IBM-智能分析，大行其道：金融企业认知商业智能转型之路-2021.2-10页_2mb

金融企业认知商业智能转型总结

核心内容

随着数据量的激增和业务复杂性的提升，金融企业在数据分析过程中面临诸多挑战。IBM商业价值研究院提出认知商业智能（Cognitive BI）作为新一代分析工具，能够有效应对这些挑战，实现更高效、更智能的数据分析体验。

主要观点

• 传统BI的局限性：传统BI工具技术门槛高，依赖人工操作，分析模板更新缓慢，难以满足快速变化的业务需求。
• 认知BI的优势：认知BI通过自然语言交互、动态查询、知识管理、可视化交互和增强分析五大核心功能，实现更简单、更灵活、更流畅、更智能的分析体验。
• 五层架构：构建认知BI需要从平台基础、知识管理、智能查询、可视化交互和增强分析五个层面展开，以全面释放数据价值。
• 行动指南：IBM建议金融企业在转型过程中明确业务目标、梳理业务场景、实现灵活查询与实时计算，并采用IBM车库方法™（IBM Garage Method）进行设计思维工作坊，以加快转型进程。

关键信息

金融企业面临的四大挑战

1. 分析工具门槛过高：业务人员难以使用传统BI工具，且工具入口分散，影响效率。
2. 分析模板更新缓慢：传统BI模板无法灵活适应业务变化，缺乏实时计算能力。
3. 分析方式挖掘不深：数据孤岛化、结构复杂，难以进行深度关联分析。
4. 分析工作依赖人工：信息碎片化，业务经理仍需手动进行信息检索和分析。

认知商业智能的四大特征

• 交互更简单：支持自然语言查询，降低数据分析门槛。
• 使用更灵活：动态查询机制适应多样化的业务需求，无需频繁重建系统。
• 分析更流畅：集成多种分析工具，实现无缝交互和持续分析。
• 推荐更懂你：基于用户行为和市场变化，提供个性化推荐与主动预警。

五层功能架构

1. 平台基础：采用云部署方式，确保系统的安全性、易管理性和高效性。
2. 知识管理：建立统一的知识模型，整合多源异构数据，提升数据可用性。
3. 智能查询：基于自然语言处理和深度学习，实现快速、准确的动态查询。
4. 可视化交互：通过多轮对话和多种展示形式，提供直观、高效的分析体验。
5. 增强分析：预设高级分析模型，实现自动洞察、数据故事讲述等功能。

行动指南

1. 明确业务目标：确保转型方向与实际业务需求一致。
2. 梳理业务场景：识别真实痛点，集中资源解决关键问题。
3. 实现灵活查询与实时计算：提升数据处理能力和用户体验。
4. 采用IBM车库方法™：通过设计思维工作坊，促进用户与团队协作，快速推进认知BI转型。

专家洞察

IBM GBS金融核心锐变团队副合伙人陈剑光、大数据咨询总监李方、咨询顾问王龙、资深人工智能专家纪海、数据平台高级咨询顾问时晞萌、高级咨询经理石延霞等专家共同探讨了认知BI在金融行业的应用前景和实施路径。

边栏案例

• 保险知识建模：IBM帮助某头部保险集团构建知识图谱，支持超过4000个业务场景，提升客户体验和销售效率。
• 智能问答平台：通过CAA平台，实现自然语言理解与智能问答，支持200多个业务场景，准确率超过90%。

总结

认知商业智能为金融企业提供了全新的分析体验，解决了传统BI在效率、灵活性和深度分析方面的不足。通过五层架构的建设，企业可以实现数据的高效利用与业务洞察。IBM建议金融企业在转型过程中注重目标明确、场景梳理、技术实现与协作创新，以顺利开启认知BI之路。