Tiểu luận môn Hệ hỗ trợ quyết định Dịch bài báo Business Intelligence and Business Process Management in Banking Operations

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN Tiểu luận mơn: HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH Nội dung: Dịch báo “Business Intelligence and Business Process Management in Banking Operations” Giảng viên hướng dẫn: PGS TS Đỗ Phúc Học viên thực hiện: Võ Tấn Lực MSHV: CH1301098 Lớp cao học khóa TP Hồ Chí Minh, tháng 06/2014 Nội dung Giới thiệu Kinh doanh thông minh 3 Môi trường hoạt động ngân hàng kỹ thuật BI 4 Các ứng dụng kinh doanh thông minh ngân hàng 4.1 Quản lý rủi ro 4.2 Bán sản phẩm bổ sung cho khách hàng .6 4.3 Việc giảm tỷ lệ Churn .7 4.4 Phân khúc 4.5 Giá trị vòng đời khách hàng 4.6 Sự kích hoạt .9 Quản lý trình kinh doanh (BPM) 5.1 BPM BI .10 5.2 Quy trình kinh doanh thơng minh (BPI) 11 Kết luận 12 Tài liệu tham khảo 14 Trang Kinh Doanh Thơng Minh Và Quy Trình Quản Lý Kinh Doanh Trong Hoạt Động Ngân Hàng Tiến sĩ: Katarina Curko, Tiến sĩ: Mirjana Pejic Bach Đại học Zagreb, Khoa Kinh tế, Ngành tin học ứng dụng kinh doanh kcurko@efzg.hr, mpejic@efzg.hr Thạc sĩ khoa học Goran Radonic Viện cơng nghệ kỹ thuật Croatia, Zagreb goran.radonic@hit.hr Tóm tắt Thành cơng hoạt động ngân hàng có tương quan mạnh mẽ với chất lượng mối quan hệ khách hàng hiệu quy trình ngân hàng Các ngân hàng tìm kiếm phương pháp cho việc phân tích hiệu số lượng lớn liệu thu thập từ hệ thống CNTT ngân hàng Ngân hàng khai thác kinh doanh thông minh (gọi tắt BI) để phân tích khía cạnh liệu ngân hàng để nắm bắt hoạt động khách hàng, cố gắng đáp ứng nhu cầu khách hàng việc cạnh tranh chiếm ưu thị trường Mục đích viết để xem xét thảo luận ứng dụng tiêu biểu kinh doanh thông minh ngân hàng xu hướng công nghệ ảnh hưởng đến phát triển ngân hàng Từ khóa Ngân hàng, kho liệu, xử lý phân tích trực tuyến, khai thác liệu, Quy trình quản lý kinh doanh, quy trình kinh doanh thơng minh Giới thiệu Sự xuất cách mạng thông tin tồn cầu ảnh hưởng đến loại hình kinh doanh công nghiệp, đặc biệt, ngành công nghiệp tài Giá Trang trị mẩu thông tin nhận tăng với bậc hai số lượng người dùng truy cập thơng tin, nhân với số lĩnh vực kinh doanh người dùng làm việc [12] Mặc dù có số lượng lớn thông tin lưu trữ hệ thống thông tin ngân hàng khách hàng giao dịch họ, ngân hàng khai thác đầy đủ tiềm việc định chiến thuật chiến lược Phấn đấu để thành cơng, ngân hàng cố gắng tìm phương tiện để phân tích hiệu liệu Phát ngăn chặn gian lận, quản lý rủi ro, quản lý khách hàng, quản lý sản phẩm, phòng chống mát số mối quan tâm tổ chức tài Hiện nay, hết, tổ chức tài phải tập trung vào yếu tố thành cơng quan trọng, chủ yếu hài lịng lịng trung thành khách hàng Cơng nghệ BI thu thập chuyển đổi hàng triệu ghi để phân tích tồn diện cung cấp cơng cụ mà ngân hàng nên sử dụng để hiểu hành vi khách hàng, để đáp ứng hiệu nhu cầu khách hàng thực đầy đủ mong đợi khách hàng cuối cùng, để đạt lợi cạnh tranh đối thủ cạnh tranh họ Các mơ hình nhu cầu thói quen khách hàng phân tích dựa tập hợp liệu lớn Tuy nhiên, nhiều liệu, khó khăn việc thu thập xử lý liệu kịp thời kiến thức có liên quan Nếu thực mà khơng đầy đủ dụng cụ, q trình thường địi hỏi nhiều lực, cuối tạo chi phí cao kết khó đo lường Ứng dụng hệ thống BI ngân hàng bắt đầu với việc thu thập, nâng cao lọc liệu hoạt động hàng ngày từ nguồn liệu nội bên ngoài, bao gồm tổ chức thứ ba Tính khả dụng liệu “nâng cao” với chi phí thấp giúp cho ngân hàng nhận hưởng lợi từ khả để tăng cường mối quan hệ khách hàng, thu hút khách hàng tiềm thích ứng với tốc độ tăng trưởng Trang BI có hiệu kép, chiến lược kinh doanh với cơng nghệ thông tin thúc đẩy dựa sở hạ tầng công nghệ thông tin kỹ có Lợi nhuận đầu tư vào hệ thống BI gia tăng lòng trung thành khách hàng, phân khúc khách hàng có lợi nhuận, thu hút khách hàng mới, tăng giá trị thị trường ngân hàng giá trị chứng khốn Kinh doanh thơng minh BI đinh nghĩa khả mà danh nghiệp hiểu sử dụng thông tin để tăng suất [13] BI bao gồm số thao tác, quy trình ứng dụng Một số cơng cụ thường sử dụng là: Kho liệu, Kho liệu cục bộ, Cơng cụ Phân tích liệu trực tuyến, Cơng cụ Trích xuất, Chuyển tải liệu, thông tin công thông tin, Khai phá dử liệu, Mơ hình kinh doanh, v.v… Trong phần mô tả ngắn gọn công nghệ phổ biến áp dụng Kho liệu, Phân tích liệu Khai phá liệu Lĩnh vực ngân hàng liên tục thúc đẩy bở nhu cầu cho sản phẩm sáng tạo, quy định pháp lý Dưới tiến trình tất yếu mua lại sáp nhập diễn toàn giới làm cho hệ thống thông tin ngân hàng không đồng với ứng dụng phân tán, chồng chéo liệu điểm phân tán liệu thu tập xử lý Nhằm đảm bảo hỗ trợ kịp thời hiệu cho nhà định môi trường không đồng phân tán gần khơng thể khơng có cơng nghệ Ý lưởng thu thập đồng liệu từ nguồn liệu phân tán dẫn đến khái niệm Kho liệu Kho liệu làm đầy với liệu hoàn chỉnh tinh khiết (được làm nâng cấp) điều kiện tiên cho nhiệm vụ chuyển từ thông tin đến tri thức Phân tích liệu tực tuyến Khai phá liệu phương pháp phổ biến để rút trích tri thức ẩn từ liệu lưu trữ Kho liệu Phân tích liệu trực tuyến (OLAP) cho phép thao tác phân tích lượng liệu lớn, so sánh với nhiều loại liệu khác nhau, tính tốn phức tạp quan trọng giao diện ngườ dùng với đồ họa trực quan (GUI) để thể Trang kết nhiều góc nhìn khác bao gồm khả khoan xuống khoan lên Các cơng cụ OLAP có thành phần thiết yếu cho hệ thống BI cổng thông tin Khai phá liệu tạo thuật toán xác định mẫu chưa ghi nhận không mong đợi diện tập liệu lớn, phân cụm phân khúc liệu tìm phụ thuốc biến đa chiều Kết Khai phá liệu biểu diễn đồ họa với mẫu hành vi đột xuất nâng cao Các ứng dụng Kho liệu, Phân tích liệu trực tuyến Khai phá liệu mở rộng để thích ứng mơn hình ngân hàng đại nhằm cung cấp kịp thời câu trả lời cho nhiều câu hỏi mà trước cần phải lập trình tốn kém, kéo dài xử lý hàng loạt Môi trường hoạt