共计 2524 个字符，预计需要花费 7 分钟才能阅读完成。
谈到 BI，大家想到的是报表、仪表盘，再深刻一点可能会想到自助剖析、数据挖掘，但始终会认为是一种传统的技术；而对于金融科技，感觉如同就是什么前沿的技术。
实际上是这样吗？咱们先来搞清楚两个概念。
BI，是把横七竖八的数据通过解决和剖析后，造成能够辅助决策的信息。数据能够从大量的、结构化的数据，倒退到大量的、非结构化的大数据；数据处理和剖析技术也从传统的报表、仪表盘，倒退到采纳 AI 技术的加强数据分析、自然语言剖析等。尽管数据和技术在一直演变，但“BI”这个概念永远不会过期。
而金融科技，是技术驱动的金融翻新，外围是使用古代科技成果革新或者翻新金融产品、经营模式和业务流程等，推动金融服务提质增效。
因而，BI 能够作为金融科技的一种技术，和其它技术一起推动金融翻新。至于 BI 技术在金融畛域如何利用，以及将来的发展趋势如何，笔者尝试从广州思迈特软件公司 VP 徐晶这里寻求答案。
一、金融科技的发展趋势
“其实，金融科技也没那么‘高大上’，它就产生在咱们日常生活中”。对于金融科技的了解，徐晶单刀直入地说。“最开始咱们办理银行业务要去营业网点，起初就有了 ATM，再起初又能够通过 PC 上网自助办理。当初，通过一部手机就能够随时随地办理大部分银行业务了，这就是技术驱动下的金融行业变迁”。
对于金融科技的发展趋势，徐晶也有本人独到的见解：
首先，是区块链技术。
区块链具备速度快、覆盖范围达到真正全球化，而且解决费用低的特点。它目前依然走在彻底改变寰球金融交易风貌的路线上
其次，是人工智能。
随着数据管理和剖析的提高，客户智能将成为决定金融科技支出增长和盈利能力的关键因素。减少对数据的拜访能力，从信息中提取可操作的见解及策略，将成为不同平台满足客户真正需要的差异化因素。
最初，是从竞争走向单干。
金融危机（2008 年至 2009 年）后，金融规定产生重大变动、客户对金融产品和服务的需要因传统金融零碎受损和流动性有余而未能失去满足，让出了市场机会和空间，金融科技公司提供多种日常金融解决方案，从简略的挪动领取和解决到交易和融资，再到借贷，为日常消费者带来了可掂量的益处，成为一种颠覆性力量在金融市场中崛起。而传统金融机构则始终在致力跟上金融科技公司的脚步，并扭转其以产品为核心的业务形式为以客户为核心的策略。
随着监管力度的加大，金融业务规范化，金融机构和金融科技公司之间的单干关系的新兴趋势正在逐步形成。
另外，更多业余的金融服务软件提供商联合新技术研发的软件、工具和技术平台，为银行、财产管理机构、保险公司和其余金融公司提供新的反对。
二、Smartbi 在金融科技领域的尝试
徐晶所在的广州思迈特软件有限公司（简称 Smartbi），脱胎于西北融通 BI 部门，由国内最早从事金融行业 BI 产品研发的团队于 2011 年开办。直到明天，金融行业始终都是公司的重点行业，客户数超过 500 家，营收占比靠近 40%。
据悉，在金融科技领域，Smartbi 在加强数据管理、数据挖掘建模、自然语言剖析等方面始终都有研发投入。
(1) 加强数据管理
Smartbi V10 的数据模型，集成一体化的 ETL，无需独立部署就能够应用，并且齐全可视化操作，业务人员也能参加。在 Smartbi ETL 中，除了反对惯例的行解决、列解决、聚合、关联之外，还利用 ML 技术扩充数据筹备的能力，包含：数据降维、Onehot 编码、聚类、分类、回归、神经网络等算子，甚至还反对通过 Python 扩大赋予用户更强的数据再加工能力。
(2) 数据挖掘建模
Smartbi 数据挖掘建模提供一站式的数据挖掘服务，涵盖数据预处理、机器学习算法利用、模型训练、评估、部署、服务公布全生命周期。它会集 50+ 种数据挖掘算法组件，能灵便建设业务模型流程，蕴含根本的数据特色解决、分类、聚类、关联、回归、深度学习算法，以及反对 Java 和 Python 算法扩大。
为了进一步升高 ML 的应用门槛，Smartbi V10 还反对应用 AutoML 性能疾速创立数据挖掘试验，自动化实现更多的工作。在新建回归、分类或聚类试验时，只需配置数据源、算法、特色的设置项，零碎可疾速主动生成试验。
(3) 自然语言剖析
Smartbi 提供基于 AI 技术的自然语言剖析，用户可通过“智能小麦”对系统收回语音指令，解放双手实现关上报表、切换参数、摸索剖析等操作，进一步升高了数据分析的应用门槛，使得 BI 可能扩大到更多的用户群体。
下一步，不光是简略的图表查问，Smartbi 自然语言剖析还将反对智能举荐能力，以及更多的计算能力，比方同比环比，甚至是预测剖析能力。
三、Smartbi 与金融机构的单干机会
“Smartbi 和金融机构次要是在数据平台及数据利用方面有单干的机会”，徐晶介绍说。
数据平台方面，波及到数据整合、加工、治理、业务主题模型构建。
数据利用体现在三个方面，一是可视化出现，包含了报表、仪表盘、大屏，实现对业务经营的跟踪、比拟、剖析；二是提供数据摸索与分享，基于权限管制下的即席查问、透视剖析、EXCEL 交融剖析，能够让业务人员轻松的拜访数据、多重维度溯因，自行生成标签等多种形式剖析问题、发现问题；三是数据利用，针对营销、经营、投顾、风控等，构建智能化数据利用，赋能业务，实现数据业务化。
四、Smartbi 对金融机构数字化转型的瞻望
数字化转型是将数字技术整合到整个组织中，以彻底改变企业的经营形式。这是一个定义新工作形式、优化流程、引入新业务模式和从新构建客户体验的机会。将来几年，技术、数据和数字能力将成为金融机构差异化的次要因素。
徐晶认为国内金融机构数字化转型发力的方向应该是：1、数字化成为公司的重要战略目标；2. 数据分析、数据利用成为常态；3. 借助外力、减速新技术利用落地；4、建设混合团队翻新实验室，通过试验推出数字化产品。
通过本次的交换，笔者理解到 Smartbi 是一家专一于从数据中发现价值，让数据赋能业务的公司。通过一个平台，连贯数据与业务，实现多业务数据整合，整合数据赋能业务，以此满足客户的数字化转型须要。
兴许就如徐晶所说，金融科技并不是什么“高大上”的技术，它就产生在你我的身边。但正是因为金融科技公司和金融机构的一直摸索和致力，咱们能力享受到科技带给咱们的便当，让咱们的生存更加美妙。