实施商业智能的方法
实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业管理，运作管理，信息系统，数据仓库，数据挖掘，统计分析等众多门类的知识。因此用户要选择合适的
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。
实施商业智能的方法
实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业管理，运作管理，信息系统，数据仓库，数据挖掘，统计分析等众多门类的知识。因此用户除了要选择合适的目前国内商业银行已经实现了数据大集中，在商业银行的数据库中积累了大量的原始业务信息，利用商业智能的信息系统，将能更有效的数据挖掘系统和管理系统进行分析管理。
实施商业智能系统需要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功。在国内商业银行信息系统建设过程中，借鉴和利用国外的先进技术和经验，学习同行业如何应用商业智能提升系统效益，将有很大意义。
