随着机器学习、深度学习等技术的成熟,BI 与 AI 的联合正在为各行各业关上一片新天地。因而,将来能与业务场景深度交融的 BI 产品将更具竞争力,金融 +BI 的将来也更值得期待!

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