商业智能范文10篇

商业智能范文篇1

关于指纹的密钥量计算，有不同的计算方法，但密钥量十分巨大是共同的。1910年，法国巴黎大学教授勃太柴就按照人完整指纹上有平均100个的特征点（实际75个-175个），且每个特征点存在4种特征类型计算，构成的排列总数为4100=1.6069×1060，这显然是一个天文数字，完全可以保证全人类都不可能有相同的指纹。实际上现代对指纹密钥量的计算还远远高于勃太柴的大致计算，因为勃太柴没有将100个特征出现部位的变化计算进去，如果包含位置的变化，两枚指纹所有特征都相同的概率只有1.684×10-114。这样高的密钥量是目前其他个人识别特征无法比拟的。而且，指纹细节特征的特异性并不受遗传基因的制约，即使是孪生关系，也不可能存在相同的指纹。

二、指纹细节特征稳定不变，能够保证经济活动凭证的识别长期有效

指纹纹线细节特征取决于真皮乳头的结构，胚胎发育完成以后，人的一生不会发生实质的变化，外界的摩擦损伤只要不伤及真皮层，就不影响外表指纹的细节特征。如果真皮受到局部损伤，所形成的疤痕组织只限于伤痕的部位，并不会影响指纹其他部位的特征。在指纹识别中只要避开受伤变化的部分，就能够正确进行指纹的鉴别。如果指纹数据库得到充分的开发应用，个人完整的指纹信息资料建档以后，指纹识别就可以调用档案中的样本指纹进行比对，指纹受伤变化就完全不会影响个人的识别了。指纹的这种稳定特性对经济活动凭证识别的长期有效具有重要的作用。

三、指纹反映明显、外在，在经济活动中方便易行

指纹特征比较宏观、明显，作为个人识别标记直观清楚。而且，指纹随时随身“携带”，留痕方法简便，效果容易掌握，不受文化程度的限制，作为最为有效的个人识别手段，非常方便。现代指纹的留痕和采集主要有油墨捺印和电子扫描，油墨捺印是商业活动中进行留痕的主要方式，油墨捺印的指纹特征清晰，便于观察。电子扫描是目前收集样本指纹的方法，在商业活动中，需要鉴别某份文件上指纹的时候，可以很方便地进行指纹取样，特征清楚，不会污染手指。

四、指纹成熟的自动化识别技术为经济活动提供了快速有效准确的手段

指纹在经济契约中的应用由来已久，但在近代并没有呈现不断发展的景象，而且目前有些使用指纹的场合甚至比民国或解放初期还有所减少，如全国解放以前，我国东北解放区颁发的身份证就需要有指纹印记，而现在我国的身份证却没有指纹标记。另外在契约文件中使用指纹的也少于以往。笔者认为其中重要的原因之一就是指纹的鉴识技术比较复杂，需要专业技术人员使用一定的设备才能进行准确的识别，一般人凭肉眼只能作大概的判断，然而，在指纹识别中，大概的比对只能做一些排除，是无法进行认定的。因此，虽然人们能够充分认识指纹的个人识别能力，但受到方法手段的制约，使指纹的广泛运用受到限制。随着计算机指纹识别技术的发展，指纹鉴定进入了自动化识别阶段，计算机可以对指纹进行快速、准确的自动比对，使指纹的广泛运用有了关键的物质基础。因此，现代的计算机技术使传统的指纹技术焕发了新的生命力，指纹技术在商业领域的应用有了技术保证，现代的商业活动中，使用指纹技术进行个人识别是完全具有可行性的。

五、指纹信息系统的建立可以为经济活动提供信息支持

随着指纹识别在社会生活许多方面的应用不断扩大，指纹数据信息系统建设也得到了蓬勃的发展。目前，有的国家建立了专门的指纹数据库，为社会许多领域提供指纹信息查询。我国现有的指纹信息系统主要由公安机关建立并管理使用，主要服务于公安机关侦查破案。按照目前计算机的软硬件发展水平，建立更大范围乃至全民的指纹数据库是完全可行的，如果全民的指纹数据库得到建立，将能够在更大的范围内服务社会，更好地发挥指纹信息的作用。指纹数据库的建设也取决于社会的需求，如果在社会广泛的商业活动中能够更多地使用指纹作为个人识别的标记，将会在很大程度上推进指纹信息系统的建设。

六、指纹应用悠久的历史，为在现代商业活动中发扬光大打下了坚实的基础

我国古代距今二千七百多年前就有在借据、契约上留“指模”的记载，虽然，限于当时的科学技术水平，古代的指模识别主要是以指纹的纹型特征为识别根据的，但在指纹应用的性质上和当代是一致的，都是作为识别人身的方法，只是现代的指纹识别是建立在细节特征基础上的，现代指纹识别实现了从种类识别到个体识别的质的飞跃，体现了继承发展的强大优势。

参考文献：

[1]吕导中:基于指纹面积和特征质量的指纹鉴定量化标准研究[J].中国人民公安大学学报（自然科学版），2008（2）

[2]刘建勋杨鑫李恒华叶炜:指纹识别在商业银行系统中的应用[J].计算机工程与应用，2003.21

[3]崔成良:识别技术构筑新的安全“屏障”[J].质量指南,2002.21

商业智能范文篇2

CRM中的决策支持系统

一般来讲，企业客户关系管理中的决策基本上可以分为两种：即结构化决策和非结构化决策。

结构化决策涉及到的变量较少，只要采用专门的公式来处理相关信息，就能够得到准确的答案。通过计算机语言来编制相应的程序，就可以在计算机上面处理这些信息。结构化决策完全可以用计算机来代替。日本的有关统计数据表明，在企业管理中有44%的工作是属于常规的工作，在这些工作中有许多是具有规律性的，完全可以由计算机来代替以往的人工处理。另外56%需要思考的工作，其中也还有一半为规律性的工作，同样也可以由计算机来完成。

在非结构化决策中，可能提供出很多正确的解决方案，但是没有精确的计算公式能够计算出哪个解决方案是最优。也没有规则和标准能够衡量那种方案是最佳解决方案。例如：公司在市场活动中刚刚发展的新客户与原有的老客户相比较，那一类客户更能给公司带来大的利润？目前公司中最大的一些客户存在的价值是什么？35岁以下年龄段的客户对公司是有利可图吗？应该采用何种方式来改变公司的形象？诸如此类的问题，在没有决策支持系统作基础的情况下是难以迅速而有效地进行决策的。

作为客户关系管理基础的决策支持系统（decisionsupportsystem，DSS）具有高度的灵活性和良好的交互性。适用于非结构化决策的客户关系管理系统,将决策者与决策支持系统密切联系在一起，并通过信息技术为其决策提供特定的支持功能。客户关系管理系统具有高速、大量信息和复杂处理的能力，能够帮助决策者建立决策时的信息模型，而决策者则是有这丰富的经验、实践知识、直觉和判断能力，并且熟悉决策的全过程。客户关系管理中的决策支持系统并不能够替代决策者本身，它的主要功能是提高决策者的决策效率，帮助企业的决策者的强化洞察力。企业决策者的知识、技能和IT技术的完美结合，使得决策者能够面对迅速变化的市场做出及时的响应，并有效地配置企业的各项资源。

大多数客户关系管理软件中的决策支持系统由三个部件组成：数据管理、模型管理和用户界面管理。数据管理：DSS中保存了客户和管理的信息。促公司的内部信息外，还包括外部信息，竞争对手信息、行业发展信息、模型管理：DSS必须要用模型，以对信息进行分析。利用模型产生决策所需的信息，辅助决策者做出产平类便和库存岁平的计划。用户界面管理：企业的决策者通过用户界面存取信息并制定决策者所需的分析模型。

CRM中的商业智能

在CRM的解决方案中，用计算机来模仿人的思考和行为来进行商业活动即商业智能的应用（businessintelligence，BI）非常普遍。据统计，全球企业的信息量平均每1.5年翻一番，而目前仅仅利用了全部信息数据的7％。随着知识经济时代的来临，记录客户与市场数据的信息和信息利用能力已经成为决定企业成败的关键因素，越来越多的国内外企业已经根据信息流和数据分析技术进行企业重整，传统的数据记录方式无疑被更先进的商业智能技术所代替。据预测，到2001年，全球商业智能市场将达到700亿美元。在商业智能解决方案的帮助下，企业级用户可以通过充分挖掘现有的数据资源，捕获信息、分析信息、沟通信息，发现许多过去缺乏认识或未被认识的数据关系，帮助企业管理者作出更好的商业决策。

最近，IBM公司推出了帮助企业规划、执行、修正并跟踪企业市场营销活动的全新商业智能软件——DecisionEdgeforCampaignManagement（简称DECM）。DECM软件是端到端客户关系管理解决方案（CRM）中的重要部分。它不但能够对来自事务处理系统、呼叫中心、网站的顾客信息进行处理，使公司的的所有部门共享这些信息，而且可以通过顾客选择的渠道发送信息。这样，市场经理就可以更加全面地了解顾客关系状况，并有效地评价市场营销活动的结果。DECM软件可以调节DB2通用数据库的对应性和可伸缩性，使市场营销人员更好地管理不断扩大的顾客数据库。与IBM公司DB2IntelligentMiner软件系列一起使用，它还可以帮助企业发现更多的销售机会。今年5月12日，台湾安泰保险宣布采用IBM的商业智能解决方案分析、管理客户信息。该解决方案将增强安泰保险对其竞争对手业务的了解，提高公司业务发展预测和新业务的开发能力。

在IBM的帮助下，台湾安泰人身保险公司已经建立了分析、引导客户需求，为客户及其商实时提供最新信息，赢得竞争优势的机制。同时，这个解决方案还为安泰保险公司提供了灵活的因特网连接功能，为今后完善客户关系管理功能奠定了基础

商业智能BI包括专家系统、神经网络、遗传算法和智能等几个方面。《DMReview》是美国排名第一的商业智能和数据仓库杂志，每年都要进行100强软件厂商的排名。SAS公司在2000年度排名中名列第一。它的产品可以帮助客户识别最有力的客户群，并揭示其中的特性；分析用户访问路径的规律，改善电子商务的策略；通过准确的形用评分提高客户的利润贡献度；进行欺诈检测、客户流失管理、非法侵入检测以及其他需要预测和贵测发现的应用等等。在SASEnterpriseMiner中提供：聚类分析、SOM/KOHONEN神经网络分类算法

