银行升级BI提高服&#

　　近年来，商业银行的数字化转型在体系建设、技术投入、产品创新和流程改造上已经取得了长足进步，正在步入深水区。当前，数据分析已成为银行数字化转型中的重要环节，财务数据、行为数据、社交数据和交易数据的价值被充分挖掘，大幅度提升了互联网和大数据时代银行风险控制水平、金融产品和服务创新能力和多渠道多元化的精准营销能力，提高了银行的服务效率。
　　《金融时报》记者近日采访了解到，依托先进的BI产品技术，构建全行级多层次全员数据分析体系，充分释放数据价值、实时辅助业务决策、提升业务敏捷性和成本效益，已经成为金融机构必备的科技能力之一。
　
　加码BI投入
　　金融机构对于BI的投入正在不断加码。近日，某股份制商业银行宣布签约海致星图，将对正在使用的“海致BDP单机版”进行用户扩容和架构调整，全面升级为“海致BDP SaaS版”，满足银行用户、分析数据和业务持续增长的速度需求，满足总行、分行业务日益多样化、深度化的数据分析需求，赋能信用卡、零售、审计、公司金融、分行等各类业务。
　　按业内定义，BI的发展分为三个阶段，即传统BI、自助BI和智能BI。据介绍，海致星图BDP 2.0产品作为新一代智能BI中的代表产品，已承担了几万家企业用户的数据分析及可视化查询需求，在弹性的资源扩张、资源管理、多租户的数据资产管理和分配方面，具备国际先进水平。
　　将BI升级换代源于银行业转型发展实际需求。该股份制银行内部人士告诉《金融时报》记者，从业务发展需求来看，“实时使用、全员使用、灵活使用”已是金融机构进行数据分析的新诉求。
　　“银行的数据资源不再局限于仅供某个分析师团队使用，不同部门、不同分支机构的业务人员都需要能够在自己的数据分析领域里，灵活分析使用数据，指导业务，从而撬动全行的数据资产价值释放。”上述人士说。
　　同时，在融合业务场景的基础上，银行业对BI的智能化提出更高要求，希望BI工具不仅能够分析过去，反映当前业务进展和问题，而且还能对未来业务提供预测性建议，支持业务决策。
　　“一方面通过应用机器学习等算法增强BI的分析和预测功能，如在向业务人员提供分析结果的基础上延伸到智能决策；另一方面，结合NLP（自然语言处理）、智能语音等技术实现自然语言查询等BI智能交互，降低BI使用门槛。由智能问答技术支撑的智能交互将成为新的BI表现形式。”上述人士说。
　　此外，BI应具备协同分析、交互式分析能力。据介绍，银行除了各部门自主进行业务决策外，总行层面的决策往往需要跨部门协作，在加强业务人员协作效率上，可将BI系统和协作工具进行集成，增加实时评论、在线会议等功能，实现跨部门的业务协作。
　　“经过不断迭代升级，新一代BI产品在增强数据发现、交互式的数据探索、移动探索和创作、自然语言搜索、智能化数据预处理有着突出优势，同时支持云原生架构，充分利用云原生技术轻量化、松耦合、灵活度高等优势，支持跨云与多云部署。” 海致星图相关负责人表示。