商业银行智能决策能力建设白皮书

智能决策能力建设白皮书 PREFACE前言 尊教的读者，您好！ 银行业作为金融行业的龙头，面临着信息爆炸和业务复杂度增加的挑战。在这个大环境下，如何加强银行数字化转型和业务智能化建设，提高金融机构的商业效益和客户服务质量，是银行科技人员、决策者和相关专业人员必须面对和解决的问题。 银行智能决策是银行数字化转型和业务智能化建设的重要手段。它通过运用大数据和人工智能等前沿技术，从海量数据中挖据出有价值的信息，为银行业务决策提供更准确、更合理的依据。同时，银行智能决策还可以提高银行机构的战略规划、风险控制和客户服务等方面的能力，从而增强银行的竞争优势和市场地位，本报告从银行智能决策的概念、价值、工具和方法等方面进行了全面的阐述和分析，着重探讨银行智能决策在实际应用中的价值和意义，希望为银行科技人员和决策者提供一份理论与实践相结合的资料，助力他们在银行数字化转型和业务智能化建设中取得更为优异的成绩。 最后，我希望报告能够给读者带来有益的信息与启示，跟随着智能化数字化的时代潮流，开创出更加火热而具有挑战的银行业新航程。感谢大家的关注和支持，祝愿每一位在银行智能决策领城挥酒着自已才情与智慧的伙伴们，都能够在实现自身价值和推进行业发展中获得成功！ DIRECTORY 目录 01.建设背景：破局银行数据超载和决策困境 1.1数据超载，让银行决策迟缓，智能决策成为破局关键EO1.2银行智能决策建设两大根基：数据基确和战略定位t01.3银行智能决策建设两大价值：业务改善和管理提效901.4银行构建智能决策关键拆手：全局建设与单点突破80 02.建设难点：数据质量、组织文化、数字化工具 2.1银行B建设经历四大阶段122.2实现智能决策的根本是数据应用程度进一步提升132.3数据质量、文化、工具不足影响银行实现智能决策19 103.建设指南：六大核心环节与IPSI选型指标体系 3.1六大建设环节，让银行BI建设一步做对233.2银行B采购关键要素指向生态伙伴4大能力263.3银行BI选型指标体系（IPSI），让智能决策一步做好273.4观远助力银行实现智能决策，让合作伙伴不走弯路31 104.趋势展望：实现银行敏捷运营与智能洞察 4.1变革数据生产关系，由中心化决策向分级决策转型354.2Al增强分析与ChatGPT扩展BI能力边界，让数据自己说话36 建设背景：破局银行数据超载和决策困境 V转型之痛：数据超载，让银行决策迟缓，智能决策能力成为破局关键 破局之道：依据自身战略定位与数字化基础银行需要构建全面、实时、精准、预见、智能的智能决策体系 √解决之术：智能决策能力是通过数智化工具将业务数据转换成智慧再反哺回业务的过程，为银行带来管理价值与业务价值。 落脚之器：BI平台是构建智能决策能力的重要抓手，将促进数据、技术、场景的深度融合，是数据与业务的“链接器”。 1.1数据超载，让银行决策迟缓，智能决策成为破局关键 VUCA的时代背景下，商业银行函需构建智能决策能力来保障其稳健运营，提升自身核心竞争力，实现精细化运营 数据超裁下银行面临决策困境。商业银行天生就是“经营数字”的行业，其数据产出在各行业之首。以工行为例，其大数据已经从TB级进入了PB级阶段，在接下去可预见的几年内会进入EB级的度大体量。数据、算力在爆炸式增长时代背景下，对银行经营决策造成压力，需构建智能化决策能力来保障其稳健运营。 业之一，在VUCA的时代背录下，需要具备实时、全面、准确、智能的决策能力，来保障其稳健运营，提升自身核心竞争力。为了实现这一目标，将通过提升客户体验、赋能员工展业以及加强风险管理来实现。这就要求商业银行能够更快、更精准的提供更具个性化的交互与产品、生成最佳营销建议、更早发现可能违约或者欺诈行为。数字化技术将优化传统管理决策流程。 