động ngân hàng kỹ thuật BI Ngành cơng nghiệp tài phải thích ứng với áp lực từ tồn cầu hóa, hội nhập, cạnh tranh ngày tăng, sản phẩm đổi thị trường, tái cấu quy trình, xu hướng khác Các tổ chức tài phải quản lý rủi ro tuân thủ yêu cầu pháp lý hiệp ước Basel II IAS Để thành công, tổ chức tài phải [8]: - Giám sát tất khía cạnh quan hệ khách hàng; - Xác định giữ khách hàng lợi nhuận cao nhất; - Thu hút khách hàng từ đối thủ cạnh tranh; - Đo lường xác sản phẩm suất tổ chức; - Nhận biết thị trường nhu cầu cho sản phẩm Để đạt mục tiêu này, ngân hàng cần phải chuyển đổi liệu giao dịch hàng ngày để phân tích phức tạp liên quan đến khách hàng quản lý rủi ro, mối quan hệ khách hàng, lợi nhuận khách hàng, sản phẩm kênh lợi nhuận, mức độ trung thành khách hàng, đánh giá chiến dịch tiếp thị, hiệu Trang hoạt động, xu hướng thị trường, v.v… Áp dụng công nghệ thông tin đại chiến lược để nâng cao hiệu quả, nâng cao dịch vụ khách hàng, lợi nhuận Để thích ứng với thách thức mơi trường ngày động phức tạp, ngân hàng cần thơng tin kịp thời có liên quan Vì mục tiêu này, ngân hàng tích lũy số lượng lớn liệu từ nguồn nước khác hệ thống giao dịch, hãng thứ ba, Web, ấn phẩm, kết nghiên cứu, v.v… Vấn đề thu giữ loại liệu có cấu trúc khơng có cấu trúc liên quan đến chuẩn hóa (xác định số liệu thơng thường), lọc, nhóm, làm sạch, cải thiện liệu Câu hỏi quan trọng làm để trích xuất kiến thức ẩn từ liệu với vấn đề quán, tính xác, kịp thời, liệu phức hợp Ứng dụng Kho liệu công nghệ BI vào khám phá tri thức cách tiếp cận chung cho vấn đề Do chất kinh doanh ngân hàng phải quản lý rủi ro Trong khứ, ngân hàng đào tạo tốt có nhân viên nhiều kinh nghiệm kinh nghiệm quản lý rủi ro Các chủ ngân hàng học hỏi từ người có kinh nghiệm Lực lượng nhân ngân hàng đại chủ yếu niên, người quản lý thường khơng có sẵn trả nhiều Thông tin tri thức, với việc cung cấp công nghệ IT họ, trở thành nguồn lực Ngân hàng đại cần truy cập vào thông tin thông minh kịp thời, liên quan đến tình mà họ đối mặt Ngành công nghiệp ngân hàng có xu hướng bán sản phẩm trì dịch vụ truyền thống cung cấp khoản vay tiền gửi [5] Điều làm cho nhân viên ngân hàng đại giống với nhân viên bán hàng nhân viên ngân hàng truyền thống Trang bị thông tin kịp thời xác, chủ ngân hàng đại biết tất khách hàng mình, tất dịch vụ ngân hàng hấp dẫn với khách hàng khả sinh lời vàcác rủi ro chấp nhận cho ngân hàng Trang BI ngành công nghiệp tài trở thành cơng nghệ quan trọng việc hỗ trợ mục tiêu chiến lược đạt lợi cạnh tranh bảo đảm triển vọng tươi sáng tương lai Các ứng dụng kinh doanh thông minh ngân hàng 4.1 Quản lý rủi ro Mơ hình rủi ro thường áp dụng ngành tài Đối với ngành ngân hàng điều quan trọng tránh khoản cho vay mặc định ước tính xác xác suất mặc định trước cung cấp khoản vay Tương tự, cơng ty bảo hiểm ước tính độ rủi ro xác suất yêu cầu bồi thường Tín dụng điểm hành vi trở thành công cụ hữu ích để mơ hình vấn