专家系统对于诊断性问题和指令性问题非常适用。诊断性问题是指需要回答“发生了什么事”的问题，相当于决策的情报阶段。指令性问题是只需要回答“我该做什么”的问题，相当于决策的选择阶段。客户关系管理软件中的市场百科全书就是这种专家系统。用户只需向专家系统提出需要解答的问题的是适合表象就能够得到圆满的答复。Broadbase(纳斯达克股票市场代号:BBSW)在消费者分析和营销自动化市场上领先的公司。最近，通过收购在个性化实时营销流程方面最佳的Servicesoft公司，Broadbase可以提供智能型、不间断和自动化的产品。已有230多家蓝筹股公司安装了Broadbase公司的软件，其中包括有：柯达、AMD、本田、佳能、ADP、中国惠普等等。

神经网络被称为有学习能力的商业智能系统。它具有和人类大脑相似的功能.经过对神经网络系统进行一段时间的训练以后,该系统可以在没有人干预的情况下进行模拟识别,以解决特定领域中的问题。当神经网络被训练好以后,如果给它制定领域内新的模式识别问题,它就能给你有关这种模式的相关信息。原因就是在于神经网络是按照人脑的模式来制造出来的。它的任务就是响应、自我组织、学习、抽象和遗忘，而不是执行。屡获智能商务业界大奖SAS公司提供的EnterpriseMiner产品中就有：SOM/KOHONEN神经网络分类算法；神经网络模型（MLP，RBF）。很多公司都将销售信息保存在大型的数据仓库中，然后应用神经网络软件分析并找出最好的销售模式。

商业智能范文篇3

［关键词］ERP；商业智能

2002年，ERP在我国进入普及应用阶段，相应地，各高校相继建立了ERP实验室，通过开设系统的逐级递进的管理信息化实训项目，使受训者对管理软件的总体架构、功能特点、数据流程及应用方式有了基本认识，初步掌握了信息化管理工具的使用方法，为我国信息化的普及培养了一大批后备人才，履行了高校人才培育的本位职能。那么，在“两化融合”的大势下，ERP之后下一个应用热点是什么，如何提升ERP的应用效能，如何让企业决策者真正体验到信息化所带来的方便与快捷，成为社会各界普遍关注并着力解决的问题。

1ERP与商业智能

1．1ERP的效能与潜能

企业通过应用ERP系统，完善了日常事务的标准化和流程化，实现了以下几项基本事务处理和业务管理功能：财务管理、供应链管理、人力资源管理、采购管理、生产管理、库存管理、销售管理和客户关系管理等；建立了完备的基础数据，实现了企业内部资源与企业相关外部资源的整合。

ERP对原始数据做高效率的实时运算加工，产生大量的实时的目标数据，用目标数据进行业务的计划和控制是ERP的根本职能。ERP的计划和控制过程结束后，有大量的过程数据留存在系统内。从数据利用的观点看，ERP系统留存的数据除了“备查”、“跟踪”之外，没有被充分利用。ERP系统更大的潜力并没有充分发挥出来，而迅速增长的数据量甚至还成为系统的沉重负担。

从数据的全生命周期来看，ERP系统里的数据记载着企业的生命轨迹，隐含着企业的“秘密”。但是ERP没有手段来识别它。因此企业对ERP的巨大投资只回收了一部分，ERP系统积累的数据如一座未曾开发的金矿，而ERP本身没有发掘的手段，成为传统ERP的一大遗憾。

另外，ERP数据库缺少对历史数据的有效组织。ERP的数据主要是实时的，缺少对历史数据的积累和便于分析访问的有效结构。从分析处理过程来看，分析一般需要多表操作和较长的运行时间，若直接利用ERP业务系统的数据库中现有的数据进行决策的分析和推理，将影响ERP系统OLTP的效率，并造成繁忙的网络数据传输。在需要直接访问历史数据时更是困难。

1．2运用商业智能提升ERP应用价值

站在企业决策者的角度，要纵观全局，运筹帷幄，必须能够迅速找到反映企业真实运营情况的实时数据和历史数据，才能有效预测未来。企业管理者要从不同角度审视和管理业务，必须能够从纷繁复杂的业务数据中迅速找到数据与数据之间的关系，并获得各种统计结果和分析判断，而其中有些内容是ERP力所不及的。主要表现为：领导关注的指标不能一次性获得；关键指标获取的及时性、准确性无法保证；各指标间缺乏关联；无法多角度、多层面、全方位地掌握企业运营状况。

商业智能（BI），指通过对数据的收集、管理、分析和转化，使数据成为可用的信息，从而获得必要的洞察力和理解力，更好地辅助决策和指导行动。它是能够帮助用户对自身业务经营做出正确明智决策的工具；利用企业积累的数据增进对业务情况的了解，帮助我们在业务管理及发展上做出及时、正确的判断，然后采用明智的行动。

ERP系统的建设离不开企业高层领导的支持，但是等到系统搭建完成了，企业管理者却无法直接从ERP系统得到有价值的决策信息。只有为企业提供更多、更有价值的辅助管理决策信息才能使ERP的应用价值得到更大提升，使ERP系统由现在的业务型ERP升级为管理型ERP，使企业管理信息化水平迈上一个新的台阶。

2全面认识BQ商业智能

用友BQ商业智能平台是针对于企业报表以及各类统计分析遇到的诸多问题，经过多年发展，形成的新一代满足企业应用的BI系统。BQ是集企业多系统数据整合、报表中心、分析中心、控制中心于一体的全方位BI解决方案。帮助企业对各类数据进行整合，根据不同人员的需要，将信息进行展示，灵活快速地响应企业管理变化，为企业建立一套完善的辅助决策分析体系。

2．1满足不同层级人员的信息需求

信息化过程中不同层级的人员所要获取的信息是不同的。决策层关注可以快速查看到反映企业经营的各类指标，及时做出决策；管理层通过关注部门的关键绩效指标来监控业务状况；信息部门的职能是快速响应各部门的信息化需求；而普通员工只需要查看个人相关信息即可。针对这些不同的需求，BQ中都提供了相应的

2．2认知商业智能关键价值

2．2.1有效利用企业积累的数据

通过大量历史数据挖掘企业管理“金矿”，为企业决策者提供更有价值的辅助决策依据，满足不同管理层的需要。

能呈现多年经营指标趋势。

能呈现多年不同指标的对比分析。

实现从指标向下逐级查询，直到明细数据。

2．2．2洞察企业存在的问题

通过高效的挖掘、钻取等手段追溯数据，及时发现漏洞和问题，快速调整战略决策，最大程度减小决策者决策偏差。

可根据条件定义示警方式，方便决策者及时发现问题。

通过多种数据分析手段如数据穿透、数据钻取、旋转以及切片方式洞悉问题数据。

通过多维报表，使用者能够按需设置多级交叉报表，最大程度满足了不同使用者的需要。

2．2．3直观反映，透视经营

建设企业全面决策分析平台，通过直观、丰富的展现形式，让企业决策者对企业经营状况一目了然，从中获取知识和洞察力，提升ERP系统的应用价值，提升绩效管理。

销售情况的变化、财务数据的变动都能通过图示化的方式呈现。

将ERP烦琐的业务逻辑处理的数据以适合管理者浏览的方式呈现。

高效的数据呈现，确保企业决策者决策更加及时、准确。

2．2．4实现多业务、多系统的数据整合

通过多种管理模型分析，以及多种数据分析方式，可以一站式、随时随地掌握所需信息，无需多业务切换，大大提升工作效率。

没有业务系统局限性，能够提取不同业务系统中的数据。

能够同时提取不同业务系统中的数据。

通过一个平台能够掌握整个企业运营状况，大幅提升工作效率。

3教学解决方案

3．1教学方案

3．1．1面向本科经管类专业开设商业智能通识性认知课

（1）课程目标。体验商业智能产品对于企业管理的关键价值，体验信息化给企业管理与决策带来的方便和快捷，认识信息化新的热点应用——商业智能。

（2）体验内容包括：

异构数据整合能力：能将企业基于不同数据库的多个业务系统进行整合，搭建起企业的数据中心。

复杂报表设计能力：报表设计简单灵活，及时满足不同业务需要。

生成文字报告能力：与Word无缝集成，利用预置的模板，根据设定的参数，生成专业分析报告。

多维数据查询能力：提供基于ERP系统的自助组合查询，满足不同管理层对于数据即时查询的需要。

完备的示警机制：实现对于关键数据的示警提醒，还能够将示警信息自动发至管理者邮箱。

构建企业分析模型：支持以更加直观、个性化的方式构建企业分析模型，为企业搭建数据分析平台。

进行数据深度挖掘、钻取：支持立体化管理模型的构建。通过某一个指标的变化，其他相关指标联动，体现各种指标之间的关系；同时也可以通过向下进行挖掘，钻取某个指标的构成情况，逐层分析，直至最明细的数据。

平台性特性满足各种变化的需要：从容应对业务变化和系统升级。

3．1．2作为目前学校开设的数据挖掘、商业智能等课程的实验课

目前，部分院校工商管理、信息管理与信息系统、经济与统计学等专业开设有数据挖掘、商业智能课程。分为本科层次和研究生（MBA）层次。

此类课程的教学偏重理论与技术综述，以及一些数据挖掘工具的介绍，缺乏一个系统的，与企业管理信息化紧密相关的综合管理平台作为实验课的支撑。BQ商业智能实验室可以极大地丰富课程内容，让学生建立对数据挖掘、商业智能的直观认识。

对于研究生（MBA）层次，课程设计需要从企业战略规划的高度出发，延伸到决策需要业务数据支撑，通过对面向事务ERP数据的提炼和分析，掌控运营。让学员充分体验到信息化的力量。

3．1．3作为信息管理与信息系统专业二次开发课程

因为在使用BQ的过程中，涉及多数据源处理、信息域构建、智能查询、多维报表、海量数据处理技术等二次开发工作，适合作为信息管理专业、计算机专业的实验课。

3．2科学研究

商业智能范文篇4

关键词:互联网+;智能互联网;产品体系

近年来，随着国家“互联网+”战略加快实施，智能互联网产品已渗透到社会的许多领域，并不断地改变着人们原有生活方式，其带来的冲击和震撼力，我们绝大部分人都是感同身受。与此同时，银行业的智能互联网产品正在逐步并快速地推向市场，为广大客户带来更多的便利和资产的保值增值。

