商业智能(BI)在汽车金融平台的应用与思考

龙源期刊网商业智能(BI)在汽车金融平台的应用与思考作者：李志军来源：《管理观察》2019年第17期摘要：近几年，受益于监管层对消费进入门槛的降低，互联网信贷消费的推广普及，以及汽车销售市场规模的扩张，汽车金融业务在中国获得了快速发展。各汽车生产厂商纷纷搭建自己的汽车金融平台为上下游企业及终端购车用户提供金融支持。但是，随着汽车金融业务规模及客户数量的不断扩张，如何有效管理客户，做好风险控制成为各汽车厂商金融平台面临的重要问题。本文以福田汽车为例，阐述了商业智能（BI）在汽车金融服务公司的规划思路、实施路径、方法及应用建议，对类似企业具有较强的借鉴意义。关键词：汽车金融;服务;商业智能;BI中图分类号：TP311：F426文献标识码：A1商业智能（BD概述BI（BusinessIntelligence）即商业智能，是利用数据仓库技术，将多种源系统数据，通过数据预处理（数据提取、转换、加载，ETL）存储至数据仓库，经由各种查询分析工具、联机分析处理（OLAP）工具或数据挖掘工具，实现对数据的收集、管理分析展现，并将业务及管理数据转换成企业决策可利用的信息。系统主要包括数据预处理、数据仓库、数据展现和数据挖掘四个模块。通过BI系统的应用，可以解决企业内部信息共享问题;通过BI系统的报表制作功能，可以将报表制作人员的工作重点转化到专业化的分析应用上来;通过设计不同主题的分析模型、聯表处理分析等功能，可以满足企业不同层面管理者对数据的要求和关注重点，为管理者精准快速决策提供支持。由于存在上述优点，商业智能（BI）被各行业的企业接受并应用到企业的日常经营管理活动中，成为企业进行业务和管理决策强有力的支持工具。龙源期刊网（战略业务单位），是福田汽车集团开展汽车金融业务与推进产融结合的重要平台。下设北京银达信融资担保有限责任公司、北京中车信融融资租赁有限公司、北京福田商业保理有限公司三个业务平台，所开展的金融业务类型包括票据、担保、融资租赁、商业保理等，金融服务对象涵盖集团整个产业链，包括上游供应商、福田汽车集团、下游的经销商。2.1.1数据提供主体多，信息处理质量低数据分析是做好汽车金融业务管理及风险监控的重要基础，大量的数据处理与分析成为风险管理部门的日常工作之一。然而，风险管理部门应用的数据来源不一，既有来自外部第三方租赁公司、银行、经销商、供应商方面的数据，又有来自于零售业务系统、批发业务系统、保理业务系统、乘用车业务系统等信息系统的数据，以及福田汽车集团各实体产品事业部的营销数据。除了对接主体较多，数据口径不一致，数据报送频率不同等问题外，依靠EXCEL手工处理数据效率低与容易出错成为数据管理中面临的主要问题。特别是在月底客户回款高峰期，数据处理的准确性、时效性成为管理的重要掣肘。2.1.2报表编制方式落后，精力被大量占用报表是进行风险管理与决策的重要工具，因此报表的可读性、准确性、时效性对于提升公司的风险水平至关重要。风险管理部门每月要编制的管理报表涉及3级5类共37张，目前均由管理人员手工编制完成。手工编制不仅效率低，而且易于出错，同时也占用了报表编制人员大量的工作精力。2.1.3静态数据与报表无法适应管理和决策风险管理与决策涉及公司不同的管理主体，包括公司领导、业务负责人、风险管理负责人、具体的作业人员以及外部的经销商等。不同层级的管理者、不同角色的管理岗位所决策内容、关注重点，以及做出管理决策的依据均有所不同，而静态的数据与报表无法为这种动态、科学的决策提供有效支持，因此无法服务于公司整体管理决策水平的提高。2.2商业智能（BI）系统功能规划基于以上分析，BI系统规划重点围绕上述管理痛点展开，所实现的功能包括业务与风险数据的整合、报表生成与管理自动化、分类BI图表，以及远期实现的移动BI、行为管理等功能。2.2.1业务及风险数据整合龙源期刊网系统首要的功能就是实现数据的整合功能，从业务系统中提取业务数据，进行初步的过滤和清理。