商業智能BI，聽著很高大上，近年來還受到許多企業的追捧。但是，由于一些企業的商業智能(BI)項目建設的失敗，使得人們對它產生質疑，也有不少人將其視為企業信息化的“面子工程”。

其實，對于企業來說，業務人員愿不愿意用BI，主要看兩個方面，一是好不好用，二是有沒有用。當前，商業智能BI在銀行、保險、證券等金融行業的應用比較廣泛。

畢竟金融業更注重財富管理、風險控制等環節，客戶畫像、精準營銷、運營優化等各個業務環節，幾乎都與大數據密切相關，而金融BI平臺的作用更應該是能夠幫助金融行業提升風險管理的科學性、精準性、預見性。在金融行業，只有深度理解業務場景，才能讓金融BI真正落地，幫助企業實現降本增效。

那么，國內有做得比較好的BI產品嗎？是的，比如思邁特軟件Smartbi，是一款知名度較高、客戶認可度較高的國產BI軟件。Smartbi從產品早期就扎根于金融領域，積累了豐富的經驗。下面就以Smartbi為例子，結合證券公司的業務場景，看看它的應用案例吧。

1、以數據為基礎，建設統一風險數據平臺

以證券公司底層風險指標體系為基礎，建立統一的風險數據平臺，對數據進行系統的采集與處理，積累了更為全面的風險信息。通過構建風險數據平臺 ，實現對風險管理的分析 、預警等個性化需求 ，從而提高風險管理工作的效率 。

2、利用自助分析，提升風險數據分析能力

通過Smartbi提供的多種自助分析工具，使企業不再從事重復的人力工作，轉而使用精確的風險分析，提高了業務轉化效率。為了及時控制信用交易業務，業務人員可以通過多維篩選查看當日開戶、金額使用、證券融資規模構成結構等相關信息，使管理更加可控，業務更加靈活。

3、構建管理駕駛艙，實現科學決策

通過風控系統來管理駕駛艙，管理者可以從多個維度對整個網絡的數據進行實時分析，使風險狀態數字化、動態監控，便于洞察隱患，并幫助管理層快速制定應變策略。為了滿足各部門展示業務相關指標信息報告的需求，證券商結合風險指標體系，按照規模、條線、結構等不同主題，構建了駕駛艙管理系統。通過數據可視化可以為業務、管理等賦能，實現事后風險管理向實時風險管理的成功跨越，提升業務工作效率，提高風控能力。

以前，金融行業多采用金融BI平臺實現報表分析、可視化圖形顯示等基本功能。如今，隨著機器學習、深度學習等技術的成熟，BI與AI的結合正在為各行各業打開一片新天地。因此，未來能與業務場景深度融合的BI產品將更具競爭力，金融+BI的未來也更值得期待！


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