一、商业银行建设智能互联网产品体系的意义

所谓智能互联网产品体系，指的是将传统意义上属于银行业务的支付结算、存款理财等产品，结合互联网方式和智能化定制打造的产品体系。比如阿里巴巴把支付宝，货币基金，银行卡及账户相结合，开发了“余额宝”产品后，规模迅速增长，到2015年第三季度末，账户余额达到6039.48亿元，天弘基金也随之跃升为世界第二大基金公司。余额宝就是典型的智能互联网产品，支付宝账户，基金账户，银行账户之间的资金划转都是由系统自动完成的。支付宝账户关联基金账户，不仅资金可以相互使用，而且比银行的活期账户有更大的收益。同时，交易成本低，不收手续费(因为系统智能完成，没有人工成本)。当前，银行的智能产品已飞速发展、到处可见，结合互联网而构建的智能终端正在慢慢取代许多人力工作。譬如银行网点建设和厅堂业务流程变革，通过引入智能互联网产品及设备，使得原来的柜台服务改成大厅的自助操作，简化了业务流程环节既方便客户又节省人力，提升了竞争力。顺应国家“互联网+”战略推进要求，紧跟时展步伐，商业银行需要积极应对互联网金融发展战略要求。总体而言，智能互联网产品是未来银行产品研发和营销的方向，也是互联网带来的银行业的重大变革。所以，智能互联网产品的出现，让银行业重新思考它们所处的行业以及业务的各方面问题。

二、商业银行发展智能互联网产品体系的挑战

商业银行发展和建设智能互联网体系，面临着传统业务模式、传统架构与新兴业务的矛盾、冲突，也面临着挑战。首当其冲即是发展战略，及与之相关的组织架构，业务流程的变革等。其次是产生了新的客户关系。智能互联网产品提供了新功能以及海量数据，这一切正在改变银行与客户之间的互动方式。银行与客户之间的关系从简单的产品购买变成持续和开放式的关系。第三是新的流程，新的产品功能，新的基础设施以及它们产生的数据，正在改变组织价值链上几乎每一个职能部门。包括产品研发、IT、财务核算、运营、市场营销和客户服务等。此外还需要部门之间开展更为密切的协作。第四是新的结构，跨部门的协作形式以及全新的职能部门将涌现,包括统一的数据管理组织,市场和客户需求的跟踪,产品的不断优化等。另外，还要重点关注智能互联网产品的风险和银行资产负债结构的平衡。银行的产品结构与银行的资产负债结构关系密切。在考虑智能互联网产品时，同步的风险评估模型和市场带来变化而引起的产品需求变化。智能互联网产品要与系统风险管理机制相结合。注重动态的管理产品过度销售所引发的风险或市场的突然变化。比如，前几年一些银行在理财产品的开发方面通过“银银平台”获取许多客户，也扩大了理财产品的销售范围；但去年以来优质资产难找和满街的理财公司争夺优质资产，使本来很好的经营模式受到了严重的挑战。

三、建设智能互联网产品体系的具体建议

商业智能范文篇5

关键词:智能搜索;商业银行;大数据

大数据是商业银行的历史记忆，保存的目的是为了利用。如何在浩瀚的大数据中快速、准确查找利用是一个重要科研课题。随着计算机在商业银行的应用，数据信息已经实现了从手工查找到计算机获取，极大地提高了查找利用效率。但由于目前使用的目录式搜索、关键词搜索和模糊搜索都存在很大缺陷，不能满足快速准确查找利用大数据的需要。因此，本文仅在提高大数据搜索速度和准确率这个层面上，阐述基于自然语言的智能搜索引擎应用于商业银行的理论价值和实用价值，以及商业银行应用的可行性、原则和方法途径。

一、商业银行大数据检索存在的缺陷

目前，商业银行使用的搜索工具主要是目录式搜索、关键词搜索和基于关键词组合模糊搜索。

(一)目录式搜索的缺陷是完全依靠手工操作，效率低速度慢

目录式搜索是一些管理软件自身携带的一种目录导航，是以人工方式或半自动方式建立起来的。目录的用户界面是分类结构，提供几个类的入口，逐级向下查询或者复合查询，直至找到需要的类别和结果，其过程需要若干个手工步骤。用目录导航可以找到需要的数据信息，其缺陷是完全依靠手工操作，需要人工按照分类一层一层填写，逐层进入，耗时费力，工作效率非常低，检索速度非常慢。

(二)关键词搜索的缺陷是信息过载

基于关键词搜索在搜索速度上克服了目录式搜索的缺陷。但使用关键词搜索，必须先在脑子里思考一下，想出一个清晰的关键词，即要搜索什么？给出的关键词准确，搜索结果才可能准确。否则，执行搜索以后返回的信息过多，相关信息和无关信息混杂在一起，必须从结果中逐一进行筛选。可谓你要一点水，它给你一条河甚至一片海，让人耗费的时间无法接受。要减少信息过载，就需要输入多个关键词进行渐进式查询，让人感到使用不方便。

(三)关键词组合模糊搜索的显著缺陷是漏检和准确率低

模糊搜索是建立在关键词搜索理论基础上的同义词搜索，只要输入关键词，该关键词的所有同义词信息都被搜索出来,没有人能够看得完。测试表明，只使用一个关键词模糊搜索，出现信息过载问题；如果输入关键词组合，由于受中文分词语料库的局限，必定存在信息漏检的问题。如果搜索一个信息，需要一次又一次的输入多个关键词才能找到结果，有时还找不到。因此，模糊搜索在应用方面不能满足使用者的需求。

二、商业银行应用智能搜索引擎的理论价值

智能搜索引擎把自然语言和人工智能、云计算服务理论高度融合，使搜索过程由传统的关键词匹配提升为内容概念相互关联的匹配，从而弥补了仅表达形式匹配所带来的种种缺陷，使用者不必再拘泥于关键词、标题、作者、时间、分类等传统搜索方法，可以直接基于自然语言搜索，即搜即得。智能搜索引擎开创了一种新型的全文搜索方式，应用于商业银行大数据搜索的理论价值是：基于自然语言搜索，智能返回搜索结果。包括但不限于以下诠释：

(一)简便

人们在日常生活和工作中的交流是用自然语言而非关键词，与目录式搜索、关键词和模糊搜索相比较，基于自然语言搜索的优势，在于人机交流更加符合语言习惯,像人与人之间的交流一样直接、轻松，简便，这无疑给用户带来巨大的便利。

(二)智能

智能搜索引擎采用全信息智能匹配方式，可以直接以自然语言输入一句话或一段文字，甚至可以直接输入一篇文章作“关键词”进行搜索。搜索过程是一框式完成，已经远远超出了搜索框理论和应用的限制。

(三)快速

智能搜索引擎在百万级（每份为1000字以内）信息中的搜索响应速度为毫秒，并行访问的用户数量不受限制，使用户与其所需要的准确信息之间的距离只有点击一下鼠标那么远。

(四)准确

传统搜索引擎的查全率和查准率不能两全其美，查全率高时，查准率低；查准率高时，查全率低。智能搜索引擎采用自动分类聚类、自动过滤技术，自动过滤掉相关度较低和无用的信息，查准率可以达到95%以上，查全率100%。

(五)安全

智能搜索引擎内设安全机制，可以有效整合提取各数据源的数据权限，然后赋予到不同的文档和对象上，按照使用者权限动态配置权限，显示结果，保证密级信息按身份使用，不泄密。还可以根据需要设置其它安全控制功能。

三、商业银行应用智能搜索引擎的实用价值

商业银行应用智能搜索引擎的实用价值主要体现在：

(一)应用的可行性

智能搜索引擎可以使用现有的服务器等基础设施设备，不需要丢掉现有的设备，重新投资购置新的设备。尤其不涉及系统兼容性、稳定性和数据安全性等相关技术问题。从使用者的角度看，尽管目前使用传统搜索已经习惯了，但更希望使用智能搜索引擎，因为它快捷简便，正如美国《连线》杂志主编，克里斯•安德森所说，“搜索引擎的诞生，极大缩短了人们查找信息的时间，最大化的提升了人们的工作效率。”如果把目录式、关键词搜索比如是固定轨道上的一列火车，那么智能搜索引擎就像一架飞机，它能朝着无数个方向前进，还能根据需要改变目的地。可见，其应用势在必行，是大势所趋。

(二)应用的稳定性

商业银行应用智能搜索引擎的基本原则是，不改变现有的外网、内网和网上办公等系统，在继续保留现有的多种搜索工具和查询方法，不影响现有系统的稳定性与可靠性和存储能力与计算能力的基础上，增加一个“智能搜索服务平台”，使商业银行传统与先进的多种搜索工具并存共舞，优势互补，切实实现大数据信息搜索简便、快速、准确。

(三)应用的简便性

商业智能范文篇6

[关键词]媒介传播;文学创作;接受美学;商业化

对于媒介的认识，学术界研究多样。有研究从广义狭义进行分析，认为包括互联网、手机等在内的新兴媒介称为狭义新媒介，而将出现于印刷媒介后的诸如电视、电脑、电影、手机等称为广义媒介。另有研究认为，凡能让人和人、物与物或人和物之间产生关联的事物都可称为“媒介”。此外致力于麦克卢汉的“媒介即讯息”研究呼声极高，笔者将其概括为“人们日常可触不可触的任何可以促进人类交流发展的事物”。基于媒介的多向发展，各类文学作品应机而出，文学创作转入新领域，从内容、题材、语言、结构等诸多方面紧跟时代，文学传播更是呈现出质与量的双向发展。从传统媒介到盛行的网络媒体媒介，媒介的更新换代直接影响着文学创作的发展、传播，更直观地体现在现如今热议的“商业变现”这一话题上。基于对媒介发展及文学创作之间关系的研究，本文将从媒介载体的发展入手，分析其给文学创作带来的内容上的变化，进一步从传统媒体和网络新媒体两方面直接指出文学创作在当下的商业走向。在研究过程中，笔者通过对所获资料进行分析，了解已有的研究成果及不足，为文本研究的展开提供理论支持。课题从媒介传播学、文学及接受美学等领域收集资料且从中归纳可供借鉴的理论知识和实践技能，为该研究课题服务。

