谈到BI，大家想到的是报表、仪表盘，再深入一点可能会想到自助分析、数据挖掘，但始终会认为是一种传统的技术；而对于金融科技，感觉好像就是什么前沿的技术。

实际上是这样吗？我们先来搞清楚两个概念。

BI，是把杂乱无章的数据经过处理和分析后，形成可以辅助决策的信息。数据可以从少量的、结构化的数据，发展到大量的、非结构化的大数据；数据处理和分析技术也从传统的报表、仪表盘，发展到采用AI技术的增强数据分析、自然语言分析等。虽然数据和技术在不断演变，但“BI”这个概念永远不会过时。

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而金融科技，是技术驱动的金融创新，核心是运用现代科技成果改造或者创新金融产品、经营模式和业务流程等，推动金融服务提质增效。

因此，BI可以作为金融科技的一种技术，和其它技术一起推动金融创新。至于BI技术在金融领域如何应用，以及未来的发展趋势如何，笔者尝试从广州思迈特软件公司VP徐晶这里寻求答案。

一、金融科技的发展趋势

“其实，金融科技也没那么‘高大上'，它就发生在我们日常生活中”。对于金融科技的理解，徐晶开门见山地说。“最开始我们办理银行业务要去营业网点，后来就有了ATM，再后来又可以通过PC上网自助办理。现在，通过一部手机就可以随时随地办理大部分银行业务了，这就是技术驱动下的金融行业变迁”。

对于金融科技的发展趋势，徐晶也有自己独到的见解：

首先，是区块链技术。

区块链具备速度快、覆盖范围达到真正全球化，而且处理费用低的特点。它目前仍然走在彻底改变全球金融交易面貌的道路上

其次，是人工智能。

随着数据管理和分析的进步，客户智能将成为决定金融科技收入增长和盈利能力的关键因素。增加对数据的访问能力，从信息中提取可操作的见解及策略，将成为不同平台满足客户真正需求的差异化因素。

最后，是从竞争走向合作。

金融危机（2008年至2009年）后，金融规则发生重大变化、客户对金融产品和服务的需求因传统金融系统受损和流动性不足而未能得到满足，让出了市场机会和空间，金融科技公司提供多种日常金融解决方案，从简单的移动支付和处理到交易和融资，再到借贷，为日常消费者带来了可衡量的好处，成为一种颠覆性力量在金融市场中崛起。而传统金融机构则一直在努力跟上金融科技公司的脚步，并改变其以产品为中心的业务方式为以客户为中心的战略。

随着监管力度的加大，金融业务规范化，金融机构和金融科技公司之间的合作关系的新兴趋势正在逐步形成。

另外，更多专业的金融服务软件提供商结合新技术研发的软件、工具和技术平台，为银行、财富管理机构、保险公司和其他金融公司提供新的支持。

二、Smartbi在金融科技领域的尝试

徐晶所在的广州思迈特软件有限公司（简称Smartbi），脱胎于东南融通BI部门，由国内最早从事金融行业BI产品研发的团队于2011年创办。直到今天，金融行业一直都是公司的重点行业，客户数超过500家，营收占比接近40%。

据悉，在金融科技领域，Smartbi在增强数据管理、数据挖掘建模、自然语言分析等方面一直都有研发投入。

(1)?增强数据管理

Smartbi V10的数据模型，集成一体化的ETL，无需独立部署就可以使用，并且完全可视化操作，业务人员也能参与。在Smartbi ETL中，除了支持常规的行处理、列处理、聚合、关联之外，还应用ML技术扩大数据准备的能力，包括：数据降维、Onehot编码、聚类、分类、回归、神经网络等算子，甚至还支持通过Python扩展赋予用户更强的数据再加工能力。

(2)?数据挖掘建模

Smartbi数据挖掘建模提供一站式的数据挖掘服务，涵盖数据预处理、机器学习算法应用、模型训练、评估、部署、服务发布全生命周期。它汇集50+种数据挖掘算法组件，能灵活建立业务模型流程，包含基本的数据特征处理、分类、聚类、关联、回归、深度学习算法，以及支持Java和Python算法扩展。

为了进一步降低ML的使用门槛，Smartbi V10还支持使用AutoML功能快速创建数据挖掘实验，自动化完成更多的工作。在新建回归、分类或聚类实验时，只需配置数据源、算法、特征的设置项，系统可快速自动生成实验。