再将业务数据进行转化和重组，装载到统一的数据集合。通过数据整合，可以有效打通业务各环节信息流盲点，解决信息孤岛，提高数据的可用性，实现数据资源的合理开发与利用，更好的发挥数据在企业经营与风险管理中的支持作用。2.2.2报表管理自动化通过BI的报表制作功能，可以实现风险管理数据的瞬时统计与多维报表编制，同时可进行自定义报表编制，与用户实现互动。报表自动化不仅可以提高报表的准确性与时效性，提升决策效率，更重要的是可以大大节省报表编制人员的工作时间，将其工作重心转化到专业性分析应用上来。2.23分类展示与管理可视化根据业务特点、指标、产品、区域等分类标准搭建分析不同的维度，并根据不同层级管理者关注的重点利用表格或图形模版，将分析结果以各种形式进行呈现。其中，前端展示界面的设计围绕不同层面管理者关注的重点和岗位特点来展开。不同层级管理者关注重点与需求分析，见表1。2.2.4远期功能在实现报表制作功能与决策分析功能的基础上，为满足未来系统的可拓展性，可以进行移动BI、管理过程跟踪、监测指标拓展等功能的开发与完善，进一步提升BI系统的应用体验与决策分析功能。2.3商业智能（BI）项目实施过程2.3.1第一阶段：历史数据清洗、作业标准规范BI实施前首要的工作是完成历史数据的清洗和作业标准规范化，检查系统数据的生成流程是否顺畅、取数规则是否准确、最终生成的风险数据是否完整、系统运行是否稳定。主要目的是使风险数据管理作业标准化，统一风险数据及指标口径，以实现风险线上数据电子化输出及各业务模块自动匹配，完成风险管理信息化工作重要的基础构建。2.3.2第二阶段：历史数据沉淀、动态数据定期锁定通过修改IT系统规则，实现系统中动态数据的定期锁定，按主要统计维度进行维护，形成数据资产池。同时完成全部历史数据的沉淀，为后续DW（数据仓库）构建数据支持。2.3.3第三阶段：BI系统需求梳理龙源期刊网通过分析公司各层面管理者岗位角色、工作流程、管理重点、存在的问题等要素，梳理形成包括BI报表（包括静态多维分析，动态指标跟踪）、应用图例、展现方式等内容的BI需求。本阶段的主要是为了使开发过程更具针对性，最终开发成果更具可用性，同时提高开发效率。2.3.4第四阶段：并表测试线下数据向线上迁徙是BI项目重要的基础工作，在数据清洗工作基本完成后需要步确认信息系统的稳定性、数据生成的可靠性与完整性，通过并表运行测试后可取消线下手工操作流程，风险数据管理可完全由系统自动生成。2.3.5第五阶段：数据仓库（Dw）构建未应用BI系统前，信息系统中的风险数据是动态数据，既没有前期存量数据，也没有对现有数据的保存功能，导致BI系统无法基于历史数据进行分析，也无法追踪数据及指标运行趋势。在完成数据清洗工作，实现对线上数据的定期锁定、保存功能之后，风险管理部门与IT部门对历史数据进行整理、清洗并上传至系统，形成完整的数据仓库。2.3.6第六阶段：BI系统开发与验收在已梳理的BI需求的基础上，结合业务需求及BI供应商的专业能力進行BI系统的开发。福田汽车金融商业智能（BI）项目从立项、开发、验收到实施前后花费一年多的时间。系统的成功上线，有效提升了公司的金融业务数据、报表管理及风险决策能力，满足了福田汽车金融业务发展需求，有效管控了业务风险，进一步增强了福田汽车的市场竞争力。3总结与思考在智能互联的时代，数据已成为企业的一项重要资源，如何有效获取数据、管理数据、应用数据正成为企业的一项核心竞争力。企业应该具有新技术应用意识，在有效利用数据的基础上，通过实施商业智能（BI）系统，实现企业数据应用行为的转化，为企业管理者决策提供更全面的信息，以满足企业竞争与发展需求;为提升BI系统的开发效率、保证开发质量，使最终的开发成果更有针对性，BI项目主管部门应以业务流程及管理目标为主线，结合业务特点做好项目前期的BI需求梳理、分析与转化;在BI系统的规划与设计阶段，要结合公司战略、发展规划与管理要求做好系统的中长期规划，以便在未来业务开展及管理要求不断升级的情况下保持BI系统功能的可延展性。