进入大众视野的载体：闭塞到辐射

“以往，信息多经过人的缓慢处理，再以书籍、杂志、报纸和录像带等形式展现，而这迅速被即时而低廉的电子数据传输代替，该传输将以光速进行”。新媒体大热的时代，文学作品的传播呈现出跨媒体、跨文本、跨文化以及立体化、全方位的交互型传播。对文学的改编使其成为可供拍摄的影视化剧本，借助内容资源拍摄成视觉作品，实现跨文本的传播。从口信、电报、报纸等发展到网络、手机，大众传播媒介和文学传播载体历经空前的变化，对于文学的内容创作、作者的主观创作思维以及读者的接受心理都存在着不可忽视的影响。1.坊间口述文学。口头传播是人与人之间通过语言交流而传递信息的一种传播方式。口语传播的内容和形式较为随意，存在“伪真实性”，传播过程中会受到传播者主观情感影响及空间位置限制，进而影响传播内容的完整性。坊间的口述文学主要包括神话、故事、传说、歌谣等，人们口耳相传达到传播效果。像“说书人”便是典型的口述文学“媒介”，文学被带入街头巷尾。2.板书文字文学。板书文字文学的出现使信息传播进入更加文明的状态，人们将语言信息以文字形式保存在铜器、纸张、石器等可板书的物体上，它能将转瞬即逝的口头传播的内容进行长时间保存，接受者的听者身份转化为读者身份，打破了口头传播的时空限制，实现信息传播的时间和空间自由，但板书文学雕刻起来较为费时费力，效率不高。3.印刷时代文学。宋朝毕昇活字印刷术发明使得印刷式文学得以普及。施拉姆曾指出印刷媒介发展对于文学创作的促进作用，他认为印刷媒介与启蒙运动存在较为紧密联系。随着人类对知识的追求及教科书印刷广泛基础上，公共教育成为必然，文学本身发生巨大变化。首先，文学作品的大量印刷复制，使得文学步入大众视野，诸多文学类课程被学校设置为必修课程。其次，印刷媒介的进步使得文学活动更为频繁，开始走向大众，形成雅俗共赏的局面，促进文学领域的发展和繁荣。另外，除书籍外，报纸、杂志等成为文学传播的另一载体，其承载的文学常与大众日常的生活及社会文化紧密关联，纯文学作品不再形成全部市场，传播内容及载体的变化使得其传播力度更为强大。4.电子媒介文学。自美国的莫尔斯发明电报机起，电子媒介传播使得信息传播进入一个远距离、快速复制的传播时代，电子传播使得空间距离不再是人类沟通交流、获取信息的屏障。就文学层面来说，王一川认为：“用广播媒介来传播诗歌、小说、散文等，具有特别的修辞效果。首先，以声音传诵文学，在复现和扩展原始口头文学那种面对面传播现场感（包括直接性和亲切感）的同时，又能保证较强的时效性，这是文字媒介和手工印刷媒介所不及的；再则，广播传播范围较为广泛，不受空间限制，从而使得文学可以突破空间阻碍而实现大范围的传播。其次，能形成广播文学这一新的文学类型。最后，广播受众层次分级明显要求广播文学文本必须通俗易懂，从而有效地推动了文学的通俗化进程。”显然，电子媒介文学较印刷媒介文学在传播内容、传播时空、传播的广度和深度方面都得到了进一步提升。5.网络媒介文学。网络媒介文学是指将数字技术作为基础，把互联网当作文学的传播平台，以超文本链接以及多媒体演示为首选传播手段，在网络平台上完成写作及发表，再提供给大众观看的文学作品。互联网的出现使得信息传播向前迈进一大步，网络传播下，内容更新的速度相当迅速，不受时空、印刷、运输等条件限制，其承载的信息量较大、内容丰富多样，传播渠道多种多样，传播方式从传统单向传播，转为开放性互动传播，人们在接受信息的同时，也成为信息的传播者和创作者，实现受众到传播者到作者的身份转换，因此网络文学也被称之为一种“全民式的集体创作”。正如麦克卢汉指出：“媒介是一个人身体的延展，运用网络媒介或许比网络媒介自身所承载的内容对人类的影响更可观。”也就是说，网络媒介文学的传播最直接的不同是在交往对话过程中各个主体之间的一种关系的改变。“美学上，这种思想呈现出：从以前的审美教化论，也就是审美活动中交流的一方（作者和叙述主体）对另一方（隐含读者和真实读者）的一种不太平等的态度所形成的审美交流的单向质，变为审美交流的互动性特质，也就是追求在审美活动中，地位平等的双方形成的互动性。文艺作品中，表现为既要读者和作品中表现出的人物的世界进行交流，又要求读者以作品为媒介，与作者形成一种精神上的交往互动关系。”

内容商业把控：精英式定位到雅俗共赏

新媒体时代下的文学创作整体呈现出一种雅俗共赏的大众化的内容定位。内容的融合使得传播内容在生产、传播和反馈等多方面实现增值，各种类型的大众传播媒介善用自身特点携手完成内容生产，提高内容生产率的同时，通过诸多传播方式对内容做多方面、多角度的报道以及多渠道的投放。在媒介影响下，文学创作的内容、生产模式以及文学传播形式都在改变，内容的商业转型更是直接将文学创作从精英式传播转成大众化审美接受的传播，一种大众日常的、具有时代特征的、更为人们接受的形式。1.取材大众化。网络的普及使得文学创作的内容取材开始寻找新视觉、新角度、新人物来组织文学作品，回归质朴生活，挖掘生活中人性、人情的切面。网络传播没有传统媒介审核的复杂流程，文学创作获得更大自由。各种小说、评论、自创性文字一时间充斥在人们生活点滴中。例如，许多文学类的自媒体账号每日更新文学性作品，其作品内容涉及爱情、生活、事业等多方面，内容选择多聚焦于当代人的焦虑与困惑，以引发读者同感为手段引导其内容的商业变现。读者在阅读中会激发共情效应，感同身受的同时，抒发个人见解或在原文基础上二次创作，以此达到更深层次的传播，内容达到延展性的增值。2.语言时代化。“文学语言是经过加工、规范的书面语，从广义上来看，文学语言包括文学作品、社会科学著作等书面语言，除此之外还包括教师用语、诗歌朗诵等口头语言。从狭义上来讲，文学语言就是指运用于文学作品中的语言，具有意象和超越的特性，与带有抽象性的一般语言有所不同，饱含审美意义。”“语言的图像化和狂欢化是新媒体时代文学创作的新特质。图像化的语言直观形象，画面感、视听效果较强。首先，图像化语言要求文字与图像的对应关系，文学作品的纵深感减弱，直观、动态的画面使得读者阅读起来较为轻松；再则，将图像化语言的作品改编成动画、电影、电视剧等视觉作品也很方便，且多渠道的传播也拓展了文学创作的方式。而狂欢化语言指的是各种日常生活化的语言与网络语言相互借鉴，是各种玩笑与谩骂、赞美与戏谑的语言的相互融合。”可见，新媒体时代下文学创作的语言通过进行图像化、网络化的修辞，将使文字语言极具感染力。显然，文学创作的语言使用也逐步走向生活，最主要体现在运用一些网络热词。文学语言的时代化，一方面体现文学创作与时俱进，另一方面网络热词、热门话题的加入，成为受众审美接受的有力武器，比起刻板的传统词句更能引起读者共鸣，以此达到文学创作中作者、读者的双向交流。而且，语言的生动使用，会吸引大批流量，传播效益相当可观。但，网络语言的滥用也不容乐观，会消减文学作品的文学属性，书面语言规范化使用受到新的挑战，且对于刚接受教育的孩童来说，文学创作的语言更应该规范、具体。3.文体自由化。文学体裁是指文学作品的具体样式，简称“文体”。常见的文学体裁有诗歌、小说、散文、剧本、寓言、通讯等。文学简单说就是某一种现实社会生活在作家头脑中形成反映的产物，文学体裁作为文学的形式要素，其形成适应了一定社会生活的需要。随着社会生活的快速发展，人类认识活动日益深化，而在特定的时代所形成的技术、媒介条件，也深深影响着某些文学体裁的产生。文学创作从作家创作主体转向大众创作主体，首先，以作者创作为核心的文学作品，通过线上推送赢得浏览量，以此达到商业收益的效果，且浏览量不仅是一个数字，它表示有多少读者接收到这一信息，读者在完成信息接收过程后，会结合自己的生活经验，或会作出自己的理解，以此达到文学创作大众化；其次，大众身份的转变自然形成了作者群的差异，差异带来的体裁规范化的消减越发清晰，即文学创作体裁定义的模糊，体裁自由化创作成为主流，文学创作的重心偏向于就事论事、所感所想、所见所闻，且通过此举传达个人思想、反映社会现象，以此提高受众的审美认知，达到受众审美接受，再进行二次创作，实现内容与流量双丰收。

传播多元走向：变现渠道的量变与文学创作的质变

随着传统媒介和新兴媒介的融合，文学创作受到极大影响，如许多文学作品被拍摄成电影、电视剧或网剧，或通过现今流行的短视频平台，微博、豆瓣等完成推送，从而拓展传播渠道，实现传播的多元走向。一方面，传播渠道日渐增加，以线上传播为主；另一方面，传播内容重心倾向于商业运行，轻内容、重宣传成为新媒体时代文学传播的新危机。1.传统媒介作为传播渠道。传统的大众传播方式是通过某种机械的装置定期向大众公开信息或提供教育以及娱乐服务。网络媒体带来的挑战使得人们对传统媒体的依赖渐弱，传统媒介也开始开发网上图像新闻、多媒体新闻等，以便实现信息现代化。对于文学创作而言，传统媒介由于审核流程繁琐、时效低、宣传力度不足，使其受众群体相对有限。因此，文学创作在传统媒介时代传播效力较弱，由此带来的商业效益甚微，但其内容把控较严格，文本语言规范、内容高雅是传统文学创作的特色，传统媒体仍会以其独特的魅力占据一席之地。2.网络媒介运营。“进入新世纪以来，数字媒介发展迅速，新媒体艺术不断涌现出来，这个时代下的文学艺术进入了一个新的阶段，数字媒体大规模涌进文坛，形成文学艺术从存在方式到传播体制、从艺术内容生产到文艺观念的深刻转型”。网络媒介因其强时效性以及声画并茂的特点成为人们的新宠。网络媒介的盛行促使文学创作更多地转向于视觉化创作，讲求空间画面感。首先，网络媒介拓宽了文学作品的传播渠道，读者可在线上阅读、购买，打破时空限制，文学作品普及度更广。其次，文学作品传播力度的加强，使得更多作者投入文学创作，涌现出一批非职业作者，网络文学一时间成为主流。最后，网络媒介盛行使得文学作品大批量改编，以动画、电影、电视剧、网剧等形式呈现，受众借助此类视听作品了解文学作品，引发受众兴趣，达到对文学作品的宣传，这一传播形式，使得文学创作开始倾向于视觉化创作，不再单纯追求文字的可读性、文学性，转为一种更质朴的、可为大众接受且有较强画面感的创作方式。

媒介的更新换代使得文学创作的内容从精英化定位转为大众审美接受定位，从语言、体裁、取材等方面共同完成文学创作的内容商业化转型。文学创作的传播渠道日益增多，以网络媒介为主、传统媒介为辅的传播方式成为现今文学作品传播的主要趋势，在此传播方式的作用下，文学创作开始追求图像化、网络化、自由化的风格，为文学作品的繁荣发展提供了从源头到传播端的优越条件。网络文学不仅在语言上需要把关，内容的整体走向和宣扬的主题以及内容的适应度，都应成为内容生产者和传播者考虑的因素。要探索“内容+形式+商业”的运作模式，在保障内容精良的基础上，注重形式以及商业效益。

参考文献

[1]王一川.文学理论[M].成都:四川人民出版社,2003.

