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商业智能bi软件在金融行业的具体运用
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金融行业的现状
金融行业犹如国民经济的血脉，渗入市场的各个环节，与宏观经济和微观经济生活都密切相关，而中国拥有14亿的庞大人口，社会生活多元化，需求多元化。在此复杂多变的背景下，金融机构要想实现正确的商业判断，难度很大，但借助金融商业智能bi软件，可以实现更全面更精准的决策。例如，在个人信用风险控制方面，金融机构除了可以从人民银行征信中心调取数据外，还可以利用网络、电商等不同来源的“大数据”，来解决个人客户信用评价的全面性与客观性不足的问题。
目前，金融行业越来越重视大数据的应用，但面临一些疑惑：分析处理什么数据？数据怎么分析处理？数据用在哪些产品或活动中？基于大数据做出的分析判断如何落地推动业务发展？
从现状来看，大数据目前最主要应用在于帮助金融机构实现“精准营销”、“客户价值管理”和“风险控制”。
一、实现精准营销
传统上，营销无外乎是寻找目标客群、细分目标客群、触达客群个体。但采用利用大数据机器学习的分析手法，金融机构可以判断他们的习惯偏好以及短期需求，形成画像描述，从而找到精准的目标客群。在第三方大数据支持下，金融机构可以在互联网使用者中发掘需求。一般在3-5次业务数据循环后，营销的效果会达到最优。比如，某银行的现金贷款营销中，经过5次大数据优化，客户响应率、响应客户的资质合格率均有大幅度提升。
二、高效的客户价值管理
目前，虽然大型金融机构沉淀了大量的客户和客户信息，但从大数据的角度来看，由于缺乏对客户信息的挖掘和分析，对现有客户的理解无法加深，金融机构在提高客户管理效率方面会遇到困难。
以客户激活为例，一家银行有4亿存量客户，其中30%以上是静态客户。然而，在这1亿多静态客户中，银行不知道哪些是高净值客户，哪些需要加大保留力度。如果激活所有静态客户，成本会相对较高。
但借助大数据进行客户聚类和客户行为分析，可以为金融机构的客户激活、客户管理和产品设计提供更准确的依据，帮助金融机构整体提升现有客户的价值，或者交叉销售更多的产品，或者激活能够带来价值的客户。
三是加强风险控制
通过客户标签的匹配，对客户进行行为分析，把客户进行聚类，标示客户的风险级别，这样金融机构在客户贷款时，就确立了精准的风险控制，进而减少了违约风险。
商业智能bi提出对于金融行业把控风险和提高客户粘性有着积极作用，更有利于金融企业做好数据管理，分析业务需求以及通过大数据分析挖掘有价值的信息。
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