金融+BI是面子工程（那是因为你没有选择Smartbi！）
商业智能BI，听着很高大上，近年来还受到许多企业的追捧。但是，由于一些企业的商业智能(BI)项目建设的失败，使得人们对它产生质疑，也有不少人将其视为企业信息化的“面子工程”。
其实，对于企业来说，业务人员愿不愿意用BI，主要看两个方面，一是好不好用，二是有没有用。当前，商业智能BI在银行、保险、证券等金融行业的应用比较广泛。
毕竟金融业更注重财富管理、风险控制等环节，客户画像、精准营销、运营优化等各个业务环节，几乎都与大数据密切相关，而金融BI平台的作用更应该是能够帮助金融行业提升风险管理的科学性、精准性、预见性。在金融行业，只有深度理解业务场景，才能让金融BI真正落地，帮助企业实现降本增效。
那么，国内有做得比较好的BI产品吗？是的，比如思迈特软件Smartbi，是一款知名度较高、客户认可度较高的国产BI软件。Smartbi从产品早期就扎根于金融领域，积累了丰富的经验。下面就以Smartbi为例子，结合证券公司的业务场景，看看它的应用案例吧。
1、以数据为基础，建设统一风险数据平台
【金融+BI是面子工程（那是因为你没有选择Smartbi！）】以证券公司底层风险指标体系为基础，建立统一的风险数据平台，对数据进行系统的采集与处理，积累了更为全面的风险信息。通过构建风险数据平台 ，实现对风险管理的分析 、预警等个性化需求 ，从而提高风险管理工作的效率 。
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2、利用自助分析，提升风险数据分析能力
通过Smartbi提供的多种自助分析工具，使企业不再从事重复的人力工作，转而使用精确的风险分析，提高了业务转化效率。为了及时控制信用交易业务，业务人员可以通过多维筛选查看当日开户、金额使用、证券融资规模构成结构等相关信息，使管理更加可控，业务更加灵活。
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3、构建管理驾驶舱，实现科学决策
通过风控系统来管理驾驶舱，管理者可以从多个维度对整个网络的数据进行实时分析，使风险状态数字化、动态监控，便于洞察隐患，并帮助管理层快速制定应变策略。为了满足各部门展示业务相关指标信息报告的需求，证券商结合风险指标体系，按照规模、条线、结构等不同主题，构建了驾驶舱管理系统。通过数据可视化可以为业务、管理等赋能，实现事后风险管理向实时风险管理的成功跨越，提升业务工作效率，提高风控能力。
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以前，金融行业多采用金融BI平台实现报表分析、可视化图形显示等基本功能。如今，随着机器学习、深度学习等技术的成熟，BI与AI的结合正在为各行各业打开一片新天地。因此，未来能与业务场景深度融合的BI产品将更具竞争力，金融+BI的未来也更值得期待！
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