[2]欧阳友权.数字媒介下的文艺转型[M].北京:中国社会科学出版社,2011.

[3]丁明秀.新媒介时代儿童文学创作与传播的新变[J].甘肃高师学报,2016,21(07).

[4]王涛.试论网络媒介影响下文学创作中主体间性的生成——以“80后”创作中的身体修辞变化为例[J].当代文坛,2016(02).

[5]黄文卿.媒介融合背景下的中国当代文学新趋势研究[D].景德镇陶瓷学院,2015.

商业智能范文篇7

关键词：商务智能；知识管理；数据仓库；数据挖掘

商务智能（BusinessIntelligence，简称BI）的概念最早是GartnerGroup的HowardDresner于1996年提出来的，我国学者将之翻译为“商业智能”或“商务智能”，本文选用“商务智能”作为BusinessIntelligence的中文翻译。近年来，商务智能技术日趋成熟，越来越多的企业决策者意识到需要商务智能来保持和提升企业竞争力。在美国，500强企业里面已经有90%以上的企业利用企业管理和商务智能软件帮助管理者做出决策。国外己经有很多成功实施商务智能的案例。我国的商务智能处于导入期，商务智能应用的程度和实际效果都与国外企业有很大差距。近年来，国内外商务智能供应商和高等院校都开展了广泛的商务智能的基础研究和应用研究。本文主要基于国家图书馆的多库目录检索系统、清华同方全文数据库检索系统等，对国内商务智能的研究现状进行了分析和总结。

一、文献统计分析

1．论著统计分析。为了对近年来国内商务智能论著情况有一个比较全面的了解，笔者分别以“商务智能”和“商业智能”（他们指的都是BusinessIntelligence，BI）为检索题，通过对国家图书馆的多库目录检索系统进行题名检索，得到近年来相关论著及博硕论文分布情况：国内商务智能专著只有2004年的两本，译著在2003年~2005年间有三本。相对于最早1988年出版、截止2005年已经出版23本的西文专著（含一本日文专著）要少得多。国外2001年~2004年间出版的商务智能专著数量极多，说明经过一段时间的发展，国外商务智能的基础研究和应用研究都比较成熟。而我国从2002年起仅有少量的博士论文，关于商务智能的专著也屈指可数，我国商务智能仅处于导入期，对商务智能的系统研究还有大量工作要做。

2．论文统计分析。

（1）数量分布统计分析。笔者利用清华同方中国期刊全文数据库检索系统（Web），分别以“商业智能”、“商务智能”为检索题进行篇名检索，得到221篇文章（论文、简讯等），通过内容分析，除去内容重复的和明显不符合我们主题的文章，得到以下统计结果（见表1）。

从检索结果来看，1996年的两篇简讯可以说是国内较早关于商务智能的文章。中国学术期刊全文数据库在1996年~2005年期间，收录了有关“商务智能”和“商业智能”的论文一共200篇，文章数量年代分布呈现前几年缓慢增长，近几年明显递增的特征。因此可以将国内商务智能发展规划为两个阶段：①初始阶段（1996年~2001年）：这个阶段国内商务智能初露端倪，这段时间相关文章很少，有36篇，约占总数18%，说明商务智能在当时属新事务，没有得到应有的重视，这段时期的文章多是关于商务智能软件和国外商务智能研究的简单介绍和综述。②明显增长阶段（2002年~2005年）：这阶段论文有显著增长。不少论文讨论商务智能在各行业和各领域的应用，但是关于商务智能的较高水平和较深层次的学术研究论文还极少，大部分文章仍是简单的、重复的功能介绍、综述和简讯等。这与目前我国企业信息化程度普遍不高、缺乏大量数据积累、缺乏应用商务智能的实践有关。

（2）主题分布统计。笔者查阅大量的相关论文资料，对当前商务智能的研究主题进行划分并加以调整，将商务智能的研究内容划分为基础研究和应用层面两大类，其中基础研究包括商务智能定义、功能（任务）、技术、综述等，关于商务智能的一般应用研究等无法归于应用层面所分细类的文章也放在这一部分；应用层面分为：①商务智能软件方面的简讯和功能介绍；②商务智能的行业应用，如金融、电信等；③商务智能应用的范畴，如客户关系管理、电子政务等。按以上主题通过对中国学术期刊全文数据库按题名检索的结果进行分类，统计表明，国内学者对商务智能基础工作研究较少，共75篇，占总数的37.5%，其中还包括无法归类于商务智能软件和具体应用的一般应用讨论的文章。这里分别以“商务智能”、“商业智能”为题名检索到商务智能技术方面的论文极少，但如果以“数据挖掘”、“数据仓库”、“OLAP”分别进行题名检索，会得到成百上千篇论文。作为商务智能的支撑技术，数据挖掘、数据仓库、OLAP的发展是推动商务智能发展的技术基础。商务智能支撑技术研究的逐渐深入和成熟，为商务智能的功能、体系结构、应用研究等提供了良好的技术基础。

近几年我国关于数据挖掘、数据仓库、OLAP的研究论文数量激增，基础研究关系到商务智能的应用能否顺利进行，这其中商务智能的支撑技术（数据挖掘、数据仓库、OLAP）是研究的重点之一。

总的来说，我国关于商务智能基础研究的论文数量极少，部分论文的质量不高，只是肤浅的介绍式论述，论文内容不新颖，重复性较高，算得上是严格意义上的学术论文数量更是屈指可数，尤其缺乏高质量的、深入的关于功能、体系结构、方法等方面的论文。当然这也与商务智能本身的特点有关，确切地讲，商务智能并不是一项新技术，它将数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等技术与客户关系管理（CRM）、ERP等系统结合起来应用于商业活动实际过程当中，实现了技术服务于决策的目的。

商务智能应用研究的文章数量相对较多，共125篇，占总量的62.5%，这部分文章中41篇（32.8%）是关于商务智能软件的简讯，其余84篇（67.2%）是关于商务智能在各行业和各领域应用的论文和介绍性文章。这部分关于具体应用的文章也存在讨论不够深入、内容比较简单、有重复的现象。论文数量2002年开始增长较多，电信、金融等信息化程度高的行业应用商务智能较多，客户关系管理、竞争与决策、信息化和ERP等领域是商务智能应用的热点。

二、国内商务智能理论研究现状

从以上分析来看，我国商务智能的研究还处于导入期。像员巧云那样，笔者也把商务智能的理论研究分为宏观研究和微观研究两方面，其中宏观研究主要是从总体上把握，如商务智能的必要性、内涵和理论综述等；微观研究主要包括：商务智能功能、技术、体系结构等。

1．宏观研究和微观研究两方面。

（1）商务智能的含义。①GartnerGroup将商务智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。②IBM认为商务智能是一系列由系统和技术支持的以简化信息收集、分析的策略的集合，它应该包括企业需要收集什么信息、谁需要去访问这些数据、如何把原始数据转化为最终导致战略性决策的智能、客户服务和供应链管理。③简言之，BI=DB（数据库）+DW（数据仓库）+OLAP（在线分析处理）+DM（数据挖掘），是多种技术的集合，是人工智能技术的最新方法。现如今，商务智能的概念已经不仅仅是软件产品和工具，而是整体应用的解决方案，甚至升华成为一种管理思想，体现的是一种理性的经营管理决策的能力，即全面、准确、及时、深入地分析和处理数据与信息的能力。

（2）商务智能与知识管理的区别与联系。商务智能和知识管理最重要的类似处是它们最终都处理知识，知识管理中的知识明显的总是直接来自人，商务智能中的知识源自数据，它是经过分析产生的知识；商务智能和知识管理都受企业文化和人的影响；商务智能看重的分析数据的技术和知识管理中管理和分发知识的技术很不同，然而，他们在内容获取和显示方面都共有终端技术。

2．微观研究方面。

（1）商务智能的功能。商务智能系统的仪表盘可以剪裁环境以满足用户的特殊需要；用户可以定制主页来展示最关键的图表和报告，并且当商业需求变化时可以改变显示的图表；能基于底层（underlying）数据源的更新自动更新图表；可以根据特定参数或特定条件的变化进行预警；有例外管理能力；仪表盘的资源组件使资源材料与特定的使能过程一致；提供团队协同工作环境等。

（2）商务智能的支撑技术数据仓库、数据挖掘、OLAP。①数据仓库技术。数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的及包含历史数据的数据集合，它用于支持经营管理中的决策制定过程。商务智能系统的核心是解决商业问题，它把数据处理技术与商务规则相结合，以提高商业利润减少市场运营风险，是数据仓库技术、决策支持技术和商业运营规则的结合。②数据挖掘技术。数据挖掘（DataMining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际应用数据中，挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的过程。③联机分析处理技术（OLAP）。OLAP是一种多维分析工具，目标是满足决策支持或多维环境下特定的查询和报表需求，使分析人员、管理人员或执行人员能够从多个角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的并真实反应企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解。

三、国内商务智能应用研究

1．商务智能的应用行业。商务智能的应用领域非常广泛，典型的有电信、银行、保险、医疗、零售、政府等，以及所有建立了数据仓库的用户。从商务智能应用的论文内容来看，我国的商务智能应用还处于起步阶段，仅在信息化程度偏高的电信、银行、保险、医疗等有少量应用。这一方面因为商务智能是建立在数据仓库基础上的，我国大部分企业的信息化程度偏低，缺乏数据的积累，而数据的积累需要一个较长期的过程。另一方面因为对商务智能的认知度不高，缺乏商务智能方面的人才以及对这些人才的有效管理。