đề tài Ngồi việc đơn giản hiểu giá trị khách hàng, ngân hàng gia tăng hội để thiết lập mối quan hệ khách hàng tốt việc tăng lòng trung thành khách hàng doanh thu [7] Việc phát dự đoán gian lận vấn đề quan trọng trường hợp gian lận thẻ tín dụng, ngân hàng phải chịu trách nhiệm thiệt hại Các mơ hình dự đốn hành vi chủ thẻ tín dụng đưa cảnh báo hành vi trộm cắp thẻ giảm thiểu thiệt hại ngân hàng Phân tích hành vi trộm cắp thẻ cho thấy số lượng giao dịch tăng nhanh chóng sau trộm Bằng cách so sánh số kỳ vọng trung bình giá trị giao dịch hàng ngày, hệ thống chứng thực đưa một cảnh báo trước hành vi trộm cắp xảy 4.2 Bán sản phẩm bổ sung cho khách hàng Một câu thần tiếp thị ngành ngân hàng "đúng sản phẩm cho khách hàng vào thời điểm [3] Ngân hàng cố gắng để tối đa hóa lợi tức đầu tư tiếp thị cách khai thác hội bán chéo bán lên chi phí bán cho khách hàng thấp khoảng năm lần so với chi phí việc thu hút giành khách hàng từ đối thủ cạnh tranh.Tuy nhiên, trước nỗ lực mù quáng để cố gắng bán sản phẩm bổ sung cho khách Trang hàng khuyến khích để ước tính xác suất việc dừng bán sản phẩm.Lợi việc ước tính xác xác suất bao gồm phần: làm giảm chiến dịch tiếp thị tỷ lệ phản hồi cao, quan trọng nâng cao chất lượng mối quan hệ khách hàng Do đó, lợi nhuận tổng thể tăng trưởng lịng trung thành khách hàng nâng lên Các ngân hàng hàng đầu Croatia sử dụng mô hình tương tự [16] 4.3 Việc giảm tỷ lệ Churn Mất khách vào tay đối thủ cạnh trnh vấn đề lớn tất ngành cơng nghiệp Tại thị trường bão hịa, khả tăng trưởng tìm kiếm thơng qua việc giành khách hàng từ đối thủ cạnh tranh Khách hàng chuyển sang đối thủ cạnh tranh ưu đãi hấp dẫn lợi ích kèm Cơng ty thẻ tín dụng liên tục hạ lãi suất để thu hút thêm khách hàng Việc giảm lãi suất áp dụng thời gian đầu sử dụng, với hy vọng khách hàng hài lịng với dịch vụ cơng ty tiếp tục sử dụng sản phẩm không giảm lãi suất Nghiên cứu số khách hàng sử dụng mức lãi suất thấp công ty thẻ khác Kỹ thuật BI đánh giá xác suất mà khách hàng chuyển công ty ngừng giao dịch sau thời gian giảm lãi suất Khai phá liệu thành phần thiết yếu quản lý quan hệ khách hàng xem sử dụng công cụ mô tả và/hoặc dự báo Hơn nữa, biên độ Churn lệ nghịch với tính hiệu công cụ khai phá liệu [11] Điều quan trọng xác định lý khách hàng chấm dứt dịch vụ Kết cho thấy đến 80% người sử dụng chấm dứt dịch vụ ATM, nguyên nhân việc chấm dứt nhiều lần nhập sai mã PIN Các khách hàng ngừng sử dụng dịch vụ liên ngân hàng trở thành tài khoản tĩnh hệ [2] 4.4 Phân khúc Các ngân hàng sử dụng phân khúc truyền thống cho khách hàng ngân hàng bán lẻ thương mại Các sản phẩm tư vấn ngân hàng đưa nhằm tạo hấp dẫn cho nhiều phân khúc khách hàng khác Chương trình phân Trang khúc truyền thống làm mờ tầm nhìn đến hành vi khách hàng thực Các ngân hàng sử dụng số lượng lớn liệu khác hàng họ để phân tích đặc trưng hành vi khách hàng Dữ liệu từ khủng hoảng sở liệu kế toán kết hợp với khảo