有一则经典的故事可以说明商业智能在银行业的应用价值。有一天，东南亚最大的银行——新加坡星展银行（DBS）的首席执行官（CEO）让CIO和CFO做一份报告，统计一下新加坡本地到底有多少个零售业务客户。两人忙了半天，最后拿出一份报告，报告显示在新加坡有600万零售业务的用户。实际上，当时新加坡的总人口也不过400万人，报告上显示的600万客户明显有误。由此可以看出，数据质量不高是企业经营管理的一大障碍。这个故事告诉我们，能否从杂乱无章、错综复杂的数据中分析提炼出有价值的信息，进而支持管理层作出及时、正确的决策，对企业应对复杂的竞争是相当重要的。如果管理者只能根据自己的经验和不完整的信息来进行判断，决策风险必然很大。
目前，我国银行业正在面临着来自不同层面的压力：为股东创造最大利润、符合监管部门的规定、适应全球化竞争环境的变化、客户需求的不断提高等。所有这些压力都使得中国银行业必须将信息化提升为战略性发展举措。如何缩短我国商业银行与国际一流商业银行之间的差距，全面加强精细化管理，完善风险管控机制，已成为商业银行信息化建设的当务之急。
“十一五”期间，我国银行信息化重要战略目标之一就是在数据集中和核心业务系统重构的基础上实现管理决策信息化，即充分利用商业智能技术，结合专家的实际业务经验，建设和完善面向主题、面向市场、面向决策的客户关系管理、财务分析、资产负债管理、风险管理等应用系统，从而促进向风险可控、规范运营的现代商业银行转型，最终提高盈利水平和竞争能力。
商业智能在银行业的应用现状
现代企业的竞争，归根结底是客户服务品质的较量。上世纪90年代中期，风险管理系统和客户关系管理系统这两项重要的技术创新，彻底改变了以往银行核心业务系统等同于静态会计系统的模式，给国外银行核心业务系统和经营理念带来了巨大的变革。在2000年前后，国外商业银行普遍采用商业智能等技术来处理跨时间、跨空间、跨部门、跨产品的数据集成分析问题，实现金融产品和金融服务的交叉销售和高端销售，服务于优质客户。国外商业银行已经实现了组织结构扁平化和信息资源化，系统之间的通信和沟通正向标准化迈进，银行通过构建数据仓库对客户的信息进行深度挖掘，确立优质客户，使客户可以在任何地方、任何时间享受银行提供的产品和服务。有据数据显示，加拿大皇家银行(RBC)每月都会对1000多万名客户进行跟踪，以了解他们现在和将来的盈利能力与风险、流失的可能性、渠道偏好、购编者按：随着信息化的纵深发展，银行业已经不再满足于单个客户关系管理或者其他信息系统的效果，希望能够从系统中发掘更多的数据资产，因此商业智能（BI，Business Intelligence）已成为信息化建设的新热点。商业智能作为一种有效的决策支持工具已被越来越多的企业所采用。商业智能在金融行业并不是一个陌生的术语，其概念最早是Gartner Group于1996年提出来的。北京大学唐世渭教授认为，商业智能是指通过对数据的收集、管理、转化和分析，使数据成为可用的信息，以更好地辅助决策和指导行动。商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的运营手段，也可以为决策层提供决策依据。为了将数据转化为知识，需要综合利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等信息技术。买其他产品的倾向等。得到的结果之一是：17%的客户创造了93%的利润。
近年来，企业级的商业智能应用已逐渐在我国四大商业银行和一些股份制商业银行部署，有效地提高了风险防范能力和经营管理能力。一些成功实现商业智能的金融机构，它们的投资得到了相应的回报。
以中国工商银行为例，该行根据新《巴塞尔资本协议》的要求，开展了全面风险管理工程建设，大力进行流程再造，改变了操作风险“点多面广”的状况，实现了风险的集中控制，从预警、监控、检查等不同业务处理阶段、各专业部门的不同角度开发了涵盖信用风险、市场风险、操作风险等方面的一系列风险管理系统。在信用风险方面有信贷管理系统、特别关注客户信息系统、银行卡透支台账及风险管理系统等；市场风险方面有外汇买卖敞口管理系统、外汇买卖统一报价及集中平盘系统、市场风险管理系统等；操作风险方面有参数管理集中控制、会计风险监控系统、集中对账系统等，这些系统使工商银行的业务处理流程逐步实施了计算机系统硬控制，有效减少了案件的发生。根据中国银监会2006年对国内银行发案情况的统计，在操作风险方面工商银行发案率最低。同时，中国银监会在2006《关于银行业案件专项治理工作情况的通报》中对工商银行给予了“以工行为代表的一批案件风险管控较好的金融机构，其案件损失率指标已经接近国际上案件管控较好的金融机构”的评价。
工商银行还通过实施管理信息化建设，提高了工商银行决策管理信息化程度；同时，通过实施全面的流程再造，使全行实现了经营管理从粗放到精细化的转变。综合统计系统，T+1日可以自动产生1100多张全行报表；客户关系管理系统（PCRM和CCRM），采集了全行各业务系统客户（个人客户、法人客户）数据，搭建起全行集中模式的客户信息分析平台，为产品营销、客户服务提供了信息支持；财务成本归集(FRAS)、业绩价值分析（PVMS）等系统的研发应用，使工商银行实现了管理信息化水平的跃升。近几年来，工商银行在物理网点撤并、人员精简的情况下，依靠信息化程度的提高，全行业务量连年上升，人均经营效率也逐年提升。
商业智能在中国银行业的发展趋势
2007年3月20日，中国银监会正式批准东亚、渣打、汇丰、花旗四家外资银行在华设立法人银行。2007年4月2日，这4家外资银行同时开业。这意味着外资银行将可以全面经营人民币业务，与中资银行展开同等竞争。因此，中资商业银行急需改变传统管理模式，实现科学化决策、数字化管理，而金融信息化是管理变革与管理创新的关键。
伴随着对数据分析、业务分析和综合分析需求的不断产生，我国许多商业银行分别构建了不同层次的BI系统。例如，中国建设银行管理决策信息系统主要实现了风险管理及内部管理等功能。该系统由内部评级（IRB）、企业资源管理财务（ERPF）、资产负债管理（ALM）、信贷管理信息（CMIS）、分析性客户关系管理（ACRM）等子系统组成。其中，ERPF系统可实现全行总账、经费、固定资产的数据集中和系统集成，全行总账由总行统一生成，便于对总账信息的审计跟踪，还可实现业务条线产品的费用分摊，该系统已完成将近一年的试运行，正在全行范围推广使用。
前不久，曾主管央行科技工作多年的中国人民银行参事、国家信息化专家咨询委员会委员陈静指出，与外资银行的竞争不仅是业务的竞争，而且是管理的竞争。进入中国的外资银行大都具有更好的、更全面的、更方便的金融产品。以花旗银行为例，该行能提供6000种的中间业务，而国内比较好的商业银行一般只有500种。同时，在服务方面国内银行与外资银行也有一定差距。中国银行业要进一步完善以客户为中心的金融服务体系。因此，国内银行业应积极引入商业智能技术以提高管理水平，这是当前一个重要的发展趋势。
银行BI系统的建设是一项长期的工程。随着产品种类增加、业务风险加大，银行业对与业务相结合的商业智能解决方案的需求快速增长，如风险数据分析、客户价值分析等。据IDC预测，未来几年中国商业智能市场将以27%的速度增长，预计到2010年市场规模将达到20亿美元；作为其重要系统构成的数据仓库市场也将以相同速度成长，预计到2010年将达7亿美元，其中高端市场将达到3亿美元的规模。