順德農聯社成為國內實施商業智能項目中“第一個吃螃蟹的人”
商業智能也成為繼大集中、新一代綜合業務系統之後，眾多金融企業新一輪關注的焦點
2003年4月，廣東省順德農村信用合作社聯合社實施的商業智能項目通過了一期驗收。作為國內商業智能項目“第一個吃螃蟹”的順德農聯社，逐漸成功實施商業智能項目，無疑為國內金融企業在這一領域的實踐指出了一條明路。
曾經主管央行科技工作多年的中國人民銀行科技司司長陳靜認為，中國金融信息化已經完成了以單機操作和分散聯網為代表的第一階段，目前正處在以數據集中為標志的第二階段，而某些信息化發展水平較高的金融企業已經開始向“管理信息化”的第三階段進發。
而“管理信息化”的基礎，簡而言之就是利用計算機技術，結合金融學、管理學、市場學的相關理論，對金融企業現有業務數據進行整理、挖掘和分析，從中得出對客戶、產品、業務和營銷方式等要素特征的科學的、定量的、精確的分析。另一方面，加入WTO之後外資金融企業的潛在競爭壓力也促成國內金融機構的業務部門迫切地想要了解客戶、產品和業務的實際商業價值。由此，數據倉庫、客戶關系管理、商業智能等詞匯成為繼大集中、新一代綜合業務系統之後，眾多金融企業的新一輪關注焦點。
一拍即合
在金融信息化進入“管理信息化”的新階段後，在金融IT領域領先的IBM在把握金融產品和業務的基礎上推出了金融行業的商業智能解決方案。
2001年，IBM公司設在愛爾蘭的核心銀行解決方案研究中心在銀行信息模型IFW的基礎上推出了針對銀行業的商業智能解決方案———EZMart。據介紹，該中心集中了上百位金融領域的資深研究人員，專門研究銀行的業務模式和發展方向。
2002年初，IBM公司在北京召開技術研討會。當時正試圖在商業智能項目上打開突破口的順德農村信用合作社聯合社電腦總監潘維剛也參加了這次會議。
“近幾年來綜合業務系統中積累的歷史數據對於我們來說就是一座無形的金礦，但是如果我們首先必須要掌握很好的挖掘工具才能把金礦變成金子，才能找到最有價值的20％客戶，才能提高企業整體的經濟效益。”潘維剛認為。
但讓潘維剛苦惱的是，當時國內幾乎找不到真正實施成功的商業智能案例，一些已經實施的項目效果都不是很好，基本上還停留在報表系統的層面。擁有40多人的開發隊伍的順德農聯社也曾考慮自主開發。但是潘維剛明白，商業智能項目的難度根本就不在開發本身，而在於業務。商業智能項目中涉及的分析專業性非常強，需要通曉金融、統計、會計、管理等學科的高端銀行業務人員，而國內商業銀行傳統的條塊分割的業務模式決定了，內部的業務人員即便業務水平再高也只能局限在一定的專業領域內。因此順德農聯社一直沒有下決心。
EZMart的出現讓潘維剛感覺這才是他想要的東西。2002年8月，經過一系列的選型論證，順德農聯社商業智能項目正式啟動，2003年春節前後系統基本完成。
成功的關鍵
IBM業務咨詢服務部資深行業顧問黨華銳博士是順德農聯社商業智能項目的主要參與者之一。黨華銳認為，國內銀行業始終沒有比較完整的商業智能成功案例，其主要原因在於有兩個困難一直難以克服。
第一個困難是要構建一個全銀行的業務模型。這個業務模型要把銀行現有的全部業務種類都包容進去。但是，由於國內銀行業真正開始市場化不過20 年的時間，一方面國內對銀行各類業務都能捻熟在胸、融會貫通的人才奇缺，另一方面國內商業銀行目前的業務種類和國際規范還有一定差距，將來可能會頻繁發生變動。
第二個困難在於“巧婦難為無米之炊”。實施商業智能項目如同烹制一盤“佳肴美馔”，項目選用的實施工具相當於是“蒸煮烹炸”，而大量的原始數據資料則是“雞鴨魚肉”。原始數據資料越豐富、越規范，商業智能分析結果的准確度也就越高，做出來的菜才能“色香味”俱全。但是由於我國商業銀行市場化經營和信息化的歷史都比較短，業務數據也稱不上規范，甚至於一直到2000年才開始實行存款實名制，在這個基礎上完成一道“大菜”顯然難度不低。
“而EZmart的出現為國內商業銀行完成商業智能項目帶來了機會。”黨華銳說，“我們曾經深入地研究過EZmart，發現EZMart很好地解決了第一個問題，同時也為第二個問題指明了方向。”
EZMart解決第一個問題采用的是“大小通吃”的策略。也就是通過建立業務解決方案模板（BST， BusinessSolutionTemplate）來解決商業銀行整體業務架構的問題，把一個典型的商業銀行可能涉及到的銀行業務對象歸納成風險管理、利潤管理、關系營銷和資產負債四大類共44個業務體系模板。這樣一來，絕大多數銀行關心的分析主題，從簡單分析到復雜分析都跳不出這個“大小通吃”的模板，可謂萬變不離其宗。
潘維剛坦承，順德農聯社商業智能項目最大的困難就在於對業務模型的把握。盡管EZMart已經建立了非常完整的業務模板，但是由於國內外銀行業務品種和管理模式上的細微差異，客戶化的工作仍然困難重重。
