商业智能与风险管理信息化
商业智能（BI）的概念我们都不陌生，而风险管理信息化（ERMIS）也越来越受到企业的重视，并作为风险管理工作落地的重要手段。BI平台与ERMIS平台的监控预警功能有部分类似，企业有时会把ERMIS系统和BI混淆，在此对二者的关系做一个简单的阐明。BIBI是商业智能（Business Intelligence）的缩写。商业智能的概念最早在1996年提出，通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了便于理解，我们来看一个小故事，它可以说明BI的应用价值。曾有一段时间，沃尔玛在美国的店面经理发现一种现象：每周啤酒和尿布的销量都会有一次同比攀升，但一时搞不清是什么原因。后来，沃尔玛运用BI技术发现，购买这两种产品的顾客几乎都是25-35岁、家有婴儿的男性，每次购买时间均在周末。沃尔玛分析了相关数据后得出，这些人习惯在晚上边看球赛、边喝啤酒，对于要照顾的孩子，为了图省事就用一次性尿布。得到这个结论后，沃尔玛把这两种商品集中摆在一起，结果销量有了显著提升。这个例子告诉我们，在当今的商业环境中，那些看似杂乱无章、错综复杂的信息往往隐藏着巨大的商业价值。能否从中分析提炼出有价值的信息，进而支持管理者做出及时、正确的决策，这对企业应对复杂的竞争是相当重要的。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当（见图1）。
图1目前的硬件条件和通用数据库技术对于海量数据处理已经不是问题，所以对数据的图形展示就成了近年来BI技术的特点。近年来，几个著名的BI厂商，如Cognos、BO、Hyperion等的技术进步主要体现在这些方面，很多商业智能软件公司都推出许多很吸引人的“仪表板”和关键指标的视觉化工具，包括使用图形拖拽等技术，以尽量减少图形展示需要的编程工作量。但是，由于计算构件化的发展，目前大量的图形展示构件和插件出现在市场上，已经大大降低了这方面的技术和成本门槛。但是，这些工具往往是实用性不够，企业透过外表理解用于计算这些指标的管理方法论才是更重要的。综上所述，BI作为一个企业应用软件系统领域中较有特色的子领域，已经逐渐失去了其特色市场。同时，BI在过去发展出来的一些技术，如图形展示、拖拽、雪花型数据结构等，也已经被其他领域使用，融入了整个企业应用软件系统之中。这一方面的例证莫过于在目前的市场上，已经再没有大的所谓pure play的BI厂商。原来占市场前三位的独立的BI厂商在过去二年里，已经纷纷被综合应用厂商并购，如Hyperion被Oracle并购（2007，USD33亿），BO被SAP并购（2008，USD67亿），Cognos被IBM并购（2008，USD50亿）等。ERMIS与BI的区别ERMIS是全面风险管理信息系统（Enterprise Risk Management InformationSystem）的缩写，它和BI的关系可以从几个方面来看（见表１）：BI（商业智能）ERMIS（全面风险管理信息系统）定位工具应用系统功能数据集成、展示风险管理及其对企业管理决策支持基础数据、BI控件风险、KPI、分析及预测模型价值各维度数据和指标动态展现基于风险、面向未来的管理支持核心ETL、OLAP技术和展示效果风险管理方法论、专项风险管理技术系统性BI本身不能构成系统，需要与其他系统或应用集成本身就是一个完整的系统，包括风险辨识、应对、监控、预警、预测等功能适用性可量化、有大量数据的单项业务应用量化/非量化数据，文档、事务记录、目标驱动、事件驱动、风险驱动的复杂的多元相关性业务应用及其分析、预测难点数据集成风险模型、业务深度表1（1） ERMIS不是一个以某一类具体技术标榜的系统。例如，ERMIS的特点不在于它能够快速展示某些数据。相反，它的特色在于其处理的对象—风险，而风险是依企业不同而不同的。ERMIS使用了许多源于BI的技术，如图形的展示、数据的多维度钻取等；（2） ERMIS的应用范围远远超过了BI所能支持的程度，而ERMIS的应用成功也不仅仅依赖BI技术的形式，甚至任何一类数据处理技术的效率，而更多依赖于对企业业务的深度把握，对风险的准确评估等实质性内容。换句话说，仅用BI的工具实现不了风险管理信息系统的功能，完成不了风险管理信息系统的任务。（3） 从应用来看，BI显示的指标都是企业的内部指标，是事后的指标，往往表示执行的结果、完成情况等，其对数据的挖掘限于技术性的多维钻取，缺乏实质性的利用。而风险管理信息系统则是要充分利用一切信息来源，覆盖企业内部和外部的一切风险，所以对于数据的集成和整合要高于一般的BI应用。此外，风险管理信息系统关注的是未来的不确定性，因此，风险管理信息系统不仅需要过去的有关数据，而对于有关未来的信息更加重视。