sát hài lòng khách hàng, liệu thu từ hệ thống CRM khai thác thành cơng cho phân khúc khách hàng có lợi nhuận Cơng nghệ BI phát điều mà trước chưa biết đến, phân khúc khách hàng phù hợp với dịch vụ kinh doanh Điều giúp nâng cao phương pháp tiếp cận phân khúc truyền thống làm tăng lợi nhuận ngân hàng Điều quan trọng nhớ liệu khách hàng đặc điểm tự động thay đổi, vài năm Ví dụ, sinh viên sử dụng nhiều sản phẩm khác so với người kết hơn, có thêm sản phẩm khác sau nghỉ hưu 4.5 Giá trị vòng đời khách hàng Quản lý giá trị vòng đời khách hàng ước lượng doanh thu dự kiến từ khách hàng giai đoạn tương lai Ví dụ, thú vị để thu hút sinh viên đại học, người trở thành khách hàng trung thành có lợi nhuận Doanh thu ngân hàng tạo tài khoản dịch vụ sinh viên vừa phải, việc xây dựng mối quan hệ khách hàng tốt làm nên nhiều triển vọng tốt tương lai Một sinh viên tốt nghiệp sớm cần vay tiền mua xe, chấp nhà, thẻ tín dụng, bảo hiểm nhân thọ, v.v… Người ta cho người có học vấn cao có thu nhập cao sẵn sàng đáp ứng chi phí sản phẩm bổ sung BI xây dựng mơ hình cho giá trị vịng đời khách hàng dự kiến, mà ngân hàng sách khách hàng phù hợp, có xét đến lợi nhuận tài khoản khách hàng, không tại, mà tồng thể Trong công việc họ, Kim cộng [9] đề xuất mơ hình đánh giá phân khúc khách hàng xem xét đóng góp khứ, giá trị tiềm xác suất Churn lúc Ba quan điểm giá trị tại, giá trị tiềm năng, Trang lòng trung thành khách hàng hỗ trợ phân khúc khách hàng vớ quan điểm cân 4.6 Sự kích hoạt Mơ hình kích hoạt ước tính xác suất mà khách hàng thực sử dụng sản phẩm dịch vụ theo quy định trở thành lợi nhuận Ví dụ, khách hàng ký bảo hiểm nhân thọ khơng thực tốn Hoặc chủ thẻ tín dụng khơng sử dụng thẻ Các sản phẩm tài trở thành lợi nhuận sau kích hoạt, sử dụng Có phần nhỏ khách hàng khơng kích hoạt sản phẩm, mơ hình kích hoạt xác định khách hàng Sau ngân hàng liên hệ với khách hàng kích thích họ kích hoạt tiền thưởng chương trình khuyến mại đặc biệt, đơn giản ngừng cung cấp dịch vụ Quản lý trình kinh doanh (BPM) Nâng cao hiệu quả, theo yêu cầu quan quản lý ngân hàng, có giới hạn bên ngồi tổng lượng khách hàng thu hút được, doanh thu tạo thị trường tài bão hịa quy định thị trường tài Do ngân hàng nghiên cứu tối ưu hóa quy trình nội ranh giới cuối trận chiến hiệu Những nỗ lực trình quản lý ngành ngân hàng chủ yếu liên quan đến việc quản lý chất lượng hoạt động nói chung có liên quan đến việc áp dụng tiêu chuẩn chất lượng ISO thủ tục để đảm bảo cho dịch vụ có chất lượng cao, phù hợp dự đốn Nó chất lượng trình đóng góp vào quản lý rủi ro, đặc biệt thành phần hoạt động rủi ro giới thiệu định nghĩa hiệp định Basel II [4] Trang 10 5.1 BPM BI Kỹ thuật BI sử dụng nhiều cách để tái cấu hợp lý hoá hoạt động kinh doanh, nâng cao hiệu giảm chi phí hoạt động Chúng ta giải thích phát biểu phần ví dụ sau Tiến trình nạp máy ATM thể thể thách thức việc tổ chức, hậu cần bảo mật Một máy ATM nạp