银行经营管理智能分析平台系统解决方案(DOC5)

1、.：.；银行运营管明智能分析平台系统处理方案微软公司总裁比尔.盖茨曾说：今天传统的商业银行将是要在21世纪灭绝的一群恐龙。这是非言、预言还是警言？不论怎幺说，银行业在面临猛烈的竞争时，确实感遭到生存的压力。尤其是我国经济正处于转型期，融入全球市场进程不断加快，使得传统银行业的运营管理不论是理念、方法、技术都不顺应金融行业的快速开展变化的要求，运营决策者曾经认识到，利用信息技术来提升银行的运营管理程度，是加强本身中心竞争力的重要手段。一、银行运营管理面临的问题金融行业的开展变化要求银行的运营管理必需与之相顺应，从银行运营管理角度出发，需求处理的问题有：1、金融创新与风险的复杂化：随着金融市场的开

2、放、中国入世，由市场主导和政府主导的多种金融创新将不断涌现，同时也不可防止的是银行业面临诸多新的风险，这使得银行的运营管理既要进展管理上的创新、运营业务上的创新，又要及时的躲避风险，使银行可以积极稳健的生存和开展。2、金融自在化、证券化：融资证券化使大公司可直接在资本市场和货币市场筹措资金，商业银行的传统金融媒介作用降低，优质客户减少，使利息收入的比重下降。对此，商业银行必需转变运营观念，根据市场变化，开辟新的业务领域和赢利渠道，所以运营管理对业务进展了重新定义，使其顺应业务多元化的要求。3、客户选择多样化：猛烈的金融竞争使客户面临的选择多样化，如何发现和留住高价值的客户，同时又控制客户风险，

3、是银行急需处理的问题。所以在运营管理上应以客户为中心，从不同角度分析客户需求，以灵敏的运营手段满足客户。4、金融买卖电子化、智能化：经过多年的金融电子化建立，银行积累了大量的反映银行运营管理活动的数据。新型的运营管理就是要结合数据仓库、智能分析等最新IT技术，对银行积累的这些运营数据进展深化系统的分析，从中寻觅业务创新和管理创新的思绪以应对这些挑战。二、智能分析平台基于以上分析，中软融鑫利用在金融统计分析领域的多年阅历积累，将银行新的运营管理思想与先进的智能分析技术相结合，开发了银行运营管明智能分析平台软件BBAP(Bank Business Analyze Platform)(图1)，可以为

4、银行运营管理提供智能分析。1、系统构造图1 银行运营管明智能分析平台BBAP系统构造图2、系统描画在这个系统中，我们从银行的OLTP系统、帐务数据、外部数据源中抽取数据到数据仓库系统，建立一致的金融数据模型，对不同的业务类型实行综合分类。主要包括：(1)ODS效力器：将不同OLTP系统的数据源采集至ODS层，集中存储，构成数据仓库的根底数据。(2)数据仓库效力器：主要从根底数据抽取、转换、加载至数据仓库中按主题存储，完成数据仓库的ETL，存储，运算等功能。分析运用是按照分析主题的需求，访问数据仓库或数据集市，组织数据，进展统计分析和数据发掘，提供面向不同运用的分析效力。此外，还有用户的元数据、

5、义务流等管理：分析用户运用统计分析和数据发掘工具，获取分析结果；普通用户是信息的主要消费者；开发用户运用开发工具进展Web运用的开发。银行运营管明智能分析平台BBAP是基于数据仓库，结合统计分析和数据发掘技术的完好的智能分析与决策管理系统，它不仅提供客户的单一视图、具有强大的OLAP分析才干，同时还具有更深层次的数据分析才干，例如：风险的量化计算、利率变化的情景模拟、信誉记分等。在此根底之上，进展全面的业务分析，快速、准确地顺应运营环境的变化，为银行的业务开展做出正确的决策。三、BBAP智能分析银行运营管明智能分析系统(BBAP)是一个通用、适用、全视角、多角度的分析平台，包括自主研发的“金融

6、数据模型FWS和“金融情景模拟器FSS，它可以全面整合银行数据，建立从业务层到管理层到决策层的智能分析体系，模拟量化风险和收益，使运营者可以即时掌握全面的运营情况，从而迅速做出正确决策(图2)。图2 银行运营管明智能分析平台BBAP系统功能模块图1、金融数据模型FWS(Finance Warehouse Studio)借助金融数据模型，银行客户在进展数据整合时，不用再从需求分析、数据建模等阶段做起，可以直接在FWS模型上建立起一个成熟完备的数据整合平台。FWS模型具有以下主要特点：(1)面向智能分析，在数据模型的设计上为智能分析提供支持和优化。(2)面向国内银行业务的数据模型，降低数据抽取转换