商务智能的应用与行业内信息化的基础状况密切相关，实施商务智能的企业中，以电信、金融行业的使用率较高。刘艳丽认为商务智能能带来较大价值的企业中，以制造型企业最多，超过50%；其次是零售业，为41.2%；而政府机构对商务智能产品或技术的使用价值低于其他软件产品。以目前制造型企业和零售业的低使用率和高预期值来比较，这两个领域将是商务智能不可忽视的新市场。

2．商务智能在客户关系管理（CRM）、信息化与ERP、竞争与决策中的应用。统计分析显示商（下转第112页）务智能在客户关系管理、信息化、竞争与决策等方面的研究论文相对较多。著名的商务智能公司BusinessObject公司的专家PaulClark在分析商务智能与CRM的关系时认为：客户知识是CRM重要的核心组成部分，而商务智能是CRM的智慧所在，客户知识的获取与保存依赖于商务智能，商务智能是整个CRM的基础。

商务智能是架构在ERP之上的，而决策支持是在商务智能基础上的再扩展。从基础架构的角度上看，商务智能数据库和ERP有许多共通之处。但商务智能和ERP绝对不是同一事物或是同一事物体的两个方面，它们是互补的系统。它们最大的共性就是，它们使企业运行得更有效率、响应更及时并易于整合。

商务智能建设的主要目标是企业决策支持。商务智能通过信息技术的运用在不同层面为战略决策提供新的支持：提升决策者洞察力；支持信息获取与分析。

商务智能系统可以从以下方面帮助企业获取更大的竞争优势：显著提升企业决策水平；识别优质客户，改善企业与客户关系；降低企业经营成本；创新业务模式。

3．商务智能系统、软件工具。目前市场上的商务智能厂商一般分为三大类：一类专门做商务智能软件的厂商如BusinessObject、Brio、Cognos；第二类是继承性的数据库厂商和统计软件厂商，这类公司包括NCR、Microsoft、CA、Oracle、Sybase、IBM、SAS等；第三类是一些管理软件厂商，如SAP、博科、用友、金蝶等公司。

不同的人对商务智能的理解仍然不同。数据库服务商（如Oracle、IBM、Sybase）往往认为数据仓库是商务智能的核心，数据展示服务商（如Hyperion、BO、Cognos）则认为商务智能就是联机分析（OLAP），而数据分析服务商（如SAS、SPSS）一般认为数据挖掘才是商务智能的核心。

四、商务智能研究热点及发展趋势

1．商务智能的研究热点。从商务智能的研究成果分析来看，当前商务智能的研究热点主要有：（1）集成的商务智能体系研究；（2）商务智能的预测功能；（3）商务智能网络的研究；（4）决策支持工具的研究；（5）企业建模方法研究；（6）信息的收集与获取研究。

2．商务智能的主要发展趋势。通过对已检索文章分析，商务智能将呈以下发展趋势：（1）应用领域的探索和扩张；（2）应用行业将更广泛，制造业、零售业将是商务智能应用的热点；（3）与领域、行业知识的结合；（4）实时商务智能系统的研究和应用；（5）不同领域的理论、技术的融合；（6）商务智能系统可视化、交互性；（7）从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展。

参考文献：

1．员巧云，程刚．近年来我国数据挖掘研究综述．情报学报，2005，（4）：250-256．

2．王卫平，徐宏发等．基于WebServices的商务智能网络研究．计算机系统应用，2005，（7）：16-19．

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4．CharlesP．Seeley，ThomasH．Davenport．KMMEETSBUSINESSINTELLIGENCE：MergingknowledgeandinformationatIntel．KMREVIEW，2006（2）：10-15．

5．刘业政，胡剑．商业智能的核心技术及体系结构研究．合肥工业大学学报（自然科学版），2004，（8）：882-885．

6．黄晖．中国式商务智能五人谈．上海信息化，2005，（3）：26-31．

商业智能范文篇8

摘要：商务智能是数据仓库、数据挖掘、OLAP等技术的集成，作为当前重要的研究前沿之一，商务智能是学术界和企业界关注的热点。文章运用统计、比较方法对相关著作和文章进行了统计研究，并对研究中的重点问题及相关成果作了分析总结。

关键词：商务智能；知识管理；数据仓库；数据挖掘

商务智能（BusinessIntelligence，简称BI）的概念最早是GartnerGroup的HowardDresner于1996年提出来的，我国学者将之翻译为“商业智能”或“商务智能”，本文选用“商务智能”作为BusinessIntelligence的中文翻译。近年来，商务智能技术日趋成熟，越来越多的企业决策者意识到需要商务智能来保持和提升企业竞争力。在美国，500强企业里面已经有90%以上的企业利用企业管理和商务智能软件帮助管理者做出决策。国外己经有很多成功实施商务智能的案例。我国的商务智能处于导入期，商务智能应用的程度和实际效果都与国外企业有很大差距。近年来，国内外商务智能供应商和高等院校都开展了广泛的商务智能的基础研究和应用研究。本文主要基于国家图书馆的多库目录检索系统、清华同方全文数据库检索系统等，对国内商务智能的研究现状进行了分析和总结。

一、文献统计分析

1．论著统计分析。为了对近年来国内商务智能论著情况有一个比较全面的了解，笔者分别以“商务智能”和“商业智能”（他们指的都是BusinessIntelligence，BI）为检索题，通过对国家图书馆的多库目录检索系统进行题名检索，得到近年来相关论著及博硕论文分布情况：国内商务智能专著只有2004年的两本，译著在2003年~2005年间有三本。相对于最早1988年出版、截止2005年已经出版23本的西文专著（含一本日文专著）要少得多。国外2001年~2004年间出版的商务智能专著数量极多，说明经过一段时间的发展，国外商务智能的基础研究和应用研究都比较成熟。而我国从2002年起仅有少量的博士论文，关于商务智能的专著也屈指可数，我国商务智能仅处于导入期，对商务智能的系统研究还有大量工作要做。

2．论文统计分析。

（1）数量分布统计分析。笔者利用清华同方中国期刊全文数据库检索系统（Web），分别以“商业智能”、“商务智能”为检索题进行篇名检索，得到221篇文章（论文、简讯等），通过内容分析，除去内容重复的和明显不符合我们主题的文章，得到以下统计结果（见表1）。

从检索结果来看，1996年的两篇简讯可以说是国内较早关于商务智能的文章。中国学术期刊全文数据库在1996年~2005年期间，收录了有关“商务智能”和“商业智能”的论文一共200篇，文章数量年代分布呈现前几年缓慢增长，近几年明显递增的特征。因此可以将国内商务智能发展规划为两个阶段：①初始阶段（1996年~2001年）：这个阶段国内商务智能初露端倪，这段时间相关文章很少，有36篇，约占总数18%，说明商务智能在当时属新事务，没有得到应有的重视，这段时期的文章多是关于商务智能软件和国外商务智能研究的简单介绍和综述。②明显增长阶段（2002年~2005年）：这阶段论文有显著增长。不少论文讨论商务智能在各行业和各领域的应用，但是关于商务智能的较高水平和较深层次的学术研究论文还极少，大部分文章仍是简单的、重复的功能介绍、综述和简讯等。这与目前我国企业信息化程度普遍不高、缺乏大量数据积累、缺乏应用商务智能的实践有关。

（2）主题分布统计。笔者查阅大量的相关论文资料，对当前商务智能的研究主题进行划分并加以调整，将商务智能的研究内容划分为基础研究和应用层面两大类，其中基础研究包括商务智能定义、功能（任务）、技术、综述等，关于商务智能的一般应用研究等无法归于应用层面所分细类的文章也放在这一部分；应用层面分为：①商务智能软件方面的简讯和功能介绍；②商务智能的行业应用，如金融、电信等；③商务智能应用的范畴，如客户关系管理、电子政务等。按以上主题通过对中国学术期刊全文数据库按题名检索的结果进行分类，统计表明，国内学者对商务智能基础工作研究较少，共75篇，占总数的37.5%，其中还包括无法归类于商务智能软件和具体应用的一般应用讨论的文章。这里分别以“商务智能”、“商业智能”为题名检索到商务智能技术方面的论文极少，但如果以“数据挖掘”、“数据仓库”、“OLAP”分别进行题名检索，会得到成百上千篇论文。作为商务智能的支撑技术，数据挖掘、数据仓库、OLAP的发展是推动商务智能发展的技术基础。商务智能支撑技术研究的逐渐深入和成熟，为商务智能的功能、体系结构、应用研究等提供了良好的技术基础。

近几年我国关于数据挖掘、数据仓库、OLAP的研究论文数量激增，基础研究关系到商务智能的应用能否顺利进行，这其中商务智能的支撑技术（数据挖掘、数据仓库、OLAP）是研究的重点之一。

总的来说，我国关于商务智能基础研究的论文数量极少，部分论文的质量不高，只是肤浅的介绍式论述，论文内容不新颖，重复性较高，算得上是严格意义上的学术论文数量更是屈指可数，尤其缺乏高质量的、深入的关于功能、体系结构、方法等方面的论文。当然这也与商务智能本身的特点有关，确切地讲，商务智能并不是一项新技术，它将数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等技术与客户关系管理（CRM）、ERP等系统结合起来应用于商业活动实际过程当中，实现了技术服务于决策的目的。

商务智能应用研究的文章数量相对较多，共125篇，占总量的62.5%，这部分文章中41篇（32.8%）是关于商务智能软件的简讯，其余84篇（67.2%）是关于商务智能在各行业和各领域应用的论文和介绍性文章。这部分关于具体应用的文章也存在讨论不够深入、内容比较简单、有重复的现象。论文数量2002年开始增长较多，电信、金融等信息化程度高的行业应用商务智能较多，客户关系管理、竞争与决策、信息化和ERP等领域是商务智能应用的热点。

二、国内商务智能理论研究现状

从以上分析来看，我国商务智能的研究还处于导入期。像员巧云那样，笔者也把商务智能的理论研究分为宏观研究和微观研究两方面，其中宏观研究主要是从总体上把握，如商务智能的必要性、内涵和理论综述等；微观研究主要包括：商务智能功能、技术、体系结构等。

1．宏观研究和微观研究两方面。

（1）商务智能的含义。①GartnerGroup将商务智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。②IBM认为商务智能是一系列由系统和技术支持的以简化信息收集、分析的策略的集合，它应该包括企业需要收集什么信息、谁需要去访问这些数据、如何把原始数据转化为最终导致战略性决策的智能、客户服务和供应链管理。③简言之，BI=DB（数据库）+DW（数据仓库）+OLAP（在线分析处理）+DM（数据挖掘），是多种技术的集合，是人工智能技术的最新方法。现如今，商务智能的概念已经不仅仅是软件产品和工具，而是整体应用的解决方案，甚至升华成为一种管理思想，体现的是一种理性的经营管理决策的能力，即全面、准确、及时、深入地分析和处理数据与信息的能力。