vào số lượng lớn hóa đơn, điều thật không khôn ngoan mặt kinh tế để nạp số tiền tối đa số tiền rút trung bình hàng ngày thấp nhiều với số tiền có ATM, bên cạnh việc đối mặt với nguy trộm cắp điều khơng mang lại lợi nhuận Thuật tốn BI tối ưu việc quản lý lưu lượng tiền mặt dự đoán thời gian, địa điểm số lượng tiền mặt nạp vào, có tính đến tài khoản theo tuần, theo tháng, theo mùa dao động xu hướng Các cơng cụ BI đề nghị hành động thích hợp trường hợp toán hạn như: tiếp tục đợi, gọi điện thoại, gửi thông báo, bắt đầu thu Một vài ngân hàng sử dụng khai phá liệu đề tối ưu hoá biện pháp an ninh Đặc điểm ngân hàng bị cướp gần đem phân tích mức độ bảo mật ngân hàng với tính tương tự nâng lên Mơ hình hóa, triển khai, giám sát tiến trình kinh doanh chu kỳ liên tục hỗ trợ công cụ phần mềm chuyên biệt đặt tên BP Modeler, BP Server, BP Monitor, BP Manager, phần mềm tương tự Phổ biến tất công cụ giao diện người dùng đồ họa họ tạo điều kiện cho tất giai đoạn chu kỳ BP từ mơ hình để triển khai, từ giám sát để tối ưu hóa Cơng cụ phần mềm tích hợp số tất tính gọi hệ thống quản lý BP (BPMS) Các tính BPMS tiên tiến bao gồm mơ tiến trình kinh doanh thực tế Điều thực cách gán xác suất cho kiện kinh doanh để mô gần thực tế kiểm tra tiến trình thiết kế thực hay không trước triển khai thực tế Thực Trang 11 BPMS có nghĩa tích hơp người tương tác với hệ thống CNTT khác Một tiến trình giải đơn xin vay khách hàng ví dụ điển hình việc ứng dụng BPMS ngân hàng Quá trình liên quan đến tương tác người, dịch vụ web trực tuyến, ứng dụng điểm tín dụng, hệ thống giao dịch, hệ thống BI để đo lường giá trị vòng đời khách hàng Trong trình thực hiện, BPMS chuyển trình điều khiển từ người đến hệ thống cơng nghệ thơng tin, có thể, hệ thống BI để phân tích hành vi diễn khách hàng, dịch vụ sản phẩm sử dụng, giao dịch mở, góc nhìn gọi góc nhìn 360 độ khách hàng, điều thực cách sử dụng ứng dụng điểm tín dụng độc lập Để kết nối hệ thống CNTT khác việc thực tiến trình chung, thơng thường địi hỏi phải sử dụng chuẩn trao đổi liệu, tốt hơn, dịch vụ hệ thống công nghệ thông tin khác sử dụng chuẩn cần trao đổi liệu Khái niệm kiến trúc hướng dịch vụ (SOA) công nghệ liên quan xuất tiêu chuẩn theo luật định cho kết nối hệ thống tin SOA chứng minh đặc biệt hữu ích áp dụng việc triển khai BPMS [14] Khi công nghệ BI tạo điều kiện cho việc thu thập liệu từ nguồn không đồng phân tán, SOA phù hợp với việc kết nối người, tiến trình, hệ thống CNTT khác nhau, hệ thống dịch vụ họ Các chủ ngân hàng đại cố gắng tận dụng thông tin định cư đầu tư khứ hệ thống CNTT để tiếp tục tối ưu hóa hoạt động theo khái niệm SOA cơng nghệ then chốt cho việc tích hợp BI, BPMS, giao dịch, hệ thống CNTT khác 5.2 Quy trình kinh doanh thơng minh (BPI) Một áp dụng, BPMS tự bán thân trở thành nguồn liệu để tạo số lượng lớn liệu chi tiết hoạt động ngân hàng BPMS ghi nhận nhiều loại kiện xải suốt trình thực thi vào log