1.2银行智能决策建设两大根基：数据基础和战略定位 数字化基础与战略定位差异共同决定银行智能决策能力构建侧重，国有大行、全国性股份制银行侧重全面建设，区域银行则面向本地进行定点突破 国有大行、全国股份制银行、城商行与农商行由于业务范国和历史责任，在定位上有所差异： 基于历史背景与主体地位，经营范围更广、策略更稳健，在某种程度上国有大行在存量客户的运营和维护是更加值得重视的； 国有大行 与国有大行相比，全国性股份制银行经营范围较低，尤其在长尾客户的覆盖上不及国有大行以及城高行与农商行，因此对于这类银行如何高效的拓展长尾用户是更加值得关注的； 全国性股份制银行 城商行与农商行大多有地方国资投资，其本质上就是要高效、高质量的服务当地客户，因此对于这一部分银行来讲，如何进行精细化区域化服务是更加重要的。 城商行与农商行 数字化基础受各银行科技投入、组织能力、系统建设、数据基础制约。 科技投入上，各类银行的金融科技资金投入，与智能决策能力呈现一定正向相关性。从下述国有大行、全国性股份行、城商行与农商行的直观对比采看，呈现出明显的分化态势。其中，国有大行与股份制银行处于领先地位，成立数据管理部与加速数据资产管理；中小银行小范围试点数露分析，润票客户需求变化。 ■能力上，有足够的人才支撑与独立管理体系将提升决策能力。领先银行也陆续成立数据管理部，“科技投入+数据管理“双脏能将引领金融机构数字化转型。器于此，科技投入与数据认知相对薄弱的中小银行，更需要借助外部的商业智能服务商，更高效地润案客户需求变化与潜在增长点。 ■系统建设上，国有大型银行围绕数据智能形成全链条投入，实现决策自动化与智能化。全国股份制银行从业务角度出发形成企业级应用，为业务赋能。城商行与农村金融机构根据自身适用性出发，建立核心需求出发向领先者学习，局部试点数据应用。 数据基础上，国有大型银行与全国股份制银行数量大，分支机构众多，从2018年前后使开始措建数据系统逐步制定数据规范推进数据治理，数据丰富且质量较好。城商行与农村金融机构核心关注本地业务，数据量有限，国绕核心应用梳理底层数据。 客户群基数决定数据样本量中小银行的睿户与网点数量有限，导致数量样本量较少，难以像全国性级行开展收据建摄分析 资金投入有限下的竞争格局 由于中小银行的利润规模准以与全国性银行匹致，因此科技投入薄智，数据能力处于务势； 全面、实时、精准、预见、各智能是衡量商业银行智能决策能力的重要维度 商业行智能决策是一个将业务数器转换成智慧再反确回业务的过程，在海量数据聚集且每天部有新变化的如今，智能决策能力需要具备以下特征： ■全面性：数据具备全面性，且上下游数据清晰可关联，事前指标、事中指标、事后指标可追踪；■实时性：数据、分析、建议、预警实时动态更新，赋能业务人员实时跟踪事件动态；·精准性：模型理论支撑完备、可解释性高，能够提供可靠性高的执行策略；■可见性：基于动态数据更新与模型精准，对相关风险可以预警，对执行策略结果可预测；■智能：自动、智能、低门槛，实现自动更新数据、自学习调优模型及智能策略，降低业务人员使用门槛。 商业银行构建智能决策能力，体现出获客增收，降低成本。提升效率等三个核心特征，以此驱动着银行寻求数字化转型、由局部到整体的发展道路。 1.3银行智能决策建设两大价值：业务价值和管理价值 商业银行构建智能决策能力，体现出获客增收、降低成本，提升效率等三个核心特征，以此驱动着银行寻求数字化转型、由局部到整体的发展道路。 “横向到边：数据助力各业务条线掌控全局，智能决策赋能银行业务增长 潢向到边”是指商业银行的业务服务流程，从前台业务到中台业务、后台业务，数据驱动着银行全流程的数字化转型。国绕着我国数字经济的高增长态势，银行触客案道已经由线下转为线上，并逐步构建出全域、全集道、全生命周期的业务模式。银行业务办理的战上化流程，也实现了横向的数据流转，保证各环节的数据统一，打通银行内部各系统之间的客户数据。