风险管理信息系统对于风险信息的挖掘不仅是多维数据钻取，如从年完成值到季度完成值再到月完成值之类，而且更注重实质性的挖掘，如动因的挖掘等非线性关系的发现。而非线性关系的发掘就往往需要大量的计算，复杂的模型，以及对信息的实时跟踪和系统的学习过程——这一切都是一般BI系统所没有的。ERMIS与BI的联系虽然ERMIS和BI有很多区别，但是，ERMIS和BI也有紧密的联系，BI可以为ERMIS所用，ERMIS可以使用BI来做数据集成、汇总和展示，好比一个人可以用刀来雕刻出精美的工艺品，但是刀本身是不能雕刻的，是被用来做雕刻工具的，ERMIS和BI就是人和刀的关系。BI本身不能创造价值，是要靠应用BI的其他系统来创造价值，这也正是近年BI厂商不断被SAP、Oracle等管理软件厂商收购的原因之一，他们整合BI后形成端到端的综合商业解决方案。ERMIS作为综合的风险管理信息系统，其中也内置了BI功能，主要体现在以下几个方面：（1） 数据展现ERMIS中使用BI的仪表板等多种图形控件来展示KPI指标、风险预警、统计分析等方面的情况（见图2）。
图2在BI控件上还可以进一步进行数据向下钻取（Drilldown）、向上钻取（Rollup）和穿透（Drillthrough）等多种操作，比如看到收入指标出现异常，点击仪表板进行向下钻取，查看各单位的收入情况，当看到某一单位存在收入异常时，可继续对该单位钻取，查看该单位的详细信息（见图3）。
图3（2） 数据集成由于全面风险管理涉及到企业管理的多个层面、多项业务，所以，需要采集多个数据源的数据，比如财务数据、资产数据、销售数据、采购数据、客户信用数据等，而这些数据又分散在不同系统中，目前的ERMIS推荐通过中间库来和其他系统集成（见图4）。
图4也可以考虑使用具有良好数据集成能力的BI产品。数据集成不是每次都临时从各个业务系统中简单抽取出数据，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程（数据采集的结果如图5所示）。
图5（3） 数据仓库全面风险管理系统会对多种风险、多种指标进行统计分析和从多个视角进行即席查询、运算，当对海量数据进行这种操作时，耗时可能会很多，需要建立数据仓库以提高效率，数据仓库中的数据存储也是采用多维结构，不同于目前通用的关系型数据库（二维数据库）。数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。所谓主题，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，如：收入、客户、销售渠道等；所谓面向主题，是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，是对基础数据的重构。所谓随时间变化，是指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态，而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息。通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。（4） 数据挖掘风险管理不仅是一个管理过程，还包括对风险事件的搜集、分析，进而不断提升风险应对效率和管理水平，对历史事件的汇总分析就可以使用数据挖掘功能。数据挖掘，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。数据挖掘可以对数据进行分类、估值、预言、聚集等处理。比如对于上万个历史事件，不必事先定义分类，通过聚集，就可以自动根据事件的特征进行分组，并有可能进一步发现同组事件的风险动因，找出不规律事件背后的风险规律。BI在风险管理上有很好的应用价值，从广义上讲，ERMIS就内置了BI，而且不仅仅能能做一般BI的数据分析，还能对风险进行专业化的分析及预测，能够对企业决策从更深入更专业的层面提供支持，就对企业管理的价值而言，已经远远超越了BI本身，所以，ERMIS是包含BI的风险管理系统。ERMIS不仅是对整个风险管理过程的管理，还对风险的相关信息进行了深层次的解读，能够给管理者提供更直接、更有效、更科学、更合理的决策支持，是以业务系统为基础的、以风险为视角的、面向未来的、支持决策的专业信息系统（风险模拟与预测如图6）。
图6随着风险管理的深入，风险信息化将越来越受到企业的重视，而且近几年大数据和智能分析技术日益成熟，也为风险管理信息化和智能化提供了一定的实现基础，我相信在不久的将来，将涌现出大量的风险管理信息化的创新性实践，将成为企业管理提升的又一利器，为管理者提供决策支持的导航仪。——END
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