银行需要构建一个全银行的业务模型，并把现有的全部业务种类都包容进去。·个典型的商业银行可能涉及到的银行业务对象可归纳成风险管理、利润管理、关系营销和资产负债四大类共44个业务体系模板，根据实际需要，银行可从中选择模版来评估客户贡献度和产品利润。
商业智能解决方案实施使银行能够更好地通过构建“客户单一视图”，实现“以客户为中心”的服务模式。“以客户为中心”可以从客户和银行两方面来看，客户认为个性化的服务是：银行知道我在什么时间需要什么产品或服务，以我可以接受的价格，经由我喜好的分销渠道提供给我。对银行来说，“以客户为中心”就要实现：将有竞争性的产品或服务，在适当的时间，通过适当的渠道，对信用好风险低的客户以合理的价格和利润完成销售。
通过客户单一视图的建立，商业智能为实现个性化服务提供了可能，其中包括：市场策划分析、交叉销售分析、客户投诉分析、客户行为分析、客户流失分析、客户忠诚度分析、市场活动分析和投资行为分析等。
提高银行资产质量、防范金融风险
商业银行是一种高风险的经营，包括信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险等多个层面。在规避这些风险，提高风险管理能力方面，商业智能是一项有利的解决技术。它可以建立商业银行经营的早期预警机制，有效控制风险。
商业银行在经营过程中，最直接的风险就是商业银行资产负债表以及表外业务的收益和损失的不确定性。新巴塞尔协议将商业银行风险进行了明确分类，具体包括信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险。
其中，贷款人借款的信用风险，这是中国银行业面临的最主要的风险，也是国内外一些专业机构、专业人员非常关注的问题。市场风险是指像一些债券的价格、利率的波动，市场价格波动以后，导致银行的资产产生损失。流动性风险始终是商业银行面临的最基本风险，它是其他风险在商业银行整体经营方面的综合体现。操作风险是商业银行目前急需控制的同常风险，它主要由外部条件风险和内部员工行为风险组成，其中，内部员工行为风险分为主观恶意和主观善意，而且两者相互联系，一些恶意诈骗往往是以主观善意为条件的。相对其他经营风险，操作风险通常具有隐蔽性、主观性和不可预测性。
针对这些问题，目前依靠信息技术能够有效解决，而商业智能是信息技术的重要组成部分。商业智能能够帮助用户对自身业务经营做出正确明智的决定。一般现代商业银行的业务操作，通常都会产生大量的数据，如存款、贷款、投资产品买卖、客户信息、交易记录等。随着商业银行的数据、业务的集中，数据也已经积累得比较丰富，但如何利用这些数据增进对业务情况的了解，帮助银行在风险管理方面发展上做出及时、正确的判断，也就是说，怎样从业务数据中提取有用的信息，然后根据这些信息来采用明智的行动。这就是商业智能的课题。
商业智能系统首先从不同的数据源搜集的数据中提取有用的数据，并对这些数据进行核实，以确保数据的正确性，然后对数据进行转换、重构等操作后，将其存入数据仓库或数据集市中，此时数据变为信息：运用适合的查询、分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等管理分析工具对信息进行处理，使信息变为辅助决策的知识，并将知识以适当的方式展示在决策者面前。
根据商业智能的特点，总结它的优势主要在于对海量数据快捷的存储和提取，基于数据的分析、操纵、建模、稳定的报表能力、多用户支持能力，荐结合有效的信息权限控制、风险预警模型、风险预测、信息整合等功能，进行有效的商业银行的风险管理。银行业与其他行业有一个比较显著的差别，那就是银行业在从客户那里盈利的同时，还承担着巨大的风险，因此，风险分析在银行业有着特殊的重要性。商业智能的技术提供了从模糊识别到精确计量的能力，下面提出商业智能在风险管理方面的解决模型。
提出商业智能在商业银行内部风险管理的统一多级管理模式上的实现框架，通过建立风险管理部门的多级化来和层层控制商业银行经营领域的风险，只有对银行内部的风险进行早期预警，才能及时采取预防措施，将风险控制在可以接受的水平之内，防止风险进一步发展和蔓延，来适应商业银行的业务发展需要。
根据此可以划分四个层次：一层：在建立整体的数据仓库之后，风险管理部门根据需要建立一个数据集市，单独地对风险管理所需要关心的数据进行分析主题的划分、分析、建模，并进行权限控制和管理等。二层：这个层次的建立主要根据银行自身的要求，一般来说，如果对分行的个性化数据需要进行数据分析，则需要单独建立，让分行人员进行自行分析，具体的做法应该跟总行一致。三层：根据需要建立一个或多个风险管理业务服务和权限控制管理，这个层次的主要作用是下级BI用户的权限控制，针对不同等级的用户查询相应的分析数据和分析报表，来实现下级分行或网点的风险分析控制。四层：下级B1分析人员采用B／S、CIS的界面显示管理查询界面，进行权限控制、风险的分析、查询、预警等功能。
根据分析，通过银行内部统一的多级管理和风险模型等方式，来和层层控制商业银行经营领域的风险。多级的管理方式，能够使每层只关心自己需要的信息，上级能够监控到下级的信息，下级同样能够发现自身问题，并及时上报上级，这种方式能够有效控制风险、预警风险。
利用风险管理、商业智能方法和银行的传统处理方式结合使用，来初步建立该解决模型和实现框架，能够体现商业智能在商业银行领域的风险管理的作用和能力。根据上面的解决模型和实现框架，B1分析人员能够及时查看自己需要查看的风险信息，并相应地进行风险管理。
实现科学化决策，提高银行管理水平
剖析我国银行业发展的历史进程，可以看到，近年来，银行的决策方式发生了极大的变化。在国家专业银行阶段，决策方式的特征是计划性和行政命令；1994年-2003年的国家独资银行阶段，决策方式的特征是专家辅助，领导决策；而从2003年开始的国家控股股份制银行阶段，四大国有银行进行股份制改造，银行需要对董事会负责，对定量分析的需求增加，开始进入科学决策阶段。BI作为定量分析和决策支持的解决方案，是银行实现科学决策的重要手段。
另外，入世后，随着外资银行的不断进入中国，银行业面I|缶着全球化竞争，银行产品创新的速度也愈来愈快，许多银行系统工具的创新不能适应业务创新的需要，银行信息系统更新的速度相对落后。随着银行产品种类增加，国内对于银行风险控制经验不足，经营风险越来越大，风险监测、计量的工具相对欠缺。银行的数据越来越多，而对数据利用因为缺少合适的工具，以及工具利用不足，不能为科学的决策提供充分的证据。在重重压力下，需要借助BI来挖掘数据价值，实现科学决策。在客户分析、绩效评价、风险监测和分析、报表处理方面。
数据仓库包含了商业银行多年的经营数据，这些数据全面反映了银行的历史和现实状况，通过专业模型对其进行整合、分析和挖掘，可以快速准确地分析业务闽的关系和规律，建立预测模型，为管理决策提供支持。例如，通过在数据仓库上建立利润／成本分析模型能够帮助商业银行进行经营业绩评价与成本控制，实现盈利能力的分析，并可以进一步按照客户、产品、部门、渠道等进行全面利润评测管理，优化产品、渠道和作业流程，提供差异化服务，降低经营成本。
在利润管理方面，商业智能可以提供业务运作性能分析、渠道性能分析、客户生命期价值分析、客户收益率分析、组织机构收益率分析和产品盈利分析；在资产负债管理方面，可实现资本分配分析、资本募集、信贷呆坏账准备、资金到期分析、收入分析、利率敏感度分析、流动资金分析、边际利率变迁和短期资金管理。