基于数据管理的商业银行“横向到边数字化转型，核心特征体现为三个方面： “"一个基本点”：制定银行总体数据要素发展目标，与数字化转型战略保持一致； “三大业务变革”：纵向观察商业银行自身的关键业务流程与经营管理模式，以数据为核心，将对于前台业务的智能营销环节，中台业务的智能审批与数据中台环节、后台业务的智能风控与数据治理环节，均带来业务模式的重大突破创新。针对客户的全生命周期管理，银行加快探索各阶段客户的需求编好； “两大抓手”：一是近两年银行先后加大数据管理能力建设，二是内部组织人才培育与激励机制。 "纵向到底”：实时更新过程及结果数据，让管理决策更轻松 "纵向到底”是指从商业银行的组织架构层面出发，鉴于各自承担的数据管理职责与数据规模体量各有不同，固此从银行整体角度构建了自上而下的数据资产管理模式，具体如下： 总行层面由各业务部门抽调骨干，并协同外部专家，目的在于解决各部门的数据使用共性问题：分行层面构建总行与分行的数据协同管理机制，并且由分行自建数据管理方案，解决典型问题；支行层面形成优秀支行的经营数据分享机制，数据指标体系可复制，用于解决支行个性问题；营业部层面针对基层营销团队，直观展现综合考梭数据与动态数据看板，对于员工针对性指导。 1.4银行构建智能决策关键抓手：：全局建设与单点突破 BI（商业智能平台）是一种集成了数据收集、整合、分析和可视化等功能的软件系统，用于收集、整合、分析和展示企业内部和外部数据，以帮助决策者和管理层做出准确、及时和基于数据的决策。通过BI平台银行将通过数据关联与挖据创造出更多的商业机会从银行BI的核心架构来看，大致可划分为三个层次，自下面上分别是一一数据层、规划层与场景层： 全面归集银行客户的所有数据，借助数据感知和数据认知，分类存储结构化数据或非结构化数据。在此基础上，开展数据管理服务，包括统一接口、数据算法与数据报表管理等； 数据作为新型生产要素之一，被众多银行列为数字化转型的“顶层设计”重点之一。鉴于此，制定全行层面的数据要素规划，明确数据管理的组织架构调整、企业级大数据引肇建设以及商业智能看板定制管理等实施路径，指明了战略规划方向与重点任务目标； 商业智能平台的最终目标在于辅助银行经营决策，尤其是零售金融领域，数据驱动决策的指标体系优化与选代升级需求较为旺盛。在银行商业智能平台的应用场景上，！自上而下形成了“行长层级-业务条线-分支机构”的商业智能决策主要场景。 通过数据-规划-场景等三层级部署，商业银行能够实现从基础设施到数据要素发展规划再到各个业务场最的决策智能。 BI平台促进了数据、技术、场景的深度融合，是数据与业务的“链接器” 在商业银行数字化转型过程中，BI平台属于大数据领域的范畴，在整个大数据技术体系中，BI工具与数据可视化、数据挖掘等工具一同维护数据分析应用技术中，用于“挖掘数据资源的潜在价值”。 银行常见BI建设路径分为全面建设与单点突破两种，其中全面建设企业级BI平台对科技力量要求比较高；单点突破以场景为优先，构建部门级BI，可以较快的解决单点问题，相对灵活。银行依照实际情况来选择建设路径。 对于大型银行来说，目前已经完成了大敌据平台建设，有相应的数据基础与相对完善数据润察体系，能够在一定程度上解决业务的问题，但当前整个体系还处在相放式管理状态。如果想要进一步释放数据价值，需要采用全局建设路径，自上而下推进智能决策能力建设。 对于中小型银行来说，科技能力相对不足，数据质量有待提升，在这样的前提下大刀阔葬进行全面改革将面临许多现实性问题。因此，对于中小银行来说，应该从场录景/业务出发，聚焦于单点突破，集中解决菜层级/菜条线的决策问题。 从经验驱动到数据驱动的全局建设路径，提高决策质量 全面建设的路径是自上而下的，目的是通过统一的B平台来解决不同条线、不同层级的痛点与需求。，需要优先摸清整个银行的数据、系统、流程、组织结构与业务重点，然后通过数据和业务的整合，统一建模，开发出集中的数据仓库或平台。 以优化核心业务为导向的单点突破路径，助力降本增效 单点突破的路径是自下而上的，目的是通过解决