（2）商务智能与知识管理的区别与联系。商务智能和知识管理最重要的类似处是它们最终都处理知识，知识管理中的知识明显的总是直接来自人，商务智能中的知识源自数据，它是经过分析产生的知识；商务智能和知识管理都受企业文化和人的影响；商务智能看重的分析数据的技术和知识管理中管理和分发知识的技术很不同，然而，他们在内容获取和显示方面都共有终端技术。

2．微观研究方面。

（1）商务智能的功能。商务智能系统的仪表盘可以剪裁环境以满足用户的特殊需要；用户可以定制主页来展示最关键的图表和报告，并且当商业需求变化时可以改变显示的图表；能基于底层（underlying）数据源的更新自动更新图表；可以根据特定参数或特定条件的变化进行预警；有例外管理能力；仪表盘的资源组件使资源材料与特定的使能过程一致；提供团队协同工作环境等。

（2）商务智能的支撑技术数据仓库、数据挖掘、OLAP。①数据仓库技术。数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的及包含历史数据的数据集合，它用于支持经营管理中的决策制定过程。商务智能系统的核心是解决商业问题，它把数据处理技术与商务规则相结合，以提高商业利润减少市场运营风险，是数据仓库技术、决策支持技术和商业运营规则的结合。②数据挖掘技术。数据挖掘（DataMining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际应用数据中，挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的过程。③联机分析处理技术（OLAP）。OLAP是一种多维分析工具，目标是满足决策支持或多维环境下特定的查询和报表需求，使分析人员、管理人员或执行人员能够从多个角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的并真实反应企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解。

三、国内商务智能应用研究

1．商务智能的应用行业。商务智能的应用领域非常广泛，典型的有电信、银行、保险、医疗、零售、政府等，以及所有建立了数据仓库的用户。从商务智能应用的论文内容来看，我国的商务智能应用还处于起步阶段，仅在信息化程度偏高的电信、银行、保险、医疗等有少量应用。这一方面因为商务智能是建立在数据仓库基础上的，我国大部分企业的信息化程度偏低，缺乏数据的积累，而数据的积累需要一个较长期的过程。另一方面因为对商务智能的认知度不高，缺乏商务智能方面的人才以及对这些人才的有效管理。

商务智能的应用与行业内信息化的基础状况密切相关，实施商务智能的企业中，以电信、金融行业的使用率较高。刘艳丽认为商务智能能带来较大价值的企业中，以制造型企业最多，超过50%；其次是零售业，为41.2%；而政府机构对商务智能产品或技术的使用价值低于其他软件产品。以目前制造型企业和零售业的低使用率和高预期值来比较，这两个领域将是商务智能不可忽视的新市场。

2．商务智能在客户关系管理（CRM）、信息化与ERP、竞争与决策中的应用。统计分析显示商（下转第112页）务智能在客户关系管理、信息化、竞争与决策等方面的研究论文相对较多。著名的商务智能公司BusinessObject公司的专家PaulClark在分析商务智能与CRM的关系时认为：客户知识是CRM重要的核心组成部分，而商务智能是CRM的智慧所在，客户知识的获取与保存依赖于商务智能，商务智能是整个CRM的基础。

商务智能是架构在ERP之上的，而决策支持是在商务智能基础上的再扩展。从基础架构的角度上看，商务智能数据库和ERP有许多共通之处。但商务智能和ERP绝对不是同一事物或是同一事物体的两个方面，它们是互补的系统。它们最大的共性就是，它们使企业运行得更有效率、响应更及时并易于整合。

商务智能建设的主要目标是企业决策支持。商务智能通过信息技术的运用在不同层面为战略决策提供新的支持：提升决策者洞察力；支持信息获取与分析。

商务智能系统可以从以下方面帮助企业获取更大的竞争优势：显著提升企业决策水平；识别优质客户，改善企业与客户关系；降低企业经营成本；创新业务模式。

3．商务智能系统、软件工具。目前市场上的商务智能厂商一般分为三大类：一类专门做商务智能软件的厂商如BusinessObject、Brio、Cognos；第二类是继承性的数据库厂商和统计软件厂商，这类公司包括NCR、Microsoft、CA、Oracle、Sybase、IBM、SAS等；第三类是一些管理软件厂商，如SAP、博科、用友、金蝶等公司。

不同的人对商务智能的理解仍然不同。数据库服务商（如Oracle、IBM、Sybase）往往认为数据仓库是商务智能的核心，数据展示服务商（如Hyperion、BO、Cognos）则认为商务智能就是联机分析（OLAP），而数据分析服务商（如SAS、SPSS）一般认为数据挖掘才是商务智能的核心。

四、商务智能研究热点及发展趋势

1．商务智能的研究热点。从商务智能的研究成果分析来看，当前商务智能的研究热点主要有：（1）集成的商务智能体系研究；（2）商务智能的预测功能；（3）商务智能网络的研究；（4）决策支持工具的研究；（5）企业建模方法研究；（6）信息的收集与获取研究。

2．商务智能的主要发展趋势。通过对已检索文章分析，商务智能将呈以下发展趋势：（1）应用领域的探索和扩张；（2）应用行业将更广泛，制造业、零售业将是商务智能应用的热点；（3）与领域、行业知识的结合；（4）实时商务智能系统的研究和应用；（5）不同领域的理论、技术的融合；（6）商务智能系统可视化、交互性；（7）从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展。

参考文献：

商业智能范文篇9

【关键词】人工智能；商业银行；影响分析

人工智能化主要就是指运用人工方式与技术，通过计算机的科学处理之后，可以依照具体的指示来做出规定的行为动作，同时还可以实现在思维形式或者对指定问题处理方面的目标。在商业银行的发展过程中，具备了大量的信息数据或者程序化工作类型，已经正式的发展成为人工智能商业化行业，其中一些核心技术正在慢慢的被运用到商业银行客户服务、获取客户以及对商业银行发展过程中存在的风险等相关领域。通过对人工智能技术的有效运用，有效提升了银行对客户服务的整体效率、充分完善了客户服务体验，同时在很大程度上降低了企业运营的整体成本，进而提升了银行对运营过程中产生风险的控制能力。因此，本文就针对人工智能在商业发展过程中，对商业银行形成的发展关系进行有效的分析，并且针对人工智能的发展特点提出有效建议。

1商业银行中对人工智能的有效应用

当前伴随着我国科学技术发展程度不断加深，人工智能与互联网技术也取得了突飞猛进的进展。传统形式下的商业银行发展主要是基于对人力资源和大量物力资源的运用，不断的对客户消费群体进行挖掘、服务以及维护与银行客户之间的良好关系，从而有效达成了人与人之间存在的一种价值转变。人工智能化的不断发展，有效的实现工作的批量化处理，并且对差异性服务或者个性化服务进行了加强，使客户之间的关系维护发展成为了一种可能。同时对人工智能的有效运用，可以给商业银行的金融产品、客户渠道、服务形式和经济风险提供一种新的运用方式，可以给商业银行发展过程中形成的金融产品、客户类型以及经济管理工作等带来了全新的体制转变。当前，在商业银行的发展过程中，主要是人工智能技术的运用，重点体现在以下几个方面：1.1语音识别和自然语言处理技术。在人工智能发展过程中，语音识别和自然语言处理就是为了帮助机器充分了解人类对它发出的指令，并且还可以使用自然语言类型来进行沟通。当前，这项技术的发展已经被广泛的运用到商业银行的智能语音客服、机器人服务等相关领域。我们以建立起与银行智能化功能，以远程客服服务工作为实例，通过对各种不同类型的语音识别或者自然语言的识别等方面，用机器人智能化处理的方式，可以实现商业银行对客服的服务更加高效率。在我国交通银行、工商银行等，正在慢慢开始发展厅堂服务机器人技术，通过设立厅堂服务机器人的方式，可以有效实现与客户之间仿真形式的聊天。同时还可以实现对客户进行业务咨询等相关服务，对来往银行办理业务的客户实施分流指导的方式，同时还可以主动进行产品的推荐，甚至还可以实现对一些小额现金业务的办理等。通过对人工智能的充分运用，可以在很大程度上降低商业银行中大堂经理的工作压力。1.2生物识别技术的运用。当前在我国的部分农业银行中，或者是在一些自动存取款机等设备上，通过对面部识别技术的使用，可以实现现场对客户照片和具体身份进行比对和确认，并从中给出具体的判断结果，可以辅助工作人员完成客户身份的核对，对客户后续的业务进行办理。通过这种方式有效提升了工作人员的工作效率。除此之外，招商银行和农业银行在ATM机上，已经开始设定了“刷脸取款”的智能化技术，刷脸取款过程不需要任何的介质，使取款过程更加安全方便。在公共安全的保护和管理工作上，通过智能监控预警系统的有效建立，在一定的区域范围内，可以实现对其中行人的行为类型进行判断。比如，通过人工智能化技术可以有效判断出该行人是否带着口罩、身上是否拿着危险性物品、人体的移动速度是否正常等。并且还可以将所收集到图像数据信息，在数据库当中进行储存，在出现危险的情况的时候，可以通过所收集的到相关信息进行有效的对比，在对收集信息正确比对之后，系统会自动的发出警报提醒。通过这种处理形式有效的处理了人工监测存在的误差或者是对危险问题处理不及时的问题。当前这种人工智能系统已经被正式的运用到商业银行的自主网点监测工作中。