7、的复杂度。(3)面向中文用户，元数据管理全部中文化，易于了解和推行运用。2、运营分析管理平台在全面整合数据的根底上，运营分析不再局限于业务分类，而是从全面运营角度综合调查，分析平台也将从全面运营角度组建，运营分析管理平台面向银行的业务需求，设计了不同的功能模块：(1)资产负债分析：包括银行资本充足性管理、流动性管理，有效控制和运用银行资金等内容，以制定合理的存款、贷款政策，坚持资产负债表的平衡，建立完善的资产负债管理体系。(2)信誉风险分析：信誉风险管理包括企业的贷款风险分析和个人客户的恶意欺诈风险分析。利用数据仓库的特性，采用数据发掘工具协助 业务部门从大量的企业/个人客户贷款业务信息中发现

8、规律，建立科学的信誉评价模型，实现有效的客户信誉风险评价。(3)绩效考核管理：经过量化的目的反映银行运营情况，并把银行考核目的(按财务、客户、业务运营、学习与创新)进展分类分析，经过用图示的方式描画关键绩效目的间的因果关系。绩效考核管理把企业的战略转化为一组内部和外部的关键性能目的(KPI)，使管理者可以制定银行的战略目的。第一、在全行内传达战略目的，并把目的逐级分解到部门、产品线、业务单元和员工；第二、把银行整体目的、各部门目的和员工目的联络起来；第三、最后经过目的的分配及目的表达进展战略细化及考核控制。(4)利率风险分析：量化银行的利率缺口和利率风险，并计算利差，利用金融情景模拟器FSS，

9、模拟恣意情景假设的风险-报答。(5)获利才干分析：分析不同分行的财务情况、资金运用效率、现金流量和本钱费用等，建立符合实践的银行获利才干分析模型，实现有效的获利才干评价和预警监测。(6)客户分析：分析银行不同客户群体的不同消费方式，快速发现商业时机，为银行进展金融产品创新提供科学支持。3、数据分析展现平台经过一致的数据分析展现平台，为用户提供了多种工具进展分析，提供多种方式展现分析成果。主要有：(1)智能模拟(金融情景模拟器FSS)：针对利率和资产负债的变化所带来的复杂计算，管理平台将提供多情景模拟器。模拟过程将经过时间序列、多元回归、决策树等统计发掘方法，实现智能的分析计算。银行运营者输入恣

10、意情景假设，即可得到风险-报答组合。该模拟器可运用于多种银行业务组合的模拟计算，如利率的情景识别、利差的预测计算等等。(2)自在探求(OLAP分析器)：经过灵敏的多维OLAP分析，可以全方位、多角度地分析数据，而这个过程用户完全可以本人进展，无需求助技术人员。经过即席的查询，可以快速了解银行运营情况。(3)规律提炼(数理统计和数据发掘)：原始数据本身没有意义，只需提炼出隐藏在数据后面的内在规律，才干反映现实真相。这就需求运用数理统计和数据发掘模块。数理统计提供了银行常用的统计函数和回归方法，数据发掘主要用于发掘不同要素之间的关联关系等。(4)按需分配(信息分发)：银行业务员对数据的分析结果和统

11、计报表等内容，可以用不同的方式进展分发。如web发布、邮件发送、短信通知等。信息分发就是将系统不同用户所需求的信息“按需分配给相应的用户。4、用户访问主要集中在元数据管理、用户管理和权限控制。(1)旅游地图(元数据管理)元数据管理就是管理关于数据的数据。一个庞大、复杂的系统，用户如何找到关怀的内容，如何掌握系统内部各个要素的变化，都需求一个完好、方便、易于了解的元数据管理。元数据管理模块为用户提供了图形化的、全中文的、基于业务视角的视图。正是经过这种“道路图，用户可以用最快的速度找到需求的信息。(2)非请莫入(用户管理和权限控制)银行信息系统的数据对于银行来说至关重要，因此，对信息的访问必需加以控制。用户管理和权限控制模块可以灵敏地管理和控制用户对系统信息的访问。特别地，这种控制不仅仅是功能的限制(比如不能运转某个功能模块)，而且可以在数据行的层次上进展控制(比如限制北京的用户访问其它同级单位的数据)。四、终了语银行运营