Log chứa Trang 12 liệu thời gian bắt đầu hoàn thành hoạt động, liệu liệu đầu vào đầu hoạt động này, tài nguyên liên quan đến trường hợp ngoại lệ, v.v Bằng cách dọn dẹp tổng hợp log tiến trình vào kho liệu phân tích chúng với kỹ thuật BI, trích xuất tri thức trường hợp khứ mà chất lượng thực cao thấp, sử dụng thơng tin để giải thích chúng xảy dự đoán vấn đề tiềm trình vận hành [6] Một tập công cụ, ứng dụng nghiên cứu lĩnh vực ứng dụng kỹ thuật BI vào BPMS ghi nhận tến Quy trình kinh doanh thông minh (BPI) Một trường hợp nghiên cứu thể [1] minh họa ứng dụng thực tế quy trình khai thác sử dụng quan điểm: trình, tổ chức trường hợp quan điềm Trong phát khác, công việc minh họa tượng người diễn viên thường nhìn hình tốt vào bối cảnh rộng quy trình kinh doanh Cơng việc Grigori cộng [6] điều tra công nghệ khai thác quy trình áp dụng phân tích dự báo số liệu kinh doanh cho người doanh nghiệp xem xét ý nghĩa để xử lý hoạt động Kết luận Kho liệu mang đến khái niệm khai phá tri thức mà chủ nhà băng nhanh chóng áp dụng để hỗ trợ tích cực cho q trình đưa định tất cấp độ quản lý Các cơng cụ BI hình thành cơng nghệ thơng tin phân tích liệu trực tuyến khai phá liệu đưa định khả quan môi trường ngân hàng phức tạp Công nghệ BI lý tưởng hỗ trợ quản lý rủi ro nâng cao đưa định chiến lược ngân hàng cách phân tích khối lượng liệu ngày lớn có nguồn gốc từ số lượng hệ thống Công nghệ thông tin ngân hàng không Trang 13 ngừng gia tăng Hầu hết lợi ích từ kỹ thuật BI, Chủ ngân hàng mong đợi quan hệ khách hàng nâng cao, nâng cao hiệu hoạt động tiếp thị, nâng cao quản lý rủi ro, phản ứng nhanh với thay đổi thị trường, cuối cùng, gia tăng chất lượng hiệu quy trình họ Chúng tơi cho ứng dụng BPMS thành cơng u cầu tích hợp hệ thống BI ngân hàng hệ thống công nghệ thông tin khác Các ngân hàng thực SOA việc tích hợp giao dịch, Bi, BPMS hệ thống công nghệ thông tin khác Cuối cùng, BPMS tự thân tạo nên lượng liệu phải lưu trữ phân tích theo thứ tự để cải thiện hiệu suất ngân hàng Sự xuất khái niệm Quy trình kinh doanh thơng minh mở nhìn khu vực cho việc cải thiện tiến trình hoạt động ngân hàng Thuật toán khai phá liệu điều chỉnh để phân tích chuỗi thời gian q trình tích lũy log liệu Những góc chưa hồn thành, xem biên giới khai phá liệu ứng dụng BI ngân hàng Trang 14 Tài liệu tham khảo [1] Aalst, van der, W.M.P., et.al., (2006) „Business process mining: An industrial application“, Information Systems, 2006 Elsevier B.V (www.sciencedirect.com), article in press [2] Chiang, D-A, Wang, Y-F, Lee, S-L, Lin, C-J, (2003) “Goal-oriented sequential pattern for network banking churn analysis”, Expert Systems with Applications 25, 293-302, 2003 Elsevier Ltd (www.sciencedirect.com) [3] Cohen, M.