2人工智能对商业银行发展的影响

在人工智能的发展过程中，对商业客户进行相关服务的过程、营销客户、经济成本以及风险管理等方面都形成了积极性影响，人工智能的有效运用可以推动商业银行发展和转型。2.1提升服务效率和服务体验。借款人员从提出贷款申请到对贷款的使用所需的时间大约为5min左右。通过传统形式下的人工审理方法，由于银行与借款客户之间存在信息方面的差异问题，需要客户经理通过上门的方式，对申请借款客户的主要资料以及基本信息等进行有效取证。通过这种方式取得重要信息并上报给审批单位，这种审核的方式从对贷款人的资料收集到工作人员的审核，需要最少两天以上的时间。通过对人工智能化工作的有效使用，可以有效实现商业银行对客户的借贷活动形成批量化和程序化的处理形式。在很大程度上提升了贷款审批的效率，这种人工智能方式不但提升了用户的服务体验，同时还在很大程度上降低了工作人员的工作强度。2.2降低运营成本，提升盈利能力。对人工智能设备的有效运用，可以在最大效度上替代人工操作，并且节省了大量人力成本的支出。通过银行自助发卡机的运用，对客户办理普通的开通账户和发卡业务的整个工作流程的时间为3min左右，而普通的专柜工作人员，在完成这一套工作流程所需要的时间大约为9min。通过这一数据分析可以看出，在银行中一台主发卡机平均每一年正常工作和运行需要的实际经济成本为5.0万元上下，其中每年可以有效降低人力成本支出将近为25.6万元。并且，银行客户可以通过自助发卡的方式来办理开卡，并且不需要填写传统形式的纸质单据，同时也不需要进行打印，只需要通过保护客户的电子照片或者指纹等重要信息。通过这种方式在很大程度上降低了成本的支出，进而提升了商业银行的盈利能力。2.3转变客户获取渠道。传统形式下的银行网点中，需要在更加广泛的范围内来取得客户资源。比如在招商银行的发展过程中，重点推出了“闪电贷”服务，在工商银行中推出的“融e贷”等贷款项目。这些项目基本上都是在互联网线上的商品，对系统中的大数据信息或者专家系统进行应用，对远程客户的信息进行识别。通过准确的分析和处理之后，可以初步实现对银行客户24h不间断的服务。通过这种方式突破了传统方式下银行网点在营业时间、营业范围上的限制，拓展了银行销售渠道和获取客户资源渠道，将银行线下获取客户资源的方式转变成为线上客户获取。

3结束语

本文通过对人工智能对商业银行发展的影响分析，可以总结出，商业银行在发展过程中，通过对人工智能的有效运用，可以有效解决传统商业银行工作形式下存在的弊端，在很大程度上提升了客户的服务体验，同时降低了银行工作人员的工作量，实现对银行业务办理效率的提升。

参考文献

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[3]姜增明，陈剑锋，张超.金融科技赋能商业银行风险管理转型[J].当代经济管理：2018，06.

商业智能范文篇10

关键词：商业银行；零售业务；数字经济；路径

一、引言

数字化浪潮席卷全球，数字经济规模处于不断攀升的状态。在数字经济时代，数据已成为国家新的生产要素之一，数字竞争力也已经逐渐转变成衡量该国整体竞争力的主要指标之一。随着大数据等顶尖科学技术的不断发展和全球产业信息化的不断深入，有助于产业融合与创新，打造了新的商业模式和经济增长点。此外，非互联网传统行业正在借势将传统方式转型升级，逐步呈现产业数字化发展趋势，为企业技术创新和转型升级助力。数据显示，截至2021年，全球数据经济的比例将上涨到50％。另外，数字经济已经变成中国经济增长的主要助推器。数据显示，截至2021年，中国数字经济的比重将达到55％。开放银行被视为银行4.0的起点，是未来银行的主要趋势。开放式银行业务将以用户的数字化为基础，并使用新技术来帮助商业银行实现平台化服务，即手机端即可让客户享受金融服务，用户不会仅受限于商业银行网点，无处不在即可享受金融服务，因此它被看做商业银行4.0的起点。BrightKing提到：“银行的4.0时代，开放银行是银行逐渐发展演变的趋势，未来所有金融交易会依赖数字经济实现。”故根据数字经济的发展趋势，摸清数字经济对数字银行的需求，建立数字银行的发展模式，以对推动商业银行的数字化发展有里程碑式意义。

二、商业银行零售业务的挑战

（一）风控端客群下沉、欺诈风险上升，传统风控手段日趋失效。零售银行的客户总量庞大，但客户群体分散并且有多层的特征。随着零售业务竞争激烈，头部客群稳定，中部和尾部客群成为竞争焦点。该类。群体征信数据缺失，收入、负债情况难以有效衡量。消费金融传统的风控手段，难以有效控制风险。此外，近年来，消费贷款欺诈风险明显上升。据科技日报估算，中国网络黑产从业人员已达200万人，市场规模超千亿级，渗透到数字金融营销、注册、借贷、支付等各个环节。（二）营销端。消费场景不断细分，不同场景客群特点各异。随着3C、家装、二手车等场景不断成熟，更多细分场景相继出现，旅游、教育、医美、租房、在线培训、农村消费等场景不断受到重视。不同细分场景对应的客户群体各不相同，以往大范围覆盖的营销模式很难精准捕获有效客户，营销的成功率较低。同时客户对商业银行零售产品的粘性不高，客户选择具体产品主要考量的是产品获取便捷程度，传统营销手段往往针对众多场景的客群进行大范围推广时，难以做到让客户全面认识产品特点，客户也往往因对产品认识不够，而放弃该产品。（三）运营端。产品同质化严重，用户体验成为评判产品优劣度的标准。消费金融市场参与者多，提供的消费信贷产品也多，但产品同质化问题严重。客户对金融产品的选择不像手机等产品选择过程，难以形成情感上的依赖，往往只看重金额大小以及获取的难易程度。因而，用户体验成为检验消费信贷产品优劣度的重要因素。从借贷产品的申请到使用再到客户服务，每个细节都影响到客户的体验，而客户体验的好坏又直接影响了其对产品的复借率。尤其是在当前流量红利消退，线上线下获客成本越来越高的环境下，提升用户体验，提高复借率受到了银行关注。（四）数字经济赋能零售业务的路径研究。金融科技已经成为商业银行零售业务转型升级的新引擎。零售银行业务从资产端来看主要是按揭、信用卡、消费贷款及经营贷，负债端主要是吸收个人存款。金融科技的关键点是基于高科技赋能金融产品、销售方式。同时，运用机器学习、数据挖掘等高新技术，简化银行客户双方交易的中间环节，减小融资成本。从而，帮助金融机构在盈利模式、信贷关系、渠道拓展等维度不断完善，提高自身的竞争力，为零售银行实现产业数字化提供帮助。金融科技与零售业务具有天然的黏合性，变革了传统的营销和风控体系。从销售维度来看，大数据、人工智能等高科技有助于实现销售的智能化和人性化，极大程度优化用户体验感。基于AI的用户画像，会将客户的历史信息转变成结构化的数据并进行深度的分析，从而更好地进行精准营销。从风控维度而言，大数据有助于商业银行实时监控信用风险、实施反欺诈管理和合规监管。借助风控数据，商业银行可以通过用户的信用评分、违约预警、反欺诈模型开展贷前调查、贷中审批和贷后管理工作。

三、智能风控-降低逾期率、提高贷款审批效率和产能

（一）智能风控深入挖掘下沉用户特征，全流程防控风险。智能风控以大数据和人工智能为核心技术，在大数据应用的基础上，结合算法、机器学习和深度学习模型等AI技术的运用，在有效提高风险管理效率的同时降低成本。智能风控是对传统风控技术的有效补充，在数据与模型设定等方面，与传统风控有较大区别。智能风控使优质用户审批时间缩短至秒级。大数据在应用中不断迭代更新，进而为服务下沉用户提供了技术支持，填补了央行征信系统外的客群信息，从5.3亿有信贷记录的征信人群扩充至8.5亿互联网用户，极大地拓展了零售业务的发展空间。人工智能、大数据、云计算和区块链等科技已经赋能到精准营销、智能贷前、贷中、贷后、反欺诈模型、以及智能客服全流程信贷服务。（二）智能风控大幅提升消费贷款、信用卡业务的审批效率。相较于传统的风控方式，智能风控大改已经实现合规检查要求的被动化方式，变成依赖高科技实现监测预警的主动化管理模式。就信贷业务而言，传统贷款难以避免地具有欺诈和信用风险、审批时间过长的痛点。使用AI可以帮助商业银行从大量数据中深挖借款人的信用程度，从贷前、贷中、贷后各个维度增加风险识别的精准程度。据艾瑞咨询《中国人工智能+金融行业研究报告》，智能催收技术的运用可以减少40-50%的人力成本，同时大幅降低小额贷款的审批时长，从而提高客户的体验感。（三）零售贷款审批全流程数字化，提高审批时效和提升风控水平。招行零售信贷业务贷中审批实现了全流程数字化处理，在资料齐全的情况下，可实现房贷T+0审结、小微T+2审结。客户通过招行APP提出消费“闪电贷”业务申请后最快1分钟即可完成审批放款。招行实现数字化风控，通过强化扩展智能风控平台“天秤系统”，伪冒侦测范围覆盖线上和线下交易渠道，并进一步优化电信诈骗提醒拦截。招行19年半年报披露，“天秤系统”仅仅只需30ms可以对疑似欺诈的交易进行拦截，大幅压低非持卡人伪冒及盗用金额的比例，它成功实现电信诈骗交易拦截任务3.6万笔，拦截金额破9亿元，为客户的资金安全提供稳固的保障。（四）“千人千面”智能营销体系-提升营销效果。智能营销：千人千面、精准触达。依托大数据、人工智能等新兴技术，对海量客户数据进行分析利用，构建用户画像，进行用户分层，实现线上化、自动化、智能化的精准营销。利用智能营销，商业银行可以更加智能、精准触达客户。大数据为智能营销的基础，海量数据的分析筛选使“千人千面”的精准营销成为可能；云计算通过其超强的运算和存储能力，在提供可靠资源能力支撑的同时提升了资源使用效率；人工智能作为智能营销发展的核心驱动力，利用机器学习、知识图谱等技术驱动营销走向自动化和智能化。智能营销效果显著。《平安银行2019年度报告》披露，通过智能推荐平台在“口袋银行”APP和信用卡首页精准投放营销广告，转化效果比人工投放提升超过50%。依据招商银行2019年半年报数据显示，基于数字化运营产生的大数据，可以帮助用户画像刻画得更为准确，大幅提高销售的精准程度。半年报显示，通过1863个零售客户的用户画像，1H19营销客户接触次数高达39亿次，同比增长2.98倍，销售成功率高达20.8%。（五）智能运营-改善用户体验，提升客户粘性。金融科技赋能，使得商业银行服务更加人性化、方便易得。商业银行借助金融科技技术，从最初产品申请到最后的贷款催收，进行全流程的服务升级，可大幅改善客户体验，进而提升客户粘性。例如，招行零售业务从以往重视AUM（管理资产规模）转向重视MAU（月活跃用户数），更加看重与客户的交互，打造场景生态，提升客户粘性。1H19招行的招商银行app和掌上生活app合计MAU达8511万户。

参考文献：

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