[论文解读] Framework to Integrate Business Intelligence and Knowledge Management in Banking Industry

G. Koteswara Rao, Roshan Kumar|arXiv (Cornell University)|Sep 3, 2011

Big Data and Business IntelligenceBusiness, Management and Accounting参考文献 2被引用 21

一句话总结

本文提出了一种统一框架，将银行业中的商业智能（BI）与知识管理（KM）相结合，通过利用结构化数据和员工的非结构化知识来增强决策能力。通过将BI的数据驱动洞察与KM的协作知识共享相结合，该框架通过集成的知识发现与分发，提升了组织绩效和战略一致性。

ABSTRACT

In this digital age organizations depend upon the technologies to provide customer-centric solutions by understanding well about their customers' behaviour and continuously improving business process of the organization. Business intelligence (BI) applications will play a vital role at this stage by discovering the knowledge hidden in internal as well as external sources. On the other hand, Knowledge Management (KM) will enhance the organisations performance by providing collaborative tools to learn, create and share the knowledge among the employees. The main intention of the BI is to enhance the employees' knowledge with information that allows them to make decisions to achieve its organisational strategies. However only twenty percent of data exist in structured form, majority of banks knowledge is in unstructured or minds of its employees. Organizations are needed to integrate KM with Knowledge which is discovered from data and information. The purpose of this paper is to discuss the need of business insiders in the process of knowledge discovery and distribution, to make BI more relevant to business of the bank. We have also discussed about the BI/KM applications in banking industry and provided a framework to integrate BI and KM in banking industry.

研究动机与目标

• 解决在银行业将员工的非结构化知识与结构化数据分析相结合的挑战。
• 通过将BI洞察与企业范围内的知识共享对齐，提升组织绩效。
• 弥合金融机构中数据驱动决策与人类专业知识之间的差距。
• 开发一个在现实银行业环境中实施BI与KM整合的实用框架。
• 通过在知识发现过程中整合领域专家的业务洞见，提升BI的相关性。

提出的方法

• 提出一个在银行组织中整合BI与KM系统的概念性框架。
• 利用BI工具从结构化的内部和外部数据源中提取可操作的洞察。
• 融入KM实践，以捕捉、存储和共享员工的非结构化知识。
• 将业务内部人员（领域专家）纳入知识发现过程，以验证和丰富BI输出。
• 设计协作工作流程，将数据分析与知识共享平台相连接。
• 通过知识用户与数据分析师之间的反馈回路，使框架与银行战略目标保持一致。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在银行业有效整合商业智能与知识管理？
• RQ2 业务内部人员在提升BI衍生知识的相关性方面发挥什么作用？
• RQ3 如何系统性地捕捉员工的非结构化知识，并将其与结构化数据结合？
• RQ4 在银行业实现BI洞察与组织战略对齐的关键框架组件有哪些？
• RQ5 将KM与BI整合如何改善金融机构的决策能力和绩效？

主要发现

• BI与KM的整合显著提升了银行业决策中数据驱动洞察的相关性与应用价值。
• 业务内部人员提供了关键背景信息，从而提高了BI输出的准确性和战略一致性。
• 仅有20%的组织数据是结构化的，凸显了整合员工非结构化知识的必要性。
• 所提出的框架能够实现反馈丰富的环境，通过协作持续优化知识。
• 该整合通过将数据分析与人类专业知识相连接，支持了组织绩效的提升。
• 该框架为在受监管、数据密集型环境（如银行业）中实施BI与KM整合提供了可扩展的模型。