-D., (2004) “Exploiting response models – optimizing cross-sell and up-sell opportunities in banking”, Information Systems 29, 327-341, 2003 Elsevier Ltd (www.sciencedirect.com) [4] Di Renzo, B., Hillairet, M., Picard, M., Rifaut, A., Bernard, C., Hagen, D., Maar, P., Reinard, D., “Operational Risk management in Financial Institutions: Process Assessment in Concordance with Basel II”, International Conference SPiCE 2005 [5] Girish, G.V., Banking Business Unit – Challenges and Achievements, Infosys, (www.infy.com/investor_usgaap/ppt/am2001_girish_final.ppt) [6] Grigori, D., et al., (2004) “Business Process Intelligence”, Computers in Industry 53, 321-343, 2003Elsevier B.V., (www.sciencedirect.com) [7] Hsieh, N-C, (2004) “An integrated data mining and behavioral scoring model for analyzing bank customers”, Expert Systems with Applications 27, 623-633, 2004 Elsevier Ltd (www.sciencedirect.com) [8] IBM Corporation (2006) „IBM Industry Models for Financial Services - The Information FrameWork (IFW) Banking Data Warehouse“, (www.ibm.com) [9] Kim, S-Y, Jung, T-S, Suh, E-H, Hwang, HS, (2006) “Customer segmentation and strategy development based on customer lifetime value: A case study”, Expert Systems with Applications 31, pp 101-107, 2005 Elsevier Ltd Trang 15 [10] Lee, J.H., Park, S.C., (2005) “Intelligent profitable customers segmentation system based on business intelligence tools”, Expert Systems with Applications 29, 145-152, 2005 Elsevier Ltd (www.sciencedirect.com) [11] Lejeune, M.A.P.M., (2001) “Measuring the impact of data mining on churn management”, Interner Research: electronic Networking Applications and Policym Volume 11, Number 5, 2001, pp.375-387, MBC University Press [12] Liautaud, B., Hammond, M.: e-Business Intelligence, Turning Information into Knowlwdge into Profit, McGraw-Hill, New York, 2001 [13] Osterfelt, S.; Business Intelligence: The Intelligent Customer, DM Review [http://wdmreview.com], November 2000 [14] Radonic, G., “Synergy of ERP and BPM Systems”, Proceedings of 11th HrOUG Croatian Convention of ORACLE Users, Umag, Croatia, Oct 2006 [15] Turban, E., McLean, E., Wetherbe, J (1999): Information Technology for Management: Making Connections for Strategic Advantage, 2nd Edition, John Wiley & Sons [16] Vrancic, I (2001) Metode raspoznavanja uzoraka za analizu poslovnofinancijskih podataka, MS Thesis, University of Zagreb, Fakultet elektrotehnike i racunarstva  ... Liautaud, B., Hammond, M.: e -Business Intelligence, Turning Information into Knowlwdge into Profit, McGraw-Hill, New York, 2001 [13] Osterfelt, S.; Business Intelligence: The Intelligent Customer, DM... “Operational Risk management in Financial Institutions: Process Assessment in Concordance with Basel II”, International Conference SPiCE 2005 [5] Girish, G.V., Banking Business Unit – Challenges and Achievements,... Challenges and Achievements, Infosys, (www.infy.com/investor_usgaap/ppt/am2001_girish_final.ppt) [6] Grigori, D., et al., (2004) ? ?Business Process Intelligence? ??, Computers in Industry 53, 321-343, 2003Elsevier